Windows での主要なソフトウェアのインストールと設定（Windows 上）

1. Windows エクスプローラーファイル表示，コマンドプロンプトの起動，特殊文字（「\」 と「¥」）

• Windows エクスプローラーで隠しファイルの表示，ファイル名拡張子ファイルの表示

  Windows エクスプローラーで隠しファイルの表示，ファイル名拡張子ファイルの表示を行う．

  ファイル名拡張子（.pdf, .pptx など）が表示されるようになる． そして，隠しファイル（既定では非表示のファイルやフォルダ）が表示されるようになる．

  【手順】

  1. エクスプローラーを開く．

     デスクトップのフォルダアイコンをクリックするか，Windows キー + E キーを押す（同時押し）か，タスクバーのフォルダアイコンをクリック．

  2. エクスプローラーのメニューの「表示」をクリック
  3. 「表示/非表示」で，「ファイル名拡張子」をチェック，「隠し項目」をチェック．
  

  【コマンドによる手順】

  上の操作の代わりに，コマンドでも実行できる．

  1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

     コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

     次のコマンドを実行

     powershell -command "Set-ItemProperty -Path 'HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced' -Name 'Hidden' -Value 1"
     powershell -command "Set-ItemProperty -Path 'HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced' -Name 'ShowSuperHidden' -Value 1"
     powershell -command "Set-ItemProperty -Path 'HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced' -Name 'HideFileExt' -Value 0"
     

• Windowsでコマンドプロンプトを開く

  Windows のコマンドプロンプトは，操作ツールである． 文字入力により，ファイル操作，システム情報の確認，システムの設定やインストールなどのさまざまな操作を行うことができる．GUIでは難しい高度な操作が可能であり，複雑な作業を自動化可能である．

  【コマンドプロンプトを開く手順】

  • 方法1: Windows の検索窓を使用

    画面下のWindows の検索窓を使用。「cmd」と入力し、Enterキーを押す。すると、コマンドプロンプトが開く。

    
  • 方法2: Windowsキー + R を使用

    Windowsキー + R を同時に押す。「ファイル名を指定して実行」の画面が開くので、「cmd」と入力し、Enterキーを押す。すると、コマンドプロンプトが開く。

    
• Windowsでコマンドプロンプトを管理者として実行する

  システムの設定やインストールなどのシステム全体に影響を与える操作は，Windowsでは「コマンドプロンプトを管理者として実行」することが必要になる場合がある．コマンドプロンプトを「管理者として実行」しない通常の状態では，操作に制限がある場合がある．

  【コマンドプロンプトを管理者として実行する手順】

  • 方法1: Windowsキー + R を使用

    Windowsキー + R を同時に押す。「ファイル名を指定して実行」の画面が開くので、「cmd」と入力。Ctrl + Shift + Enterキーを同時に押す。すると、管理者としてコマンドプロンプトが開く。

  • 方法2: Windows の検索窓を使用 画面下のWindows の検索窓を使用。「cmd」と入力。表示された「コマンドプロンプト」を右クリックし、「管理者として実行」を選択する。すると、管理者としてコマンドプロンプトが開く。
    
  • 方法3: Windows のスタートメニューを使用

    例：Windows 10 のスタートメニューである．

    
  • 方法4: コマンドによる方法

    Windows のコマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する

    powershell start-process cmd.exe -verb runas
    

    
    
• コマンドプロンプトでの「\」 と「¥」

  日本語Windowsのコマンドプロンプトでは，半角の円記号「¥」とバックスラッシュ「\」は同じように機能する．

  • 日本語キーボード：円記号「¥」キーを押すと，表示は円記号のままであることもあるが，システムの内部処理ではバックスラッシュとして扱われる．
  • 英語キーボード：バックスラッシュ「\」キーを押すと，表示・処理ともにバックスラッシュとして扱われる．
  
• ファイルを好きなディレクトリ（フォルダ）に作ることができない

  このページでは， ファイルを作るために，%HOMEPATH% に設定されているディレクトリを使うことにしたい．

  次の例では，コマンドプロンプトで，カレントディレクトリを %HOMEPATH% に移動した後，メモ帳 (notepad) を使ってファイルを編集している．

  

2. Windows のセットアップ，便利なフリーソフトウエア

Windows のセットアップ

• 不要なプリインストールアプリの削除: 別ページ »で説明
• サービスの停止: 別ページ »で説明
• ディスククリーンアップ，デフラグの実行，その他: 別ページ »で説明

便利なフリーソフトウェアのインストール

必要なフリーソフトウェアを選択して，インストールする．

FirefoxとGoogle Chromeは高機能なブラウザで，拡張機能を用いてカスタマイズが可能である．Search Everythingは迅速なファイル検索が可能である．Visual Studio CodeとEmacsはテキストエディタである．FileZillaとMobaXtermはファイル転送・リモート接続のために有用である．Kokomiteはマウス拡大，GreenShotはスクリーンショットの撮影・編集に役立つ．

