randint(1, 2309) #変数に道具or性器を代入 target_line = tline('', rand) #キャッシュをクリア earcache() #toot (target_line) 特に難しい事はしていません。たったこれだけです。 PCでこのプログラムを実行すると1回 トゥート! されます。 何度も実行すれば、その分だけトゥート! されます。この時点ではまだ手動です。 botなら永久に動かす必要がありますねー 動かすサーバー 永久に動かすならサーバーが必要です。 以前ブログのバックアップ用にRaspberry Pi2を用意していたので、そちらを使いました。 [テスト環境]WordPressの環境をRaspberry Piで作る 当サイトを立ち上げてしばらく経ちました。 これまでに何度もサイトでエラーが起こりました...... 【去勢】ガチャのお供として有名だった「5%の確率でポロンちょするドラえもん」が永久凍結… : はちま起稿. しかし、僕はデバックしたくてもデバックが出来る環境を持っていなかったのです!! やはりサイトを運営していくにあたって沢山の... もの凄いホコリの中で頑張っています。僕のラズピッピちゃん。 部屋汚いとかコメントいらないから(MAJIDE)。 ちなみに永久とか言いながら、自宅サーバーなので停電や物理攻撃に弱いです。 注:オーカワは電気代を払い忘れる事が多々あり、ごく稀に停電します。永久なんて存在しません。 botが止まっている時は察してください。 てか新しいラズピッピちゃん買わなきゃ。足りねぇ 定期的に トゥート! する仕組み 僕のラズピッピちゃんにはUbuntu Mateが入ってます。 Unix系OSにはcrontabというジョブ(シェル)を定期的に実行してくれる仕組みがありますので、そちらを使いました。 本家様同様2時間おきに トゥート! します。 $sudo /etc/init. d/cron start $crontab -e で2時間おきに実行されるように書き込みます。 中身はこんな感じ(シンプル) compass@compass: ~ $ crontab -l 0 */2 * * * /home/compass/ 一応の中身も(Mastodon関係は全部ホーム直下にいます) python 難しそうに見えてなにも難しくないという 結果 出来ています(ボロン しっかり2時間おきですね。 感想 中の人は基本的にMastodonにいるので、リプとか貰えると嬉しいでーす。(本家みたいに) この位のbotなら初めての人でも取っ掛かりやすいので、興味のある人は勉強用にどうでしょうか?
以前[Python]Mastodon botを作ってトゥート! してみた!! という記事を書きました。 [Python]Mastodon botを作ってトゥート! してみた!! Mastodon流行ってますよねー いつもTwitterにいる僕が今日はMastodonにいました。たのしー! ちなみにトゥート! とはTwitterで言う所のTweetです!! Twitterと比較するのもよろしくない気も... しかしbotを作ったと言いながら、プログラムから トゥート! しただけであり、botとは言えないものでしたので、作ってみましたー 5%の確率で性器を露出するドラえもん 5%の確率で.... チンポ(ボロン — 5%の確率で性器を露出するドラ●●ん (@5percent_Dora) May 16, 2017 それ以外だと道具を呟いているようです。 透視メガネ〜 — 5%の確率で性器を露出するドラ●●ん (@5percent_Dora) May 15, 2017 この垢本当に面白いですよねー。いつも笑わせて頂いてます。 てかアイディア思いついた人センスありすぎる。 しかも技術的にも特別難しくないのでアイディアを参考にさせて頂きます!! 真似?? パクリ?? 模倣?? オマージュ です。 だいたいオマージュと言っとけばいい風潮な気がする。 本家様の仕組み予想 本家様のTweetをよく観察するとtという文字が見えます。 twittbot というサイトを利用していると思われます。かなり前からあるサイトですねー twittbotはweb上でbotが作れるのと、サーバーがいらないので楽チンです。 ただサイトのルール上、ツイート出来る単語が700文字しか登録出来ないのがデメリットですねー なのでここからは私の予想ですが、登録したものをランダムにTweetする仕組みかと。 事前にa文字分道具or性器を登録しときます。(a>100) 道具をa x 0. 95 個登録 性器をa x 0. 05 個登録 登録したものをランダムにツイートする仕組みだと思います。 もし700文字フルに登録してあれば、35文字が性器、665文字が道具になります。 twittbotはTwitter用のサイトなので、Mastodonには直接使えませんねー なぜ20%も露出するのか? 【Mastodon bot】20%の確率で性器を露出するドラえもん | コンパス. タイトルにもある通りなぜ20%なのかと。本家様は5%なのに...... まず5%だと完璧なパクリになってしまうってのがあります。 ただそれ以上に理由がありまして、 このbotを作るときに、"[緩募]5%の確率で性器出すドラえもんの絵描いて〜"ってメンバーに投げかけたら、 スドー君からこんな画像が...... これ...... めっちゃ性器出しそう wwwwwってなって20%になりました(以上) 道具集め〜 20%以外は道具。しかしオーカワは道具の名前を覚えていなかったので、 こちらのサイト の情報を参考にして道具の名前を集めてみました〜 道具はテキストファイルにまとめました〜 手順としては サイトから道具だけをコピーする。 (道具)などの トゥート!
