to_np2d() # 構造化要素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3)) # 値を保持するために空の出力画像を作成 thin = np.zeros(img.shape,dtype='uint8') # 収縮処理が空のセットまたは最大になるまでループ max = 50 while (cv2.countNonZero(img)!=0): # 収縮処理 ...
全要素に対する演算 上でCUDAのコードをお見せした正方行列の足し算をElementwiseKernelで書いてみます。 このような簡単な演算なら、cupy.addや+で済むのですが、練習のためElementwiseKernelを使います。 mat_add.py import cupy as cp if __name__ == '__main__': X = cp.arange(9).reshap...
先ほどと同じように2つネストした次元2の括弧とその要素を区切るカンマを大きく表示しています。 スライスは、この大きく表示した括弧のリストが個々の要素で入れ替わることです。次元2の要素は2つなので、最初の方を抽出したリストと、2つ目のを抽出したリストと2つを作成することができま...
3番目のケースは実に不思議です。スタックに式を入れるメカニズムは前のケースと同じですが、この場合は一番上の3つの要素を入れ替えた後、さらに一番上の2つの要素を入れ替えます。 25 LOAD_CONST 1 (1) 28 LOAD_CONST 3 (2)
MDPの構成要素とその関係ExercisesMDPの実装 Day2: 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てるDay2's Goals行動評価の指標となる「価値」の定義を理解する 状態の「価値」を動的計画法で学習する手法と実装方法を理解する 「戦略」を動的計画法で学習する手法と実装方法を理解する モデルベースの手法と...
Fama と Macbeth によると、すべてのリスク要因に対するユニット エクスポージャーの経時的な予測プレミアムは、要素ごとに 1 回係数を平均することによって計算されます。 Python で Fama-Macbeth 回帰を実装する手順 2018年秋のFama-Macbethのライブラリ事情を反映したアップデートによると、...
この時点で、keys()関数を使って辞書からすべてのキーを分離し、リストに変換したことになります。最後に、リスト内の要素を表示するには、forループを使用しなければなりません。 values()メソッドはkeys()メソッドと同じように動作します。唯一の違いは、values()メソッドがキーの代わりにす...
MDPの構成要素とその関係ExercisesMDPの実装 Day2: 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てるDay2's Goals行動評価の指標となる「価値」の定義を理解する 状態の「価値」を動的計画法で学習する手法と実装方法を理解する 「戦略」を動的計画法で学習する手法と実装方法を理解する モデルベースの手法と...
html側に渡した変数の値によってWebページに表示する要素を変えます。 クエリストリングのnameパラメータの値に応じて、 ・kiyokiyoの場合は「スペシャルkiyokiyo神社」 ・それ以外(○○)の場合は「○○神社」 ・そもそもnameのクエリストリングが無い場合は「ただの神社」 と表示させたいと...
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