2017-03-18 SlackをRSS Readerとして使う Slack Share on Tumblr SlackをRSS Readerとして使う 1人Slackとして,SlackをRSS reader代わりに使ってみたところ便利だったのでメモ. SlackをRSS Readerとして使う Slackへ登録 RSS feedを登録 チャンネル作成 RSS feedを追加 代表的なRSS 追加したRSS feedの一覧を表示 追加したRSS feedの削除 Slackアプリもインストールすべき 参考リンク 続きを読む
2017-02-26 第58回いわき情報技術研究会 感想 勉強会 Share on Tumblr 第58回いわき情報技術研究会 感想 第58回 NPO法人 いわき情報技術研究会 に行ってみたので, 感想メモです. 今回は,いわき明星大学,東日本国際大学,福島高専の卒業研究の発表会でした. 第58回いわき情報技術研究会 感想 各研究感想 テーマ「環境要因がベタの攻撃性に与える影響」いわき明星大学 テーマ「IMESの現状と課題,活用の可能性」東日本国際大学 テーマ「αβ法を用いた強い量子どうぶつしょうぎAIの開発」福島高専 「四路の碁ゲームの解析手法に関する研究」福島高専 「いわき市便利マップアプリケーション いわきサポナビだっぺ!!」いわきコンピュータカレッジ 「古生代の生物をVRで体験!」いわきコンピュータカレッジ LT 続きを読む
2017-02-20 データ構造 スタックとキューの実装メモ Python アルゴリズム Share on Tumblr データ構造 スタックとキュー実装メモ Table of Contents¶ 1 大分類1 基礎理論 中分類2 アルゴリズムとプログラミング 1.1 データ構造 1.1.1 スタックとキュー 1.1.1.1 スタック構造 stack structure 1.1.1.1.1 実装メモ(スタック) 1.1.1.1.2 code 1.1.1.1.3 参考(スタック) 1.1.1.2 キュー構造 1.1.1.2.1 実装メモ(キュー) 1.1.1.2.2 リングバッファでの実装 1.1.1.2.3 参考(キュー) 続きを読む 2017-02-19 リスト構造メモ Python アルゴリズム Share on Tumblr リスト構造メモ Table of Contents¶ 1 リスト構造 1.1 単方向リスト 1.1.1 実装メモ 1.1.1.1 データの追加(add操作) 1.1.1.2 データの挿入(insert操作) 1.1.1.3 データの削除の場合(delete操作) 1.1.1.4 単方向リストのcode 1.2 双方向リスト(Doubly Linked List) 1.2.1 実装メモ 1.2.1.1 データを末尾へ追加(addLast) 1.2.1.2 データを先頭へ追加(addFirst) 1.2.1.3 データの挿入 insert() 1.2.1.4 先頭データの削除 deleteFirst 1.2.1.5 末尾データの削除(deleteLast) 1.2.1.6 データの削除 delete 1.2.1.7 双方向リストのcode 1.3 循環リスト 1.3.1 実装メモ 1.3.1.1 データを末尾へ追加(addLast) 1.3.1.2 データを先頭へ追加(addFirst) 1.3.1.3 データの先頭を削除 deleteFirst() 1.3.1.4 データの末尾を削除(deleteLast()) 1.3.1.5 循環リストのcode 続きを読む 2017-02-08 ハノイの塔問題メモ アルゴリズム Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 ハノイの塔 1.1 規則 1.2 ハノイの塔を解く手順 1.2.1 2段ハノイの塔の場合 1.2.2 3段ハノイの塔の場合 1.2.3 4段ハノイの塔の場合 1.3 n段ハノイの塔を解く手順 1.3.1 考え方 1.3.2 フローチャート 1.3.3 コード 1.4 関数呼び出しを追う 1.4.1 n=2の場合 1.4.2 n=3の場合 1.4.3 ハノイの塔の証明 1.5 移動回数 1.5.1 移動回数の計算 1.6 非再帰(繰り返し)でできるか 1.6.1 時間を計測 再帰 vs 非再帰 1.7 参考 続きを読む 2017-02-05 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる Python 動画 Share on Tumblr 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる コマンドで使えて,オプションも多いのでおすすめです。 先に断っておきますが, 違法ダウンロード推奨記事ではありません. 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる 環境 youtube-dlとは サポートしている動画サイト インストール よく使いそうなオプションなど m3u8を保存するには シミュレーション(-s, --simulation) 出力ファイルフォーマット(-f, --format) URLリストのファイル(-a, --batch-file) レジューム機能(-c, --continue) 最大帯域速度の指定(--r --limit-rate RATE) youtube-dl自体のアップデート 参考リンク 環境 Windows 10 pip 9.0.1 続きを読む 2017-01-18 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ Jupyter Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ 1.1 環境 1.2 旧バージョンをアンインストール 1.2.1 インストール済みのextensionの確認 1.2.2 extensionの無効化 1.2.3 extensionのアンインストール 1.2.4 configの削除 1.2.5 旧リポジトリの削除 1.2.6 extensionのyamlファイルが複製される問題の対処 1.3 jupyter_contrib_nbextensions(>=0.2)のインストール 1.4 アンインストール 1.5 関連リンク IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ¶ old版(IPython-notebook-extensions < 0.2.0)から0.2以降にアップデートした際,コンフリクトを起こしたので, 対処メモ.