Linux Bash Shell Cheat Sheet
Programming Education for Pre-Beginners Learn Code The Hard Way courses are the most effective system for learning the basics of computer programming, designed specifically for complete beginners. I call my target readers "pre-beginners" to emphasize how focused I am on people who know absolutely nothing. The courses have helped millions of people just like you, from all over the world, from all d
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
「みんなの名前辞典」が月100万PVを超えるようになるまでにやったこと | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「みんなの名前辞典」，アクセスを調べてみたらアクセス数が右肩上がりで増えてて月のPVが軽く100万を超えていた。アクセス数だけでみるとp○thon.jpとか別のpから始まるOSSなサイトを超えていることになる。最初のころは日に5000PVくらいだったのだけど，いろいろやってたらそこそこアクセスが集まってくるようになってきた。 公開一ヶ月くらいのまとめとして，これまでの道のりを振り返ってみます。Webサービスとか作っている人の参考になればいいかな，と思ってます:-)。 当初の構想 奥さんが子供を身ごもって，必要に迫られて作ったもの。マタニティマークとレベル同じ データベース使わない，スタ
Tokyo.SciPyに参加しました - nokunoの日記
Numpy/Scipyの勉強会であるTokyo.SciPyに参加しました．場所は渋谷マークシティのIBMイノベーションセンターです．Tokyo.SciPy #1 - [PARTAKE]Numpy/Scipyという実装の勉強会でありながら，本職の研究者の方も多く来ていて理論的な背景のしっかりした発表が多く，勉強になりました．昨日のPyConでも会った人や，TokyoRのほうに出ていた方もいて面白かったです．また運営がしっかりしていて見習いたいところ． NumPy/SciPy体験セッション by @lucidfrontier45資料・コード：lucidfrontier45/TokyoScipy - GitHub NumPy, SciPyの機能紹介 Pythonで数値計算 数値計算 = ループ ループ内部はCで実装してアルゴリズムはPythonで Numpy: Cで実装されたndarrayクラス
「結構便利だからみんな使った方がいいぞ！」という7つのPythonライブラリ - None is None is None
一部で最強と呼ばれているPythonには, virtualenvやipythonのような絶対入れる超定番以外にも, あると便利なライブラリというものがあります. ここではラッキーセブン, 7つご紹介しましょう. なお, furl以外は3.xに対応しています. requests 覚えやすいWebリクエスト(urllib.request.urlopenの代替) furl URLの扱いをもっとシンプルに(urllib.parse.urlparseの代替) PyQuery jQueryのスクレイピング力をPythonに(html.parser.HTTPParser, lxml, BeautifulSoupの代替) Send2Trash/Send2Trash3k クロスプラットフォームな「ごみ箱へ送る」 Windows向けPythonランチャー 2.xと3.xを切り替える PySide/PyQt4
Python のクラスシステム
1. 初めに この文書の目的は、 Python で自前の class を作るとき、メソッドの第一引数がそのクラスのインスタンスそれ自身 （一般に self と書かれる） であることの理由を説明することです。 他の言語ではメソッドを定義するときに第一引数をインスタンスにするという方法は取り入れておらず、 this などの予約語を使ってインスタンスを表すのが一般的です。 Python だけが、独自の流儀をとっています。 しかし、このことを説明したサイトは見当たりませんでした。 どのサイトもそれは決まりごとだで済ませてしまっています。 しかし、それではどうも Python のクラスシステムを理解した気になれないので、Python でクラスシステムが どのように実装しているか推測しながら、例の self について説明したいと思います。 2. オブジェクト指向プログラミングの復習 オブジェクトとは、
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
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