沼田/アーカイブ
の編集
Top
/
沼田
/
アーカイブ
[
トップ
] [
編集
|
差分
|
履歴
|
添付
|
リロード
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
-- 雛形とするページ --
島部/menu/template
//pageの一番上 //[[Top>FrontPage]] / [[沼田]] / &page(消す); #topicpath //#ls2 //---- //**&color(,#FFFF99){&size(20){時間割};}; [#m586d608] #br *M2 後期 [#u286f94d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～4};||||BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(20){予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M2後期};>沼田/研究会資料#ye1f1b5e]]|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M2後期};>沼田/研究会資料#ye1f1b5e]]| |CENTER:&size(25){5～6};||||~|~| |CENTER:&size(25){7～10};|||||| #br *M2 前期 [#u286f94d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～4};|||||| |CENTER:&size(25){5～6};|||||BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M2後期};>沼田/研究会資料#ye1f1b5e]]| |CENTER:&size(25){7～8};|||||~| |CENTER:&size(25){9～10};|||||~| #br *M1 後期 [#u286f94d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～2};|||||BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1後期};>沼田/研究会資料#ab2445eb]]| |CENTER:&size(25){3～4};|||||~| |CENTER:&size(25){5～6};|||BGCOLOR(#E94F08):&size(17){実験2(TA)};|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(17){専門ゼミ(B3)};>沼田/専門ゼミ]]&br;[[COLOR(white):&size(12){〇IoT};>センサとマイコン(Arduino, Raspberry Pi)による行動分類]]&br;[[COLOR(white):&size(10){○ビジュアルプログラム};>ビジュアル・プログラミング]]|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){科学技術論};| |CENTER:&size(25){7～8};|||~||| |CENTER:&size(25){9～10};|||~||| |CENTER:&size(25){11～12};|BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(20){研究会&br;予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1後期};>沼田/研究会資料#ab2445eb]]||||| #br *M1 前期 [#ee69245d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～2};||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){VLSI設計};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){情報工学基礎};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){パワーエレクトロニクス特論};|| |CENTER:&size(25){3～4};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){情報数理科学};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){電子工学基礎};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){機能材料物性特論};|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1前期};>沼田/研究会資料#of2d184a]]|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){高度実践英語};| |CENTER:&size(25){5～6};|||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){システムモデリング};||| |CENTER:&size(25){7～8};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){コンテキスト理解};||BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(17){研究会&br;予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1前期};>沼田/研究会資料#of2d184a]]||| |CENTER:&size(25){9～10};|||||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){技術経営論Ⅱ};| #br *B4 後期 [#v2de6540] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～2};|||||BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶B4後期};>沼田/研究会資料#c59bcb62]]| |CENTER:&size(25){3～4};|||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){光計測工学};||~| |CENTER:&size(25){5～6};|||BGCOLOR(#E94F08):&size(17){実験1(TA)};|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(17){専門ゼミ(B3)};>沼田/専門ゼミ]]&br;[[COLOR(white):&size(12){〇スクレイピング};>沼田/専門ゼミ#l5e8c5b0]]&br;[[COLOR(white):&size(12){〇加速度センサー};>沼田/専門ゼミ#va304249]]|| |CENTER:&size(25){7～9};|||~||| |CENTER:&size(25){10～14};|BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(17){研究会&br;予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶B4後期};>沼田/研究会資料#c59bcb62]]||~||| #br *B4 前期 [#b29b5943] |>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～4};|||| |CENTER:&size(25){5～6};|~|~|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){卒修論ゼミ};| |CENTER:&size(25){7～9};|BGCOLOR(#0cb2d6):&size(17){研究会予備日};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){研究会};|| #br #br #br #br #br #br #br #memo(https://groups.google.com/g/blockly/c/OgCsS2RJakY?pli=1\nhttp://php.o0o0.jp/article/jquery-prop_files\nhttps://www.it-swarm.dev/ja/javascript/%e3%81%a9%e3%81%ae%e3%82%88%e3%81%86%e3%81%ab%e3%81%97%e3%81%a6js%e7%b5%8c%e7%94%b1%e3%81%a7%e3%83%95%e3%82%a1%e3%82%a4%e3%83%ab%e9%81%b8%e6%8a%9e%e3%83%80%e3%82%a4%e3%82%a2%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%82%92%e9%96%8b%e3%81%8d%e3%81%be%e3%81%99%e3%81%8b%ef%bc%9f/1071913939/\n\nblock小分け 結果の値を保持\n\nグラフ機能 表示\n\n変数 単回帰分析or 重回帰分析 選べる\n解決先 cgiファイルを複数作り，jsでpost先を判別する\n\n\n\n結果の表示 \nファイルに出力\nキャンバスに出力\nconsole.logに出力\n\n後で分析手法の追加) #br #br #memo(転移学習https://qiita.com/icoxfog417/items/48cbf087dd22f1f8c6f4\n画像認識API お試し\nhttps://cloud.google.com/vision/?refresh=1#vision-api-\nhttps://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/computer-vision/\nhttps://watson-visual-recognition-duo-dev.ng.bluemix.net/\n\nTF-IDF\nhttps://datumstudio.jp/blog/%E3%80%90%E7%89%B9%E5%88%A5%E9%80%A3%E8%BC%89%E3%80%91-%E3%81%95%E3%81%81%E3%80%81%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%82%92%E5%A7%8B%E3%82%81%E3%82%88%E3%81%86%EF%BC%81-2\nhttps://note.com/shimakaze_soft/n/nf02b0f8ab0f6\n\n一般的に次元圧縮として\nしかし\n毎回画像テキストが変わるため\nベクトルが\n基準を設けた\n\n時系列になっているライフログデータの最新のデータ群に対して，最新というラベルを\nつけてデンドログラムにしたときに近くにあるクラスタのラベルから行動の識別をする．\n\nwebRequest：認証を渡すためにリクエストを変更します\n\n動画机きれいにしてから取る．\n撮る内容をしゃべる．\n\n終わりに課題\nカメラの数値が小さすぎるためカメラをうまく使えていない\n何が原因でクラスタが別れ\n１．データの値が，小数点以下のものもあれば1000以上のものが混在し，ユークリッド距離の計算に影響し\nクラスタリングがうまく行かないものを改善する．\n\n２．クラスタが分かれる原因となった要因を明示する仕組みを見つける\n\nいいようにいえば細かな動作も識別できている．\nhttps://www.cyclowired.jp/lifenews/node/211346) #br https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=index~ https://gigazine.net/news/20200111-n8n/~ https://linus-mk.hatenablog.com/entry/2019/02/02/200000~ https://qiita.com/HEM_SP/items/56cd62a1c000d342bd70~ #br #br #memo(https://www.sbisec.co.jp/ETGate/?OutSide=on&_ControlID=WPLETmgR001Control&_DataStoreID=DSWPLETmgR001Control&getFlg=on&burl=search_nisa&cat1=nisa&cat2=tsumitate&dir=tsumitate&file=nisa_tsumitate_info181217_01.html\nTYO: 4307\nTYO: 