Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
JavaScriptのGridライブラリ決定版 - SlickGrid - Qiita
正直、表示だけするならどれも高機能で大差ないと思う。 ただ、多くのグリッド系ライブラリは、高機能な代わりに遅い＆書きにくかったり、編集機能はあるものの表示→編集モードへの切り替えがもっさりしていたり保存機能が書きにくかったりする。 その中で高速な表示、Excelかのような編集機能を備えているのがSlickGridだ。 「Excelみたいにできないの？」とはよく言われることでその言葉にそんな簡単じゃねーんだよ、とイラッとしたことがある人も多いかと思うが、SlickGridを使うことでお互いストレスフリーな関係を築けるだろう。 では、SlickGridのパワーが実感できる例を紹介したい。 1.パフォーマンス このExampleで表示しているデータは、なんど500,000件である。他のグリッドが数万件表示可能！と言っているそばで、ケタが違う。何せExcel(2003)の限界行より多いんだからビッ
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