あ〜でもWindowsだとcron使えませんねーどうしようかなー(興味のある人はコメント欄に書いていただければ検討します。) 余談 てか、作ってから思ったけど、こんなに難しくしなくてええんでね???? もし、簡単に作るんだったらTwitterと連携した方が早い気が...... こういうサイトがありまして...... 画像がリンクになってしまうのが欠点ですが... これはTwitterの投稿をMastodonにも投稿するサービスですね。楽です...... 「5%の確率で性器を露出するドラえもん」は本当に5%だったのか - はしくれエンジニアもどきのメモ. コンパスのTwitterも連携していますねー スドーさんの記事が公開されました!! [料理企画]三日目。料理は魔術。 #ふざけた #企画 #料理 — コンパス (@CoMPasS_blog) May 17, 2017 うまそー(小声)。Mastodonもよろしくお願いします。 なので、本当に超簡単に5%の確率で性器を露出するドラえもんを作りたかったら、 twittbot でTwitter用のbotを作成 でMastodonにTwitter用のbotのツイートを転送 以上です。一番簡単だと思います。 長々と書いた文を一文で終わらせる感じ。大好き やっぱり僕はTwitter — オーカワ (@okawa_compass) May 16, 2017
95}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + z_{\frac{1-0. 95}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \end{eqnarray} \\ \hat{p} - 1. 96 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + 1. 96 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} $$ 0. 04311 - 1. 96 \sqrt{\frac{0. 04311 (1-0. 04311)}{4059}} \leq p \leq 0. 04311 + 1. 04311)}{4059}}\\ 0. 03685 \leq p \leq 0. 04935 \\ $$ 以上より, 有意水準 5%片側検定と95%信頼 区間 では,95%の可能性で真の母比率は5%ではないことを示しています.. 有意水準 1%検定と99%信頼 区間 有意水準 1%左片側検定と99%信頼 区間 有意水準 1%左片側検定 棄却域を$P(Z \leq -2. 326)=0. 01$ より,$Z \leq -2. 326$ 検定統計量の式は \begin{eqnarray} z = \frac{\hat{p} - 0. 017 >Z (=-2. 326) \end{eqnarray} よって帰無仮説$H_0$は,棄却されず, 有意水準 1%で 母比率$p=5\%$であるということを否定できない. 信頼度99%信頼 区間 99%信頼 区間 の導出式は, \begin{eqnarray} \hat{p} - z_{\frac{1-0. 99}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + z_{\frac{1-0. 99}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}}\\ \hat{p} - 2. 576 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + 2. 576 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \end{eqnarray} $$ 0.
はてブ を見ていたところ,面白い記事を見つけました. どうやら,以下のような BOT だったようです. 「5%の確率で性器を露出する ドラえもん 」とは、二時間に一回ランダムで ドラえもん の ひみつ道具 をつぶやく人気のTwitterBOTだ。通常は「どこでもドア」「 タケコ プター」等、普通の道具をつぶやいているのだが、名前の通り5%の確率で ひみつ道具 ではなく「チンポ(ボロン」とつぶやくのがミソである。 [1] 本当に5%だったのか, 正規分布 近似を利用した母比率の検定・信頼 区間 で検証してみたいと思います. 母比率推定問題 真の比率が5%であるのかを知りたいので,統計でいうところの母比率推定問題になります.墓碑率推定問題の代表例は以下がよくあります. 池の調査で,池の中にその種類の魚は何割いるか 選挙でその政党の得票率はいくらか TVのその番組の真の視聴率は? 今回使用する母比率の検定・推定には,二項分布が 正規分布 に近似することを利用した手法を使います.資料としては,確率・統計の教科書,WEB資料では [2] が参考になる. 元記事 [1] のデータと 正規分布 近似の母比率の検定・推定より,以下を仮定します. 標本比率:$\hat{p} = 4. 311\%$ 標本の大きさ:$N=4059$回 標本の大きさは十分大きいとし,母比率は 正規分布 に近似できるとする. 有意水準 5%検定と95%信頼 区間 有意水準 5%左片側検定と95%信頼 区間 有意水準 5%左片側検定 帰無仮説:真の母比率 $p=0. 05$ 対立仮設:真の母比率 $p <0. 05$ 棄却域を$P(Z \leq -1. 645)=0. 05$ より,$Z \leq -1. 645$ 検定統計量の式は \begin{eqnarray} z = \frac{\hat{p} - 0. 05}{\sqrt{\frac{0. 05(1-0. 05)}{n}}} \end{eqnarray} 代入して, \begin{eqnarray} z = \frac{0. 04311 - 0. 05)}{4059}}} = -2. 017 < Z (=-1. 65) \end{eqnarray} よって帰無仮説が棄却され. 有意水準 5%で対立仮説$H_1: p < 5 \%$が受容される. 信頼度95%信頼 区間 95%信頼 区間 の導出式は, \begin{eqnarray} \hat{p} - z_{\frac{1-0.
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