Python のリファクタリングでイケてないコードを別に美しいオブジェクト指向設計ではない普通のコードにする方法 - Qiita
Rubyのリファクタリングでイケてないコードを美しいオブジェクト指向設計のコードへ改良するための方法 - その１ その2 その3 これを Python でやってみます 元のコード 元の Ruby 版をできるだけ真似してみます。テストは py.test を使います。 #ordersreport.py from collections import namedtuple Order = namedtuple("Order", "amount placed_at") class OrdersReport: def __init__(self, orders, start_date, end_date): self.orders = orders self.start_date = start_date self.end_date = end_date def total_sales_within
Welcome to RPython’s documentation! — RPython Documentation
Welcome to RPython’s documentation!¶ RPython is a translation and support framework for producing implementations of dynamic languages, emphasizing a clean separation between language specification and implementation aspects. By separating concerns in this way, our implementation of Python - and other dynamic languages - is able to automatically generate a Just-in-Time compiler for any dynamic lan
Coding Guide — PyPy documentation
This document describes coding requirements and conventions for working with the PyPy code base. Please read it carefully and ask back any questions you might have. The document does not talk very much about coding style issues. We mostly follow PEP 8 though. If in doubt, follow the style that is already present in the code base. Overview and motivation¶ We are writing a Python interpreter in Pyth
Coding Guide — PyPy documentation
This document describes coding requirements and conventions for working with the PyPy code base. Please read it carefully and ask back any questions you might have. The document does not talk very much about coding style issues. We mostly follow PEP 8 though. If in doubt, follow the style that is already present in the code base. Overview and motivation¶ We are writing a Python interpreter in Pyth
GraalVM
GraalVM is a high-performance JDK designed to accelerate Java application performance while consuming fewer resources. It provides the Graal compiler, which can be used as a just-in-time compiler to run Java applications on the HotSpot JVM or to ahead-of-time compile them into native executables. Besides Java, it also provides runtimes for JavaScript, Ruby, Python, and a several other popular lang
Explore GraalVM
GraalVM Faster. Smarter. Leaner. GraalVM is a high performance JDK that speeds up the performance of Java and JVM-based applications and simplifies the building and running of Java cloud native services. The optimized compiler generates faster code and uses fewer compute resources, enabling microservices to start instantly. GraalVM is included with the Java SE Universal Subscription at no addition
scikit-learnのtf-idfについて | Synergy LAB | シナジーマーケティング株式会社 R&D
機械学習のツールとして、scikit-learnは非常に使いやすいPythonのパッケージとされています。 このパッケージには、例えば交差検定の評価を繰り返して、 分類器に良さそうなパラメータを「検索」してくれるGridSearchなど、 研究をスムーズに進行させるための便利な機能がたくさん搭載されています。 一方、言語処理におけるクラスタリングやクラス分類問題の手がかりとして、 文書にある単語がよく使われます。 これらの単語は、文書/文によって頻度分布に偏りがあるため、 単語頻度からなる素性ベクトルに対してtf-idfによる正規化を行うことが普通です。 scikit-learnでtf-idfを計算 scikit-learnでは、テキスト群に対してtf-idf値を計算する機能が用意されており、 TfidfVectorizerと呼ばれるクラスによりこの機能を簡単に実現できます。
Stanford大学の自然言語処理講義(1-5) – Word Normalization and Stemming(単語の正規化と語幹抽出) | Synergy Marketing LAB BLOG
