作って理解するWebフレームワーク - きしだのHatena
前回、簡単なDIコンテナを作ってみたので、次はこれを使ってWebフレームワークを作ってみたいと思います。 Webサーバーをつくる まず、WebフレームワークなのでHTTPサーバーが必要ですね。なので簡単なものを作ります。 とりあえずブラウザからリクエストを受け取ったら200 OKとHTMLを返すだけのサーバーです。 今回は、そこらのブラウザからアクセスできればいいや、ということで、RFCとかの仕様に準拠することは考えません。 public class Server { public static void main(String[] args) throws IOException { ServerSocket serverSoc = new ServerSocket(8989); for (;;) { Socket s = serverSoc.accept(); new Thread((
プログラマの為の数学勉強会
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
IT戦記 - JavaScript の this について
WEB+DB PRESS 編集の R たんから、僕の連載記事に読者様から質問が来ていると教えていただいたので、その内容を教えていただきました。 以下、内容を転載 「JavaScriptわくわく開発道」の記事に関して質問です。 今回の内容で特に興味を持ったのはthisキーワードの振る舞いでした。 thisキーワードの説明には、オブジェクト型の変数を別の変数にコピーしてから初期化すると、コピーした変数からメソッドを実行できなくなるという例が紹介されていました。 そこには「（1）の時点でobj0には{}が入っているため、hogeは未定義となってしまう」という説明があるのですが、誌面の都合上省略があるためか、thisキーワードを用いることで問題を回避できるという理由がなかなか理解できないでいます。 自分なりに考えてみたところ、内部的には以下のようなことが起きているのではないかと思いました。 (1)
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