• Firefox とアドオン: Webブラウザ．Windowsには組み込みのWebブラウザがあるが，別のWebブラウザをインストールしておくと便利な場合が多い．
  • Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明
  • Firefox の公式ページ: https://www.mozilla.org/ja/firefox/new/
  • Firefox の公式のダウンロードページ: https://www.mozilla.org/ja/firefox/
  • アドオンの例: Superpower ChatGPT，uBlock（ポップアップブロック），Falcon（履歴検索），Simple Translate （翻訳）
• Google Chrome とアドオン: Webブラウザ．Windowsには組み込みのWebブラウザがあるが，別のWebブラウザをインストールしておくと便利な場合が多い．
  • Google Chrome の公式ページ: https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/
  • Google Chrome の公式ダウンロードページ: https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/　
  • アドオンの例: Superpower ChatGPT，uBlock （ポップアップブロック），Falcon （履歴検索）， DeepL翻訳 （翻訳）
• Search Everything: 高速なファイル名検索ツール．大量のファイルの中から目的のファイルを見つけることができる．
  • Windows でのファイル名検索ソフト Search Everything のインストール: 別ページ »で説明
  • Search Everything の公式ページ: http://www.voidtools.com/
• AnyTXT Searcher （文字列によるファイル検索）
  • AnyTXT Searcher の公式ページ: https://anytxt.net
• Visual Studio Code: テキストエディタ．さまざまなプログラミング言語に対応し，豊富な機能．
  • Windows での Visual Studio Code のインストール，設定: 別ページ »で説明
  • Visual Studio Code の公式ページ: https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code
• Emacs: テキストエディタ．高度なカスタマイズが可能．プログラミングやテキスト編集に利用されている．
  • Windows での Emacs のインストールとIMEの設定とその他の設定: 別ページ »で説明
  • Emacs の公式のダウンロードページ: https://www.gnu.org/software/emacs/download.html
• FileZilla: ファイル転送．リモートサーバーへのファイルのアップロードやダウンロードに便利．
  • Windows でのファイル転送ソフト FileZilla のインストール: 別ページ »で説明
  • FileZillaの公式ページ: https://filezilla-project.org/index.php
• MobaXterm: リモート接続やファイル転送．SSHやX11などのさまざまなプロトコルをサポート．
  • Windows での MobaXTerm のインストール: 別ページ »で説明
  • MobaXterm の公式ページ: https://mobaxterm.mobatek.net/
  • MobaXterm の公式ダウンロードページ: https://mobaxterm.mobatek.net/download.html
• kokomite: マウス拡大ツール．
  • Kokomite の公式ページ: http://www.orangemaker.sakura.ne.jp/product/Kokomite/
• GreenShot: スクリーンショットツール．画面上の特定の領域やウィンドウをキャプチャして保存することができる．簡単な画像編集機能も備えている．
  • GreenShot の公式のダウンロードページ: https://getgreenshot.org/

理工学分野のフリーソフトウェア

理工学分野のフリーソフトウェア: 別ページ »で説明

その他，便利な機能をもったフリーソフトウェアの紹介

その他，便利な機能をもったフリーソフトウェアの紹介: 別ページ »で説明

3. Build Tools for Visual Studio 2022（ビルドツール for Visual Studio 2022）

winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022），Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

Build Tools for Visual Studio 2022（ビルドツール for Visual Studio 2022）のインストールは，Visual Studio を使う予定がある場合（よく分からない場合を含む）と，使う予定がない場合（使う予定が無いことが確実な場合）で方法が分かれる．

• Visual Studio を使う予定がある場合

  Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる． このため Build Tools for Visual Studio 2022 を別途インストールする必要はない．

  【サイト内の関連ページ】 Windows での Visual Studio Community 2022 のインストール: 別ページ »で説明

• Visual Studio を使う予定がない場合

  Windows でBuild Tools for Visual Studio 2022をインストールするには，公式ページ（https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/）から，「Build Tools for Visual Studio 2022」をダウンロードし，実行する．インストール時に「C++ によるデスクトップ開発」を選択する．必要に応じて，「ATL」と「MFC」をチェックする．インストール後，Visual Studioのx64 Native Toolsコマンドプロンプトを開き，「cl」コマンドを使用してCプログラムのコンパイルと実行を行う．

【サイト内の関連ページ】

Windows での ビルドツール for Visual Studio 2022 （Build Tools for Visual Studio 2022） のインストール: 別ページ »で説明

4. Git, CMake, 7-Zip のインストール

バージョン管理システム Git のインストール（Windows 上）

Git は、ソフトウェアの開発において使用されているバージョン管理システムである．git clone コマンドは、リモートリポジトリからソースコードをローカルマシンにコピー（クローン）するために使用される．シンプルなコマンドで，リモートリポジトリ全体のコピーや，リモートリポジトリとの同期を行えることが特徴である．

Windows 上で Git をインストールするには，公式ウェブサイト (https://git-scm.com/) から 64-bit Git for Windows Setup をダウンロードし，インストーラーの指示に従ってインストールを進める．ほとんどの設定は既定 (デフォルト) のままで問題ないが，PATH 環境変数の設定画面では 2 番目のオプションを選択することが推奨される．

