こんにちは。新しもの好きが集まる運用部アプリ運用グループの清水です。 前回の記事では、多くの反響をいただきました。ありがとうございます。 Twitterや、はてブのほとんどのコメントを読ませていただきました。 みなさんのOSの宗派が垣間見えた気がします。 さまざまなコメントをいただいていた中で、よくある代表的なコメントについて、改めてこの場を借りてお答えしたいと思います。 2012年12月28日追記: 以下のQAにつきまして、いわゆる"ネタ"として書きましたが、誤解を招き、不適切な表現で不快な思いをされた方々へ深くお詫び申し上げます。 また、QAの一部に関わるところですが、OS標準のパッケージを否定するつもりは全くございません。 Linuxを安心して使うことができるのは、Linuxディストリビューションに携わっているデベロッパーの方々の素晴らしい活動や成果によるもの、というのが揺るぎない事
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2012/12/22(土)の社内で開催した「プレゼン祭り」で発表した内容です。アジャイルに全く触れたことが無い人を対象にしたつもりが、「難しい」「内容が盛り沢山で覚え切れなかった」「寝ちゃった」などなどとあまり好評ではなかったのですが、自戒の念も込めて公開しておきます。 対象は「ウォーターフォール開発しか体験したことのない経験5〜6年程度の若者」です。 ※2022/04/11追記 Speaker Deckに移行しました。 https://speakerdeck.com/takigawa401/toriaesu30fen-tehitotoorifen-katutaqi-nihanareruasiyairuru-men
FuelPHP、楽しいですよね。 楽しくて、時が立つのが早くて、なにがしかの納期が次々と襲ってきて悲しい日々を送っております。 さて、そんなFuelPHPですが、不満な点が無い訳ではなく、 Validationの結果のエラーメッセージ(show_errors())が文字列でしか受け取れない という不満点があります。 さらに、デフォルトではリストタグで落ちてきます。 ちょっとこれだと扱いづらい場面が・・・ 他に手動で作成したエラーメッセージとマージも出来ないし、なんだかなぁ、です。 いや、別に文字列でしか受け取れなくても良いよ。でもリストタグは嫌、という方は config.phpに追記してあげるだけで幸せになれると思います。 /** * Validation settings */ 'validation' => array( /** * Wether to fallback to
(写真は「ふりかえる」イメージキャラクターのオリーヴさんです) みなさんこんにちは。このブログを書いている伊藤聡ともうします。すっかり寒くなってきましたがお元気ですか。おもえば人生つらいことばかりですが、マヤ文明の予言によれば今年の12月21日で地球は滅亡すると言われており、この予告された死、ディザスターの危機をかろうじてくぐり抜けた私たちが生きているのは、おまけの時間、いわば余生です。誰もが12月21日に一度死んでいるのですから、ここはひとつ開き直って、今後は適当かつ雑に、リラックスしながら生きていきたいものですネ。 えーと、何の前置きが自分でもよくわかりませんでしたが、毎年恒例となっています「ふりかえる」企画の結果を発表します。いい映画ばかりですので、たのしい年末年始のDVD鑑賞の参考にしていただきたいとおもいます。このような質問内容でアンケートを募りました。 名前/性別/ブログURL
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ&正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積&外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
頻度分布やバイグラムの練習 下記のページから「2009年1月20日,オバマ氏の大統領就任演説」のテキストを取得し,ファイル obama_inaugural_transcript.txt として保存する。 http://gaikoku.info/english/column/obama_inaugural_transcript.htm >>> import nltk >>> f = open('obama_inaugural_transcript.txt') >>> raw = f.read() >>> tokens = nltk.word_tokenize(raw) #テキストをトークンに分割 >>> raw #元のテキスト 'I stand here today humbled by the task before us, grateful for the trust you've be
授業で,日本語文書を単語に切り分け索引語リストを作りtf-idfを求めよという課題が出たので,Pythonで取り組んでみることにしました.基本的には初心者なので,誤りなどあればご指摘いただければ幸いです. まずは日本語文書を形態素解析するために,オープンソースの形態素解析エンジンMeCabをインストールします.形態素解析とは文を形態素という言語で意味を持つ最小単位に分割し,それぞれの品詞を判別する技術です.自然言語処理の基礎技術でかな漢字変換や機械翻訳などに使われたりします.形態素解析 - Wikipedia.国立国会図書館の前館長である長尾真先生は自然言語処理における第一人者で,形態素解析エンジンには長尾先生の研究室で作成され現在も開発が続けられているJumanというシステムもあります.*1 Try JUMAN MeCabのインストール 公式のページからPythonバインディングも提供さ
NumPyの行列計算って強力なんすね。いろいろ試してみてる。 3x + 2y = 14 x + y = 6こういう2元1次方程式の解を求める場合。 NumPyだとnumpy.linalg.solveで逆行列の積を求められるので係数のarrayを作って使えばいいらしい。 >>> A = numpy.array([[3, 2], [1, 1]]) >>> P = numpy.array([14, 6]) >>> X = numpy.linalg.solve(A, P) >>> X.astype(int) array([2, 4]) x = 2, y = 4となる。 これは便利だなー。 参考 numpy.linalg.solve — NumPy v1.11 Manual numpy.linalg.invとnumpy.linalg.solveを用いた逆行列計算 - 睡眠不足?! 高速数値計算ライブ
Pythonで形態素解析 - よしなしごと Pythonでtf-idf その一 - よしなしごと の続きです.といってもあとはコードを書くだけだったので,書きました.ひたすらfor文でループを回しているので,とても遅そうですが….まあ今回は動けばいいやということで. 実行速度が気になるとコメント貰ったので,関数の実行時間をはかるスクリプトも書いてみました. 自分のブログエントリ10個,合計文字数8000字程度で,0.04秒で解析できました.そのうち,もっと大きなデータを使って計測してみようと思います. しかし,もっと適切な課題を見つけてコード書かないとなぁと痛感しました. 以下,最終的なコードです. import MeCab import time import math def extractNouns(text):#文字列から名詞を取り出して配列で返す関数 tagger = MeCab
ここで見たように、Git は、Subversion ユーザーにその CLI に早く慣れてもらうようにするということをあまり考慮していません。 新しいコマンドを入力するために指を再度トレーニングすることによりこの問題を回避することはできますが、それでもシステムを移行する上での障害の一つになるでしょう。その上、Subversion ユーザーにとってフレンドリーで、かつ、強力で美しいインターフェースをもった Mercurial があるので、Git がなくても問題はありません。 履歴が安全な Mercurial Mercurial の哲学は、 “履歴は永久的で神聖である” ということです。Mercurial のコアには、履歴を変更できるコマンドがたった一つだけあります。hg rollback です。このコマンドは直前のプルやコミットを “取り消し” ますが、それより前のものには一切触れません。 G
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