2015年Emacsパッケージ事情 - Qiita
Emacsは「拡張可能なテキストエディタ」と呼ばれ1、エディタとしての基本的な機能ですらユーザーが柔軟にカスタマイズできます。 最初から同梱されてるライブラリだけではなくWebにあるEmacs Lispパッケージを導入することで、べんりなインターフェイスや強力な編集機能、追加の言語サポートを取り入れることができます。 さて、そのEmacs Lispパッケージの管理方法については大きく変化があるので、この記事では近年の潮流について紹介します。 読むのがめんどくさいひとのために結論 Emacsを最新版にして、Caskを入れよう！！！！ Caskをインストールすると… パッケージリポジトリとして、デフォルトでMELPAが登録されます Palletがインストールされ、M-x package-installとCaskが統合されます この記事にはWindows向けの説明はありませんので気をつけてくださ
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
ナイーブベイズ分類器を頑張って丁寧に解説してみる - Qiita
============================================= ナイーブベイズ分類器、あるいは単純ベイズ分類器という分類器について解説したいと思います。 何それ？という方。まずはわけがわからないとしてもWikipediaのエントリを見てみましょう。 http://ja.wikipedia.org/wiki/単純ベイズ分類器 上の説明でよくわかったという方はこれ以上先に進む必要はありません。 ナイーブベイズ分類器は、一言でいうと、 分類問題ってベイズの定理を使えば解けるんじゃね？ というものです。入力 $X$ が与えられた時に出力 $Y$ が得られる確率 $P(Y|X)$ は以下の等式で表す事が出来ます： $$ P(Y|X) = \frac{P(Y) P(X|Y)}{P(X)} $$ これがベイズの定理です。 $P(Y)$ は事前分布と呼ばれ、 $P(X|Y)$
[HTML5] 新要素まとめ【2014/2/14版勧告候補】 - Qiita
こんなsectionは○○だ 1.見出しが無い 見出しが無い/用意できない = 章や節ではない = sectionじゃない 2.段組みのためだけに使う sectionはdivの代わりじゃない セマンティクスを意識しよう nav サイトナビゲーションセクションを表す。 <nav> <ul> <li><a href='/'>サイトトップ</li> <li><a href='/about'>このサイトについて</li> <li><a href='/contact'>お問い合わせ</li> </ul> </nav> こんなnavは○○だ 1.nav要素を大量に使っている nav要素を使うことができるのは、そのサイトにとって主要なナビゲーションだけ。 多くても３つくらい たとえば、ヘッダメニュー、サイドメニュー、ぱんくずリストはnav 検索ボックス、リンク集は非nav 2.リストじゃない セマンティ
![[HTML5] 新要素まとめ【2014/2/14版勧告候補】 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f6ba61007b09f1271e822cee8fb7e128662ea29/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCSFRNTDUlNUQlMjAlRTYlOTYlQjAlRTglQTYlODElRTclQjQlQTAlRTMlODElQkUlRTMlODElQTglRTMlODIlODElRTMlODAlOTAyMDE0JTJGMiUyRjE0JUU3JTg5JTg4JUU1JThCJUE3JUU1JTkxJThBJUU1JTgwJTk5JUU4JUEzJTlDJUUzJTgwJTkxJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1hMGNiNDNiNTFiMmJjNjM4OGU3NDk5NTgwNmQwNWJjZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtYWNjb3RzYW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWViNjJjNjg5M2Q4ZTFkMDM5MmVjZmFjZWRlZGY5NTM5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db46bffda810eba3e8a47f4348b4cad12)
TeX処理系御伽話 - Qiita
この記事はTeX & LaTeX Advent Calendar 2013の15日目の記事です。 14日目：mskalaさん 16日目：PowerPC7450さん 処理系とは TeXの処理系とはTeXファイルをぶち込むとDVIなりPDFなりが出てくるプログラムのことです。実際に使ったことがなくても、だいたい次のようなものを聞いたことがあるのではないかと思います。 pTeX XeTeX pdfTeX LuaTeX さて、ここで疑問なのがこれらは一体何が違うのかということですね。何を使うかで迷っている人は、とりあえずこれらの違いだけでも説明出来たらいいなと。 pTeXとその仲間たち + e-TeX e-TeXが入っているのは、こっちの方が説明が分かりやすいと思ったからです。 pTeX pTeX はTeXに日本語向けの様々な機能を追加した処理系です。代表的なものを挙げると、次のようなものが追加さ
Mac - Yosemiteをインストールする前に/usr/localをどこかへ退避して時間短縮（ただしインストーラ任せの方が安全）
Yosemite まだ入れてないのですが、 Homebrew とか TeXLive/MacTeX とかで /usr/local をいじっている人向けの tips を拾ったのでご紹介。 その他もろもろも。 2015/10/1追記：El Capitanでは/usr/localを移動させないほうが安全 Yosemite のアップグレード時間を短縮するための hack でやっていたような /usr/local を退避して～というのを何も考えずにやると大いに事故る確率が高いという結果となった。 El Capitan の rootless について, 黒船亭でディナー - HsbtDiary(2015-09-16) El Capitan で Homebrew を使いたい場合には別エントリを書きましたのでそちらもご覧ください。 Mac - HomebrewはEl Capitanへアップグレードする前に入
