visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo
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社内でHipChatクローンのKandanとHubotを動かす - Qiita
企業内でチャットを使いたい、Hubotと連携させたい！けど、外のサービスを使っちゃダメ！ってことよくあるじゃないですか… ってことで、サービスを利用せずにチャット環境を整える方法を調べてみました。 KandanはOSSのHipChatクローンなチャットサービスです。Hubotと簡単に連携出来そうで、デザインもわりと良かったので採用してみました。 kandanapp/kandan Cloud FoundryやHeorkuなどにデプロイすることも可能ですが、今回は自分でサーバを立ち上げます。(社内のそこらへんに転がってるサーバに入れましょう！) Kandanのclone, checkout 最新のKandanだとdeviseなどのGemのバージョンが上がってしまい、うまく認証が機能しなかったので v1.2 時点のタグをチェックアウトし、進めていきます。
社内用チャットにKandanをインストール、さらにHubotを導入する - Qiita
$ curl -L git.io/nodebrew | perl - setup $ echo 'export PATH=$HOME/.nodebrew/current/bin:$PATH' >> ~/.bashrc $ source ~/.bashrc $ nodebrew install latest $ nodebrew use v0.11.13 $ node -v v0.11.13 $ curl -sSL https://get.rvm.io | bash $ source /home/(ユーザ名)/.rvm/scripts/rvm $ rvm install 2.0.0-p481 $ rvm use 2.0.0-p481 ruby 2.0.0p481 (2014-05-08 revision 45883) [x86_64-linux]
Vagrant で作った仮想マシンから Box ファイルを作りなおす
Web サイトなどから落としてきたデフォルトのままの Box ファイルから作ることのできる VM は、当たり前だけど自分がいつも使っているような設定が入っていない。 例えば、デフォルトの Box ファイルから作った VM に毎回生じる多量のパッケージの更新作業に費やす時間だけ見ても明らかに無駄だ。 だから、自分でカスタマイズした Box ファイルを作りたいんだけど、どうやら vagrant package コマンドを使えば簡単にできちゃうみたいだ。 Vagrant のインストールなどはプラットフォームによっても異なるため省略。 ひとまずデフォルトの Box ファイル (centos64) を使って VM を起動するところから。 $ vagrant --version Vagrant 1.3.5 $ vagrant init centos64 $ vagrant up $ vagrant s
Ｒと主成分分析
観測、実験、調査では、通常個体の属性を複数の項目（変数）に分けて記録する。変数が少ない場合は、簡単なグラフや基本統計量などでデータの構造を明らかにすることができるが、変数が多くなるとデータの構造が複雑になり、解析が難しくなる。一方、変数が多くなると変数の間には相関がある可能性も増える。 主成分分析(principal component analysis)は、多くの変数により記述された量的データの変数間の相関を排除し、できるだけ少ない情報の損失で、少数個の無相関な合成変数に縮約して、分析を行う手法である。主成分分析の手法はホテリング(Hotelling)によって1933年頃提案された。 変数が１つ、2つの場合は、棒グラフや散布図でデータの構造を読み取ることが可能であり、主成分分析を行う必要がないが、主成分分析の考え方を説明するため、ここでは2変数の場合の例を用いることにする。 たとえ
関数型プログラミング入門 | POSTD
多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な
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