データサイエンスの今を実感する―Datapalooza Tokyoレポート［2日目］ | gihyo.jp
データサイエンスに注力できる環境を整えるのが重要に エンジニアがデータサイエンスを始めるにあたって、どんなスキルが必要となり、どこから取り組めば良いのでしょうか？ 日本アイ・ビー・エム、アナリティクス事業部の田中裕一氏は「コードを書くところから入るのがわかりやすい」と言います。 講演ではIBM Bluemixに用意されているJupyter notebookを使って、SparkのMLlibでNaive Baseを実装した判定器を作るデモを行いました。サンプルデータを作って特徴抽出を行い、トレーニングして予測モデルを構築。そこにデータを流し込んで予測して結果を表示させれば、判定器の正解、不正解がわかるというものです。 田中氏はJupyter notebookの使い勝手の良さを強調しながら「どれだけデータサイエンスに注力できる環境を整えるのかが成功の鍵になります」とデータ分析基盤の重要性を語りま
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OpenOffice.orgのWriter文書をウェブで出版 | OSDN Magazine
OpenOffice.orgにはWriter文書をHTML/XHTMLにエクスポートする機能があるものの、きれいなHTMLファイルに変換するという観点からは満足な状態にあるとは言えず、最も単純な部類のWriter文書でさえも冗長でわかりにくいHTMLに変換されてしまう。また元のレイアウトを忠実に再現しようとしているものの、完璧とはほど遠い結果であることも多い。さらに言えば、今日ではブログやwikiがウェブの主役だというのに、HTMLページを静的に出版するというのはあまりにも90年代っぽい話ではないだろうか。それならば、Writer文書をきれいなHTMLページやwiki文法のテキストファイルへ変換したい場合には、どのような選択肢があるのだろうか？実は、かなり多くの選択肢があるのだ。 それではまず、一つのWriter文書をHTMLページへ変換する必要があるという最もシンプルな場合から始めてみよ
Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク
Google App EngineでのPythonの勉強と開発は進んでいますか？ GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ これを書いた本人はというと…まったく進んでいません。 Learn Python The Hard Wayを少し読んだ程度です。 言い訳なんていくらでも出来ますね。 えーっと、仕事が忙しいから、仕事が忙しいから、そして仕事が忙しいから。 しっかり、仕事以外の勉強の時間を取ってやらないと、あっと言う間に置いてかれます。 そして、”新しいことを学ぶ”というのは日々のモチベーションに繋がりますから。 前置きはここまでにして、今日はタイトル通り、 Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク を紹介します。 もし、タイトルに期待して、”これさえやればPythonマスターになれる！”と思ってきた方にはごめんなさい。 99%は”Pyt
The Python チュートリアル — Python v2.6.2 documentation
ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python v2.6.2 documentation » Python は簡単に習得でき、それでいて強力な言語の一つです。 Python は高レベルなデータ構造を効率的に実装していて、 オブジェクト指向プログラミングに対しても、単純ながら効果的なアプローチをとっています。 洗練された文法とデータ型を動的に決定する機能、そしてインタプリタであるという特徴から、 Python はほとんどのプラットフォームの幅広い対象領域において、 スクリプティングや迅速なアプリケーション開発のための理想的な言語になっています。 Pythonインタプリタ自体と膨大な標準ライブラリは、ソースコード形式や、 主要なプラットフォーム向けのバイナリ形式で、Python Web サイト http://www.python.org/ から無料で入手でき、かつ無料で
Lightweight Language AHP
AHP とは Analytic Hierarchy Process の略で、意思決定手法の一種だそうです。 Lightweight Language AHP とは 30 個の質問に答えると、四大軽量言語 (Perl 、Python 、Ruby 、PHP) の中で最もあなたの価値観に合った言語を教えてくれる AHP のつもりです。 免責事項 どんな結果が出ても作者は責任を取りません。テスト結果はサーバに保存され、後で統計処理を施した上で公開される可能性があります。 用語 質問に出てくる用語の意味です。目安にしてください。 実行速度 コードを高速に実行できる。 開発環境 ライブラリ、ドキュメント、IDE などが充実している。 記述性 短く簡潔に、メンテナンス性の高いコードが書ける。 変態性 遊び心や信念がある (Acme::* 、TOOWTDI 、DRY 、callcc など) 。 備考 お遊
紫藤のページ
