環境構築を避けてインターネットで解決してきた話#UoPeopleネタ : 犬野のブログ
犬野のブログ 社会人米国大学生（UoPeople）、ゴリゴリの外資勤務（アメリカ）、ダイエットのネタが多め。 ※ただの日記なので、有益な情報は発信はしていません。 UoPeopleのCSはコンピューターサイエンスの学部なので、自分の環境でのプログラム作成をすることや、プログラムファイルの提出が求められます。 だけど、すべての環境を自分のPCを構築するのは嫌だ・・・。 環境構築が苦手なもので、できるだけ楽をしてどうにかしようとしてます。 で、今のところどうにかなってます。 あと、私のPCのメモリは、Virtual Boxとか入れようもんなら固まってしまう程度のスペックなので、オンラインIDEなどには色々助けていただいております。ありがとう、インターネット！ また、学位が欲しいだけの不良生徒なので、なるべくお金をかけたくないと思い、補助教材は一切買わずに今まで過ごしております。（基礎知識がある
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
Python (SymPy) で方程式・連立方程式を解く、数列を求める - pianofisica
今回はプログラミング言語Pythonを使って方程式・連立方程式を解いてみたいと思います。数式処理ライブラリSymPyを使って代数的に厳密に解く方法をみていきます。また、漸化式から定まる数列について、その各項を求める方法もみていきます。 SymPyのごく基本的な使い方については以下の記事を参照してください： pianofisica.hatenablog.com 代数方程式 １次方程式 ２次方程式 ３次方程式 ４次方程式 ５次方程式 方程式の数値解 連立１次方程式 ２変数の場合 ３変数の場合 連立方程式 微分方程式 漸化式 代数方程式 多項式（変数と定数について有限回の和と積をとったもの）同士を等号で結んだ方程式を代数方程式といいます。代数方程式の解として表される数を代数的数といいます。したがって整数、有理数、そして などの無理数は代数的数です。 代数的数でない数は超越数と呼ばれます。同様に、
UoPeopleでProgramming Fundamentalsのコースが始まったのでHomeBrewでPython3.8の環境をセットアップした。 - えんぴつぶろぐ
English Composition1のコースをパスしたので、Foundation Courseを受けることになった。 コースグレードが発表されてすぐ、Online Education Strategies（UNIV 1001）とProgramming Fundamentals（CS 1101）のコースが自動で登録されていた。 今までの記事： empitsu88.hatenablog.com empitsu88.hatenablog.com 正式な学部生（Degree Seeking Student）になるには 実はまだ私は"Foundation Course Student"及び"Non-degree Student"扱いであって、正式な学部生（Degree Seeking Student）ではないのである。 以下のようなの条件を満たすとDegree Seeking Studentにな
MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 — blog ドキュメント
はじめに¶ logo_horizontal.png 『機械学習や人工知能を勉強したいけれども、プログラミングを学ぶ前の環境構築で躓いてしまう』との声を多くいただき、絶対に環境構築で失敗しないための記事を執筆することになりました。 Pythonで機械学習の環境構築をする方法は１通りではなく、HomebrewやAnaconda、その他諸々の方法でインストールを試みることができます。 方法が複数あることは失敗しても他の方法で試せるためありがたいことですが、初心者にとってはどの方法で環境構築をすれば良いか迷ってしまう原因にもなってしまいます。 そこで、本記事では次のような方をターゲットに書いています。 Pythonを初めて使う方 Pythonはプロジェクトでなく自分用で使う方（要するに、仮想環境は不要な人） 失敗しない環境構築を行うためにも、ぜひこちらの記事を参考にしてみてください。 ローカル環境
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Pythonリスト内包表記の使い方 | note.nkmk.me