はてなブログでJavaScriptが使えるというのを知ったので、自分でためしてみました。
コードは、ブラウザでこのページのソースを表示させれば確認できます。
FireFoxをお使いであれば、表示しているページ上のどこかで右クリック→ページのソースの表示をクリックすると、ソースが表示されます。
今回はcanvasを使用してみました。
以下に緑の四角が3つ描画されます。
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はてなブログでJavaScriptが使えるというのを知ったので、自分でためしてみました。
コードは、ブラウザでこのページのソースを表示させれば確認できます。
FireFoxをお使いであれば、表示しているページ上のどこかで右クリック→ページのソースの表示をクリックすると、ソースが表示されます。
今回はcanvasを使用してみました。
以下に緑の四角が3つ描画されます。
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はてなブログでJavaScriptが使えるというのを知ったので、自分でためしてみました。
コードはブラウザでこのページのソースを表示させれば確認できます。
FireFoxをお使いであれば、表示しているページ上のどこかで右クリック→ページのソースの表示をクリックください。
加速度センサ搭載のデバイス(携帯電話)かつブラウザが対応していれば、以下に加速度が表示されます。
x方向の加速度:
y方向の加速度:
z方向の加速度:
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はてなブログでJavaScriptが使えるというのを知ったので、自分でためしてみました。今回は以下のサイトを参考にしました。
コードはブラウザでこのページのソースを表示させれば確認できます。
FireFoxをお使いであれば、表示しているページ上のどこかで右クリック→ページのソースの表示をクリックください。
以下のボタンを押すと、現在位置が表示されます。
対応ブラウザの場合、あなたの位置情報を取得してもいいか、という確認が表示されるので許可すると結果が表示されます。
→結果→
latitude:
longitude:
accuracy:
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はてなブログでJavaScriptが使えるというのを以下のサイトで知ったので、自分でためしてみました。
コードはブラウザでこのページのソースを表示させれば確認できます。
FireFoxをお使いであれば、表示しているページ上のどこかで右クリック→ページのソースの表示をクリックください。
以下に数値を入れると足し算の結果が表示されます。
+ =
以下のボタンを押すと、右側に文字が表示されます。
→結果→
はてなブログの仕様なのか、一部のhtmlは自動で修正されてしまうため、書き方に工夫が必要かもしれません。
alertの表示は今のところ、うまくいってないです。
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今回、インタラクティブウィンドウでIronPythonを使ってみました。
事前にIronPythonのインストールが必要です。
インストールについては以下の記事を参照ください。
今回のコードは以下を参照しています。
文字列を出力させるためには以下のようにします。
コンソール(>>>)にfrom ~ import ~として、Consle.Write("test")と入力すると結果が次の行に出力されます。
以下のようにすると、メッセージボックスを表示させることができます。
*IronPythonは日本語のコメントアウトが入っているとエラーで実行できません。
結果は以下の通りです。
上記のウィンドウを閉じると、以下のようにDialogResultが出力されます。
参考・参照リンク:
開発環境: Visual Studio Community 2019
OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909
使用言語:IronPython2.7 (32bit)
パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB
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今回、IronPythonを使ってC#のpublicなメソッドの実行をしてみました。
事前にIronPythonのインストールが必要です。
インストールについては以下の記事を参照ください。
C#側のコードと画面は以下の通りです。
上記コードに含まれるpublic void SetMessageをPython側から実行してみます。
textBox1が画面中央の白い部分になります。
python側のコードは以下の通りです。
実行結果は以下の通りです。
無事、publicなメソッドは実行できましたが、なぜかタイトルバーの色が変わっいるのに気づきました。
理由が不明なので、わかったらまたまとめてみようと思います。
参考・参照リンク:
開発環境: Visual Studio Community 2019
OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909
使用言語:IronPython2.7 (32bit)
パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB
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今回は、以下の本(p22-)とサイトを参考に、Visual Studioで勾配下降法によるパラメータの最適化を試してみました。
プログラムの背後にある考え方や数式は本を参照ください。
ここでは、上記のサイトで紹介されたなるべくLow-level APIでTensorFlowを実行する際に引っかかった点だけ記載します。
・求められた近似曲線を描くコードに記載されているmodel, train_t
→上記サイトの4次の近似曲線のパラメータを求める, 近似曲線付きのグラフを描く
のコードを1つのモジュールにまとめるか、4次の近似曲線のパラメータを求めるのコードを書いたモジュールから"from ~ import ~"を使ってオブジェクトを参照する必要がありました。
→このあたりはpythonの基本の使い方かとおもうので、python初心者の私としては勉強になりました。
・plt.show()がない。
→Visual Studioではこれがないとプロットが表示されませんでした。
実行結果は以下の通りです。
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