黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年11月10日

言語アップデートしたらjuliaやるか

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posted at 00:04:50

Massimo @Rainmaker1973

This slow motion video depicts the motion of the brain during an impact event. Concussions are the most common form of traumatic brain injury & are a growing concern in many contact sports [Source, University of California: ow.ly/3z0N30nOnGn] [more: ow.ly/MnvP30nOnGV] pic.twitter.com/XhuUfZcXUd

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posted at 00:39:22

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

深さ７にしてできた様子．かっこいい twitter.com/MathSorcerer/s... pic.twitter.com/0Edtk0XRb6

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posted at 00:59:55

Juliaアカだと思って最近フォローした方には申し訳ないが，こちらは筋トレアカになります。

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posted at 01:37:34

ceptree @ceptree

@bicycle1885 Bioinformaticsやるよ
Julialang/BioJulia/JuliaTokyo

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posted at 01:39:00

ceptree @ceptree

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@bicycle1885 筋肉informaticsやるよ
筋肉lang/筋肉Julia/筋肉Tokyo

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posted at 01:41:06

@ceptree pic.twitter.com/VvXzERobzr

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posted at 01:45:13

#統計分割表の独立性検定に関する過去の論争を読んでの現時点での率直な感想は「統計学における黒歴史」です。

特に独立性の帰無仮説を満たすパラメーターが一意に決まらない場合にそれを一意に決めるために周辺度数を全部固定することにこだわる意味が不明。標本空間自体を気軽に変えちゃダメ。

タグ：統計

posted at 01:45:53

#統計周辺度数を固定して標本空間自体を変えてしまっているFisher検定のP値が特に小標本でひどく高めになることを、「あらゆる離散的検定では離散性が原因でP値が高めになる」で説明しようとする態度は考えが足りな過ぎると思う。

タグ：統計

posted at 04:34:41

#統計二項分布モデルで正規分布による近似(連続性補正を入れても良い)を行わないexact testと、Fisher検定の違いに気付かないのはどうかしている。

Fisher検定に対応する「正規分布による近似」を用いた検定はYates補正版のχ²検定だとみなせる。Yates補正版のχ²検定もまたひどく高いP値を出力する。

タグ：統計

posted at 04:38:20

#統計 Fisher検定の強い離散性は、周辺度数固定によって標本空間ごと確率分布を丸ごと変更して、ベースになる確率分布を強い離散性を持つ超幾何分布に勝手に変更していることが原因で発生しています。その変更がなければ分布の離散性の影響は圧倒的にマイルドになります。

タグ：統計

posted at 04:43:34

#統計添付画像右下のプロットはFisher検定の基礎である超幾何分布(周辺度数固定)でサンプルを生成する設定でのプロットです。離散性の影響が他の3つの場合(周辺度数は固定されない)と比較すると圧倒的に強い。 pic.twitter.com/z3nGieFwW7

タグ：統計

posted at 04:51:45

Yuki Nagai @cometscome_phys

藤原康弘 | Fujiwara Yas @yasuhiro008

実験グループの人にJuliaで書かれた簡単な解析コードを送って、向こうはmatlabに書き直して使ったりしてたらしいんだけど、Juliaはmatlabよりとても早いね、というメールが来てて、やった！という感じ

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posted at 06:44:49

寺沢さん：この「日本の英語力は××位！○○共和国は××位！（以下略）」という話は、ほとんどの場合、信頼がおけないデータに基づいているので騙されてはいけません。1/2

「日本の英語力は53位」というデマ報道が流れ出す季節になりましたね。(寺沢拓敬)
news.yahoo.co.jp/byline/terasaw...

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posted at 07:06:15

羽藤由美 @KITspeakee

１年以上前の高校生とのやり取りにイイネをしてくださる方がいた。読み返すと，制度が破綻し選抜が不成立になるようなことがあってから止まるよりは，事前に止めることができてまだ良かったと思う。→ twitter.com/KITspeakee/sta...

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posted at 08:31:18

羽藤由美 @KITspeakee

同時に，それでも懲りずにオープンな議論抜きに，１次どころか２次試験にまで民間試験を持ち込もうとする勢力があるのが情けない。今度こそ，メディアや（与野党問わず）心ある政治家に見張っていていただきたい。大臣の失言が続くまで動いてくださらなかった今回の反省に立って。

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posted at 08:40:21

Calci @Calcijp

@stildiner 反ワクチンに騙される層なんてテレビでキャンペーン打てばイチコロなのに決して協力しないよね。

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posted at 09:01:46

himaginary @himaginary_

Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗 @Shuntarooo3

#はてなブログ
ブランシャールのMMT論 - himaginary’s diary
himaginary.hatenablog.com/entry/20191109...

