写真から距離を推定したい ここにペットボトル４本が映った写真があります。 これらペットボトル同士の距離はそれぞれ何cmでしょうか？ 写真画像上でペットボトル同士の距離を測ることは出来ますが、実際の距離は奥行も加味しないといけないので、この写真だけから距離を推定するのは難しそうです。 では、こちらの写真だとどうでしょうか？ こちらは先ほどと同じものを真上から見下ろすように撮った写真です。 これなら奥行きは気にすることなく実際の距離が推定できそうです。 ということは、 「通常撮影の画像」⇒「上から見下ろすように撮った画像」 のような変換が出来れば、通常画像からでも距離の推定が出来そうです。 ※ 以降では「上から見下ろすように撮った画像」を 鳥瞰画像 と呼ぶことにします。 鳥瞰画像変換に必要な技術 鳥瞰画像への変換に用いる技術として 射影変換 という写像手法があります。 射影変換（project
Django とは 他の Web アプリケーションフレームワークと異なる特徴を挙げていただきました。 様々な Web アプリケーションを 1 ディレクトリで管理する /application 個別のアプリケーション用のファイル /application/templates に UI で使用するファイル /project ディレクトリに設定ファイルを置く ルーティングなどもある manage.py 様々な実行コマンドが書いてあり、このファイルを使って動かす また実は Rails や Laravel など他のフレームワークと名前が同じでも、 Django では異なる役割、使い方をするものがあります。 ルーティング URL の経路制御 urls.py に書く application のルーティングにも urls.py がある View ビュー ルーティングからリクエストを受け取ってレスポンスを作
Django Developer Survey The Django Software Foundation is once again partnering with JetBrains to run the 2026 Django Developer Survey 📊 Help us better understand how Django is being used around the world and guide future technical and community decisions. Read more on the Django blog. Take the survey ✨ はじめての Django アプリ作成、その 1¶ さあ、例を交えながら学んでゆきましょう。 このチュートリアルでは、簡単な投票 (poll) アプリケーションの作成に取り組ん でもらいます
■使用しているPythonのバージョンについてPythonの新しいバージョンは毎年10月にリリースされ、5年間サポートが実施されます。昨年10月にリリースされたのは3.13で、2025年10月には3.14がリリースされる予定です。 新しいバージョンへの移行は5年間のサポートがあるため、急いでバージョンを上げる必要はありませんし、サポートが切れない限り、使い続けても問題はありません。 3.13では、主に今後のPython開発として予定されているフリースレッティングと言われるGILの解消などに取り組むための下準備が主に行われているのと共に、近年の取り組み課題として挙げられている、Pythonの高速化や使いやすさを高めるという方針への対応も進んでいます。 高速化に関して言えば、3.13でとても高速化が進んだという印象はありませんでしたが、3.10あたりと比較すればそれなりに高速化されているという
このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。 Colab は、Google社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。Colabは無料で使えますし、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 この講座では、プログラミング未経験者を対象に、Pythonプログラミングに必要な最低限な操作方法と、基礎知識を覚えてもらうことを目標にしています。この講座でかんたんにプログラミングの概要を学び、それから一般的なPythonの入門書に取り組むと、学習がスムーズに進むのではない
では、django-admin が実行できない場合の対処法（特にコマンドが見つからなくて実行できない場合の対処法）について解説していきます。 PATH を通さずにプロジェクトを作成する前述の通り、django-admin のあるフォルダにわざわざ PATH を通さなくても Django のプロジェクトの作成を行うことは可能です。 python では -m オプションを利用することで直接モジュールを起動することが可能です。これを利用すれば、python コマンドさえ実行できればプロジェクトの作成を行うことが可能です。 具体的には、下記コマンドによりプロジェクトの作成を行うことが可能です（下記では mysite というプロジェクトを作成しています）。 上記により、django-admin startproject mysite を実行しなくても mysite というプロジェクトを作成することが
はじめに 何番煎じかわかりませんが，Python x LINE NotifyでLINEにメッセージを送れるボットを作ったので，その備忘録です。 深層学習モデルの学習など，時間がかかる処理を回しているときに，その場を離れても進捗状況を知りたい！というときに重宝しています。 できること LINEのグループや自分自身にメッセージ・画像・スタンプを送ります ※こちらからのメッセージには反応できません LINE Notifyについて LINE Notify公式 Webサービスからの通知をLINEで受信 Webサービスと連携すると、LINEが提供する公式アカウント"LINE Notify"から通知が届きます。 複数のサービスと連携でき、グループでも通知を受信することが可能です。 動作環境 僕の環境は下の通りです。 が，Pythonでimport requestsできれば動くと思います。 Windows
by Sagaru9535 プログラミング言語Pythonの生みの親であるグイド・ヴァンロッサム氏は、2018年7月12日に突如Python開発のBenevolent Dictator For Life(BDFL、優しい終身の独裁者)を退き、Pythonの仕様策定から離れる意向を示しました。そんなヴァンロッサム氏は2013年1月からDropboxの主任エンジニアを務めていましたが、2019年10月29日時点で既にDropboxを退社していることをDropboxの開発チームが公表。公式ブログでヴァンロッサム氏のエピソードと共に謝意が述べられています。 Thank you, Guido | Dropbox Blog https://blog.dropbox.com/topics/company/thank-you--guido ヴァンロッサム氏はアムステルダム大学で数学と計算機科学の修士号を取
