FFTのやりかた

FFTです

 

 

はい 以上

django#1 仮想環境 pepenvしてdjangoを準備する

最新のpythonをインストールします。3.10ですね。

https://www.python.org/downloads/release/python-3100/

Windows installer (64-bit)

開発用のフォルダを新規作成します。ここではproject_aとしましょう。

project_aに移動して、

$pip isntall pipenv

$pipenv shell

するとproject_aの中に仮想環境が出来上がっていてさPipfileというファイルが一つ出来上がっています。

$pip listすると最低限のものしかないので、モジュールを入れてみます。

pip ではなくてpipenvなので注意です。

$pipenv install django

開発のときだけ仕様するモジュールは –devを入れます

$pipenv install –dev flake8 autopep8

すると Pipfileファイルは下記のようになります。

djangoのプロジェクトを立ち上げましょう

https://docs.djangoproject.com/ja/3.2/intro/tutorial01/ には

$ django-admin startproject mysite

と書いてありますが、

$django-admin startproject config .

と、今後コンフィグに関するフォルダ、例えばsettings.pyの場所がわかりやすくなります。

今後、configのほかにusersとかフォルダが増えていきます。

ランサーバーして動くかどうか見てみましょう

$python manage.py runserver

なんか警告出ていますが無視。

chromeからhttp://127.0.0.1:8000/でdjangoの初期画面(ロケットが飛んでいるやつ)が表示されたらOKです。

終わるときはCTRL-BREAK と書いていますが。

ctrl+c でした。(windows10)

この記事は下記の動画を参考にさせていただきました。ありがとうございます。

 

htmlからjsを動かす方法

index.html

index.js

 

condaで仮想環境をつくる

anacondaをインストールしておきます。

anaconda promptで

$conda create -n kaso-kankyo python=3.8

ここでyを押して続行。

仮想環境が出来上がっているか確認する

$conda env list

仮想環境をアクティベートする

$conda activate kaso-kankyo

$pip list でモジュールを調べてみると

で、最小構成だった。pip numpy pandas matplotlibが入っている。

抜けるときは

$conda deactivate

でOK

仮想環境を削除するときは

$conda remove -n kaso-kankyo –all

でOK.

試しに、flaskをインストールしてみると

$conda install flask

jinda2 が自動的にインストールされる。

ディープラーニングのライブラリを入れてみる

$conda install pytorch

ついでに行っておくと、インポートするときはimport torchになるので注意。pyはいらない。

色々ついでにはいってきたがtorchvisionは入っていない

$conda install torchvision では入らない

$conda isntall pytorch torchvision -c pytorch

とすると入る。なぜ?結構時間がかかるので慌てて強制終了しないこと。3分位だったかな。

だいぶいろんなものが入ってきた。

次は画像処理系行きましょう。

$conda install opencv

なんとopencvバージョンが4までいってました。

で、Jupyternotebookを使うとき、どうやってこの環境でやっていくのでしょうか。

Flaskを使ってみる

まずはwebアプリフレームワークであるFlaskをインストール

$pip install Flask

2.0.1 が入りました.

次にjinja2もインストールします。

HTMLにpythonを埋め込むテンプレートエンジンというものらしい。

$pip install jinja2

3.0.1 が入っていました。入れた記憶がないが、Flaskをインストールすると勝手にはいるのかな?

構成は

flaskr>templates>index.html, xxx.html

flaskr>__init__.py, main.py, yyy.py

の2系統ある感じする。templatesは決まりなのでフォルダ名を変えてはいけない。

フォルダ構成を作ったらindex.htmlを書いていきましょう。vs code を使っているなら ! を打つだけで、下のコードが自動的に生成されて便利です。langはenからjaに変えておきます。

ボディには下記のようなのを入れておきました。

次、__initi__.pyです。

意味わからないけど、下記のような呪文を書きます。

インポートするのはflaskモジュールではなくて自分で作ったflaskrです。

appはFlaskアプリケーションオブジェクト というらしいです。

つぎに、main.pyです。今作ったFlaskアプリケーションオブジェクトをインポートします。

トップページ(‘/’)にアクセスしたときに実行する関数を定義します。

トップページにアクセスしたときに、render_templateメソドを使って、index.htmlが表示するようにしましょう。

最後に__init__.pyの方にこのmain.pyを呼び出せるようにしておく。

さて実行しよう

Flaskアプリの起動方法
CMDの場合
flaskrが入っているフォルダへcd で移動する
set FLASK_APP=flaskr
set FLASK_ENV=development
ここまではできた
flask run でエラー
powershellの場合
flaskrが入っているフォルダへcd で移動する
env:FLASK_APP=”flaskr” ですでにエラー
どうしようもない。ダレカタスケテ
で、結局どうしたかというと、flask runができないので、直接python main.py して動かせるようにした。
そうすると、flaskrフォルダの上位へ移動する必要なくなる。
そもそも__init__.pyのimport flaskr.mainも意味わからんし、やめた。
もともと__init__.pyに入れていた app=Flask(__name__)もmain.pyに移動した。
で、最後にapp.run()を入れると、python main.py で実行できたから、ひとまずは良しとしよう。
 

