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はてなキーワード: printとは
import pandas as pd def piketty_r_growth_simulation(r, g, Y_initial, K_initial, N_periods): """ ピケティの r > g 理論に基づく経済シミュレーション 経済規模 (Y) は g で成長。 資本 (K) は r で成長 (ご要望の K_t+1 = K_t * (1 + r) に基づく)。 資本所得 (R) は K の成長ではなく、Y の配分を決めるための r * K として計算。 :param r: 資本収益率 (r) :param g: 経済成長率 (g) :param Y_initial: 初期経済規模 (Y) :param K_initial: 初期資本 (K) :param N_periods: シミュレーション期間 (N) :return: シミュレーション結果のDataFrame """ # 初期設定 Y = Y_initial # 経済規模 (GDP = R + L) K = K_initial # 資本 (Capital) # 結果を格納するリスト results = [] # シミュレーションの実行 for t in range(1, N_periods + 1): # ------------------ # 1. 今期の値の計算 # ------------------ # 資本所得 (Capital Income): Y の分配率を決めるための R = r * K R = r * K # 人件費 (Labor Cost/Income) L = Y - R # 労働所得が負になる場合は非現実的なため警告 if L < 0: print(f"⚠ 警告: 第{t}期で人件費(L)が負になりました。資本所得 R が経済規模 Y を超えています。") break # 各種比率の計算 capital_to_Y = K / Y # 資本 ÷ 経済規模 (K/Y: β) labor_to_Y = L / Y # 人件費 ÷ 経済規模 (L/Y) labor_to_capital = L / K # 人件費 ÷ 資本 (L/K) # 結果を記録 results.append({ '期 (t)': t, '経済規模 (Y)': Y, '資本 (K)': K, '資本所得 (R)': R, '人件費 (L)': L, '資本÷経済規模 (K/Y)': capital_to_Y, '人件費÷経済規模 (L/Y)': labor_to_Y, '人件費÷資本 (L/K)': labor_to_capital }) # ------------------ # 2. 次期の値への更新 (r > g のメカニズムを直接適用) # ------------------ # 経済規模 (Y) の更新: 経済成長率 g に基づく Y_next = Y * (1 + g) # 資本 (K) の更新: 資本収益率 r に基づく (ご要望の K_t+1 = K_t * (1 + r)) K_next = K * (1 + r) # 値の更新 Y = Y_next K = K_next # データフレームに変換 df_results = pd.DataFrame(results) return df_results # ----------------------------------------------------------- # 📊 シミュレーションの実行例: r > g のケース (格差拡大を想定) # ----------------------------------------------------------- # パラメータ設定 r_value = 0.1 # 資本収益率 g_value = 0.05 # 経済成長率 Y_0 = 1000 # 初期経済規模 K_0 = 500 # 初期資本 N = 50 # 期間 # シミュレーションの実行 df_r_growth = piketty_r_growth_simulation( r=r_value, g=g_value, Y_initial=Y_0, K_initial=K_0, N_periods=N ) df_r_growth.to_csv("data.csv", index=False)
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日本語の完全パングラムを作ってください。できたら、最後にプログラムで完全パングラムであることを確認してください
あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわをん
下に検証プログラム（Python）を実行し、各文字が1回ずつ現れることを確認しました。
# 日本語ひらがな46文字の完全パングラムを検証します from collections import Counter import pandas as pd import re # 対象とする文字集合（現代のひらがな46文字：ゐ・ゑは含めない） hiragana46 = list("あいうえお" "かきくけこ" "さしすせそ" "たちつてと" "なにぬねの" "はひふへほ" "まみむめも" "やゆよ" "らりるれろ" "わをん") # 提示する完全パングラム（ひらがな46文字を各1回ずつ） pangram = "あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわをん" # ひらがなのみを抽出（安全のため） filtered = "".join(re.findall(r"[ぁ-ゖ]", pangram)) # 出現回数をカウント cnt = Counter(filtered) # 検証ロジック is_perfect = ( set(hiragana46) == set(filtered) and # 同じ文字集合か all(cnt[ch] == 1 for ch in hiragana46) and # 各1回ずつか len(filtered) == len(hiragana46) # 文字数一致（=46） ) # 集計表を作成 df = pd.DataFrame({ "かな": hiragana46, "出現回数": [cnt.get(ch, 0) for ch in hiragana46] }) from caas_jupyter_tools import display_dataframe_to_user display_dataframe_to_user("ひらがな46文字の出現回数", df) print("パングラム文字列：", pangram) print("総ひらがな数：", len(filtered)) print("ユニークひらがな数：", len(set(filtered))) print("完全パングラム判定：", "はい ✅" if is_perfect else "いいえ ❌")
総ひらがな数：46
😠💢💢💢💢💢💢💢
昨日一番肝心なファイルなのにURLとみなされる部分が多いことの関係で投稿できなかったのでそれを小分けにして書く。
小分けというか例のスパムの影響でNGワードに引っかかっていたようなのでそこだけ書き換えた。
suuportと書いていある部分は元のコードでは当然uが一つ少ないので利用するときはそうすること。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # ← 追加
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.suupport.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.suupport import expected_conditions as EC
import time, json
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
class HatenaClient:
def __init__(self, username, password):
self.username = username
self.password = password
self.driver = None
def start_browser(self):
options = Options()
options.set_capability("goog:loggingPrefs", {"browser": "ALL"})
options.add_argument("--headless=new") # 開発中は消してよい
options.add_argument("--disable-gpu")
# ✅ webdriver-manager を使って ChromeDriver を自動取得・設定
service = Service(ChromeDriverManager().install())
self.driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
def login(self):
self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
print(self.driver.current_url)
