関連ツール - X-Finder まとめサイト
コマンドランチャ：bluewind bluewindで選んだフォルダをX-Finderで開くようにする bluewindの設定 - 実行 ‐ファイラー 『ファイラーのパス』にX-Finderのパス 『パラメータ』に%* bluewindにX-Finderを登録してキー割り当ておけば、ツールフォルダやWebページも一発で呼び出せるようになる X-Finderでフォーカスしたファイルを、bluewindで選んだアプリで開くようにする 以下のX-Finderのランチャをよびだせば、入力ボックスにファイルのパスが入った状態でbluewindが立ち上がる パス：...\bluewind.exe /Activate /SelStart=0 /paste " %Selected%" 動作：実行 （...はbluewindを置いたフォルダパス） 「開く」ダイアログの遠隔操作：Dialog Setter ほ
社会人になってからプログラムを始める人へ - Qiita
私は社会人になってからプログラムをはじめて、4年ほどになります。その経験から、新人だった頃の自分に伝えるなら、こんなことがあるというのがいくつか思いつき、折角なのでまとめることにしました。 やりたいことがなくても焦らなくていい よく言われていますが、やるべきこと、やりたいこと、できることの3つが重なるものが取り組むのがよいです。まっとうな会社であれば、やるべきことをある程度提示してくれるはずですし、新人にはそうするのがセオリーです。その中からやりたいと思えることや、とりあえずやってもいいと思えるものをこなしていきましょう。そうしていけば、自分がどういう技術を好むのか、どういう仕事の進め方が良いのかが見えてきて、やりたいことがでてきます。 社会人になってからはじめたのであれば、やりたいことが曖昧なのはしょうがないことです。周りに流されて無理に見つけようとしなくても、仕事をこなす中で探していけ
IPython Notebook入門 ～ファイル保存先について - Qiita
（使用OS） Windows 7 （64bit） Case.1 コマンドプロンプト起動後のデフォルト・フォルダ（ディレクトリ）で ipython notebook を立ち上げた場合 フォルダ（ディレクトリ）の場所を変えずに、ipython notebook を実行 （捕捉）起動コマンドのオプションに、--matplotlib inline を設定すると、描画出力するグラフが、notebook 画面内に埋め込まれて表示される Webブラウザが立ち上がり、notebook が表示される （ New Notebook ボタンをクリックする ） Notebook名が Untitled0 にデフォルト設定されて、作成・表示される （ Windows 7 の場合 ） C:\Users\（ユーザ名） 直下 のフォルダを開くと、ipynb ファイルが保存されている Case.2 コマンドプロンプト画面で、
Jupyter Notebookをインストール・設定して勉強ノート作成環境をつくる [Mac] - Qiita
Jupyter Notebookとは Jupyter Notebookはプログラムコードや数式、図、説明文などを含む文書を作成し、共有することが出来るWebアプリケーションです。 以下の様な特徴が公式サイトで挙げられています。 PythonやR、Scalaなど40以上のプログラミング言語をサポート 作成したノートブックはemailやDropbox、GitHub、Jupyter Notebook Viewerで共有することが出来る。 ノートブックはipynbという拡張子でjson形式に保存されるが、htmlやpdfなど他の形式に変換が可能 入力されたコードはインタラクティブに処理され、画像やビデオ、LaTeXやJavaScriptなどとして出力が可能 他にも 説明文としてMarkdownを使用する事ができる $$で囲うとLaTeXのコマンドが認識されて使用可能（基本的に数式しか対応していない
![Jupyter Notebookをインストール・設定して勉強ノート作成環境をつくる [Mac] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7837192bf25547076fc544cc200ac7fdf6e93098/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9SnVweXRlciUyME5vdGVib29rJUUzJTgyJTkyJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUI5JUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJUFCJUUzJTgzJUJCJUU4JUE4JUFEJUU1JUFFJTlBJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUU1JThCJTg5JUU1JUJDJUI3JUUzJTgzJThFJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUU0JUJEJTlDJUU2JTg4JTkwJUU3JTkyJUIwJUU1JUEyJTgzJUUzJTgyJTkyJUUzJTgxJUE0JUUzJTgxJThGJUUzJTgyJThCJTIwJTVCTWFjJTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1lNGU4ODFhNmEzODg5Zjk1MTFlZWNkMWQ0ZjdjYTk1Nw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzYXNha2k3NyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MzczZTcyYWVjNTE3ZjNhOTY0MDkyZWNjNWRmOWJhNDM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D67a3c795dde640f87879b1f8b8f5b9d3)
IPython Notebookを使ってみる - たけぞう瀕死ブログ
scikit-learnによる機械学習ですが、チュートリアルを程度であればPython標準のインタラクティブシェルでもよいのですが、データセットやパラメータを変えながらいろいろ試したいという場合があります。そこでIPython Notebookというものを試してみます。 これはWebブラウザ上で利用可能なPythonのインタラクティブシェルで、補完などはもちろんのこと、実行したコードをノートブックとして保存しておくことができたり、過去の実行履歴を編集して部分的に再実行したり、グラフの描画などもできるという優れものです。カジュアルなデータ分析ツールとして使われることもあるようです。 というわけでまずはインストール。例によってMacの場合の例です。 sudo pip install ipython sudo pip install ipython[notebook]ノートブックを保存するため適
レコメンデーションとクラスタリングを例にして「密な行列」と「疎な行列」について説明する - tetsuya_odakaの日記
ここまでのログでは、Hadoop MapReduceで「密な行列（Dense Matrix）」の行列積を計算することを考えてきた。多変量解析の多くは「密な行列」を仮定しておけば、理論的な演算に問題が生じることはない（これが、「密」にこだわってきた理由）。 ただ、機械学習のエリアでは、「疎な行列（スパース行列：Sparse Matrix）」が前提にされることが多い。 読んでくださっている方の中には、「なんで密とか疎とか言ってるんだ？」という方がいらっしゃると思うので、今回のログでは、機械学習を例にして「密な行列」と「疎な行列」について説明したいと思う。 最初にちょっとだけ「数式めいたもの」が出てくるが、基本的には言葉で説明したいと思う。 まず、「疎」と「密」というのは、「数字がいっぱい詰まっているか」ということ（密度）を表している。 いつも通り、観測値が以下の形式で得られているとする。列が変
Jupyter (iPython) Notebookを使って技術ノート環境を構築する方法 - MyEnigma
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに Jupyter Notebook (iPython Notebook)とは? インストール Notebookデータのバックアップ＆マルチアカウントアクセスする設定 Jupyter Notebookのショートカット コマンドモードのショートカット Editモードのショートカット セルを上から全部実行する Markdownで文章を入力する 数式を入力する 数式の計算をする 画像をドロップアンドドラッグで挿入できるようにする 目次を見出し情報から自動生成する レポートタイトルを入力する方法 PDFに出力する Ma
Jupyter Notebookの拡張機能を使ってみる - はしくれエンジニアもどきのメモ
Jupyter Notebookの拡張機能を使ってみる Jupyter Notebook をさらに拡張してくれるIPython-notebook-extensions を使ってみたのでメモ。 環境 Windows 10 conda 4.0.5 Jupyter 4.1.0 IPython-notebook-extensions のインストール 今回は、「IPython-notebook-extensions」をインストールする。 github.com 管理者でコマンドプロンプトを実行して、 文字コードが変わっている場合はchcp を戻しておく。 chcp 932 インストール方法は書いてある通り、pip でできる。 anaconda でインストールしたjupyter にも問題なかった。 pip install https://github.com/ipython-contrib/IPytho
データサイエンティストに向けたコーディング環境Jupyter Notebookの勧め - Qiita
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
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
