2017年のRとの付き合い方: 分析環境編 - cucumber flesh
ギョームでRを使い始めてから一年経っていないのだけど、それなりにスタイルが確立してきた気がするし、新年なので、現状で理想的だと思われる分析環境を整理しておく。ちなみに私のギョームは主にデータの前処理や地理空間データのマッピング、簡易アプリケーションの作成で、巷のデータサイエンティスト的なものとは違う。いわゆるにわかデータサエンティストである。とはいえ、ここであげる分析環境の整備や実行はデータサイエンティストや研究者のギョームにも有効だと思っている。 分析環境編とコーディングスタイル編について分けて書く。最初はまだ不確定なところもあり、今年から本格的に取り組もうというものもあるが分析環境についてまとめておく。これらの具体的な利用方法については、まだ未確定なものもあるが、このブログで後々書いていければと思う。 分析環境 大事にしたいのはモダンな技術と再現性の確保。以前集計したり出力したデータを
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As I mentioned in my previous article many features introduced in the latest C++ standards allow functional patterns to thrive in your codebase. Two ideas from that programming paradigm that I really like are currying and partial application. In this article we’re going to: Introduce and briefly explain the two aforementioned concepts. Write a generic constexpr zero-overhead curry function in C++1
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