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pythonと実装に関するpoginのブックマーク (3)

  • 握手会が延期になったので「効果検証入門」を読んで Python で (ほぼ) 実装した - 糞糞糞ネット弁慶

    効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 作者:安井 翔太発売日: 2019/12/27メディア: Kindle版 ゴールデンウィークの握手会が延期になり気力が完全に尽きてしまい(そもそも2020年のほとんどのイベントが延期または中止になっているわけですが),同じく握手会が延期になった友人と「アイドルシロクマのことを考えないでください状態になっていてつらい」「何か没頭できる事は無いの」という話になった結果,「効果検証入門」を読んだ. 「どうせ読むのならば短期集中で」ということで,一日目午後に1章と2章,二日目午前に3章,午後に4章,三日目午前に5章のペースで Zoom で交互に節単位を音読しながら進めた.2020年,30歳を過ぎて音読. 感想 数学力が低い自分でわかった気分になれる,非常に参考になった.明日からでも試したい.随所に「実際のビジネスの現場ではこんな滅茶苦茶

    握手会が延期になったので「効果検証入門」を読んで Python で (ほぼ) 実装した - 糞糞糞ネット弁慶
  • Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち!? (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog

    ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています.今回のブログでは,Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します. ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます.いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました. モチベーション リピート分析では,任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり,一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました.そこで,われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました.このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので,アルゴリズム

    Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち!? (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog
  • 気持ちのいいジャンプを目指して - Qiita

    ジャンプを実装するとき,重力をイメージして放物軌道を作りがちです. だがHAL研の方はかく語りき. キャラクターを動かすプログラムでは、ときに自然法則を無視して気持ちよさを追求する、ということをよく行います。 自然界の物理法則よりも気持ちいいジャンプ,探求したいと思いませんか? この記事ではジャンプの実装方法をいくつか紹介します.結局重力使えばいいやと思わなくもないですが… 初めに 今回はヒヨコ🐤ちゃんがジャンプします!以下ヒヨコちゃんの座標は $(x, y)$ と表記します.ただし画面左上が原点で,画面下方向にyの値が増えていくことに注意です.この辺は使用したゲームエンジン pyxel の仕様です.(あとクラスで書いてないので,邪悪なグローバル変数だらけです….先に謝ります) 最初に実装の全体像を示します. import pyxel def drawHiyoko(x, y): # ヒヨ

    気持ちのいいジャンプを目指して - Qiita
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