sey323’s blog

すーぱーえんじにあ

英文の自然言語処理で利用する前処理チートシート

概要

最近自然言語処理を扱うことになり、基本的な前処理を調べて実行する機会があったので、その際に利用したコードをまとめておく。 手法の理論とかの具体的な説明は各専門家に任せて、似たような処理を行いたい時のチートシート的な感じでまとめておく。

実際に利用したノートブックは以下の通り。

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Angularメモ ngコマンド

Angularチュートリアルの個人的なメモです。チュートリアルを元に、各要素についてまとめます。

ngコマンド

Angularには開発を円滑にするngから始まるコマンドが複数ある。プロジェクトの作成の際に利用したng newコマンドから、コンポーネントやサービスを作成するためのコマンドなど様々存在する。そのうちのよく使いそうなコマンドをまとめた。

利用可能なngコマンドに関しては、以下の公式ドキュメントを参照。

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NatureRemoのセンサーデータをMongoDBに保存してMetabaseで可視化する

自宅ではスマートリモコンのNatureRemoをスマートスピーカーのリモコンとして利用しているが、リモコン操作以外にも部屋の温度や湿度を定期的に測定する機能が付いている。今までほとんど気にする事はなかったが、せっかく測定してくれているので、測定したデータを可視化したり、統計取ったりしたいところ。そういったことを簡単にできるツールがないか探したところ、MetabaseというOSSを見つけた。

色々試してみるとMetabaseがとても使いやすかったので、こちらを利用してNatureRemoで収集したセンサーデータを可視化するダッシュボードをMetabaseで作成してみた。

Metabaseは分析対象のデータを保存するDBが必要なので、今回はNoSQLのDBであるMongoDBを利用した。 全体構成は以下の通り。

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Pythonを用いてタニタのHealth Planet APIの認証トークンを取得する

先日Tanitaの体組成計を購入した。タニタの体組成計の情報はHealthPlanetというアプリと連携させることで、サーバ上にデータが保存される。そのデータは、タニタが提供するAPIを利用することで取得できるため、こちらのデータを利用して日々の体重の変化を記録しようと思ったが、その際に利用するアクセストークンの取得の際にかなり悩んだのでその備忘録。

公式ドキュメントは以下のURLを参照。

購入した体組成計

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【論文】Attribute2Font: Creating Fonts You Want From Attributes

基本情報

論文へのリンクは以下の通り。

arxiv.org

ユーザが指定した、任意の属性を持つフォントを生成できるようにしたもの。今まで不確定要素が多かったGANの生成を、属性情報(Attribute)をコントロールしながら任意の画像を生成できるようになるのは、今後GANの可能性が広がりそうな話ではあるので、読んでみました。

どんなもの?

新しいフォントの作成は、専門のデザイナーの知識に依存する部分が多く、ユーザが指定した任意の属性を持つフォントを自動的に生成することは難しい。そこでAttribute2Fontでは、属性情報とフォントのデザインを同時に学習することで、ユーザが指定した任意の属性のデザインを持つフォントを生成可能となった。
また、Attribute2FontのキーアイデアであるAttribute Attention Modelは、フォント生成以外のタスクでも利用可能な汎用性を持つことが確認できた。

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