Awesome JavaScript : 素晴らしい JavaScript のライブラリ・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome JavaScript Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome Node.js Awesome Python Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium パッケージマネージャ JavaScript ライブラリをホストし, それらを取得してパッケージ化するためのツールを提供します npm - npm は JavaScript のためのパッケージマネージャです. Bower - Web のためのパッケージマネージャ. component - より良い Web アプリケーションを構築するためのクライアントパッケージマネージャ. spm - 新しい静的パッケージマネージャ. jam - RequireJS のレポジトリと互換性があり, ブラウザーに焦点を当てたパ
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
Deep learning Libs @twm
10回開催記念 「データマイニング＋WEB ～データマイニング・機械学習活用による継続進化～」ー第10回データマイニング+WEB勉強会＠東京ー #Toky...
テーブル内の行やセルなどの要素をドラッグ＆ドロップで自由に配置できるスクリプト・REDIPS.drag
使い方<script type="text/javascript" src="redips-drag.js"></script> <script type="text/javascript" src="script.js"></script>ライブラリと設定用のjsファイルを読み込んでマークアップするだけです。 デモのマークアップは以下のような感じ。 <div id="drag"> <table> <colgroup> <col width="30"/> <col width="100"/> <col width="100"/> <col width="100"/> <col width="100"/> <col width="100"/> </colgroup> <tbody> <tr> <th colspan="6" class="mark">テーブル</th> </tr> <tr c
OpenGM2
OpenGM is a C++ template library for discrete factor graph models and distributive operations on these models. It includes state-of-the-art optimization and inference algorithms beyond message passing. OpenGM handles large models efficiently, since (i) functions that occur repeatedly need to be stored only once and (ii) when functions require different parametric or
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
CRAN: Package bursts
bursts: Markov Model for Bursty Behavior in Streams An implementation of Jon Kleinberg's burst detection algorithm (Kleinberg (2003) <doi:10.1023/A:1024940629314>). Uses an infinite Markov model to detect periods of increased activity in a series of discrete events with known times, and provides a simple visualization of the results.
Sho - Microsoft Research
Sho is an interactive environment for data analysis and scientific computing that lets you seamlessly connect scripts (in IronPython) with compiled code (in .NET) to enable fast and flexible prototyping. The environment includes powerful and efficient libraries for linear algebra as well as data visualization that can be used from any .NET language, as well as a feature-rich interactive shell for
数学 – C#たんっ！
今日のテーマは統計数学です♡ すまない、ガチ理系以外は帰ってくれないか！ サンプル コード: C#で統計処理（Code Recipe） 元データ 具体的には、データの傾向分析をします♠ ところで、このグラフを見てくれ…こいつをどう思う？ これは、とあるサイトの1日辺りのページ ビュー（PV）を、約6年分並べたものです。 なんとなく、毎年毎年、季節ごとに同じ傾向が出ているのはわかるでしょうか。盆正月、ゴールデン ウィークの時期にはPVが減ります。 もう1つ、同じデータで、期間を絞ってみましょう。 8週ほど抜き出したものです。みごとなまでに、土日のPVが少ないです。 ということで、 季節傾向 週間傾向 を抜き出してみましょう。 週間傾向 まずは、週単位でデータを区切ります♣ private static DailyData[][] GroupByWeek(DailyData[] data) {
Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
Archived: Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages by Christoph Gohlke. Updated on 26 June 2022 at 07:27 UTC. This page provides 32 and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension packages for the official CPython distribution of the Python programming language. A few binaries are available for the PyPy distribution. The files are unofficial (meaning: inform
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Pythonでimportの対象ディレクトリのパスを確認・追加（sys.pathなど） | note.nkmk.me
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scikit-learn: machine learning in Python
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