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Naoya naoyashiga

View GitHub Profile
View TimingFunction.swift
import Foundation
enum timingFunction{
case Linear,EaseIn,EaseOut,EaseInOut,
Spring,
EaseInSine,EaseOutSine,EaseInOutSine,
EaseInQuad,EaseOutQuad,EaseInOutQuad,
EaseInCubic,EaseOutCubic,EaseInOutCubic,
EaseInQuart,EaseOutQuart,EaseInOutQuart,
EaseInQuint,EaseOutQuint,EaseInOutQuint,
@naoyashiga
naoyashiga / create_many_files_on_Mac.sh
Created Feb 7, 2021
シェルスクリプトを用いてデスクトップに大量の無害のファイルを生成する。
View create_many_files_on_Mac.sh
# 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
@naoyashiga
naoyashiga / UIButton+Animation.swift
Created Aug 18, 2015
Implicit and Explicit Bounce Animation Button
View UIButton+Animation.swift
extension UIButton {
func playImplicitBounceAnimation() {
let bounceAnimation = CAKeyframeAnimation(keyPath: "transform.scale")
bounceAnimation.values = [1.0 ,1.4, 0.9, 1.15, 0.95, 1.02, 1.0]
bounceAnimation.duration = NSTimeInterval(0.5)
bounceAnimation.calculationMode = kCAAnimationCubic
layer.addAnimation(bounceAnimation, forKey: "bounceAnimation")
}
@naoyashiga
naoyashiga / GenerateText.py
Created Mar 17, 2016
TextGeneratorをPython3系で動かす
View GenerateText.py
# -*- coding: utf-8 -*-
u"""
マルコフ連鎖を用いて適当な文章を自動生成するファイル
"""
import os.path
import sqlite3
import random
View autoencoder_mnist.py
# -*- 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)
@naoyashiga
naoyashiga / index.js
Created Jan 1, 2017
Facebook Messenger Bot, aws lambdaでおうむ返しbot
View index.js
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'
@naoyashiga
naoyashiga / k_largest_elements_indices.py
Last active Apr 28, 2017
値が大きい上位K件の配列インデックスを取得
View k_largest_elements_indices.py
#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]
@naoyashiga
naoyashiga / faceDetect.py
Created Jan 22, 2017
python2.7,opencvで顔認識
View faceDetect.py
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):
@naoyashiga
naoyashiga / writeIkku.rb
Last active Dec 27, 2016
一句(五七五)を抽出してテキストに書き出す
View writeIkku.rb
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|
@naoyashiga
naoyashiga / SpuriousCorrelations.md
Last active Oct 4, 2016
Spurious Correlations指標翻訳まとめ
View SpuriousCorrelations.md

#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