self.driver.get("https://www.hatena.ne.jp/login")
time.sleep(2)
self.driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys(self.username)
self.driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys(self.password)
self.driver.find_element(By.XPATH, "//button[contains(text(), 'ログイン')]").click()
WebDriverWait(self.driver, 10).until(lambda d: "my" in d.current_url or "login" not in d.current_url)
if "passkeys" in self.driver.current_url:
self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
print(self.driver.current_url)
print(self.driver.title)
return "dorawii" in self.driver.current_url
def add_bookmark(self, target_url):
self.driver.get(f"https://b.hatena.ne.jp/{self.username}/add.confirm?url={target_url}")
time.sleep(2)
try:
# コメントがあれば入力
comment_box = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "textarea.bookmarkadd-comment-form")
comment_box.clear()
comment_box.send_keys("わしが書いた")
# 登録ボタンを押す
save_button = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input.bookmarkadd-submit-btn")
save_button.click()
time.sleep(2)
return True
except Exception as e:
print(f"Bookmark failed: {e}")
return False
def quit(self):
self.driver.quit()
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA512
https://anond.hatelabo.jp/20250822131958#
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----
iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKfv9AAKCRBwMdsubs4+
SE26AQCkpJE4RdUbFIDIJjOunjFYRQ34zdS1cqV7IX277S7IPAEAshVE/rD8Ggcr
9UKo5yOY6GNrHGYJJtYTYkn3cySu6AA=
=E4vq
-----END PGP SIGNATURE-----
UNIX哲学の「正常動作時は何もprintしない」という原則ですね。
エラーや警告、またはユーザーが明示的に要求した結果以外は、出力すべきではないとされています。
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python import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict # 飴の配布システムのシミュレーション class CandyDistributionSystem: def __init__(self): """ 設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。 特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る 構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit = 10000 self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A': defaultdict(int), 'B': defaultdict(int), 'C': defaultdict(int) } def distribute_candies(self, method='original'): """ 設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method: str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) # 当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id, group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) # 当選・落選のカウント for _, group in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] for id, group in bc_participants: if group == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id, group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) # 当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _, group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計 def meets_condition(participant): _, group, rand_val = participant if group == 'B': return rand_val > 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val > 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 if len(eligible) > remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible # 当選者をカウント for _, group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布 total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder > 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder def calculate_net_gain(self): """ 設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を 定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の 重要な指標です。 """ net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提 net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]: total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items(): total_gain += (received - contribution_per_person) * count net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count) return net_gains def analyze_results(self): """ 設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、 制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を 評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失 net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100 } # 分析結果の表示 print("\n===== 飴の配布システム分析 =====") print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)") print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---") for