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numpy – append, insert, delete の使い方
NumPy の配列に要素を追加する apped、要素を挿入する insert、要素を削除する delete、サイズを変更する resize、重複した要素を削除する unique について解説します。 -
numpy – 三角関数、逆三角関数、双曲線関数、逆双曲線関数 まとめ
NumPy の三角関数、逆三角形関数、双曲線関数、逆双曲線関数について解説します。 -
YOLOv3 – 損失計算や推論結果の生成を行う YOLO レイヤーについて解説
YOLOv3 において、損失の計算や推論結果の生成を行う YOLO レイヤーの実装について解説します。 -
Pytorch – データセットを学習用、テスト用に分割する方法
Pytorch である Dataset を分割し、学習用、テスト用の Dataset を作成する方法について解説します。 -
YOLOv3 – 自作データセットで学習する方法について
YOLOv3 で独自のデータセットを学習する方法について解説します。本記事では、例として金魚の物体検出を学習します。 人や車など一部の物体は、自分で学習しなくとも配布されている MSCOCO の学習済みデータセットを使用すると検出できます。学習済みデータセットを使って推論する方法は以下の記事を参考にしてください。{url=pytorch-yolov3-how-to-use-pretrained-model} -
ROS – Ubuntu 18.04 に ROS をインストールする方法
Ubuntu 18.04 に ROS をインストールする方法について解説します。 -
YOLOv3 – 学習済みモデルで画像から人や車を検出する方法
YOLOv3 の MSCOCO の学習済みモデルで画像から人や車を検出する方法について紹介します。 -
麻雀 – 裏ドラ期待値の考え方
このページでは、和了形に対する裏ドラ期待値の計算方法を説明します。裏ドラ表示牌を開く前の時点では、和了形に裏ドラが何枚乗るかは分かりません。そこで、裏ドラ枚数ごとの確率を求め、各枚数での和了点を重み付き平均します。 -
麻雀 – 期待値計算ツール 何切るシミュレーター
麻雀の何切る問題において、打牌の受け入れ枚数、聴牌確率、和了確率、期待値を計算するアプリ「麻雀何切るシミュレーター」について紹介します。 -
聴牌確率・和了確率・点数期待値の考え方
このページでは、何切る評価で使う聴牌確率、和了確率、点数期待値の考え方を説明します。目的は、ある局面で候補となる打牌を比べることです。各打牌について、次の値を計算します。 聴牌確率: 最終巡までに聴牌できる確率 和了確率: 最終巡までに自摸和了できる確率 点数期待値: 自摸和了したときの点数まで含めた平均的な価値 -
VSCode – ターミナルで UTF8 をデフォルトにする方法 (Windows)
Windows で VS Code のターミナル (Integrated Terminal) を使用する際に、デフォルトの文字コードを Shift_JIS から UTF-8 へ変更する方法について解説します。 -
Linux – glob で使えるワイルドカードの指定方法
ファイルパスを指定する際によく使用される glob パターンについて解説します。 glob パターンは以下のような場面で日常的に利用されています: シェルでのファイル名の展開 Python の glob モジュールによるファイル検索 .gitignore でのファイル除外設定 ビルドツールでの対象ファイルの指定
