Code
from hashlib import sha256
import pickle
import gzip
from pathlib import Path
import json
import picklecatindog/nardtree GINK03
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- http://catindog.hatenablog.com/
View F2DB.md
GINK03
/ ハッカーになった気分.md
Created Jun 2, 2019
View ハッカーになった気分.md
reqs
pip install termcolor
snippet
import os
import random
import time
View 自分の公開鍵.md
ssh
ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQDAxXP4jOi5TI87WCNVfoJjUJdY57MJbtfDW2DTaQG8FOsf4PGp/qjwBscvhd7iCyViM3mmxabTlX9AlkxkBSrxKokl1vVS+FmY71oY8eoHbqkkxnQUC6L4MT8UyEL1Pcic+zSiO/as6DOMpHEECyCltcTDt36tX2GvCh/wRJaVFL6H0VuwHTbsxFmt9ieURgcHXapC1MXPt+sJibmVlTLDEOC1PW291LEVxLWjRWH2Jxv76JMMYd2ZuTodFUsonHQn9nhZo+cIgV/GAPpnij+QacH7bJk/NpEyTo4zhsb4z2RT2VAEy/frTN2ose2ka1QLOSTu7uVAC+JkzgMiedGd gimpei@Hibiki
View combination_pattern.md
MOD = 10 ** 9 + 7 # これがないと計算できない
def cmb_gen(n):
fac = [0] * n
inv = [0] * n
fac[0] = fac[1] = 1
inv[0] = inv[1] = 1
for i in range(2, n):
View chrome-extation.md
chrome extationの作り方。
良い例
https://qiita.com/waterada/items/7f5729e066714284ff72
ブートストラップに使えるテンプレート
View seaborn_matplot.md
きれいで見やすい
software
imgcat
日本語化
seabornの日本語化が厄介で、この方法しかUbuntuではワークしなかった https://qiita.com/yutapon988/items/855748de65ac780c98d5
バイオリンプロット
View pytorch_matrix_factorize_model.py
| class MF(nn.Module): | |
| def __init__(self, input_items, input_users): | |
| super(MF, self).__init__() | |
| print('item size', input_items) | |
| self.l_b1 = nn.Embedding(num_embeddings=input_items, embedding_dim=768) | |
| self.l_b2 = nn.Linear( | |
| in_features=768, out_features=512, bias=True) | |
| self.l_a1 = nn.Embedding(num_embeddings=input_users, embedding_dim=768) | |
| self.l_a2 = nn.Linear( | |
| in_features=768, out_features=512, bias=True) |
View python_logger.md
基本入れるべき
import logging
import sys
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)
# create a file handler
handler = logging.FileHandler('work.log')
View bert-pretrained-example.md
BERTでpretrainedで予想するだけ
（学習がとても重いと、トークナイズができていないようで日本語は今の所後回しでいいともう）
import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM
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