2327\nTYO: 3626\nプログラム高速化 Cython Numba \nhttps://texclip.marutank.net/#s=\n2/17月9:30~10:15 卒論発表会@f103\n\n便利 https://jsfiddle.net/\n選択行のコメントアウト\nhttps://qiita.com/miriwo/items/90320597b3dc7c586622\nhttps://motamemo.com/vscode/vscode-tips/commentout-uncomment/\n\n\nhttps://hackmd.io/\nウェイクワード\nScrapbox\nnode-red\nhttps://qiita.com/c-nova/items/2b5bb51e9e1b77ff712e\nstylegan\n\nkeyword リスト内包表記 ハンガリアン記法\n治すところ\nok １． POSのところでコンテキスト全体からPOSタグ付けを行っているせいで不正確なPOSがつくことがある。コンテキストを参考にしないシステムを作る,またはモデルに使われているPOS化の部分でCoreNLPが用いられているから、同じものに変更する\n["glasses","indoor","window","table","boy","laying"]\nあたりがエラー、特にboyはxでなくnounにしたい\n \n２． word2vecのところで基準を作り各基準に対しての類似度の値を用いるか、単語単体のベクトル値を用いるか。\n３． 類似度にせよベクトル値にせよ次元圧縮は必要かもしれない\n\nhttps://www.slideshare.net/KMC_JP/gpgpu-91122680\nhttps://qiita.com/ishizakiiii/items/b98bbf8997f039f40058\nhttp://ibisforest.org/index.php?\nhttps://github.com/googlesamples/assistant-sdk-python/issues/356%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%BE/IBIS2018\n\nhttps://www.buzzfeed.com/jp/maximilianzender/everyday-life-hacks-1\nhttps://qiita.com/akaoni_sohei/items/186121bd9994197aab50?utm_content=buffer8977d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer#%E6%99%AE%E9%80%9A%E3%81%AE%E6%8A%95%E7%A5%A8%E3%81%A8aicevote%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%82%B9%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84\nhttp://hevohevo.hatenablog.com/entry/2014/07/10/013937) #memo(# -*- Coding: utf-8 -*-\nimport numpy as np\nimport matplotlib as mpl\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport math\n\n# Font configurations\nfont = {'family':'monospace', 'size':'9'}\nmpl.rc('font', **font)\n\nclass SubGraph():\n def __init__(self, x=[-1,-1], y=[1,1], option="b",\\n title="The graph", x_label="x", y_label="y", y_lim=(0,100), **kwargs):\n """\n Parameters\n ----------\n x: list of integer\n A initial value of x.\n\n y: list\n A initial value of y.\n\n option: str\n A plot option such as color and dot.\n Learn more => https://matplotlib.org/2.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html\n\n title: str\n A title of this graph\n\n x_label: str\n A label name of this graph's x.\n\n y_label: str\n A label name of this graph's y.\n\n y_lim: tuple of integer\n A range of graph's y you see.\n """\n self.x = x\n self.y = y\n self.option = option\n self.title = title\n self.x_label = x_label\n self.y_label = y_label\n self.y_lim = y_lim\n # A keyword value name is used to identify instance.\n if 'name' in kwargs: self.name = kwargs['name']\n \n\n def initialize_graph(self, nrows, ncols, index):\n self.ax = plt.subplot(nrows, ncols, index)\n self.ax.grid(True)\n self.ax.set_title(self.title)\n self.ax.set_xlabel(self.x_label)\n self.ax.set_ylabel(self.y_label)\n # initialize a plot\n self.lines, = self.ax.plot(self.x, self.y, self.option)\n\n def set_data(self, x,y):\n # self.lines.set_data(x, y)\n self.ax.set_xlim((min(x), max(x)))\n