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1. 日本女子プロゴルフ選手権大会コニカミノルタ杯　開催！｜JLPGA｜日本女子プロゴルフ協会
2. 標準モジュールとシートモジュールの違い｜VBA技術解説
3. マクロを書く準備をする（VBAとVBE）｜VBA再入門
4. 文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita
5. 距離学習（Metric Learning）入門から実践まで｜はやぶさの技術ノート

日本女子プロゴルフ選手権大会コニカミノルタ杯　開催！｜Jlpga｜日本女子プロゴルフ協会

トップページ > 車・バイク 【朗報】『車』フォルクスワーゲン「ゴルフ」(8代目)発売 素晴らしいインテリア エアコンはタッチで操作 291万6000円~ 58: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 11:50:34. 24 ID:BGi134T/0 >>1 タッチで操作って数十年前から当たり前じゃね? 73: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 11:53:21. 77 ID:3fVhnTGE0 >>1 タッチパネルとかw 使い勝手わりいいわ 253: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 12:16:58. 62 ID:FrE3fWux0 >>1 6年乗りゃ二束三文 362: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 12:27:55. 23 ID:8DtbqLR00 >>1 数世代前のシビックwwww 373: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 12:29:13. 85 ID:xBRD4p9q0 >>362 確かに言われてみたらそっくりだな 370: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 12:28:59. 72 ID:jSLcWyu60 >>1 これが素晴らしいインテリア、だと? 388: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 12:30:13. 24 ID:8d33jiTf0 >>370 昭和の国産車みたいな内装だよね・・ 606: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 13:05:59. 02 ID:tu0rVuw60 >>1 スレタイにエアコンはタッチで操作ってのは釣る意思が明確すぎるよね 657: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 13:16:31. 23 ID:9I/G3qeU0 >>1 ダサイ 2: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 11:39:44. 日本女子プロゴルフ選手権大会コニカミノルタ杯　開催！｜JLPGA｜日本女子プロゴルフ協会. 63 ID:XnE9gsYm0 ノート終わったな 3: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 11:39:58. 43 ID:Es0tCTk20 運転しながら押せんわ 4: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 11:40:16. 73 ID:OPJroeEB0 2021年にエアコンパネルが売り?w 6: ニューノーマルの名無しさん 2021/06/17(木) 11:40:40.

「WEAR ALOHA, SAVE ALOHA. 」プロジェクト ムービー

」をつけると シェルコマンドの実行が出来る。 画像にしちゃう日本語フォントをインストールしてみよう。 Colaboratoryで日本語フォントのインストール! apt-get -y install fonts-ipafont-gothic インストールされたフォントのパスを確認してみよう。 TTFファイルのパスを確認する import nt_manager as fm fonts = fm. findSystemFonts () for font in fonts: print ( str ( font), " ", fm. FontProperties ( fname = font). get_name ()) # 出力は省略。こんなパスの場所を確認出来る # /usr/share/fonts/truetype/ 文字列を画像にする関数 Pythonの画像処理ライブラリ(Pillow)で 白色背景画像に文字を書き込み、 全体を画像として保存する。 これで、好きな「文字」を「画像」に出来る。 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont ## 与えられた文字列を、画像にする関数 ## 1文字あたりのサイズ&縦横の文字数も引数で指定 def str2img ( input_str, yoko_mojisuu, tate_mojisuu, moji_size): # 真っ白な背景画像を生成する # 横(縦)幅 = 文字サイズ× 横(縦)文字数 img = Image. new ( 'RGBA', ( moji_size * yoko_mojisuu, moji_size * tate_mojisuu), 'white') # 背景画像上に描画を行う draw = ImageDraw. Draw ( img) # フォントの読み込みを行う。(環境によって異なる) myfont = ImageFont. マクロを書く準備をする（VBAとVBE）｜VBA再入門. truetype ( " /usr/share/fonts/truetype/", moji_size) # 文字を書く。基本は以下で済むが、今回は1文字ずつ記入 # ((0, 0), input_str, fill=(0, 0, 0), font = myfont) # ※備考:1文字ずつ記入の場合、半角と全角を区別しないといけなくなる # (今回は全角前提とする) # fillは、文字の色をRBG形式で指定するもの。今回は黒なので0, 0, 0固定 # 縦横のサイズに合せて1文字ずつ描画 yoko_count = 0 tate_count = 0 for char in input_str: #縦の文字数の許容量を途中でオーバーしてしまった場合は終了 if tate_count >= tate_mojisuu: break #所定の位置に1文字ずつ描画 draw.

