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
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Juliaの検索結果1 - 40 件 / 111件
Juliaに関するエントリは111件あります。 プログラミング、
programming、
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などが関連タグです。 人気エントリには 『シェルスクリプトを書くのをやめる - blog.8-p.info』などがあります。
Juliaの関連エントリー
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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
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- sumim.hatenablog.com
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- 2022/09/08
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
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どうして Julia を作ったか
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- テクノロジー
- 2021/04/17
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
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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
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線形代数演習講義へのjulia導入を考える
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- テクノロジー
- 2022/12/23
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
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カルマンフィルターについて - Qiita
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- テクノロジー
- 2021/07/16
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
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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
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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
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fast.ai - Mojo may be the biggest programming language advance in decades
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- www.fast.ai
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- 2023/05/04
I remember the first time I used the v1.0 of Visual Basic. Back then, it was a program for DOS. Before it, writing programs was extremely complex and I’d never managed to make much progress beyond the most basic toy applications. But with VB, I drew a button on the screen, typed in a single line of code that I wanted to run when that button was clicked, and I had a complete application I could now
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Juliaは、データ解析やAIの分野で、Python人気を追い越すでしょうか？どのぐらい時間を要するでしょうか？ - Quora
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- 2020/03/01
期待を込めて。 近い将来（2〜3年以内）、少なくとも、Pythonと並行して普通に使われるようにはなるとは思っています。 私は、5年くらい前、v0.3のころから使ってますが、最近は、ネット上ではないリアルで使っている人には出会うことが増えてきました。多分、着実にユーザー数が増えてきているんだろうとは思っています。 Juliaは、Python（+numpy）よりも簡単な言語なので、Pythonできる人なら1日で学べます。Matlabからの移行はもっと簡単で半日もあれば学べます。（ただし、本当に高速なプログラムを書きたい場合には、それなりの知識が必要です。具体的には、C++のtemplateの知識があると、型がどう決まって、その結果、どう書くと高速になるのかが、わかるでしょう。） まずは、データの前処理、後処理に使うことからでしょうか。メインの処理は、普通にPythonで書くか、PyCall.
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技術者なら「プログラミングで単位の扱いの間違いはコンパイルエラーにして欲しい」と思った事があるでしょう。 mm と inch でごっちゃになったとか、次元(ディメンジョン)が不合理な演算をしたとか、そういう頭の痛いバグに悩まされることありますよね。 言語によっては実行時またコンパイル時に単位チェックできるパッケージもあります。 今回は、Julia, Python, F#, C#, C++ について見てみましょう。 Julia Unitful Unitfulパッケージのインストール juliaでREPLに入り]でパッケージ管理に入る。
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Haskellの子供たち
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- okuranagaimo.blogspot.com
- テクノロジー
- 2020/09/26
Owenのブログより。 もし、私が4年前にタイムスリップして、昔の自分にHaskellが輝きを失い始めていると言ったら、私はそれを信じないでしょう。私はHaskellで育ち、カテゴリ理論への欲求はHaskellによって刺激され、私の最大のプログラミング・プロジェクトはHaskellであり、Haskellを使った会社で働くのが夢でした。 しかし今では、以前ほどHaskellに興奮していないことに気が付きました。何が変わったのでしょうか? いくつか要因があると思います。主な要因の1つは、Haskellが本当に得意としているプログラミングの種類だと思います。つまり、抽象的で正しいインタフェースを作ることは、私にとって興味のあるタイプのプログラミングではないと言うことです。キャリアとしてソフトウェアに携わりたいと思ったとき、自分を繰り返さないようにする素晴らしい機能を持った言語はとても役に立ちまし
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データサイエンティスト協会によるデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をJuliaで解きました。 はじめに わざわざ紹介するまでもありませんが、Juliaは書きやすくて実行が速いモダンな科学計算向け言語として昨今注目を集めています。ただ、まだデータをこねくりまわすコード例が少なく、前処理などの用途で使うには少しとっつきづらさも残っていると思います。つい先月公開されたデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）はそんな日頃遭遇するデータ処理のタスクを効果的にカバーしているもので、Python、R、SQLでの回答例もついています。ということで、いっちょこれをJuliaでやって実地で使えるように練習しようと思い立ち、やってみました。いくぶんでも参考になるかもしれないので、あくまで一回答例として公開してみます。 コード https://github.com/Ken-Kurok
