プログラミング言語を作る。１時間で。 - Qiita
あなたは、プログラミング言語を作ったことがありますか？ エッ！？ない！？ それはいけない。いますぐ作りましょう。１時間ぐらいで。 10/3追記 続編を書きました。 http://qiita.com/shuetsu@github/items/23d5194cf821402bfadf どんな言語を作るのか オレの言語なので、名前はorelangです。 orelangはJavaで作ります。他の言語でも作れると思います。 文法は１種類しかありません。これで十分です。 (operator arg1 arg2...) オペレータ(operator)に、引数(argN)を渡して呼び出します。ネスト可能です。 例えば以下のようなイメージになります。 (+ 1 2 (* 3 4)) => 15 // 1 + 2 + 3 * 4 を計算 +や、*が、オペレータです。 後々ちゃんと、流れ制御文とかも作ります。１
阪大、すべての匂いを数値化する技術で匂いをデザインするサービスを開始
大阪大学(阪大)は、香味発酵と共同で、産業上有用な匂いを嗅覚受容体で数値化してデータベースを構築し、新しい匂いをデザインする事業展開が開始されたことを発表した。 同大産業科学研究所の黒田俊一教授らの研究グループは、独自開発した全自動1細胞解析単離装置を駆使することで、特定の匂い分子に反応して活性化する嗅覚受容体群を網羅的に単離する唯一の方法を2016年に開発した。今回サービス展開を行う香味醗酵は、黒田教授が開発した嗅覚受容体解析技術の社会実装を担う大阪大学発ベンチャーとして、平成29年5月に設立された。 現在、(1)任意の匂い(混合物でも可)による嗅覚受容体群(ヒト約400種類、マウス約1000種類)の活性化度合いを迅速測定する方法、(2)任意の匂いを嗅覚受容体群活性化度合いで表現する方法、(3)求める匂いを他の匂い分子群で迅速に再構成する方法——の3つの技術を特許申請しているという。 研
データドリブンな組織を作るときにまず行うこと 〜我が社よデータ分析色に染まれ〜 - ハウテレビジョンブログ
はじめに データ解析本部のn_maoです。 前回は高速集計ツールmコマンドのご紹介をしました。 前回のmコマンドの紹介の投稿 今回は趣向を変えて、社内に分析部隊をゼロから作り、データドリブンなサービス改善を実現するためにまず行うべきこと、意識することをまとめてみました。 これは実際にゼロから初めた私の経験に基づくものです。 １つのケーススタディとして読んでいただければと思います。 主張を大まかな流れに分類すると、 1. 分析環境を整える 2. 社員のデータに対する意識を高める 3. データ分析とサービス開発を結ぶ仕組みを作る 4. 小さな効果を体感してもらう 5. 現状を把握し、指標を作る という感じです。 以下で各トピックの詳細について触れていきます。 1. 分析環境を整える 分析のためのサーバーを用意する 当然のことですが、念のため。 データ分析や集計を行っていると、どうしてもメモリや
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