標準モジュールとシートモジュールの違い｜Vba技術解説

append ( next ( gen_soto_str)) # 0が黒 tmp_wbcharlist. append ( next ( gen_nakami_str)) result_wbcharlist. append ( tmp_wbcharlist) return result_wbcharlist 01リストを文字列で埋める #print2Dcharlist(wblist) # 今回は↑の外枠で「般若波羅蜜多」のフレーム(01)を作り、 # ↓の指定で、中身を「般若波羅密多」の文字列で埋める wbcharlist = wblist2wbcharlist ( wblist, "般若波羅蜜多", " ") print2Dcharlist ( wbcharlist) この技術に狂気と恐怖を覚える ここまでで、以下の流れの全てが実装できた。 最後に、これらの処理のまとめと、 出来たエビのリストを画像にして保存するようにしよう。 最後の画像変換では、最初の「文字を画像化する関数(カニ⇒画像化)」を 再利用することが出来る!

マクロを書く準備をする（VbaとVbe）｜Vba再入門

cm. Paired): plt. figure ( figsize = ( 8, 6)) # clean the figure plt. clf () tsne = TSNE () X_embedded = tsne. fit_transform ( X) plt. scatter ( X_embedded [:, 0], X_embedded [:, 1], c = y, cmap = colormap) plt. xticks ( ()) plt. yticks ( ()) plt. show () 本記事では説明の都合上、2次元データの例を多用しましたが、 多次元データでも距離学習を適用できるし、次元削減することで2Dの可視化が可能 なことを理解して頂けると嬉しいです。 Plot the dataset 先ほど定義した関数で3クラス(100プロット)のデータを2Dで可視化します。 クラスタリング困難な距離の近いデータセットであることが分かります。 このような各クラスの距離が近すぎるデータはクラスタリング困難なので、 同じクラスのデータは距離が近く、違うクラスのデータは距離が遠くなるように距離学習 を行います。 Mahalanobis Metric for Clustering 様々な距離学習がありますが、今回はマハラノビス距離学習を実践します。 【アルゴリズム概要】 MMC(Mahalanobis Metric for Clustering) is an algorithm that will try to minimize the distance between similar points, while ensuring that the sum of distances between dissimilar points is higher than a threshold. 文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita. This is done by optimizing a cost function subject to an inequality constraint. 以下のコードで学習します(すごく簡単!さすが scikit-learn ですね) mmc = metric_learn. MMC_Supervised () X_mmc = mmc. fit_transform ( X, y) plot_tsne ( X_mmc, y) マハラノビス距離学習により、同じクラスの距離が近くなってますね。あとは機械学習などを使えば、分類できそうですね。 KISSME( K eep I t S imple and S traightforward ME tric)の理論から実践まで scikit-learn-contrib/metric-learn には、様々な距離学習関数がありますので、本記事で説明していない距離学習も是非実践してみてください。 また、scikit-learnにはない KISSME ( K eep I t S imple and S traightforward ME tric)は以下の記事で理論から実践まで説明していますので、こちらも是非実践してみて下さい。 まとめ 当初、深層距離学習(Deep Metric Learnig)に関する記事を書く予定でした。 しかし、深層距離学習を理解するための前知識として、距離学習(Metric Learnig)を先に説明した方が良いと考えました。 また、距離学習を理解するには「距離とは?空間とは?」といった基礎の説明も必要だと思い、以下の文章構成で本記事を書きました。 第三章もある長文ですが、距離学習の入門から実践までカバーできてと思います(結構書くの大変でした!)

