yuitest yuitest

## result.txt
#patterns = 160
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BAC
BBA
BAA
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ABA
BCB
ABA
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## favorite-shindanmaker.md

      
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                yuitest
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                すきな診断一覧 (仮)
              
          
    すきな診断

すきな順ではなく URL の順にならべています。
しょうがないにゃあ・・

https://shindanmaker.com/146830
言葉ポーカー_(･ω･_)


## keybase.md

      
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                yuitest
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              Created
              May 3, 2017 10:11
            
          
    Keybase proof

I hereby claim:

I am yuitest on github.
I am yuitest (https://keybase.io/yuitest) on keybase.
I have a public key ASBRlhXHCpYPwK8anplhZHVyxERF3Q3OwFAmnYCVpiIaYAo

To claim this, I am signing this object:

  
## おすすめボードゲーム.txt
あやつり人形: http://www.tk-game-diary.net/citadels/citadels.html
DOMEMO: http://www.tk-game-diary.net/domemo/domemo.html
ひつじとどろぼう: http://powernine.blog.fc2.com/blog-entry-65.html
ノイ: http://www.tk-game-diary.net/neu/neu.html
コードネーム: http://ameblo.jp/luxurytax75/entry-12073339507.html
漢コレ: http://toi.main.jp/kankore
マンハッタン: http://jellyjellycafe.com/6845
ガイスター: http://www.tk-game-diary.net/geister/geister.html
ハイパーロボットとプログラミング脳: https://mynavi-agent.jp/it/geekroid/2014/09/it-2.html
スコットランド・ヤード: http://www.tk-game-diary.net/scotland_yard/scotland_yard.html

## 複合茶の素材.md

      
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                yuitest
                / 複合茶の素材.md
            
            
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              October 13, 2023 05:58
            
          
爽健美茶
十六茶
からだ巡り茶


ドクダミ
✅

✅


熊笹


✅


杜仲茶


✅


はすの葉


✅


クコ葉


✅


みかんの皮


✅


高麗人参


✅


霊芝


✅


## nmf.py
# https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/decomposition/nmf.py
from sklearn.decomposition import NMF
import numpy
A = numpy.random.uniform(size=[40, 30])
nmf_model = NMF(n_components=3, init='random', random_state=0)
nmf_model.fit(A)
W = nmf_model.fit_transform(A)
H = nmf_model.components_
print(A.shape)
print(W.shape)

## gist:dd766a1562590ff998fb
s="";$('a.tweet-timestamp.js-permalink.js-nav.js-tooltip').map(function () {return  "http://twitter.com" + String($(this).attr('href'));}).each(function (a,i) {s+=i+"\n";});s

## sounds_good.txt
複素フーリエ変換
筑波研究学園都市
アセチルサリチル酸
ヒドロキシキノール
バリスタ
ロマネスク
抗原抗体反応
アデノシン三リン酸
トゲアリトゲナシトゲトゲ
コントレックス

## gist:53752915dc16f182eda9
DSR http://nosa.cocolog-nifty.com/sanonosa/2004/11/l4dsr.html
共分散 http://d.hatena.ne.jp/Zellij/20130510/p1
Numba http://numba.pydata.org/
行列の授業 http://www.kata-lab.itc.u-tokyo.ac.jp/class-matr2011s.htm

## a.py
import numpy as np


mytype = [('id', 'uint32'), ('x', 'float64'), ('y', 'float64')]
a = np.array([(1, 0.5, 0.3), (3, 0.2, 0.1),
              (5, 0.1, 0.3), (8, 0.1, 0.5)], dtype=mytype)

c = a[['x', 'y']]
b = c.view(np.float64).reshape(c.shape + (-1,))
	あやつり人形: http://www.tk-game-diary.net/citadels/citadels.html
	DOMEMO: http://www.tk-game-diary.net/domemo/domemo.html
	ひつじとどろぼう: http://powernine.blog.fc2.com/blog-entry-65.html
	ノイ: http://www.tk-game-diary.net/neu/neu.html
	コードネーム: http://ameblo.jp/luxurytax75/entry-12073339507.html
	漢コレ: http://toi.main.jp/kankore
	マンハッタン: http://jellyjellycafe.com/6845
	ガイスター: http://www.tk-game-diary.net/geister/geister.html
	ハイパーロボットとプログラミング脳: https://mynavi-agent.jp/it/geekroid/2014/09/it-2.html
	スコットランド・ヤード: http://www.tk-game-diary.net/scotland_yard/scotland_yard.html
	爽健美茶	からだ巡り茶
ドクダミ	✅	✅
熊笹		✅
杜仲茶		✅
はすの葉		✅
クコ葉		✅
みかんの皮		✅
高麗人参		✅
霊芝		✅
	# https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/decomposition/nmf.py
	from sklearn.decomposition import NMF
	import numpy
	A = numpy.random.uniform(size=[40, 30])
	nmf_model = NMF(n_components=3, init='random', random_state=0)
	nmf_model.fit(A)
	W = nmf_model.fit_transform(A)
	H = nmf_model.components_
	print(A.shape)
	print(W.shape)
	複素フーリエ変換
	筑波研究学園都市
	アセチルサリチル酸
	ヒドロキシキノール
	バリスタ
	ロマネスク
	抗原抗体反応
	アデノシン三リン酸
	トゲアリトゲナシトゲトゲ
	コントレックス
	DSR http://nosa.cocolog-nifty.com/sanonosa/2004/11/l4dsr.html
	共分散 http://d.hatena.ne.jp/Zellij/20130510/p1
	Numba http://numba.pydata.org/
	行列の授業 http://www.kata-lab.itc.u-tokyo.ac.jp/class-matr2011s.htm
	import numpy as np


	mytype = [('id', 'uint32'), ('x', 'float64'), ('y', 'float64')]
	a = np.array([(1, 0.5, 0.3), (3, 0.2, 0.1),
	(5, 0.1, 0.3), (8, 0.1, 0.5)], dtype=mytype)

	c = a[['x', 'y']]
	b = c.view(np.float64).reshape(c.shape + (-1,))