self.ax.set_ylim((min(y),max(y)))\n \n\n\n\nclass GraphManager():\n def __init__(self, *graphs):\n self.graphs = graphs\n\n def init_plot(self):\n self.fig = plt.figure(figsize=(12,8))\n self.fig.subplots_adjust(left=0.05, bottom=0.1, right=0.95, \\n top=0.90, wspace=0.2, hspace=0.6)\n grid_row = calc_grid(len(self.graphs))\n cnt = 1\n for g in self.graphs:\n g.initialize_graph(grid_row,grid_row,cnt)\n cnt += 1\n\n def set_alldata(self,x, *y):\n y_ix = 0\n for g in self.graphs:\n try:\n #print("a")\n g.set_data(x, y[y_ix])\n except IndexError:\n print("Input the correct number of ys!")\n y_ix += 1\n\n def pause(self, sec=0.5):\n plt.pause(sec)\n\ndef calc_grid(n_graphs):\n return math.ceil(math.sqrt(n_graphs))\n\ndef auto(n_graphs):\n graphs = []\n for i in range(n_graphs):\n exec("g{} = SubGraph(title='graph{}')".format(i+1, i+1))\n exec("graphs.append(g{})".format(i+1))\n return graphs\n\n# realtime version\ndef main():\n times = [0 for i in range(10)]\n sinxs = [0 for i in range(10)]\n graphs = auto(5)\n GM = GraphManager(*graphs)\n GM.init_plot()\n t = 0\n while True:\n t += 1\n times.append(t)\n times.pop(0)\n\n sinx = math.sin(t)\n sinxs.append(sinx)\n sinxs.pop(0)\n\n GM.set_alldata(times, sinxs,sinxs,sinxs,sinxs,sinxs)\n GM.pause(0.1)\n \n# just auto\ndef main2():\n x = np.arange(0,10,0.1)\n graphs = auto(5)\n GM = GraphManager(*graphs)\n GM.init_plot()\n while True:\n x += 0.1\n y1 = np.sin(x)\n y2 = np.cos(x)\n GM.set_alldata(x, y1,y2,y1,y2,y1)\n GM.pause(0.1)\n \n\n \nif __name__ == '__main__':\n main()) #memo(3/3日本語案6P\n3/4午後1時赤ペン\n3/10英語案15時\n3/16完成\n\n\n\n\n1/11火曜日チェック印刷\n1,ブロック１が正しいことを確認．修正 ばらつき具合０のとき0.1~09で規格化？1/7\n結果の確認\n2.３番めのブロックオリジナリティいれたい1/7\n3.本論かきあげる1/14\n4.スライド作成 英語のところの書き直し1/17\n改善値\nslave2をつかてる\n1/19 1~17までスライド 今日の修正とできてないところ埋めたものをチェック．研究計画話し合う．\n1/20 18~ラスト 埋める，オリジナリティ考える\n1/21発表練習\n1/24発表練習できたら\n\n\nやること\nAHP,DEAのブロックの確認．今週中\nDEAの評価論文，価値創造の論文もらう読む~19\n本論１，２，３章を書き勧めていく~22\n固有値チェック金曜\n４章\n表2.1画像にして縮小\n\nやること\n3.3総合評価の不具合を治す。&ベンチマークの結果を出す。~22\n4.1クロスエフィシェンシー（woさんのabst introの論文を参考に）~21\n4.2ミニマムDEAゲーム(woさんの3章、利根さんの付録A146P,appendics)~22\n4.3提案システムの概要（利根さんの3章、woさんの4章）~22\n5.1woさんの2章 等分1/Nで、woさんの10式で重み付きケース~24\n5.2 3.3と5.1の2個の3つで比較考察~27\n\n論文各章ページ数\n1章と6章各１P\nそれ以外4P 後で少し削る\n\n\nあとでチェック\n２．１ サイバー空間いきなり\n\n沼田さんの発表\n(高田)ゲーム理論を用いた理由は\nDEAだけだと他のDMUの評価がないのでゲーム理論を用いた\n(清水)最終的に先生に使ってもらって評価するのか\nできればそうした方がよいが難しそう\n\n(川口)研究全体は小学校に絞るのか\n中高，大学と広げてもいいかも\n(奥原)(2)式の＜=1にしなければいけない，D個分出さなければいけない\n4～7式を綺麗に整えてください\n(5)式は=1にしなければいけない\n(8)式は(2)式のことである\ntable1は行と列が(8)式と逆ではないか．評価値が下に来なければいけない．\n(9)式のK分の一のところをwdダッシュにしなければいけない？(ここ違うかも by滝沢)\n4.2以降の図に入力(xとかy)の図を入れるといいかも\n最適化問題について個人合理性と?\nシャープレイ値を求めたら回帰分析して重みwを求める\n\nmatplot効率フロンティア 散布図 きれい cmap='jet'がいいらしい\nhttps://note.com/hippen/n/nd50740137a41\nhttps://qiita.com/nkay/items/d1eb91e33b9d6469ef51\n\nhttps://www.keyence.co.jp/ss/general/iot-glossary/\n)
タイムスタンプを変更しない