JavaScript:基本

基本をはるだけです。

HTML

JS

 

 

OpenFoam8をインストールしてダムブレークをやってみる

 

Windows 10 を最新状態に更新

Windows Subsystem for Linux の有効化

開発者向け設定>「開発者モード」にチェックを入れて有効化

Microsoft Store  >Ubuntu のインストール 18.04LTSを選ぶこと

OpenFOAM 8のインストール

ユーザー設定
 

OpenFoamの動作確認。ヘルプが表示されればOK

$simpleFoam -help

Xming のインストール

wslはguiがないので、xサーバーなるものを介してguiを表示させるらしいです。

https://openfoam.org/download/windows/xming-download

環境変数を設定してXmingにguiが表示されるように設定します。

$echo “export DISPLAY=:0” >> $HOME/.bashrc

$source $HOME/.bashrc

windows立ち上げ時に自動的にXmingが起動するようにします。

C:\Program Files (x86)\Xming )の「XLaunch.exe」を実行

Multiple windwsにチェック

Displaynumber=0にします。

start no clientにチェック

clipboardにチェック

No Access Controlは ノーチェック

save configration ボタンを押してconfig.xlaunchをフォルダ「%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup」へ保存します。

gedit、gnuplot をインストール

$sudo apt-get install gedit gedit-plugins

$sudo apt-get install gnuplot gnuplot-x11 gnuplot-doc libgd-tools

動作確認

$gedit &

$gnuplot

gnuplot>plot cos(x)

gnuplot>quit

$paraview &

試しに、サンプルチュートリアルを動かしてみましょう。

チュートリアルから現在のフォルダ「.」にコピーをつくる。末尾のピリオドがカレントディレクトリの意味。

$cp -r $FOAM_TUTORIALS/incompressible/simpleFoam/pitzDaily .

サンプル:ピッツデイリーを動かしてみる。まずフォルダに入る

$cd pitzDaily

メッシュ作成

$blockMesh

計算

$simpleFoam

可視化

$paraFoam

次回Linux起動時は、好きなフォルダを開いてURLにwslと打つとそのフォルダを起点としてLinuxが起動します。

============================

FOAM_TUTORIALS の正確な場所は

/opt/openfoam8/tutorials にあります。

=================cd===========

VOF法を試してみたいので、ダムブレークをやってみました。

/opt/openfoam8/tutorials/multiphase/interFoam/laminar/damBreak

いったんwindowsからアクセスできるフォルダに移動する。

$ cd /mnt/c/Users/omoiy/openfoam/

ここにダムブレークをコピーする

$cp -r $FOAM_TUTORIALS/multiphase/interFoam/laminar/damBreak .

 

フォルダに入る

cd damBreak

ブロックメッシュ

$ blockMesh

コピーする

$ cp 0/alpha.water.orig 0/alph.water

セットフィールド
$ setFields

インターフォーム実行

$ interFoam | tee log

可視化
$ paraFoam  //結果を表示する

アプライして節点アルファウォーターにしてアニメーションループ押して再生ボタン

以上、ひとまず動かすところまで来ました。

 

【以下、参考にさせていただいたサイトです。】

インストールはこちらを参考にさせていただきました。

ダムブレークの説明 はこちらを参考にさせていただきました。

https://sites.google.com/site/freshtamanegi/home/openfoam/tutorial/interfoam_laminar_dambreak

https://qiita.com/cello_piano_violin/items/e93cdeb566d4dd6293be

熱流体・対流解析はこちらを参考にさせていただきました。

https://www.xsim.info/articles/XSim/ja-JP/tutorial-RoomWIthHeater/section1.html

解析モデルの作成はこちらを参考にさせていただきました。

 

python バフェット流 バリュー投資判断 

数年前、とある会合に呼ばれ、親切な方からバフェット流バリュー投資判断の技を教えてもらいました。

そのときのエッセンスをすべて詰め込んだスクリプトがこれです。

しかし、久々に実行してみると動きません。

とはいえ、大事な判断基準はこのスクリプトの中に入っているはずなので、読解してみると有益かもしれません。

 

Python:webカメラとOpenCVで動体検知してLine Notifyで画像を通知する

こんにちは Keita Nakamorです。久々の投稿です。

今日は、webカメラとOpenCVで動体検知してLine Notifyで画像を通知する 、ってことをやってみます。

予めアクセストークンをLine Notifyでとっておいて下さい。Bearer <ここにアクセストークンをはる> ってところに貼り付けます。<>は入りませんよ。

久々すぎるのでOpenCVの基礎からやっていきます。

ステップ1:静止画像ファイルを読み込んで出力する

 

ステップ2動画ファイルを読み込んで出力する→リアルタイムキャプチャーする

 

ステップ3 リアルタイムキャプチャー と リアルタイム背景差分処理

アクセストークンは、Line Notifyから取得して<>内にコピペしてください。かっこ部分は削除してください。

 

以上