Let op! Internet Explorer wordt niet meer ondersteund. Hierdoor kan de website mogelijk niet goed functioneren, gebruik een alternatieve browser om optimaal gebruik te maken van deze website. Klik hier om een alternatieve browser te downloaden. Home » TIOBE Index TIOBE Index for June 2024 June Headline: C++ surpasses C for the first time in history C++ is the new number 2 in the TIOBE index. Origi
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
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今年から、できるだけシェルスクリプトを書くのをやめようとしている。私が毎日 zsh に打ち込んでいるのも広義のシェルスクリプトだし、自分用の雑なスクリプトを書くことはあるけれど、チームの他の人も将来に使ったり改変したりするようなものは、なるだけ他の言語を使っている。 シェルスクリプトを書くのは難しいし、その難しさは、学ぶに値しないといったら言い過ぎかもしれないけれど、2021年に初心者が取り組むべき問題とは言い難いと思う。 シェルは悪いプログラミング言語である Bash Strict Mode とかを使ってみても、シェルスクリプトには落とし穴が多すぎる。自分で書いたものを自分で使っている分には大丈夫なのだけど、スクリプトがチーム内で使われるようになると、考慮していなかったところ、例えばファイル名に空白文字が含まれるとか、そういうレベルの微妙なところで、ちゃんと書かれていないスクリプトは壊れ
Googleグループ
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
Fast Julia was designed for high performance. Julia programs automatically compile to efficient native code via LLVM, and support multiple platforms.
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Light Table
ON WHICH PLATFORM WOULD YOU LIKE TO INSTALL LIGHT TABLE? For Mac OS X, see the installation instructions.
どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
はじめに もっとミニマルで簡単なポータブルな環境を! 自分自身の研究のための環境構築についてこれまで二本の記事を書いてきました. これらの記事から二年ほどたち, いくつかの点において不満点が出てきました. 特に, GCPや自宅のサーバー上でリモートで作業することが多くなってきたので, よりミニマルでポータブルな環境が必要になりました. 以下では, 現時点で最小限の努力で環境を再現ができることを目標にしたDockerベースのGitHubレポジトリのテンプレートとその使い方を紹介します. このテンプレートを用いて作られた環境は, 新たなコンピュータ上で最短4ステップで環境を再現できるようになります. git clone VSCodeの"Open in Remote Containers" renv::restore() dvc pull この環境とセットアップはこのレポジトリにテンプレートとし
なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり
はじめての転職エントリです。 一部の方にはお伝えしましたが、先週からClouderaで働いています。 まとめ Ruby大好きポエム プロダクトエンジニアポエム データ大好きポエム お前だれよ？ kawasaki.rbやMachine Learning Casual Talks、Julia Tokyoなどのミートアップをやってます。 なお、今後もコミュニティ活動は続けていきたいと思います。 Rubyが好きでクックパッドに入った 仕事でまったくRailsを書いていない人だった*1のに、「Rubyが好きです！Rubyistなら一度は働いてみたいです！NLPと機械学習はやってきたんですが、世の人の役に立つものを作って使ってもらいたいです」とミーハーな気持ちで挑んだのですが、なんとか拾ってもらえて2年8ヶ月働くことができました。 「Rails書いたことないのに採用されて驚いた」と飲んだ時に話したら、
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「Julia」は、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が「すべてを欲しい」開発者のために設計したプログラミング言語であり、8月に節目の1.0リリースに到達した。MITは、Juliaが公開からわずか6年間で急速に採用が進んだ点を強調している。 2012年にリリースされたJuliaは、「C」言語のスピードと「Python」の使いやすさ、「Ruby」の動的型付け、「MatLab」の強力な数学的能力、「R」言語の優れた統計機能の融合を目指したものだ。 MITの教授であるAlan Edelman氏は、「Julia 1.0のリリースは、PythonとR言語の高度な生産性と使いやすさを『C++』言語の驚異的なスピードと組み合わせることで、技術の世界を
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 8月第2週に発表されたTIOBEのプログラミング言語人気インデックスでは、Pythonの人気が今後C++を追い越す可能性が高いとして話題になったが、実はこのとき、まだ新しい言語である「Julia」が、初めて同ランキングのトップ50入りを果たしていた。 開発会社のコンサルティングが専門の調査会社RedMonkの共同創業者Stephen O'Grady氏も、Juliaに対する関心が高まってきていると述べている。同言語は、RedMonkが発表した最新のプログラミング言語人気ランキングで、過去3カ月の間に順位を3つ上げて36位にランクインした。1年前には52位だったJuliaは、同ランキングで4四半期連続で順位を上げている。 O'Grady氏は
線形代数演習講義へのjulia導入を考える
本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習（実際にコードを書き行列演算を行う）の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
1:風吹けば名無し＠＼(^o^)／ 2016/04/26(火) 23:57:46.84 ID:L37/gTWB0.net
AI in Dash Enterprise — save your spot for tomorrow's launch event session!
データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
村田 賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ
Pythonのコマンドライン引数処理の決定版 docopt (あとJuliaに移植したよ) - りんごがでている
Pythonをよく使う人にはよく知ってる人も多いのですが、docoptという便利ライブラリがあります。 docoptはargparseやoptparseのようなコマンドライン引数をパースするライブラリなのですが、その発想がコロンブスの卵なのです。 例えばPython標準のargparseだと、argparseのAPIを組み合わせてパーサを組み立てるわけです。するとパーサと一緒にヘルプも作ってくれて、"program --help"などとすると自動生成されたヘルプを表示してくれるようになります。 しかし、そのAPIを覚えるのが大変で、毎回ドキュメントを読まないと忘れちゃうわけです。 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument
前書き Juliaという言語をご存知ですか？ Pythonと同じ動的型付け言語ですが、実行時にコンパイルされることでC並の速度で動くこともあるとかないとか言われている話題のプログラミング言語です。比較される言語としてよくRやPythonが挙げられることからもわかる通り、統計や機械学習などの分野で力を発揮します。 2012年生まれとまだ若く、RやPythonが持つ多様なライブラリの力には及ばないところはありますが、CやPythonのコードを手軽に呼べる機能が用意されていたり、iPython NotebookやPyLabを呼ぶ為のインターフェースが用意されていたりと、既存の資産へのアクセス方法を用意することでその弱点をカバーしようとしています。 本記事では、Juliaのサンプルコードを紹介しながら、PythonユーザがJuliaに移った際に得られるメリットを紹介していきます。 Pythonの実
Enhanced Intel SpeedStep® Technology and Demand-Based Switching on Linux* - Intel® Software Network
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他） - Blank File
自分が気になっている、主に最近のプログラミング言語でベンチマークをやってみました。方法は、42番めのフィボナッチ数列の値を計算する時間を測るだけです。フィボナッチで各種言語をベンチマーク - satosystemsの日記 を参考にさせていただきました。 注意 筆者はPythonくらいしか使ったことない素人です 言語紹介 測定した言語は、以下の11種類です。 C Dart Go JavaScript Julia Lua Nim Python Ruby Rust Vim Script 選択基準は、 メジャーっぽい 自分が知っていた 自分が気になった 環境構築が楽だった（or すでに構築済みだった） 怖くない などです。気分と手間で選びました。 測定条件 上記の言語でフィボナッチ数列の42番目の数を求める時間を測りました。42番目なのはなんとなく全部の言語がまともに測定できる範囲に収まったからで
nbviewer.ipython.org - A simple way to share Jupyter Notebooks
A simple way to share Jupyter Notebooks Enter the location of a Jupyter Notebook to have it rendered here:
こちらの記事は、Rhea Moutafis 氏により2020年5月に公開された『 Bye-bye Python. Hello Julia! 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 Pythonの勢いに歯止めがかかると同時に新しい競争相手の登場だ Juliaがまだあなたにとって未知であっても、心配しないでほしい。 Photo by Julia Caesar on Unsplash 誤解しないでほしい。 Pythonの人気は、コンピュータ科学者、データサイエンティスト、AIスペシャリストといった堅固なコミュニティによって支えられている。 しかし、これらの人々と一緒に夕食をともにしたことがあれば、彼らがPythonの弱点についてどれほどわめき散らしているのかも知っているだろう。 速度が遅いことに始まり過度のテストが必要になること、以前のテストにもかかわらずランタイ
R Adevnt Calendar 8日目の記事です。大幅に遅れて大変申し訳ないです。 この記事ではR言語ユーザーのために100問100答形式でJuliaを紹介していこうと思います。 Julia言語 Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。書きやすさと実行速度の両立がウリの言語だよ。 誰が作ってるの? 主にボストンのMITの人達が中心に作っている言語だよ。特にJeff Bezonson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelmanの4人が初期の重要人物だよ。 自由に使えるの? Juliaの処理系はMITライセンスで配布されているから、商用でもなんでもかなり自由に使えるよ。 どれくらい速いの? すごく速いよ！大体C言語の2倍以内くらいの収まる速度だよ。 Rと比較してどうなの? 数倍から
