bookdownでRmdファイルをｻｯとまとめてGitHubで公開する - Qiita
※この記事の内容にセクションを少し加えたページをサンプルとして公開してある→bookdown_test はじめに とりあえず細かいセッティングは抜きにして手元のRmdファイルをGitHub上に公開したい、という気持ちだったので最低限の手順をまとめた。 bookdownとは R Markdownからドキュメントを作成するパッケージで、通常のR Markdownに対して(というかPandoc Markdownに対して)長編のドキュメントを生成するのに便利な機能が付け加えられている。図表や数式へのナンバリング、相互参照、複数ページのHTML出力などなど。 必ずしも本を書かなくてもいいし、R Markdownじゃなくて普通のMarkdownでも扱えるので、Rのコードを全く含まないポエムを書いたって全く構わない！ 事前準備 bookdownパッケージをインストールしていなければインストールしておく。
プログラミング歴約1年半で Google Brain Residency に応募した話
2017年1月、僕はGoogle Brain Residency 2017 Program に応募した。これはその受験体験記であり、また不合格体験記でもある。書類選考、インタビュー審査まで進んだものの、残念ながら最終面接の直前でお祈りされることとなった。 結果に関わらずこのような記事を書いているのは（合格投稿じゃないとダサいよね）、Google Brain Residency についての記事が、日本語も英語も含めてほぼないからだ。始まって間もないプログラムということもあるのか、他に応募したことのある知り合いは1人しかおらず、受験者は現在進行形でRedditを通じて情報共有をしているという状況だ（残念ながら、ほとんどの人が書類落ちしているが）。情報蒐集にそれなりに苦労したこともあり、今後 Google Brain チームや Google Brain Residency を受ける受験者、あるい
101 Numpy Exercises for Data Analysis
The goal of the numpy exercises is to serve as a reference as well as to get you to apply numpy beyond the basics. The questions are of 4 levels of difficulties with L1 being the easiest to L4 being the hardest. 101 Numpy Exercises for Data Analysis. Photo by Ana Justin Luebke. If you want a quick refresher on numpy, the following tutorial is best: Numpy Tutorial Part 1: Introduction Numpy Tutoria
TensorFlowのRNNを追ってみる - 緑茶思考ブログ
TensorFlowのRNN実装はサンプルが少なく、 かつそういったサンプルコードでは、 限定された一部のAPIしか使っていないなど全体を網羅しづらい感じがあるので、 なるべく全体感を思い出しやすいように、自分用にメモ。 （と言う割に基本的なAPIしか使ってないが...) TensorFlowのRNNのAPIを使わないRNNの実装 まずは2(タイム)ステップだけ動作するRNNをつくる。 各ステップで入れるデータをX0, X1としてplaceholderをつくる。 各ステップでは、入力ユニット数(=4)にあたるデータを用意。 今回は隠れ層は1つとして、 唯一の隠れ層のユニット数は6。 n_inputs = 4 n_neurons = 6 X0 = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_inputs]) X1 = tf.placeholder(tf.float
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