Hilbert<ヒルベルト> - 世界で一番ピュアなプログラミング言語 -Hilbertは数学における普遍妥当な論理式を機械的に導出可能とする公理系と推論法則を言語内部に構築し、実数学の諸概念を離散世界の抽象物に飛ばす機構を目指した言語です.
世界で一番ピュアな論理型プログラミング言語Hilbert(ヒルベルト)をRubyで作った. - Qiita
あいさつ こんにちは. 皆さん如何お過ごしでしょうか. 本日の日付を確認致しましたらもう2014年も残り一月半と改めて認識させられ驚いています. こうも時間の流れが早いと死ぬのもすぐですね. 懸命に生きようと思います. さて今回はHilbertという論理型プログラミング言語を作りました. （カジュアルに作ってるように見えますが、割と本気です.） まだまだやるべき事は本当に多くて、飴ちゃんあげるのでコミッター大募集です. （今ならカントリーマームもつけるのでお願いします.） HP: http://hilbert-lang.org/ja/ Github: https://github.com/gogotanaka/Hilbert 前座 世界で一番ピュアで豊かなプログラミング言語 この言語で仮定されているのは恒真（トートロジー）のみです. （厳密に言うと自然演繹も仮定されていますが.） 当初、自
Ruby2.2 ではアレが死ぬほど使いやすくなるの！ - Qiita
そうです、Matrix（行列）クラスに色々入る予定のようです. .... いやもっと伝えるべきモノが他にあるとの怒号が今にも聞こえて来そうですが... 「すみません今日の所は行列の紹介をさせて下さい.」 多くの方は興味もないであろうけど、 Rubyには行列やベクトルを扱う Matrix クラスというものがありまして、 Ruby2.2では色々新機能やバグfixが入るようです. 「行列ベクトル演算するならRubyよね」 と言われるくらいのモノにはなるのではないでしょうか？ 本日はRuby2.2以前にあるものも含めMatrixのマジですごい所を紹介します. 使わないともったいない！すごいMatrix, 楽しく学ぼう！ 1. LU分解 LU分解が出来るという事は... n元連立方程式をいとも簡単に解く事が出来ちゃうの # 2x + y = 2 # x + 2y = 3 Matrix[ [2, 1]
PHPとRubyの人気は互角であることが判明
PHP vs Ruby データ：ウォンテッドリー 求人サイト・ウォンテッドリーによれば、スタートアップで働きたければPHPかRubyを学ぶべきだ。 ウォンテッドリーは25日、登録企業3690社のうち2009年～2013年の間に創業した390社がサーバーサイドで使用している言語を集計した調査レポートを発表した。調査によれば、2009年の時点ではPHPが優勢だったが、その後Rubyの使用が増加。近年はほぼ互角の人気になっているという。 ウォンテッドリーは調査結果を「ウェブ系の企業では開発スピードを上げるためにRailsを採用する結果、Rubyが人気になっている可能性が高い。PHPは学習コストが低いので受託でも人を集めやすいほか、CakePHPやZendFramework、FuelPHPなど、フレームワークの選択肢が多いため」と分析する。 モバイル開発にも使われるJavaやObjective-C
Rubyで俺指向言語Qのプロトタイプ作った - Qiita
fooo↑↑ 動機 僕はただの数学/統計系の学部生で、RやMathematicaなどの言語を強いられる事が多いのですが、 RubyやHaskellやScalaなどのステキな言語を知っていると「ちょっとな〜」と思っておりましたところ、 突然「あ、新しい言語作らなアカン」という不可思議な衝動に駆られ ガッと取り憑かれたように実装し、少し冷静になってQiitaを書いているのが今です. フィードバックを頂きながら育てて行きたいと思います（コミッター絶賛募集中、ワイワイ楽しくやりたいです. アメちゃん差し上げるのでお願いします. ） 現在はコンパイラと４秒くらいで作ったインタプリタがあります. ポリシー 一番大きな観念としては 「紙とペンの感動をキーボードで」 です. 後々の可読性や保守性などはどうでもよくて、 「その瞬間（コードを書いている瞬間）の気持ちよさ、心地よさ、そしてその返値を楽しむ事」
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RとRubyによるデータ解析入門
人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータ解析の基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計分析手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。プログラマ視点で書かれた本書は、ビッグデータを活用するためのスキルを身に付ける必要に迫られた多くの開発者にとっても貴重な情報源となるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すで
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