GitHub - qvacua/vimr: VimR — Neovim GUI for macOS in SwiftYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
VimをモダンにリファインしたMac用エディタ「VimR」 | ソフトアンテナ
Vimを現代風にリファインしMacの他のモダンなエディタで導入されている機能を取り入れることを目的としたエディタ「VimR」(Vim Refined)が公開されています(GitHub、Hacker News)。 説明によると、VimRはエミュレーションではない完全なVimを内部に組み込んでいて、Vimの好みプラグインを使用可能。hjklで操作できるGUIファイルブラウザや、曖昧検索に対応したファイル検索機能が使えるということです。 ↑左ペインがファイルブラウザ。 ↑ファイル検索。 MacVimプラスアルファといった雰囲気なので、GUIメインでVimを使っているユーザーならば検討してみる価値はあるかもしれません。 ソースコードのライセンスはGPL v3で、ビルド方法はGitHubに説明されています。今後が楽しみなエディタだと思います。
ORE Specification - Resource Map Implementation in JSON-LD
1.3 Conformance The Internet Media Type (MIME type) for JSON-LD is application/ld+json. Where JSON-LD is used to provide representations of ORE Resource Maps, that media type SHOULD be used. For backwards compatibility, the JSON-LD specification allows for the alternative content-type of application/json, in which case the JSON-LD context Link header MUST be present. A consumer of ORE Resource Map
日本の雇用は「身分制」 - しっきーのブログ
日本型雇用の大きな特徴は、職務のない雇用契約だ。日本の会社では「職務」という考えが希薄で、かわりに「所属」がある。欧米では仕事と賃金が対応している「ジョブ制」だが、日本の会社は所属内の地位によって待遇が決まる「メンバーシップ制」と言える。 終身雇用、年功序列、企業別組合が三種の神器と言われてきたが、これもメンバーシップ制という枠組みでのことだろう。ヨーロッパやアジア（アメリカ以外）の会社は、解職の権利が厳しく制限されている。だが、雇用契約で定められた職務がなくなった場合には、解雇の正当な理由になる。 一方で日本の場合、「雇用契約」で仕事の内容が決まっているわけではないので、ある仕事がなくなっても、その職員を別の仕事にまわして雇用を維持してきた。だから、日本の会社に勤める人はある意味では「奴隷」であり、社畜と揶揄されるのも、実態に即しているのかもしれない。 例えば、出向や単身赴任というシステ
鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 2 - Qiita
はじめに このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 更新履歴 8/17/2014（日）: 一部図や文章にアップデートを加えました。 9/8/2014: 第四回でひとまず完結しました。 対話的な環境でのデータ加工 図1: 日本全国の鉄道システムを接続してグラフ化したもの。高解像度版はこちら はじめに 前回は、データソースからダウンロードしたファイルをIPython Notebookを用いて加工し、Cytoscapeに読み込ませるところまでを行いました。しかし前回の状態では、緯度と経度を用いてノード（駅）を配置する分には問題ないのですが、実際の路線データそのものはグラフになっていません。下の図
鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 1 - Qiita
このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 グラフ可視化ソフトCytoscapeによる地理情報データの可視化 (Cytoscapeによる東京周辺の路線図可視化。ハイレゾ版はこちら) はじめに 現代の地図はグラフです。そもそも数学的グラフの研究は現実世界の経路問題から始まりました(ケーニヒスベルクの問題)。計算機科学を専攻した方は、学生時代に単純化した最短経路検索や各種経路問題を課題で解いた記憶があるかと思います。そして恐らくそこでクラスNPの問題がどういうものかとか、NP困難とは何か等々込み入った話もそこで知ったはずです。とても身近に見える問題群が複雑な数学の世界に繋がっていることはとても興
Jupyter Notebook Viewer
Part 1: 鉄道路線図データをグラフとして解釈して可視化する¶by Keiichiro Ono このノートブックの基本データは、全て駅データ.jpの無料版データを利用させていただきました。 <img src="http://www.ekidata.jp/img/220x70_b.gif" alt="駅データ" border="0"> はじめに¶無償で入手できる鉄道関係のデータをマッピングするためのCytoscapeセッションファイルを作成するために行った、データの加工過程です。（効率性は無視してありますのでご了承下さい。） 詳細はこちらの記事をご覧ください。 ゴール¶Cytoscape上利用できるグラフとしての白地図を作成する。 必要な知識¶このサンプルを理解するのに必要な数学的知識はゼロです。基礎的なPythonとPandasの知識だけです。 アップデート情報¶ 8/15/2014:
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SPARQLGraph: a web-based platform for graphically querying biological Semantic Web databases - BMC Bioinformatics