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Juliaの速さを体感する2 (参考 : Python(Numba)とFortranの速さも体感する)
commented
間違いです、修正致しました。 ソースコードを確認しましたが、そちらは`@inbounds`はついてなかったのでコピー&ペースト時のミスだと思います。 ありがとうございました。
Juliaの速さを体感する
commented
コメントありがとうございます! やっぱりCython速いですね。昨日、自分でやろうとして詰まっていたのでとても参考になります。 ちなみに、Cythonはよく分かっていないんですが、 ```py w...
Juliaの速さを体感する
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コメントありがとうございます。Gistを拝見させて頂きました。 まだ入門したてなので、"Juliaらしさ"というのがいまいちピンとこないです。 ただメモリ消費量が倍近く違うようなので、配列に作用させる...
【Python】シグモイド関数を調べてみる / 微分
commented
@Cesaroshun 私も微笑してしまいました
【Python】シグモイド関数を調べてみる / 微分
commented
微笑の量を移動した時の傾き
pythonプログラマ限定 特許等の知的財産についての質問があれば答えるよ
commented
> また、よく発明者が勘違いされることがあるのですが、他人に知られた技術については、限られた例外はあるものの、本人の発明であったとしても特許をとることは(原則)できません。 ちょうど上から公表するな...
pythonプログラマ限定 特許等の知的財産についての質問があれば答えるよ
commented
詳細なご回答ありがとうございます! 知りたかった内容を網羅して頂いて大変感謝しております。 > 断り書きで恐縮させてしまったようですが、あまり断り書きは気になさらず、わからないこと、知りたいことがあ...
pythonプログラマ限定 特許等の知的財産についての質問があれば答えるよ
commented
ご丁寧な回答ありがとうございました! 著作権と特許の適用範囲について非常に勉強になりました。 > 特許法であれば、技術的特徴(ただし特許要件を満たす必要あり)が同一であると認められれば、別個のソース...
pythonプログラマ限定 特許等の知的財産についての質問があれば答えるよ
commented
普段気になっている事を質問させて頂いて宜しいでしょうか。素人のため的外れな質問かも知れませんがご了承下さい。 Pythonのnumpyやmatplotlibは、良く言えばmatlabを参考に作られた...
Pythonで画像ファイルをパワポに貼る
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0埋めするとsortedだけでいけるんですね。 ```py3 In [0]:fnms Out[0]: ['figure/88.png', 'figure/77.png', 'figure/63...
Pythonで画像ファイルをパワポに貼る
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コメントありがとうございます! sortedは試したんですが、数字順にならないんですよね。 ```py3 In [0]: fnms Out[0]: ['./figure/88.png', './...
matplotlibのsubplotで共通の設定をオサレにやる
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ありがとうございます! どちらも知らなかったので勉強になりました。 個人的には軸は後に設定するのが好きなので二つ目が気に入りました。 また使ってみたいと思います。
Gradient Descent系のアルゴリズムの収束の速さを調べたの論文を理解するための予備知識を調べた.
commented
該当部分を引用すべきでしたね、すいませんでした。
Gradient Descent系のアルゴリズムの収束の速さを調べたの論文を理解するための予備知識を調べた.
commented
スペクトルノルムと書いてるのは、行列ノルムではないですか。 とコメントしようと思ったんですが、 p=2の時の行列ノルムをスペクトルノルムと呼ぶ(一致する?)ということですかね。 https://en....
密行列積演算高速化と科学計算ライブラリについて
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素晴らしい記事ありがとうございます。 ちなみにご存知かもしれませんが、anacondaで入れたnumpyのライブラリはintel mklになってるみたいですよ。 http://pip-install-...
統計学② pythonを使って、確率密度関数(正規分布、標準正規分布)を覚えちゃう!
commented
@SatoshiTerasakiも仰っていますが、数式があっているかどうかや、数式をより理解するためにも、自分で作った関数とライブラリを比較するのは勉強になるのでオススメですよ。例えばこんな感じです。...
統計学② pythonを使って、確率密度関数(正規分布、標準正規分布)を覚えちゃう!
commented
> 1つ目は平均を中心に、左右が対象であるという特徴 対象→対称だと思いますが、一般的には確率密度関数は平均を中心に対称だとは限らないと思いますよ。 > 2つ目は平均(avg,エックスバー)と標準...
機械学習を勉強するための数式説明
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勾配がナブラ∇じゃなくてデルタΔになってません?
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