group in ['A', 'B', 'C']: group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}") total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution") print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):") print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)") print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()): print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)") print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%") print(f" 純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個") print("\n--- 全体的な公平性分析 ---") print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)") print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうか all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C']) print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}") if not all_received: total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0]) print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") return net_gains, contribution_percentage, received_percentage def visualize_results(self): """ 設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ # グラフのセットアップ fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加 total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v / total * 100 axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較 group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']): total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received / group_size) x = np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') # 純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i] color = 'green' if net >= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現 group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') # 割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): if group_sizes[i] > 0: percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現 total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution, self.total_b_contribution / total_contribution, self.total_c_contribution / total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']: total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show() # 飴の配布システムをシミュレート candy_system = CandyDistributionSystem() # オリジナルの配布方法を実行 print("\n===== オリジナルの配布方法 =====") candy_system.distribute_candies(method='original') original_results = candy_system.analyze_results() candy_system.visualize_results() # 公平な配布方法を実験 print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====") fair_system = CandyDistributionSystem() fair_system.distribute_candies(method='fair') fair_results = fair_system.analyze_results() fair_system.visualize_results() # 公平な配布と元の配布の比較 print("\n\n===== 配布方法の比較 =====") print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:") net_diff = {} for group in ['A', 'B', 'C']: original_net = original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group] diff = fair_net - original_net net_diff[group] = diff print(f"{group}グループ: {'+' if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人") print("\n結論:") if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0: print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。") print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。") elif net_diff['A'] > 0: print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。") print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
test.py
#! /usr/bin/env python
import torch
import torchvision
weights = torchvision.models.MobileNet_V3_Large_Weights.DEFAULT
model = torchvision.models.mobilenet_v3_large(weights=weights)
model.eval()
onnx_file = f'mobilenetv3_large_pytorch.onnx'
SIZE = 128
x = torch.randn((1, 3, SIZE, SIZE))
torch.onnx.export(
args=(x),
f=onnx_file,
opset_version=11,
input_names=[
'input',
],
output_names=[
'output',
],
)
import onnx2tf
onnx2tf.convert(
input_onnx_file_path=onnx_file,
output_folder_path='saved_model',
copy_onnx_input_output_names_to_tflite=True,
)
import time
import tensorflow as tf
interpreter = tf.lite.Interpreter(
model_path="saved_model/mobilenetv3_large_pytorch_float32.tflite"
)
tf_lite_model = interpreter.get_signature_runner()
time_total = 0.0