タグ：はてなブログ

posted at 09:53:42

@atmizu 機械学習ではpythonが一般的になっていると思いますし、Juliaという言語もちらほら目にするようになってきましたが、統計ユーザーへの浸透はRもまだまだこれからだと思いますよ！

再現性を担保したデータ解析がマストになってくると一気にR使用者増えると思います😀

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posted at 10:44:38

#統計得られたデータの分割表が

1 2
5 0

のとき、Fisher検定では各セルの期待値が

2.25 0.75
3.75 1.25

の超幾何分布で確率を計算する:

1 2
5 0
→3!5!6!2!/(8!1!2!5!0!)=3/28

2 1
4 1
→3!5!6!2!/(812!1!4!1!)=15/28

3 0
3 2
→3!5!6!2!/(8!3!0!3!2!)=10/28

この3つの場合しか出て来ない。

タグ：統計

posted at 10:52:19

#統計横の和が3,5で縦の和が6,2であることを例えばこう解釈すれば超幾何分布が得られる。

(10 袋の中に白い玉が3個と黒い玉が5個入っているとする。

袋の中
○○○
●●●●●

(2) そこから玉を6個取り出したとき、可能な結果は

続く

タグ：統計

posted at 10:52:24

#統計続き

取り出した　　袋の中に残った

○　　　　　　○○
●●●●●　　

○○　　　　　○
●●●●　　　●

○○○　　　　
●●●　　　　●●

の3通りしかない。

(3) これら3通りの確率はそれぞれ 3/28, 15/28, 10/28.

超幾何分布という名前が付けられていますが、高校レベル。

タグ：統計

posted at 10:52:25

#統計むしろ「超幾何」的な事柄は高校数学レベルの易しく見える話の中に大量に隠れていると思った方がよい。

分割表

1 2
5 0

のFisher検定でのP値は3/28になります。Fisher検定ではそれ以外の可能性は

2 1
4 1

3 0
3 2

しかないと仮定して確率を計算します。縦横の合計は全て一定と仮定する。

タグ：統計

posted at 10:52:26

#統計しかし、現実への応用で出て来る分割表では、「病気になった人数とならなかった人数」の場合の数が縦(もしくは横)の合計として現れて来るので、縦横の合計が全て固定されていると考えることはできません。標本の抽出をやり直すと縦横の合計が確率的に変動する可能性がある。

タグ：統計

posted at 10:52:27

#統計 Fisher検定では、標本から

1 2
5 0

のような分割表が得られた後には、「白い玉が3個と黒い玉が5個あって、そこから6個を取り出したら、白1個と黒5個だった」のように考えてしまうわけ。

8個の玉の内訳が確率的に揺らぐことは考えない。

多分、以上の説明はFisher検定の仕組みの良い解説。

タグ：統計

posted at 10:52:27

#統計非常に稀な事例を扱う場合には、計画して得られたデータではなく、過去の報告事例を全て集めて分割表を作る場合もあるかもしれない。そういう場合には、分割表の各数値はポアソン分布に従って確率的に揺らぐと想定することが自然。その場合には分割表全体の合計(上の例では8)も確率的に揺らぐ。

タグ：統計

posted at 11:08:30

水野篤＠心臓の医者✨✨ @atmizu

手を洗う救急医Taka @mph_for_doctors

@mph_for_doctors @Shuntarooo3 やはり、、、、
ちょっと医学統計はRと信じてたのに、、、
そういう感想がチラホラきていると感じてます！

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posted at 11:12:49

@atmizu @Shuntarooo3 あっ、医学統計は圧倒的にRがいいと思います。

Pythonだと信頼区間ひとつ求めるのも一苦労です（Bootstrap除く）。

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posted at 11:14:02

#統計 Fisher検定は、例えば標本の分割表が

1 2
5 0

のとき、「白い玉3個と黒い玉5個のうち、6個の内訳が白1黒5になった(偏った)」というように想定して、標本の白い玉3個と黒い玉5個を6個と2個に分ける方法を動かして偏りの度合いを評価する方法です。続く

