Variable Annotation と Cython でお手軽高速化 - Qiita
みなさん Cython 使ってますか？私は使っていません. というのも次の理由があったからです. コンパイルが面倒... C じゃなくて Python が書きたいんだけど... Python のコードを実行不可にしたくない or デコレータが見にくい... これらのうち上記2つはこれまでも解決されていました. IPython の Cython Magic を使う Pure Python Mode を使う 最後の一つに関しては先日 Cython 0.27 によって解決されました。 Variable Annotation を使う Python は v.3.5 より Type Hints (PEP 484) が追加され, v.3.6 より Variable Annotation (PEP 526) が追加されました. そして, 現在最新版である Cython 0.27 より Variable A
I Python, You R, We Julia
When we decided to rename part of the IPython project to Jupyter in 2014, we had many good reasons. Our goal was to make (Data)Science and Education better, by providing Free and Open-Source tools that can be used by everyone. The name “Jupyter” is a strong reference to Galileo, who detailed his discovery of the Moons of Jupiter in his astronomical notebooks. The name is also a play on the languag
なぜ僕らはJuliaを作ったか
Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 2012年2月14日(火) 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言語は大好きだ。どれも素晴らしいしパワフルだけど、科学計算、機械学習、データ・マイニング、大規模な線形代数演算、分散・並行コンピューティング、といった僕らがやるようなものにはどれも一長一短で、仕事に完璧にはまる機能もあれば何とも使い物にならないものもある。どれもトレード・オフなんだ。 僕らは欲張り
Index
Hello! I'm a data scientist at Zymergen. Zymergen creates novel materials using microorganisms. We do this using a combination of rational genetic edits and high-throughput testing to determine which edits worked and which didn't. As a data scientist, I build models to separate signal from noise and find the successful needle in the haystack of all our attempted edits. Astronomy Before becoming a
Julia のススメ 〜 Deep Learning のための Julia 〜 - Qiita
TL;DR Julia は速いよ。 Julia は行列演算簡単だよ。 Julia は Deep Learning 向きだよ。 Julia はそもそも書きやすいよはかどるよ！ Julia 良いよ Julia！ 初めに 【注意】この記事は1年以上前の記事です12。 この記事は、Julia Advent Calendar 2016 の3日目の記事です。 と同時に、機械学習 名古屋 第8回勉強会 の発表資料です。 またこの記事は、ゼロから作る Deep Learning（O'reilly, 2016/09）を参考に構築しています。 ↑ をJuliaに移植中 → DLScratch.jl 自己紹介 自己紹介 名前：後藤 俊介 所属：有限会社 来栖川電算 言語：Python, Julia, Ruby, Scala（勉強中）, … twitter: @antimon2 Facebook: antimon
Julia言語で実装された深層学習フレームワークMerlin - 自然言語処理 on Mac
Recurrent Neural Networksなどの深層学習に基づく手法が近年の自然言語研究を席巻していて、画像認識のような圧倒的な性能差ではないですが、伝統的な構文解析のタスクでもベンチマーク精度を叩き出していたりします： Recurrent Neural Network Grammars 公開されている深層学習のフレームワークはまさに百花繚乱の状態で、多数のマシンに分散して計算が可能なGoogleのTensorFlowや、TensorFlowやTheanoをベースにして直観的にプログラミングができるKeras、日本のPreferred NetworksのChainer、高性能なアンサンブル機械学習ライブラリXGBoostでも有名なdmlc (Distributed (Deep) Machine Learning Community) のMXNetなど枚挙にいとまがありません。その中
Automatic differentiation for machine learning in Julia - int8.io
Automatic differentiation is a term I first heard of while working on (as it turns out now, a bit cumbersome) implementation of backpropagation algorithm – after all it caused lots of headaches as I had to handle all derivatives myself with almost pen-and-paper like approach. Obviously I made many mistakes until I got my final solution working. At that time, I was aware some libraries like Theano
プログラミング言語ランキングより：2016年 動向を見守るべき言語は Elixir、Julia、Rust、Swift、TypeScript - Qiita
プログラミング言語ランキングより：2016年 動向を見守るべき言語は Elixir、Julia、Rust、Swift、TypeScriptRustTypeScriptElixirJuliaSwift 最新のRedMonkプログラミング言語ランキング1 によると、Swiftの成長ぶりと潜在的なポテンシャルは驚異的とのことだ。GoとSwiftは、トップ10に食い込む可能性もあると見られている。 また、トップ20圏外にいるが、今後の動向を見守るべき言語として、Elixir、Julia、Rust、TypeScriptが挙げられている。 ベストランキング 開発者が採用するプログラミング言語を調べるために、RedMonkはStack Overflowのディスカッション数や、GitHubで使用されている言語を分析している。RedMonkのアナリストおよび共同創設者のスティーブン・オグレディは、その結果を
