これは次の11日のための記事です。
Webスクレイピング Advent Calendar 2017 https://adventar.org/calendars/2105
普通に生きていると生活上の要請から必要になることがあります. 私の場合、2017年で最も役に立ったのは、スイッチの再販の監視でした. ところであれは、時間少し前からスマホからのアクセスだけ妙に重たくなったのだが、意図的なものだったのだろうか.
これは次の11日のための記事です。
Webスクレイピング Advent Calendar 2017 https://adventar.org/calendars/2105
普通に生きていると生活上の要請から必要になることがあります. 私の場合、2017年で最も役に立ったのは、スイッチの再販の監視でした. ところであれは、時間少し前からスマホからのアクセスだけ妙に重たくなったのだが、意図的なものだったのだろうか.
#!/bin/bash | |
amesh() { | |
wget -O /tmp/map.jpg http://tokyo-ame.jwa.or.jp/map/map000.jpg | |
wget -O /tmp/mask.png http://tokyo-ame.jwa.or.jp/map/msk000.png | |
URL="http://tokyo-ame.jwa.or.jp/mesh/000/$(date "+%Y%m%d%H")$(printf "%02d" $(( $(date "+%M") / 5 * 5))).gif" | |
wget -O /tmp/cloud.gif "$URL" | |
convert /tmp/map.jpg /tmp/mask.png -compose over -composite /tmp/tokyo.jpg | |
convert /tmp/tokyo.jpg /tmp/cloud.gif -compose over -composite /tmp/amesh.jpg | |
} |
macro_rules! plus { | |
() => {0}; | |
($car:expr $(, $cdr:expr)*) => { $car + plus!($($cdr),*) }; | |
} | |
macro_rules! mul { | |
() => {1}; | |
($car:expr $(, $cdr:expr)*) => {$car * mul!($($cdr),*)}; | |
} |
(import | |
(numpy) | |
(keras.layers (Dense)) | |
(keras.models (Sequential))) | |
(def model | |
(doto | |
(Sequential) | |
(.add (Dense 10 :input_shape (, 1) :activation "relu")) |
#![allow(unused_imports)] | |
use std::io::{ self, Write }; | |
use std::str::FromStr; | |
use std::cmp::{ min, max }; | |
use std::collections::{ BinaryHeap, VecDeque }; | |
macro_rules! trace { | |
($var:expr) => ({ | |
let _ = writeln!(&mut std::io::stderr(), ">>> {} = {:?}", stringify!($var), $var); | |
}) |
import keras.backend as K | |
import numpy | |
from keras.layers import Dense, Input, Lambda | |
from keras.models import Model, Sequential | |
from visdom import Visdom | |
# lambda | |
def normalization(x): | |
norm = K.sqrt(K.sum(K.square(x), axis=-1, keepdims=True)) |
import numpy | |
from keras.layers import Dense, Input | |
from keras.models import Model | |
from keras.objectives import mse | |
# model | |
x = Input(shape=(10,)) | |
z = Input(shape=(10,)) |
import numpy | |
from keras.models import Sequential | |
from keras.layers import Dense | |
from keras.optimizers import Adam | |
from keras import backend as K | |
from visdom import Visdom | |
B = 1000 | |
N = 10 |
#!/bin/bash | |
dates() { | |
curl -s 'http://twilog.org/dotvim/search?word=%23%E4%BD%93%E9%87%8D&ao=a' | | |
grep '^<a .*dotvim/date-' | sed 's/^[^-]*-//g; s/".*//g' | |
} | |
numbers() { | |
curl -s 'http://twilog.org/dotvim/search?word=%23%E4%BD%93%E9%87%8D&ao=a' | | |
grep tl-text | |