文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita

距離学習（Metric Learning）入門から実践まで｜はやぶさの技術ノート

Valueの省略について シート保護でユーザー操作を制限する シートに数式を設定する時のセル参照の指定方法 オートフィルタ(AutoFilter)の使い方まとめ 複雑な条件(複数除外等)のオートフィルター(AutoFilter) クリップボードを使わないセルのCopy Rangeの使い方:最終行まで選択を例に フルパスをディレクトリ、ファイル名、拡張子に分ける Colorプロパティの設定値一覧(カラー定数、XlRgbColor列挙) VBAを定型文で覚えよう 新着記事 NEW ・・・ 新着記事一覧を見る エクセル馬名ダービー|エクセル雑感 (2021-07-21) 在庫を減らせ!毎日棚卸ししろ!|エクセル雑感 (2021-07-05) 日付型と通貨型のValueとValue2について|エクセル雑感 (2021-06-26) DXってなんだ? ITと何が違うの? |エクセル雑感 (2021-06-24) エクセルVBA 段級位 目安|エクセル雑感 (2021-06-21) ローカル版エクセルが「Office Scripts」に変わる日|エクセル雑感 (2021-06-10) 新関数SORTBYをVBAで利用するラップ関数を作成|VBA技術解説 (2021-06-12) VBA今日のひとこと/VBA今日の教訓 on Twitter|エクセル雑感 (2021-06-10) VBAの演算子まとめ(演算子の優先順位)|VBA技術解説 (2021-06-09) 画像が行列削除についてこない場合の対処|VBA技術解説 (2021-06-04) アクセスランキング ・・・ ランキング一覧を見る 1. 最終行の取得(End, )|VBA入門 2. Excelショートカットキー一覧|Excelリファレンス 3. 変数宣言のDimとデータ型|VBA入門 4. RangeとCellsの使い方|VBA入門 5. 繰り返し処理(For Next)|VBA入門 6. マクロって何?VBAって何?|VBA入門 7. Range以外の指定方法(Cells, Rows, Columns)|VBA入門 8. セルのコピー&値の貼り付け(PasteSpecial)|VBA入門 9. セルに文字を入れるとは(Range, Value)|VBA入門 10. とにかく書いてみよう(Sub, End Sub)|VBA入門 このサイトがお役に立ちましたら「シェア」「Bookmark」をお願いいたします。 記述には細心の注意をしたつもりですが、 間違いやご指摘がありましたら、 「お問い合わせ」 からお知らせいただけると幸いです。 掲載のVBAコードは動作を保証するものではなく、あくまでVBA学習のサンプルとして掲載しています。 掲載のVBAコードは自己責任でご使用ください。万一データ破損等の損害が発生しても責任は負いません。 エクセル全般 マクロVBA入門編 マクロVBA応用編 その他(Excel以外) サイト案内 本文下部へ おすすめ関連記事

append ( g) #1行終わるごとにテンポラリリストを最終出力に追加 result_graylist. append ( tmp_graylist) return result_graylist # 与えたグレイリストを、白=1、黒=0のリストに変換する関数 # 黒が多い画像⇒全て黒、や、色の薄い画像⇒全て白、にならないように、 # 閾値として、平均値を取得した後で、その閾値との大小で判定する # よって、薄い画像が全部白に、濃い画像が全部黒に、などはならない import numpy as np def graylist2wblist ( input_graylist): #与えられた二次元配列の値の平均値を求める(npを使っても良いが) gray_sum_list = [] for tmp_graylist in input_graylist: gray_sum_list. append ( sum ( tmp_graylist) / len ( tmp_graylist)) gray_ave = sum ( gray_sum_list) / len ( gray_sum_list) print ( "灰色平均値: ", gray_ave) # 最終的に出力する二次元の白黒リスト result_wblist = [] tmp_wblist = [] for tmp_gray_val in tmp_graylist: #閾値と比べて大きいか小さいかによって1か0を追加 if tmp_gray_val >= gray_ave: tmp_wblist. append ( 1) else: tmp_wblist. append ( 0) result_wblist.