最近フロントエンドでVS Codeを使うようになったので、よく使っているショートカット等をメモってみます。 VS Codeで触ってる主な言語はReact、ReactNative、Javascript、Typescript、HTML、CSSです。 便利ショートカット一覧 最低限覚えておきたい10選 動作 コマンド
vscodeオススメショートカット。レベル別25選 - Qiita
最近フロントエンドでVS Codeを使うようになったので、よく使っているショートカット等をメモってみます。 VS Codeで触ってる主な言語はReact、ReactNative、Javascript、Typescript、HTML、CSSです。 便利ショートカット一覧 最低限覚えておきたい10選 動作 コマンド
クリーンインストールしたmacOS High Sierraに0からHomebrew、LaTeX、zsh、Python、Rなどの科学技術計算開発環境を整える（2017/11版） - nakachanのブログ
macOSをHigh Sierraにアップグレードをしようとしたら失敗し、クリーンインストールしました。そのため0からHomebrew、LaTeX、zsh、Python、Rなどの環境を整えることとなったので、個人的メモも兼ねて残しておきます。 ハードウェア macの使用目的 & Pythonなどの導入理由 High Sierraのインストール Time Machineの設定 AppStoreから欲しいアプリを入れる Homebrewを入れる AppStoreからXcodeをインストール Homebrewのインストール Homebrew-Caskを使えるようにする Homebrew-Caskで各種プログラムをインストールする 文書作成環境を整備する MacTeXをインストールする Office 2016をインストールする zsh + Prezto + Solarized で使いやすいターミナ
開発以外の仕事でやってるちょっとした自動化の紹介 - Qiita
こんにちは、Misocaのとよし（@toyoshi)です。 この記事は、Misoca Advent Calendar 2017 の9日目の記事です。 年末ですね。今年1番驚いた話は、グルテンフリーをやってみようと思ってお米＋専用の粉でパンが作れるホームベーカリーを買ったところ、専用の粉というのがグルテンパウダー（例えばこういうの）だったことです。ホームベーカリーを買って箱を開けたときに本当に恥ずかしい気持ちになりました。 さて、私の苦手なものに、手順が曖昧であったり、何かを思い出すストレスというものがあります。なので、繰り返し発生する作業は「自動化できないか？」「そもそもやらなくていいのではないか？」ということを考えてるようにしています。そして、自動化できるものは自動化し、それが難しくてもマニュアル化することで次回以降に自分が記憶喪失になっていても作業ができるようにしています。 今回はそん
Java Generics Hell メソッドスコープのジェネリクス - プログラマーの脳みそ
Java Generics Hell アドベントカレンダー 7日目。 前回(6日目)ジェネリクスの構文 読者の推奨スキルとしてはOCJP Silverぐらいを想定している。 前回、構文の話をしていたが、そのなかでメソッドスコープのジェネリクスをいったんおいていた。 今回はそのあたりを取り上げる。 ジェネリクスとスコープ 前回のおさらいとして、Javaのジェネリクスには2つのスコープがある話をしていた。 メソッドの範囲で有効な型変数 クラスのインスタンスの範囲で有効な型変数 まずジェネリクスのそもそも論になるが、ある処理の塊に型変数という「型」を表す変数を導入し、処理の塊をいろんな型で扱えるようにしよう、ということになる。ここで「処理の塊」としてJavaのジェネリクスでは「メソッド」か「インスタンス」か、ということになる。 メソッドスコープの型変数は インスタンス・メソッド static メ
Java Generics Hell - インスタンススコープのジェネリクス - プログラマーの脳みそ
Java Generics Hell アドベントカレンダー 8日目。 前回(7日目) メソッドスコープのジェネリクス 読者の推奨スキルとしてはOCJP Silverぐらいを想定している。 ようやくクラスの型変数の話にたどり着いた。なかなか話題が多くて大変なのである……。 インスタンススコープ ここのところしつこくJavaのジェネリクスの型変数には2種類のスコープがあることを挙げてきた。 メソッドの範囲で有効な型変数 クラスのインスタンスの範囲で有効な型変数 前回、メソッドスコープのジェネリクスについて取り上げた。入門書などではあまり触れられていない構文かもしれないが、機能的にはメソッドスコープのほうが単純だと思うので先にメソッドスコープを取り上げた次第である。 メソッドスコープではメソッドの IN / OUT つまり、引数と戻り値を型変数を用いて関連性を示すことができるということを書いた。
mofron - .NETやSwingのように画面デザインできるUIフレームワーク MOONGIFT
Webは表現力が高い一方、その高さ故にゼロから作ろうと思うと手間に感じてしまいます。デザインをあまり気にしない業務システムであっても、素のHTMLままでは使う気にならないでしょう。 そこで使ってみたいのがmofronです。.NETやSwingで作っているように、画面の設計をコードの中から行えるUIフレームワークです。 mofronの使い方 mofronの例です。ボタンを配置するコードです。 require('mofron'); let Button = require('mofron-comp-button'); // 一番単純な表示 new Button('test').visible(true); let btn = new Button('size'); btn.width(150); // 幅を150pxに設定 btn.visible(true); // 表示(bodyへ反映) b
Python: 多様体学習 (Manifold Learning) を用いた次元縮約 - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は多様体学習を使ってデータの次元を縮約する方法について。 これはデータの前処理として、主に二つの目的で使われる。 一つ目は、次元を縮約することで二次元や三次元の形でデータを可視化できるようにするため。 もう一つは、次元を縮約した結果を教師データとして用いることでモデルの認識精度を上げられる場合があるため。 データの次元を縮約する手法としては主成分分析 (PCA) が有名だけど、これは線形な変換になっている。 ただ、実際に取り扱うデータは必ずしもそれぞれの次元が線形な関係になっているとは限らない。 そこで、非線形な変換をするのが多様体学習ということらしい。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G1114 $ python --version Python
【Day-8】絶望的なデータを前処理で何とかする。(pandas/sklearn) - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 8日目。 Day-7の記事で、データを取り扱えるようになりました。 しかし、データがいつもきれいで美しいものだとは限りません。なかには絶望的なデータもたくさんあります。 機械学習等の学習器に投げ入れるには、もうひと工夫いることのほうが多いです。 pandasとsklearnで、できる工夫、前処理についてまとめて行きます 前処理とは 絶望的なデータの入手 データを統一的な型(数値等)に変換(df.apply) NaNの除去 df.dropna() df.fillna() df.interpolate() その他 スケーリング StandardScaler MinMaxScaler その他 まとめ 前処理とは 学習の流れを簡単な図にまとめてみる。 データ分析の労力の7~8割は、↑図の赤の部分、前処理といわれている。 適当に学習器に投げ入れたデータよりも、
PowerShell の配列表現と生成処理時間 - tech.guitarrapc.cóm
面白い記事があります。 blog.shibata.tech PowerShell において配列生成は 言語仕様上にある通りカンマ演算子 , によって表現されるものであり、ASTでも満たされている。しかし、そこに言及がなく () や $() や @() で生成しているような表現を見かけるけど実は違うんだよ。ということが説明されています。とはいえ、@() で囲むことに意味はあるので注意なのですが。 tech.guitarrapc.com さて、結果としてみるとどの表現でも配列が生成されます。が、AST を見てもそれぞれ違うことから「表現可能な方法が複数ある場合にどれを使うのがいいのか」を考えてみましょう。 目次 目次 PowerShell の構文木 AST を見る 配列の生成 ベンチマークの測定対象 ベンチマーク結果 ArrayLiteralAst ParenExpressionAst + A
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