cm. Paired): plt. figure ( figsize = ( 8, 6)) # clean the figure plt. clf () tsne = TSNE () X_embedded = tsne. fit_transform ( X) plt. scatter ( X_embedded [:, 0], X_embedded [:, 1], c = y, cmap = colormap) plt. 文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita. xticks ( ()) plt. yticks ( ()) plt. show () 本記事では説明の都合上、2次元データの例を多用しましたが、 多次元データでも距離学習を適用できるし、次元削減することで2Dの可視化が可能 なことを理解して頂けると嬉しいです。 Plot the dataset 先ほど定義した関数で3クラス(100プロット)のデータを2Dで可視化します。 クラスタリング困難な距離の近いデータセットであることが分かります。 このような各クラスの距離が近すぎるデータはクラスタリング困難なので、 同じクラスのデータは距離が近く、違うクラスのデータは距離が遠くなるように距離学習 を行います。 Mahalanobis Metric for Clustering 様々な距離学習がありますが、今回はマハラノビス距離学習を実践します。 【アルゴリズム概要】 MMC(Mahalanobis Metric for Clustering) is an algorithm that will try to minimize the distance between similar points, while ensuring that the sum of distances between dissimilar points is higher than a threshold. This is done by optimizing a cost function subject to an inequality constraint. 以下のコードで学習します(すごく簡単!さすが scikit-learn ですね) mmc = metric_learn. MMC_Supervised () X_mmc = mmc. fit_transform ( X, y) plot_tsne ( X_mmc, y) マハラノビス距離学習により、同じクラスの距離が近くなってますね。あとは機械学習などを使えば、分類できそうですね。 KISSME( K eep I t S imple and S traightforward ME tric)の理論から実践まで scikit-learn-contrib/metric-learn には、様々な距離学習関数がありますので、本記事で説明していない距離学習も是非実践してみてください。 また、scikit-learnにはない KISSME ( K eep I t S imple and S traightforward ME tric)は以下の記事で理論から実践まで説明していますので、こちらも是非実践してみて下さい。 まとめ 当初、深層距離学習(Deep Metric Learnig)に関する記事を書く予定でした。 しかし、深層距離学習を理解するための前知識として、距離学習(Metric Learnig)を先に説明した方が良いと考えました。 また、距離学習を理解するには「距離とは?空間とは?」といった基礎の説明も必要だと思い、以下の文章構成で本記事を書きました。 第三章もある長文ですが、距離学習の入門から実践までカバーできてと思います(結構書くの大変でした!)
text ( ( yoko_count * moji_size, tate_count * moji_size), char, fill = ( 0, 0, 0), font = myfont) yoko_count += 1 if yoko_count >= yoko_mojisuu: tate_count += 1 return img 出来た関数は以下のように使える str2img関数のお試し実行 import as plt img = str2img ( "勝利友情努力", 2, 3, 50) plt. imshow ( img) 出力結果: 「三本柱マン」が無事降臨!! なお、以前に、 どこでもドアを作ってみた物語 においてもPillowで画像加工を実施したことがある。 文字だけでなく画像の合成等も可能だ。 「文字」の画像の場合もともと白黒なのだが、 任意の画像を文字で表現することにも対応するため、 まず画像を「白黒化」し、各ピクセルを0~1の少数で表現する。 そして、閾値(その画像全体の平均値とする)と比較して 白い場合は「1」黒い場合は「0」にすれば、 あらゆる画像が「1」と「0」の2次元リストになるというわけ。 画像の白黒化&01リスト化 # 与えた画像を、グレースケールのリストに変換する関数(白=1、灰=0. 5、黒=0) # 元がカラー画像でも対応出来るようにしている def img2graylist ( input_img): #幅と高さを取得する img_width, img_height = input_img. size print ( '幅: ', img_width) print ( '高さ: ', img_height) #最終的に出力する二次元リスト result_graylist = [] for y in range ( 0, img_height, 1): # 1行ごとのテンポラリリスト tmp_graylist = [] for x in range ( 0, img_width, 1): # 1ピクセルのデータ(RGB値)を取得 #(20, 16, 17, 255)のように4つのデータが取れる⇒3つに絞って使う r, g, b, = input_img. 考える技術 書く技術 入門 違い. getpixel (( x, y))[ 0: 3] #RGB値の平均=グレースケールを求める g = ( r + g + b) / 3 tmp_graylist.
open ( "") img_width, img_height = img. size #リサイズする場合は以下のような感じ #元画像は幅640、高さ640 img = img. resize (( 40, 40)) result_img = img2mojiImg ( img, " ", "栃木県", 14) output_file_name = "" result_img. save ( output_file_name) IPython. Image ( output_file_name) グンマーは何をやっても面白いのでとてもお得 はらみった つ 「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 しろくろ じわじわくる 止まれ。 もう何十回も言ったのよ! ?って言える必殺技 見よ、人がゴミのようだっ! 「バルス! !」「目がぁ~!目がぁ~!」 新時代アート つ 【続】平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語(@テレビ取材) その…下品なんですが…フフ…勃起…しちゃいましてね… いいや!限界だ(いいねを)押すね!今だッ! つ PythonでHello 世界(ザ・ワールド)止まった時の世界に入門してみる。ジョースターの末裔は必読 大喜利 技術を使った大喜利として、ネタを考えるのも楽しいかもしれません。 面白い文字文字アートの案や、作例が出来たら、 ぜひコメント欄に張り付けて教えてください!
