RL_tutorial
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- そう あると
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12 )! " = $ % & ' "(& &*+ = ' " + %' "(- + %. ' "(. + γ γ=0! " = $ " γ=0.9! " = $ " + 0.9$ " $ "+, +
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29 ! " #, % #! " #, % # + (( + #,- +. max 2 3! " #,-, % 4! " #, % # ) " #$% + '((* #$%, argmax 1 2( * #$%, 3; 5 #, 5 # 6 )
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44 git clone cd gym // pip install e. // pip install e.[all]
45 import gym env = gym.make( CartPole-v0 ) env.reset() // env.render() //
46 import gym env = gym.make( CartPole-v0 ) env.reset() // for _ in range(1000): env.render() action = env.action_space.sample() // env.step(action) //
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51 import chainer import chainer.functions as F import chainer.links as L import chainerrl import gym import numpy as np
52 env = gym.make('cartpole-v0 ) print("observation space : {}".format(env.observation_space)) print("action space : {}".format(env.action_space)) obs = env.reset() env.render() print( observation : {}.format(obs)) observation space : Box(4,) action space : Discrete(2) observation : [ ]
53 class QFunction(chainer.Chain): def init (self, obs_size, n_actions, n_hidden_channels=50): # For Python 2.* super(qfunction, self). init ( # For Python 3.* super(self). init ( l0=l.linear(obs_size, n_hidden_channels), l1=l.linear(n_hidden_channels,n_hidden_channels), l2=l.linear(n_hidden_channels, n_actions)) def call (self, x): h = F.tanh(self.l0(x)) h = F.tanh(self.l1(h)) return chainerrl.action_value.discreteactionvalue(self.l2(h)) obs_size = env.observation_space.shape[0] n_actions = env.action_space.n q_func = QFunction(obs_size, n_actions) # GPU q_func.to_gpu(0)
54 # optimizer = chainer.optimizers.adam(eps=1e-2) optimizer.setup(q_func) # gamma = 0.95 # epsilon greedy explorer = chainerrl.explorers.constantepsilongreedy( epsilon=0.3, random_action_func=env.action_space.sample) # experience replay replay_buffer = chainerrl.replay_buffer.replaybuffer(capacity = 10**6) phi = lambda x:x.astype(np.float32, copy=false) agent = chainerrl.agents.dqn( q_func, optimizer, replay_buffer, gamma, explorer, replay_start_size=500, update_interval=1, target_update_interval=100, phi=phi)
55 for i in range(1, ): obs = env.reset() reward = 0 done = False R = 0 t = 0 while not done and t < 200: env.render() action = agent.act_and_train(obs.astype(np.float32), reward) obs, reward, done, _ = env.step(action) R += reward t += 1 agent.stop_episode_and_train(obs, reward, done) # agent.save( filename )
56 for i in range(10): obs = env.reset() done = False R = 0 t = 0 while not done and t < 200: env.render() action = agent.act(obs.astype(np.float32)) obs, r, done, _ = env.step(action) R += r t += 1 print('test episode:', i, 'R:', R) agent.stop_episode()
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(10) (2) ( ) ohsaki@kwansei.ac.jp 8 (2) 1 8.1.............................. 1 8.2 mobility.fixed.......................... 2 8.3 mobility.randomwalk...................... 7 8.4 mobility.randomwaypoint...................