//pageの一番上 //[[Top>FrontPage]] / [[沼田]] / &page(消す); #topicpath //#ls2 //---- //**&color(,#FFFF99){&size(20){時間割};}; [#m586d608] #br *M2 後期 [#u286f94d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～4};||||BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(20){予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M2後期};>沼田/研究会資料#ye1f1b5e]]|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M2後期};>沼田/研究会資料#ye1f1b5e]]| |CENTER:&size(25){5～6};||||~|~| |CENTER:&size(25){7～10};|||||| #br *M2 前期 [#u286f94d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～4};|||||| |CENTER:&size(25){5～6};|||||BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M2後期};>沼田/研究会資料#ye1f1b5e]]| |CENTER:&size(25){7～8};|||||~| |CENTER:&size(25){9～10};|||||~| #br *M1 後期 [#u286f94d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～2};|||||BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1後期};>沼田/研究会資料#ab2445eb]]| |CENTER:&size(25){3～4};|||||~| |CENTER:&size(25){5～6};|||BGCOLOR(#E94F08):&size(17){実験2(TA)};|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(17){専門ゼミ(B3)};>沼田/専門ゼミ]]&br;[[COLOR(white):&size(12){〇IoT};>センサとマイコン(Arduino, Raspberry Pi)による行動分類]]&br;[[COLOR(white):&size(10){○ビジュアルプログラム};>ビジュアル・プログラミング]]|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){科学技術論};| |CENTER:&size(25){7～8};|||~||| |CENTER:&size(25){9～10};|||~||| |CENTER:&size(25){11～12};|BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(20){研究会&br;予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1後期};>沼田/研究会資料#ab2445eb]]||||| #br *M1 前期 [#ee69245d] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～2};||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){VLSI設計};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){情報工学基礎};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){パワーエレクトロニクス特論};|| |CENTER:&size(25){3～4};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){情報数理科学};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){電子工学基礎};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){機能材料物性特論};|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1前期};>沼田/研究会資料#of2d184a]]|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){高度実践英語};| |CENTER:&size(25){5～6};|||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){システムモデリング};||| |CENTER:&size(25){7～8};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){コンテキスト理解};||BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(17){研究会&br;予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶M1前期};>沼田/研究会資料#of2d184a]]||| |CENTER:&size(25){9～10};|||||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){技術経営論Ⅱ};| #br *B4 後期 [#v2de6540] |>|>|>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){火曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){木曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～2};|||||BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(20){研究会};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶B4後期};>沼田/研究会資料#c59bcb62]]| |CENTER:&size(25){3～4};|||BGCOLOR(#d3161c):&size(17){光計測工学};||~| |CENTER:&size(25){5～6};|||BGCOLOR(#E94F08):&size(17){実験1(TA)};|BGCOLOR(#d3161c):[[COLOR(white):&size(17){専門ゼミ(B3)};>沼田/専門ゼミ]]&br;[[COLOR(white):&size(12){〇スクレイピング};>沼田/専門ゼミ#l5e8c5b0]]&br;[[COLOR(white):&size(12){〇加速度センサー};>沼田/専門ゼミ#va304249]]|| |CENTER:&size(25){7～9};|||~||| |CENTER:&size(25){10～14};|BGCOLOR(#0cb2d6):[[COLOR(white):&size(17){研究会&br;予備日};>沼田/研究会資料]]&br;[[COLOR(white):&size(12){▶B4後期};>沼田/研究会資料#c59bcb62]]||~||| #br *B4 前期 [#b29b5943] |>|>|>|CENTER:COLOR(white):BGCOLOR(#242424):|c ||&size(28){月曜日};|&size(28){水曜日};|&size(28){金曜日};|h |BGCOLOR(#999999):COLOR(white):|>|>|COLOR(white):BGCOLOR(white):CENTER:120|c |CENTER:&size(25){1～4};|||| |CENTER:&size(25){5～6};|~|~|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){卒修論ゼミ};| |CENTER:&size(25){7～9};|BGCOLOR(#0cb2d6):&size(17){研究会予備日};|BGCOLOR(#d3161c):&size(17){研究会};|| #br #br #br #br #br #br #br #memo(https://groups.google.com/g/blockly/c/OgCsS2RJakY?pli=1\nhttp://php.o0o0.jp/article/jquery-prop_files\nhttps://www.it-swarm.dev/ja/javascript/%e3%81%a9%e3%81%ae%e3%82%88%e3%81%86%e3%81%ab%e3%81%97%e3%81%a6js%e7%b5%8c%e7%94%b1%e3%81%a7%e3%83%95%e3%82%a1%e3%82%a4%e3%83%ab%e9%81%b8%e6%8a%9e%e3%83%80%e3%82%a4%e3%82%a2%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%82%92%e9%96%8b%e3%81%8d%e3%81%be%e3%81%99%e3%81%8b%ef%bc%9f/1071913939/\n\nblock小分け 結果の値を保持\n\nグラフ機能 表示\n\n変数 単回帰分析or 重回帰分析 選べる\n解決先 cgiファイルを複数作り，jsでpost先を判別する\n\n\n\n結果の表示 \nファイルに出力\nキャンバスに出力\nconsole.logに出力\n\n後で分析手法の追加) #br #br #memo(転移学習https://qiita.com/icoxfog417/items/48cbf087dd22f1f8c6f4\n画像認識API お試し\nhttps://cloud.google.com/vision/?refresh=1#vision-api-\nhttps://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/computer-vision/\nhttps://watson-visual-recognition-duo-dev.ng.bluemix.net/\n\nTF-IDF\nhttps://datumstudio.jp/blog/%E3%80%90%E7%89%B9%E5%88%A5%E9%80%A3%E8%BC%89%E3%80%91-%E3%81%95%E3%81%81%E3%80%81%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%82%92%E5%A7%8B%E3%82%81%E3%82%88%E3%81%86%EF%BC%81-2\nhttps://note.com/shimakaze_soft/n/nf02b0f8ab0f6\n\n一般的に次元圧縮として\nしかし\n毎回画像テキストが変わるため\nベクトルが\n基準を設けた\n\n時系列になっているライフログデータの最新のデータ群に対して，最新というラベルを\nつけてデンドログラムにしたときに近くにあるクラスタのラベルから行動の識別をする．\n\nwebRequest：認証を渡すためにリクエストを変更します\n\n動画机きれいにしてから取る．\n撮る内容をしゃべる．\n\n終わりに課題\nカメラの数値が小さすぎるためカメラをうまく使えていない\n何が原因でクラスタが別れ\n１．データの値が，小数点以下のものもあれば1000以上のものが混在し，ユークリッド距離の計算に影響し\nクラスタリングがうまく行かないものを改善する．\n\n２．クラスタが分かれる原因となった要因を明示する仕組みを見つける\n\nいいようにいえば細かな動作も識別できている．\nhttps://www.cyclowired.jp/lifenews/node/211346) #br https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=index~ https://gigazine.net/news/20200111-n8n/~ https://linus-mk.hatenablog.com/entry/2019/02/02/200000~ https://qiita.com/HEM_SP/items/56cd62a1c000d342bd70~ #br #br #memo(https://www.sbisec.co.jp/ETGate/?OutSide=on&_ControlID=WPLETmgR001Control&_DataStoreID=DSWPLETmgR001Control&getFlg=on&burl=search_nisa&cat1=nisa&cat2=tsumitate&dir=tsumitate&file=nisa_tsumitate_info181217_01.html\nTYO: 