別名: 憎悪犯罪 英語: hate crime 人種 や 宗教 などに 対す る 差別意識 や 憎悪 を 動機 とする 犯罪行為 の 総称 。 人種 や 民族 、 宗教 、あるいは 障害 を 持っている ことや、 同性愛 のような 特定の 嗜好 に 対す る 差別 や 暴力 もヘイトクライムに 含まれる 。 多種多様 な 人種 が 共存 する 米国 では、ヘイトクライムは 長らく 大きな 問題 となっており、特に 2001年 同時多発テロ事件 以降 は イスラム教徒 に 対す るヘイトクライムが特に 深刻化 しているという。 全米 で 年間 6000 件、 7000 件といった 単位 のヘイトクライムが 発生 している。 2012年 8月 、 米国 ウィスコンシン州 で男が シク教 の 寺院 に 押し入り 、銃を 乱射 して シク教徒 6名を 殺害 した 事件 では、 犯人 が 死亡 したため 真偽 は 定かでない が、ヘイトクライムによる 犯行 だったと 見られ ている。 関連 サイト : Hate Crimes - FBI 米国内で増加するヘイトクライムの現状について - 在ニューヨーク日本国総領事館 ( 2012年 8月9日 更新 )
著者名: 含む 含まない 完全 出版社: ISBN/ISSN: 刊行年: 年から 年 ※単一年を探す場合 1995~1995 解説: (例)初版 函 帯 など カテゴリ: 価格: ¥ から¥ その他: セット販売のみ 在庫ありのみ 書評ありのみ 表示順: 昇順 降順 表示件数: 件 画像表示: 画像を表示する 画像を表示しない 成人図書: 表示する 表示しない 詳細検索についての注意事項 複数条件での絞込検索が可能です。検索条件をスペースで区切って入力してください。 決議回答輯録 司法協会 司法協会 編、昭和7. 7、618p、A5 ヤケ イタミ 少シミ 裸本 ISBN:** ※7月21日から7月25日のご注文は7月26日以降から順次ご案内、ご発送をいたします。また、一部地域では荷物の配送に遅れが生じますこともご理解いただきますと幸いです。【登録書籍は店頭にはございません。遠方の倉庫で在庫管理しています。】 土・日・祭日は休業のため、その前後のご注文は確認・ご連絡・発送が遅れますことをご了承下さい。ご不便をお掛けして申し訳ございません。海外発送はEMSのみ取り扱います。送付先は英文表記でお願いいたします。 ¥ 16, 500 司法協会 編 、昭和7.
タイトルと所在が表示されます
刑法総論講義案. 3訂版
フォーマット:
図書
責任表示:
裁判所職員総合研修所監修
言語:
日本語
出版情報:
東京: 司法協会, 2004. 9
形態:
24, 435p: 挿図; 21cm
著者名:
裁判所職員総合研修所
刑法総論講義案(4訂版)(司法協会) を購入しました。平易に書かれていますが、弁護士になってから、刑法の体系書を通読することはなくなりました。犯罪の概念、構成要件、違法性、責任の体系に応じての説明がされています。 10年目とか20年目で、弁護士会等で、基本6法(憲法、刑法、民法、商法、訴訟法)のおさらい研修とかあってもいいかもしれません « 【刑事】 捜査実例中心刑法総論解説 第2版 | トップページ | 【刑事】 刑法総論の理論と実務(判例時報) »
タイトルと所在が表示されます 刑法総論講義案. 3訂補訂版 フォーマット: 図書 責任表示: 裁判所職員総合研修所監修 言語: 日本語 出版情報: 東京: 司法協会, 2007. 9 形態: 24, 438p: 挿図; 21cm 著者名: 裁判所職員総合研修所書誌ID: BA83187605 子書誌情報 所蔵情報 タイトルが類似している資料 1. 刑法総論講義案. 3訂版 裁判所職員総合研修所監修, 司法協会, 2004 詳細 主題: 刑法 分類・件名: NDC8: 326. 1 NDC9: 326. 1 BSH: 刑法 注記: 参考文献: 巻頭p1-2 タイトルのヨミ、その他のヨミ: ケイホウ ソウロン コウギアン 著者名ヨミ: サイバンショ ショクイン ソウゴウ ケンシュウジョ 件名のヨミ: ケイホウ TTLL: jpn 類似資料: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 刑法総論講義案 裁判所職員総合研修所 司法協会 親族法相続法講義案 民事訴訟法講義案 刑法概説 電子ブック 刑法總則講義案 岡田, 朝太郎(1868-1936) 有斐閣 民事実務講義案 刑事訴訟法講義案 裁判所書記官研修所 刑法総論講義 前田, 雅英(1949-) 東京大学出版会
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