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# coding=utf-8
import os


def deleter(file_path):
    """
    指定したディレクトリの中でMacの邪魔ファイルを消す
    :param file_path:
    :return:
    """

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import google.colab
f = google.colab.files.upload()  # ここでFinderやエクスプローラが立ち上がり，ファイルを選択できる

# f[filename]でアップロードした値が取れる　画像など未検証
#　例えば'test.csv'を読み込んだ時は以下のように書くとバイト文字列が出力される
f['test.csv']

# UTF-8にして改行コードごとに区切って配列とするならこう
f['test.csv'].decode('utf-8').split('\n')

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class NoteGenerator:
    def __init__(self, source, target):
        self.source = source
        self.target = target
        with open(self.target,'wt') as f:
            f.write('')

    def write(self, comment):
        with open(self.target, "at") as f:
            f.write('{}{}'.format(comment, '\n'))

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import requests as r
import json
from secret import key  # 別ファイルで鍵を管理しています


class CloudVisionRequest(object):
  def __init__(self):
    self._requests = []
    self.result = None
    self.urls = []

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Docusaurusについてはこちら公式ページへ

GitHub Pagesへの公開

公式のここに様々書かれています

特に赤いところは注意して読まないと失敗します

で，現在うまく行っていない点は一回アップロードすると書き直しがうまくいかない

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ここに従来のバイブレーションさせる簡単な実装が掲載されています

しかし，実際に試すとAndroid StudioさんにDeprecatedとのことで怒られました

公式を確認するとAPI26以上でDeprecatedなことがわかりました　公式

これを考慮して書き換えるとKotlinになりますが，以下のような感じです

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TDDyyχ@岩手県立大学の話

経緯とやったことと感想と後日談です

セクション分けてるので適宜読み飛ばしてください

はじめに

岩手県立大学で4/14（土）にTDDyyχを開きました

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arΧivとかで英論をコピペしてGoogle翻訳にかける際に改行が滅茶苦茶になってしまうので3分くらいでどうにかする方法

実行環境

Mac, Python 3.6, zsh

方法

import sys
print('.\n'.join(' '.join(''.join(sys.stdin.readlines()).split('\n')).split('. '))) 

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二項分布からの乱数生成速度比較(Python)

動機

0~255で表現された画像を255で割ることはよくあることで，それを学習に用いたりします

すると画像が0~1の値を取ります　これを0か1を取る確率に見立てる方法があります

これは学習ごとに画像をサンプリングするデータオーギュメントとしての意味があるそうです

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import tensorflow as tf

def cnn(image):
  with tf.name_scope('conv1'):
    W_conv1 = tf.nn.conv2d(image, weight, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    w_conv1 = tf.transpose(tf.reshape(W_conv1, [-1, 224, 224, 3]), perm=[3, 0, 1, 2])  # 可視化用
  
    with tf.device('/cpu:0'):  # どこかでtf.device('/gpu:2')などしてると落ちるので
      tf.summary.image('filter', w_conv1, 10)