紫藤のページにようこそ！ Lisp, Haskell, Python, Sather などの関数型言語の解説、小品プログラムを載せています。 ここでは関数型プログラミング言語をものすごく広い意味で使っており、 手続きをデータとして扱える言語を指します。 （Python, Sather などは普通はオブジェクト指向言語に分類されます。） また、xyzzy のマクロに関するメモもあります。 面白そうな割りに、web 上に文書が少ない題材を取り上げています。 リンクはご自由にお張りください。 更新ログ [Sep 15, 2014](Python) Set を用いたライフゲームの実装 を作成 [Jul 21, 2014]デコレータを用いた bottle.py のアクセスコントロール を作成 [Jul 13, 2014]Maildir のバックアップ を作成 [Jun 28, 2014]自宅サーバの
ランプ - Wikipedia
ランプ (光源) - 発光装置一般。 ランプ (照明器具) - 燃料を燃やす照明器具。 オイルランプ - 油を燃料にして、一定時間連続して光を生成するために使用される物品。原始であり、語源である。 灯油ランプ - 灯油を燃料とする照明器具の一種。 アセチレンランプ - 照明器具のひとつ。カーバイドランプ。 アセチレン・ランプ (手塚治虫) - 上記から名づけられた手塚治虫の漫画に登場するキャラクター。 LAMP (BUMP OF CHICKENの曲) - BUMP OF CHICKENのデビューシングル。 絶体絶命/Lamp - Co shu Nieのシングル。「Lamp」を収録。 Lamp (バンド) - 日本のバンド。 LAMP (ソフトウェアバンドル) - ウェブ開発に用いられるソフトウェア群。 LAMP法 - 遺伝子増幅に用いられる方法の一つ。 Lamp･ランプ -アヲハタが販売す
ドキュメント変換システムどうよ
問題 ドキュメント作成をワープロソフトでやったりした日には diffとれない。。 CVSとかで管理してもめんどくさい。。 grep とかで串刺し検索できない。。 とりあえず起動するのに待つのが嫌。 など、特にUNIX worldに住んでいる我々にとっては生産性が落ちまくり。
初歩の「Perl」「Python」「Ruby」 － ＠IT情報マネジメント
プログラミング手法は、われわれの多くがソフトウェア開発業界に足を踏み入れたときから大きな変化を遂げてきた。開発ツールだけでなく、複雑な問題に対するソリューションを明示するために利用する言語も変化した。 今日、ソフトウェアの開発を仕事にする人々は複数の言語を駆使する。通常、彼らには必ず複数のプログラミング言語でアプリケーションを開発した経験がある。多くのアプリケーションを実装するに当たり、「ダイナミック言語」と呼ばれるクラスの言語が優先的に選ばれるようになった過程が興味深いので、ここでそれを見ていこう。 本稿はこのタイプの言語について、なぜ人気が高いのかを考え、これらのうちPerl、Python、そしてRubyを中心に、主な仕様や各言語の違いをいくつか理解できるよう見ていく。 ダイナミック言語とは何か？ 技術的には、実行時に機能の修正が可能なものをダイナミック言語という。どういうことかという
西尾泰和のブログ: Pythonでワンライナーを作成する際のノウハウ集
これはLL Ringというイベントの「じゃんけん2.0」に出場する際に「多くの構文に改行が必須であるPythonで書かれたじゃんけんエージェントをワンライナーにしていたらウケるかな」と思ってワンライナー化しているときに書いたメモです。自分用のメモのつもりだったので書き殴ってありますが、意外と人気のようなので近いうちに加筆します。 実は後から書いた英語版(How to make oneliner in Python?)の方が整理されているのかも。 完成したワンライナー def文を式にする defは改行を要求するのでlambdaに置き換える必要がある。 def foo(x): return x + 1(ここに改行) foo = lambda x: x + 1 globals().__setitem__("foo", lambda x: x + 1) lambdaは式しか含むことが出来ないので、
おれはJython第1回
※ Netscape4.Xをご利用の方は、こちら からご覧ください。 Jythonを始めよう Jythonとは 今回紹介するJythonは、JVM上で動作するスクリプト言語です。Jythonは、Pythonというスクリプト言語の処理系の一つです。Jythonの処理系はJavaで記述されています。Jythonを使うとこんなメリットがあります。 Javaと違ってコンパイルする必要がない 「ちょっと書いて実行」というRAD開発に有利。 「擬似コードを使って設計するのに近い感覚」で実装できる シンプルなオブジェクト指向スクリプト言語なので、同じ処理内容を記述するときに、Javaより楽に直感的に記述できる。 JythonからJava、JavaからJythonを利用できる JavaのクラスのテストをJythonで記述できる。アプリケーションのカスタマイズ部分をJyhtonで記述できる。 例えば、システ
いやなブログ: 配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
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