Python3 > colorText_180707.py > v0.5 > stdin読込み文字列に対してhtmlタグ色付けする > grep -v指定時にキーワードに色付けして閲覧

borgWarpsourceReadingPythonhighlightinggrepPython
SVG

Python3 > colorText_180707.py > v0.2 > 実行時引数によるキーワード指定 (sys.argvの使用) || v0.3 > 改行用に<BR>追加 || v0.4 color指定修正

borgWarpsourceReadingPythonhighlightingruntimeArgumentPython
SVG

grep > パイプ(|)後にも色を保持する > --color=always > grep -vは無効になる

borgWarpnamingsourceReadinggrepbugbug
SVG

geometry > line | Polygon > 平面の頂点からnormalベクターを計算する

borgWarpgeometrySIRISgeometry
SVG

geometry > Link > Shapely > lineとpolygonのintersection > trap:点でなく線分が返される場合がある

borgWarpgeometrylinkshapelytraplink
SVG

geometry > star shape(星形)の内部をdipoleでfillする > findDipolesInisideStarShape_180429 v0.2 > shapely使用 > 1秒で完了 (MESH_RESOL=50)

borgWarpgeometryperformanceSIRISperformance
SVG

geometry > star shape(星形)の内部をdipoleでfillする > findDipolesInisideStarShape_180429 v0.1 > sympy使用 > 3分かかる (MESH_RESOL=20)

borgWarpgeometrySIRISgeometry
SVG

geometry > 中心からの線とstar shape(星形)のedgeの交点を見つけて、線分を引く (平面角すべての範囲で行う) > find_rayCrossing_starShapedEged_180417 v0.5

borgWarpgeometrySIRISgeometry
SVG

geometry > 中心からの線と交わるstar shape(星形)のedgeとその交点を探す > find_rayCrossing_starShapedEged_180417 v0.4 > sympy intersection使用

borgWarpgeometrySIRISgeometry
SVG

geometry > 中心からの線と交わるstar shape(星形)のedgeを探す > find_rayCrossing_starShapedEged_180417 v0.2

borgWarpgeometrySIRISgeometry
SVG

geometry > numpy > star shaped (星形) の頂点座標と辺の情報(頂点インデックスのペア)を得る > v0.5 取得コードと確認用描画コード

numpygeometryborgWarpborgShapeViewerSIRISnumpy
SVG

geometry > 中心からの線と交わるstar shape(星形)のedgeを探す > find_rayCrossing_starShapedEged_180417 v0.1

borgWarpgeometrySIRISgeometry
SVG

geometry > numpy > star shaped (星形) の座標を得る | Matplotlibでの描画 > v0.3:座標は得られた | v0.4: モジュール化

numpygeometryborgWarpborgShapeViewerSIRISnumpy
SVG

geometry > numpy > pentagon (五角形）の座標を得る | Matplotlibでの描画 > v0.1, v0.2

numpygeometryborgWarpborgShapeViewerSIRISnumpy
SVG

TensorFlow v1.2.1 > AutoEncoderを実行してみた

AutoencoderborgWarpTensorFlowTensorFlow
SVG

ADDA + Matplotlib > tool > showNoriQxxx_180217 > Qext and Qabs as a function of number of orientations

matplotlibborgWarptoolADDAtool
SVG

Ubuntu + GTX 1070 > link: GeForce 390.65ドライバ(Windows 10)不具合情報 | link: CUDA 8.0の更新

trapborgWarpupdateUbuntutensofFlowUbuntu
SVG

geometry > calculate polar and azimuth angles from (x,y,z) vector > Equations and Numpy Implementation > polarAzimuthCalc_171209.py > v0.1..v0.3

ADDAborgWarpgeometrypySphereptsgeometry
SVG

Jupyter + Matplotlib > 散布図の上にx軸のデータをテキスト表示する > showNoriMueller_180203.ipynb v0.1

borgWarpADDAJupytermatplotlibpySphereptsmatplotlib
SVG

Jupyter + Matplotlib > 手順 > 表示された画像を拡大する (解像度はそのまま)

matplotlibborgWarptipsJupytertips
SVG

Jupyter + Matplotlib > 横軸のtickを30刻みにする > plt.xticks(np.arange(0, 180 + 1, 30)) | 教えていただいた事項: Matplotlibのインタフェースの流儀(二つ) | ax.set_xticks() | Locator: 軸の表示範囲に応じて対応

matplotlibADDAborgWarpJupytermatplotlib
SVG

Jupyter + Matplotlib > plot_surface()の時間がかかるので、progressを表示する > link: with 文と @contextlib.contextmanager が便利

borgWarpADDAJupytertimerEventProgressBarProgressBar
SVG

ADDA > runtime argument > -shape bisphere <R_cc/d> | 位置情報の可視化 | 2つの球が接触状態になるbisphereパラメータ

ADDAborgWarpruntimeArgumentpySphereptsborgWarp
SVG

link > Python で 1 変量データ補間 > SciPy > interpolate.*

interpolationscipyborgWarpdifferencescipy
SVG

geometry > sub-triangles > Triangular van der Corput列 > v0.2 > Matplotlibでの描画をしてみた

matplotlibborgWarpgeometryQMCmatplotlib
SVG

Jupyter + Matplotlib > triangular van der Corput sequenceの描画 > v0.1: 数点打つだけ

matplotlibborgWarpJupytermatplotlib
SVG

geometry > Voronoi を試してみた (2D, 3D)

geometryborgWarpDelaunayscipyVoronoiscipy
SVG

Jupyter + Matplotlib > Figureのサイズを拡大する | 字のぼやけを緩和する

matplotlibborgWarpJupyterappearancematplotlib
SVG

Jupyter + Matplotlib > ADDA | TensorFlow TFRecordsファイル(IntField-Y)の描画 + 所感

borgWarpADDAJupytermatplotlib#migratedmatplotlib
SVG

linux > less -SX [ファイル名] > wrappingをしない表示 | q押下時に画面をクリアしない

#migratedborgWarplesslinuxCommandless
SVG

Python3 + TensorFlow v1.1対応 > sine curveの学習

#migratedborgWarpTFRecordsborgWarp
SVG

Jupyter / matplotlib > 3D scatter plots / tight_layout()

borgWarpJupyterlinkmatplotlib#migratedlink
SVG

link > Learning in Multidimensional Spaces — Neural Networks. Matrix Formulation by Andrew P Paplinski (March 22, 2017)

#migratedborgWarplinklink
SVG

2017-03-08 ImageMagick > link > 画像の違いを ImageMagick でビジュアル化 | bashスクリプト > diff_image_180918_exec > v0.1

borgWarpImageMagicklinkdifference色ImageMagick
SVG

2017-02-19 Python > Link > 出力ファイルへのリダイレクションをすぐに行う > sys.stdout.flush()

stdoutborgWarpTensorFlowlinkPythonPython
SVG

TensorFlow > link > tensorflow-lstm-regression > sine / cosine curve > lstm_sin.ipynbを試してみた

borgWarpTensorFlowlinkRNN#migratedlink
SVG

TensorFlow > with tf.name_scope('summaries'): > Scopeの分割

#migratedborgWarplinkTensorFlowlink
SVG

Jupyter / matplotlib > イメージのサイズを調整する > fig.set_size_inches()

borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifferencematplotlib
SVG

Jupyter / matplotlib > 2つのイメージを表示する > 2つの実装 (1:成功, 2:失敗)

borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifferencematplotlib
SVG

Jupyter / matplotlib > 2つのグラフを表示する > plt.figure() / plt.subplot()

borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifferencematplotlib
SVG