GINK03

よく忘れるのでメモ

.ssh/config

Host github.com                                  
  User git  
  Port 22                                   
  HostName github.com                            
  IdentityFile ~/.ssh/id_github

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Code

from hashlib import sha256
import pickle
import gzip
from pathlib import Path
import json
import pickle

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reqs

pip install termcolor

snippet

import os
import random
import time

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ssh

ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQDAxXP4jOi5TI87WCNVfoJjUJdY57MJbtfDW2DTaQG8FOsf4PGp/qjwBscvhd7iCyViM3mmxabTlX9AlkxkBSrxKokl1vVS+FmY71oY8eoHbqkkxnQUC6L4MT8UyEL1Pcic+zSiO/as6DOMpHEECyCltcTDt36tX2GvCh/wRJaVFL6H0VuwHTbsxFmt9ieURgcHXapC1MXPt+sJibmVlTLDEOC1PW291LEVxLWjRWH2Jxv76JMMYd2ZuTodFUsonHQn9nhZo+cIgV/GAPpnij+QacH7bJk/NpEyTo4zhsb4z2RT2VAEy/frTN2ose2ka1QLOSTu7uVAC+JkzgMiedGd gimpei@Hibiki

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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):

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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

https://github.com/waterada/chrome-ex-template

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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

GINK03

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)

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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')

GINK03

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）

REFERE: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT/blob/master/pytorch_pretrained_bert/tokenization.py

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM