katryo katryo

## linkedlist.py
# -*- coding: utf-8 -*-
'''tes
連結リスト
----------

Pythonでは__(アンダースコア2つ)で囲まれたメソッドを、特殊メソッドと呼ぶ。特殊メソッドを決められた仕様に沿って実装することで、様々なポリモーフィズムの恩恵を得ることができる。 例えば、__iter__特殊メソッドを実装したクラスのインスタンスはfor文の中で用いることができるようになる。

以下の手順で **MyLinkedList** クラスを実装せよ。

#.  __reversed__()とMyReverseIterator以外を実装し連結リストを完成させよ

## test.php
<html>
<head>
<title>test.php</title>
<meta charset="UTF-8">
</head>
<body>
<form action="" method="GET">
      <input type="text" name="name">
        <input type="submit">
</form>

## test.php
<html>
<head>
<title>test.php</title>
<meta charset="UTF-8">
</head>
<body>
<form action="" method="GET">
      <input type="text" name="name">
        <input type="submit">
</form>

## quick_sort.rb
def quicksort(seq)
  if seq.size == 0
    return seq
  end
  pivot = seq[0]
  right = Array.new
  left = Array.new
  for i in 1..seq.size-1
    if seq[i] <= pivot
      left.push(seq[i])

## rakunavi_mechanize.rb
#coding: utf-8
require 'rubygems'
require 'mechanize'
require 'kconv'

agent = Mechanize.new
agent.user_agent_alias = 'Mac Safari'


agent.get('http://www.kyoto-rakunavi.jp/web/route/exp.cgi?val_htmb=start&select_type=0') do |page|

## bing_api.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib
import requests
import json


class Bing(object):
    # コンストラクタ（初期化）
    def __init__(self, key):
        self.api_key = key

## file1.txt
    def score(self, words, category):
        # logを取るのは、word_probが0.000....01くらいの小数になったりするため
        score = math.log(self.prior_prob(category))
        for word in words:
            score += math.log(self.word_prob(word, category))
        return score

    # logを取らないと値が小さすぎてunderflowするかも。
    def score_without_log(self, words, category):
        score = self.prior_prob(category)

## gist:8024078
#coding:utf-8
# http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0003 のベイジアンフィルタ実装をPython3.3向けにリーダブルに改良
import math
import sys
import MeCab


class NaiveBayes():
    def __init__(self):
        self.vocabularies = set()

## convert_quotations.py
if __name__ == '__main__':
    left_double_quotation = '“'
    right_double_quotation = '”'
    single_quotation = '’'

    result = str()
    with open('word_to_tex.txt', 'r') as f:
        for row in f:
            row = row.replace(left_double_quotation, '``')
            row = row.replace(right_double_quotation, "''")

## wn.py
#!/usr/bin/env python2.6
# encoding: utf-8
import sys
import sqlite3
from collections import namedtuple

conn = sqlite3.connect("wnjpn-0.9.db")

Word = namedtuple('Word', 'wordid lang lemma pron pos')
	# -- coding: utf-8 --
	'''tes
	連結リスト
	----------

	Pythonでは__(アンダースコア2つ)で囲まれたメソッドを、特殊メソッドと呼ぶ。特殊メソッドを決められた仕様に沿って実装することで、様々なポリモーフィズムの恩恵を得ることができる。例えば、__iter__特殊メソッドを実装したクラスのインスタンスはfor文の中で用いることができるようになる。

	以下の手順で MyLinkedList クラスを実装せよ。

	#. __reversed__()とMyReverseIterator以外を実装し連結リストを完成させよ
	<html>
	<head>
	<title>test.php</title>
	<meta charset="UTF-8">
	</head>
	<body>
	<form action="" method="GET">
	<input type="text" name="name">
	<input type="submit">
	</form>
	def quicksort(seq)
	if seq.size == 0
	return seq
	end
	pivot = seq[0]
	right = Array.new
	left = Array.new
	for i in 1..seq.size-1
	if seq[i] <= pivot
	left.push(seq[i])
	#coding: utf-8
	require 'rubygems'
	require 'mechanize'
	require 'kconv'

	agent = Mechanize.new
	agent.user_agent_alias = 'Mac Safari'


	agent.get('http://www.kyoto-rakunavi.jp/web/route/exp.cgi?val_htmb=start&select_type=0') do \|page\|
	# -- coding: utf-8 --
	import urllib
	import requests
	import json


	class Bing(object):
	# コンストラクタ（初期化）
	def __init__(self, key):
	self.api_key = key
	def score(self, words, category):
	# logを取るのは、word_probが0.000....01くらいの小数になったりするため
	score = math.log(self.prior_prob(category))
	for word in words:
	score += math.log(self.word_prob(word, category))
	return score

	# logを取らないと値が小さすぎてunderflowするかも。
	def score_without_log(self, words, category):
	score = self.prior_prob(category)
	#coding:utf-8
	# http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0003 のベイジアンフィルタ実装をPython3.3向けにリーダブルに改良
	import math
	import sys
	import MeCab


	class NaiveBayes():
	def __init__(self):
	self.vocabularies = set()
	if __name__ == '__main__':
	left_double_quotation = '“'
	right_double_quotation = '”'
	single_quotation = '’'

	result = str()
	with open('word_to_tex.txt', 'r') as f:
	for row in f:
	row = row.replace(left_double_quotation, '``')
	row = row.replace(right_double_quotation, "''")
	#!/usr/bin/env python2.6
	# encoding: utf-8
	import sys
	import sqlite3
	from collections import namedtuple

	conn = sqlite3.connect("wnjpn-0.9.db")

	Word = namedtuple('Word', 'wordid lang lemma pron pos')