This is basically an implementation of this "Image Analogies" paper, In our case, we use feature maps from VGG16. The patch matching and blending is inspired by the method described in "Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis". Effects similar to that paper can be achieved by turning off the analogy loss (or leave it on!) --analogy-w=0 and turning on th
GitHubのトレンドリポジトリを眺めてたら面白そうなのを見つけました。 jonathanslenders/python-prompt-toolkit · GitHub prompt_toolkit is a Library for building powerful interactive command lines in Python. It ships with a nice interactive Python shell (called ptpython) built on top of the library. ptpythonというインタラクティブシェルを同梱したツールキットみたいです。readlineをめっちゃ強力にした感じだそうです。 試しに使ってみた感じ、操作性良好、見た目も綺麗、補完モリモリスマートなプロンプトですね。 以下、ほとんどREADME.mdの意訳といった感
fogleman/Minecraft · GitHub Pythonで実装されたMinecraftですってよ、奥さん。しかも、ソースコードたったの1,000行未満！ YouTubeの動画をご覧になって。 というわけで、私の環境(Mac)でも試したら簡単に動いちゃいました。 手順は以下です。 ※GitHubにある指示に従ってPythonの32bitモード(?)で実行しています。$ sudo easy_install pip $ sudo pip install pyglet $ git clone https://github.com/fogleman/Minecraft.git $ cd Minecraft $ defaults write com.apple.versioner.python Prefer-32-Bit -bool yes $ arch -i386 p
趣味プログラマです、こんにちわ。一応生きてます。 さて、Pythonista各位におかれましてはmoratoriumをエンジョイされていますでしょうか。そろそろライブラリも著名なものはPython3に対応してきましたし、そろそろ本格的にPython3、となっているころ合いですね。というか、Python3に対応してないとちょっと恥ずかしくなってきましたね。 とはいえ、Python2は根強く残るでしょう。というわけでPython2とPython3両方で動くコードを書きましょう。テストも書くのは当たり前ですし、せっかくなのでCIもしましょう。 と私も最近思ったので快適に開発を進めるための環境についてメモです。 github : 言わずもがなですね。 travis : githubと連携してCIできるサービス。P言語にも対応していて、最近アツいです。 tox : 複数のPython処理系でvirt
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