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【速報中】石川県能登地方で震度6強の地震 津波被害心配なし | NHK
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230505/k10014058181000.html
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Python 引数のデフォルト値
def show_time(h, m, s=0, ms=0):
print(f”{h:02}:{m:02}:{s:02}.{ms:03}”)
show_time(11, 23, 52, 220)
show_time(4, 54, 2, 12)
show_time(12, 3)
show_time(5, 25, 32)
Python AIprograminng
import IPython
from google.colab import output
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64
def run(img_str):
#decimg to image
decimg = base64.b64decode(img_str.split(‘,’)[1], validata=True)
decimg = Image.open(BytesIO(decimg))
decimg = np.array(decimg, dtype=np.uint8);
decimg = cv2.cvtColor(decimg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# image classify
img = cv2.resize(decimg, (64, 64))
img = img_to_array(img)
img = img / 255.0
img = img[np.newaxis]
img = np.asarray(img)
preds = keras_model.predict(img)
result = np.argmax(preds[0])
# draw output
out_img = decimg
cv2.putText(out_img, labels[result], (10,50),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
#encode to string
_, encimg = cv2.imencode(“.jpg”, out_img,
[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80])
img_str = encimg.tostring()
img_str = (“data:imge/jpeg:base64,” +
base64.b64encode(img_str).decode(‘utf-8’))
return IPython.display.JSON({‘img_str’: img_str})
output.register_callback(‘notebook.run’,run)
https://colab.research.google.com/drive/1cF–C6PRT2j7hPdn5ia1I7SlwGqdvB-d?hl=ja#scrollTo=eT8PXuywDsmO
AI programming Code
import random
# ユーザーからの入力を受け付ける関数
def get_user_input():
user_input = input(“ユーザー: “)
return user_input
# AIの応答を生成する関数
def generate_response(user_input):
responses = [“こんにちは!”, “お元気ですか?”, “何かお助けできることはありますか?”]
response = random.choice(responses)
return response
# メインの処理
def main():
print(“AI: こんにちは!私はAIです。何か質問がありますか?”)
while True:
user_input = get_user_input()
response = generate_response(user_input)
print(“AI:”, response)
if __name__ == ‘__main__’:
main()
AIのアイディア
pythonの応用
pythonの応用を教えて
Pythonは汎用性が高く、様々な用途で使われています。以下に、Pythonの応用例をいくつか紹介します。
データサイエンス
Pythonはデータサイエンス分野で広く使われています。NumPyやPandas、Scikit-learn、TensorFlowなどのライブラリがあり、データの処理、機械学習、深層学習などが行えます。
Webアプリケーション開発
PythonはWebアプリケーション開発にも適しています。DjangoやFlaskといったWebフレームワークがあり、WebサイトやAPIなどを作成することができます。
自動化
Pythonはタスクの自動化にも使われます。例えば、ファイルの自動ダウンロード、Webスクレイピング、自動テストなどがPythonで実現できます。
ゲーム開発
Pythonはゲーム開発にも使われます。PygameやPyOpenGLといったライブラリがあり、2Dや3Dのゲームを作成することができます。
IoT
PythonはIoT(Internet of Things)分野でも使われています。Raspberry Piなどのボードコンピュータを制御するためのライブラリがあり、センサーからのデータ収集やデバイスの制御などが行えます。
以上が、Pythonの応用例の一部です。Pythonは汎用性が高く、用途が多岐にわたるため、その他にも多くの応用例があります。