Building a Web App in Julia: DifferentialEquations.jl Online - Stochastic Lifestyle
Web apps are all the rage because of accessibility. However, there are usually problems with trying to modify some existing software to be a web app: specifically user interface and performance. In order for a web application to perform well, it must be able to have a clean user interface with a “smart” backend which can automatically accommodate to the user’s needs, but also give back a nice look
Visualizing Graphs in Julia using Plots and PlotRecipes | juliabloggers.com
By: Tom Breloff Re-posted from: http://www.breloff.com/Graphs/ In this short post, I hope to introduce you to basic visualization of graphs (nodes connected by edges) when using Plots in Julia. The intention is that Visualizing a graph is as simple as inputting the connectivity structure, and optionally setting a ton of attributes that define the layout, labeling, colors, and more. Nodes are marke
Julia Scientific Programming
This course introduces you to Julia as a first programming language. Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language developed specifically for scientific computing. This language will be particularly useful for applications in physics, chemistry, astronomy, engineering, data science, bioinformatics, and many more. You can start programming with Julia within Coursera and it ca
Machine Learning and Visualization in Julia – Tom Breloff
September 23, 2016 In this post, I’ll introduce you to the Julia programming language and a couple long-term projects of mine: Plots for easily building complex data visualizations, and JuliaML for machine learning and AI. After short introductions to each, we’ll quickly throw together some custom code to build and visualize the training of an artificial neural network. Julia is fast, but you’ll s
Julia 0.5-dev の Generator に触れてみた。 - Qiita
前置き GW いかがお過ごしでしょうか？ 私は、色々あって超暇なのでCNNとかRNNとかいろいろ実験しようと思ってた1のですが、体調崩して連休の半分くらい寝てました2。 ということでちょっとリハビリに、Julia の HEAD（2016/05/06 13:00 時点の最新 v0.5.0-dev+3922）をインストールして試してみました。 その中で「これ Julia に欲しかった！」が実装されていたので紹介します。 Generator 式 Julia には、Python に類似の リスト内包表記 があります： julia> ls0 = [i for i in 1:10000] 10000-element Array{Int64,1}: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ⋮ 9992 9993 9994 9995 9996 9997 9998 9999 10000 julia> Py
A Parallel Recommendation Engine in Julia – Julia Computing
Recommender systems play a pivotal role in various business settings like e-commerce sites, social media platforms, and other platforms involving user interaction with other users or products. Recommender systems provide valuable insights to gain actionable intelligence on these users. Large Scale Recommender systems help in unraveling the latent information in the complex relational data between
さだとJuliaでLDA - Qiita
はじめに さだまさし x IT Advent Calendar 2015 - Qiita という素敵な企画があります。 いたく感激し、参加したいと思ったのですが、考えている間に枠が埋まってしまいました（ohtamanさんに24日枠を取られてしまいました）。 ともかく、Juliaで簡単なLDAを実装し、さだまさしさんの歌詞に適用してみました。 トピックモデル 「トピックモデル」とは、データの潜在的な”トピック”を見つけ出すための手法です。これだけ言われてもなんのことかさっぱり分からないとは思いますが、世の中にはとても素晴らしい解説資料が沢山あるので、興味がある方はぜひ記事末の文献一覧を参照ください。 トピックモデルといっても色々なものがありますが、最も有名で、よく使われているものが、今回の題材となるLDAです。 Latent Dirichet allocation（LDA, 潜在的ディリクレ
Juliaでテキスト分析をしてみる - Qiita
Juliaアドベントカレンダーの記事です。 先日のJuliaTokyoでLTした内容を記事にさせていただきました． やること 日本語のテキスト分析をJuliaでやる TextAnalysisというイブラリがあるので, それに日本語文書を投入して分析する 分かち書きすれば日本語も使えるので，@chezouさんのMecab.jlを使う TextAnalysisが夢見がちなライブラリであることをみんなに伝える 使うパッケージ TextAnalysis.jl johnmyleswhite先生のライブラリ テキスト分析でやりたいこと大体できるようにREADMEみたら思えるけど、大体は願望 MeCab.jl 形態素解析の日本語バインディング TextAnalysisのCorpusに放り込む using TextAnalysis using MeCab mecab = Mecab() lines = r
データサイエンティスト養成読本機械学習入門編の振り返りと補足 - sfchaos's blog
9月10日，技術評論社より「データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編」が発売され，おかげさまで約1ヶ月後には増刷が決定しました． お読みいただいた方々に深くお礼申し上げます． データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) 作者: 比戸将平,馬場雪乃,里洋平,戸嶋龍哉,得居誠也,福島真太朗,加藤公一,関喜史,阿部厳,熊崎宏樹出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/09/10メディア: 大型本この商品を含むブログ (7件) を見るまた，出版日の夜には，KDDIウェブコミュニケーションズ様で刊行記念イベントが行われました． 「データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編」刊行記念イベント 私も著者の一人として参加させていただきました． 足元が優れない中ご参加いただいた方々，会場を提供いただいたKDDIウェブコミュニケーションズ様，
TinySegmenterをJulia移植したらMITの先生に指導してもらえた話 - once upon a time,
先日、工藤さんがJavaScript向けに作った日本語のコンパクトな分かち書きツール、TinySegmenterをJuliaに移植したTinySegmenter.jlを作りました。 もともとは、PyconJPでjanomeの話を聞いたら居ても立っても居られなくなって、簡単なTinySegmenterを移植したんですが、そしたら思いもよらぬ展開が待っていました。 [2015/10/22 23:38 追記] 計測の問題を @repeatedly さんから指摘いただいたので再計測しました。 パッケージ登録時にMITの先生からツッコミが入る JuliaのパッケージはMETADATA.jlというセントラルなレポジトリで管理されています。 ここに登録されたパッケージはPkg.add("TinySegmenter")とREPLで実行するだけでパッケージが導入できます。*1 ここに登録をしようとした時に、
JSoC 2015 project: Efficient data structures and algorithms for sequence analysis in BioJulia
JSoC 2015 project: Efficient data structures and algorithms for sequence analysis in BioJulia Participant: Kenta Sato (@bicycle1885) Mentor: Daniel C. Jones (@dcjones) Thanks to a grant from the Gordon and Betty Moore Foundation, I've enjoyed the Julia Summer of Code 2015 program administered by the NumFOCUS and a travel to the JuliaCon 2015 at Boston. During this program, I have created several p
Gamma Process Non-negative Matrix Factorization (GaP-NMF) in Julia | LESS IS MORE
Gamma Process Non-negative Matrix Factorization (GaP-NMF) in Julia 最近 Julia で遊んでいて、その過程で非負値行列因子分解（NMF）のノンパラ版の一つであるGamma Process Non-negative Matrix Factorization (GaP-NMF) を書いてみました。（まぁmatlabコードの写経なんですが） https://github.com/r9y9/BNMF.jl 元論文: Bayesian Nonparametric Matrix Factorization for Recorded Music by Matthew D. Hoffman et al. in ICML 2010. デモ http://nbviewer.ipython.org/github/r9y9/BNMF.jl/blo
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
Are People in Colder Countries Taller? in Julia - Ivan Kuznetsov
Julia Packages
GitHub - svs14/Orchestra.jl: Heterogeneous ensemble learning for Julia.
HDF5 in Julia | juliabloggers.com
GitHub - paulhendricks/MachineLearningMetrics.jl: DEPRECATED: MOVED TO JuliaML/MLMetrics.jl
Introduction to Julia for bioinformacis
JuliaML
GitHub - JuliaPlots/UnicodePlots.jl: Unicode-based scientific plotting for working in the terminal