なお,試行錯誤したメモであり一時的な解決なので,再インストールしたほうが速いかも. github.com 続きを読む 2017-01-02 キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル Python Jupyter 確率・統計 Share on Tumblr キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 明けましておめでとうございます. 早速ですが,今回キバハリアリデータセットを使って重回帰を適用してみます. 今回はキバハリアリの頭幅を重回帰モデルで予測を試みます. 今回使用したデータとコードはgithubにあります. github.com キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 環境 Problem キバハリアリの特徴 Plan データ収集の計画 データ解析の計画 Data 種類 計測部位 Analysis (1) csvデータの読み込み 欠損値の操作 基本(記述)統計量を計算 ststsmodelsで回帰モデル 変数選択 残差とテコ比の検討 回帰式の利用 結論 参考文献 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 python 3.5.1 pandas 0.18.1 scipy 0.18.1 statsmodels 0.6.1 matplotlib 1.5.1 続きを読む 2016-12-31 tesseract-ocr でOCR Python OCR Share on Tumblr tesseract-ocr でOCR tesseract-ocr と pyocr を使ってみたのでメモ. tesseract-ocr でOCR 環境 tesseract tesseract-ocr のインストール インストールできたか確認 サポートしている画像形式 tesseractをコマンドプロンプトからの利用 pythonからの利用 準備 画像からテキストへ 参考リンク 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 pdftoppm 続きを読む 2016-12-29 ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ PDF imagemagick Share on Tumblr ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ pdfファイルから画像ファイルへの変換メモ.やり方はいくつかある. ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ 環境 imagemagickで画像へ一括変換 ppmへ変換してからjpgへ変換する方法 参考リンク 環境 Windows 10 imagemagick 7系 pdftoppm 続きを読む 次のページ 引用をストックしました ストック一覧を見る 閉じる 引用するにはまずログインしてください ログイン 閉じる 引用をストックできませんでした。再度お試しください 閉じる 限定公開記事のため引用できません。 読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる
2017-02-19 リスト構造メモ Python アルゴリズム Share on Tumblr リスト構造メモ Table of Contents¶ 1 リスト構造 1.1 単方向リスト 1.1.1 実装メモ 1.1.1.1 データの追加(add操作) 1.1.1.2 データの挿入(insert操作) 1.1.1.3 データの削除の場合(delete操作) 1.1.1.4 単方向リストのcode 1.2 双方向リスト(Doubly Linked List) 1.2.1 実装メモ 1.2.1.1 データを末尾へ追加(addLast) 1.2.1.2 データを先頭へ追加(addFirst) 1.2.1.3 データの挿入 insert() 1.2.1.4 先頭データの削除 deleteFirst 1.2.1.5 末尾データの削除(deleteLast) 1.2.1.6 データの削除 delete 1.2.1.7 双方向リストのcode 1.3 循環リスト 1.3.1 実装メモ 1.3.1.1 データを末尾へ追加(addLast) 1.3.1.2 データを先頭へ追加(addFirst) 1.3.1.3 データの先頭を削除 deleteFirst() 1.3.1.4 データの末尾を削除(deleteLast()) 1.3.1.5 循環リストのcode 続きを読む 2017-02-08 ハノイの塔問題メモ アルゴリズム Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 ハノイの塔 1.1 規則 1.2 ハノイの塔を解く手順 1.2.1 2段ハノイの塔の場合 1.2.2 3段ハノイの塔の場合 1.2.3 4段ハノイの塔の場合 1.3 n段ハノイの塔を解く手順 1.3.1 考え方 1.3.2 フローチャート 1.3.3 コード 1.4 関数呼び出しを追う 1.4.1 n=2の場合 1.4.2 n=3の場合 1.4.3 ハノイの塔の証明 1.5 移動回数 1.5.1 移動回数の計算 1.6 非再帰(繰り返し)でできるか 1.6.1 時間を計測 再帰 vs 非再帰 1.7 参考 続きを読む 2017-02-05 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる Python 動画 Share on Tumblr 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる コマンドで使えて,オプションも多いのでおすすめです。 先に断っておきますが, 違法ダウンロード推奨記事ではありません. 