4307\nTYO: 2327\nTYO: 3626\nプログラム高速化 Cython Numba \nhttps://texclip.marutank.net/#s=\n2/17月9:30~10:15 卒論発表会@f103\n\n便利 https://jsfiddle.net/\n選択行のコメントアウト\nhttps://qiita.com/miriwo/items/90320597b3dc7c586622\nhttps://motamemo.com/vscode/vscode-tips/commentout-uncomment/\n\n\nhttps://hackmd.io/\nウェイクワード\nScrapbox\nnode-red\nhttps://qiita.com/c-nova/items/2b5bb51e9e1b77ff712e\nstylegan\n\nkeyword リスト内包表記 ハンガリアン記法\n治すところ\nok １． POSのところでコンテキスト全体からPOSタグ付けを行っているせいで不正確なPOSがつくことがある。コンテキストを参考にしないシステムを作る,またはモデルに使われているPOS化の部分でCoreNLPが用いられているから、同じものに変更する\n["glasses","indoor","window","table","boy","laying"]\nあたりがエラー、特にboyはxでなくnounにしたい\n \n２． word2vecのところで基準を作り各基準に対しての類似度の値を用いるか、単語単体のベクトル値を用いるか。\n３． 類似度にせよベクトル値にせよ次元圧縮は必要かもしれない\n\nhttps://www.slideshare.net/KMC_JP/gpgpu-91122680\nhttps://qiita.com/ishizakiiii/items/b98bbf8997f039f40058\nhttp://ibisforest.org/index.php?\nhttps://github.com/googlesamples/assistant-sdk-python/issues/356%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%BE/IBIS2018\n\nhttps://www.buzzfeed.com/jp/maximilianzender/everyday-life-hacks-1\nhttps://qiita.com/akaoni_sohei/items/186121bd9994197aab50?utm_content=buffer8977d&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer#%E6%99%AE%E9%80%9A%E3%81%AE%E6%8A%95%E7%A5%A8%E3%81%A8aicevote%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%82%B9%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84\nhttp://hevohevo.hatenablog.com/entry/2014/07/10/013937) #memo(# -*- Coding: utf-8 -*-\nimport numpy as np\nimport matplotlib as mpl\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport math\n\n# Font configurations\nfont = {'family':'monospace', 'size':'9'}\nmpl.rc('font', **font)\n\nclass SubGraph():\n def __init__(self, x=[-1,-1], y=[1,1], option="b",\\n title="The graph", x_label="x", y_label="y", y_lim=(0,100), **kwargs):\n """\n Parameters\n ----------\n x: list of integer\n A initial value of x.\n\n y: list\n A initial value of y.\n\n option: str\n A plot option such as color and dot.\n Learn more => https://matplotlib.org/2.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html\n\n title: str\n A title of this graph\n\n x_label: str\n A label name of this graph's x.\n\n y_label: str\n A label name of this graph's y.\n\n y_lim: tuple of integer\n A range of graph's y you see.\n """\n self.x = x\n self.y = y\n self.option = option\n self.title = title\n self.x_label = x_label\n self.y_label = y_label\n self.y_lim = y_lim\n # A keyword value name is used to identify instance.