Go言語 + cli-init でコマンドラインツールを作る | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。最近社内のメンバーがみんなGo言語の世界で楽しそうなので、私も混ざってみることにしました。最初のセットアップや基礎文法等は、私も平行して急いで学ぶGo langシリーズで勉強中です。 コマンドラインツールが作りたい と思っています。ちょっとしたものを作るとしたらPythonなのかな、と思って友達のPythonistaにインタビューをしたところ、「ちょっとしたツール作るとかって用途の人は Golangに移行した（えっ」という衝撃的なコメントを貰い、もうこの際だからGo勉強すっかという空気になった次第。 具体的な環境構築 基本的には急いで学ぶGo langシリーズを読めばいいのですが、一点迷ったのがディレクトリ構成です。 Go言語で幸せになれる10のテクニックでは「GOPATHは一つだけ (Use a single GOPATH)」という指針が紹介されてい
First Batch Of Guest Speakers | YAPC::Asia Tokyo 2015
(English follows Japanese) YAPC実行委員長の牧です。 今年のYAPCのゲストスピーカーの一部をサイト上で公開しました！ 今回は最近はGo言語の開発の一員、そしてMemcachedやDanga::Socket等の開発でもおなじみであり、Perlユーザーにもなじみが深いBrad Fitzpatrick氏に加え、なななななんと！ Rubyの親とPerlの親であるMatz氏とLarry Wall氏が同じカンファレンスに集まるという滅多にない機会がうまれる予定です！ でも今年はこれだけではありません、まだ詳細は未定ですがあと2，3人ゲストスピーカーを招待する予定です。もうしばしお待ちください！ なお去年に引き続き今年も海外勢のトークに関しては同時通訳をお願いして英語が苦手という皆様にも気楽に楽しんでいただけるようになる予定です。なお同時通訳はスポンサー第一弾はGitHu
Deep Learning Squeezed Onto a Phone
Artificial-intelligence software can make phones better at tracking your workouts and emotions. Software that roughly mimics the way the brain works could give smartphones new smarts—leading to more accurate and sophisticated apps for tracking everything from workouts to emotions. The software exploits an artificial-intelligence technique known as deep learning, which uses simulated neurons and sy
Extensible Web を支える低レベル API 群 - Block Rockin’ Codes
Intro 最近 Extensible Web の話がたまに出るようになりましたが、なんというかレイヤの高い概念(ポエム)的な話が多い気がしてます。 もう少し具体的な API とか、「それコード書く上で何が変わるの？」って話があまりないので、今日はそこにフォーカスして、 Extensible Web 的な流れの中で整理された API の話をします。 しかし、実際には API が 「Extensible Web という理念で生まれたかどうか」は自明ではないので、 今標準化されている低レベルな API を拾い、それを整理するというエントリだと思ってもらと良いかもしれません。 あまり知られてない API もあると思うので、これを期に「これがあれば、今までできなかったアレが、標準化や実装を待たなくても、できるようになるな」と思ったら是非書いてみると良いと思います。 実際はそれこそが Extensi
Juliaのコードを勝手に最適化してみた - りんごがでている
こちらのスライドのパフォーマンスが気になったので、ちょっと速くしてみました。 Juliaのススメ from Ai Makabi Juliaのススメ 気になったのはコレです。 おかしいっ、我らがJuliaがPython + NumPyに負けるわけないっ。 早速いじってみましょう。 元コードはモンテカルロ法で円周率を計算する次のコードです。 写して実行してみると確かに5秒弱という感じでした。 pi0.jl tic() circle_in = 0.0 for i in 1:100000000 l = (rand()^2 + rand()^2) ^ 0.5 if l <= 1 circle_in = circle_in + 1 end end println(4 * circle_in / 100000000) toc() ~/s/pi-opt $ julia pi0.jl 3.14189192
劣モジュラ関数 - 大人になってからの再学習
画像処理などで用いられるグラフカットや、機械学習などで 「劣モジュラ性」 とか 「劣モジュラ関数」 というキーワードが登場する。 劣モジュラ性という性質を持つ関数を劣モジュラ関数と呼ぶわけだけど、なにそれ？ 一般的には、次のように説明されることが多い。 ＝＝ X,Y ⊆ V であり、X ⊆ Y であるとして、集合関数Fが次の性質を満たすとき、この関数Fは劣モジュラ関数と呼ばれる。 ＝＝ まず、集合関数というものを理解する必要がある。 集合関数とは、集合を引数にとる関数のこと。 高校レベルでF(x)と書いた時のxは実数と思うし、大学に入って、ベクトルを引数にとる関数を習ったりするけど、ここでは集合が引数。 で、値は実数。 へえ、集合を引数にとるような関数があるんだね。 プログラミングぽく書けば、こんな感じ double F(set X); もう一回、改めて式を見てみる。 何かイメージできるだ
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