数学 - Python - JavaScript - 解析学 - 微分と基本的な関数 - 曲線をえがくこと - 曲線をえがくこと(7つの性質、有理式)
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qiita「100万倍速いプログラムを書く」 http://qiita.com/Akai_Banana/items/48a35d2a40d1804d3b32 いまさらだけどホットエントリ経由. プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 内容をまとめるとこんな感じ. id:vanbraam ここまでCPU-intensiveな処理が通常のプログラムでは殆どない.本稿の言に従えば"律速段階"はそこじゃない事が多い;MathJax+math/tex->MathMLでこれだけの数式が書けるのを知る事ができたのは大きな収穫 id:kmaebashi 『つまり、Pythonはコードを一行ずつ機械語(010011011...)に変換(コンパイル)して動作します。』呪いのように何度も出てくる間違いだ…
本来、DM200には印刷できないワープロのような機能しかないのですが、これによってかなりの自由度を獲得できたことになります。 ※Caps Lockはポメラ側でもLinux側でもCtrlに変更できます 上記のページの通りにインストールを済ませると、SDカード上のDebian Linuxが起動できるようになります。Linuxの動作の安定感は実験レベルを超えて実用的です。 ※Caps Lockはポメラ側でもLinux側でもCtrlに変更できます SDカード上のDebian Linuxが起動できても依然標準のポメラの機能の素晴らしさは際立っているため、両者を連携して使う感じになる(同時に使えるのでなく、両者を起動し分ける)のですが、それが何とも楽しい。 工夫の余地のある文具が欲しいという人の目には、このDebian Linux on DM200は魅力的に映るかもしれません。 今回は、そんなDebi
こんにちは、ほけきよです。 ここ数回に分けて書いた『面倒がすぎる内容をpythonにさせよう』シリーズの集大成。 ブログ最適化のために必要なものを『全て』『一気に』抜き出すプログラム、作りました! この記事を読めば、下記の情報がゲットできます ※ 現在ははてなブログのみ対応となっています。WordPress用にも作成中なので、少々お待ちを。 *1 ・記事とURLとブックマークの情報 ・記事内画像を全て抜きとったもの ・自サイトの内部リンクがどうなっているかを可視化したもの ・リンク切れリスト ・はてなブックマークがどのような伸び方でついたかを可視化したもの 使い方(情報技術に明るい人) 使い方(一般向け) 環境構築 実行するコード コマンド一発!実行する 中身がどうなっているか 注意 出力結果 pythonを勉強したい方に まとめ 使い方(情報技術に明るい人) 情報技術に明るい人と、そうで
joker1007さんも煽っていることもあり、MacBook Pro Retina(2015) 15インチが重すぎてしんどいので、Thinkpad X1 Carbon(2017)を買いました。2.04kgから1.13kgへと大幅軽量化しました。外での打ち合わせや出張も結構増えてきて、Macは電源も含めると辛い重さになるので思いきって買いました。背中と腰が死にそうなので軽さは正義です。(msfmさん色々ご相談に乗っていただきありがとうございました!) 選定のポイントは 1.3kg以下英語キーボードメモリ16GB15万円くらいまでという条件で選んだのですが、最後まで残ったのはDell XPS13とX1 Carbonだけでした。最初は値段の安さと軽さに惹かれてZenbook 3をメインに機能と値段の比較表を書いていたんですが、途中で店頭でキーボード触ってみて、日本語キーボードだとホームポジション
Pythonista(Python使い)の中で有名かつプロフェッショナルが集まる強者集団(株)ビープラウドさん*1が満を持してリリースされたPythonのオンライン学習サービス「PyQ」を試してみました. pyq.jp 佐藤社長のご厚意で利用アカウントをいただき,実際利用してみました.*2 簡単ではありますが,利用した時のレポートとサービスの感想,「どんな方々にオススメか?」的なレビューを簡単に書きたいと思います. この夏,プログラミングを覚えたい(特にPython)という方は是非ご一読ください! で,PyQどうなのよ? 下手な本を読んだり勉強会参加するマンになるぐらいだったら,PyQを一ヶ月集中してやり切ったほうが絶対いい!この夏に(2,980円はお買い得). 学習コンテンツの粒度・写経をベースに覚える思想・操作感が良い(一部改善して欲しいところはあるが) 「実務で通用するレベルに」「9
matplotlibでも割と綺麗な図を作ることができる。 図示の時に色々と使うテクニックを列挙。 どうぞ皆さんもお使いください 基本の体裁 関数で調整 plt()内の基本オプションで調整 透過度をあげる 漫画風にする 棒グラフに柄を載せる グラデーション用の色を作る グラデーションの作り方 色の参考にcmリスト 王道カラフル系 単色濃淡(っぽい) 温度系 季節の色たち グラデーションにならない系 その他 基本の体裁 まずこのグラフ import numpy as np import matplotlib.pyplot.plt x = np.arange(-np.pi,np.pi,np.pi/50) plt.axvspan(-0.5*np.pi,0.5*np.pi,color="red") plt.plot(x,np.sin(x)) plt.show() どぎついし、端が切れているし、イマイ
EDIT: 2018/06/19 pipenvについて追記 本記事は社内向けに書いた文章を修正したものである。 世の中にある代表的な「Python環境管理ツール」に virtualenv, pyenv, venv, pipenv の4つがある。これらをGoogleで検索すると使い方が書かれたページばかりが出てきて、それらの違いや使い分けを解説する記事は少ない。 本当は必要ではないのに「pyenvは便利」のような謳い文句で何となく使わせる記事や、古い情報を元に書いた「一見新しそうに見える記事」も多く見られる。 この記事では、中立・実用重視な視点から各ツールを解説し、筆者が考えうるベター(ベストは人それぞれ)な組み合わせについて書く。 なおAnacondaは初学者が使うにはおすすめできない。Anacondaについての筆者の解釈は末尾にあるためそちらも参照されたい。 本記事公開後いくつか近い話題
