タグ

ブックマーク / qiita.com/mattn (7)

  • Go で Stack と FIFO - Qiita

    はじめに Go 強化月間 と聞いたので Go の記事を書きます。 Go で Stack や FIFO を実装する時には container/list を使います。この container/list は Stack と FIFO に必要となるベースのみ提供されます。なぜなら Stack も FIFO も仕組みは同じで、取り出す時に先頭か最後かの違いしかないからです。 Stack container/list をフィールドに持ち、末端に追加、末端から取り出すのが Stack ですね。 package main import ( "container/list" "fmt" ) type Stack struct { v *list.List } func NewStack() *Stack { return &Stack{v: list.New()} } func (s *Stack) Pus

    Go で Stack と FIFO - Qiita
  • Go言語で扱えるデータフレーム厳選4つ - Qiita

    はじめに データサイエンティストでなかったとしても、数値データを使って様々な解析をする際には CSV ファイル等ファイルを読み込み、数値の配列としてメモリに保持して、それらをループ等で利用して解析を行っておられると思います。 その際、配列は1次元目に行、2次元目に列、を格納するのが一般的です。多くのケースではこの方法で事足りるのですが、解析を行ううちに「列としてデータの固まりを扱いたい」「ラベル付けされた列を扱いたい」と感じる事が出てくると思います。 これを簡単にしてくれるのが「データフレーム」です。 データフレーム4種 記事では Go 言語から扱えるデータフレームを4つご紹介します。 QFrame https://github.com/tobgu/qframe QFrame は、フィルタリング、集計、およびデータ操作をサポートするイミュータブルなデータフレームです。 QFrame での

    Go言語で扱えるデータフレーム厳選4つ - Qiita
  • Go による機械学習 推論フレームワークの最新動向 2019 - Qiita

    Golang で推論 昨今では「機械学習と言えば Python」「Python と言えば機械学習」と思われがちなのですが、推論用途であれば学習済みモデルを利用して色々なプログラミング言語から扱えます。Go から扱える機械学習ライブラリの内、学習済みモデルが利用できる物としてはおおよそ以下の3つに絞られます。 TensorFlow TensorFlow Lite ONNX Golang で TensorFlow Golang で TensorFlow を利用する場合はオフィシャルから Go の binding が提供されているので Go の import 文で GitHub リポジトリを指して利用します。Jetson や Raspberry Pi での動作実績もあります。TensorFlow 自体が色々な CPU 命令の最適化まで行っているので Python とそん色ないパフォーマンスで動作

    Go による機械学習 推論フレームワークの最新動向 2019 - Qiita
  • Vim script でアヤメの品種を分類する - Qiita

    はじめに 以前、Vim script で機械学習 という記事を書いた事で、「Vim script で機械学習は可能」という事を皆さんにもご理解頂けたはずなので、今回は Vim script を使ってアヤメの品種分類をしたいと思います。 出典: https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%A4%E3%83%A1 iris.csv とは アヤメは温帯に生息するおよそ150種類からなるアヤメ科の植物で、その多くは、がく片の長さ、がく片の幅、花弁の長さ、花弁の幅でその品種が分類できるそうです。この研究結果を UCI(カリフォルニア大学アーバイン校)がデータマイニングの検証用データとして iris.csv というファイル名で配布していて機械学習をやる方の間では有名なデータセットになっています1。iris.csv に含まれるのは、setosa、versi

    Vim script でアヤメの品種を分類する - Qiita
  • TensorFlow を使ってブラックホールとポンデリングを見分ける (追記あり) - Qiita

    はじめに ハワイ、南米、南極など色々な箇所に設置された電波望遠鏡が協力し合う国際プロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」が、5500万光年彼方も向こうにある銀河の中心に位置する超大質量ブラックホールの撮影に成功したとの事。ブラックホールが直接撮影されたのは史上初の快挙との事で巷でも賑わっております。 さてこれだけ盛り上がると Twitter でも色々話題になっていて「ポンデリングに似ている」とか「ポンデリングじゃん」とか「ポンデリングにしか見えない」など色々と言われております。 それポンデリングじゃねぇの? これはもしかしてブラックホールを見た事のない我々に対して、ポンデリングの画像を見せられ騙されているのではないかとさえ思い始めました。Twitter 上にも数多くのポンデリング画像が散見されています。そこで TensorFlow の力を借りて「画像がブラックホールなのかポンデリ

    TensorFlow を使ってブラックホールとポンデリングを見分ける (追記あり) - Qiita
  • 本物の golang を... 本物の Gopher を、お見せしますよ。 - Qiita

    事の始まり それはD言語くんへの嫉妬から始まった。 D言語くんの繁殖についての仮説 lsを間違えてdlと入力してしまったときに、D言語くんが通り過ぎるコマンド くっ悔しい... そしてショボいAAで2番煎じ。 lsを間違えてgolと入力してしまったときに、Gopherが通り過ぎるコマンド書いた。 こんなはずじゃない! 僕らの Gopher 君はこんなチープじゃない! 明日来てください。物の Gopher をお見せしますよ。 — mattn (@mattn_jp) December 15, 2015 (当はもうちょっと前から作ってましたが) 物のGopher君とは そして今回、これを公開するに至った。 まずはこれをご覧頂きたい。 !!!!!!!!!!!!1 こいつ・・・ 動くぞ・・・ golang で書いたデスクトップマスコットです。起動すると画面のタスクバーの上をウロウロします。たま

    本物の golang を... 本物の Gopher を、お見せしますよ。 - Qiita
  • golang で streem を実装した。 - Qiita

    この記事は Go Advent Calendar 2014、16日目の記事です。 はじめに Matz さんが streem という、ストリーム指向言語の開発を始めるらしいです。 まだ文法の設計段階ではあるけど、それなのにかなりの量の pull-req がバンバンと来てて凄いなーと思いつつも「この pull-req 量だと僕には出番無いなー」と思ったので、README.md に書かれているサンプルだけを頼りに streemgolang で実装してみました。 先日はネタで streem のマネをして yacc 定義部分だけ公開していましたが、日ネタが無い中にTLがヒートアップして焦りに焦って勢いで実装してみました。いやはや異様な追い込みを感じます。。。 まずは streem を知る streem は README.md に書かれている通り並列実行を行いつつストリームを処理する言語です。

    golang で streem を実装した。 - Qiita
  • 1