OpenAIのSpeech-To-Text AI「Whisper」をM1 Macで試してみる
OpenAIがSpeech-To-Text AIのWhisperを発表しました。Githubからpipでインストールすれば簡単に使えます。私のM1 Max MacBook Proでも動作しましたので、作業内容を書いておきます。 GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision – GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Python仮想環境を作る Python自体のインストールは既に終わっているところから書くことにします。私の環境は
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
レトロゲームエンジン Pyxel でプログラミングを始めよう！ - kitao's blog
Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記：最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを
seaborn.heatmap — seaborn 0.13.0 documentation
seaborn.heatmap# seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)# Plot rectangular data as a color-encoded matrix. This is an Axes-level function and will draw the hea
ツイートの時間帯をヒートマップで可視化 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Pythonでヒートマップを描く方法の記事を書こうかと思ったけど、細かく説明するといろいろとめんどくさそうだったのでとりあえず実際にやってみた可視化だけ書いておく Twitter APIで自分のツイートを適当に3000件ぐらい取ってきてツイートした時刻と曜日を抽出してカウント、それを可視化用のライブラリseabornのheatmap関数でグラフにした heatmap関数にはnumpyのarrayやpandasのDataFrameを渡せばよい seaborn.heatmap — seaborn 0.7.0 documentation ちなみにseabornではなくmatplotlibを使うならhist2d関数やimshow関数などを使えばよさそう matplotlib.pyplot.hist2d 結果 というわけで月から金の平日は昼と夜にツイートが多くて、土日は午後にまんべんなくツイートして
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Welcome to Bokeh — Bokeh documentation
Bokeh documentation# Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming datasets. With Bokeh, you can create JavaScript-powered visualizations without writing any JavaScript yourself. Finding the right documentation resources# Bokeh’s documentation consists
時刻・時間のしくみ - .mjtの日記復帰計画
edit: Windows以外の〜 を削除。WIREDはMSの担当者に取材している。 https://wired.jp/2017/12/27/microsoft-time-lords/ nmoshのSRFI-19実装を自前のものに変更しようとしているところ。つまり、OSというかlibcのネイティブ手続きを使用した実装に切り替えたい。 時間を意識しない日は無いとも言えるが、時刻システムは通常の人間には理解しづらい。 TAI、UT1、UTC、うるう秒、UNIX時間 まず、相対性理論はここでは無視する。現実問題としては異なる地点での時刻を厳密に比較することはできないが、地表のどこにいても、1年で1秒以上の違いを生むことはない。 こんにちの世界で使用されている時刻のソースはTAI(国際原子時)となっている。これは、世界各国に設置された原子時計の平均で構成され、(1977年以降)一定の歩度で進む。歩
MongoDBをpythonから利用する - Y's note
MongoDB 特徴 アメリカの10gen社によってC++で書かれたドキュメント指向データベース。 DBへのアクセスはJavascriptによって行う。 ドキュメント指向データベースとは、自由なデータ構造のドキュメントを登録する事が可能。 MongoDBのデータベースはそれぞれ独立している。 テーブルの構造を事前に決めないのでスキーマレス。 １つのデータベースには1つ以上のコレクションとコレクションにはドキュメント(オブジェクト)から成り立つ。 コレクションとはドキュメントのグループ。RDBMSのテーブルに相当。 ドキュメントとは登録データ(オブジェクト)。 RDBMSにオブジェクトを登録することはプログラムが複雑化するが、ドキュメント指向データベースならオブジェクトをそのまま保存。 ドキュメント指向データベースに他にCouchDBがある。 RDMBSと比較して簡単にスケールアウトできる仕
IPython Notebook チュートリアル
以下の記事に、IPython Notebookの紹介・チュートリアルを詳しく載せました。 【チュートリアル】IPython Notebook：再生可能でインタラクティブなWebブラウザ上で作業できるIPython実行用ノート こちらでは簡潔にだけIPython Notebookとはどういうものかと、その使い方だけ（短く）紹介しておきます。(※詳細を知りたい方は上記記事でご覧下さい） IPython Notebookとは 標準にPythonでは搭載されているPython言語の対話的実行を、科学計算(Scientific Computing)を便利にかつインタラクティブに行うためにパワーアップしたものが、IPythonです(先頭のIはInteractiveのI)。 このIPythonを、Webブラウザのノートブック上で、保存・編集・共有できるのがIPython Notebookです。 IPyt
【チュートリアル】IPython... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 IPython の1つの機能として搭載されているIPython Notebookのチュートリアル記事です。 ————————————————————————————————————– (2014/09/02追記:) Qiitaに、この記事をもう少しダイジェストにして、概要説明のみにとどめた記事を公開しました： Qiita IPython Notebook チュートリアル ————————————————————————————————————– 本ブログでは「python,OpenCVを用いたCVプログラ
PEP 8 -- Style Guide for Python Code
Introduction This document gives coding conventions for the Python code comprising the standard library in the main Python distribution. Please see the companion informational PEP describing style guidelines for the C code in the C implementation of Python [1]. This document and PEP 257 (Docstring Conventions) were adapted from Guido's original Python Style Guide essay, with some additions from Ba
Python にまつわるアイデア: PEP 8
PEP 8 とは「 Style Guide for Python Code 」ーー Python コードの「書き方ガイド」です。 コードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長いという事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 レイアウトなどの大きな視点のお話から空白やコメントの使い方といった細かなポイントまで、「こういうときにはこう書こう」という規約が数多く提案されています。 ボリュームが多いのでここではその一部だけをご紹介したいと思います。詳細を確認したい場合はぜひ原文をご確認ください。他の言語で書くときにも参考になる規約です。 まずはレイアウトまわりのポイントから。 レイアウト インデントは「スペース4つ」で統一すること。 OK:
pythonで多次元配列を扱う - たこ焼き食べた.net
pythonで配列を扱うライブラリとして有名なのはnumpyというものです。 Python はインタプリタ言語であり、数学のアルゴリズムはC言語などのコンパイル言語やJavaなどと比べて低速に動作する場合が多い。NumPy はこうした問題を、多次元配列と、配列を操作する多数の関数や演算子を提供することでこの問題を解こうとしている。これにより、配列や行列の操作として記述できるアルゴリズムは、等価な C のコードとほぼ同等の速度で動作する。 NumPy - Wikipedia とあるように、非常に高速にかつ簡単に行列計算を行なうことができます。 matplotlibは、numpyの行列を処理してグラフの作成をしています。 また、データ処理にも活躍してくれることでしょう。 というわけで、自分がよく使う関数等をまとめておきます。 参考資料 参考になる、参考にしたWebサイトのリストを挙げておきます
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OpenCV-Pythonチュートリアル — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
http://www.zakkiworkdiary.com/entry/2016/11/18/225851
Django
import の使い方
言語処理100本ノック 2015
timecode