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103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 Episode 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 v 136 137 138 139 140 Episode 141 142 143 144 145 146 147 148
Python @HACHINONE 10 1 V Python 2014 2 : L[i] # -*- coding: utf-8 -*- def search(l, e): """L をリスト e をオブジェクトとする L に e が含まれていれば True そうでなければ False を返す """ for i in range(len(l)): if L[i] == e: return True
Python Speed Learning
Python Speed Learning 1 / 76 Python 2 1 $ python 1 >>> 1 + 2 2 3 2 / 76 print : 1 print : ( ) 3 / 76 print : 1 print 1 2 print hello 3 print 1+2 4 print 7/3 5 print abs(-5*4) 4 / 76 print : 1 print 1 2
PYTHON 資料 電脳梁山泊烏賊塾 PYTHON 入門 ゲームプログラミング スプライトの衝突判定 スプライトの衝突判定 スプライトの衝突判定の例として インベーダーゲームのコードを 下記に示す PYTHON3 #coding: utf-8 import pygame from pygame.lo
PYTHON 入門 ゲームプログラミング スプライトの衝突判定 スプライトの衝突判定 スプライトの衝突判定の例として インベーダーゲームのコードを 下記に示す #coding: utf-8 import pygame from pygame.locals import * import os import sys SCR_RECT = Rect(0, 0, 640, 480) def main():
平成20年5月 協会創立50年の歩み 海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘
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4 5 6 7 + 8 = ++ 9 + + + + ++ 10 + + 11 12 WS LC VA L WS = LC VA = LC L L VA = LC L VA L 13 i LC VA WS WS = LC = VA LC VA VA = VA α WS α = VA VA i WS = LC VA i t t+1 14 WS = α WS + WS α WS = WS WS WS =
研究紀要 第５号
3 4 5 6 7 8 a s d f a 9 10 s d a 11 12 s d f g 13 h j a d s 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 a 35 s 36 a 37 s 38 a 39 s 40 a 41 s d 42 f 43 44 46 47 48 49 50 a s d as d 51
第86回日本感染症学会総会学術集会後抄録（II）
χ μ μ μ μ β β μ μ μ μ β μ μ μ β β β α β β β λ Ι β μ μ β Δ Δ Δ Δ Δ μ μ α φ φ φ α γ φ φ γ φ φ γ γδ φ γδ γ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ α γ γ γ α α α α α γ γ γ γ γ γ γ α γ α γ γ μ μ κ κ α α α β α
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知能システム論 1 (3) 2009.4.21 情報システム学研究科情報メディアシステム学専攻知能システム学講座末廣尚士 - 講義資料の HP http://www.taka.is.uec.ac.jp/ から右のメニューの class をクリック または http://www.taka.is.uec.ac.jp/class200 9/class2009.html を直接入力 2. Python 入門
cards.gif from Tkinter import * root = Tk() c0 = Canvas(root, width = 400, height = 300) c0.pack() image_data = PhotoImage(file = c1.gif ) c0.create_i
(Python ) Python Python 2 1. 2 2. 52 3. A, K, Q, J, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2 4. 13 5. 6. 7. 8. 9. 13 10. 11. 12. Python http://www.jftz.com/cards/ 1 cards.gif from Tkinter import * root = Tk() c0 = Canvas(root,
-1 - -2 - -3 - -4-2000 -5 - -6 - -7 - -8 - -9 - - 10 - -11-60 200 2,000 1980 24-12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - 1998 '98 593'98.4. 604'99.3. 1998 '98.10.10 11 80 '98.11. 81'99.3. 49 '98.11. 50
:56 1 (Forward kinematics) (Global frame) G r = (X, Y, Z) (Local frame) L r = (x, y, z) 1 X Y, Z X Y, Z 1 ( ) ( ) 1.2 (Joint rotati
2013.09.21 17:56 1 (Forward kinematics) 1.1 2 (Global frame) G r (X, Y, Z) (Local frame) L r (x, y, z) 1 X Y, Z X Y, Z 1 ( ) ( ) 1.2 (Joint rotation) 3 P G r, L r G r L r Z α : G r Q L Z,α r (1) 1 G r
from Tkinter import * root = Tk() c0 = Canvas(root, width = 400, height = 300) c0.pack() image_data = PhotoImage(file = c1.gif ) c0.create_image(200,
(Python ) Python Python 2 1. 2 2. 52 3. A, K, Q, J, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2 4. 13 5. 6. 7. 8. 9. 13 10. 11. 12. Python.gif 1 from Tkinter import * root = Tk() c0 = Canvas(root, width = 400, height =
In [5]: soup.tbody Out[5]: <tbody> <tr> <th><label for=""> </label></th> <td> </td> <td><input checked="checked" class="input-label-horizontal" id="se
![In [5]: soup.tbody Out[5]: <tbody> <tr> <th><label for=> </label></th> <td> </td> <td><input checked=checked class=input-label-horizontal id=se](/thumbs/72/67955547.jpg "In [5]: soup.tbody Out[5]: <tbody> <tr> <th><label for=> </label></th> <td> </td> <td><input checked=checked class=input-label-horizontal id=se")
IPC JPlatpat Chrome cntl + Source Code cd ' 20170101.html' In [1]: from bs4 import BeautifulSoup 20170101 In [2]: html = open('shimazu_2017.html') soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") In [3]: type(soup)
Python Speed Learning
Python Speed Learning 1 / 89 1 2 3 4 (import) 5 6 7 (for) (if) 8 9 10 ( ) 11 12 for 13 2 / 89 Contents 1 2 3 4 (import) 5 6 7 (for) (if) 8 9 10 ( ) 11 12 for 13 3 / 89 (def) (for) (if) etc. 1 4 / 89 Jupyter
Jupiter User Guide 1.0.2 30 3 16 Jupiter Genius[2] Genius Jupiter Jupiter Stacked Alternating Offers Protocol(SAOP)[1] Jupiter 1 Genius Jupiter 1 Jupiter 2 Jupiter 3 1 1 2 4 1 Jupiter 5 1.1..............................
IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-GI-35 No /3/9 StarCraft AI Deep Q-Network StarCraft: BroodWar Blizzard Entertainment AI Competition AI Convo
StarCraft AI Deep Q-Network StarCraft: BroodWar Blizzard Entertainment AI Competition AI Convolutional Neural Network(CNN) Q Deep Q-Network(DQN) CNN DQN,,, 1. StarCraft: Brood War *1 Blizzard Entertainment
¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°±é½¬I Exercise on Programming I [1zh] ` `%%%`#`&12_`__~~~ alse
![¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°±é½¬I Exercise on Programming I [1zh] ` `%%%`#`&12_`__~~~ alse](/thumbs/97/134738565.jpg "¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°±é½¬I Exercise on Programming I [1zh] ` `%%%`#`&12_`__~~~ alse")
I Exercise on Programming I http://bit.ly/oitprog1 1, 2 of 14 ( RD S ) I 1, 2 of 14 1 / 44 Ruby Ruby ( RD S ) I 1, 2 of 14 2 / 44 7 5 9 2 9 3 3 2 6 5 1 3 2 5 6 4 7 8 4 5 2 7 9 6 4 7 1 3 ( RD S ) I 1, 2
デュアルウェア講習会課題 5 会津大学講習会 簡単な IoT を作成 2018 The University of Aizu
会津大学講習会 簡単な IoT を作成 2018 The University of Aizu 目次 1 課題... 1 1.1 課題説明... 1 課題 5-1... 1 課題 5-2... 1 2 Google API... 2 2.1 Gmail API とは... 2 2.2 Gmail API 設定... 2 Google アカウント作成... 2 Google Developers Console
離散数理工学 第 2回 数え上げの基礎：漸化式の立て方
2 okamotoy@uec.ac.jp 2015 10 20 2015 10 18 15:29 ( ) (2) 2015 10 20 1 / 45 ( ) 1 (10/6) ( ) (10/13) 2 (10/20) 3 ( ) (10/27) (11/3) 4 ( ) (11/10) 5 (11/17) 6 (11/24) 7 (12/1) 8 (12/8) ( ) (2) 2015 10 20
8-7th
画像認識 人物検出を例に 特徴抽出 人らしさ を取り出す写像 特 徴 抽 出 画像認識 人物検出を例に 特徴抽出 人らしさ を取り出す写像 特 徴 抽 出 cifar10 一般物体認識のデータセット 物体カテゴリ10 各カテゴリ1000枚 画像サイズ32x32 http://www.cs.toronto.edu/ kriz/cifar.html 同ページからcifar10 python version
2015 I ( TA)
2015 I ( TA) Schrödinger PDE Python u(t, x) x t 2 u(x, t) = k u(t, x) t x2 k k = i h 2m Schrödinger h m 1 ψ(x, t) i h ( 1 ψ(x, t) = i h ) 2 ψ(x, t) t 2m x Cauchy x : x Fourier x x Fourier 2 u(x, t) = k
Visual Python, Numpy, Matplotlib
Visual Python, Numpy, Matplotlib 1 / 38 Contents 1 2 Visual Python 3 Numpy Scipy 4 Scipy 5 Matplotlib 2 / 38 Contents 1 2 Visual Python 3 Numpy Scipy 4 Scipy 5 Matplotlib 3 / 38 3 Visual Python: 3D Numpy,
Anaconda (2019/7/3)
Published on Research Center for Computational Science (https://ccportal.ims.ac.jp) Home > Anaconda3-2019.03 (2019/7/3) Anaconda3-2019.03 (2019/7/3) 1 利用方法 conda, anaconda に関する情報はウェブ上にたくさんありますので それらも参考にしてください
PowerPoint プレゼンテーション
3Q 3Q 3Q 3Q 7:00 014 7:30) 051 7:00) 20051 2005/ 051 9 20053 PS2&GC 2 2 2Max Heart 2 DVD 26 14,000 BOX BOX 15,000 26 5,000 DVD \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ 20052
