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Pythonで疎行列を扱うライブラリであるscipy.sparseについて、自分がハマってきたところをまとめてみようと思う。とくに、行列よりもベクトルとして扱ったとき(つまり行または列の数が1のとき)の注意点をまとめる。 基本的なことばかりなのかもしれないが、日本語の情報は少ないので、それでも役に立てるかもと思いました。まあ自分の勉強ノートみたいなもんです。 基本 scipy.sparseで提供される疎行列の形式はいくつかあるが、ここではとくにCOO(COOdinate)形式、LIL(LInked List)形式、CSR(Compressed Sparse Rows)形式、CSC(Compressed Sparse Columns)形式について取り上げる。 それらの違いについて、詳細は本家のドキュメントを参照して欲しいが、すごく大雑把にまとめると、 CSR, CSC形式は、同じ型同士の掛け
個人的な記録なので、誰かが読むにはコンテキストが不明な部分も多いと思いますが振り返りとして。 東京で 4 ヶ月 なんということはなく、妻が埼玉で里帰り出産をすることになったので、本社がある東京に埼玉から通うことにさせてもらった感じです。この手の勤務地変更は会社でも初めてだったと思うのだけど、地方勤務者が本社に勤務地変更するということで受け入れてくれて助かりました。 リモートワーカーとしての私 リモートワーカーとして皆さんが浮かべるイメージは在宅で自由な時間でという感じだと思いますが、私の場合はリモートワーカーと呼ばれてるものの、実際は他にも勤務者が居る地方(と言っても山奥)のオフィスで東京と同じ勤務時間働いているので、どちらかというと支社とかで働いている人に近いと思います。 たぶん、場所が超山奥で開発・営業拠点的な意味は全く無い場所なので、リモートワーカーぽく扱われているのかも。 一方で、
先日、Pijulという分散VCSについて知って、それについて調べてみたら少し面白かったのでメモ。 DVCSで一番有名なのは間違いなくGitだろう。あれは分散グラフ理論木モデルに基いているらしい。ベースになったモデルがあることに驚いたが、調べても出てこなかった。 Gitは高速で信頼性が高い一方、コミット同士をチェーンのように繋げてしまうので柔軟性を欠き、例えばCherry Pickなんかがやりづらい。 あるいはリモートのmasterを取り込まずにローカルのmasterにコミットすると互いに独立した変更であっても一旦remote masterをマージしないとプッシュ出来ず、コミットグラフが汚れてしまう。 また、CUIが直感的でなく、理解しづらいという声もある。それはこういう皮肉にも現れている まあ、言われてみれば私もこのスライドを見てようやく理解した。 他のVCSにも色々特色はあって、歴史は神
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