いまの中国玩具 https://t.co/weaFn2nSkF
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ヘヴィメタルに特化したヘッドフォンが登場。その名は『Heavys』。現在、商品化するためにクラウドファンディングサイトKickstarterにてキャンペーンが行われています。 『Heavys』は、ドイツの音響機器メーカー「ゼンハイザー」に27年間在籍し、ヘッドフォンのHDシリーズを担当していたAxel Grellが考案したものです。 このヘッドフォンに関する声明には次のように書かれています。 「私たちは音の世界のベテランです。25年以上もの間、大企業のために素晴らしいスピーカーを作り続けてきました。それと同じくらいの期間、私たちはお気に入りの音楽を正当に評価できないヘッドフォンで聴くことにうんざりしていました。 ヘヴィメタルは洗練されたものであり、すべてのディテールが欠けていては、楽しむことができません。私たちは何が欠けているのかを正確に知っていますし、メタルを中心とした高品質のオーバーイ
相関係数が0.63の散布図が話題になっているようなので、相関係数が0.63の散布図を作成するPythonスクリプトを作ってみました。 以下のコードは Google Colaboratory 上での動作を確認しています。 乱数の散布図 まずは乱数を使った散布図の描きかたと、相関係数の計算の仕方です。 import numpy as np n_data = 20 X = np.random.rand(n_data) Y = np.random.rand(n_data) import matplotlib.pyplot as plt coeff = np.corrcoef(X, Y)[0, 1] plt.figure(figsize=(5,5)) plt.title("correlation coefficient = {0:.3f}".format(coeff)) plt.scatter(X,
ボノ「U2というバンド名はあまり好きではない」「歌えるようになったのは最近」「U2の曲を聴いて恥ずかしい思いをしたことがある」 U2のボノ(Bono)は、U2というバンド名について「あまり好きではない」と言い、また初期の自分の声は好きではなく「歌えるようになった最近のこと」だとも言い、さらにU2の楽曲を聴いていて恥ずかしい思いをしたことがあると話しています。 Hollywood Reporterのポッドキャスト「Awards Chatter」に出演したボノとジ・エッジ(The Edge)は、U2というバンド名について、2人とも満足していなかったことを話しています。 U2というバンド名は、1978年にFeedback、THE HYPEというバンド名で活動していたときに、友人でありミュージシャンでもあるスティーヴ・アヴリルが考えたものです。彼らが、自分たちの名前が独創的でないと感じたため、ステ
今まで、Scalaでブログを書く時はprintlnとかrequireでなんとなく書いていましたが、Javaで書く時やArquillianを使う時は突然JUnitを使い出したりと、なんかアンバランスな感じがしていたので、いい加減Scalaのテスティングフレームワークに手をつけたいと思います。 Scalaのテスティングフレームワークはいろいろありますが、さらさらと見た感じ、ScalaTestがとっつきやすそうな印象を受けたので、ScalaTestを使ってみることにします。 ScalaTest http://www.scalatest.org/ 割と基本的なフレームワークみたいなのですが、いくつかテストコードのスタイルを選ぶことができます。 Selecting testing styles http://www.scalatest.org/user_guide/selecting_a_style
Apache Spark、Sparkシェルで手軽に分散処理:リアクティブプログラミング超入門(終)(1/2 ページ) 今回は、分散処理フレームワークの概要や、Apache Hadoop、MapReduce、Apache Sparkの概要を説明し、Apache Sparkの使い方を紹介します。 リアクティブプログラミング(RP)の概要や、それに関連する技術、RPでアプリを作成するための手法について解説する本連載「リアクティブプログラミング超入門」。Lightbend社のリアクティブ開発プラットフォームである「Lightbend Reactive Platform」を使用して、実際にリアクティブなアプリケーションを作成しています。 前回の記事では、Lightbend Reactive Platformの構成要素の一つである、マイクロサービス向けフレームワーク「Lagom」を紹介しました。今回は
Spark: The Definitive Guide http://shop.oreilly.com/product/0636920034957.do という本を読みながら、Python を使った Spark の基本概念をメモする。 DataFrame https://docs.databricks.com/spark/latest/dataframes-datasets/index.html Spark の DataFrame とは、Pandas の DataFrame のようにカラム名に名前が付いた表だ。Pandas の DataFrame のように Python のオブジェクトから直接作ったり、csv や JSON から作る事が出来る。例えば Databrics 標準サンプルの flight-data/csv/2015-summary.csv から作成してみる。まずファイルの内容を
Scalaでデータなどを扱うときにはcase classを使うのが一般的である。 このcase classはコンパニオンオブジェクトに書くのが当たり前のようになっているがそれはなぜか。 ScalaでもJavaと同様、インナークラスを定義できる。 しかし、その違いとして「パス依存性」という特徴がある。 インナークラスの型はどのアウタークラスから生成されたかで決まる。 REPLでアウタークラスとインナークラスを定義し、インスタンスを2つ作る。 var変数にインスタンスを再代入しようとすると、type mismatchエラーとなることがわかる。 scala> class Outer { | class Inner { | private val hoge = "hoge" | } | } defined class Outer scala> val o1 = new Outer o1: Oute
The Scala Cookbook Hello, my name is Alvin Alexander, and I wrote the Scala Cookbook for O'Reilly. Here's a link to The 2nd Edition of the Scala Cookbook: The rest of this page contains direct links to recipes from the 1st Edition of the Scala Cookbook. Theese are all available on my main website, alvinalexander.com. And if you're new to the Scala programming language, you can find at scala-lang.o
突然だけど、実は僕はカリーが大好きなんだ! だから、Scalaを勉強していて カリー の文字が見えた時、急に親近感が湧いたんだ。 新宿中村屋のインドカリーみたいでしょ。 でも、インドカリーとカリー化は全く関係ないんだよ。 そこだけは 絶対 におさえてね! そう、今回は カリー化 を語ってみるよ。 JavaScriptでも出てくる話だから、知っている人も多いんじゃないかな? カリー化とは カリー化とは Haskell Brooks Curry に因んで名付けられたんだ。 あれ?このHaskellって?そう、なんと、 Haskell という関数型言語も彼に因んで名付けられたんだ。 で、カリー化とは何か? 良く 部分適用 と同時に語られているんだけど、同じとして語られていることがあったり 説明しているサイト毎にちょっとずつ違ってたりしていて混乱しやすいんだよね。 かく言う僕も、以下の理解で一旦落
[AD] scalapediaでは記事作成ボランティアを募集しています カリー化と部分適用は混同されやすいですが違うものです。 この記事ではカリー化と部分適用について解説します。 「カリー化」とは何でしょうか? ここでは、関数をカリー化する意味とScalaで関数をカリー化する方法を説明します。 複数の引数を持つ関数をカリー化すると関数を返す関数になる 「カリー化」とは、複数の引数を受け取る関数を以下のように別の形の関数に変換することです。 カリー化を行うと、元の関数は、最初の1つの引数を受け取って「残りの引数を受け取る関数」を返す関数へと変換されます。 例えば、f(a, b) -> cという関数 fを、F(a) -> f1(b) -> cのような関数 Fに変換することをカリー化といいます。 関数 Fは、関数 fの最初の引数 aを受け取り、関数 f1を返します。 関数 f1は、関数 fの残り
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