OfficeをPythonで(3)
Excelドキュメントの場合 其の3
(ヘッダーとフッター)
どもです。
前回、前々回とPythonとopenpyxlを使ってMicrosoft OfficeのExcelをいじる方法を紹介しました。
そして今回も、引き続きPythonとopenpyxlを使ってMicrosof ...
OfficeをPythonで(2)
Excelドキュメントの場合 其の2
どもです。
今回も前回のエントリに続き、Pythonとopenpyxlを使ってMicrosoft OfficeのExcelをいじってみます。
なお、今回の「いじってみる」内容は以下の通りです。
ページレイ ...OfficeをPythonで(1)
Excelドキュメントの場合
どもです。
最近、Microsoft OfiiceのExcelを使っていて、とあることが気になるようになり始めました。
それは…
ファイルを開いたときに表示されるシート、セルの位置、倍率、表示形式がバラ ...
単体テストの効率化を考える(15)
単体テスト設計書の再考
どもです。
以前投稿した単体テストの効率化を考える(8)で、単体テストの設計書としてのデシジョンテーブルの例を紹介しました。
しかし最近、実際にデシジョンテーブルを作成していて、「コレ、使いにくいな…」と感じること ...
単体テストの効率化を考える(14)
google testのGUI
どもです。
今回は、シンプルに「作成したツールの紹介」です。
1. google_test_gui今回のエントリで紹介するツールの名前です。
その名前の通り、「google test」を使用して実装され ...
機械学習に挑戦(4)
NNCの学習結果をC/C++で使ってみる
(NNPの場合)
どもです。
前回のエントリで、NNCで学習結果のモデルを「NNB(NNabla C Runtime file format)」形式でエクスポートし、そのコードを使用してC/C++のアプリケーションを実装してみました。
機械学習に挑戦(4)
NNCの学習結果をC/C++で使ってみる
どもです。
前回のエントリで、画像が「『0』～『9』のどの数字か」を判別してみました。
こうなってくると次は、この学習結果を使用して、任意の画像を判別してみたくなるのが「エンジニアの性」であると思います。
そこ ...
機械学習に挑戦(3)
NNCで0～9までの数字を判別してみた
どもです。
前回のエントリで、NNCに予め含まれているサンプルプロジェクトを用いて画像が「『4』か『9』か」を判別してみました。
そこで今回は、これを少しだけ発展させて、画像が「『0』～『9』のどの数字か」を判別してみ ...
機械学習に挑戦(2)
NNCのサンプルプロジェクトを動かしてみた
どもです。
今回のエントリは、NNCをWindows PCにインストールする内容の続きです。
前回のエントリまでで、NNCのインストールは完了しています。
本エントリではその続きとして、NNCに含まれている ...
C/C++で実装したDLLをC#から呼び出す(2)
エラーについて
どもです。
前回のエントリにて、C#で実装されたプログラムからC/C++で実装された「任意の」DLLをロードする方法について書きました。
その中で、アプリケーションとDLLのプラットフォームを一致指せておく必要があると ...