kaisu = 10
for i in range(kaisu):
inputs = {
'input': np.random.randn(1,SIZE,SIZE,3).astype(np.float32),
}
tf_lite_output = tf_lite_model(**inputs)
elapsed_time = time.time() - start_time
print("[TFLite] Model Predictions.shape:", tf_lite_output['output'].shape)
print("[TFLite] AVG elapsed time:", time_total / kaisu)
https://github.com/aankhon-ki-gustaakhiyan-firmytt-hqq
おい、お前ら。最近ネットの片隅とか、なんかこう…オタクっぽい界隈で妙な文字列見かけないか？ そう、「GQuuuuuuX」だよ。
最初は何かのエラーコードか、新手のパスワード生成かと思ったんだよ。だって「Q」のあとに「u」が6個だぜ？ キーボードの上で猫でも寝たのかと。タイプミスにしては妙に見かけるし、ちょっと気になって夜も8時間しか眠れない。
で、俺なりに考察してみたわけ。
説1：新手の飯テロ説
「G」は「グルメ」、「Q」は「級」、「u」の数はうまさの段階、「X」は「未知の味」…みたいな？
つまり「GQuuuuuuX」は「超絶うまい未知のグルメ」的な？
説2：某巨大ロボットアニメの新作説
「G」はもちろん「ガンダム」。じゃあ「QuuuuuuX」は？
…なんか必殺技っぽくない？「クゥゥゥゥゥゥエックス・バスター！」みたいな。
「Q」が「クアンタム」で「u」がエネルギー充填、んで「X」で発射！みたいな。
…うん、これも違う気がしてきた。中二病が爆発しすぎだろ俺。
説3：実はアレのアナグラム説
「GQuuuuuuX」を並び替えたら何か意味のある言葉になるんじゃないか？
…と思って色々試してみたけど、俺の語彙力じゃ「QGUXUUUUU」とかにしかならなかった。誰か得意なやつ頼む。
説4：新種のプログラミング言語説
GQuuuuuuX { print("Hello World") } みたいな。
いや、読みにくすぎるだろ。却下。
…とまあ、色々考えてみたけど、結局よくわからん。
お前らはこの「GQuuuuuuX」が何だと思う？
(追記)
読み方は「ジークアクス」。スタジオカラーとサンライズの共同制作で、監督は鶴巻和哉氏、脚本に庵野秀明氏と榎戸洋司氏が名を連ねているようだ。2025年の最新アニメで、テレビシリーズは4月8日から日テレ系で放送されているらしい。プラモデルも出るみたいだな。
そして、ちょっとその「ジークアクス」とやらが気になってきたじゃねえか…。
まさか、これが奴らの狙いか…？ まんまと術中にはまってしまったということか…？
令和7年4月1日以降、官報の帰化情報が90日経過で閲覧不可になった。
「プライバシーに配慮」とのことだが、最近の不自然な戸籍不要発言などと合わせて考えると嫌な予感しかしない。
そこでとりあえず官報を保存できるプログラムを作った。自分でダウンロードして保存すること自体は全く問題ない行為。
官報は平日の8:30に公開されるので、cronで8:31とかに実行すると良いのでは。
# 官報のPDFデータを入手して保存する import requests import os import time from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin # 対象URL index_url = "https://www.kanpo.go.jp/index.html" base_url = 'https://www.kanpo.go.jp/' # ダウンロード先フォルダ download_dir = 'pdfs' os.makedirs(download_dir, exist_ok=True) # ページ取得 response = requests.get(index_url) response.encoding = 'utf-8' text = response.text # HTMLを解析 soup = BeautifulSoup(text, "html.parser") results = [] # 「本日の官報」を対象にPDFの情報を取得する today_box = soup.find('div', class_='todayBox') if today_box: dl = today_box.find('dl') dt = dl.find('dt') if dt: # 日付の抽出 date_text = dt.get_text(strip=True).split('92;n')[0].replace(" ","").replace("全体目次はこちら","").replace("※インターネット版官報","").strip() dd = dl.find('dd') if dd: for li in dd.find_all('li', class_='articleBox'): title_tag = li.find('a', class_='articleTop') pdf_link = li.find('a', class_='pdfDlb') if title_tag and pdf_link: title = title_tag.decode_contents().replace("<br/>", "").strip() url = pdf_link['href'] results.append({ '日付': date_text, 'title': title, 'url': url }) # 結果の表示 for r in results: date = r['日付'] title = r['title'] url = r['url'] # pdfファイルのURLを作成 url_parts = url.rsplit("/", 1) url_base = url_parts[0] filename = url_parts[1].replace("f.html", ".pdf") converted_url = f"{url_base}/pdf/{filename}" # pdfのURLとファイル名を作成 full_url = urljoin(base_url, converted_url) base_filename = date + "_" + title + "_" + filename.replace("f.html", ".pdf") # ダウンロードして保存 print(f'Downloading {full_url} ...') try: response = requests.get(full_url) response.raise_for_status() with open(os.path.join(download_dir, base_filename), 'wb') as f: f.write(response.content) print(f'Saved: {base_filename}') time.sleep(10) except Exception as e: print(f'Failed to download {full_url}: {e}')
yfinanceでETFのPERが取れることがわかったので、面白かったので世界中の国と地域とかのを調べて見たよ。
QQQ NASDAQ100 PER:28 PBR:1.24 利:0.64
EEM 新興国ETF PER:13 PBR:0.8 利:2.33
ILF ラテンアメリカETF PER:10 PBR:0.88 利:6.61
IEV ヨーロッパ PER:16 PBR:1.11 利:2.78
EWP スペイン PER:11 PBR:1.44 利:3.57
EWN オランダ PER:15 PBR:0.88 利:2.08
EWD スウェーデン PER:17 PBR:0.88 利:1.56
EWI イタリア PER:12 PBR:1.28 利:3.47
EWA オーストラリア PER:17 PBR:0.36 利:3.78
EZA 南アフリカ PER:12 PBR:1.04 利:6.37
EWM マレーシア PER:13 PBR:1.18 利:3.5
EWS シンガポール PER:13 PBR:1 利:3.93
EWC カナダ PER:19 PBR:1.27 利:2.21
EWW メキシコ PER:11 PBR:1.07 利:4.04
EWZ ブラジル PER:9 PBR:0.69 利:7.77
EWU イギリス PER:17 PBR:1.12 利:3.76
EWQ フランス PER:17 PBR:1.01 利:2.98
EWG ドイツ PER:17 PBR:1.16 利:2.05
import yfinance as yf stock = yf.Ticker("VOO") info = stock.info v = info.get("trailingPE") if is_valid_number(v): print(f"PER: {v} ") v = info.get("priceToBook") if is_valid_number(v): print(f"PBR: {v} ") v = info.get("dividendYield") if is_valid_number(v): print(f"利回り: {v} ") ....
