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  • アルゴリズムの世界地図 - Qiita

    0. アルゴリズムとは? まず、アルゴリズムとは何かを説明します。(0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました) さて、次の問題を考えてみましょう。 問題: 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の

      アルゴリズムの世界地図 - Qiita
    • ChatGPT プラグイン機能一覧|しおぱん

      こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ

        ChatGPT プラグイン機能一覧|しおぱん
      • 日本のウェブデザインの特異な事例

        sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人

          日本のウェブデザインの特異な事例
        • リーダブルなコードを書く習慣の身に付け方・実践の仕方 - 2021-09-22 - ククログ

          結城です。 2021年9月13日から14日にかけて、東京都立大学の大学院生向け特別講義として「リーダブルコード演習」を実施しました。 演習の内容は、当社でこれまでにも行ってきているリーダブルコードワークショップを、プログラミング経験が比較的浅い・プログラミングの量がまだそれほど多くない方向けに調整した内容としました。 この記事では、実施した演習の概要と、今回意識した点を紹介します。 本文が長いため、目次を用意してみました。 発端 演習の構成 座学パート リーダブルなコードを書く意義について リーダブルコードを実践するためにまず取り組むべきこと 実際の現場での「コードがリーダブルでなくなってしまった」「リーダブルになるよう改めた」実践例 最初の実装 リーダブルでなくなった実装 リーダブルさを取り戻すための改修 コードがリーダブルでなくなっていってしまう要因 壊すのが怖くて、見て見ぬフリ 恐怖

            リーダブルなコードを書く習慣の身に付け方・実践の仕方 - 2021-09-22 - ククログ
          • WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times

            主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続

              WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
            • りょうくんグルメの文体を自動でもとに戻すやつを作りました - 開け閉め

              りょうくんグルメをご存知だろうか。知らなくても、本人のツイートの雰囲気は料理のレシピなんかで一度は見た文脈のはずだ。 こんなやつ。 まじでこの世の全てのタピオカ好きに教えてあげたいんだが新宿三丁目のceleb縁味には全ての人間を虜にする禁断のオレオミルクフォームがある。 これが濃厚黒糖で超絶美味いからぜひ全国のタピオカ好き、タピオカを愛する者たち、タピオカを憎む者たち、全てのタピオカ関係者に伝われ pic.twitter.com/wnnPvkJ2pr— りょうくんグルメ (@uryo1112) 2019年6月15日 「りょうくんグルメ」は文章が情報量に対してやたら長いので、pythonの練習も兼ねてアイデンティティである上から目線の構文を取り去ることにした。逆りょうくんグルメである。 手順は大雑把に分けて以下の3ステップ。 1. Twitterからりょうくんグルメのツイートをスクレイピング

                りょうくんグルメの文体を自動でもとに戻すやつを作りました - 開け閉め
              • Python自然言語処理テクニック集【基礎編】

                自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory(Ubuntu)で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません!テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco

                • Linuxメモ : あると便利かもしれないRust製コマンドラインツール - もた日記

                  インストール方法 bat ripgrep, ripgrep-all fd, fselect starship exa, lsd, nat nushell navi, tealdeer delta hyperfine xsv, csview py-spy bandwhich, gping, ht, dog hexyl, bingrep broot tokei genact, globe, glitchcat monolith shellharden fnm, volta pastel gitui, onefetch, git-interactive-rebase-tool skim watchexec dust, diskonaut, dua-cli, dutree zoxide ytop, bottom, zenith mcfly sd, desed topgrade pueue proc

                    Linuxメモ : あると便利かもしれないRust製コマンドラインツール - もた日記
                  • 新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか?|ピーナッツ

                    ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ

                      新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか?|ピーナッツ
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