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる 環境 youtube-dlとは サポートしている動画サイト インストール よく使いそうなオプションなど m3u8を保存するには シミュレーション(-s, --simulation) 出力ファイルフォーマット(-f, --format) URLリストのファイル(-a, --batch-file) レジューム機能(-c, --continue) 最大帯域速度の指定(--r --limit-rate RATE) youtube-dl自体のアップデート 参考リンク 環境 Windows 10 pip 9.0.1 続きを読む 2017-01-18 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ Jupyter Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ 1.1 環境 1.2 旧バージョンをアンインストール 1.2.1 インストール済みのextensionの確認 1.2.2 extensionの無効化 1.2.3 extensionのアンインストール 1.2.4 configの削除 1.2.5 旧リポジトリの削除 1.2.6 extensionのyamlファイルが複製される問題の対処 1.3 jupyter_contrib_nbextensions(>=0.2)のインストール 1.4 アンインストール 1.5 関連リンク IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ¶ old版(IPython-notebook-extensions < 0.2.0)から0.2以降にアップデートした際,コンフリクトを起こしたので, 対処メモ.なお,試行錯誤したメモであり一時的な解決なので,再インストールしたほうが速いかも. github.com 続きを読む 2017-01-02 キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル Python Jupyter 確率・統計 Share on Tumblr キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 明けましておめでとうございます. 早速ですが,今回キバハリアリデータセットを使って重回帰を適用してみます. 今回はキバハリアリの頭幅を重回帰モデルで予測を試みます. 今回使用したデータとコードはgithubにあります. github.com キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 環境 Problem キバハリアリの特徴 Plan データ収集の計画 データ解析の計画 Data 種類 計測部位 Analysis (1) csvデータの読み込み 欠損値の操作 基本(記述)統計量を計算 ststsmodelsで回帰モデル 変数選択 残差とテコ比の検討 回帰式の利用 結論 参考文献 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 python 3.5.1 pandas 0.18.1 scipy 0.18.1 statsmodels 0.6.1 matplotlib 1.5.1 続きを読む 2016-12-31 tesseract-ocr でOCR Python OCR Share on Tumblr tesseract-ocr でOCR tesseract-ocr と pyocr を使ってみたのでメモ. tesseract-ocr でOCR 環境 tesseract tesseract-ocr のインストール インストールできたか確認 サポートしている画像形式 tesseractをコマンドプロンプトからの利用 pythonからの利用 準備 画像からテキストへ 参考リンク 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 pdftoppm 続きを読む 2016-12-29 ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ PDF imagemagick Share on Tumblr ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ pdfファイルから画像ファイルへの変換メモ.やり方はいくつかある. ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ 環境 imagemagickで画像へ一括変換 ppmへ変換してからjpgへ変換する方法 参考リンク 環境 Windows 10 imagemagick 7系 pdftoppm 続きを読む 次のページ 引用をストックしました ストック一覧を見る 閉じる 引用するにはまずログインしてください ログイン 閉じる 引用をストックできませんでした。再度お試しください 閉じる 限定公開記事のため引用できません。 読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる
2017-02-08 ハノイの塔問題メモ アルゴリズム Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 ハノイの塔 1.1 規則 1.2 ハノイの塔を解く手順 1.2.1 2段ハノイの塔の場合 1.2.2 3段ハノイの塔の場合 1.2.3 4段ハノイの塔の場合 1.3 n段ハノイの塔を解く手順 1.3.1 考え方 1.3.2 フローチャート 1.3.3 コード 1.4 関数呼び出しを追う 1.4.1 n=2の場合 1.4.2 n=3の場合 1.4.3 ハノイの塔の証明 1.5 移動回数 1.5.1 移動回数の計算 1.6 非再帰(繰り返し)でできるか 1.6.1 時間を計測 再帰 vs 非再帰 1.7 参考 続きを読む 2017-02-05 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる Python 動画 Share on Tumblr 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる コマンドで使えて,オプションも多いのでおすすめです。 先に断っておきますが, 違法ダウンロード推奨記事ではありません. 