【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Git の公式ページ: https://git-scm.com/

CMake のインストール

CMake は，ソフトウェアのビルドプロセスを自動化し，効率的に管理するためのツールである．Windows では，CMake のオプションを確認したい場合には，「cmake-gui」コマンドを使用して，CMake のグラフィカルユーザインタフェースを起動することにより確認ができる．このcmake-guiで，ビルドオプションの設定や，ビルドの実行も可能である．

CMake のダウンロードのページ https://cmake.org/download/ からダウンロードしてインストール

1. CMake のダウンロードのページを開く

   https://cmake.org/download/

2. 64ビットWindows のインストーラを選ぶ
   
3. ダウンロードしたファイルを実行する．そして，オプションとして「Add CMake to the system PATH for all users」を選ぶ．他のオプションは既定（デフォルト）のままでよい．

【サイト内の関連ページ】

• Windows でのCMake のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

• CMake の公式ダウンロードページ: https://cmake.org/download/

7-Zip のインストール

7-Zipは，ファイル圧縮・展開（解凍）ツール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 次のコマンドを実行

   次のコマンドは，7-Zip圧縮・展開（解凍）ツールをインストールするものである．

   winget install --scope machine 7zip.7zip
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   

【関連する外部ページ】

• 7-Zip の公式ページ: https://7-zip.opensource.jp/

【関連項目】 7-Zip

5. NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストール

NVIDIA ドライバのインストール（Windows 上）

1. NVIDIA グラフィックス・ボードの確認

   Windows で，NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を調べたいときは， 次のコマンドを実行することにより調べることができる．

   wmic path win32_VideoController get name
   

2. NVIDIA ドライバのダウンロード

   NVIDIA ドライバは，以下の NVIDIA 公式サイトからダウンロードできる．

   https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

3. ダウンロードの際には，使用しているグラフィックス・ボードの型番とオペレーティングシステムを選択する．

NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール（Windows 上）

1. Windows では，NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
2. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

3. 次のコマンドを実行

   次のコマンドは，NVIDIA GeForce Experience，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 をインストールするものである．

   wmic path win32_VideoController get name
   winget install --scope machine Nvidia.GeForceExperience
   winget install --scope machine Nvidia.CUDA --version 11.8
   powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDA_HOME\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"
   

4. NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

   Windows のユーザ名が日本語のとき，nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである．

   ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために， コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する．

   mkdir C:\TEMP
   powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
   

NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）

zlib のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 次のコマンドを実行

   次のコマンドは，zlibをインストールし，パスを通すものである．

   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q zlib
   git clone https://github.com/madler/zlib
   cd zlib
   del CMakeCache.txt
   rmdir /s /q CMakeFiles\
   cmake . -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/zlib
   cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
   powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\zlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
   powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"ZLIB_HOME\", \"C:\zlib\", \"Machine\")"
   

【関連する外部ページ】

• zlib の公式ページ: https://www.zlib.net/

【関連項目】 zlib

NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）

1. NVIDIA cuDNN のウェブページを開く

   https://developer.nvidia.com/cuDNN

2. ダウンロードしたいので，cuDNNのところにある「Download cuDNN」をクリック．
   
3. cuDNN Downloads のページで「Archive of Previous Releases」をクリック
   
4. 「cuDNN 8.x - 1.x」をクリック
   
5. ダウンロードしたいバージョンを選ぶ

   ここでは「NVIDIA cuDNN v8.9.7 for CUDA 11.x」を選んでいる．

   このとき，画面の「for CUDA ...」のところを確認し，使用するNVIDIA CUDA のバージョンに合うものを選ぶこと．

   
6. Windows にインストールするので Windows 版を選ぶ
   
7. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

   NVIDIA cuDNN のダウンロードのため．

   「Join now」をクリック．その後，画面の指示に従う． 利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録．利用条件等に合意．

   
8. ログインする
   
9. 調査の画面が出たときは，調査に応じる
10. ライセンス条項の確認
    
11. ダウンロードが始まる．
    
12. ダウンロードした .zip ファイルを展開（解凍）する． その中のサブディレクトリを確認しておく．

    Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

    
13. NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリを確認する．「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8」のようになっている．
    
14. 確認したら， さきほど展開してできたすべてのファイルとディレクトリを，NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリにコピーする
    
15. パスが通っていることを確認．

    次の操作により，cudnn64_8.dll にパスが通っていることを確認する．

    Windows のコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．エラーメッセージが出ないことを確認．

    where cudnn64_8.dll
    

    
16. Windows の システム環境変数 CUDNN_PATH の設定を行う． Windows では， コマンドプロンプトを管理者として開き， 次のコマンドを実行することにより， システム環境変数 CUDNN_PATH の設定を行うことができる．

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"
    

    

6. Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール，PyCharm，Python の種々のパッケージ

① インストールする Python のバージョンの確認

2022年12月時点では， Python 3.10 を使う．

② Python のインストール

【インストール手順の詳細（別ページ） 】 Windows での Python のインストール: 別ページ »で説明

【Python の公式ページ】 https://www.python.org/

③ pip と setuptools の更新

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 次のコマンドを実行する．

   python -m pip install -U pip setuptools
   

   

