monochromegane

import argparse
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation

def pdf_gamma(x, k, lambda_):
    return (math.pow(lambda_, k)/math.gamma(k)) * math.pow(x, k-1) * math.exp(-lambda_*x)

def plot_gamma(ax, alpha, gamma, title):

monochromegane

import argparse
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_exp_pdf(ax, lambda_):
    def exp(lam, x):
        if (x >= 0):
            return lam * np.exp(-lam * x)
        return 0

monochromegane

package main

import (
	"flag"
	"fmt"
	"math/rand"
)

var (
	Seed int64

monochromegane

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot(f, points):
    n = int(f.split('_')[1].split('.')[0])

    size = 100
    scores = np.loadtxt("tmp/{}".format(f), delimiter=",").reshape(size, size)
    xs = np.linspace(-2.5, 2.5, size, endpoint=False)

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Generative programming in Go.

こちらのエントリ http://blog.monochromegane.com/blog/2015/03/04/argen/ で紹介した `argen` をつくって得られた go generate まわりの知見を発表します。

# What

argenの簡単な紹介を通してGo言語でのGenerative programmingとは何かを説明します。

# Why

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速習Go

Go環境のつくりかた

MacOSX

homebrewでインストール

$ brew update

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title: Vagrant勉強会資料 - Vagrantプラグインの概要

date: 2014-02-27 18:00 tags: [] categories: []

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Vagrantプラグインの概要

プラグイン