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる 環境 youtube-dlとは サポートしている動画サイト インストール よく使いそうなオプションなど m3u8を保存するには シミュレーション(-s, --simulation) 出力ファイルフォーマット(-f, --format) URLリストのファイル(-a, --batch-file) レジューム機能(-c, --continue) 最大帯域速度の指定(--r --limit-rate RATE) youtube-dl自体のアップデート 参考リンク 環境 Windows 10 pip 9.0.1 続きを読む 2017-01-18 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ Jupyter Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ 1.1 環境 1.2 旧バージョンをアンインストール 1.2.1 インストール済みのextensionの確認 1.2.2 extensionの無効化 1.2.3 extensionのアンインストール 1.2.4 configの削除 1.2.5 旧リポジトリの削除 1.2.6 extensionのyamlファイルが複製される問題の対処 1.3 jupyter_contrib_nbextensions(>=0.2)のインストール 1.4 アンインストール 1.5 関連リンク IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ¶ old版(IPython-notebook-extensions < 0.2.0)から0.2以降にアップデートした際,コンフリクトを起こしたので, 対処メモ.なお,試行錯誤したメモであり一時的な解決なので,再インストールしたほうが速いかも. github.com 続きを読む 2017-01-02 キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル Python Jupyter 確率・統計 Share on Tumblr キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 明けましておめでとうございます. 早速ですが,今回キバハリアリデータセットを使って重回帰を適用してみます. 今回はキバハリアリの頭幅を重回帰モデルで予測を試みます. 今回使用したデータとコードはgithubにあります. github.com キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 環境 Problem キバハリアリの特徴 Plan データ収集の計画 データ解析の計画 Data 種類 計測部位 Analysis (1) csvデータの読み込み 欠損値の操作 基本(記述)統計量を計算 ststsmodelsで回帰モデル 変数選択 残差とテコ比の検討 回帰式の利用 結論 参考文献 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 python 3.5.1 pandas 0.18.1 scipy 0.18.1 statsmodels 0.6.1 matplotlib 1.5.1 続きを読む 2016-12-31 tesseract-ocr でOCR Python OCR Share on Tumblr tesseract-ocr でOCR tesseract-ocr と pyocr を使ってみたのでメモ. tesseract-ocr でOCR 環境 tesseract tesseract-ocr のインストール インストールできたか確認 サポートしている画像形式 tesseractをコマンドプロンプトからの利用 pythonからの利用 準備 画像からテキストへ 参考リンク 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 pdftoppm 続きを読む 2016-12-29 ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ PDF imagemagick Share on Tumblr ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ pdfファイルから画像ファイルへの変換メモ.やり方はいくつかある. ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ 環境 imagemagickで画像へ一括変換 ppmへ変換してからjpgへ変換する方法 参考リンク 環境 Windows 10 imagemagick 7系 pdftoppm 続きを読む 次のページ 引用をストックしました ストック一覧を見る 閉じる 引用するにはまずログインしてください ログイン 閉じる 引用をストックできませんでした。再度お試しください 閉じる 限定公開記事のため引用できません。 読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる
2017-02-05 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる Python 動画 Share on Tumblr 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる コマンドで使えて,オプションも多いのでおすすめです。 先に断っておきますが, 違法ダウンロード推奨記事ではありません. 動画ダウンロードツールyoutube-dlを使ってみる 環境 youtube-dlとは サポートしている動画サイト インストール よく使いそうなオプションなど m3u8を保存するには シミュレーション(-s, --simulation) 出力ファイルフォーマット(-f, --format) URLリストのファイル(-a, --batch-file) レジューム機能(-c, --continue) 最大帯域速度の指定(--r --limit-rate RATE) youtube-dl自体のアップデート 参考リンク 環境 Windows 10 pip 9.0.1 続きを読む
