データ実行防止でpdfが印刷できない
という問題が発生しました。
プリンタはCanonのLB3200です。
ぐぐって原因をさぐってみたら
いろいろでてきたのですが、
僕の場合は
"ドライバの更新をしてなかったこと"
でしたー…
ということでCanonの以下のページ
http://cweb.canon.jp/drv-upd/lasershot/3200-w2kxp.html
http://cweb.canon.jp/e-support/faq/answer/lbp/44693-1.html
を参考にして解決。
危ない危ないはまるところだった…
でもまぁ印刷してもまっくろなんですけどね…
これはトナーの交換で直ると信じています…
では！
プリンタはCanonのLB3200です。
ぐぐって原因をさぐってみたら
いろいろでてきたのですが、
僕の場合は
"ドライバの更新をしてなかったこと"
でしたー…
ということでCanonの以下のページ
http://cweb.canon.jp/drv-upd/lasershot/3200-w2kxp.html
http://cweb.canon.jp/e-support/faq/answer/lbp/44693-1.html
を参考にして解決。
危ない危ないはまるところだった…
でもまぁ印刷してもまっくろなんですけどね…
これはトナーの交換で直ると信じています…
では！
emacs
emacsでJavaを書くときに面倒なのがimport
なのでこれを自動補完してくれるっぽいJDEEってのを
入れたくなって今日がんばった
結論を言おう
できませんでした…
いろんなサイトを徘徊しましたが、全部だめでした。
おそらく僕のせいなんでしょうけどね。
でもこれがないとEclipseにかなわないので、
がんばって模索してみようと思います。
はぁ…疲れた…
なのでこれを自動補完してくれるっぽいJDEEってのを
入れたくなって今日がんばった
結論を言おう
できませんでした…
いろんなサイトを徘徊しましたが、全部だめでした。
おそらく僕のせいなんでしょうけどね。
でもこれがないとEclipseにかなわないので、
がんばって模索してみようと思います。
はぁ…疲れた…
雑記 Java, Python
こんばんは。
最近ずっとPythonで数値計算的なことをしてたのですが、
研究室でJavaを使うっぽいので復習しようとしたらびっくり。
めちゃめちゃ忘れている…
System.out.printlnとかも忘れていた…笑
echoとかprintとか書いてました（PHPの汚染
ということで復習中なのですが、
僕の研究室はいわゆるNLPなのでPythonの方が書くのは簡単そうですよね。
そしてエディタはemacsなので研究が始まるまでに
いろいろと慣れねばならないことがたくさんあります。
emacsってカスタマイズ性がはんぱないですが、
初心者にはちときついです…
基本的な復習が終わったらCollectionの使い方を理解しないとなぁ。
でもなによりしないといけないのは、院試の勉強なんですけどね…
いやぁ受かる気がしない…
というわけでさようなら。
最近ずっとPythonで数値計算的なことをしてたのですが、
研究室でJavaを使うっぽいので復習しようとしたらびっくり。
めちゃめちゃ忘れている…
System.out.printlnとかも忘れていた…笑
echoとかprintとか書いてました（PHPの汚染
ということで復習中なのですが、
僕の研究室はいわゆるNLPなのでPythonの方が書くのは簡単そうですよね。
そしてエディタはemacsなので研究が始まるまでに
いろいろと慣れねばならないことがたくさんあります。
emacsってカスタマイズ性がはんぱないですが、
初心者にはちときついです…
基本的な復習が終わったらCollectionの使い方を理解しないとなぁ。
でもなによりしないといけないのは、院試の勉強なんですけどね…
いやぁ受かる気がしない…
というわけでさようなら。
Pythonでマルコフモデルを作る
・marcov.py
ソースは上記↑
情報理論で出てきたマルコフモデルというのを
実装できないか？と思い、作ってみた。
ことの発端は演習問題を解いているときに
ものすごく計算が大変だったからだ
1重マルコフならまだいいが、
2重マルコフ、3重マルコフとなってくると
少し計算が大変だ。
院試には単純マルコフモデルくらいしかでないとは思うが
興味があったので作ってみた。
さて、マルコフモデルが与えられている問題を考えるとする。
このプログラムは
・定常分布
・エントロピー(極限エントロピー)
・n次のエントロピー
・各種確率
を求めることができる。
Pythonにあまり慣れていないので、なかなか苦労した。
解説は後日にしたいが、ひとつだけ言いたいことがある。
pythonでは
pというリストをコピーしたいときに
q = p
としても、これはコピーではなく参照である。
で、ぐぐってみたら
q = p[:]
にすればいいって書いてあったので実行したが
これも参照である。
さらにぐぐってみたらdeepcopyという関数があるらしいので使ってみた
from copy import deepcopy
q = deepcopy(p)
これで解決である。
では、もうひとつ（笑
2進パターンを発生させたいことは結構ある。
例えばP(000)~P(111)までの確率を全部知りたいとする。
その時000~111までの8個のパターンを生成しなければならない。