お疲れ様です、ししなみです。 掲題の件について、そんなんEC2でもGCEでもええやん と思った人がいるかと思いますが ローカルで shが動く事に意味があります。 そう、通信しないでいいってことです。 いや gitもlambdaUPも通信必要ですが、 それは通信が通る環境、つまりwifiとかある環境で叩けばいい事で え？セルラーモデル買えばいいって？ ししなみも iPad Pro のセルラーモデルですが それでも通信が途絶する環境ってのはあるんですよ。。。 と に か く 今回は iPad pro ローカルにPythonのすんばらしい開発環境を構築します。 必要資材 iOS (ししなみは iPadProですが iPhoneでも動作はすると思います） Pythonista3 https://appsto.re/jp/XxRUab.i Pythonista tools https://githu
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
はじめに Anaconda経由でインストールしたはずが、描画がうまくいかないmatplotlibの対処が簡単ですが、案外ハマったので、紹介しておきます。 開発環境 ・OS: Mac OS X EI Capitan (10.11.5) ・Python 2.7.12: Anaconda 4.1.1 (x86_64) 失敗例 まず対話型のpythonを開きます。 >>> import matplotlib.pyplot as plt objc[10813]: Class TKApplication is implemented in both /System/Library/Frameworks/Tk.framework/Versions/8.5/Tk and /Users/{my_user_name}/anaconda2/lib/libtk8.5.dylib. One of the two w
$ pyenv install 3.5.1 $ pyenv virtualenv 3.5.1 mpl35 $ pyenv activate mlp35 $ pip install matplotlib numpy scipy $ python -c "import matplotlib.pyplot" Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "/Users/kodairatomonori/.pyenv/versions/mpl35/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 114, in <module> _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactiv
作業環境 MacBook Air (11-inch, Mid 2012) Python 3.6.4 参考元 まずは仮想環境を作る Flaskでweb作るための作業フォルダを作るために、仮想環境を作る。mac用。linuxもおなじ。 なんでもいいからフォルダを作る。フォルダ名はアプリケーション名でもプロジェクト名でもなんでもいい。 1で作ったフォルダの中にstaticフォルダ。templatesフォルダを作る。templatesのs忘れずに。 virtualフォルダを作る。仮想環境上でpythonやpipコマンドなどを使えるようにする。1で作ったフォルダの中のディレクトリに移動してから、terminalで下記のコマンドを実行
TensorFlowの勉強メモです。 TensorBoardを使ってみたので、出来るだけ分かりやすく解説してみたいと思います。 TensorFlowのコードは主にこちらの書籍を参考にしています。 はじめに 1月から12月までの各月の平均気温の変化を、四次関数で近似するプログラムを例に、TensorBoardの基本的な使い方を解説してみます。 まずはTensorBoardを使わないコードを紹介してから、そのコードへTensorBoardで表示するためのコードを追加していきます。 TensorBoardを使わないで実装 # 必要なライブラリのインポート import tensorflow as tf import numpy as np # 変数の定義 dim = 5 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, dim + 1]) w = tf.Variable
はじめに Tensorflowではテンソルと呼ばれる量を扱うので、Numpyのメソッド等は使えません。そのためTensorflowに用意されているメソッドを用いる必要があります。 ここでは基本的な四則演算と行列演算についてまとめています。特にPythonで定義されている各種演算(+, -, /, //, %)と比べています。 注意 - すべての演算をまとめているわけではないので、その他の演算については公式ドキュメントを参照ください。 - Tensorflowでは全てテンソルを扱うので、データの種類に言及するときは、テンソルを飛ばして「リストは〜」「ベクトルは〜」などと書いています。その点注意していただければと思います。 - 2018/01/31: 1月26日にTensorflow v1.5.0がリリースされました。このバージョンからeager executionというメソッドが実装され、S
主にTensorFlow Mechanics 101を日本語化したもの。 一部公式チュートリアルとは違うコード載せている時もあるけど大意は同じ。 placeholder() inputとかoutputに用いる。 seesでrunするときに使うplaceholderをfeedする必要あり。 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) y = tf.matmul(x, x) with tf.Session() as sess: print(sess.run(y)) # ERROR: will fail because x was not fed. rand_array = np.random.rand(1024, 1024) print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array})) # Will suc
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