④ Windows での Python 開発環境として，Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 次のコマンドを実行する．

   次のコマンドを実行することにより，pipとsetuptoolsを更新する，Jupyter Notebook，PyQt5、Spyderなどの主要なPython環境がインストールされる．

   python -m pip install -U pip setuptools requests notebook==6.5.7 jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext PyQt5 nteract_on_jupyter spyder
   

   

⑤ PyCharm のインストール（Windows 上）

Windows での PyCharm のインストール: 別ページ »で説明

⑥ Jupyter Qt Console, NTeract が起動できるかを確認

1. numpy, matplotlib のインストール

   Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

   pip install -U numpy matplotlib
   

   
2. Jupyter Qt Console の起動チェック

   新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する． Jupyter Qt Console が開けば OK．

   jupyter qtconsole
   

   
   
3. 確認のため，Jupyter Qt Console で，次の Python プログラムを実行する

   次のプログラムは，NumPy と Matplotlib を使用して，0から6までの範囲のsin関数のグラフを描画する．warnings モジュールを使用して Matplotlib の警告表示を抑制し，Matplotlib では，デフォルトのスタイルを使用する．

   import numpy as np
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   x = np.linspace(0, 6, 100)
   plt.style.use('default')
   plt.plot(x, np.sin(x))
   

   
4. nteract の起動チェック

   新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する． ntetact が開けば OK．

   jupyter nteract
   

   
   
5. 確認のため，nteract で，次の Python プログラムを実行してみる．

   そのために「Start a new notebook」の下の「Python」をクリック，次の Python プログラムを実行する

   次のプログラムは，NumPy と Matplotlib を使用して，0から6までの範囲のsin関数のグラフを描画する．warnings モジュールを使用して Matplotlib の警告表示を抑制し，Matplotlib では，デフォルトのスタイルを使用する．

   import numpy as np
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   x = np.linspace(0, 6, 100)
   plt.style.use('default')
   plt.plot(x, np.sin(x))
   

   
6. Juypter Notebook で，保存のときに，.py ファイルと .ipyrb ファイルが保存されるように設定．（この設定を行わないときは .ipyrb ファイルのみが保存される）
   1. 次のコマンドで，設定ファイルを生成

      jupyter notebook --generate-config
      

   2. jupyter/jupyter_notebook_config.py　を編集し，末尾に，次を追加

      c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"

   3. jupyter notebook を起動し，Edit, Edit Notbook Manager を選ぶ．次のように設定する．

      "jupytext": {"formats": "ipynb,py"}

⑥ numpy, scikit-learn を使ってみる

• コマンドプロンプトを管理者として開き次のコマンドを実行する．

  python -m pip install -U numpy scikit-learn scikit-learn-intelex
  

• numpy の動作確認

  Python プログラムを実行する

  import numpy as np
  print(np.sin(0))
  exit()
  

  
• Python の数値演算等の性能確認

  Python プログラムを実行する

  次のプログラムは，NumPy と scikit-learn を使用して，行列計算とデータ分析を行う．

  1. 2000x2000 の乱数行列 X と Y を生成し、それらの行列積を計算する．
  2. scikit-learn の PCA を使用して，X の主成分分析を行い，2次元に次元削減する．
  3. NumPy の svd 関数を使用して、X の特異値分解を行う．
  4. scikit-learn の KMeans を使用して，X に対して10クラスタのk-means クラスタリングを行う．

  各操作の実行時間を測定し，結果を出力するプログラムである．

  import time
  import numpy
  import numpy.linalg
  import sklearn.decomposition
  import sklearn.cluster
  X = numpy.random.rand(2000, 2000)
  Y = numpy.random.rand(2000, 2000)
  # 行列の積
  a = time.time(); Z = numpy.dot(X, Y); print(time.time() - a)
  # 主成分分析
  pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components = 2)
  a = time.time(); pca.fit(X); X_pca = pca.transform(X); print(time.time() - a)
  # SVD
  a = time.time(); U, S, V = numpy.linalg.svd(X); print(time.time() - a)
  # k-means
  a = time.time();
  kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=10).fit(X)
  labels = kmeans_model.labels_
  print(time.time() - a)
  

