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import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
import inspect
from bayes_opt import BayesianOptimization
import shutil
import os

class MNIST_CNN:
    def __init__(self, learning_rate, variable_default_stddev, bias_default, keep_prob=1.0):

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use std::fmt;

fn main() {
    println!("Hello, world!");
    for i in 1..100 {
      println!("{}", fizz_buzz(i))
    }
}

enum FBN<'a> {

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# prefixキーをC-tに変更してC-bを解除
set -g prefix C-t
unbind C-b

# Vimのキーバインドでペインを移動する
bind h select-pane -L
bind j select-pane -D
bind k select-pane -U
bind l select-pane -R

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http://codezine.jp/article/detail/7128

# hbase起動まで

cd /usr/local
wget http://ftp.kddilabs.jp/infosystems/apache/hbase/stable/hbase-1.1.2-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-1.1.2-bin.tar.gz
cd hbase-1.1.2

echo "export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-openjdk" >> /root/.bashrc

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// EXERCISE 10.1
// 整数の加算と乗算、および論理演算子に対するMonoidインスタンスを考え出せ

trait Monoid[A] {
        def op(a1: A, a2: A): A
        def zero: A
}

val intAddition: Monoid[Int] = new Monoid[Int] {
        def op(a1: Int, a2: Int) = a1 + a2

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/**
EXERCISE 4.1
trait Option[+A]{
  def map[B](f: A => B): Option[B]
  def flatMap[B](f: A => Option[B]): Option[B]
  def getOrElse[B >: A](default: => B): B
  def orElse[B >: A](ob: => Option[B]): Optino[B]
  def filter(f: A => Boolean): Option[A]
}
を実装せよ

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/**
 * EXERCISE 3.1
 * 以下のマッチ式はどのような結果になるか
 */

sealed trait List[+A]
case object Nil extends List[Nothing]
case class Cons[+A](head: A, tail: List[A]) extends List[A]

object List{

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/*
   EXERCISE 2.1
   n番目のフィボナッチ数を取得する再帰関数を記述せよ
   再帰関数ではローカルな末尾再帰関数を使用する
   (
 */

object Fibonacci{
  def fib(n: Int): Int = {
    @annotation.tailrec

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package main
 
import (
  "fmt"
  "math/rand"
  "time"
  "strconv"
)
 
var hand_name = []string{ "GU", "CHOKI", "PA" }

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JavaScript再入門

NDS40初心者Day (2015/2/21) 発表スライド

前編 あなたとJavaScript

あなたとJavaとJavaScript

var javascript = "JavaScript";
var java = "Java";

console.log(javascript === java);