\n if 'name' in kwargs: self.name = kwargs['name']\n \n\n def initialize_graph(self, nrows, ncols, index):\n self.ax = plt.subplot(nrows, ncols, index)\n self.ax.grid(True)\n self.ax.set_title(self.title)\n self.ax.set_xlabel(self.x_label)\n self.ax.set_ylabel(self.y_label)\n # initialize a plot\n self.lines, = self.ax.plot(self.x, self.y, self.option)\n\n def set_data(self, x,y):\n # self.lines.set_data(x, y)\n self.ax.set_xlim((min(x), max(x)))\n self.ax.set_ylim((min(y),max(y)))\n \n\n\n\nclass GraphManager():\n def __init__(self, *graphs):\n self.graphs = graphs\n\n def init_plot(self):\n self.fig = plt.figure(figsize=(12,8))\n self.fig.subplots_adjust(left=0.05, bottom=0.1, right=0.95, \\n top=0.90, wspace=0.2, hspace=0.6)\n grid_row = calc_grid(len(self.graphs))\n cnt = 1\n for g in self.graphs:\n g.initialize_graph(grid_row,grid_row,cnt)\n cnt += 1\n\n def set_alldata(self,x, *y):\n y_ix = 0\n for g in self.graphs:\n try:\n #print("a")\n g.set_data(x, y[y_ix])\n except IndexError:\n print("Input the correct number of ys!")\n y_ix += 1\n\n def pause(self, sec=0.5):\n plt.pause(sec)\n\ndef calc_grid(n_graphs):\n return math.ceil(math.sqrt(n_graphs))\n\ndef auto(n_graphs):\n graphs = []\n for i in range(n_graphs):\n exec("g{} = SubGraph(title='graph{}')".format(i+1, i+1))\n exec("graphs.append(g{})".format(i+1))\n return graphs\n\n# realtime version\ndef main():\n times = [0 for i in range(10)]\n sinxs = [0 for i in range(10)]\n graphs = auto(5)\n GM = GraphManager(*graphs)\n GM.init_plot()\n t = 0\n while True:\n t += 1\n times.append(t)\n times.pop(0)\n\n sinx = math.sin(t)\n sinxs.append(sinx)\n sinxs.pop(0)\n\n GM.set_alldata(times, sinxs,sinxs,sinxs,sinxs,sinxs)\n GM.pause(0.1)\n \n# just auto\ndef main2():\n x = np.arange(0,10,0.1)\n graphs = auto(5)\n GM = GraphManager(*graphs)\n GM.init_plot()\n while True:\n x += 0.1\n y1 = np.sin(x)\n y2 = np.cos(x)\n GM.set_alldata(x, y1,y2,y1,y2,y1)\n GM.pause(0.1)\n \n\n \nif __name__ == '__main__':\n main()) #memo(3/3日本語案6P\n3/4午後1時赤ペン\n3/10英語案15時\n3/16完成\n\n\n\n\n1/11火曜日チェック印刷\n1,ブロック１が正しいことを確認．修正 ばらつき具合０のとき0.1~09で規格化？1/7\n結果の確認\n2.３番めのブロックオリジナリティいれたい1/7\n3.本論かきあげる1/14\n4.スライド作成 英語のところの書き直し1/17\n改善値\nslave2をつかてる\n1/19 1~17までスライド 今日の修正とできてないところ埋めたものをチェック．研究計画話し合う．\n1/20 18~ラスト 埋める，オリジナリティ考える\n1/21発表練習\n1/24発表練習できたら\n\n\nやること\nAHP,DEAのブロックの確認．今週中\nDEAの評価論文，価値創造の論文もらう読む~19\n本論１，２，３章を書き勧めていく~22\n固有値チェック金曜\n４章\n表2.1画像にして縮小\n\nやること\n3.3総合評価の不具合を治す。&ベンチマークの結果を出す。~22\n4.1クロスエフィシェンシー（woさんのabst introの論文を参考に）~21\n4.2ミニマムDEAゲーム(woさんの3章、利根さんの付録A146P,appendics)~22\n4.3提案システムの概要（利根さんの3章、woさんの4章）~22\n5.1woさんの2章 等分1/Nで、woさんの10式で重み付きケース~24\n5.2 3.3と5.1の2個の3つで比較考察~27\n\n論文各章ページ数\n1章と6章各１P\nそれ以外4P 後で少し削る\n\n\nあとでチェック\n２．１ サイバー空間いきなり\n\n沼田さんの発表\n(高田)ゲーム理論を用いた理由は\nDEAだけだと他のDMUの評価がないのでゲーム理論を用いた\n(清水)最終的に先生に使ってもらって評価するのか\nできればそうした方がよいが難しそう\n\n(川口)研究全体は小学校に絞るのか\n中高，大学と広げてもいいかも\n(奥原)(2)式の＜=1にしなければいけない，D個分出さなければいけない\n4～7式を綺麗に整えてください\n(5)式は=1にしなければいけない\n(8)式は(2)式のことである\ntable1は行と列が(8)式と逆ではないか．評価値が下に来なければいけない．\n(9)式のK分の一のところをwdダッシュにしなければいけない？(ここ違うかも by滝沢)\n4.2以降の図に入力(xとかy)の図を入れるといいかも\n最適化問題について個人合理性と?\nシャープレイ値を求めたら回帰分析して重みwを求める\n\nmatplot効率フロンティア 散布図 きれい cmap='jet'がいいらしい\nhttps://note.com/hippen/n/nd50740137a41\nhttps://qiita.com/nkay/items/d1eb91e33b9d6469ef51\n\nhttps://www.keyence.co.jp/ss/general/iot-glossary/\n)
テキスト整形のルールを表示する
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
