Java Generics Hell - 内部クラスと型変数のスコープ - プログラマーの脳みそ
Java Generics Hell アドベントカレンダー 19日目。 前回(18日目) ジェネリックな例外 読者の推奨スキルとしてはOCJP Silverぐらいを想定している。 Javaでは1ファイルにトップレベルのpublicなclassはひとつしか置けないが、入れ子になったクラスなどを用意することができる。種類がいくつかあるので後に整理するが、内部クラスの場合、外側のインスタンススコープの型変数が内部クラスの内側でも有効となる。 今回はそのあたりを整理してみよう。Javaのクラス宣言の種類については拙稿 Javaのクラス宣言5種+αで以前に取り上げているので参考にされたい。 static 内部クラスの話の前に、そもそも論としてクラスのインスタンススコープの型変数は、staticなメソッドや、フィールドでは用いることは出来ない。なぜなら、インスタンスをスコープとしているからだ。（トート
シミュレータを作りながら量子コンピュータの仕組みを理解する - Qiita
この記事は 量子コンピュータ Advent Calendar 2017 第18日目の記事です。 最近、量子コンピューターが流行っています。僕自身もそうなのですが、「なにかすごいらしい。でもなにができるのかわからない」とモヤモヤされている方も多いと思います。そこで、今回はいわゆるゲート方式(回路方式)の量子コンピュータのシミュレータを作成しながら、量子コンピュータの基礎の基礎を押さえていこうと思います。 なお、作成したコードはGistで公開しているので、興味のある方はいじってみてください。 対象読者 量子力学にあまり詳しくないが、量子コンピュータに興味のある方 簡単な行列計算(行列の掛け算)のできる方 量子力学とシュレディンガーの猫 量子コンピュータの話のまえに、まずはシュレディンガーの猫を題材に量子力学について説明します。 シュレディンガーの猫は、最も有名な思考実験の一つなので、ご存じの方
lgo - Go (golang) をインタラクティブに実行するための Jupyter Notebook環境 - Qiita
この記事はGo4 Advent Calendar 2017の19日目の記事です。最近、趣味でGo (golang) をJupyter Notebook上でインタラクティブに実行するプロジェクトを作っていて、ある程度きちんと動くようになったので紹介します。 yunabe/lgo - Go (golang) REPL and Jupyter notebook kernel (GitHub) ブラウザ上でGo (golang) を実行している様子: コンソールからも使えます: >>> jupyter console --kernel lgo In [1]: a, b := 3, 4 In [2]: func sum(x, y int) int { : return x + y : } In [3]: import "fmt" In [4]: fmt.Sprintf("sum(%d, %d) =
野球データ分析を支えるPythonなノウハウ〜Jupyter notebookとpandas,SQLを添えて - Lean Baseball
※2017/12/19 20:45 この分析結果の詳細スライドを追加 Top写真（サムネイル）は雰囲気です,あまり気にしなくてOK.*1 Jupyter Advent Calendar 2017 19日目の記事です. ここでは,本年私がやった野球ネタの主に分析環境まわりについての話をサンプルや選定理由を絡めて紹介します. 本日開催されたBaseball Play Study 2017冬の発表資料「うわっ...アイツの年俸、高すぎ...？」を作った時のコードスニペットから作成しています. speakerdeck.com Python初学者〜中級者および,私と同じく野球が好きでたまらないンゴな方の参考になると嬉しいです. 上級者および強者の方には是非もっといい方法があったらコメント頂けると嬉しいです. 申し遅れましたこんにちは,私が「野球の人」ことshinyorke（シンヨーク）です. この記
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネットワークの基本的な形の一つである三層パーセプトロンを定義します. 定義 (三層パーセプトロン) 行列$W_1 \in M_{n_0 n_1}(\mathbb{R}),W_2 \in M_{n_1 n_2}(\mathbb{R})$とベクトル$b_1 \in \
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
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