Nix as OS X Package Manager
Nix as OS X Package Manager May 25, 2016 3 min read #nix #os x #technology #tip Power users on OS X are familiar with Homebrew or MacPorts for installing and managing software packages conveniently. Yet, those two well-known tools are not the exclusive players. There is a growing interest in Nix, particularly for its use on OS X. Package management using Nix is quite simple and intuitive. It does
Gradient Boosting Decision Treeでの特徴選択 in R | 分析のおはなし。
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)を勉強したので、その概要とRでのパッケージの簡単な使い方を乗っけておきます。 1. そもそもGBDTってなんだよっていう話。 単純に言えば、複数の決定木を作成して、集団で学習させる方法の事です。 １本決定木を作り、上手くモデルで説明が出来なかったobservationに対して重みを付け、重みのついた状態で次の木を作り、また重みを付けて・・・ というステップを指定した本数分だけ繰り返します。 誤差に対して学習しなおしてくれるので、決定木よりもっと良いモデルが出来上がります。 理論の詳細はこちらの本を参考にしていただければと。 英語版は著者サイトで無料公開されています。英語大丈夫な人はこちらを参照するとよいかと。 http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ あとこのイ
Welcome to CVXPY — CVXPY 0.4.11 documentation
Welcome to CVXPY� Join the CVXPY mailing list and Gitter chat for the best CVXPY support! Try the new, improved CVXPY 1.0, available here. Please report any bugs you find! CVXPY is a Python-embedded modeling language for convex optimization problems. It allows you to express your problem in a natural way that follows the math, rather than in the restrictive standard form required by solvers. For e
Welcome — Theano 0.9.0 documentation
Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
ggplot | Home
ggplot from ŷhat ggplot is a plotting system for Python based on R's ggplot2 and the Grammar of Graphics. It is built for making profressional looking, plots quickly with minimal code. ggplot is easy to learn from ggplot import * ggplot(aes(x='date', y='beef'), data=meat) +\ geom_line() +\ stat_smooth(colour='blue', span=0.2) ggplot is fun ggplot(diamonds, aes(x='carat', y='price', color='cut')) +
Haskellでimport文をソートするプラグイン vim-haskell-sort-import を作りました - プログラムモグモグ
Go言語には、gofmtというコードフォーマッターがあります。 標準ライブラリーで備えており、このフォーマッターをかけることを半ば強制することにより、Goで書かれたコードはどれも統一的なスタイルをしているように見えます。 gofmtには様々な機能がありますが、特にimportしているモジュールをソートしてくれるのが便利だなと思います。 フォーマッターがimportのモジュールをソートしてくれるのはとても便利です。 第一に、どのファイルにおいてもあるモジュールはだいたい同じ場所にあります。 例えばbufioモジュールは上のほうで、osモジュールは下のほうがといった感じです。 第二に、モジュールを追加するときにどこに追加すればよいかということに気を回さなくてすみます。 何か新しいモジュールを追加しようという時に、どこに追加するかについて私たちはかなり気を使っているように思います。 もちろん、i
The 23 Best Apps for Learning English [Updated for 2023] | FluentU English Blog
The 23 Best Apps for Learning English [Updated for 2023] It’s 2023, and you’ve probably got your phone with you most of the time–which makes it an ideal study tool. As a language learning enthusiast, I’ve come up with the best apps for learning English from the thousands of mobile apps out there. These apps make it easy to learn English “on the go” in lots of unique and interesting ways. Let’s div
![The 23 Best Apps for Learning English [Updated for 2023] | FluentU English Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3e0a3a739572d4ca1f9b2600061bf46d2d65187a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.fluentu.com%2Fblog%2Fenglish%2Fwp-content%2Fuploads%2Fsites%2F4%2F2014%2F05%2FApps-for-Learning-English-e1652088778105.jpg)
今年よかった習慣: ライフログ収集および可視化 - yasuhisa's blog
データを眺めるのが好き 収集している情報 実現方法 データから分かった知見(?) 今後 年末なので、今年買ってよかったものに引き続き、今年やってみてよかった習慣について書いてみたいと思います。 データを眺めるのが好き 昔からデータを眺めるのは好きだったんですが、今年の5月くらいから自分に関するデータをとにかく収集してみました。可視化することで何か有益な視点だったり、生活の改善点が見つかるのではないか、という目的です。色んなデータを集めまくった結果、以下のようなグラフができあがります。ちょっと画像が小さいですが、毎日の歩いた歩数や体重、気温、録画した番組名、自宅マシンの負荷状況などが載っています。 収集している情報 上の画像ではとりあえずBlogに上げれるようなデータしか見せていないですが、収集している情報としては以下のようなものがあります。使用しているスクリプトで公開できるものはgithu
Jupyter から見た Treasure Data の使い方 - Qiita
Jupyter + Pandas-TD について何か書こうと思っていたところ、Cookpad の有賀さんによる素晴らしい紹介記事が！流れに便乗して、ここでは Pandas-TD の使い方をいくつか紹介したいと思います。 データに素早くアクセスするために Pandas と Treasure Data を組み合わせるためにスタートした Pandas-TD ですが、最近はどちらかというとインタラクティブなデータ探索を楽にするために開発を続けています。その典型がマジック関数で、Jupyter を開いてすぐクエリを実行したいときに重宝します。 時間を掛けてデータ分析するなら、素の Pandas 関数を使ってプログラミングする方がいいのですが、ちょっとしたログの調査のたびに Python でコードを書くのも面倒です。自動化できるところは自動化し、なるべく簡潔に欲しい結果を得られるようにするのがマジック
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https://github.com/nvdv/vprof/blob/master/README.md
GitHub - pyGrowler/Growler: A micro web-framework using asyncio coroutines and chained middleware.
https://github.com/pyGrowler/Growler/blob/dev/README.rst
GitHub - tienfuc/gdcmdtools: Google drive command-line tools
GitHub - Linuxbrew/brew: :beer::penguin: The Homebrew package manager for Linux
GitHub - HeidelTime/heideltime: A multilingual, cross-domain temporal tagger developed at the Database Systems Research Group at Heidelberg University.
WakaTime - Dashboards for developers
Chainer: A flexible framework for neural networks
GitHub - hugapi/hug: Embrace the APIs of the future. Hug aims to make developing APIs as simple as possible, but no simpler.
Guesstimate | A Spreadsheet for the Uncertain
https://docs.prediction.io/templates/recommendation/quickstart/