Solving Wordle using information theory
An excuse to teach a lesson on information theory and entropy. Special thanks to these supporters: https://3b1b.co/lessons/wordle#thanks Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown An equally valuable form of support is to simply share the videos. Contents: 0:00 - What is Wordle? 2:43 - Initial ideas 8:04 - Information theory basics 18:15 - Incorporating word frequencies 27:49
Apktool | Apktool
$ apktool d test.apk I: Using Apktool 2.9.1 on test.apk I: Loading resource table... I: Decoding AndroidManifest.xml with resources... I: Loading resource table from file: 1.apk I: Regular manifest package... I: Decoding file-resources... I: Decoding values */* XMLs... I: Baksmaling classes.dex... I: Copying assets and libs... I: Copying unknown files... I: Copying original files... $ apktool b te
動画からスライドを自動生成するアプリを作りました - Qiita
この記事は クソアプリアドベントカレンダー2 の2日目の記事です。今まで傍から見ているだけでしたがついに初参加できて嬉しいです。 課題： 動画よりもスライドでサクサク見たい WWDCセッションの内容をチェックしては発信する、ということを毎年やっている 1 のですが、なぜか昨年（2020）あたりからセッションのスライドPDFが公開されなくなりました。 セッションの動画は例年通り公開されているのですが、 動画よりもスライドのほうがシーク効率が圧倒的に良いので、やっぱりスライドが欲しい。2 で、つくったのが、 動画からスライドを抽出するiOS/macOSアプリ「Slidify」 ↑この動画をSlidifyに食わせて全自動で生成したスライドが、 ↑こちら。 いかがでしょう？ 荒削りな部分（後述）はあるものの、私は自分用ツールとしては十分実用に耐えうると思いました。 しくみ スライド抽出のしくみはざ
AIが三国志を読んだら、孔明が知力100、関羽が武力99、を求められるのか？をガチで考える物語（自然言語処理編） - Qiita
吉川英治の「三国志」＠青空文庫をINPUTとして、 「自然言語処理」と「機械学習」によって上記のように、 武力や知力などのパラメータを推論する。 三国志小説の機械学習結果として、 １つの武将を５０次元ベクトルに変換し、そのベクトルを、 全く同じ「式」に入れて出てきた値が、上記の表。 このような方法：「小説(自然言語)」⇒「数値化」⇒「式」 によって、武力/知力を求めることが出来るか？ という実験＆研究が今回のテーマ。 他の成果としては、 以下のような武将名の「演算」が楽しめる。 （これも実際の出力結果より抜粋） 諸葛亮に近い人は誰？ ⇒ 姜維、司馬懿、陸遜、周瑜、魏延、馬謖 劉備にとっての関羽は、曹操にとって誰？ ⇒ 袁紹、張遼 ※若いころの馴染み的な意味や対比が多いので袁紹？ 孫権にとっての魯粛は、劉備にとって誰？ ⇒ 司馬徽（水鏡先生）、徐庶 ※賢者を紹介するポジションなのか？ 精度の
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[...] Stylish users will be joining SimilarWeb’s market research panel. However, I understand that not all Stylish users would like to do so. That’s why I’ve made it easy to opt out of from joining the panel, straight from the Stylish Settings page. [...] About: https://www.similarweb.com https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/similarweb-sites-recommendatio/ https://chrome.google.com/webst
"Stylish" browser extension steals all your internet history | Robert Heaton
Before it became a covert surveillance tool disguised as an outstanding browser extension, Stylish really was an outstanding browser extension. It bestowed upon its users nothing less than the power to change the appearance of the internet. Its extensive bank of user-made skins gave bright websites a dark background, undid disliked UI changes, and added manga pictures to everything that wasn’t a m
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GitHub - tstewart161/Reddit_Sentiment_Trader
GitHub - debricked/dmarc-visualizer: Analyse and visualize DMARC results using open-source tools
GitHub - microsoft/Recognizers-Text: Microsoft.Recognizers.Text provides recognition and resolution of numbers, units, date/time, etc. in multiple languages (ZH, EN, FR, ES, PT, DE, IT, TR, HI, NL. Partial support for JA, KO, AR, SV). Packages available a
GitHub - hashicorp/nextjs-bundle-analysis: A github action that provides detailed bundle analysis on PRs for next.js apps
VirusTotal
GitHub - alufers/mitmproxy2swagger: Automagically reverse-engineer REST APIs via capturing traffic
How I reversed a NodeJS malware and found the author
GitHub - bee-san/pyWhat: 🐸 Identify anything. pyWhat easily lets you identify emails, IP addresses, and more. Feed it a .pcap file or some text and it'll tell you what it is! 🧙♀️
Solving direct text extraction from PDFs
What's in email tracking links and pixels?
http://web.mit.edu/hjackson/www/The_NYT_Distorts_the_Palestinian_Struggle.pdf
GitHub - google/zetasql: ZetaSQL - Analyzer Framework for SQL
GitHub - arzzen/git-quick-stats: ▁▅▆▃▅ Git quick statistics is a simple and efficient way to access various statistics in git repository.
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