  実行結果の例

  • 行列の積: 0.04 秒
  • 主成分分析: 0.14 秒
  • SVD: 6.96 秒
  • k-Means クラスタリング: 0.42 秒
  

⑦ Python の種々のパッケージ

その他，Python パッケージは，必要なものをインストール．次に手順を例示している． 利用者で判断すること．

• pip でインストールするもの

  Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

  Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

  python -m pip install -U pip setuptools
  python -m pip install -U  numpy scipy h5py scikit-learn scikit-learn-intelex scikit-image seaborn pandas pillow pytest cython bokeh statsmodels plotly sympy csvkit docopt pyproj flake8 protobuf bs4 html5lib rope wrapt cffi wheel six sphinx bottleneck pygments numexpr xlrd xlsxwriter lxml graphviz pydot flask django redis pylint bz2file PyOpenGL PyOpenGL-accelerate    msgpack mecab ggplot matplotlib-venn pyglet pygame cocos2d bottle rtree shapely fiona gdal geopandas geopy geographiclib requests moviepy av gdown yt-dlp ruamel.yaml einops timm transformers         pandasql pyyaml bokeh pymc3 mkl mkl-include holoviews pandas-bokeh ggplot prettyplotlib pybrain3 firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision gensim gloo scikit-video scikits.datasmooth scikits.example scikits.fitting scikits.optimization scikits.vectorplot zodb gdata pycaret  pywin32
  python -m pip install --extra-index-url https://archive.panda3d.org/ panda3d
  cd C:\
  curl -O https://www.panda3d.org/download/panda3d-1.10.9/panda3d-1.10.9-samples.zip
  powershell Expand-Archive -DestinationPath . panda3d-1.10.9-samples.zip
  

• Python パッケージで，ソースコードからインストールするもの

  Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

  pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

  python -m pip install git+https://github.com/jrosebr1/imutils.git
  python -c "import imutils; print(imutils.__version__)"
  python -m pip install git+https://github.com/DinoTools/python-overpy.git
  python -c "import overpy; print(overpy.__version__)"
  python -m pip install git+https://github.com/ianare/exif-py.git
  python -c "import exifread; print(exifread.__version__)"
  python -m pip install git+https://github.com/mapado/haversine.git
  python -m pip install git+https://github.com/Turbo87/utm.git
  #
  cd /d c:%HOMEPATH%
  rmdir /s /q head-pose-estimation
  git clone https://github.com/lincolnhard/head-pose-estimation
  cd head-pose-estimation
  curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
  "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
  
  #
  cd /d c:%HOMEPATH%
  rmdir /s /q PupilTracker
  git clone https://github.com/TobiasRoeddiger/PupilTracker
  

• Python の folium, pyproj, rtree, shapely, GDAL, fiona, geopandas のインストール
  1. Python の folium のインストール

     python -m pip install -q git+https://github.com/python-visualization/folium.git
     

  2. Python の pyproj, rtree, shapely, GDAL, fiona のインストール

     python -m pip install pyproj rtree shapely
     

  3. Python の GDAL, fiona のインストール

     「Geospatial library wheels for Python on Windows」のページを開く

     https://github.com/cgohlke/geospatial-wheels

     このとき，使用している Python のバージョンに一致するものを選ぶ． amd64 のファイルを選ぶ．

     そして「python -m pip」でインストール

  4. Python の geopandas のインストール

     # gdal が必要
     cd /d c:%HOMEPATH%
     rmdir /s /q geopandas
     git clone https://github.com/geopandas/geopandas
     cd geopandas
     python setup.py build
     python setup.py install
     

• pip のキャッシュの消去

  Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

  コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  次のコマンドを実行

  python -m pip cache purge
  cd %LOCALAPPDATA%
  cd pip
  rmdir /s /q Cache
  

7. numpy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, MatplotLib, opencv-python, PyTorch

① TensorFlow GPU 版 2.10, Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python のインストール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 使用する Python のバージョンの確認

   python --version
   

   
3. pip と setuptools の更新

   * 「 python -m pip install ...」は，Python パッケージをインストールするためのコマンド．

   python -m pip install -U pip setuptools
   

   
4. TensorFlow 関係のパッケージのアンインストール操作

   トラブルの可能性を減らすために，関係のパッケージのアンインストールを行っておく．

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   python -m pip uninstall -y protobuf tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer
   

   
5. TensorFlow 2.10.1 および関連パッケージ（tf_slim，tensorflow_datasets，tensorflow-hub，Keras，keras-tuner，keras-visualizer）のインストール．

   あわせて，TensorFlowの公式ドキュメント，サンプルコード、Kerasの追加モジュールもインストールする．

   pip を用いてインストールする．

   python -m pip install -U protobuf tensorflow==2.10.1 tf_slim tensorflow_datasets==4.8.3 tensorflow-hub tf-keras keras keras_cv keras-tuner keras-visualizer
   python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
   python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
   python -m pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
   

   
   （以下省略）
6. MatplotLib, Python 用 opencv-python のインストール

   pip を用いてインストール

   python -m pip install -U  numpy pillow pydot matplotlib seaborn pandas scipy scikit-learn scikit-learn-intelex opencv-python opencv-contrib-python
   

   
7. TensorFlow のバージョン確認

   バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．

   python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
   

   

   次のようなメッセージが出た場合には，メッセージに従い， NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う． 但し，GPU がない場合には，このメッセージを無視する．

   

   【サイト内の関連ページ】

   • Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明
8. TensorFlow パッケージの情報の表示

   pip show tensorflow
   

   
9. (GPU を使うとき) TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

   TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は，端末で，次を実行して行う．

   python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
   

   実行結果の中に，次のように「device_type: "GPU"」があれば，GPUが認識できている．エラーメッセージが出ていないことを確認しておくこと．

   

