投稿者: chosuke
UNIX コマンド
dotinstall:~ $ vi hello
dotinstall:~ $:q
UNIX コマンド
dotinstall:~ $ ls -l /exc/shadow
ls: /exc/shadow: No such file or directory
dotinstall:~ $ ls -l /etc/shadow
-rw-r—– 1 root shadow 454 Sep 23 2020 /etc/shadow
dotinstall:~ $ cat /etc/shadow
cat: can’t open ‘/etc/shadow’: Permission denied
dotinstall:~ $ sudo !!
sudo cat /etc/shadow
root:!::0:::::
bin:!::0:::::
daemon:!::0:::::
adm:!::0:::::
lp:!::0:::::
sync:!::0:::::
shutdown:!::0:::::
halt:!::0:::::
mail:!::0:::::
news:!::0:::::
uucp:!::0:::::
operator:!::0:::::
man:!::0:::::
postmaster:!::0:::::
cron:!::0:::::
ftp:!::0:::::
sshd:!::0:::::
at:!::0:::::
squid:!::0:::::
xfs:!::0:::::
games:!::0:::::
cyrus:!::0:::::
vpopmail:!::0:::::
ntp:!::0:::::
smmsp:!::0:::::
guest:!::0:::::
nobody:!::0:::::
dotinstall:!:18528:0:99999:7:::
dotinstall:~ $ sudo
UNIX コマンド
dotinstall:~ $ ls
dotinstall:~ $ touch index.html
dotinstall:~ $ ls -l
total 0
-rw-r–r– 1 dotinsta wheel 0 Sep 8 21:06 index.html
dotinstall:~ $ rm -index.html
rm: unrecognized option: n
BusyBox v1.31.1 () multi-call binary.
Usage: rm [-irf] FILE…
Remove (unlink) FILEs
-i Always prompt before removing
-f Never prompt
-R,-r Recurse
dotinstall:~ $ ls
index.html
dotinstall:~ $ rm – index.html
rm: can’t remove ‘-‘: No such file or directory
dotinstall:~ $ rm – index.html
rm: can’t remove ‘-‘: No such file or directory
rm: can’t remove ‘index.html’: No such file or directory
dotinstall:~ $ ls
dotinstall:~ $
C# 変数
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class test3 : MonoBehaviour
{
// Start is called before the first frame update
void Start()
{
int a;
float b;
string c;
bool d;
a = 1;
b = 0.01f;
c = "勇者の登場";
d = true;
//コンソールに表示
Debug.Log(a);
Debug.Log(b);
Debug.Log(c);
Debug.Log(d);
}
}
UNIXコマンド
dotinstall:~ $ ls
dotinstall:~ $ cp /etc/services .
dotinstall:~ $ wc services
417 1994 14464 services
dotinstall:~ $ wc -l services
417 services
dotinstall:~ $ head -n 3 services
Network services, Internet style
#
Note that it is presently the policy of IANA to assign a single well-known
dotinstall:~ $ tail -3 services
fido 60179/tcp # fidonet EMSI over TCP
Local services
dotinstall:~ $ grep ‘backup’ services
amanda 10080/tcp # amanda backup services
afbackup 2988/tcp # Afbackup system
afbackup 2988/udp
afmbackup 2989/tcp # Afmbackup system
afmbackup 2989/udp
kamanda 10081/tcp # amanda backup services (Kerberos)
amandaidx 10082/tcp # amanda backup services
amidxtape 10083/tcp # amanda backup services
dotinstall:~ $ rm services
dotinstall:~ $ ls
dotinstall:~ $
EXCEL 絶対参照
$B$1 絶対参照
B$1絶対行参照
$B1絶対列参照
B1相対参照
EXCEL RANK.EQ関数
AI lain
https://jp.serialexperimentslain.io/
オリジナルの仮想OSとGPTで作ったみたいだ
かなりクォリティが高い今アクセスが集中しています
lainは好きなアニメの一つなのでこういうのは嬉しいですね
GPT-2を使ってマルコフ連鎖で文章生成
mari.py
from flask import Flask, render_template, request
import random
import markovify
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
app = Flask(name)
GPT-2モデルのロード
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(“gpt2”)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(“gpt2”)
マルコフ連鎖用のテキストデータを格納するリスト
text_data = []
GPT-2による自由なテキスト生成
def generate_gpt2_text(prompt, max_length=100):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors=”pt”)
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
マルコフ連鎖モデルを生成
def build_markov_model(data):
text_model = markovify.NewlineText(data)
return text_model
マルコフ連鎖を使って新しいテキストを生成
def generate_text_with_markov(model, num_sentences=3):
generated_text = model.make_sentence()
return generated_text
ウェブアプリケーションのルート
@app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”])
def chatbot():
user_input = “”
gpt2_response = “”
markov_response = “”
if request.method == "POST":
user_input = request.form["user_input"]
# ユーザーからの入力をGPT-2に送信し、生成されたテキストを取得
gpt2_response = generate_gpt2_text(user_input)
# GPT-2の生成テキストをリストに追加
text_data.append(gpt2_response)
# マルコフ連鎖モデルを使って新しいテキストを生成
markov_response = generate_text_with_markov(build_markov_model(text_data))
return render_template("chat.html", user_input=user_input, gpt2_response=gpt2_response, markov_response=markov_response)
if name == “main“:
app.run(debug=True)
templates
chat.html
Chatbot
Chatbot
ユーザー: 送信
ユーザーの入力:
{{ user_input }}
GPT-2生成テキスト:
{{ gpt2_response }}
マルコフ連鎖生成テキスト:
{{ markov_response }}