ohtaman ohtaman

Japanese Name	English Name	Longitude	Latitude	Address
練馬区役所	Nerima Ward Hall	139.651672	35.73571	東京都練馬区豊玉北6-12-1
江東区役所	Koto Ward Hall	139.817459	35.673092	東京都江東区東陽4-11-28
新宿区役所	Shinjuku ward office	139.703445	35.693916	東京都新宿区歌舞伎町1-4-1
品川区役所	Shinagawa Ward Office	139.730957	35.608299	東京都品川区広町2-1-36
荒川区役所	Arakawa Ward Office	139.783386	35.736259	東京都荒川区荒川2-2-3
足立区役所	Adachi ward office	139.805023	35.775124	東京都足立区中央本町1-17-1
板橋区役所	Itabashi Ward office	139.709122	35.751114	東京都板橋区板橋2-66-1
葛飾区役所	Katsushika government office	139.84729	35.743164	東京都葛飾区立石5-13-1
豊島区役所	Toshima Ward Hall	139.71666	35.726074	東京都豊島区南池袋2-45-1

	FROM python:3.7

	ENV APP_HOME /app
	WORKDIR $APP_HOME
	COPY . .

	RUN pip install Flask gunicorn tensorflow tensorflow-hub tensorflow_text>=2.0.0rc0
	RUN python load_module.py

	CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 app:app

	<!DOCTYPE html>
	<html>
	<head>
	<script src="https://unpkg.com/deeplearn"></script>
	</head>
	<body>
	<h1>deeplearn.js ちょっと試してみる用</h1>
	</body>
	</html>

	from ctypes import c_char_p, c_byte, cast, ARRAY, POINTER
	import numpy as np

	a = np.array(list(range(10)), dtype=np.uint8)
	a_addr = a.__array_interface__['data'][0]
	size = len(a)


	a_char_p = c_char_p(a_addr)
	a_byte_array = cast(a_char_p, POINTER(ARRAY(c_byte, len=size))).contents