タグ：統計

posted at 11:39:38

#統計 Fisher検定は、得られた標本内でシャッフルしたときの確率計算をしてみて実際に得られたデータの偏りの度合いを確率的に評価する方法。

この方法では、得られた標本の内訳が運悪く偏っていると、正しく偏りの度合いを評価できません。

この意味でFisher検定のP値は決して正確ではない。

タグ：統計

posted at 11:39:43

#統計 Fisher検定は、帰無仮説を仮定した仮想的な母集団での真の値を標本内での確率計算で近似する方法だと言えます。

Fisher検定は Fisher's exact test と呼ばれるのですが、決して exact (正確)ではなく、近似的な検定方法に過ぎないわけです。

タグ：統計

posted at 11:39:44

非公開

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posted at xx:xx:xx

#統計分割表の独立性検定では、独立性の帰無仮説を満たすモデル(4 Poissons, multinomial, 2 binomials)のパラメーターが一意に決まりません。

サンプルだけから計算できる統計量で、帰無仮説を満たすパラメーターの値によらずに偏りの大きさを正確に測れるものは見つかっていない。

タグ：統計

posted at 11:47:58

#統計だから、文字通りの意味で正確な検定法はない。

Fisher検定であろうが、その後提案された「exact test」の名が付けられたどの検定であろうが、本当に正確な分割表の独立性検定は存在しない。

どれも近似。

近似では精度の大小が重要。

タグ：統計

posted at 11:48:04

#統計別の種類の近似として、χ²検定があります。

分割表の独立性のχ²検定は、4 Poissons, multinomial, 2 binomials のどれであっても、帰無仮説を満たすパラメーターの値が不明のままでも、漸近的に正確になる統計量を使う検定です。

タグ：統計

posted at 11:50:55

#統計私の計算によれば、χ²検定による近似の方がFisher検定による近似よりも圧倒的に誤差が小さい場合が多い。同様の計算は何十年も前から知られている。

それにも関わらず、Fisher検定およびその良い近似になっているYates補正版χ²検定が擁護される理由を知りたくて色々調べているわけです。

タグ：統計

posted at 11:53:38

@triwave33 頻繁にJulia ,Python間を細かくやり取りしてで速度が要請される物は厳しいかもですねー．どっちかの言語で書いたまとまったコードを呼び出すというシチュエーションではいいとおもいます．

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posted at 11:58:12

(´・∀・｀) pic.twitter.com/qL7ddY0Xgw

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posted at 12:03:05

#統計決定的だと感じたこと。Yates補正のYatesさんの1984年の論文を見たら、Yatesさんは、独立性のχ²検定もまたFisher検定と同様に縦横の合計を固定しなければ意味を持たない検定(conditional test)だと誤解していた！！！

これは致命的。言い訳不可能。

mathfaculty.fullerton.edu/sbehseta/Yates... pic.twitter.com/746LqZZMmV

タグ：統計

posted at 12:04:13

#統計独立性のχ²検定が縦横の合計を全て固定しないと意味を持たない検定だと誤解しているならば、縦横の合計を固定しない現実的な場合においてχ²検定とFisher検定を比較しても、χ²検定を無意味な場合に使っているから意味がない、と誤解するのは当然で、実際にYatesさんはそう誤解していた。

タグ：統計

posted at 12:10:00

ゆうきまさみ @masyuuki

自分でも宣伝。『機動警察パトレイバー』愛蔵版、発売されました。おそらくこれが作者生存中最後の『パトレイバー』単行本になります(笑)。値段が若干お高いですが、函入り造本、カラーページも復刻されておりますので、お財布にゆとりがありましたら、是非お手に取っていただけると幸いです。 pic.twitter.com/hTIykV4LFI

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posted at 12:10:23

#統計コンピューターが現在ほど気楽に使えなかった何十年も前から、Fisher検定(およびその良い近似のYates補正版のχ²検定)のP値が無用に高くなりすぎるという事実(これは単なる離散性の問題ではない)が論文として発表されていたのに、それらを無視できるとYatesさん的が信じられた理由はそれ。

タグ：統計

posted at 12:17:26

#統計 Fisher検定やYates補正を擁護したい人達にとっては、それらが縦横の合計を固定しない場合の誤差がχ²検定よりひどく大きいという計算結果を無視できる理由が必要。

Yatesさんが1984年の論文で挙げた理由は「χ²検定でも縦横の合計の固定が必要」という致命的な誤解だった。

激痛が走りそうな誤解

タグ：統計

posted at 12:23:45

#統計 Yatesさんの1984年の論文のpdf

mathfaculty.fullerton.edu/sbehseta/Yates...

