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IT,数学,物理などの記事を書きます。最近のブームは株。

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  • 株式投資日記

    株の日記です。

  • フラクタル図形の数学的研究と実践

    フラクタルな図形を数学的研究回と実践回に分けて記事を書いて行きます。

  • meのIT記事

    AI、機械学習、ディープラーニングなどを中心にITについて書きます。

  • meのMinecraftプログラミング記事

    不定期にMinecraftのプログラミング情報を書きます

投資日記6/19~90万円がこちらを覗く~

こんにちは、毎日書こうと勝手に意気込んでましたがめんどくさくなって書けませんでした。 さて、いつか忘れましたがAppleとAmazonを売りまして。そしてArmも売りました(これはちょっと後悔) ですが、それなりに利益が取れたのでよしとします。 SBI証券でNVDUが取引できる様になったそうですね。(NVIDIAの2倍に連動するもの)これは、短期取引にとってもってこいだと思い買いました。 現在いい感じです。 先週の振り返りも少し。先週は一週間でだいたい8万円プラスな

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    • 地図を囲むだけでHotelが探せるアプリ

      こんにちは。 Webアプリを作りました。前回は迷路を作りましたが、今回は結構実用的です。 どんなアプリかはタイトルの通りで、ホテルを探したい範囲を囲むだけ! そしたら、すぐに囲んだ範囲のホテルを検索できます。 ぜひ使ってみてください!!!(短いッ)

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      • 投資日記6/14

        こんにちは、NVIDAがすごい感じですね。 6/13に一時円高にちょっとタッチしましたが、戻ってきましたね。 円が弱い… 今日の取引です。今日は、短期で見てたAppleをプラス十数パーセントで売りました。もっと上がるとは思いますが、Armが下がったので買い増ししてみようと思いまして売ることにしました。 NVIDAもいい感じですね。Armも6/13に８％上げたので下がるとは思っていましたが結構強くて驚きました。 金曜日が終えると今週は終わりですね。 私は、今週だけで

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        • 株式投資日記6/13〜Armの躍進〜

          こんにちは。前回のです。↓ 今日は6/13日ですね。早いもので週の終盤です。 今日の振り返りをして行きたいと思います。 まず、Amazonを売ってしまいました(早い) 二日前くらいに買ったのですがちょっとパフォーマンスが個人的に悪いと感じました。他にもっといい株があるのに持ち続けるのはちょっと好きではないので。 NVIDAをまた買ってしまいまっした。。。 こっちの方が短期で上がる感じがします。 Armがすごい感じArmの株価が8.10%高。かなり良すぎて少し崩壊

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          株式投資日記 6/12 〜米国株式の振り返り〜

          前回（昨日）↓ もうそろそを株を初めて一年が経とうとしています。 振り返り 特に大きな事はしていないのですが、Appleのブル2倍を少し買いました。 米国個人的注目株の終値を少し確認しておきます。 Arm 143.92 +2.86% NVIDA 120.91 -0.71% Apple 207.15 +7.26% Amazon 187.23 +0.09 すごく好調な様ですね。NVIDAの風向きが若干変わってきたような気がしますが、今までの上り方を見ると大した事

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          株式投資日記 6/12 〜米国株式の振り返り〜

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          株式投資体験記 6/11〜NVIDA分割を終えて〜

          突如思いつきで書こうと思いました。 気まぐれに書いて行きたい。 現在、米国株をやってます。ちょっと前まで日本株がメインだったのですが、色々やってみたところ米国株で落ち着きました。 個人的主力がArmです。 ちょっとたくさん持つのは怖いけど何となく第六感が働いてこれは買いだと。いった感じです。 もう一つはAmazonですが、あまり期待はせずに気長にと言った様な感じですね。AWSが結構いい感じだと思ってますので一応買っている感じです。 あんまり、根拠の弱い投資はよくな

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          迷路が無料でできるアプリ-すごい迷路

          こんにちは、今回はWebアプリすごい迷路を作ったので紹介します。 まだ、ちょっと作りが荒いですが、ちゃんと遊べます!!では実際遊んで見ましょう! UIは結構お気に入りです!!(自画自賛) 下の画面から私の作ったアプリが見れますぜひ見てみてくださいね。 初級・中級・上級から選べます!!今回はまず、初級で遊んでいきましょう。 これが初級かよって思われるかも知れません。中級、上級はもっとすごいですよ!! ぜひ、中級、上級も覗いてみてくださいね！ あと、ページをリロード

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          中学生社会のアプリ!

