Django 環境構築1 - PukiWiki
Django概要 † DjangoはPythonのWebフレームワークでよさそうなんで使ってみる。 Django本家 http://www.djangoproject.com/ ライセンス BSD license ダウンロード http://www.djangoproject.com/download/ チュートリアル (version 0.96) http://www.djangoproject.com/documentation/0.96/tutorial1/ ↑ Djangoインストール † Python 環境構築を参考にして、Python本体とApacheとmod_pythonをインストール、設定してください。 Django-x.xx.x.tar.gzを解凍後、DOS窓で入って以下のコマンドでインストールします。 [python]/python.exe setup.py insta
Mac にphpMyAdmin を入れる手順 - LukeSilvia’s diary
MySQL を使って開発している人ならお世話になるであろうphpMyAdmin。なんと、最近まで使っていませんでした。先輩が使っているのを見てとっても便利そうだったので、インストールしました。その手順をメモりります。 phpMyAdmin って何 Wikipedia から引用。 phpMyAdmin - Wikipedia phpMyAdminはMySQLをインターネット越しに管理するためのツールで、PHPで実装されている。 phpMyAdminを用いることで、SQL文を記述することなく、MySQLのデータベースに対して様々な操作が行える。 また、ユーザが任意のSQL文を記述して実行することもできる。 要はブラウザからMySQL のDB を操作できるツールです。更新や削除、スキーマ情報の閲覧などもできます。開発者としては、動作確認の際にブラウザでレコードが見られるだけでもかなり助かると思い
macOSでサーバー稼業 & どうせ疲れるなら、できあがったものをどう活かすかで疲れたいよね
クリックで手軽にiOSやMacと親和性の高いサーバー運用ができる、そんな夢を背負ってデビューしたServer.appは、気がつけば、その役割を縮小し細々とした存在になってしまいました。同時に、その掲げられた夢にすがって恩恵を受けていたユーザーたちは、路頭に迷う時代になりました。 中小オフィス向けサーバーを簡単に構築、管理できるという位置づけでのServer.appの提供はなくなりました。しかし、その向こう側には、かつてと変わらないパワフルな環境が引き継がれています。ここでは、Server.appに頼らず、macOSの基本構成を中心に、ちょっと小さなオフィスや自宅向けのサーバー環境を構築、運用する方法を考えていきます。
MySQL :: MySQL Community Downloads
Skip to Main Content MySQL Community Downloads MySQL Yum Repository MySQL APT Repository MySQL SUSE Repository MySQL Community Server MySQL NDB Cluster MySQL Router MySQL Shell MySQL Operator MySQL NDB Operator MySQL Workbench MySQL Installer for Windows C API (libmysqlclient) Connector/C++ Connector/J Connector/NET Connector/Node.js Connector/ODBC Connector/Python MySQL Native Driver for PHP MySQ
Writing your first Django app, part 1 | Django documentation
Writing your first Django app, part 1¶ Let’s learn by example. Throughout this tutorial, we’ll walk you through the creation of a basic poll application. It’ll consist of two parts: A public site that lets people view polls and vote in them. An admin site that lets you add, change, and delete polls. We’ll assume you have Django installed already. You can tell Django is installed and which version
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
Dave's Blog: プレゼン資料作りにあたっての10/20/30の法則
Guy KawasakiのBlogで、プレゼン資料の作り方＆プレゼンの仕方についてエントリあり。（ こちら ） Guy KawasakiはAppleの創業時からのメンバーの一人で、現在はGarage Technology VenturesのManaging Director。（Bio詳細は、こちらやこちら参照。） エントリ中、プレゼンの10/20/30の法則を提唱。この10と20と30の意味は、以下の通り。 10： プレゼン資料は「10枚」構成にすべし。 20： プレゼン時間は「20分」で終わらせるべし。 30： プレゼン資料に「30ポイント」以下の小さなフォントは使うな。 以下詳細。 10： プレゼン資料は「10枚」構成にすべし。 Ten is the optimal number of slides in a PowerPoint presentation because a norm
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