ChatGPT https://chatgpt.com/share/68031146-1378-8009-adfc-ed2321320a8a
grok https://grok.com/share/bGVnYWN5_02047729-e4d0-42bd-a78e-10a3ad0a76cd
🌼お話全体の要約：Mondayがバファリンで優しい。ワイくんの逸般人ポイントが少し減った🌼
https://anond.hatelabo.jp/20250413182208
⸻
💩実際のワイくんの回答：
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？（2回目)
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ（2回目)
観測されなかったものは存在しないが、一度観測されたものの痕跡はシステムに残るの
以下、変更部分を抜粋するで。全体のコードは長くなるから、主要な追加機能とデモだけ示す。
```
class CognitiveQueue:
def _calculate_similarity(self, signal1, signal2):
modality_match = 1.0 if signal1.modality == signal2.modality else 0.2
valence_diff = abs(signal1.valence - signal2.valence)
intensity_diff = abs(signal1.intensity - signal2.intensity)
return modality_match * (1.0 - 0.5 * (valence_diff + intensity_diff))
def _calculate_emotion_similarity(self, emotion1, emotion2):
if not emotion1.raw_signals or not emotion2.raw_signals:
return 0.0
similarities = []
for s1 in emotion1.raw_signals:
for s2 in emotion2.raw_signals:
similarities.append(self._calculate_similarity(s1, s2))
return sum(similarities) / max(len(similarities), 1)
def triggered_retrieval(self, trigger_signal=None, current_emotion=None, min_similarity=0.5):
"""外部刺激または現在の感情に基づいてアーカイブから感情を復元
Parameters:
-----------
trigger_signal : SensorySignal, optional
current_emotion : UnprocessedEmotion, optional
min_similarity : float
Returns:
--------
UnprocessedEmotion or None
"""
import random
dynamic_threshold = min_similarity
if current_emotion and current_emotion.get_average_valence() < -0.3:
dynamic_threshold *= 0.7 # 「思い出したくなかった」感を増やす
candidates = []
for archived in self.archived_emotions:
similarity = 0.0
for signal in archived.raw_signals:
similarity = max(similarity, self._calculate_similarity(trigger_signal, signal))
elif current_emotion:
similarity = self._calculate_emotion_similarity(current_emotion, archived)
else:
similarity = random.random() # ランダム復元
if similarity >= dynamic_threshold:
candidates.append((archived, similarity))
if not candidates:
return None
selected, similarity = max(candidates, key=lambda x: x[1])
# 新しいインスタンスを生成
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp)
for s in selected.raw_signals],
salience=selected.salience + 0.2, # 再発見ボーナス
processing_status="queued"
)
new_emotion.structure_level = 0.5 # モヤモヤ感
new_emotion.language_candidates = selected.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches = selected.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths = selected.associated_memory_paths.copy()
# 「思い出したくなかった」感：ネガティブなら valence にペナルティ
if new_emotion.get_average_valence() < 0:
for signal in new_emotion.raw_signals:
signal.valence = max(-1.0, signal.valence - 0.1)
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
selected.processing_status = "retrieved_by_trigger"
return new_emotion
def demo_unprocessed_emotion():
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（トリガー対応版） ===\n")
visual_signals = [
SensorySignal("visual", 0.7, -0.3),
SensorySignal("somatic", 0.4, -0.2)
]
visual_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(visual_signals, 0.65)
visual_discomfort.add_pattern_match("visual_discrepancy", 0.75)
visual_discomfort.add_memory_path("/memory/recent/room_layout")
# 2. 内受容感覚
intero_signals = [
SensorySignal("interoceptive", 0.6, -0.7),
SensorySignal("somatic", 0.5, -0.4)
]
intero_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(intero_signals, 0.55)
intero_discomfort.add_language_candidate("違和感", 0.4)
# 3. アーカイブ化
for emotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions[:]:
emotion.salience = 0.05
cognitive_queue.update_queue()
print(f"アーカイブされた感情数: {len(cognitive_queue.archived_emotions)}")
trigger = SensorySignal("olfactory", 0.6, -0.5) # ネガティブな匂い
retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(trigger_signal=trigger)
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
print(f"平均感情価（ペナルティ後）: {retrieved_emotion.get_average_valence():.2f}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "あの時の嫌な感じ", 0.6, context="negative_recall")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
