| import React, {useState, useEffect} from "react"; | |
| export const ColorCodes = () => { | |
| const [colors, setColors] = useState([]); | |
| const [correctColor, setCorrectColor] = useState(""); | |
| const [isCorrect, setIsCorrect] = useState(false); | |
| const [isShowResult, setIsShowResult] = useState(false); | |
| """ | |
| 雑です。日本語として成立していないものも出力されます。 | |
| 5600個くらい出ます。 | |
| """ | |
| excludes = 'ぁぃぅぇぉゔゕゖゐゑゎ' | |
| hiragana = [chr(i) for i in range(ord("ぁ"), ord("ゖ")+1) if chr(i) not in excludes] | |
| print("".join(hiragana)) | |
| count = 1 | |
| for first in hiragana: |
| # 1. デスクトップフォルダに移動 | |
| cd ~/Desktop/ | |
| # 2. ファイル生成コマンドを実行 | |
| for i in {1..200}; do echo "yo" > hack$i.html; done | |
| # 3. 一括ファイル削除 | |
| rm hack*.html |
| #探す対象リスト:my_arrayはnumpy | |
| #例:上位3件 | |
| K = 3 | |
| # ソートはされていない上位k件のインデックス | |
| unsorted_max_indices = np.argpartition(-my_array, K)[:K] | |
| # 上位k件の値 | |
| y = my_array[unsorted_max_indices] |
| # -*- coding: utf-8 -*- | |
| # Inspired | |
| # [TensorFlow-Examples/autoencoder.py at master · aymericdamien/TensorFlow-Examples](https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/autoencoder.py) | |
| import tensorflow as tf | |
| import numpy as np | |
| from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data | |
| mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) |
| import cv2 | |
| from os import path | |
| import numpy as np | |
| from matplotlib import pyplot as plt | |
| %matplotlib inline | |
| cascades_dir = path.normpath(path.join(cv2.__file__, '..', '..', '..', '..', 'share', 'OpenCV', 'haarcascades')) | |
| cascade_f = cv2.CascadeClassifier(path.join(cascades_dir, 'haarcascade_frontalface_alt2.xml')) | |
| def faceDetect(filePath): |
| const request = require('request'); | |
| const PAGE_ACCESS_TOKEN = ""; | |
| var options = { | |
| hostname: "graph.facebook.com", | |
| path: "/v2.6/me/messages?access_token=" + PAGE_ACCESS_TOKEN, | |
| method: 'POST', | |
| headers: { | |
| 'Content-Type': 'application/json' |
| require "ikku" | |
| reviewer = Ikku::Reviewer.new | |
| sourceTextFileName = '../data/wiki.txt' | |
| outputTextFileName = 'math.txt' | |
| outputTextFile = File.open(outputTextFileName,'w') | |
| begin | |
| File.open(sourceTextFileName) do |file| | |
| file.each_line do |line| |
#Ingestibles
| 指標A | 指標B | correlation | 捕捉 |
|---|---|---|---|
| Hot Dog Eating Contentの優勝者のホットドッグ消費量 | NY timesベストセラーリストででフィクション作品が1位になった数 | 91.5 | |
| チーズの消費量 | ベッドのシーツのもつれ事故 | 94.7 | |
| マーガリンの消費量 | メイン州の離婚率 | 98.9 | |
| チキンの消費量 | 紙とボード製品の消費量 | 99.6 | |
| マクドナルドの顧客満足度 | 食道を詰まらせる死亡事故件数 | 85.6 | |
| 茶の消費量 | 芝刈り機の誤操作での死亡人数 | 93 | |
| 牛肉の消費量 | 落雷での死亡数 | 87 |
| <!DOCTYPE html> | |
| <!--[if lt IE 7]><html class="no-js lt-ie9 lt-ie8 lt-ie7" lang="ja"><![endif]--> | |
| <!--[if IE 7]><html class="no-js lt-ie9 lt-ie8" lang="ja"><![endif]--> | |
| <!--[if IE 8]><html class="no-js lt-ie9" lang="ja"><![endif]--> | |
| <!--[if gt IE 8]><!--><html class="no-js" lang="ja"><!--<![endif]--> | |
| <head> | |
| <meta charset="UTF-8"> | |
| <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> | |
| <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1,user-scalable=no"> |