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2017年6月14日のブックマーク (9件)

  • VSCodeにオフラインでExtensionを追加する - Qiita

    2018/07/26追記 いつの間にかプラグインのダウンロードができるようになっていました。やったね! プラグインのサイトの右ペインに「Download Extension」があるので、こちらからダウンロードして、「拡張機能」メニューの「…」の「VSIXからのインストール…」からインストールするか、 code --install-extension <extensionのファイルパス> を実行してください。 というわけで、以下は以前の方法となります。 オフラインではVisual Studio CodeでExtensionが追加できないってなってたけど、調べてみたらなんとかインストールできたのでメモ。 プラグインをダウンロードする こっちが大変。 URLを作る パッケージのダウンロードは普通には出来ないらしいのでURLを作ります。 パッケージは以下の形式のURLで取得できます。 https:

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    mnru 2017/06/14
  • Bayesian Methods for Hackers

    An intro to Bayesian methods and probabilistic programming from a computation/understanding-first, mathematics-second point of view. Prologue The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inf

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    mnru 2017/06/14
  • 停電の原因は産業制御システム狙うマルウェアか 「Stuxnet以来、最大の脅威」

    ウクライナで停電を発生させた原因とみられるマルウェア「Industroyer」は、世界中の公共インフラで幅広く使われている産業通信プロトコルを利用していた。 セキュリティ企業のESETは6月12日、ウクライナの首都キエフで2016年12月に発生した停電について、産業制御システムを狙うマルウェアを使ったサイバー攻撃だった公算が大きいと発表した。「Stuxnet以来最大の産業制御システムに対する脅威」と位置付けている。 関連記事→ウクライナでサイバー攻撃による停電、発端はマルウェア この事件では、ウクライナの送電網がサイバー攻撃を受けて首都キエフの一部が1時間にわたって停電した。ESETが分析したマルウェアは、送電網に重大な障害を発生させることができるほか、手を加えれば他の重要インフラを標的にできる可能性もあることが判明。同社はこのマルウェアを「Win32/Industroyer」と命名した。

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    mnru 2017/06/14
  • カンニング万歳!逆引きVS Codeチートシート - Qiita

    VS Codeとエクステンションの逆引きチートシート 最初に この記事はVS Code(Version 1.13.0)と、その拡張機能であるVimなどのよく使うショートカットキーに関する逆引きチートシートとなっております。拡張機能でカスタマイズされたショートカットの他に、独自のキーボードショートカットを登録している部分もあるので、該当箇所は斜体にしておきたいと思います。当方の環境としては、Macを使用しておりますので、Windowsの方には分かりにくい部分も多いかもしれません。ご了承ください。また、英語でも問題ない方は公式でMac対応のショートカット表が出ているのでそちらを見ても良いと思います(公式の表)。 逆引きチートシートの推奨する見方 このチートシートを効率良く確認する推奨環境の紹介です。まずディスプレイが二枚以上あると、常にチートシートを表示させながらエディタを操作することができる

    カンニング万歳!逆引きVS Codeチートシート - Qiita
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    mnru 2017/06/14
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  • Vue.jsとAxiosなら驚くほど簡単に作れる!外部APIを使ったWebアプリの実例

    ReactAngularと並び、ここのところ人気が高まっているVue.js。Axiosを組み合わせれば外部APIを使った Webアプリも手軽に開発できます。 JavaScriptのアプリケーションを作っていると、よくリモートソースからデータを取得したり、APIを使いたくなったりすると思います。最近、公開されているAPIを見ていたら、ソースからデータを取得して処理するのに良いものがたくさんあることに気付きました。 Vue.jsを使えば提供される機能を使ってアプリを構築し、数分のうちにコンテンツの配信を始められます。 ニューヨークタイムズのAPIからデータを取得して、その日のトップニュース記事を表示し、ユーザーが興味があるカテゴリのニュースを選びだせる簡単なニュースアプリの作り方を説明します。この記事の全コードはここにあります。 アプリの出来上がりは下の図のようになります。 この記事では、V

    Vue.jsとAxiosなら驚くほど簡単に作れる!外部APIを使ったWebアプリの実例
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    mnru 2017/06/14
  • Julia (programming language) - Wikipedia

    Julia is a high-level, general-purpose[23] dynamic programming language, most commonly used for numerical analysis and computational science.[24][25][26] Distinctive aspects of Julia's design include a type system with parametric polymorphism and the use of multiple dispatch as a core programming paradigm, efficient garbage collection,[27] and a just-in-time (JIT) compiler[23][28] (with support fo

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    mnru 2017/06/14
  • MATLAB - Wikipedia

    MATLAB(マットラブまたはマトラボ[24])は、アメリカ合衆国のMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアであり、その中で使うプログラミング言語の名称でもある。MATLABは、数値線形代数、関数とデータの可視化、アルゴリズム開発、グラフィカルインターフェイスや、他言語(C言語/C++/Java/Python)とのインターフェイスの機能を有している。MATLABは、主に、数値計算を扱う事ができるが、追加のオプションSymbolic Math Toolboxを使うことで、数式処理の能力を得ることができる。2019年時点でMATLABのユーザー数は400万人を超えており、100,000 以上の企業・政府・大学で、工学・理学・経済学など幅広い分野に利用されている。 MATLABは、MATrix LABoratoryを略したものであり[25]、行列計算、ベクトル演算、グラフ化や3次元

    MATLAB - Wikipedia
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    mnru 2017/06/14
  • プログラマーのためのR言語入門 - Qiita

    なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。 こちらのIEEE SPECTRUMが発表している2015年の人気言語ランキングではついに6位にまで登ってきています。 この流れにのってR言語を始める人も多いと思いますので、ポイントをまとめておくメモです。 統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、1からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。 追記: やっと続編も書けました。 プログラマーのためのR言語入門 その2 ~分析・表示編~ ざっくりとどんな言語? 統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。 似ている言語は?と聞かれるとPythonと答えています。 環境 以下をインストールします。 R言語 RStudio RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがお

    プログラマーのためのR言語入門 - Qiita
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    mnru 2017/06/14
  • 生物統計学 | バイオスタティスティクス | 生物統計学

    生物統計学は生命科学に特化した統計学であり、生命科学における様々な現象の解決を試みる学問である。特に、バイオインフォマティクスの発展に伴い、生物統計学はこれまで以上に重要視されるようになった。 生物統計の分野では R や Python などのプログラミング言語がよく使われている。R には、様々な仮説検定手法やモデリング手法が標準実装され、さらにデータの視覚化機能なども多数用意されている。また、Python にも多様なデータ処理、データ分析およびデータの視覚化機能が実装されている。R は仮説検定・数理モデリングなどの統計に強いのに対して、Python は科学数値計算・機械学習などに強い。