https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/ 2026-05-17T08:14:16+00:00 https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/ https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/lib/exe/fetch.php?media=wiki:dokuwiki.svg text/html 2024-06-27T13:51:49+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=cmake&rev=1719496309&do=diff CMake はじめに CMakeは、Makefileなど自動的に作ってくれる仕組み。 Makefileと同様に依存関係をCMakeList.txtに記述する必要はあるが、より簡潔なルールになっている。 CMakeが作成したMakefileの構造は、特に理解しなくても問題ない。 text/html 2025-06-15T09:15:31+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=deep-neural-network&rev=1749978931&do=diff DNN Google Colab上で実行したサンプルコードです。 多層パーセプトロンで回帰問題を解きます。 データセットは単純な数式に基づくものを、ランダム生成しています。 ここの複雑度をいじることで、DNNの表現力を測ることを目的にしています。 text/html 2024-10-12T13:04:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=how-to-set-sidebar&rev=1728738269&do=diff DokuWikiのサイドバー設定方法 地味に分からなかったので、まとめておきます。 sidebarページの作成 サイドバーを表示するには、“sidebar”というページを作り、そこにサイドバーに表示したい内容を書くだけです。 text/html 2026-01-02T09:24:40+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=image-classification&rev=1767345880&do=diff 画像分類の実験 DeepLearningによる画像分類タスクの実験です。 ResNet50を使って、画像分類を行ないます。 今回は下記の2種類のタスクを行ないました。 予想通り前者は難しく学習が安定しなかったので、後者のタスクを加えました。 text/html 2024-10-12T12:56:10+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=linearregression&rev=1728737770&do=diff 線形回帰モデル コードテンプレート Kaggleのtitanic competitionで使った、Scikit learnによる線形回帰モデルによる機械学習コードのテンプレート。 もう少し直す予定。 # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, here's several helpful packages to load import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklea… text/html 2025-06-21T07:00:46+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=loto6-mlp&rev=1750489246&do=diff ロト6予想 MLPのお題としてロト6の番号予想を行ないます。ただし、限りなくランダムに近いものであり、有意な法則はないはずですので、有用なものは作れないです。 データの用意 過去の当選番号をまとめているサイトが幾つかあります、 csv形式で公開しているものが使いやすいので、下記のサイトからダウンロードしました。 再配布は禁止されているので、直接ダウンロードしてください。… text/html 2025-07-12T01:17:49+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=mathjaxplugin&rev=1752283069&do=diff MathJax Plugin インストール DokuWikiにログインをして、右上の「管理」をクリックします。 管理者メニューにある「拡張機能管理」をクリックします。 検索とインストールタブをクリックして、 text/html 2025-01-28T15:14:21+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=max_pooling&rev=1738077261&do=diff マックスプーリング import numpy as np def max_pooling(array, kernel_size, stride): row_size = array.shape[0] - kernel_size + 1 col_size = array.shape[1] - kernel_size + 1 output_array = np.zeros((int(row_size/stride)+1, int(col_size/stride)+1)) for row_index in range(0, row_size, stride): for col_index in range(0, col_size, stride): # 起点からカーネルフィルタに入るarrayの要素を順次比較し、最大値を得る max_value = 0 for r_index in range(0, kernel_size): … text/html 2026-01-16T00:04:18+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=powerpoint-merge-tool&rev=1768521858&do=diff PowerPoint マージツール 複数人が個別に更新したPowerPointファイルを1つのPowerPointファイルにまとめるという作業があります。少なくともスライドレベルの結合を人力で行なうことは不毛なので、自動化したいと思います。 text/html 2025-02-04T03:44:57+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=python_unittest&rev=1738640697&do=diff Pythonによる単体テスト 標準のunittestやpytestなど幾つか選択肢はあるが、今回はunittestを利用する。cunitやjunitなど他の開発言語環境で用意されているものと同等の仕様であり、馴染みやすいというのが理由である。 text/html 2025-02-02T13:05:37+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=python-note&rev=1738501537&do=diff Pythonメモ Python関連のメモ。 * numpyの配列演算は、形状が異なってもブロードキャストにより拡張されて、演算できる * 組み合わせの形状によっては不可能 * 拡張方法。スカラー値0を2行3列に拡張する場合 text/html 2025-07-12T13:00:00+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=rsa&rev=1752325200&do=diff RSA公開鍵暗号方式 公開鍵暗号の概要 暗号化だけ出来る鍵と、復号だけ出来る鍵が、ペアで存在します。暗号化だけ出来る鍵は公開して、復号だけ出来る鍵を自分だけが持つようにします。暗号化と復号を出来る鍵が共通の場合、やり取りをしたい相手に渡す際に、第三者に盗まれると困ります。一方で暗号化だけ出来る鍵の場合は、第三者に盗まれても困りません。これが公開鍵暗号の利点です。$p$$q$$n=pq$$\varphi(n)$$e$$\varphi(n)$${e, n}$$ed \equiv 1 \mod \varphi(n)$$d$$d$$x \mod y$$x$$y$$(a^e)^d \equiv a \mod n$$\mod n$$\mod p$$n$$a$$p$$a$$p$$(a^e)^d \equiv 0 \equiv a \mod p$$(a^e)^d \equiv a \mod p$$a$$p$$p$$a$$p$$a$$p$$a$$p$$ed \equiv 1 \mod \varphi(n)$$k$$ed - 1 = k\varphi(n)$$ed$$\varphi(n)$$1$$ed… text/html 2024-10-12T12:53:47+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=sidebar&rev=1728737627&do=diff 技術でWiki index text/html 2025-07-29T15:58:15+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=sshd-fail&rev=1753804695&do=diff SSH 接続失敗 現象 SSHやWinSCPでレンタルサーバに接続できない現象が発生しました。原因は、パッケージ管理のアップデートをサボっていたことによる、OpenSSLのバージョンミスマッチで、SSHDが起動に失敗していたためです。 text/html 2024-10-10T13:38:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://omoshiro-joho.com/d/tech-center/cgi-bin/dokuwiki/doku.php?id=start&rev=1728567493&do=diff 技術でWiki 2.0です。 以前の版は、こちら(Pukiwiki)になります。 コンテンツ一覧は、「最近の変更」から辿ってください。