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サイエンスキャッスル

サイエンスキャッスル研究費

» サイエンスキャッスル研究費 | 中高生のための学会サイエンスキャッスル by リバネス https://s-castle.com/grant/

対象：中学生、高校生、高等専門学校生（3年生以下）

中高生研究者の研究プランに研究費、そして、研究に伴走する研究者からのアドバイスを提供します。サイエンスキャッスル研究費は、自らの研究に情熱を燃やし、独創的な研究を進める中高生研究者を助成する研究助成制度です。サイエンスキャッスルの取り組みに共感する企業や大学の研究者とともに、皆さんの研究活動に伴走し、推進していきます。

参考: https://cppx.hatenablog.com/entry/2019/01/29/134251
https://qiita.com/tatsuya11bbs/items/70205b070c7afd7dd651

既存のドライバ等を削除

sudo apt --purge remove nvidia-*
sudo apt --purge remove cuda-*

	[project]
	name = "dsbook"
	version = "0.1.0"
	description = "Add a short description here"
	dependencies = [
	"numpy>=1.24.4",
	"scipy>=1.10.1",
	"pandas>=2.0.3",
	"matplotlib>=3.7.2",
	"plotly>=5.15.0",

	[project]
	name = "topics"
	version = "0.1.0"
	description = "Add a short description here"
	dependencies = [
	"numpy>=1.24.4",
	"scipy>=1.10.1",
	"pandas>=2.0.3",
	"matplotlib>=3.7.2",
	"plotly>=5.15.0",

	import io, os, requests
	from typing import Callable, Optional,Any
	import numpy as np
	import pandas as pd
	import torch
	import pytorch_lightning as pl
	import fugashi
	from tqdm.auto import tqdm
	from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer

	import numpy as np
	from scipy.special import softmax as np_softmax

	def term_score(beta:np.array, dtype=np.float32) -> np.array:
	"""reference: http://db-event.jpn.org/deim2011/proceedings/pdf/f4-1.pdf
	"""
	β = np.array(beta)
	(K,V) = beta.shape
	if not (K-0.3) < beta.sum() < (K+0.3):
	β = np_softmax(beta, axis=-1)

	FROM tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3
	WORKDIR /libtopicmodel
	COPY . /libtopicmodel/
	#RUN pip3 install poetry==1.0.0b8
	#RUN poetry install

	FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04
	ARG PYTHON_VERSION=3.7
	RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
	build-essential \

	2 50
	the 0.418 0.24968 -0.41242 0.1217 0.34527 -0.044457 -0.49688 -0.17862 -0.00066023 -0.6566 0.27843 -0.14767 -0.55677 0.14658 -0.0095095 0.011658 0.10204 -0.12792 -0.8443 -0.12181 -0.016801 -0.33279 -0.1552 -0.23131 -0.19181 -1.8823 -0.76746 0.099051 -0.42125 -0.19526 4.0071 -0.18594 -0.52287 -0.31681 0.00059213 0.0074449 0.17778 -0.15897 0.012041 -0.054223 -0.29871 -0.15749 -0.34758 -0.045637 -0.44251 0.18785 0.0027849 -0.18411 -0.11514 -0.78581
	, 0.013441 0.23682 -0.16899 0.40951 0.63812 0.47709 -0.42852 -0.55641 -0.364 -0.23938 0.13001 -0.063734 -0.39575 -0.48162 0.23291 0.090201 -0.13324 0.078639 -0.41634 -0.15428 0.10068 0.48891 0.31226 -0.1252 -0.037512 -1.5179 0.12612 -0.02442 -0.042961 -0.28351 3.5416 -0.11956 -0.014533 -0.1499 0.21864 -0.33412 -0.13872 0.31806 0.70358 0.44858 -0.080262 0.63003 0.32111 -0.46765 0.22786 0.36034 -0.37818 -0.56657 0.044691 0.30392