には他の専門家たちによるコメントも収録されており、私が指摘したYatesさんの致命的な誤解もしっかり指摘されています。 pic.twitter.com/VHaSvPsKAA

タグ：統計

posted at 12:38:29

#統計 Yatesさんの1984年の論文によって、Yatesさんの致命的な誤解が公になり、その結果としてYates補正の評判が落ちていれば納得できるのですが、現実の現代のR言語における独立性のχ²検定の函数では、ユーザーが指定しないと自動的にYates補正が使われるようになっています！www

タグ：統計

posted at 12:43:56

#統計あまりにも謎な歴史。R言語のユーザー層は統計学ユーザー達の中では理解度の平均的レベルが高いものと推測されます。それにも関わらず、独立性のχ²検定の函数chisq.testではcorrect=FALSEと指定しなければ勝手にYates補正が入ってP値の値が特に小サンプルの場合に不正確に跳ね上がる。

タグ：統計

posted at 12:49:28

松崎いたる・板橋区 @itallmatuzaki

#統計 Yatesさんの1984年の論文のpdfの外でその論文がどのように評価されているか？その例↓

people.stat.sc.edu/Hitchcock/yate...
Yates and Contingency Tables: 75 Years Later
David B. Hitchcock
2009

2009年の段階でYatesさんに対する致命的な誤解の指摘のダメージは皆無だったようです。 pic.twitter.com/I5Xtsf3MIw

タグ：統計

posted at 13:06:59

悪質なデマを飛ばしていたのは森ゆうこ議員です。
「デマとはもう付き合いたくない」というなら、自分のデマをしっかり反省すべきです。 twitter.com/itallmatuzaki/...

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posted at 13:43:26

積分定数 @sekibunnteisuu

#即位パレード

天皇制打倒！　即位パレード粉砕！

「掛け算の順序」粉砕！　
入試改革＝入試改悪粉砕！

タグ：即位パレード

posted at 13:55:23

#統計分割表

1 2
5 0

の独立性検定において、想定する可能な分割表の種類の個数は、Fisher検定が前提にする縦横の合計を全て固定する超幾何分布の場合にはたったの3個ですが、

横の合計3,5のみを固定する場合→24個
全合計8のみを固定する場合→165個
制限無し→∞個

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:02:34

Yet Another Python implementation

gist.github.com/terasakisatosh...

Cc: @physics303 @genkuroki pic.twitter.com/IKRBhZMF3j

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posted at 14:06:27

#統計 Fisher検定と他の比較では、例えば、

3

と

24
165
∞

の違いを比較する必要があるわけです。これは大きな違い。

Fisher検定に関する過去の論争を読むと、この大きな違いを無視して、Fisher検定のP値がひどく大きくなることを離散的検定一般の問題だと言い張るひどい議論をよく見る。

タグ：統計

posted at 14:10:07

@physics303 @genkuroki 慣れの問題もあってPythonの方はすぐ実装できたし generator の実装もスマートにできるけれど，それ以外のことで実装上発生する問題を回避する方法はJuliaの方がやりやすい．

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posted at 14:14:16

#統計そのような論外にひどい議論が出て来る理由を私は全く理解できなかったのですが、Yatesさんの1984年の論文を見ると、χ²検定においても縦横の合計を全て固定する必要がある(上の例ではχ²検定もFisher検定と同様に3個しか可能な場合がないと考える必要がある)と誤解していたので、色々察した。

タグ：統計

posted at 14:14:27

@physics303 @genkuroki そしてそろそろ，元実装で参考にした自然言語で書かれている Referenceが何だろうかが気になってきた(Qiita楽しみにしてるでkyu!!)

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posted at 14:15:13

#統計歴史的にひどく誤解している側の権威・権力が強い状況では、どんなに誤解していても、その誤解をはっきり指摘されても、ノーダメージで切り抜けられて、R言語のような現代的道具にさえ、そのまま誤解に基いた補正をデフォルトでオンにする仕様を普及させることができるわけです。

タグ：統計

posted at 14:19:43

@kankichi57301 @kankichi57301

記述式にして、導出の出発点をオイラーの公式（複素関数）にしたらよ～採点できるのか心配 twitter.com/kale_aojiru/st...