   ここで，GPU があるのに，TensorFlow から認識されていないかもしれない． TensorFlow GPU 版が指定するバージョンの NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN がインストールされていないことが原因かも知れない．

   TensorFlow 2.5 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 8.2，TensorFlow 2.4 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 8.0.5，TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 7.6．そして，TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での，cuDNN のバージョンは7.4 が良いようである．

   Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明

10. Windows の システム環境変数 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH に，true を設定

    Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

    次のコマンドを実行

    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH\", \"true\", \"Machine\")"
    

    

② PyTorch, Torchvision, Caffe2

1. PyTorch の「はじめよう」の Web ページを開く

   https://pytorch.org/get-started/locally/

2. 種類を選ぶ

   Windows, pip, Python，NVIDIA CUDA ツールキット 11.3 以上 での実行例

   NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンは一致するものを選ぶ． 選択肢として出てこないという場合には， 「install previous versions of PyTorch」をクリックし，そのページの記載に従う．

   • PyTorch Build: 「Stable」
   • Your OS: 「Windows」 ・・・ Windows にインストールするので
   • Package: 「Pip」を選ぶ
   • Language: 「Python」を選ぶ
   • CUDA: 「11.8」 ・・・ CUDA 11.8 以上をインストールした場合
   
3. 「Run the command」のところに，コマンドが表示されるので確認する
   
4. 表示されたコマンドを実行．「pip3」は「python -m pip」に読み替える．

   PyTorch 2.3 のインストール手順例は次の通り

   1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

      コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

   2. PyTorch のページを確認

      PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

   3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

      次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．

      事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

      PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．

      python -m pip install -U --ignore-installed pip
      python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
      python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
      
      python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
      

      
5. その結果，エラーメッセージが出ていないことを確認．
6. PyTorch のバージョン確認

   次のコマンドを実行．

   * バージョン番号が表示されれば OK．

   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
   

   
7. PyTorch の動作確認

   https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載のサンプルプログラムを実行してみる

   Python プログラムを実行する

   from __future__ import print_function
   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print(x)
   exit()
   

   
8. GPU が動作しているか確認

   Python プログラムを実行する

   import torch
   torch.cuda.is_available()
   exit()
   

   

8. ディープラーニング応用

8.1 dlib, face_recognition（顔検出，顔のアラインメント，顔のランドマーク，顔認識その他）

【関連する外部ページ 】

• Dlib の公式ページ: http://dlib.net/

【インストール手順の詳細（別ページ） 】

• Windows での Dlib のインストール: 別ページ »で説明

【Dlib のインストール操作 】 Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

「11.7」のところは，実際にインストールしている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンにあわせること．

cd C:\
rmdir /s /q dlib
git clone https://github.com/davisking/dlib
cd dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles\
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCUDA_SDK_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8" ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8" ^
    -D CUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/dlib ^
    -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1

cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL -- /m:4

python -m pip uninstall -y dlib
cd C:\
cd dlib
python setup.py build
python setup.py install
python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"

powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\dlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

cd C:\dlib
cd python_examples
curl -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
curl -O http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x mmod_human_face_detector.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
del mmod_human_face_detector.dat.bz2
del dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
del shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
del shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

Dlib の動作確認のため，次を実行．エラーメッセージが出ずに，顔検出の結果が表示されれば OK とする．

cd C:\dlib
cd python_examples
python cnn_face_detector.py mmod_human_face_detector.dat ..\examples\faces\2007_007763.jpg

【face_recognition のインストール操作 】 Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q face_recognition
git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
cd face_recognition
copy C:\dlib\python_examples\shape_predictor_68_face_landmarks.dat .
python setup.py build
python setup.py install

face_recognition の動作確認のため，次を実行．エラーメッセージが出ずに，顔識別の結果が表示されれば OK とする．

mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\biden.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\obama.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\two_people.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures
cd /d c:%HOMEPATH%\face_recognition
face_recognition --show-distance true known_people unknown_pictures

8.2 ipazc/mtcnn

【関連する外部ページ 】

• ipazc / mtcnn の公式ページ: https://github.com/ipazc/mtcnn

【ipazc/mtcnn のインストール手順（Windows 上） 】

1. インストール

   Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   python -m pip install git+https://github.com/ipazc/mtcnn.git
   python -c "import mtcnn; print(mtcnn.__version__)"
   

2. 動作確認

   Windows で，コマンドプロンプトを実行． 次のコマンドを実行

   cd C:\dlib
   python
   

   次の Python プログラムを実行

   mtcnn の公式ページのプログラムを使用 (https://github.com/ipazc/mtcnn)

   Python プログラムを実行する

   from mtcnn import MTCNN
   import cv2
   
   img = cv2.cvtColor(cv2.imread("./examples/faces/2007_007763.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB)
   detector = MTCNN()
   detector.detect_faces(img)
   

   

8.3 OpenPose （人体の姿勢推定，指のポーズ推定）

【関連する外部ページ 】

• OpenPose の URL: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
• OpenPose ダウンロード の URL: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases

【インストール手順の詳細（別ページ） 】

• Windows での OpenPose のインストール: 別ページ »で説明

OpenPose の動作確認のため，次を実行．エラーメッセージが出ずに，検出の結果が表示されれば OK とする．

cd C:\openpose-1.7.0-binaries-win64-gpu-python3.7-flir-3d_recommended
cd openpose
bin\OpenPoseDemo.exe --video examples\media\video.avi

8.4 Tesseract OCR 5 （文字認識）

【関連する外部ページ 】

• Tessearact OCR の公式ドキュメント: https://github.com/tesseract-ocr/tessdoc

【インストール手順の詳細（別ページ） 】

• Windows での Tesseract OCR 5.3.3 のインストールと動作確認（多言語の文字認識）: 別ページ »で説明

8.5 matterplot/masked_rcnn （画像のセグメンテーション）

matterplot/masked_rcnn の URL: https://github.com/matterport/Mask_RCNN

Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

python -m pip install scikit-image cython
python -m pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q Mask_RCNN
git clone --recursive https://github.com/matterport/Mask_RCNN
cd Mask_RCNN
python -m pip install -r requirements.txt
python setup.py build
python setup.py install
cd samples/coco

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/demo.ipynb に記載のプログラムを実行してみる．

8.6 Meshroom （写真測量，フォトグラメトリ）

【関連する外部ページ 】

• Meshroom の公式ページ: https://alicevision.org/

【Meshroom のインストール操作（Windows 上） 】

• Meshroom の公式ページ: https://alicevision.org/ からダウンロードしてインストール．

8.7 muZero

Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

rmdir /s /q c:\muzero-general
cd c:\
git clone https://github.com/werner-duvaud/muzero-general.git
cd muzero-general
python -m pip install -r requirements.txt

確認のため実行してみる．

python muzero.py
tensorboard --logdir ./results

8.8 OpenAIGym

Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行する．

rmdir /s /q c:\gym
cd c:\
git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym
python -m pip install -e .

9. 数値演算ライブラリ

Intel Performance ライブラリ (Intel oneAPI TBB, Intel oneAPI DNNL, Intel oneAPI MKL, Intel oneAPI IPP, Intel Distribution for Python)

必要な場合にはインストールを行う．このソフトウェアについても，必ず利用条件を確認すること．

• URL: https://software.intel.com/en-us/performance-libraries
• 利用条件を確認の上，同意する場合は利用者登録．

10. エディタ

Visual Studio Code （エディタ）

インストール手順

ダウンロードしインストールする．

• Visual Studio Code の URL: https://visualstudio.microsoft.com/ja/
• Windows でのVisual Studio のインストールと日本語化: 別ページ »で説明

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=2SVnOoJg4JY

Visual Studio Code で Python を使う（Python プログラムの作成と実行）

動画リンク https://www.youtube.com/watch?v=B2QB8gvk11g

Visual Studio Code の拡張機能は，必要なものをインストールする．次に拡張機能を例示している．利用者で判断すること．

• 日本語化 (Japanese Language Pack) の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
• コード実行 (Code Runner) の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner
• Python の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python
• Python Indent の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=KevinRose.vsc-python-indent
• Python Preview の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dongli.python-preview
• C/C++ 関係: C/C++
• Debugger for Java の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscjava.vscode-java-debug
• Java Extension Pack の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscjava.vscode-java-pack
• emacs キーバインドの URL: Emacs Friendly Keymap

• 端末とVisual Studio Code の両方で，Java プログラムの動作チェック

  ファイル「HelloWorld.java」の作成

  public class HelloWorld
  {
      public static void main(String args[])
      {
          System.out.println("Hello Java World !");
      }
  }
  

  コンパイルと実行

  javac HelloWorld.java
  java HelloWorld
  

11. PopstgreSQL

インストール

ダウンロードの URL: http://www.postgresql.jp/download

PostgreSQL 13.1, pgAdmin 4, pgJDBC, psqlODBC, PostGIS などのインストールを簡単に行うことができる．

インストールにより，既定（デフォルト）では次のようにように設定される．

• PostgreSQL のデータベース管理者ユーザ名：postgres
• データベースディレクトリ：C:\Program Files\PostgreSQL\13\data （PostgreSQL の既定）

インストール時に postgres のパスワードを設定すること．

システム環境変数の設定

システム環境変数 Pathに，C:\Program Files\PostgreSQL\13\bin を追加することにより，パスを通す．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

次のコマンドを実行

powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files\PostgreSQL\13\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

psql などを扱いやすくするために，Windows のシステムの環境変数を次のように設定する．

• Windows の システム環境変数 PGUSER の設定: postgres
• Windows の システム環境変数 PGHOST の設定: localhost
• Windows の システム環境変数 PGDATABASE の設定: postgres

postgres.conf の設定例

Windows での設定例．Windows マシンをPostgreSQL 専用に使うとき，そして，メインメモリが 32 GB のときは，それに合わせて設定する．

shared_buffers = 4GB
work_mem = 1GB
shared_memory_type=windows
max_files_per_process = 1000
effective_cache_size = 16GB