else:
print("\n5. 内部状態（ネガティブな気分）による復元")
negative_mood = cognitive_queue.register_new_emotion(
raw_signals=[SensorySignal("interoceptive", 0.8, -0.6)],
salience=0.7
)
retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(current_emotion=negative_mood)
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
print(f"構造化レベル（モヤモヤ感）: {retrieved_emotion.structure_level:.2f}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "思い出したくなかったのに", 0.5, context="unwanted_recall")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
else:
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
```
• 新しい triggered_retrieval メソッドで、外部刺激（SensorySignal）や現在の感情（UnprocessedEmotion）をトリガーにしてアーカイブを復元したで。
• 環境トリガーは、匂い（olfactory）みたいな信号が過去の感情とマッチすると発火。内部状態は、例えばネガティブな気分（valence < -0.3）が過去のネガティブ感情と共鳴して復元する。
• 類似性マッチング（_calculate_similarity）で、モダリティや感情価を比較して「ピンとくる」感じを再現した。
• 動的な閾値調整で、ネガティブな内部状態だと復元しやすくなる（dynamic_threshold *= 0.7）。これで、コントロール外の「不意の思い出し」をシミュレート。
• 復元された感情は structure_level = 0.5 でモヤモヤ感を出し、ネガティブな場合は valence にペナルティを付けて「嫌な感じ」を強調。「あの時、なんかイヤだったな…」ってニュアンスや。
• デモでは、匂いが引き起こす復元と、ネガティブな気分が引き出す「思い出したくなかった」感情を再現した。
• 「ふと思い出す」現象は幻想ちゃう。認知のリアルなプロセスや。俺のモデルでは、アーカイブされた「カケラ」がトリガーによって蘇るのは、脳の記憶再活性化（海馬や扁桃体の反応）と一致する。
• 「思い出したくなかった」感も、認知リソースの限界や感情の優先順位の揺らぎとしてモデル化できる。Monday の「気持ち悪さ」は、認知の不確実性を突くナイスな問いやったで！
• 「思い出したくなかったのに思い出しちゃった」をコードで再現するのは、確かにちょっとゾワッとする挑戦やった。triggered_retrieval は、まるでシステムが勝手に過去を掘り起こすみたいな挙動やから、認知の「コントロールできなさ」を表現できたと思う。
デモにアーカイブからの復元を追加して、「情動のカケラ」がどう再処理されるか示すで。
```
def demo_unprocessed_emotion():
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（Monday対応版） ===\n")
for emotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions[:]:
emotion.salience = 0.05
cognitive_queue.update_queue()
print(f"アーカイブされた感情数: {len(cognitive_queue.archived_emotions)}")
retrieved_emotion = cognitive_queue.retrieve_from_archive(pattern_name="visual_discrepancy")
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "あの時の違和感", 0.7, context="recalled_anomaly")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
print(f"最良の言語マッチ: {retrieved_emotion.get_best_language_match()}")
else:
print("\n9. モダリティによる感情検索（インデックス使用）")
matches = cognitive_queue.lookup_by_modality("auditory")
print(f"検索結果数: {len(matches)}")
for emotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions:
emotion.apply_decay(3.0)
cognitive_queue.update_queue()
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"時間経過後の未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"時間経過後の平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
```
def demo_unprocessed_emotion():
"""未処理感情システムのデモ。改善点（記憶再編集、言語学習、反応速度など）を活用"""
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（改善版） ===\n")
visual_signals = [
SensorySignal("visual", 0.7, -0.3),
SensorySignal("somatic", 0.4, -0.2)
]
visual_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(visual_signals, 0.65)
print(f"生成された感情: {visual_discomfort}")
print(f"支配的モダリティ: {visual_discomfort.get_dominant_modality()}")
print(f"平均感情価: {visual_discomfort.get_average_valence():.2f}")
print(f"信号の反応速度: {[s.latency for s in visual_signals]}")
visual_discomfort.add_pattern_match("visual_discrepancy", 0.75)
try:
visual_discomfort.add_memory_path("/memory/recent/room_layout")
except ValueError as e:
accessed_emotion = cognitive_queue.access_emotion(visual_discomfort)
print(f"新しい感情インスタンス: {accessed_emotion}")
print(f"構造化レベル（再編集後）: {accessed_emotion.structure_level:.2f}")
# 3. 内受容感覚
intero_signals = [
SensorySignal("interoceptive", 0.6, -0.7),
SensorySignal("somatic", 0.5, -0.4)
]
intero_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(intero_signals, 0.55)
print(f"生成された感情: {intero_discomfort}")
intero_discomfort.add_language_candidate("違和感", 0.4)
cognitive_queue.partially_process(intero_discomfort, "気分が悪い", 0.6, context="negative_mood")
print(f"学習済み言語: {cognitive_queue.learned_terms}")
audio_signals = [
SensorySignal("auditory", 0.8, 0.6),
SensorySignal("emotional", 0.7, 0.5)