久保です。 自然言語処理のStanford大学の講座シリーズの続きです。 前回はWord Tokenazionをやりました。 今回は『Word Normalization and Stemming』、単語の正規化(Normalization)と語幹化(Stemming)です。 講義の映像は下記から見られます。 Word Normalization and Stemming (11:47) Normalization 例えば情報検索(IR)においては、インデクシングされたものとクエリの単語が同じform(形式)である必要があるので、単語の正規化が必要になります。 今「USA」と「U.S.A」を考えてみると、対応の仕方として U.S.Aのピリオドを削除する 検索の単語を展開する(window -> window, windows) という方法があります。 Case folding 情報
Gradient boosting - Wikipedia
Gradient boosting is a machine learning technique based on boosting in a functional space, where the target is pseudo-residuals rather than the typical residuals used in traditional boosting. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees.[1][2] When a decision t
AdaBoost - Wikipedia
AdaBoost（Adaptive Boosting、エイダブースト、アダブースト）は、Yoav Freund と Robert Schapire によって考案された[1]機械学習アルゴリズムである。メタアルゴリズムであり、他の多くの学習アルゴリズムと組み合わせて利用することで、そのパフォーマンスを改善することができる。AdaBoost は前の分類機の間違いに応じて調整された次の分類機を作るという意味で適応的 (Adaptive) である。AdaBoost はノイズの多いデータや異常値に影響を受ける。しかし、いくつかの場面では、多くの学習アルゴリズムより過剰適合の影響を受けにくい。 AdaBoost は、それぞれの標本に対し、弱分類器（英語版） を、 から まで順に適用し、それぞれの分類器が正解したか否かを判断する。間違って分類された標本に対応する重み は、より重くされる（あるいは、正しく
ウィルコクソンの符号順位検定 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Wilcoxon signed-rank test|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順
Stop word - Wikipedia
Stop words are the words in a stop list (or stoplist or negative dictionary) which are filtered out (i.e. stopped) before or after processing of natural language data (text) because they are deemed insignificant.[1] There is no single universal list of stop words used by all natural language processing tools, nor any agreed upon rules for identifying stop words, and indeed not all tools even use s
Gensim: topic modelling for humans
models.ldamodel – Latent Dirichlet Allocation¶ Optimized Latent Dirichlet Allocation (LDA) in Python. For a faster implementation of LDA (parallelized for multicore machines), see also gensim.models.ldamulticore. This module allows both LDA model estimation from a training corpus and inference of topic distribution on new, unseen documents. The model can also be updated with new documents for onli
Unityシェーダ入門 #003 #pragma debug - UnityShader 入門
Unityシェーダ入門3回目です。 今回はUnityが標準で作成するサーフェイスシェーダと、頂点シェーダ、フラグメントシェーダの関係を説明します。 #pragma debug 前回説明したコードの中に#pragmaというのが有りました。これはコンパイラに命令を出すためのキーワードでした。これを使ってdebugという命令をコンパイラに与えると、コンパイル済みのシェーダを覗き見ることが出来ます。早速やってみます。 Shader "Custom/FirstShader2" { Properties { _MainTex ("Base (RGB)", 2D) = "white" {} } SubShader { Tags { "RenderType"="Opaque" } LOD 200 CGPROGRAM #pragma surface surf Lambert #pragma debug //
「これは僕の廃墟願望を満たすゲーム」 押井守、『ドラゴンクエストビルダーズ』に妄想の塔を建築す 前編 - AUTOMATON
映画監督、押井守。「THE NEXT GENERATION パトレイバー」「東京無国籍少女」「GARMWARS ガルム・ウォーズ」など、近年も精力的に作品を作り続ける彼は、それほど知られていないが、じつは年季の入ったオールドゲーマーでもある。その押井監督が最近ハマったと自身のメルマガなどで公言しているのが『ドラゴンクエストビルダーズ アレフガルドを復活せよ』（PS4/PS3/PS Vita）。その熱中ぶりは「自分の世界の写真集を出したい」と語るほどで、発売から数ヶ月経った現在も、忙しい合間を縫ってプレイし続けているという。 今回のインタビューではこの『ドラゴンクエストビルダーズ』を皮切りに、風景論、ドラクエ論、ゲーム論など、独自の視点から縦横無尽に語ってもらった。普段メディアでは映画やアニメについて語ることが多い押井監督にとって、ゲーム中心のインタビューは異色かつ貴重な場と言えるだろう。押
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Ike Tohru on Twitter: "「中谷の無駄遣い」という慣用句が生まれた。"
Pokemon GO Server status! Check if it's down
Python-xy.GitHub.io by python-xy
BaggingClassifier
gensim/docs/notebooks/doc2vec-IMDB.ipynb at develop · piskvorky/gensim
https://qiita.com/yubessy/items/193ee44b76a46697f110
任天堂のポケノミクス、ポケモンGO日本上陸前に「史上最高の売買代金」「時価総額4.5兆円」「7営業日で株価2倍」を達成 : 市況かぶ全力２階建