管理人

# CNNでMNISTの分類問題に挑戦 import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten fr...

#最低限のニューラルネットワーク import keras from keras.datasets import mnist from matplotlib import pyplot # #MINSTデータ読み込み (X_train, y...

import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras from sklearn.model_selection import train_test_split import pan...

import tensorflow as tf print(tf.__version__) #じゃんけんデータを作成する import pickle import numpy as np #ジャン絵の手と結果を定義 hands = {'グー...

#単語のデータベースを作成する import os, glob import MeCab import numpy as np import pickle #保存ファイル名 savefile = "./ok-spam.pikcle" #Me...

import MeCab import os,json,random dict_file = "markov_dict.json" dic = {} # 辞書への登録 --- (*1) def regist_dic(wordlist): g...

import zipfile import os.path import urllib.request as req import MeCab from gensim import models from gensim.models.doc...

import MeCab # MeCabの初期化時にmecabrcのパスを明示的に指定する tagger = MeCab.Tagger("-r /etc/mecabrc") # 形態素解析を実行 result = tagger.parse(...

# dockerの作成 docker pull ruby:2.3 docker run -it ruby:2.3 /bin/bash gem install parallel -v 1.19.2 gem install racc -v 1....

#webカメラ取り込み import cv2 import numpy as np # webカメラが入力を開始 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: #カメラの画像を読み込む _, frame = c...

# OpenCVで輪郭抽出 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #画像を読み込んでリサイズ img = cv2.imread("flower.jpg") img = cv2.resize(i...

import numpy as np # 最初に配列を作る a = np.array([1,2,3,4,5]) print(a) print(type(a)) # 2次元配列を作る b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from...