メモ。参考urlの通り tqdmでプログレスバーを表示させる - Qiita

以下の通り # https://stackoverflow.com/questions/38511444/python-download-files-from-google-drive-using-url import requests BASE_URL = "https://docs.google.com/uc?export=download" def download_file_from_google_drive(id, destination): sessi…

先程のentryの続きで、参考urlからの写経です 参考url 【入門】Q学習の解説とpythonでの実装 〜シンプルな迷路問題を例に〜 import copy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt EPISODE = 100 # 学習回数 def main(): grid_env = GridWorld() …

マルコフ決定過程、Q学習、TD誤差、ε-greedy等の用語が多く、自分なりに整理 参考url 強化学習やQ学習とは? 機械学習における位置づけ 強化学習とは Q学習とは Q値更新式と、マルコフ決定過程、TD学習 マルコフ決定過程(Markov Decision Process MDP)とは? Q…

以下の csv_find_result() の通りです。 client(ブラウザ)のみで、ダウンロード機能を実現できます。 参考url https://samehack.com/javascript-csv-download/ 'use strict'; const cgi_base_url = "./find_hinban.cgi?"; const scan_base_url = "http://xca…

以下の通りです #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import ezdxf import sys def main(): file_path = sys.argv[1] doc = ezdxf.readfile(file_path, encoding='cp932') for entity in doc.query('TEXT'): key_vals = entity.dxfattribs() print( k…

以下の通りです #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import ezdxf import sys def main(): file_path = sys.argv[1] doc = ezdxf.readfile(file_path, encoding='cp932') for entity in doc.query('TEXT'): key_vals = entity.dxfattribs() print( k…

以下の通りかと思います import re def main(): org_str = r"\U+FF8A\U+FF72" # 「ハイ」の半角カナ # c.f. https://pystyle.info/python-convert-zenkaku-to-hankaku/ re_pattern = r'(\\U\+)(FF[6-9][0-9A-F])' # c.f. https://note.nkmk.me/python-str-re…

https://end0tknr.hateblo.jp/entry/20230219/1676760625 同様の内容は以前、上記entryで記載しましたが、今回はwindows版。 libredwg for winは、 https://github.com/LibreDWG/libredwg/releases から、exeを ダウンロードできますので、インストールは簡…

https://end0tknr.hateblo.jp/entry/20200823/1598156050 logging for python に関しては、以前も上記entryで記載しましたが、 今回は設定内容を python script 内に記載ています。 参考url https://qiita.com/osorezugoing/items/b267f1eff915157c2b61 # -*…

随分、久しぶりのperl。で、以下のような感じかと思います。 ポイントは、接続する為の環境変数設定です #!/usr/local/bin/perl use utf8; use strict; use warnings; use DBI; #use DBD::Sybase; use Encode; use Time::Piece; use Time::Seconds; my $CONF…

以下の通りです #!python # -*- coding: utf-8 -*- def main(): states = {} coords = ((1,2),(3,4),(5,6),(7,8)) for coord in coords: state = State( coord[0],coord[1]) states[state] = "%d-%d" % coord print( states ) tmp_state = State(3, 4) print…

linuxと同様、以下のように実行できることに驚きました DOS> scp -i id_rsa.pri end0tknr@10.209.???.???:tmp/foo.txt .

メモ マルコフ決定過程とは? 次の状態（正確には次の状態になる確率）は現在の状態と行動によってのみ決まる（過去の状態に依存しない）状態遷移モデル 参考url https://qiita.com/pocokhc/items/953585fa60fa71651969 マルコフ決定過程の弱点 環境の遷移確…

https://ailog.site/2019/09/07/gym1/ 強化学習の練習の為、 上記urlにある openai gym を写経したところ、エラーが発生。 どうやら、openai gymは終了し、 gymnasium へ引き継がれたようですが、 gymnasiumにはgym_pleもないようですので、写経を諦めました…

https://ailog.site/2019/08/04/sklearn2/ SVM(サポートベクターマシン)に関する上記urlの写経です。 #!python # -*- coding: utf-8 -*- # refer to https://ailog.site/2019/08/04/sklearn2/ from sklearn import model_selection, svm, metrics import mat…

更に先程のentryの続きです。 scikit-learn（sklearn）for python の model_selection.cross_val_score() は、データ分割を含めた交差検証を まとめて実行してくれるようです。 試していませんが、今回の cross_val_score()以外に cross_validate()もあるそ…

先程のentryの続きです。 交叉検証(Cross Validation)には、以下のような種類があるらしく、 https://www.codexa.net/cross_validation/ を写経しました。 sklearn.model_selection.train_test_split #ホールドアウト sklearn.model_selection.KFold #K分割 …

理解していなかったので、メモ。 参考url https://www.codexa.net/cross_validation/ 交差検証における3種のデータ データ種 内容 訓練データ モデルの学習に使用 検証データ モデルのハイパーパラメータ調整に使用 (※1) テストデータ モデル評価に使用 ※1 …

試していませんが、以下のurlが参考になるかもしれません https://qiita.com/mindwood/items/da5932845548a64a7946 https://blogs.manageengine.jp/fileserver-5/