          こんにちは! 今回、社会の用語暗記アプリを作りました。 その紹介です!! にゃんだふるでは、一問一答形式で問題を解いていくもので、何度もやって行くうちに覚えてしまおう!というのが、目的のアプリです。 今現在は、都道府県の県庁所在地の問題を解くことができます。 ぜひ、都道府県をしっかりと押さえて、新年度からぶっちぎってください!! 今は、結構シンプルで使いやすいと思います!

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          ChatGPTにサヨナラを。

          こんにちは。 今回は少し感動的なお話の感じのタイトルです… といっても完全にサヨナラをするわけではありません。 最近、結構コードを書くことをチャットGPTに任せることが多くてなかなか、自分でコードを書く機会がありませんでした。そこから安易に想像ができる様に、私のプログラミング能力がメキメキと落ちていったのです。 これはまずいと思いました。 なので、私は、コーディングに関してチャットGPTにサヨナラしたいと思います。 結構便利なのですが、自分のためにはならなくて残念

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          VAEについてChatGPTに聞く

          多分私の解説用利もわかりやすいと思うので以下(GPTと共著) VAE（変分オートエンコーダ）は、深層学習に基づく生成モデルの一種です。データの有効な低次元表現を学習することで、新しいデータを生成する能力を持ちます。以下にその主要な概念とアーキテクチャについて説明します。 1. VAEの基本概念 VAEは、データの確率分布を学習し、その分布から新しいデータを生成するモデルです。特に、潜在変数（latent variables）という未観測の変数を用いて、データが生成される

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          フラクタル図形その② ジュリア集合の実践

          こんにちは。今回は、フラクタル図形についての記事その②を紹介したいと思います。 前回はマンデルブロ集合についてのコードの紹介と、どんな感じになるのかという実際の画像を紹介しました。今回は、マンデルブロ集合の次に有名なジュリア集合について紹介したいと思います。 前回の記事 ではさっそくコードの紹介です。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef julia(c, max_iter): def juli

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          フラクタル図形その② ジュリア集合の実践

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          VAEを使って独自の画像生成モデルを作成していると言う話。

          こんにちは、今日は最近行っているVAEで画像生成モデルを作成している話をしたいと思います。 画像生成といえば最近巷を騒がせていますよね。 生成AIなんかがヒョヒョイと画像を作り上げているようで、私は興味が湧きました。それが作ろうと思ったきっかけです。過去にGANを使って行ったことがあるのですが、結構今ひとつという感じだったので今回はVAEを使ってみる事にしました。使うといっても画像生成の手法の様なものなのですが・・・ VAEについての説明はいつか行いたいと思います。

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          VAEを使って独自の画像生成モデルを作成していると言う話。

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          Pythonを最初から丁寧に②

          今回は前回の続き、比較演算子について少しだけします。 比較演算子は、二つの値を比較し、その結果を真偽値（TrueまたはFalse）で返します。詳細は以下の様な感じです。 # 等しいprint(5 == 5) # Trueprint(5 == 4) # False# 等しくないprint(5 != 5) # Falseprint(5 != 4) # True# より大きいprint(5 > 4) # Trueprint(5 > 5) # False# より小さい

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          Pythonを最初から丁寧に②

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          フラクタル図形　マンデルブロ集合の実践

          今回は、Pythonでフラクタル図形の実践を行って行きたいと思います。 といっても、紹介程度にとどめておきます。 今回はNumPyなどのライブラリを使います。それではコードを紹介します。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef mandelbrot(c, max_iter): z = 0 n = 0 while abs(z) <= 2 and n < max_iter: z

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          フラクタル図形　マンデルブロ集合の実践

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          Pythonの機械学習ライブラリのまとめとその用途

          Scikit-learn (サイキット・ラーン): 使用用途: クラシフィケーション、回帰、クラスタリング、次元削減など、一般的な機械学習タスク全般。 特徴: 使いやすく、多くのアルゴリズムが実装されています。初心者から上級者まで広く使われています。 TensorFlow (テンソルフロー): 使用用途: ディープラーニング、ニューラルネットワークの構築とトレーニング。 特徴: グラフベースの計算モデルを使用し、分散コンピューティングに対応しています。Googleが

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          Pythonの機械学習ライブラリのまとめとその用途

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          いかにして記事を書けばいいのか

          毎日、何かしらの体験をしたり、興味を持ちnoteを書き続けたいと思っていたがここに来て、終わりのはじまりが訪れている。現在7日間連続投稿を達成したのだが、今日、ついにネタが尽きた。いや、興味が尽きてしまった。 今回は、みんなで記事を書くアイディアを考えたい。（Bardに聞いてみる） ふむふむ。といった感じであるがなんとなく指針が立った気がする。 特に、記事を書くアイディアを出すためのヒントが、いいと思う。これを実践して行きたい。 （続かなければ察していただきたい。）

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