これをどうするか。この時のnを3とする。（n=2なら00~11、n=1なら0~1
0と1という文字列を連結していくというやり方もあるのかもしれないが
nが変化すると複雑である。
そこで10進数を2進数に変換するやり方を使ってみた。
以下の関数はnに応じたビットパターンのリストを返す関数である。
まず0~nまで1刻みのリストを作る。（これがx
そしてその要素を1つずつ取り出し、
2進数に変換する。上記formatの部分
これでcに2進数が入るが、01などは1になってしまっている。
そこで0を埋める工夫をしている。
まぁなかなか無駄があるのかもしれないがとりあえずはこれで対応した。
ちなみにこれもmarcov.pyで使っている。
というわけで、一応これで完成かな。
つかれたー
ソースは上記↑
情報理論で出てきたマルコフモデルというのを
実装できないか？と思い、作ってみた。
ことの発端は演習問題を解いているときに
ものすごく計算が大変だったからだ
1重マルコフならまだいいが、
2重マルコフ、3重マルコフとなってくると
少し計算が大変だ。
院試には単純マルコフモデルくらいしかでないとは思うが
興味があったので作ってみた。
さて、マルコフモデルが与えられている問題を考えるとする。
このプログラムは
・定常分布
・エントロピー(極限エントロピー)
・n次のエントロピー
・各種確率
を求めることができる。
Pythonにあまり慣れていないので、なかなか苦労した。
解説は後日にしたいが、ひとつだけ言いたいことがある。
pythonでは
pというリストをコピーしたいときに
q = p
としても、これはコピーではなく参照である。
で、ぐぐってみたら
q = p[:]
にすればいいって書いてあったので実行したが
これも参照である。
さらにぐぐってみたらdeepcopyという関数があるらしいので使ってみた
from copy import deepcopy
q = deepcopy(p)
これで解決である。
では、もうひとつ（笑
2進パターンを発生させたいことは結構ある。
例えばP(000)~P(111)までの確率を全部知りたいとする。
その時000~111までの8個のパターンを生成しなければならない。
これをどうするか。この時のnを3とする。（n=2なら00~11、n=1なら0~1
0と1という文字列を連結していくというやり方もあるのかもしれないが
nが変化すると複雑である。
そこで10進数を2進数に変換するやり方を使ってみた。
以下の関数はnに応じたビットパターンのリストを返す関数である。
def binary(self, n):#2進パターンを生成する関数
v = []
x = range(0, 2**n)
for i in x:
c = format(i, 'b')
a = n - len(c)
c2 = ''
while a > 0:
c2 = c2 + '0'
a = a-1
c = c2 + c
v.append(c)
return v
まず0~nまで1刻みのリストを作る。（これがx
そしてその要素を1つずつ取り出し、
2進数に変換する。上記formatの部分
これでcに2進数が入るが、01などは1になってしまっている。
そこで0を埋める工夫をしている。
まぁなかなか無駄があるのかもしれないがとりあえずはこれで対応した。
ちなみにこれもmarcov.pyで使っている。
というわけで、一応これで完成かな。
つかれたー
Spring Vacationを振りかえって
なぜか英語で書きましたが…
もうすぐ春休みが終わるので、振りかえってみようという記事です。
勉強した内容、または勉強している内容は以下です。
・確率統計
・情報理論
・言語理論
・微分積分
・英語
特に英語はTOEICがありましたからね…
いやぁ今回のは難しかった…
振りかえってみると、春休み後半からやり始めた感じでしたね。
前半は謎の体調不良で全然やってませんでした。
あとやらないといけないのは以下ですかね。
・ブール代数
・線形代数
・複素関数論
・微分方程式
趣味でやりたいのは
・統計的機械学習
・数値計算(計算機を用いた)
まさに山積み…
今年度も忙しくなりそうです。
個人的に微分積分はつらいですね。
高校レベルの数学も解けなくなってました。
英語は今は起きたらDUOをやっています。
そして、読み物として離散数学系の本を読んでいます。
本当に考え方の勉強になります。
最近本しか読んでませんね。
というわけでこんな感じで今年度もがんばります。
もうすぐ春休みが終わるので、振りかえってみようという記事です。
勉強した内容、または勉強している内容は以下です。
・確率統計
・情報理論
・言語理論
・微分積分
・英語
特に英語はTOEICがありましたからね…
いやぁ今回のは難しかった…
振りかえってみると、春休み後半からやり始めた感じでしたね。
前半は謎の体調不良で全然やってませんでした。
あとやらないといけないのは以下ですかね。
・ブール代数
・線形代数
・複素関数論
・微分方程式
趣味でやりたいのは
・統計的機械学習
・数値計算(計算機を用いた)
まさに山積み…
今年度も忙しくなりそうです。
個人的に微分積分はつらいですね。
高校レベルの数学も解けなくなってました。
英語は今は起きたらDUOをやっています。
そして、読み物として離散数学系の本を読んでいます。
本当に考え方の勉強になります。
最近本しか読んでませんね。
というわけでこんな感じで今年度もがんばります。