Javaエンジニアがいまさら始めるRuby開発環境 - Qiita
Editorは、人によって大きく違うと思うけど、大体こんな感じだと思います。 Rubyでは、Vim,Emacsなどのエディタ + Plugin + 開発支援なgem Javaでは、Eclipse,NetBeans,IntelliJなどのIDE Javaの人はIDEが無いと辛いと思うかもしれませんが、Vim Pluginや開発支援するgemを使えば、IDEと遜色なく使えるのではないかと思います。 例えば、エディタ上で以下のことはできます。 コード補完 ブレイクポイントを置いて、ステップ実行 カーソル上のクラスやメソッドに飛ぶ（gemやRuby本体のC言語も含む） 知りたいクラスやメソッドなどのドキュメントやソースの表示 保存時にコーディング規約違反の表示 homebrew mac標準のrubyでまずはhomebrewをインストールします。 $ ruby -e "$(curl -fsSL ht
中規模Web開発のためのMVC分割とレイヤアーキテクチャ - Qiita
TL;DR MVCもレイヤで捉えて関係性の設計をするといいのでは 普通のRubyオブジェクトを積極的に使いたいですね 「パーフェクト Rails」に期待しましょう 長くなって面倒くさくなり、途中から手抜き感が半端ないですが許してください この記事の位置付けなど 7 Patterns to Refactor Fat ActiveRecord Models - Code Climate Blog [翻訳] エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計 エンタープライズ アプリケーションアーキテクチャパターン これらの参考文献を踏まえてRailsアプリケーションのリファクタリングをしていて、だいぶ方向性や考え方がまとまってきたので、これからチームに合流する人を想定読者に、Qiitaがどんな感じで作られているのかを文書化したものです。（参考文献の一覧は記事の最後にあります） 内容的には文献[2,3]を踏
EmacsでIMEと仲良くする - Qiita
普段 vim を使っている方は IME との相性に悩まされることがあると思います 私は普段サーバーでは vim を使いますが，画面上に“：wq”なんて出てくると残念な気持ちになります そんなあなたにおすすめしたい Emacs ということで Emacs での IME の使い方をまとめておきます Mac の場合 Mac は Emacs にパッチを当てた方がよいです 日本語環境のMacにEmacsをインストールする方法 - Qiita [キータ] この記事を参考に適切な Emacs を入れてください Mac での日本語入力は以下の記事が参考になります Cocoa Emacsの設定とカスタマイズ--Snow LeopardでEmacs 23 - builder by ZDNet Japan それでは早速私の Google 日本語入力を使った場合の設定例を載せてみます (setq default-i
第1回Webスクレイピング勉強会@東京 （全3回） - Qiita
official connpass 「Webスクレイピングの基礎知識」（@nezuq） SlideShare 3つの壁を突破する 倫理 情報解析目的なら合法と解析と解釈(文化庁のQAに肯定的記述) 常識的な範囲でのアクセス障害なら過失と言える。(国立国会図書館の場合、1秒以上あけてスクレイピングなら可能) 技術 最低限でもHTMLの知識 事例(どう使うか) データジャーナリズム(データからストーリーを見つけ提供する。NHKでやってる) Data Journalism Handbook(大義がある) 「オープンデータのためのスクレイピング 〜抽出・共有・分析まで〜」（@ito_nao） SlideShare プログラミング不要でスクレイピング出来るwebサービスのご紹介 Tabula PDFからデータを抽出するツール kimono paginationが得意。 構造化されたクローリングは苦手
Rによるアソシエーション分析 - Qiita
相関ルール 頻出するアイテム間の何らかの組み合わせの規則をアソシエーションルールと呼ぶ。アソシエーションルールは連関ルール、関連ルール、相関ルールなどと呼ばれます。 「商品Aを買うと商品Ｂも買う」のようなルールを見つけ出すことを目標としています。 今回の例は、掃除機の購買動機に繋がる不満要素の組み合わせです。 これを特定し、その中でも特に強い不満点を解明して、商品開発に貢献させることを目標とします。 アンケートの設問 設問の形式 チェックボックス系の複数回答形式の設問 回答データ 水平展開形式のデータ サンプル毎に複数の設問への回答が存在し、１サンプル１レコードの形式であること。 集計データ 予め用意できるのであれば、SQLなどで集計データを作成しておくとグラフが描きやすくなります。 （※そこまで準備しなくとも、Rで図を出すことは可能です。） ※しかし、この表では集計されてしまっているので
Rでネットワーク分析。指定Twitterユーザーのフォロー関係を可視化する。 - Qiita
出力結果 概要 RでTwitterユーザー間のフォロー/フォロワー関係を調べる。 手始めに、指定ユーザーのフォローリストを取得しグラフ化する。 作業 下記ページの作業を行った。 -> Mining Twitter with R - Tutorial 1: Building a corpus from Twitter data - YouTube ※英語注意。台詞は聞き取れなくてもOK。映像だけ見れば、何をやればいいかは分かる。 コード library(ROAuth) library(twitteR) library(igraph) #【認証処理】 # 設定情報を取得 twit.consumerKey <- "<あなたのTwitter-API key>" twit.consumerSecret <- "<あなたのTwitter-API secret>" # 証明書を取得 setwd(temp
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Mac OS X El Capitan（OS X 10.11）のインストールUSB作成方法 - Qiita