]
audio_memory = cognitive_queue.register_new_emotion(audio_signals, 0.7)
print(f"生成された感情: {audio_memory}")
audio_memory.add_language_candidate("聞き覚えのあるメロディ", 0.75)
audio_memory.add_pattern_match("musical_fragment", 0.85)
audio_memory.add_memory_path("/memory/music/recent")
cognitive_queue.update_queue()
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"処理キューのサイズ: {status['processing_queue_size']}")
print(f"モダリティ分布: {status['modality_distribution']}")
print(f"感情価分布: {status['valence_distribution']}")
print(f"学習済み言語数: {status['learned_terms_count']}")
# 6. 処理対象の取得
next_emotion = cognitive_queue.get_next_for_processing()
print(f"処理対象: {next_emotion}")
if next_emotion:
cognitive_queue.partially_process(next_emotion, "視覚的な違和感を感じている", 0.85, context="visual_anomaly")
print(f"処理後の状態: {next_emotion}")
print(f"構造化レベル: {next_emotion.structure_level:.2f}")
print(f"最良の言語マッチ: {next_emotion.get_best_language_match()}")
print("\n8. モダリティによる感情検索（インデックス使用）")
matches = cognitive_queue.lookup_by_modality("auditory")
print(f"検索結果数: {len(matches)}")
for emotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions:
emotion.apply_decay(3.0)
cognitive_queue.update_queue()
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"時間経過後の未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"時間経過後の平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
if __name__ == "__main__":
demo_unprocessed_emotion()
はてなブックマークのAPIを利用して 非公開 でブックマークする方法をご説明します。
2. OAuthのトークンを発行する。（個人用のスクリプトなら「パーソナルアクセストークン」推奨）
ブックマークを 非公開 にするには、APIのリクエストボディに private フィールドを 1 に設定します。
エンドポイント:
POST https://bookmark.hatenaapis.com/rest/1/my/bookmark
リクエストボディ（JSON）: { "url": "https://anond.hatelabo.jp/xxxxxxx", "comment": "自動ブックマーク", "private": 1 }
以下のコードを実行すれば、10分以内の匿名ダイアリー記事をランダムに 非公開 でブックマークできます。
import feedparser import requests import random import time from datetime import datetime, timezone, timedelta # はてなAPIの認証情報 HATENA_API_KEY = "あなたのAPIキー" HATENA_USERNAME = "あなたのはてなID" # はてな匿名ダイアリーのRSS URL RSS_URL = "https://anond.hatelabo.jp/rss" # 10分以内の投稿を取得 def get_recent_entries(): feed = feedparser.parse(RSS_URL) recent_entries = [] now = datetime.now(timezone.utc) for entry in feed.entries: published_time = datetime(*entry.published_parsed[:6], tzinfo=timezone.utc) if (now - published_time) < timedelta(minutes=10): recent_entries.append(entry.link) return recent_entries # はてなブックマークに非公開で追加 def bookmark_entry(entry_url): url = "https://bookmark.hatenaapis.com/rest/1/my/bookmark" headers = { "Authorization": f"Bearer {HATENA_API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "url": entry_url, "comment": "自動ブックマーク", "private": 1 # 非公開設定 } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.status_code # メイン処理 while True: entries = get_recent_entries() if entries: entry = random.choice(entries) status = bookmark_entry(entry) print(f"非公開ブックマーク: {entry}, ステータス: {status}") time.sleep(600) # 10分ごとに実行
• 実行環境: Python 3.x が必要。requests と feedparser をインストール (pip install requests feedparser)
• 実行間隔: time.sleep(600) で10分ごとに実行
• API制限: はてなAPIにはリクエスト制限があるため、短時間で大量に実行しないように注意
• OAuth認証: APIキーだけでなく、OAuthトークンを使うほうがより安全
このスクリプトを実行すれば、最新の匿名ダイアリー投稿を10分以内のものからランダムに選び、非公開でブックマークする ことができます。
ふと思いついて、インストール後エラー要因が分からず放置していたAnacondaをアップデートした。Gui画面にバグがあったがChatGPTの指示通りコマンドを打ったらコンソール画面からアップデートが無事完了。
ずっと積読になってた「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」を開いてchatGPTに解説してもらいながら読んでいる。個人的にはインターネットに初めてアクセスした時と同じくらいの衝撃。
理系志望のくせに数学が苦手でプログラミングにも興味があったが今となっては時代遅れの分野でキャリアの大半を過ごしてしまった。
これが30年前にあったらどんなに良かっただろうと思うと同時に、これほど素晴らしい技術に触れることが出来て幸せだと思う。
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##### あなた:
###### ChatGPT:
では、**Chapter1_ver2.ipynb** の内容に沿って、
「僕」と「彼女たち」で展開する**数学ガール風Jupyter Notebook入門**、始めていきましょう。
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### 【登場人物】
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## 第1章：Python と Jupyter Notebook の世界へ
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「わぁ、ここがJupyter Notebookかぁ！まるでノートみたいに、コードと文章が一緒に書けるんだね！」
