『学んだ数式をコーディングする環境』をJuliaで構築 - アドファイブ日記（ミラー版）
機械学習／データマイニングのバックグラウンドにある数式をきちんと学んだら、実際にアルゴリズムをコードとして書いてみるととても力が着くと思います。便利なパッケージやツールも色々とありますが、ソフトウェアエンジニアだったら製品開発のために独自に実装できるようになりたいって思うものですよね？ プロダクション利用を見越して、かつ、学べるソフトウェア環境として候補は以下かなと思います。 Python（Pandas+Scipy/Numpy/SkLrn） C++（RcppパッケージやJubutusプラグイン） Julia 全部試してみたいのですがとりあえず面白そうなJuliaで環境構築してみます。（すみません、私はWindows+UbuntuなユーザなのでMacや他のLinuxについてはもし参考になれば幸いです） IDE(統合開発環境) JuliaはShell+Emacsでも便利だと思いますがWindo
emacs の python 開発環境を整える - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20110525.html
GoogleAppEngineの開発環境でpdbとEmacsでデバッグする – taichino.com
GAEのコードもCarbon Emacsで書いているわけですが、デバッガが使えないのがキツいと思っていたら、python標準のpdbをちょっとした変更だけで使えるという事がわかりました。従ってEmacsでもM-x pdbが出来るという事で、かなり心理的な負荷が下がりましたので、記録します。 pdbはpythonについているデバッガで、普通は以下のコードをデバッグしたいコードの周辺に埋め込んで実行すると、そこがブレークポイントとなって実行が止まります。後はgdb的にステップ実行していくわけです。 import pdb; pdb.set_trace() # この行を埋め込む for i in range(10): # 例えばここをステップ実行したい do something ところが、GAEだと上記のコードを埋め込んでもデバッグできません。set_traceで実行が止まってくれないのです。そこ
Python-mode Extensions
Extensions to python-mode in emacs I really like to run and debugging python programs from inside of emacs but I have wanted to see a couple of additional features added to python-mode.el This applies to executing the program as well as running with a symbolic debugger. I want to be able to conveniently supply arguments to the program under test. There are times when I forget to save the buffers t
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