追記: dict の実装で出てくる図が間違っています*1.あとで修正します. スライドを差し替えました.変更点は次の2点です. dictの図を開番地(オープンアドレス)法のものに訂正 バイトコードについて追記(2バイトで1つの命令と引数を表す旨) 先日 KMC で春合宿があり,そこで Python の処理系に関する講座をしました. speakerdeck.com 内容 プログラミング言語を実行体系で分類すると,次の2つに分けられるのではなかろうかと思います*2. コンパイル言語 インタプリタ言語 また,型付けで分類すると,次の2つに分けられます. 静的型付け言語 動的型付け言語 C言語のコンパイラの実装に関する情報は巷に溢れており,また書籍も数多くあります. 一方で Python のインタプリタに関する詳細な情報は,もちろんあるのですが,気にせずに使っている人が大半かと思われます*3. そ
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで!と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる!」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
経緯 実装 動作 コード 経緯 知り合いのオタクがVOCALOID?のゆかり?にツイート読み上げさせてたのでやってみたかった. 実装 ツイッターのストリーミングAPIを使って取得したツイートの内容をPyhtonのsubprocessモジュールでbashのsayコマンドで読み上げさせる. sayコマンドはOS X独自のコマンドでLinuxとかではGoogleとかの読み上げ機能を使うといいみたい. sayコマンドで使える音声は色々あってデフォルトではKyokoという女の声. ha1f-blog.blogspot.jp ツイッターのストリーミングはこのページのコードを参考にしました. qiita.com sayコマンドの使い方はここを参考にしました, 動作 こんな感じの出力が出てKyokoさんが喋ってくれる. コード # -*- coding: utf-8 -*- import tweepy i
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
得られた重要な知見 ・DockerでPython3の開発環境を構築することができた ・Dockerfile:myDockerfile/my_python_dev_env at master · hyperSuperHoge/myDockerfile · GitHub ・ただし、わざわざDockerまで導入する必要はなく、Miniconda3がすべて解決してくれる ・でも、Dockerを使えるようになったのは収穫だ 背景 ディープラーニング学習 Pythonの開発環境が欲しくなった 2.x系と3.x系とで結構違うらしい 環境変数やパッケージ管理も要注意 http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c 手元にはWindows10 & Cygwin のマシン 現環境を汚したくない VirtualBox + Ubuntu 16.04 LTS
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ!」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました~」という人たちにも「これ良い!」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
Pythonには独特の仕様がいくつかあります。 その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。 そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよね はじめまして、寺坂です。 ビザスクのエンジニアです。 業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。 私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、 なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。 とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。 ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
こんにちは、ピコシムです。 半年前、ADHDって別に他人事じゃん!と思っていたら(社会人編)の最後で、自分の適正にあった職種、『データサイエンティスト』じゃないの?とGoogle先生に教えてもらったことを思い出してたので、本を買って調べてみました。 データサイエンティストとは何か データサイエンティストとは、ビッグデータを活用し、企業内外を取り巻く大量のデータを分析、それをマーケティング等に活かしてビジネス的な価値を生み出す役割を持った専門人材の事。 データサイエンティストとは | データサイエンティストの意味 必要な技能(ハードスキル) IT系スキル(RDBMS関連、QSL、Hadoop関連、JAVAなど) 分析系スキル(R、Python 、Perlなど、各種統計解析、機械学習に関する知識など) 必要な技能(ソフトスキル) ビジネス系スキル(業界・業務に関する知識、質問力、理解力、伝達力
PantsはTwitter社が開発した大規模ソフトウェア向けのビルドツールです。今年の5月に1.0がリリースされました。 github.com 主にPythonで書かれているようですが、Java、Scala、Python、Golangのビルドに対応しており、Thriftのコード生成やMarkdownからのドキュメント生成などもサポートしているようです。 同種の大規模向けビルドツールにはGoogle製のBazelやFacebook製のBuckがあります。 github.com github.com いずれも元は社内用に開発されたツールがOSS化されたものですが、GoogleのBazelは2009年頃からGoogle社内で使われておりかなり歴史のあるツールのようです。 BuckやPantsはBazelを参考にしているようですが*1、BuckはAndroidアプリのビルドが高速だったり、Pant
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