離散数理工学 第 2回 数え上げの基礎：漸化式の立て方
2 okamotoy@uec.ac.jp 2014 10 21 2014 10 29 10:48 ( ) (2) 2014 10 21 1 / 44 ( ) 1 (10/7) ( ) (10/14) 2 (10/21) 3 ( ) (10/28) 4 ( ) (11/4) 5 (11/11) 6 (11/18) 7 (11/25) ( ) (2) 2014 10 21 2 / 44 ( ) 8 (12/2)
listings-ext
(6) Python (2) ( ) ohsaki@kwansei.ac.jp 5 Python (2) 1 5.1 (statement)........................... 1 5.2 (scope)......................... 11 5.3 (subroutine).................... 14 5 Python (2) Python 5.1
19 3!! (+) (>) (++) (+=) for while 3.1!! (20, 20) (1)(Blocks1.java) import javax.swing.japplet; import java.awt.graphics;
19 3!!...... (+) (>) (++) (+=) for while 3.1!! 3.1.1 50 20 20 5 (20, 20) 3.1.1 (1)(Blocks1.java) public class Blocks1 extends JApplet { public void paint(graphics g){ 5 g.drawrect( 20, 20, 50, 20); g.drawrect(
基礎から学ぶトラヒック理論 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.
基礎から学ぶトラヒック理論 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/085221 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. i +α 3 1 2 4 5 1 2 ii 3 4 5 6 7 8 9 9.3 2014 6 iii 1 1 2 5 2.1 5 2.2 7
第85 回日本感染症学会総会学術集会後抄録（III）
β β α α α µ µ µ µ α α α α γ αβ α γ α α γ α γ µ µ β β β β β β β β β µ β α µ µ µ β β µ µ µ µ µ µ γ γ γ γ γ γ µ α β γ β β µ µ µ µ µ β β µ β β µ α β β µ µµ β µ µ µ µ µ µ λ µ µ β µ µ µ µ µ µ µ µ
‘îŁñ›È−wfiÁŁÊ”À„±I --Tensorflow‡ð”g‡Á‡½fl»ŁÊ›ð’Í--
I Tensorflow 2018 10 31 ( ) ( ) Tensorflow 2018 10 31 ( ) 1 / 39 Tensorflow I Tensorflow Python Python(+Python Anaconda) Tensorflow Tensorflow 1 Anaconda Prompt 2 Anaconda Prompt (base) C:\Users\komori>conda
O1-1 O1-2 O1-3 O1-4 O1-5 O1-6
O1-1 O1-2 O1-3 O1-4 O1-5 O1-6 O1-7 O1-8 O1-9 O1-10 O1-11 O1-12 O1-13 O1-14 O1-15 O1-16 O1-17 O1-18 O1-19 O1-20 O1-21 O1-22 O1-23 O1-24 O1-25 O1-26 O1-27 O1-28 O1-29 O1-30 O1-31 O1-32 O1-33 O1-34 O1-35
スライド 1
(11-2) 2019.6.26 電気通信大学大学院情報理工学研究科末廣尚士 - 手先の軌道生成 ( 再掲 ) その都度, 逆運動学計算をするとは少し手間がかかる. 本当に必要か? 分割が小さければ, ニュートン ラフソン法で 収束 させる必要はないかもしれない. 2 - 直線軌道で分割する ( 再掲 ) 3 - 関節角の微少量をもとめる ( 再掲 ) 4 - 分解運動 ( 速度 ) 制御 ( 再掲
1 6/13 2 6/20 3 6/27 4 7/4 5 7/11 6 7/18 N 7 7/25 Warshall-Floyd, Bellman-Ford, Dijkstra TSP DP, 8/1 2 / 36
3 2016 6 27 1 / 36 1 6/13 2 6/20 3 6/27 4 7/4 5 7/11 6 7/18 N 7 7/25 Warshall-Floyd, Bellman-Ford, Dijkstra TSP DP, 8/1 2 / 36 1 2 3 3 / 36 4 / 36 os.urandom(n) n >>> import os >>> r = os.urandom(4) #
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知能システム論 1 (9) 2015.6.17 情報システム学研究科情報メディアシステム学専攻知能システム学講座末廣尚士 13. アームモデルの Python による表現 理想ロボット :ArmWithHand 構造は関係なし move: 手先や持った物を動かす ハンド :Hand open, close, width アームのリンクの計算 :Link set_jparam シリアルリンクアーム :LinkedArm