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For many years I used the Julia programming language for transforming, cleaning, analyzing, and visualizing data, doing statistics, and performing simulations. I published a handful of open-source packages for things like signed distance fields, nearest-neighbor search, and Turing patterns (among others), made visual explanations of Julia concepts like broadcasting and arrays, and used Julia to ma
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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 近年、「Python」ユーザーの数が急増しているが、成長するデータサイエンス分野で地位を確立しようとしている言語はほかにもある。 最近の新規参入者は「Julia」だ。Juliaは、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が設計したプログラミング言語であり、「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を兼ね備えたものであり、同言語の設計者は、「すべてを欲しい」開発者のための言語と表現するほどだ。 Juliaはリリースされてから7年が経ち、Pythonのような既存の言語と比べると今も比較的ニッチな言語ではあるが、機械学習モデルの構築やスーパーコンピュ
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こんにちは、優勝しました。 背景 Juliaを使おうとしたら様々な環境構築時のトラブルに見舞われました。終わりです。 使えるけどストレスなところ グラフの描画が遅い matplotlibと比較してしまう PyPlotが使えない -> ローカルPCのpyenvのせい Plotsを使うことにした グラフを描画しても画像に焼いてブラウザから見るしかなかった 困ったこと pkgのインストールにたまに失敗する すでに削除したはずのpkgが原因で実行時にエラーがこびりつく これらは全部ローカル環境でJuliaを使おうとしているために起こる問題です。原因解決するのも時間かかるし、将来的なことを考えてDockerを使うことを決意しました。 Dockerの構成 全部Jupyter Labに投げる方針です。Jupyter公式のイメージを持ってくるだけで、Python、Julia、Rが使えるらしいです。 Doc
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エンジニアから昨今注目を集めているスクリプト言語Julia。高度な計算を可能にし、読み書きもしやすく日本でもファンが多い。主に機械学習に利用され、医療分野などでの応用が期待されている。Juliaの生みの親であり、法人向けにJulia用のクラウドプラットフォームを提供するJulia Computingの創業者でCEOのViral B. Shah氏に話を聞いた。 MIT発最新のプログラミング言語で機械学習を簡単に、高速に ――まず御社の製品について教えてください。 Julia computingでは、他のプログラミング言語・クラウドビジネス・マシンラーニング関連企業とは一線を画す製品戦略を展開しています。 まず、Juliaの設計者として、私たちはJuliaを使うのに最適なクラウドプラットフォームJulia Hubを提供しています。Julia hub.comにアクセスすると、様々なタスクやジョブ
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Juliaは2012年に公開された新しい言語です。その特徴はとにかく実行速度が速いことです。数あるプログラミング言語の中で速いと言われるC言語に匹敵します。それでAIなどの科学技術計算の分野で注目されています。今回は今後要注目の言語Juliaについて紹介します。 科学技術計算で注目を集めるJuliaについて 昨今、AIやデータサイエンスなど科学技術計算の分野では、プログラミング言語のPythonが最も利用されています。しかしPythonはコンパイラ言語ではないので実行速度が遅く、こうした高度な計算をもっと高速な言語で開発したいという要望が出ています。Juliaはこうした要望に応えるべく開発されました。 とにかく高速に動かすことを命題としているため、Juliaは柔軟な動的言語でありながら、C言語以上に高速に動作するものとなっています。そして、確実にデータサイエンスの分野で頭角を現しています。
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開発部 R&D ユニットの村田です。OSSの開発をしております。本記事では、Ruby で書かれたマンデルブロ集合を計算するメソッドを実行時に Julia に変換して実行するとめっちゃ速くなる (場合がある)、という話をします。 はじめに Ruby 3.1 では YJIT がマージされ、Rails アプリケーションが速くなりました。今後のバージョンアップがとても楽しみですね。ただし、Ruby のデータ処理対応を進めている身としては、データ処理や数値計算がより高速になって欲しいと思っています。 データ処理や数値計算を高速化する試みとして、Python では NUMBA というライブラリが開発されています。NUMBA は、メソッド単位でバイトコードを LLVM を用いてネイティブコードにコンパイルすることでメソッド実行を高速化します。ただメソッドをネイティブコードに変換するのではなく、実行時にメ
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Juliaで精度保証付き数値計算
- 16 users
- taklab-blog.blogspot.com
- テクノロジー
- 2021/01/05
Juliaを使って、精度保証付き数値計算の方法を紹介します。精度保証付き数値計算は「敷居が高い」と言われ続けていますが、その敷居をみんなが跨げるようにするのが本稿の目的です。Juliaは近年飛ぶ鳥を落とす勢いの計算機言語で、区間演算が実装されているIntervalArithmetic.jlというパッケージがあります。これを利用して、精度保証付き数値計算を実装した例を紹介します。精度保証付き数値計算ってこうやるんだと身近に感じてもらい、今後使ってもらったら嬉しいです。 注意 区間演算の実装であるIntervalArithmetic.jlの実装にまだ不安があり、精度保証付き数値計算で論文を書くときは、MATLABのINTLABやC++のkvライブラリを利用することを推奨します。今はまだ、こうやって実装するのかと気軽に精度保証付き数値計算を体感してもらうためのコンテンツです。今後、区間演算の実装
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Why Python is not the programming language of the future
- 15 users
- towardsdatascience.com
- テクノロジー
- 2020/04/02
Python has served us well — but will it last? Photo by David Clode on Unsplash It took the programming community a couple of decades to appreciate Python. But since the early 2010’s, it has been booming — and eventually surpassing C, C#, Java and JavaScript in popularity.