パーソナルに使う場合は，オンライントランザクション処理を行わないので，WAL の機能を実質オフににして運用する可能性がある．

wal_level = minimal
archive_mode = off
max_wal_senders = 0

データベースファイルを SSD, NVMe に置くときは，次のように設定

random_page_cost = 1.1

psql の基本操作

• psql --version: psql バージョン確認:
• psql: psql 起動
• \copy: テーブルのコピー
• \d, \d+: テーブル等の情報の表示
• \db, \db+: テーブル空間の表示
• \c: データベースへの接続、現在接続しているデータベースとユーザの確認
• \l: データベースの情報の表示
• \q: 終了

SQL の実行手順例

psql を用いてインタラクティブに実行する場合．

psql
create table T (id integer, name text);
insert into T values(1, 'hello');
select * from T;
\q

psql を用いて外部ファイルを実行する場合

psql
\i hoge.sql
\q

PL/Python Extension のインストール

psql を起動し，次のコマンドを実行することにより，インストールする． インストールがうまく行かない場合には，Python のバージョンが合致しないことが考えられる． Python のバージョンについては，インストールのドキュメントや Dependency (https://github.com/lucasg/Dependencies) で確認することができる．

CREATE EXTENSION plpython3u;
SELECT * FROM pg_language;

12. データベースツール等

DBeaver Community Edition

1. 接続タイプを選ぶ
2. 「ドライバファイルをダウンロードする」の画面が出ることがある． そのときは，次の手順で，ドライバファイルをダウンロードする．
   1. 「ドライバの編集」をクリック
   2. ダウンロード中のときは，ダウンロード終了を待つ．そして，ドライバファイルを確認し、OK をクリック
   3. 「ドライバをダウンロードする」の画面で，ドライバのファイルを選び「ダウンロード」をクリック．
3. Host, Database, ユーザ名, パスワードを設定する．ポート番号を確認する．そして，「終了」をクリック．

SQL Workbench/J

• SQL Workbench/J のダウンロード URL: https://www.sql-workbench.eu/downloads.html
• Windows での SQL Workbench/J のインストールの詳細説明: 別ページで説明．

SQLite 3

• Windows での SQLite 3のインストールの詳細説明: 別ページで説明．
• Windows での SQL Workbench/J のインストールの詳細説明: 別ページで説明．

SQLite Studio 3.2.1

Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行し， 次のコマンドを実行

C:
mkdir c:\tools
cd c:\tools
curl -O https://github.com/pawelsalawa/sqlitestudio/releases/download/3.2.1/SQLiteStudio-3.2.1.zip
 powershell Expand-Archive -DestinationPath . SQLiteStudio-3.2.1.zip

13. メディア（地図情報、３次元コンピュータグラフィックスなど）

OSGeo4W 32ビット版

OSGeo4W は，GDAL/OGR，GRASS，OPenEV，uDig，QGIS などの多数のパッケージの組み合わせ

• OSGeo4W の URL: https://trac.osgeo.org/osgeo4w/wiki/OSGeo4W_jp
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

MakeHuman 1.2 （人体モデル）

• MakeHuman の URL: http://www.makehumancommunity.org/
• Windows でのインストールと日本語化: 別ページ »で説明

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=Bbe69OJiFqM

Blender の MH community アドオンのインストール

説明ページ https://www.kkaneko.jp/tools/win/makehuman.html

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=yxeMj4u8HdE

MeshLab （ポリゴン，３次元点群）

• MeshLab の URL: http://www.meshlab.net/
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

CloudCompare （３次元点群）

• CloudCompare の URL: http://cloudcompare.org/
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

PCL （３次元点群）

• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

  PCL の URL: https://pointclouds.org/downloads/

14. Java，Java 開発環境

OpenJDK 17

OpenJDK のインストールと Java プログラムの実行: 別ページ »にまとめ

Eclipse

ファイル「HelloWorld.java」の作成し，動作確認を行う．

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

GreenFoot （Java 学習ソフト）

• Windows での GreenFoot のインストール手順: 別ページ »で説明

BlueJ （Java クラス設計など）

ファイル「HelloWorld.java」の作成

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

16. Android Studio

インストール先として，ユーザ名 public のプロファイルにインストールしたとする

Android Studio の設定は次のように行う．

• ファイル - 設定，ビルド，実行，デプロイ ＞ ビルド・ツール ＞ Gradle

  Gradleユーザー・ホーム： C:\Users\public\.gradle に設定

• ツール ＞ デバイス・ファイル・エクスプローラー ＞ ダウンロード・ロケーション

  C:\Users\public\Documents\AndroidStudio\DeviceExplorer に設定

• C:\Program Files\Android\Android Studio\bin\idea.properties の設定

  idea.config.path=C:/Users/public/.AndroidStudio3.6/config
  idea.system.path=C:/Users/public/.AndroidStudio3.6/system
  

• Windows の システム環境変数の設定
  • ANDROID_AVD_HOME=C:\Users\public\.android\avd
  • ANDROID_EMULATOR_HOME=C:\Users\public\.android

【まとめ】Windowsでのデータサイエンス，AI開発，メディア処理，プログラミングのための総合的な環境構築ガイド