この記事はJulia Advent Calendar 2014の12日目の記事だったはずのものです(遅れてすいません...)。 Pythonユーザーとしての自分に対して100問100答形式で気になるだろうことを列挙したものになっています。 全体は以下の様なセクションに分かれています。 Julia 環境 データ 技術計算 言語機能 文字列 / 正規表現 ファイル / IO システム プロファイリング / ベンチマーク / テスト ライブラリ Juliaのバージョンはv0.3系を基本としていますが、開発中のv0.4の内容も必要に応じてコメントしています。 Julia Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。 構文はPythonユーザーならすぐに理解できるよ。 公式ウェブページはここ: http://julialang.org/
僕は言語を作るきっかけとか思想とかに興味があるので、日頃から新言語を見つけてはニヤニヤしてるんですが、つい昨日Juliaという新言語のリリース記事を読んで、面白そうだったので、紹介がてら粗く翻訳してみました。 なぜ僕らはJuliaを作ったか（原文：Why We Created Julia） 2012年2月14日(火) | Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言
Fortran is in the spotlight again in part due to the increased interest in artificial intelligence.
TinySegmenterをJulia移植したらMITの先生に指導してもらえた話 - once upon a time,
先日、工藤さんがJavaScript向けに作った日本語のコンパクトな分かち書きツール、TinySegmenterをJuliaに移植したTinySegmenter.jlを作りました。 もともとは、PyconJPでjanomeの話を聞いたら居ても立っても居られなくなって、簡単なTinySegmenterを移植したんですが、そしたら思いもよらぬ展開が待っていました。 [2015/10/22 23:38 追記] 計測の問題を @repeatedly さんから指摘いただいたので再計測しました。 パッケージ登録時にMITの先生からツッコミが入る JuliaのパッケージはMETADATA.jlというセントラルなレポジトリで管理されています。 ここに登録されたパッケージはPkg.add("TinySegmenter")とREPLで実行するだけでパッケージが導入できます。*1 ここに登録をしようとした時に、
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Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ
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Liam Tung （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 2021-05-31 06:30 世界的に普及しているプログラミング言語Pythonの生みの親であるGuido van Rossum氏が、ブラウザーやモバイル機器上で同言語の普及がそれほど進んでいない理由について、そしてJuliaといった将来的にライバルになりそうな言語について語った。 かつて「優しい終身の独裁者」（BDFL）と呼ばれていたvan Rossum氏は2020年11月よりMicrosoftのディスティングイッシュト・エンジニアとして勤務し、CPythonコミュニティーに対する同社の貢献を支援している。CPythonコミュニティーは、van Rossum氏が生み出したPythonを機械学習（ML）やデータサイエンスの興隆という波に乗せ、今日最も人気が高いプログラミング言語の1つに押し
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 新進気鋭のプログラミング言語である「Julia」は、同言語の開発者らによると、プログラマーの間で勢いを増しているという。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らによって2009年に開発されたJuliaは、2012年に公開され、この1年の間に最も人気のある言語の1つとしてランクインするまで急成長を遂げている。 まだ「Python」ほどの人気はないが、それでもプログラミング言語の人気を順位付けしたTIOBE Indexでトップ50の中に入っており、開発者向けアナリスト企業のRedMonkは注目すべき言語と見なしている。 Juliaの開発者ら4人を含むチームが創業したJulia Computingによると、オープンソースのJuliaは「
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大学のC言語の授業で1回休んだら詰んだwwwwwww : IT速報
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Python使いをJuliaに引き込むサンプル集 | mwSoft
R言語に関するチャットルーム - TokyoR/r-wakalang - Gitter
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RユーザーのためのJulia100問100答 - りんごがでている
PythonistaのためのJulia100問100答 - りんごがでている
なぜ僕らはJuliaを作ったか（翻訳） - 丸井綜研
Developer | TechRepublic
JuliaとPythonを併用したデータ処理のススメ - MNTSQ Techブログ
「Python」の弱点やそのとらえ方--生みの親、グイド・ヴァンロッサム氏が語る
プログラミング言語の「Julia」、1年の成長を示す数字が明らかに