2017-01-18 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ Jupyter Python Share on Tumblr Table of Contents¶ 1 IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ 1.1 環境 1.2 旧バージョンをアンインストール 1.2.1 インストール済みのextensionの確認 1.2.2 extensionの無効化 1.2.3 extensionのアンインストール 1.2.4 configの削除 1.2.5 旧リポジトリの削除 1.2.6 extensionのyamlファイルが複製される問題の対処 1.3 jupyter_contrib_nbextensions(>=0.2)のインストール 1.4 アンインストール 1.5 関連リンク IPython-notebook-extensions(< 0.2.0)から0.2以降へのアップデートメモ¶ old版(IPython-notebook-extensions < 0.2.0)から0.2以降にアップデートした際,コンフリクトを起こしたので, 対処メモ.なお,試行錯誤したメモであり一時的な解決なので,再インストールしたほうが速いかも. github.com 続きを読む 2017-01-02 キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル Python Jupyter 確率・統計 Share on Tumblr キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 明けましておめでとうございます. 早速ですが,今回キバハリアリデータセットを使って重回帰を適用してみます. 今回はキバハリアリの頭幅を重回帰モデルで予測を試みます. 今回使用したデータとコードはgithubにあります. github.com キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 環境 Problem キバハリアリの特徴 Plan データ収集の計画 データ解析の計画 Data 種類 計測部位 Analysis (1) csvデータの読み込み 欠損値の操作 基本(記述)統計量を計算 ststsmodelsで回帰モデル 変数選択 残差とテコ比の検討 回帰式の利用 結論 参考文献 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 python 3.5.1 pandas 0.18.1 scipy 0.18.1 statsmodels 0.6.1 matplotlib 1.5.1 続きを読む 2016-12-31 tesseract-ocr でOCR Python OCR Share on Tumblr tesseract-ocr でOCR tesseract-ocr と pyocr を使ってみたのでメモ. tesseract-ocr でOCR 環境 tesseract tesseract-ocr のインストール インストールできたか確認 サポートしている画像形式 tesseractをコマンドプロンプトからの利用 pythonからの利用 準備 画像からテキストへ 参考リンク 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 pdftoppm 続きを読む 2016-12-29 ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ PDF imagemagick Share on Tumblr ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ pdfファイルから画像ファイルへの変換メモ.やり方はいくつかある. ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ 環境 imagemagickで画像へ一括変換 ppmへ変換してからjpgへ変換する方法 参考リンク 環境 Windows 10 imagemagick 7系 pdftoppm 続きを読む 次のページ
2017-01-02 キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル Python Jupyter 確率・統計 Share on Tumblr キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 明けましておめでとうございます. 早速ですが,今回キバハリアリデータセットを使って重回帰を適用してみます. 今回はキバハリアリの頭幅を重回帰モデルで予測を試みます. 今回使用したデータとコードはgithubにあります. github.com キバハリアリ(myrmesia)でみる重回帰モデル 環境 Problem キバハリアリの特徴 Plan データ収集の計画 データ解析の計画 Data 種類 計測部位 Analysis (1) csvデータの読み込み 欠損値の操作 基本(記述)統計量を計算 ststsmodelsで回帰モデル 変数選択 残差とテコ比の検討 回帰式の利用 結論 参考文献 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 python 3.5.1 pandas 0.18.1 scipy 0.18.1 statsmodels 0.6.1 matplotlib 1.5.1 続きを読む
2016-12-31 tesseract-ocr でOCR Python OCR Share on Tumblr tesseract-ocr でOCR tesseract-ocr と pyocr を使ってみたのでメモ. tesseract-ocr でOCR 環境 tesseract tesseract-ocr のインストール インストールできたか確認 サポートしている画像形式 tesseractをコマンドプロンプトからの利用 pythonからの利用 準備 画像からテキストへ 参考リンク 関連リンク 環境 Windows 10 conda 4.2.12 pdftoppm 続きを読む
2016-12-29 ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ PDF imagemagick Share on Tumblr ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ pdfファイルから画像ファイルへの変換メモ.やり方はいくつかある. ImageMagickとpdftoppmコマンドによるpdfから画像ファイルへ変換メモ 環境 imagemagickで画像へ一括変換 ppmへ変換してからjpgへ変換する方法 参考リンク 環境 Windows 10 imagemagick 7系 pdftoppm 続きを読む