オークランドベイブリッジからゴールデンゲートブリッジを望む（1989年）
思い出の1枚
←人気ブログランキングに参加しています。よろしければ１票を！
Object指向プログラミング
Object指向プログラミング
Object指向プログラミングは本で読んだことはあるが本格的なプログラミングを行ったことがない。当ブログでオブジェクト指向の記事を書いているにもかかわらず、である。現役時代プログラミングとしてはCOBOLが一番コード量として多かった。次はアセンブラー、その次はFORTRANである。構造化言語としてはC言語。業務では無しにスタディーとしてまたはサンプルコーディングとしてはかなり色々な言語を扱った。今回人生の締めくくりとしてPythonをシステム開発言語として選んだのであるがオブジェクト指向言語でもあるPythonを一から学ぶにあたって、オブジェクト指向についてもあちこちGGって学び直しているところである。GGった結果本当のオブジェクト指向のプログラミングについて極めるには10年かかるそうである。開発計画ではシステム構築に5年しか予定していないのでこれでは年数があまりにも足りなさ過ぎる。この老人に冷や水の挑戦を思い直したほうが良いのではと現在感じている次第である。とまれ行きがけの駄賃である、計画通りやってやろうとも思っている。
←人気ブログランキングに参加しています。ポチっと１票を！
240124PythonCodeProduce
240124PythonCodeProduce
User
チャットGPティーに入力する際、プロンプトのレパートリーを教えてください
ChatGPT
もちろんです。以下はいくつかの例です：
一般的な質問:
"最新の科学ニュースを教えてください。"
"未来の技術について教えてください。"
クリエイティブなリクエスト:
"未来の世界での仮想旅行を描いてください。"
"宇宙での冒険の物語を作ってください。"
学習と教育:
"新しい言語を学ぶのに効果的な方法は何ですか？"
"自分をモチベートするコツはありますか？"
技術と未来予測:
"2030年にはどのようなテクノロジーが一般的になると思いますか？"
"人間とAIの協力に関する将来の展望はどうなると予測されていますか？"
個人的なアドバイス:
"新しい趣味を見つける方法はありますか？"
"ストレス管理のための効果的な方法は何ですか？"
これらはあくまで例であり、自分の興味や好みに合わせてプロンプトを変更できます。
User
チャットGPティーで音声応答システムをPythonでコーディングするときにプロンプトとしてどういった指示を出せばいいか？
ChatGPT
音声応答システムを構築する際のプロンプト例を以下に示します：
基本的な音声認識:
"音声入力を受け付け、ユーザーの質問に応答してください。"
特定の情報リクエスト:
"ユーザーからの都市や天気に関する質問に音声で答えられるようにしてください。"
対話型プロンプト:
"ユーザーとの対話を通じて、音声で会話できるようにプログラムしてください。"
コマンドの実行:
"音声コマンドを受け付け、指示に従って特定の動作を実行してください。"
自然な対話の促進:
"ユーザーが自然な言葉で質問や指示を行えるように、音声対話を設計してください。"
これらの指示を元に、Pythonコーディングで音声応答システムを実装できます。音声認識や対話処理のライブラリを使用すると便利です。
User
音声応答システムを構築する際のプロンプト例を以下に示します：
- **基本的な音声認識:**
- "音声入力を受け付け、ユーザーの質問に応答してください。
- **対話型プロンプト:**
- "ユーザーとの対話を通じて、音声で会話できるようにプログラムしてください。"
- **コマンドの実行:**
- "音声コマンドを受け付け、指示に従って特定の動作を実行してください。"
これらの指示を元に、Pythonコーディングで音声応答システムを実装できます。音声認識や対話処理のライブラリを使用すると便利です。
ChatGPT
理解しました。これらのプロンプトをもとに、音声応答システムの実装を進めていくと良いでしょう。音声認識ライブラリや対話処理ツールを選択し、それに基づいてコーディングを進めると効果的です。質問やサポートが必要な場合はお知らせください。
User
音声応答システムを構築する際のプロンプト例を以下に示します：
- **基本的な音声認識:**
- "音声入力を受け付け、ユーザーの質問に応答してください。
- **対話型プロンプト:**
- "ユーザーとの対話を通じて、音声で会話できるようにプログラムしてください。"
- **コマンドの実行:**
- "音声コマンドを受け付け、指示に従って特定の動作を実行してください。"
これらの指示を元に、Pythonコーディングで音声応答システムを実装できます。音声認識や対話処理のライブラリを使用すると便利です。
ChatGPT
素晴らしいですね。Pythonで音声応答システムを構築する際には、SpeechRecognitionやpyttsx3などのライブラリが役立つことがあります。また、対話性を高めるためには、対話の文脈を保持するデータ構造や状態管理が必要です。適切なAPIやモジュールを利用しながら、上記のプロンプトに基づいて進めてみてください。質問があればどうぞ。
User
音声応答システムを構築する際のプロンプト例を以下に示します：
- **基本的な音声認識:**
- "音声入力を受け付け、ユーザーの質問に応答してください。
- **対話型プロンプト:**
- "ユーザーとの対話を通じて、音声で会話できるようにプログラムしてください。"
- **コマンドの実行:**
- "音声コマンドを受け付け、指示に従って特定の動作を実行してください。"
これらの指示を元に、Pythonコーディングで音声応答システムを実装できます。音声認識や対話処理のライブラリを使用すると便利です。メインルーチンをコーディングしてください。
ChatGPT
了解しました。以下は簡単な例ですが、これを元に拡張していくことができます。以下の例では、SpeechRecognitionライブラリを使用して音声入力を受け取り、条件に基づいて応答します。実行環境にSpeechRecognitionがインストールされていない場合は、pip install SpeechRecognitionでインストールできます。
Copy code
import speech_recognition as sr
def basic_voice_recognition():
recognizer = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("質問してください...")
recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
audio = recognizer.listen(source)
try:
query = recognizer.recognize_google(audio, language="ja-JP")
print(f"質問: {query}")
# ここで質問に基づいて適切な応答を生成するロジックを実装
except sr.UnknownValueError:
print("音声が認識できませんでした。")
except sr.RequestError as e:
print(f"Google Speech Recognition API エラー: {e}")
def interactive_prompt():
print("対話を開始します。終了するには '終了' と言ってください。")
while True:
response = input("ユーザー: ")
if response == '終了':
print("対話を終了します。")
break
# ここでユーザーの入力に基づいて適切な応答を生成するロジックを実装
def execute_command(command):
# ここで受け取ったコマンドに基づいて特定の動作を実行するロジックを実装
print(f"コマンド実行: {command}")
if __name__ == "__main__":
# basic_voice_recognition() # 基本的な音声認識の例
interactive_prompt() # 対話型プロンプトの例
# execute_command("特定のコマンド") # コマンドの実行例
これは基本的な例であり、実際の応答システムには適応する必要があります。適切なAPIやモジュールを使用して、プロンプトに合わせた対話ロジックやコマンド実行ロジックを組み込んでください。
User
実際の応答システムには適応する必要があります。適切なAPIやモジュールを使用して、プロンプトに合わせた対話ロジックやコマンド実行ロジックを組み込んでください。
ChatGPT
音声応答システムを構築する際には、特定の対話ロジックやコマンド実行ロジックに適したAPIやモジュールを組み込むことが重要です。以下に、いくつかの例を挙げてみましょう。これらは一般的な例であり、プロジェクトのニーズによって適したものを選択することが重要です。
対話ロジック:
ChatterBot: ChatterBotはPythonの対話型ボットの構築に使用できるライブラリです。ユーザーの質問に対する応答を学習し、対話をより自然にすることができます。
Copy code
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
chatbot = ChatBot('MyBot')
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
# トレーニングデータの使用
trainer.train('chatterbot.corpus.japanese') # 日本語のデータを使用する場合
# 対話の例
response = chatbot.get_response("こんにちは")
print(response)
コマンド実行ロジック:
subprocessモジュール: コマンドラインプロセスを実行するための組み込みのsubprocessモジュールを使用することができます。
Copy code
import subprocess
def execute_command(command):
try:
result = subprocess.run(command, shell=True, check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output = result.stdout.decode('utf-8')
print("コマンドの実行結果:", output)
except subprocess.CalledProcessError as e:
print("エラーが発生しました:", e)
# 例: lsコマンドを実行
execute_command("ls")
これらは例ですので、実際のプロジェクトには独自の要件があります。具体的なAPIやモジュールの選択は、プロジェクトのニーズ、言語の選択、セキュリティの考慮などを考慮して行う必要があります。
←人気ブログランキングに参加しています。ポチっと１票を！
大谷投手・選手
大谷は育成ゲーム感覚で自らを成長させていた。コナミデジタルエンタテインメントは16日、KONAMI野球ゲームアンバサダーにドジャース大谷翔平投手（29）が就任したと発表。大谷は「自分の育成ゲームみたいな感覚」とインタビューに回答。唯一無二の投打二刀流はゲーム「実況パワフルプロ野球」（通称パワプロ）のサクセスモードのように、楽しんで成長の一途をたどってきた。ド軍との大型契約の“サクセス（成功）”として、10年間の二刀流継続とワールドシリーズ制覇を誓った。
大谷の一問一答
－－今年30歳を迎えるが、30年間で一番思い出は
「一番というと、その場面によって違いますかね。去年のWBCも印象に残っていますし、プロ野球に入った時も印象に残っていますし。もっと言えば、初めて野球をやった日ももちろんすごい印象に残っているので、そこは絞りきれない。その時によって変わってくるかなと思います」
－－20歳の時にイメージしていた30歳になる自身を、自己採点するとしたら何点をつけるか
「点数は分からないですけど、もうちょっと大人かなとは思っていましたね（笑い）。自
分が10代の時に思い描いていた25歳とか、30歳って、もっと大人なんだろうなと思っていました。案外僕だけがそうなのかもしれないんですけど、子どものまま来てるなという感じはしますね。もっと落ち着いた男性のイメージでしたけど、まったく真逆の方向に来てるなと思います」
－－今年から新天地でプレーする抱負
「まず一番は環境に慣れることだと思います。入団はしましたが、まだ本当の意味でチームメートになれたわけではないと思うので、結果も含めて、まずはコミュニケーションを取りながら、チームメートとの信頼関係を築いていけたらなと思っています」
－－30歳を迎える今シーズンの目標は
「もちろんワールドシリーズで勝つということは、野球人生で目標の一つにしているので、そこが一番の目標ですし、今年は今のところ投げることができないので、打席の中で貢献できるよう頑張りたいと思います」
（写真と文章とも日刊スポーツより借用）
←人気ブログランキングに参加しています。ポチっと１票を！
