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Why MIT switched from Scheme to Python - 月の塵
MIT の計算機科学の入門コース 6.001 はなぜ SICP + Scheme から Python に移行したかという話。 原文: Why MIT switched from Scheme to Python | Wisdom and WonderConstanza 氏が Sussman 氏に MIT がなぜプログラミング入門コース 6.001 で Scheme を使うのをやめたのかを尋ねた。これは宝石だった。 Sussman 氏はこう答えた。その理由は 1980 年代の工学が 90 年代中盤から 2000 までのそれとは異なったからである。 1980 年代においては、よいプログラマは考えることに多くの時間を使い、それから動くであろうと自身が考える簡潔なプログラムを書いた。コードはカナモノに近いところで動き、上から下まですべて理解することができた。 Scheme で書かれていても、だ。抵
Four MLs (and a Python)
I wrote a small command-line text processing program in four different ML-derived languages, to try to get a feel for how they compare in terms of syntax, library, and build-run cycles. ML is a family of functional programming languages that have grown up during the past 40 years and more, with strong static typing, type inference, and eager evaluation. I tried out Standard ML, OCaml, Yeti, and F#
Pythonista for iPhone, iPad, and iPod touch on the iTunes App Store
Description Pythonista brings the Zen of Python™ to your iPad or iPhone. Create interactive experiments and prototypes using multi-touch, animations, and sound – or just use the interactive prompt as a powerful calculator. Pythonista is also a great tool for learning Python – The interactive prompt helps you explore the language with code completion, the entire documentation is accessible right wi
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
Locust.io
An open source load testing tool. Define user behaviour with Python code, and swarm your system with millions of simultaneous users. Tweet Follow @locustio Define user behaviour in code No need for clunky UIs or bloated XML. Just plain code. Distributed & scalable Locust supports running load tests distributed over multiple machines, and can therefore be used to simulate millions of simultaneous u
IPython(Anaconda)とIJuliaが凄すぎる件 - アドファイブ日記（ミラー版）
先日Juliaでデータ分析環境をインストールする話を書きましたが、もっといいやつがあったのでご紹介します。(IJuliaです。実はjuliaのホームページにそっくり掲載されてるのですが先日はなぜかスルーしてしまってた） 先の記事の最後に「Python(Pandas/Scipy/Sklrn等を使う環境)とJuliaで比較しながら今後の道具立てを整えたい」みたいなこと書きましたが、別にどっちかに決めなくても両方同時につかえちゃうIPython(Anaconda)という無料のすごいツール（オプション機能は有料ですが、その有料オプションがこれまた凄い）がありました。 開発元やライセンスなど（そういうのはいいから早くインストールしたい人は次節へ） IPythonというのは「Pythonにデータ分析系のライブラリをごっそりプレインストールしてかつMathematicaみたいなノートブック型のGUIをつ
第2回 Tokyo.SciPy で「数式を numpy に落としこむコツ」を発表してきました - 木曜不足
10/15 に IBM さんの渋谷オフィスにて開催された 第2回 Tokyo.SciPy にのこのこ参加してきました。主催の @sla さんはじめ、参加者・発表者各位おつかれさまでした＆ありがとうございました。 せっかく行くならなんか発表したいよね、ということで「数式を numpy に落としこむコツ 〜機械学習を題材に〜」なんてタイトルで、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)を実装するときに、どういう点に注目すれば易しくコードを書けるか、についてちらちら語ってみた。 こちらがその資料。 数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani 例えば、機械学習の(多クラス)ロジスティック回帰という技術では、次のような数式が登場する。 (PRML (4.109) 式) これを一目見てすらすらとコードが書けるなら苦労はないが、慣
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日本のオープンデータプラットフォームをPythonでつくる
bokken.re
GitHub - EverythingMe/inbloom: Cross language bloom filter implementation
GitHub - billpmurphy/hask: Haskell language features and standard libraries in pure Python.
Chainer: A flexible framework for neural networks
CherryMusic | Home | open-source HTML5 music streaming server
GitHub - fangpenlin/bugbuzz-python: Fall in love with debugging
GitHub - BrightcoveOS/Diamond
spotify/luigi · GitHub -- Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in.
GitHub - usp-engineers-community/Open-usp-Tukubai: 製品版 usp Tukubai (https://www.usp-lab.com/product.html) の Python によるオープンソース実装。
https://www.statsmodels.org/
Rubyと機械学習の現状