ESS – Emacs Speaks Statistics
by A.J. Rossini, R.M. Heiberger, K. Hornik, M. Maechler, R.A. Sparapani, S.J. Eglen, S.P. Luque, H. Redestig, V. Spinu, L. Henry, and J.A. Branham. Emacs Speaks Statistics (ESS) provides an intelligent, consistent interface between the user and the software. ESS interfaces with R, SAS, S-PLUS, BUGS/JAGS and other statistical analysis packages on GNU/Linux, other Unix-like systems such as macOS, an
Juliaの開発環境(Emacs + ESS) - Qiita
現在 Emacs における Julia の開発環境は julia-mode.el と ESS があります。 julia-mode.el https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/contrib/julia-mode.el ESS (Emacs Speaks Statistics) http://ess.r-project.org/ julia-mode.el は Julia の github リポジトリで提供されている elisp です。 しかし現時点では julia-mode.el はキーワードの色付けといった基本的な機能しかありません。 ESS (Emacs Speaks Statistics) は R や S といった統計解析言語のためのメジャーモードです。 R 言語の開発環境の中でも最も強力な環境の一つです。 この ESS 実は
Numerical Analysis & Statistics: MATLAB, R, NumPy, Julia - Hyperpolyglot
Numerical Analysis & Statistics: MATLAB, R, NumPy, Julia a side-by-side reference sheet sheet one: grammar and invocation | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | tuples | arrays | arithmetic sequences | 2d arrays | 3d arrays | dictionaries | functions | execution control | file handles | directories | processes and environment | libraries and names
The Julia Programming Language
Fast Julia was designed for high performance. Julia programs automatically compile to efficient native code via LLVM, and support multiple platforms. Dynamic Julia is dynamically typed, feels like a scripting language, and has good support for interactive use, but can also optionally be separately compiled. Reproducible Reproducible environments make it possible to recreate the same Julia environm
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【注目】最新プログラミング言語 2014『LiveScript, Julia, Elixir』 - slow living in the sky
プログラミング言語の変化 プログラミング言語は「生き物」なので、年々変化していきます。 例えばここ数年は、 CoffeeScript TypeScript Dart などのJavaScriptを強化する動きがあったり、 Scala Clojure のように関数型言語が再認識されたりしました。 特に大きな動きだったのが、Node.jsで、JavaScriptの立ち位置を大きく変化させるきっかけになりましたね。 それをきっかけにノンブロッキングIOという言葉も注目されました。 2014年注目のプログラミング言語 昨年から大きく注目されている言語は、以下の３つです。 Julia LiveScript Elixir 特徴 Juliaは、科学分野の専門的な計算のために作られた、非常に高速で高性能なスクリプト言語です。 今までの専門分野で使われていたのは、C言語やFortranなどの非常に低レベルな言
Juliaによる機械学習の予測モデル構築・評価 - sfchaos's blog
これは，Julia Advent Calendar 2014 14日目の記事です．MLBaseパッケージを用いて機械学習の予測モデルを構築し，評価する方法について説明します． 以下では，Julia0.3.2，MLBase0.5.1，DecisionTree0.3.4，RDatasets0.1.1を使用しています． Juliaで使用できる機械学習の手法 Juliaで使用できる機械学習の手法には，以下のようなものがある． 手法 パッケージ 決定木 DecisionTree ランダムフォレスト DecisionTree, RandomForests(by @bicycle1885さん) サポートベクタマシン SVM, LIBSVM 他の手法については，Awesome Machine Learningにまとまっている． ランダムフォレストを試してみる Juliaでランダムフォレストを実行するために
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In what sense are languages like Elixir and Julia homoiconic?
pointer being freed was not allocated · Issue #10829 · JuliaLang/julia
Ptr{Uint8} vs. Ptr{Int8} vs. Ptr{Cchar} · Issue #2603 · JuliaLang/julia
Register TinySegmenter: v0.0.1 by chezou · Pull Request #3718 · JuliaLang/METADATA.jl
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