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Method-based JIT compilation by transpiling to Julia
- 12 users
- speakerdeck.com/mrkn
- テクノロジー
- 2022/09/09
I will demonstrate a new approach to the method-based Just-In-Time compilation for Ruby. This is used Julia language as an infrastructure of the JIT compilation. I will describe the characteristics of this approach and show you some example results.
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「Pythonのように書けて，Cのように動く」新しいプログラミング言語Juliaの基本的な文法や使い方から，実践的な内容として，標準ライブラリには含まれない数値計算やデータの可視化などのパッケージの活用まで解説する。 ◆対象者◆ ＊ Juliaに興味を持ち，初めて触れるプログラミング学習者 ＊ 科学技術計算を高速かつ手軽に行いたい学生や研究者 ◆書籍の特徴◆ Juliaは2012年に開発版が公開され，2018年に安定版のバージョン1.0がリリースされた新しいプログラミング言語である。JuliaはPythonやRなどのスクリプト言語のように手軽に使用できながら，Cなどの高速なプログラミング言語にも匹敵する実行速度をもち，科学技術計算分野を中心に大きな注目を集めている。2019年には，米国の工業・応用数学に関する学会であるSIAM（Society for Industrial and Appl
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Juliaで学ぶ計算論的神経科学# このサイトは計算論的神経科学 (Computational Neuroscience) をプログラミング言語 Juliaを通して学習することを目標とします．内容に関する指摘やコメントは各ページ末尾のコメント欄からしていただければ幸いです (GitHubアカウントが必要です)． （2021/04/03追記）本サイト『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』の書籍化企画が講談社サイエンティフィクで承認されました．出版予定は2025年春です．若輩者ゆえ荷が重くはありますが，神経科学・Julia界隈の方々には何卒応援いただきたく存じます． 依存ライブラリ# IJulia, LinearAlgebra, Random, Parameters, Distributions, Statistics, Plots, PyPlot, ProgressMeter, MAT, ML
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VoxEUアブストラクト「経済研究に最良のプログラミング言語はどれか：Juliaか，Matlabか，Pythonか，Rか」（2020年8月20日）
- 9 users
- econ101.jp
- テクノロジー
- 2020/09/01
[Alvaro Aguirre & Jon Danielsson, “Which programming language is best for economic research: Julia, Matlab, Python or R?” VoxEU, August 20, 2020] 経済研究でとりわけ広く使われているプログラミング言語は，Julia, Matlab, Python, R だ．本コラムでは，3つの規準でこれらの言語を比較する：すなわち，利用できるライブラリの力，大規模データセットを取り扱う際にできることと速度，計算の負荷が大きいタスクでの速度と使いやすさ，この3点で比較する．R はよい選択肢ではあるものの，著者が一般的に推奨するのは Julia であり，著者が新規プロジェクトによく選ぶのもこの言語だ．
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Juliaでの調べ方 いろいろ - Qiita
- 9 users
- qiita.com/I_ppp
- テクノロジー
- 2020/01/17
はじめに Julia言語には豊富なDocumentがあり、沢山のコードが公開されていて、それらの確認方法もいろいろ用意されているので、一旦まとめてみます。 公式 The Julia Programming Language：公式ＨＰ Julia Documentation：公式ドキュメント JuliaLang /julia ：GitHubソースコード The Julia Language(YouTube)：Youtubeチャンネル 基本的に公式ドキュメント読めば大概のことは、解決するはず。 というか読みましょう。（自戒） <追記>他言語から殴り込みに来てJulia大したことないなとお思いの方は、公式DocのPerformance Tipsを読むと良いかもしれません。型や配列のちょっとした考え方で大きな差が出たりします。</追記> 入力補完([tab]を打て) 入力補完も充実してます。 RE
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うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より） こちらに書かれている通り、pandasはたしかに遅い、特に使い方によっては極端に遅い。かといってforループを回避するためにあれこれ読みにくいコードを書きたくない。……だったらJuliaにしたらいいよ！ という記事です。 pandasはどのくらい遅いか？ 元記事のデータは非公開のコードで加工されたもののようなので、ここでは他の公共データセットのデータを使わせてもらいます。Scikit-learnに入っているCalifornia Housingを使いましょう。約2万件しかデータがないのはちょっと物足りないので10回連結して約20万件に水増しします。 import sklearn from sklearn.datasets import fetch_california_housing import pandas as
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Calculus with Julia
- 9 users
- jverzani.github.io
- テクノロジー
- 2024/05/19
55 Vector-valued functions, \(f:R \rightarrow R^n\)
