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実は9月某日で、新卒で入社した会社を退職していました。 充電期間を終え、11月からタイのバンコクに移住し、エンジニアをやっていくことになりました。 分析コンサル会社から、広告系中心の事業会社です。わかる人には会社名わかりそうですね。 担当領域は、データサイエンスやフロントエンドに限らず、いろいろとやる予定です。サーバーサイドとかも。 いつか海外で働きたいとはボンヤリ思っていたのですが、まさかこんなに早く実現するとは思いませんでした。 はじめての海外生活なので正直ビビってるのですが、 日本人も多いバンコクなので、生活面はなんとかなるんじゃないかと高をくくっています。 問題は語学面で、エンジニアリング部署は英語で会話するそうです。 英語力が駄目駄目なので、働きながら語学力を身につけなければなりません。 とはいえ、私の英語力でいきなりアメリカとかの英語圏だったら厳しかったですが、 バンコクに集ま

この記事は 「RStudio Advent Calendar 2017」 15日目のエントリーです。 こんにちは、皆さんは英語が得意ですか。私はもう駄目です。 それなのにコーディングなどをしているので、変数名とかカラム名を付けるときにいつも苦労します。僕が書いたコードを見せると、「この変数名はちょっと」という反応が返ることがよくあります。すみません。もう一度リーダブルコードを読み直せ。 そんなときには、 「codic」 にお世話になります。 このサービスはあちこちで紹介されているのでご存知かもしれませんが、 日本語を入力するとプログラミング向けの英語に変換してくれるサービスです。最高ですね。 そんな素敵なcodicですが、お世話になりすぎてしまい、いちいちRStudioからブラウザに切り替えるのも苦痛になってきました。ありがたいことにcodicでは API が公開されているので、RStud

先日TeXShopの記事(TeXShopのSolarize_darkカラースキーマ - Dimension Planet Adventure 最終章 最終話『栄光なる未来』)を書きましたが、 やはりVimを使いたいということで、 やはりVimしかないということで、 VimでTeXを書く環境を整えましょう。 Vim+Texといえば、vim-latexというプラグインもあります。 が、何故か僕の環境では動かず、そして大きいプラグインでよくわかんなかったので 使い慣れたquickrun.vimと、latexmkを使いました。 latexmk latexmkというのは、おおざっぱにいえば.texから.pdfまでのコンパイルを一回で行ってくれるPerlスクリプトです。 僕はMacTeXをHomebrewからインストールしたので、既に入っているものとして進めます。 latexmkの設定ファイルである.

勘違いしがちなのでメモ Numpyで固有値と固有ベクトルを求める。 In [2]: import numpy as np In [4]: A = np.array([[2,3],[1,4]]) In [6]: la, v = np.linalg.eig(A) In [8]: la, v Out[8]: (array([ 1., 5.]), array([[-0.9486833 , -0.70710678], [ 0.31622777, -0.70710678]])) このとき、固有値１に対応するのは、はじめの列ベクトル[-0.9486833, 0.31622777] である。 In [9]: la[0] Out[9]: 0.99999999999999956 In [10]: v[:,0] Out[10]: array([-0.9486833 , 0.31622777]) ちなみに、最大固

中身を見るだけじゃなくて、いろいろ調べる 中身を見る ファイルが小さいとき # zcat test.gz ファイルが大きいとき # gzip -dc access_log.1.gz | less参考 http://open-groove.net/linux/gzcat-and-gzip-dc/ ファイルサイズと、解凍後のファイルサイズを調べる lオプションを使う # gzip -l test.gz compressed uncompressed ratio uncompressed_name 260 426 47.7% index このとき、解凍後のファイルが4GBを超えていると表示バグが発生して、 圧縮率がマイナスになるので注意。 そのような場合は、時間がかかるが下のようにすると解凍後のファイルサイズが表示される。 他に良い方法あるかなぁ。 # gzip -dc test.gz | wc

この記事は『R Advent Calendar 2013』12日目の記事です。 Plotlyとは？ plotly | Analyze and visualize data, together Plotlyはオンライン上でデータの可視化できるWebサービスです。 作成したグラフをブラウザ上で確認したり、ズームイン・ズームアウトが可能です。 有名ドコロですと、ワシントン・ポストが採用したことがあるそうですね。 Do low taxes on the rich leave the middle-class with lower wages? あとは、Mashableとか。 How Do NBA Superstars Stack Up on Social Media? You Decide Plotlyには嬉しい事に、様々な言語のAPIが用意されているので、自分の好きな環境で試すことが可能です。