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水越明哉 Akiyah

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View example.io
Xzibit = Object clone do(
dawg = method(what,
"yo dawg" print.
what print.
"clone" print.
self
).
so_you_can = method(
"so you can print" print.
View example.io
Xzibit = Object clone do(
dawg = method(what,
"yo dawg" print.
what print.
"clone" print.
self
).
so_you_can = method(
"so you can print" print.
@Akiyah
Akiyah / README
Created Apr 10, 2013
jsPDFの練習(htmlの例)
View README
jsPDF - Create PDFs with HTML5 JavaScript Library
http://jspdf.com/
の練習
htmlをpdfにしてみます
@Akiyah
Akiyah / jsdoit.css
Created May 1, 2013
forked: Verlet-JS サンプル
View jsdoit.css
body {
background: #000;
}
View jsdoit.css
* {
margin: 0;
padding: 0;
border: 0;
}
body {
background: #dff;
font: 30px sans-serif;
}
@Akiyah
Akiyah / README
Created Jul 28, 2013
forked: Move Bear
View README
参考:
夏休みに息子とゲームを作ることにした
http://black.ap.teacup.com/akiyah/1810.html
TODO:
・3キャラごとに耐久力を変える
・ステージクリアして次のステージに行けるようにする
・Nexus7のSleipnirでダブルタッチしても拡大縮小が動かないようにする
・blogに張った時にタッチできないようなので何とかする
@Akiyah
Akiyah / jsdoit.css
Created Aug 15, 2013
forked: getUserMedia APIを使ってカメラを表示させてみる
View jsdoit.css
* {
margin: 0;
padding: 0;
border: 0;
}
body {
background: #fdd;
font: 30px sans-serif;
}
@Akiyah
Akiyah / dau.r
Last active Dec 25, 2015
あるサービスのDAU(Daily Active Users)をHRForecastに登録するサンプル
View dau.r
# install.packages('httpRequest') # 未インストールの場合
require('httpRequest')
dau <- function(date) {
# 本当はデータベースなどから集計してDAUを出すが、ここではサンプルのため乱数にしている
value <- floor(runif(1) * 1000)
}
plot_dau <- function(date) {
value <- dau(date)
@Akiyah
Akiyah / gist:7172219
Created Oct 26, 2013
分散と不偏分散を調べる
View gist:7172219
x <- rnorm(mean=0,sd=1,n=10000)
mean(x) # 平均
sd(x) # 標準偏差
var(x) # 分散(varは実は不偏分散)
sum((x - mean(x)) ** 2) / (length(x) - 1) # varはこれと一致する
vx <- sum((x - mean(x)) ** 2) / length(x) # 母分散(不偏分散で無い方の分散)。varとほとんど同じ。
n <- 10 # サンプルサイズ
vy1s <- c()
@Akiyah
Akiyah / マクドナルドのポテトSを10個食べて信頼区間を推定した
Created Dec 5, 2013
実践ハンバーガー統計学! マクドナルドのポテトSを10個食べて信頼区間を推定した #vgadvent2013
View マクドナルドのポテトSを10個食べて信頼区間を推定した
x <- c(53,46,55,53,61,58,40,56,49,42)
var(x) # 不偏分散
# => 47.56667
mean(x) # 平均
# => 51.3
std <- function(x) sd(x)/sqrt(length(x))
std(x) # 標本標準誤差
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