デジタル生命？ Googleの研究者らが「自己複製するプログラム」の自然発生を確認【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
生命の起源と人工生命の研究分野は、生命の本質とその発生過程を探求している。両分野とも、「非生命」の状態から「生命」がどのように生まれるかを問うている。生命が出現するほとんどの基質に共通する特徴の一つは、自己複製が始まると同時に、その系の動態が大きく変化することである。 しかし、自然界で自己複製体がどのように発生したかについていくつかの仮説はあるものの、自己複製体が出現するための必要条件については、まだほとんど解明されていない。 研究チームは、単純なプログラミング言語や命令セットを用いて、計算環境における自己複製能力を持つプログラム（自己複製プログラム）が自然発生する過程を詳細に観察し分析した。この研究の中心となったのは、「Brainfuck」（BF）という極めて単純な言語を拡張した「Brainfuck Family」（BFF）と呼ばれる言語環境である。BFFでは、64バイトの長さを持つ13
Documentation | Pipes
What Pipes is Pipes is a spiritual successor to Yahoo! Pipes, but if you did not know that site, you can think of Pipes as a visual programing editor specialized on feeds, or a visual shell, or simply as a glorified feed configurator. Pipes gives you blocks that can fetch and create feeds, and manipulate them in various ways. Think filtering, extracting, merging and sorting. All you need to do is
How fast is javascript? Simulating 20,000,000 particles The challenge, simulate 1,000,000 particles in plain javascript at 60 fps on a phone using only the cpu. Let’s go. Ok, this is not a particularly difficult challenge if you did all the work on a gpu but the rule of the challenge is to use the CPU only or as much as possible and to stay in js land so no wasm. I know what you are thinking. This
Pythonを使ったデータ分析などしていると、結果をウェブページでグラフ表示などしたくなりますよね。 今回は Plotly を使って グラフを html に埋め込む方法を簡単に紹介します。 PlotlyPythonでグラフ作成というと Matplotlib が有名ですが、インタラクティブなグラフを簡単に作れるパッケージで Plotly というものもあります。 百聞は一見にしかず。こんな感じのグラフが作れます。 マウスを当ててみてください。トレース上にマウスをhoverすることで座標情報が読めたり、グラフの一部分を範囲選択することで拡大ができたりします。 データの準備ここでは、サンプルデータとして日経225のデータを読み込んでこようと思います。 pandas_datareader というパッケージを使うことで、Pandas の DataFrame として様々な株価データを読み込んでくることが
2022年1月30日 / 最終更新日時 : 2022年1月30日 info@rishuntrading.co.jpプログラミング Visual Studio Codeで全角の周りに付く黄色枠を解除する方法 今回は、開発作業で重宝する「Visual Studio Code」についてです。 Visual Studio Codeでコーディングしている際に、ふとコメント欄の全角文字の周りに付く黄色の枠が気になり、一度気になると、表示しないようにできないものか考えるようになり、調べたところ設定で変えられることがわかったので、共有させて頂こうかなと思います。 (以前はなかったような気がしたので、調べたところVisual Studio Codeのバージョンアップ(1.63)によるUnicodeのハイライト表示機能が起因でした。。)
こんにちは。 Jupyter LabやJupyter notebookは、インタラクティブにコードを書きながらグラフ描写でき、データの傾向を見ながら解析するような時に非常に便利ですよね。 簡単な計算なら普段使いのノートPCなどでも十分ですが、重たいデータの解析、GPUを使ったディープラーニングなどは別に用意したワークステーションを使っている人も多いと思います。 しかしそんな時、わざわざモニターをつけてデスクトップで動かすのは非常に面倒ですよね。 私も自宅の環境ではこれまで、普段使いのメインPC（Mac）とワークステーション（Ubuntu Desktop）をモニター切替器を使って併用していましたが、作業効率が悪すぎました。 かと言ってVNCで画面共有すると、画面全体を通信しないといけないので、動作が遅いしスマートではありません。 ワークステーションのJupyter Labをもう少しスマートに
position:sticky;はスクロールしたときに、要素が指定した位置に来たところから固定させることができるとても便利なプロパティです。 position:fixed;と似ていますが、position:sticky;ならjavascriptも書かないとできなかった難しい指定がたった2行でできてしまいます。 また指定したのに上手く機能しないといった場合の解決方法も書いています。 ぜひこの機会に覚えて積極的に使っていきましょう。 この記事で身につく内容 position:sticky;とposition:fixed;の違い 基本的な使い方 便利な使い方 position:sticky;が効かない場合の対処法 position:sticky;とは 大きな特徴は最初から固定するのではなく、要素が画面内の指定した位置に来たところから固定表示できる点です。また、要素の高さを保ったまま固定表示するこ
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