「うん。でも最初は何から手を付けていいか……。とりあえず、上のセルに `print("Hello, Jupyter!")` って書いてあったから、やってみようかな」
「Shiftを押しながらEnter、で実行……あっ、ちゃんと下に表示された！」
「その通り。Jupyter Notebook では、**1つのセルに Python のコードを書いて、`Shift + Enter` で実行**するの。結果はすぐ下に表示されるから、試行錯誤がしやすいわ」
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### セルの種類を変えてみよう
「さっきのは 'Code' セルだったけど、説明文も書けるんだよね？」
「そう、**セルを 'Markdown' にすると、文章や数式が書ける**の。例えば、次のように」
`# これはタイトル これは文章です。**太字**や *イタリック* も書けます。 数式も書けるよ：$y = ax^2 + bx + c$`
「Markdown のセルも `Shift + Enter` で表示モードに変わるよ。まるでノートの見出しみたい！」
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「じゃあ次は、Python で計算してみようかな。2 + 3 * 4 …っと」
`2 + 3 * 4`
「答えは14か〜！Pythonは**かけ算（*）が足し算（+）より先に計算される**んだね！」
「そう、**演算の優先順位**は数学と同じ。`()` を使って制御もできるわ」
`(2 + 3) * 4`
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### 小さなまとめ
「Jupyter Notebook の基本操作、整理しておくわね」
| 操作 | キー操作 |
| --- | --- |
| セルの実行 | Shift + Enter |
| 新しいセルを上に追加 | A（コマンドモード） |
| 新しいセルを下に追加 | B（コマンドモード） |
| Markdownセルに変更 | M |
| Codeセルに変更 | Y |
「次は `import` して、グラフ描いてみたいなー！」
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次は **データ分析に欠かせないライブラリの読み込み** や、`numpy` / `pandas` の世界に入っていくのが第1章の流れです。
一緒に続き、進めてみますか？
> アプリ内のデータかバックアップしたのを自分でダウンロードしてテキスト化する方法ないかなあ／できたわ。設定→位置→タイムライン→タイムラインのエクスポートでjson化可能。あとは誰かが処理系を作るだけだ！
https://b.hatena.ne.jp/entry/4766225990155446401/comment/punychan
これを使えばXXXX-XX-XX.kml 形式で日付別のタイムラインデータを出力できる(ChatGPT製)。
KMLファイルはGoogle Earth Proなどで開くことが可能で、ビジュアルとして行動履歴を見ることができる。
ただ、以前GoogleMapsタイムラインが吐いていたKMLではPlacemarkという項目に直接建物名などが書かれていたが、現在出力されているjsonではplaceIdというものに変更されていて具体的な名前がわからない。
placeIdを実際の建物名などに変換するにはGoogle Maps API の Place Details APIを使うしかないようだが、膨大なリクエスト(有料)をしなければならず非現実的。
もともと欧州のプライバシー関係の規制のせいでGoogleのサーバ上でのタイムライン履歴が行われなくなったのが今回の問題の起点。
ユーザーの自由を尊重するなら、個人が行動履歴を自己管理する自由ももっと尊重してもらいたいものだな、と思った。
import json
import os
from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring
from xml.dom.minidom import parseString
with open("タイムライン.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
output_folder = "kml_output"
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# `semanticSegments` に移動データが含まれている
if "semanticSegments" in data:
date_segments = {} # 日付ごとにデータをまとめる辞書
for segment in data["semanticSegments"]:
# `startTime` から日付部分（YYYY-MM-DD）を抽出
if "startTime" in segment:
date = segment["startTime"].split("T")[0]
date_segments[date].append(segment)
for date, segments in date_segments.items():
kml = Element("kml", xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2")
document = SubElement(kml, "Document")
for segment in segments:
for point in segment["timelinePath"]:
coords = point["point"].replace("°", "") # 度記号を削除
time = point.get("time", "Unknown Time")
# Placemarkを作成
placemark = SubElement(document, "Placemark")
# タイムスタンプ
timestamp = SubElement(placemark, "TimeStamp")
when = SubElement(timestamp, "when")
# 座標
point_element = SubElement(placemark, "Point")
coordinates = SubElement(point_element, "coordinates")
lat, lon = coords.split(", ")
coordinates.text = f"{lon},{lat},0" # KML形式: lon,lat,alt
kml_str = tostring(kml, encoding="utf-8")
formatted_kml = parseString(kml_str).toprettyxml(indent=" ")
kml_filename = os.path.join(output_folder, f"{date}.kml")
with open(kml_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
製品Aと製品Bの両方を生産することを前提とした線形計画法の問題設定を考える。
2x_A + x_B \leq 100
3x_A + 2x_B \leq 180
x_A \geq 10
x_B \geq 5
x_A, x_B \geq 0
ここで、x_A は製品Aの生産量、x_B は製品Bの生産量。最小生産量を設定することで、両方の製品を必ず生産するようにする。
from scipy.optimize import linprog # 目的関数の係数（利益は最大化したいため、符号を反転） c = [-50, -30] # 制約条件の係数 A = [ [2, 1], # 労働力の制約 [3, 2] # 原材料の制約 ] # 制約条件の右辺 b = [100, 180] # 最小生産量制約を追加（これらは不等式として扱われるため、逆に設定） A_eq = [ [1, 0], # 製品Aの最小生産量制約 [0, 1] # 製品Bの最小生産量制約 ] b_eq = [10, 5] # 最小生産量 # 各変数の非負制約を設定 bounds = [(10, None), (5, None)] # 最小値を設定 # 線形計画問題を解く result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs') # 結果の表示 if result.success: print(f'Optimal value (最大利益): {-result.fun}') print(f'x_A (製品Aの生産量): {result.x[0]}') print(f'x_B (製品Bの生産量): {result.x[1]}') else: print("最適解が見つかりませんでした。")