lifedesign_contest_No3
1 3 5 Apple Developer Program 5 AWS 8 Raspberry Pi 14 18 19 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "sns:createplatformendpoint" ], "Resource": [ ] ] #
or a 3-1a (0 b ) : max: a b a > b result a result b ( ) result Python : def max(a, b): if a > b: result = a else: result = b ret
4 2018.10.18 or 1 1.1 3-1a 3-1a (0 b ) : max: a b a > b result a result b result Python : def max(a, b): if a > b: result = a result = b return(result) : max2: a b result a b > result result b result 1
9 rbenv rbenv ruby 9.1 rbenv rbenv rbenv ruby ruby-build ruby 9.2 rbenv macos.bash_profile ~/.bash_profile ~/.bash_profile.bak $ touch ~/.bash_profile
9 rbenv rbenv ruby 9.1 rbenv rbenv rbenv ruby ruby-build ruby 9.2 rbenv macos.bash_profile ~/.bash_profile ~/.bash_profile.bak $ touch ~/.bash_profile $ cp -f ~/.bash_profile ~/.bash_profile.bak ~/.bash_profile
: Shift-Return evaluate 2.3 Sage? Shift-Return abs 2 abs? 2: abs 3: fac
Bulletin of JSSAC(2012) Vol. 18, No. 2, pp. 161-171 : Sage 1 Sage Mathematica Sage (William Stein) 2005 2 2006 2 UCSD Sage Days 1 Sage 1.0 4.7.2 1) Sage Maxima, R 2 Sage Firefox Internet Explorer Sage
RHEA key
2 $ cd RHEA $ git pull zsh $ for i in {009..049}; do curl -O https://raw.githubusercontent.com/akiraokumura/rhea-slides/master/photons/lat_photon_weekly_w${i} _p302_v001_extracted.root; done bash $ for
CuPy とは何か?
GTC Japan 2018 CuPy NumPy 互換 GPU ライブラリによる Python での高速計算 Preferred Networks 取締役最高技術責任者奥田遼介 okuta@preferred.jp CuPy とは何か? CuPy とは GPU を使って NumPy 互換の機能を提供するライブラリ import numpy as np X_cpu = np.zeros((10,))
piyo0705B.rtfd
if?:!k&r, p.51" if (a > b) z = a; else z = b; if?:!k&r, p.51" z = (a > b)? a : b; /* z = max(a, b) */ It should be noted that the conditional expression is indeed an expression,...if if def my_max(a, b):
第86回日本感染症学会総会学術集会後抄録（I）
κ κ κ κ κ κ μ μ β β β γ α α β β γ α β α α α γ α β β γ μ β β μ μ α ββ β β β β β β β β β β β β β β β β β β γ β μ μ μ μμ μ μ μ μ β β μ μ μ μ μ μ μ μ μ μ μ μ μ μ β
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 40% 2000 11 12 13 o o o o o o v v o v v v o v o v o o o o o o o o o o o o v o o o o o v o o v o o v v o o v o o v o o v o o o o o v o o o o o o o o o v 14 15 1980 16 17 18 19 20 8013%
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知能システム論 1 (12) 2013.6.26 情報システム学研究科情報メディアシステム学専攻知能システム学講座末廣尚士 - 自由な構造のシリアルアームを作る larm_w_hand_arm_sol.py arm6dof のうち以下の関数は関節数が 6 以上ならいくつでも使えるので larm_w_hand_arm_sol.py に移す solve() ready(), park() move()