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新星プログラミング言語Julia。 Rubyの動的さとC言語の速度を両立させた、公認会計士の資格を取得したジャニーズJr.みたいな、そんなのアリかよって感じの言語だ。 Juliaの宣伝文句はすごい。引用してみよう。 僕らが欲しい言語はこんな感じだ。まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度とRubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使える同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたいし、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツをつなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカーも満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパイルできる言語が欲しい。 （そういえば、C言語の実行速度が必要だってのは言ったっけ？） こんなにもワガママを言った
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The JuliaMono Typeface
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- juliamono.netlify.app
- テクノロジー
- 2020/10/10
JuliaMono - a monospaced font for scientific and technical computing JuliaMono is a monospaced typeface designed for programming and other text editing environments that require a wide range of specialist and technical Unicode characters. It was presented at the 2020 JuliaCon conference (which was to have been held in Lisbon, Portugal, but took place online.) JuliaMono is: free distributed with a
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この記事は，『アカンクリスマスアドベントカレンダー2023』の 10日目の記事となります．株式会社Acompany の R&D 部門に所属しています．terasaki です．本日はタイトル通り...
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Juliaコードの初回実行を高速化するためのPackageCompiler.jl入門 - MyEnigma
- 6 users
- myenigma.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2020/11/30
1から始める Juliaプログラミング 目次 目次 はじめに パッケージのロードをsysimageで高速化する 関数の初期実行をsysimagesで高速化する REPL用のデフォルトパッケージをロードしたsysimageを作る便利関数 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに これまでPythonでやってきたことを、 Juliaで置き換えようとすると、まず初めにぶつかるのが、 Juliaのコードにおけるライブラリのロードや、 初めて使う関数の計算が遅いなど、 いわゆる初回実行が遅い問題が気になってきます。 (英語ではこの問題をlatencyと呼んでいるそうです github.com ) Juliaは基本的に初回実行時にコードをJITコンパイルして実行するため、 動的言語でありながら、高速な実行を実現できているので、 myenigma.hatenablog.com この初回
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Julia の Jupyter Notebook を他人に試してもらうためのツールとして Binder を活用する - Qiita
- 6 users
- qiita.com/SatoshiTerasaki
- テクノロジー
- 2020/02/07
本日は Julia は Python に比べるとまだ人口が少ないので「こういうのをJuliaで作ったよ！」とSNSで宣伝するとみんな（Julia界隈）が喜びます．作ったらそれがSOTA(state of the art) なんです．ただし，動かす側からだとそのスクリプト，ノートブックを動かすのにそれをダウンロードして必要に応じてJupyter Notebookを立ち上げるという一手間が肉に塩を振る以上に手間がかかってしまうことです．環境を構築している間にSNSで動いてる！しゅごいいぃと感じた熱意が指数関数的に現象してしまいます．パッケージが入ってなくて途中でエラーを吐いて動かなくなったら尚更です．また，閲覧しているデバイスがパソコンとは限らないので可能ならスマホ，タブレットでみたユーザーがパソコンにログインして動かすというのも手間っちゃ手間です． さて，グラフ描画ライブラリの Julia
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Introduction to Datascience: Learn Julia Programming, Math & Datascience from Scratch.
- 6 users
- datascience-book.gitlab.io
- テクノロジー
- 2021/11/15
I was emboldened to write this book after my video series called Data Science With Julia[1] got some traction. That too after a tweet about Decision Tree[2] was liked by Julia Language itself. So I thought why not give it more? This book should be seen as my attempt to explain Data Science to my self and nothing more. Will this book rise to professional stature is yet to be seen. The front cover s
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