はてなブックマークのAPI (開発者さま向け) はてなブックマークはソフトウェア開発者さま向けに、さまざまなリソースを API として公開しています。この API を利用することで、外部のプログラムからはてなブックマークを操作したり、はてなブックマークのデータを取得して利用したりといったことが可能になります。 詳しくはドキュメントをご覧ください。
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このウェブサイトでは、コンピュータ サイエンス (CS) の学生や指導者が現在のコンピューティング技術やパラダイムについてより多くを学べるようにチュートリアルやコース コンテンツのサンプルを提供しています。特にこのコンテンツは、CS の指導者が授業で使いやすいように、クリエイティブ コモンズのライセンスにより公開されています。 コース セクションには以下のさまざまなトピックについてのチュートリアル、授業のスライド、問題集などが含まれます。 AJAX プログラミング アルゴリズム 分散システム ウェブ セキュリティ 言語 ツールの入門セクションには、バージョン管理システムやデータベースなどコンピュータ サイエンスで一般的に使われているツールについての概要が含まれます。 CS カリキュラム検索では、世界中の CS 学科の教授陣からウェブに投稿されたさまざまな教育資料を検索できます。講義、課題の
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法(K平均法)の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると1ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって1ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
春です。 何か新しいことがしたくなるこの季節。 ついにemacsからvimに乗り換えてみました。 というわけで、ここ一週間ほどゲームもtwitterもろくにせず、ひたすら.vimrcをカスタマイズしまくっていました。 正しくはカスタマイズすべくググりまくっていたんですけど‥‥。 その甲斐あってかなり結構満足するものが出来たので、思い切って晒してみます。 まず最初に私がインストールしたvimですが、いくつか試して最終的に以下のCocoa版に落ち着きました。 PrivatePortfile/Vim72 - MacPortsWiki-JP 最初はMacVimなどを使っていたのですが、他のはiminsert=0が使えませんでした。 それでは、.vimrcをぺたりんこ。 PLAIN TEXT TEXT: "--------------------------------------------
IE ではたぶん動きません。 友達一覧取得 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <Module> <ModulePrefs title="simple mixi Appli"> <Require feature="opensocial-0.8"/> </ModulePrefs> <Content type="html"> <![CDATA[ <script type="text/javacript"> var req = opensocial.newDataRequest(); req.add(req.newFetchPeopleRequest(opensocial.newIdSpec({ userId: 'OWNER', groupId: 'FRIENDS' }), { max: 1000 }), 'friends'); req.send(fu
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