Mathjaxてすと、syntax highlightてすと
Texのテスト
[tex:{ \displaystyle \sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^{2} }]
[tex:{ \displaystyle f(x) = { 1 \over \sqrt{2 \pi \sigma^{2} } } \exp \left( -{1 \over 2 } {(x_i - \mu)^{2} \over \sigma^{2} } \right) }]
[tex:{ \displaystyle \theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\partial}{\partial\theta_j}J(\theta_0,\theta_1)\space(for \space j = 0 \space and \space j = 1) }]
Syntax Highligh設定
設定したcss
[デザイン] -> [カスタマイズ] -> [デザインCSS]に下記を指定。molokai風。
.entry-content pre.code { background-color: #1D1E19; color: #FFFFFF; } .synComment { color: #625F4B; } .synPreProc { color: #F70057; } .synStatement { color: #F70057; } .synConstant { color: #E0D75A; } .synSpecial { color: #93a1a1; } .synType { color: #96E309; } .synIdentifier { color: #52D1ED; }
Pythonのテスト
# coding:utf-8 from flask import Flask, request import time app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['POST', 'GET']) def hello_world(): delay = request.args.get("delay", default=0, type=int) time.sleep(delay/1000.) return '<html><body>test site. sleep time= {}ms</body></html>'.format(delay) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) print for x in range(10):
# -*- coding: utf-8 -*- for i in xrange(10): print i, "hello, world!"
Rのテスト
############################################################### # ベルヌーイ分布 ############################################################### # ベルヌーイ分布からのサンプリングを実行 # パラメーター p = 0.7 trial_size = 10000 set.seed(71) # ベルヌーイ分布に従う乱数生成 data <- rbern(trial_size, p) # ベルヌーイ分布の確率分布 dens <- data.frame(y=c((1-p),p)*trial_size, x=c(0, 1)) # グラフ描画 ggplot() + layer(data=data.frame(x=data), mapping=aes(x=x), geom="bar", stat="bin", bandwidth=0.1 ) + layer(data=dens, mapping=aes(x=x, y=y), geom="bar", stat="identity", width=0.05, fill="#777799", alpha=0.7)
AJITOの思い出 2015
こんにちは、@kenmatsu4です。
Adventar #ajiting Advent Calendar 2015の21日目担当で書かせていただきます。
AJITOと言えば渋谷にあるVOYAGE GROUPさんの素敵な憩いの場。
私は機械学習プロフェッショナルシリーズ 輪読会に参加させていただいて初めて行きましたが、これがおしゃれすぎてびっくり！しかも、会社の一角にもかかわらず社外の人も参加しやすい雰囲気が素晴らしいです。なかでも特徴的なのが、皆さんご存知のビール飲み放題！ビールだけでなく、酎ハイなども取り揃えられています。勉強会なので、アルコールが回ると発表内容が頭に入らなくなっちゃうお酒に弱い自分のような人のために、ノンアルコールビールまでラインナップされていて至れり尽くせりです。
（機械学習プロフェッショナルシリーズ 輪読会 「異常検知と変化検知」編 発表の様子）
私も、この勉強会にインスパイアされて自分で基礎からのベイズ統計学 輪読会というものを主宰してみましたが、外部の参加者をどのように案内するか？飲み物・食べ物の提供は会場的にOKか？ましてやアルコール提供OKか？など様々なハードルが待ち構えていることを知り、なおさら「AJITOすごい！」と実感しています。
このフリーアルコールドリンク制が本領を発揮するのが懇親会。移動も準備もいらないんです！全ての発表が終わり、「じゃあテキトーに残りたい人は残っててくださーい。」の一言で始まる懇親会は今まで見たことがないくらい参加ハードルが低いw 世の中の勉強会の多くは実は懇親会の方が実りのあるものだった、というのは勉強会あるあるだと思いますが、AJITOで行われる機械学習プロフェッショナルシリーズ 輪読会の放課後な雰囲気の懇親会はそんな和やかな中で専門的な議論も交わされる、とても刺激的な空間です。（「とある事例に対する分析手法の相談」のような真剣なものから、「どの数学の定理の名前がカッコイイか」というゆるい議論までw）
「機械学習プロフェッショナルシリーズ 輪読会」はデータサイエンス・データ分析を仕事にしている人の交流の場、もしくは仕事にしたい人の情報交換の場としてとても有益な場だと思います。特にデータ分析とプログラミングの境界・隣接領域で面白い話がたくさん聞けますし、ディスカッションできます。（仕事の斡旋とかそういう意味じゃなくて）
フリードリンクなのでお会計も不要ですので各自の都合で切り上げることも可能です。そのため、短時間だけど参加したいという人にもピッタリです。（私は結局終電ギリギリまでいることが多かったですが・・・）
自分は、初の勉強会発表の場がここAJITOでしたので、とても思い出深い場所となりました。 2016年も引き続きよろしくおねがいしますm(＿ ＿)m
まとめ
- AJITOは外部に開かれていて素晴らしい！
- AJITOはビール飲み放題で素晴らしい！
- AJITOは良い機会を与えてくれて素晴らしい！
明日22日の担当は、awa-vg さんです！
