GitHub - zlorb/locust.replay: Record and playback Locust.io tests with MITMproxyYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
推薦システムのためのOSSたち
情報推薦＝機械学習 ではない。 もちろん機械学習アルゴリズムを使えば精度は高くなるかもしれないが、実際は推薦理由の説明が必要であったり、膨大なデータサイズや要求されるパフォーマンスに応えるために、『いかに機械学習をしない選択をするか』も重要になる。 さらに、RecSys2016のLinkedInとQuoraのチュートリアルで語られたように、現実の推薦システムはヒューリスティクスに基づく単純な手法から深層学習まで、複数のものを組み合わせた ハイブリッド なものであることが多い。 ヒューリスティクス/機械学習の混在したハイブリッドな推薦手法 適切な指標による精度の評価とモデルの改善 サービスごとに異なる多様なデータフォーマットの扱い ということを考えると、推薦システム専用の実装 というものが必要になってくる。というわけで、推薦システム構築に使える/参考になるOSSをいくつか紹介する。 ※チョイ
Pythonからはじめる数学入門
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基本数学演算 1.2 ラベル：名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを
Alfred Workflowsの作り方 — Python Ver. — - CAMPHOR- Tech Blog
この記事はCAMPHOR- Advent Calendar 2014の22日目の記事です． こんにちは，yaitaimoです． 今回は，Macユーザな私の大好きなランチャーである，Alfredを更に便利にするためのAlfred Workflowsについてのお話です． いざAlfred Workflowsを使ってみようと思って検索してみたときに，何が出来るのかがまとまっているページが無くて困ったので， その開発のハードルが１mmでも下げられたらと思い，筆を取ることにしました．（元々高くはないんですが） この記事では，Workflowsにどんな機能があるのか，それぞれ一筆書きで説明して行きます． 1. Alfredの紹介 Alfred 秀逸なランチャーアプリ，知らない人はとりあえず落として触ってみるとよい． 全てはここから始まるといっても過言ではない． Powerpack Alfredをよりよ
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Korn Perform 'Daddy' Live at 'Korn' 20th Anniversary Show
