LinuxカーネルやRuby on Rails、Perlなど、近年多くの大規模プロジェクトで採用されているバージョン管理システムが「Git」だ。Gitには非常に多数のコマンドが用意されているが、日常的に使用するコマンドは20個程度と言われている。本記事では、Gitを使いこなすために覚えるべき20個のGit基本コマンドを紹介する。 LinuxカーネルやRuby on Rails、Perlなど、近年多くの大規模プロジェクトで採用されているバージョン管理システムが「Git」だ。Gitには非常に多数のコマンドが用意されているが、日常的に使用するコマンドは20個程度と言われている。本記事では、Gitを使いこなすために覚えるべき20個のGit基本コマンドを紹介する。 なお、Gitの基本的な考え方や使い方については分散バージョン管理システムGit入門でも紹介しているので、そちらも参照してほしい。

下巻に入って7章のサポートベクトルマシン（Support Vector Machine: SVM）を実装してみます。SVMに関しては、有名なSVMのライブラリ（libsvm）を使ったことがあるだけで、アルゴリズム詳細はPRMLで初めて学習しました。なので変なことを書いていたらコメント欄で指摘してもらえると助かります。 まずは、一番簡単な線形SVMを実装してみます。今までと同様に直線（超平面）でデータが完全に分離できる場合です。PRMLの7章には特に説明がありませんが、カーネル関数に下の線形カーネル（データのただの内積）を用いた場合に相当するようです。このカーネル関数を多項カーネルやガウシアンカーネルに変更すると線形分離不可能なデータも分類できるようになるとのこと。非線形SVMは次回ためしてみます。 まず、SVMの識別関数は、式（7.1）で表せます。 今までと違ってバイアスパラメータをまとめ

いまさら聞けないiPhone/iPadアプリの作り方の基礎：SDKで始めるiPad/iPhoneアプリ開発の勘所（1）（1/4 ページ） 初めてiPhone/iPadアプリ開発に挑戦する人が、迷わず短時間でアプリを作れるように、数多くの情報の中から要点をグっと絞った開発の勘所を紹介する入門連載です 迷わず短時間でiPhone/iPadアプリを作れるように 皆さんのお気に入りのiPhone/iPadアプリは何でしょうか。筆者は、Googleカレンダーと同期してくれるスケジュール管理アプリがお気に入りです。いまでは目的のアプリを探すのも大変なほど、日々多くのiPhone/iPadアプリが登場しています。 6月8日にはiPhone 4の発表があり、マルチタスクやモバイル広告ネットワーク、ゲーム開発など、iPhone OS改め、iOS 4で実現できる機能がたくさん追加され、さらに魅力的になりました

古いソースが出てきたので、とりあえずメモ #coding:utf-8 import numpy #主成分分析関数 def PCA(P): m = sum(P) / float(len(P)) P_m = P - m l,v = numpy.linalg.eig( numpy.dot(P_m.T,P_m) ) return v.T #分析する標本集合 points = numpy.array([ [-1,-2, 1], [ 1, 0, 2], [ 2,-1, 3], [ 2,-1, 2]]) pca = PCA(points) print pca #[[第1主成分],[第2主成分],[第3主成分]...] #[[-0.83339667 -0.33030475 -0.44311259] # [-0.4891064 0.06746508 0.86961106] # [ 0.25734204 -0

pythonで配列を扱うライブラリとして有名なのはnumpyというものです。 Python はインタプリタ言語であり、数学のアルゴリズムはC言語などのコンパイル言語やJavaなどと比べて低速に動作する場合が多い。NumPy はこうした問題を、多次元配列と、配列を操作する多数の関数や演算子を提供することでこの問題を解こうとしている。これにより、配列や行列の操作として記述できるアルゴリズムは、等価な C のコードとほぼ同等の速度で動作する。 NumPy - Wikipedia とあるように、非常に高速にかつ簡単に行列計算を行なうことができます。 matplotlibは、numpyの行列を処理してグラフの作成をしています。 また、データ処理にも活躍してくれることでしょう。 というわけで、自分がよく使う関数等をまとめておきます。 参考資料 参考になる、参考にしたWebサイトのリストを挙げておきます

Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。

このところ、アプレッソの中でも、MIJS製品技術委員会でも、自分たちのソフトウェアのUX/UIをブラッシュアップしていくためにどんなことができるのかをディスカッションしている。 UX/UIデザインガイドラインとして各社の推奨する指針をまとめたものがWebで公開されているので、プログラマーであれデザイナーであれ、ソフトウェアの画面設計に何らかの形で携わるのであれば、基礎知識として主要なものには目を通し、プログラマーがデザインパターンの用語で手短にコミュニケーションが取れるのと同じように、「ここは○○ガイドラインの△△パターンを使うのはどうかな？」というような会話ができるようにしていきたいと思っている。 ■ Apple ・アップル ヒューマンインターフェースガイドライン ・iOSヒューマンインターフェースガイドライン(PDF) ・iPadヒューマンインターフェースガイドライン(PDF) ■ M

Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros

GoFデザインパターンの一覧表と，活用のためのコメント，および入門者が独学するためのリンク集（サンプルコード付き）。 入門者の独学を支援するために，このページのURLを提示して熟読させ，各パターンを短時間で効率よく学んでもらう。 デザインパターンはプログラマの常識だ。 Java使いかどうかは問わない。 にも関わらず，入門書を買ったまま，途中で挫折する人が多い。 挫折の原因は，パターンの数が23もあって，多いからだろう。 全パターンをすんなり覚えてもらうためには，各パターンごとに 「要するにこういう目的のパターンなんだ。」 「10文字で表現すると，パターンの意味はこうなんだ。」 という要点・本質を，短いコメントで伝えれば助けになるだろう。 こういった学習を通して，Java言語の「設計思想」も併せて感じ取ってゆけるはず。 全パターンの一覧表（要約コメント付き） 全パターンについて，10文字以内

viというエディタがある。長い歴史のあるエディタである。ユーザー視点で見ると、コマンドモード・入力モードという二つのモードがあって、モードを切り替えながらテキスト編集するスタイルである。GUI全盛のモードレスなエディタに慣れきってしまった自分には、かなり面食らったエディタであった。初めて起動した時、文字も入力できず、終了の仕方も分からない...。何じゃこれは？ そう思って調べてみると、viには非常に多くのショートカット的コマンドがある。その多さにまず面食らう。とても覚えきれないと。以下は、自分で調べて理解できた使い方である。軽く100以上の操作がある。（これでもなるべく行を節約して書いたのに）しかも、以下の表でもすべてを網羅できている訳ではない。 どうにか、これらのコマンドをなるべく覚えないで、そこそこ使えるようになりたい。何を覚えて、何を覚えなくていいのか、探ってみた。 viエディタの使