優良中古ドメイン 優良中古ドメインのオークション/予約サービス 集客効率向上が見込める中古ドメイン。「検索エンジン評価」や「文字列の分かりやすさ」に優れたドメインが見つかります。
はいどーも、ちゅーんさんです。 最近「楽園追放」見てきたのですが、楽しかったです。(小学生並のry いやあの、普通に良作でしたので、興味のある方なんかは、是非劇場で見に行くと良いと思います。 ハデだし。 いえい はい、で、この記事はあれです。 Haskell Advent Calendar 2014 - Qiita の、7日目の記事です。 皆さん!型は好きですかーっ!? お れ は 好きだぜーっ!!! とゆーわけで、今日は代数的データ型とゆー概念そのものに関する、ちょっといっぱい数学っぽい話をしようと思います。 この「っぽい」っての大事、超大事。 型の足し算 ここにUnit型がありますでしょ。 data () = () deriving Eq 突然ですが、Unit型は1です。 あ、それからここにBool型があります。 data Bool = True | False deriving Eq
この記事はVOYAGE GROUP エンジニアブログ Advent Calendar 2014の6日目の記事です。 こんにちは、VOYAGE GROUPで片手間データサイエンティスト業に従事している@hagino3000です。 昨今のBigQueryムーブメントに乗って、分析用のデータをBigQueryに投入しはじめた方も多いと思います。しかし、BigQueryを使い出すと、集計バッチ等のテストコードがローカル環境で完結しなくなり、BigQueryそのものを参照したくなります。本記事ではいくつかのアプローチを紹介します。 サンプルコードはPython + nose + BigQuery-Pythonを使っています。 何が問題か 何故テストコードで悩むかというと、BigQueryは次の2つの特徴を持つから。 ローカル環境が作れない 少量のデータでもクエリに5秒程度かかる 特にクエリに時間がか
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う(しかし見た目には自然な)風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
これは Ruby Advent Calendar 2014 の6日目の記事です。 昨日は igrep さんの より「普通に」書くためのTest Doubleライブラリ「crispy」 でした。 Ruby Advent Calendar に参加するということで、 何かネタを考えなければなぁと思いつつ、なんとなく Rebuild Podcast の Ruby とそのコミュニティ界隈の話を聞いていた。 そういえば、私は数あるプログラミング言語のから、 なぜ Ruby を選んで使うようになったんだろう? 私は普段、業務システムの開発を請け負う仕事を(SI)をしていて、 プログラミング言語は何を使うのかを自分で選べないことも多く、 雑多に言語を触ってきた。 C/C++, C#, Java, JavaScript, Ruby, PHP, Objective-C などなど。 一番好きな言語をあげるとする
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
処理を実行中です
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