General Purpose Microcontrollers | NXP Semiconductors
Explore our wide range of general-purpose Arm® Cortex®-M microcontrollers providing the optimal balance of performance, efficiency, and scalability. Our diverse portfolio is supported by the MCUXpresso Developer Experience featuring software, tools and boards to speed up your development. Products Applications Design Resources
Gradient Boosted Regression Trees in scikit-learn
Slides of the talk "Gradient Boosted Regression Trees in scikit-learn" by Peter Prettenhofer and Gilles Louppe held at PyData London 2014. Abstract: This talk describes Gradient Boosted Regression Trees (GBRT), a powerful statistical learning technique with applications in a variety of areas, ranging from web page ranking to environmental niche modeling. GBRT is a key ingredient of many winning so
A Course in Machine Learning
by Hal Daumé III Machine learning is the study of algorithms that learn from data and experience. It is applied in a vast variety of application areas, from medicine to advertising, from military to pedestrian. Any area in which you need to make sense of data is a potential consumer of machine learning. CIML is a set of introductory materials that covers most major aspects of modern machine learni
Real World Haskell
Why functional programming? Why Haskell? 1. Getting started 2. Types and functions 3. Defining types, streamlining functions 4. Functional programming 5. Writing a library: working with JSON data 6. Using typeclasses 7. Input and output 8. Efficient file processing, regular expressions, and file name matching 9. I/O case study: a library for searching the filesystem 10. Code case study: parsing a
Making Games with Python & Pygame
Making Games with Python & Pygame Making Games with Python & Pygame covers the Pygame library with the source code for 11 games. Making Games was written as a sequel for the same age range as Invent with Python. Once you have an understanding of the basics of Python programming, you can now expand your abilities using the Pygame library to make games with graphics, animation, and sound. The book f
Linux Bash Shell Cheat Sheet
Programming Education for Pre-Beginners Learn Code The Hard Way courses are the most effective system for learning the basics of computer programming, designed specifically for complete beginners. I call my target readers "pre-beginners" to emphasize how focused I am on people who know absolutely nothing. The courses have helped millions of people just like you, from all over the world, from all d
pyOpenGL向けの便利ライブラリ作ってみた - 三次元日誌
OpenGLで何がしか書くときにはGUIとOpenGLを連結する部分でいわゆるボイラープレートコードが大量発生するのでそれをライブラリ化してみた。 OpenGLのControllerクラスを規約に沿って作ることで各種GUI間で使い回しができる設計。 http://pypi.python.org/pypi/glglue/ https://github.com/ousttrue/glglue glut, tkinter, wxPython, pyQt, (pyGame)に対応しております。 あと２つ、pyGtkとctypesによるwin32api直接たたきがあるのだけど pyGtkの方はWindowsの方でpyGtkGlExtを調達できなかったので断念。 ctypesの方は実験コードまでは作ったのでそのうち更新予定。 追記 glglue.sampleをパッケージに含めるのが漏れていたことの修正
ブクマしていたお勉強用の資料
id:syou6162 の 確率論、統計学関連のWeb上の資料 – Seeking for my unique color. を見て、よし俺も書こう、とか思って書き始めたはいいけど全然まとまりがない。 これは多分、自分の興味が拡散しているか、ひとつの分野について集中して調べる ことをしていないのだと思ってあきらめることにしよう。 公開しても意味ない気がするけど、せっかく書いたので公開するw PDFとか個々のページにリンクはるのも大変だったので、大本のページがあればそこだけ にリンクはることにした。 物理 田崎晴明 先生（学習院大学理学部物理学科）のホームページ 統計物理とか、くりこみ群とか。 日本語で書いた文章 いくつかの解説 くりこみ群とはなにか スピンはそろう — 強磁性の起源をめぐる理論 Hubbard 模型の数理と物理 統計物理学の基礎をめぐって ブラウン運動と非平衡統計力学 やや
Top page of Inet_Seminar (Japanese)
インターネットは すごい力を持っています． 特に WWW (Web ページ：ホームページ) は大変強力な情報発信の 道具です． これを使って 自然科学を楽 しく学ぶ しかけ (仕掛け) を 作りたいと 考えました． その第１弾が このインターネット・セミナーです. まず 「ミクロの世界」 というクラスから始めます． 以後, 次第にテーマを増やし, クラスを増設したい と思います． 皆様のご支援を お願い致します． 2002 年 5 月 この度， 本セミナーの 「ミクロの世界」−その１，その２− をあわせて， 本として出版 いたしました． タイトルは 「わかりやすい 量子力学入門 -- 原子の世界の 謎を解く」 です. このセミナーともども, ひいきにしていただきたいと 思います. --> 詳細をみる. この度，
Javascriptの開発手法について社内でプレゼンしました — Aduca
About this Entry Javascriptの開発手法について社内でプレゼンしました was posted on 5月 18th, 2011 at 1.23pm and is filed under Programming. This entry has no comments (yet). You can follow any responses through the RSS 2.0 Feed. Recent Post Javascriptの開発手法について社内でプレゼンしました Javascriptが難しくてわからないので誰か教えてください Nerineを作り直したい話 新宿にて配信の記録 機材購入 Category livestream non-category Programming thinking Meta ログイン 投稿の RSS コメントの RSS Wor
pySVG - Creating SVG with Python - codeboje
pySVG is a pure Python library to create SVG documents. Essentially it is a python wrapper around svg with the goal to allow people to “program svg”. pySVG can be used to produce svg as an outcome of algorithms you implement (like koch curves, Lindenmayr systems etc.) Working with pySVG is pretty straightforward. There is a small tutorial in the docs folder but i would suggest refering to the test
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
A paper on Pylearn2 is released « Deep Learning
Learning Python using Codecademy and Minecraft Pi - Raspberry Pi
SunCalc by mourner
GLSL and Python on www.pythonstuff.org
Home
scikit-learn: machine learning in Python
Gitmaster.com is for sale. Buy it today!