Minsky の電力消費量の調査 (1) ディープラーニングデモプログラム (mnist) の実行デモプログラム 添付 1 CPU 実行 シングル GPU 実行 2GPU 実行での計算時間と電力消費量を比較した 〇計算時間 CPU 実行 シングル GPU 実行複数 GPU 実行 今回は 2GPU 計
IBM Minsky における 電力性能比検証報告書 (Deep Learning および HPC アプリケーション ) 2017 年 1 月 ビジュアルテクノロジー株式会社 Minsky の電力消費量の調査 (1) ディープラーニングデモプログラム (mnist) の実行デモプログラム 添付 1 CPU 実行 シングル GPU 実行 2GPU 実行での計算時間と電力消費量を比較した 〇計算時間 CPU
Visual Python, Numpy, Matplotlib
Visual Python, Numpy, Matplotlib 1 / 57 Contents 1 2 Visual Python 3 Numpy Scipy 4 Scipy 5 Matplotlib 2 / 57 Contents 1 2 Visual Python 3 Numpy Scipy 4 Scipy 5 Matplotlib 3 / 57 3 Visual Python: 3D Numpy,
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1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B12 2. 3. 4. 5. A0 A B f : A B 4 (i) f (ii) f (iii) C 2 g, h: C A f g = f h g = h (iv) C 2 g, h: B C g f = h f g = h 4 (1) (i) (iii) (2) (iii) (i) (3) (ii) (iv) (4)
Java演習(4) -- 変数と型 --
50 20 20 5 (20, 20) O 50 100 150 200 250 300 350 x (reserved 50 100 y 50 20 20 5 (20, 20) (1)(Blocks1.java) import javax.swing.japplet; import java.awt.graphics; (reserved public class Blocks1 extends
基礎数学I
I & II ii ii........... 22................. 25 12............... 28.................. 28.................... 31............. 32.................. 34 3 1 9.................... 1....................... 1............
永和システムマネジメント SP 安井力 東京支社 Python 勉強会実習資料 2005/12/28 この資料の使い方最初から順に試してください 初心者は 書かれたとおり入力して ほかにも似た例を試してみてください 初級者は 書かれたとおり入力して なぜそれで動くのか調べてください 中級者は 設問か
この資料の使い方最初から順に試してください 初心者は 書かれたとおり入力して ほかにも似た例を試してみてください 初級者は 書かれたとおり入力して なぜそれで動くのか調べてください 中級者は 設問から解答を考えてください 根性 問題も挑戦してください 上級者は 根性 問題も含めて この資料の改善をしてください 根性 問題は やる気と ( 多少の ) 知識がある人に挑戦して欲しいものです 1. 起動と実行
EnSight 10.1の新機能
EnSight の処理の自動化のためのテクニックのご紹介 CEI ソフトウェア株式会社 松野康幸 2016 年 11 月 4 日 本日の予定 EnSight の処理の自動化に向けて EnSight のコマンドでできること EnSight で利用できるコマンドの種類 コマンド ファイルの作り方 Python 形式のコマンドの作り方作成したコマンド ファイルの実行方法ユーザー定義ツールの作り方ユーザー定義ツールの使い方
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Emacs Ruby..
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Python C/C++ IPMU IRAF
Python C/C++ IPMU 2010 11 24IRAF Python Swig Numpy array Image Python 2.6.6 swig 1.3.40 numpy 1.5.0 pyfits 2.3 pyds9 1.1 svn co hjp://svn.scipy.org/svn/numpy/tags/1.5.0/doc/swig swig/numpy.i /usr/local/share/swig/1.3.40/python
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Python Matplotlib 2016 ver.0.06 matplotlib python 2 3 (ffmpeg ) Excel matplotlib matplotlib doc PDF 2,800 python matplotlib matplotlib matplotlib Gallery Matplotlib Examples 1 matplotlib 2 2 pyplot 2 2.1