Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
このまま一生田舎に暮らすんだろうか
研究者やってます。 流れ着いて田舎にきました。 なんとかパーマネントはゲットしたけど、研究よりも教育でしょ！みたいな主張が幅をきかせてるし、 研究費もほとんどないようなところだった。 安定したポジションで、ゆっくり研究して、みたいな生活に憧れてたけど、なんかこれが一生続くんだなと 思うとうっすら恐怖を覚えてきた。 これって研究者のポジションなんだろうか。 研究もできるポジションなだけな気がする。 できれば故郷に帰りたい。 こんななんのゆかりもない田舎で年をとっていくのはこわい。 でも、いまの研究者の現状を考えると、これでも幸せなんだよな、とも思う。 ポスドクに戻ったって、どうなるもんでもないだろう。 ポスドクに戻れば、涙が出るほどパーマネントに憧れるんだろうし。 ああ、どうしたもんかな。無い物ねだりなのかな。
ステップアップしたいよね - 研究者って自称ギタリストと何が違うの？
ちょっと不安な気分になって書いた増田がまあまあ伸びてる。 このまま一生田舎に暮らすんだろうか んー、なんかね。 不安です、やっぱ。 研究費が残りわずかになると不安。 田舎なのでディーラーがあんま来なくて、試薬注文しても一週間くらい放置されたりすると不安。 でもね、さっき試薬が届いて落ち着きました。 よし、これで研究できる、と。 ちょっと予想と違う結果が出て、少しの方向転換をしようとするだけでいろいろ買わなきゃいけないからこんなお金減るのね、と思うと萎えたし、その萎えをすばやくリカバーできるようにはやく実験やり直したいのに、なかなか新しい試薬は届かなかったのね。 でもま、ようやく来たからよかった。 これでできる、大丈夫、将来のためになることをできてる。 まあ、焦ってもしょうがない。 いまいる場が、自分の能力にあった場なんだろう。 実力をしっかりあげていけば、自然とステップアップはできるはず。
出会い系チャット会話ログ収集
このスライドは京大マイコンクラブ（KMC）の例会で新入生向けに発表されたものです。新入生向けに技術的な内容を噛み砕いて説明するため事実を基に脚色を加えています。そのため、このスライドに記載されている内容は 事実とは大きく異なります。 このスライドの内容はフィクションであり、実在の人物・団体とは一切関係ありません。
インフラエンジニアを採用したい！ | ペパボ採用担当ブログ
早いものでもう年の瀬。 年末年始のお休みが9連休となる方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。 忘年会にクリスマス…マフラーを巻いて街へ出て恥ずかしながらもウキウキ通りを行ったり来たりしたくなるこの季節がやってきましたね。 みなさんはサンタさんにどんなプレゼントが欲しいとお願いしましたか？ 32才・女盛りの渋谷勤務OLの私が大きな靴下を用意してお願いしたプレゼント、それは・・・ イ、イ、インフラエンジニアです！ 願掛けよろしく我が家のクリスマスツリーにtwinkle☆antipopを飾ってみました。 弊社はインターネットサービスをあれこれ展開しています。 大きく括ってホスティング事業、EC事業、メディア事業の３つを事業部制で運営しています。 小さなサービスは3名くらいのチームで、ロリポップ！やカラーミーショップなどの大きなサービスは大所帯となり、サービスの中でもWEB開発やカスタマーサー
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Subgroup DiscoveryとPython Orangeで遊んでいた
Machine Learning Advent Calendar 2013の一環で書いてます．動かしてみるつもりだったんですが，諸般の事情で動かなかったものもあったりして・・・．機械学習関係で比較的メジャーなタスクは分類と回帰だと思うのですが，RのEcdatパッケージに含まれているHousing data(data(Housing)で使う)を線形回帰してみます． 入力 出力(回帰直線を重ねたもの) わーい嬉しい．まぁ細かいところを見てみたらこのデータに線形回帰を突っ込むのがそもそもどうなのか，という問題はありますが，別に2次の項を入れた曲線で近似したところでどうこうなる問題でもないでしょう．そこで，結局横軸(x: lotsize)と縦軸(y: price)がダメなんでしょ？という話を考えたい．いえ，別に積極的に考えたくはないのですが．あと問題にもよりますが． なんとなく線形回帰ダメっぽいと
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