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IPythonからいつの間にか名前を変えていたJupyterですが、名前を変更した理由が「Python以外にも対応してきたし、IPythonって名前はおかしいんじゃね！？」ということらしい。 その恩恵にあやかって、Jupyter上でRを使って開発できるように環境を作る。 作業環境 MacOS X Yosemite Jupyter 1.0.0 (Python 3.4.4 :: Anaconda 2.4.1) R 3.2.2 Jupyterはpyenvから入れたAnacondaに入っていたもので、RはHomeBrewを使って入れました。 以上の状態でRを立ち上げてコンソールに入り、以下のようにコマンドを実行。 追記 2017/07/10 13:46 コメントでインストールコマンドが古くなっていると頂いたので、新しいものに修正 > install.packages(c('repr', 'IRdi

# aというファイルを追加し、一旦コミットする $ git commit -m "add a file" # その後、aに修正を入れる $ git status Changes not staged for commit: (use "git add <file>..." to update what will be committed) (use "git checkout -- <file>..." to discard changes in working directory) modified: a # <- aが修正されている $ git add . # 変更をインデックスに登録 $ git commit --amend --no-edit # 登録されたインデックスを直前のコミットにまとめる $ git status On branch master nothing to co

# aというファイルを追加し、一旦コミットする $ git commit -m "add a file" # その後、aに修正を入れる $ git status Changes not staged for commit: (use "git add <file>..." to update what will be committed) (use "git checkout -- <file>..." to discard changes in working directory) modified: a # <- aが修正されている $ git add . # 変更をインデックスに登録 $ git commit --amend --no-edit # 登録されたインデックスを直前のコミットにまとめる $ git status On branch master nothing to co

IPythonからいつの間にか名前を変えていたJupyterですが、名前を変更した理由が「Python以外にも対応してきたし、IPythonって名前はおかしいんじゃね！？」ということらしい。 その恩恵にあやかって、Jupyter上でRを使って開発できるように環境を作る。 作業環境 MacOS X Yosemite Jupyter 1.0.0 (Python 3.4.4 :: Anaconda 2.4.1) R 3.2.2 Jupyterはpyenvから入れたAnacondaに入っていたもので、RはHomeBrewを使って入れました。 以上の状態でRを立ち上げてコンソールに入り、以下のようにコマンドを実行。 追記 2017/07/10 13:46 コメントでインストールコマンドが古くなっていると頂いたので、新しいものに修正 > install.packages(c('repr', 'IRdi

前回の記事に続いて、今度はCloud9上でPython3 + jupyterをインストール、コンソールから起動してブラウザからアクセスすまでをやってみた。 さて、今回もPython3を使いたいので、 Cloud9上でPythonアプリケーションとしてworkspaceを作っておいて、PreferencesからPythonのバージョンをPython3にしておく。 そして、前回と同じようにPython3にはjupyterがインストールされていない。 ...ということで、以下のコマンドを叩いてjupyterをインストールする。

# -*- coding : utf-8 -*- import tensorflow as tf import input_data # mnistデータを取得） mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 入力情報を持たせるためにplaceholderを定義する。 # shape(第2引数)の次元にNoneを指定すると、どんな長さの次元数であっても対応できる。 x = tf.placeholder("float", [None, 784]) # 重みとバイアスを保持するVariableを定義する。 # Variableは操作によって値を修正することのできる変数。 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) # 重み 784次元の入力を受けて10次元の出力を返す b = tf

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