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posted at 14:26:07

@physics303 @genkuroki JuliaとPythonの自分のスクリプトを同時に走らせてるけれどJuliaは起動のオーバヘッドのハンデがあっても最終的にJuliaが勝つ

タグ：

posted at 14:28:37

@physics303 @genkuroki depth=6 での終了目安時間（ETA)にご注目 pic.twitter.com/FpkYWr2EcS

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posted at 14:33:46

左がJuliaで右がPythonね twitter.com/MathSorcerer/s...

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posted at 14:36:34

#統計誤りが書いてある本の例

粕谷英一著『生物学を学ぶ人のための統計の話～きみにも出せる有意差～』文一総合出版1998

実際には、縦横の合計を固定しない現実的な想定においては、Fisher検定による近似の誤差はχ²検定よりも非常に大きくなる傾向があります。 pic.twitter.com/oNwO8qkr4V

タグ：統計

posted at 14:38:43

#統計分割表の独立性検定で使うχ²分布の自由度については、Fisher-Pearson論争が有名で、Fisherの1922年の論文は無料で読める。

Fisherさんは「縦横の合計を全て固定する」という正しい答えは出るが理屈的には間違っている議論で正しい自由度を求めてしまっています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:47:41

最初は離されるんだけど、追い抜かす瞬間好き twitter.com/mathsorcerer/s...

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posted at 14:54:19

ネメシスの悪事を記録するkiriナントカ @kiri_7771

@triwave33 めっちゃわかります(笑)

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posted at 14:55:18

岩上安身のデマ「（常磐道開通を受けて）車両を通じて汚染が列島中にじわじわと拡散」 - Togetter togetter.com/li/634404 @togetter_jpさんから

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posted at 15:05:19

maxdepth=5 でのギリギリの戦いをご覧ください． pic.twitter.com/ijV15RgrLE

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posted at 15:33:22

本当はPythonだけ，Juilaだけで動かすとか JuliaはREPL立ち上げて動くこと前提としてるので立ち上げた段階から始めるべきなどはありまふがエンタメ要素としては楽しかった

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posted at 15:38:02

yudai.jl @physics303

@MathSorcerer Julia 噂通り早いですね。

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posted at 15:43:23

Nobu Kagiyama@Heart @KagiyamaNobu

@atmizu @mph_for_doctors @Shuntarooo3 やっぱ基本医学統計はまだ全然Rのが楽と思います。tidyverse神がいるし。
ただしRはpythonに、pythonはRに似た処理ができるパッケージがどんどん増えているので、違いは小さくなってきていると聞きますー。

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posted at 15:43:36

@MathSorcerer 盛りあげ上手w

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posted at 15:44:48

Nobu Kagiyama@Heart @KagiyamaNobu

@atmizu @mph_for_doctors @Shuntarooo3 なんかデータはありましたが、明らかに医学統計ではR増えてますしね。一流紙も含めて。

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posted at 15:44:52

@physics303 ターゲットにする分野にもよると思います．(画像処理系などはまだまだやるべきことが多い)

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posted at 15:45:01

@triwave33 懺悔するとレコーディング中「あ，Julia負けるな・・・」って思ってました．

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posted at 15:45:50

@MathSorcerer んじゃ調整なしなんですね、さすが！

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posted at 15:57:40

@triwave33 一発勝負でしたー

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posted at 15:58:58

yudai.jl @physics303

@MathSorcerer @genkuroki ありがとうございます。Apollonian gasket の円の数が不正問題をどうにかしてから、他のいくつかのフラクタルの実装とまとめて記事を書こうと思います。

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posted at 16:28:29

お月様 pic.twitter.com/ycasVRtzIU

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posted at 16:32:57

numpy.random.choice
(ある確率分布:weight に従って、keyを選択する)

をJuliaで実現するには、StatsBaseのsampleを使用すれば良い

#Julialang pic.twitter.com/wbZTQV2s4c

タグ： Julialang

posted at 16:48:27

nitro15 @nitro155

囲碁、挑戦者の上野勝ち２勝１敗女流本因坊第３局｜全国・海外のニュース｜徳島新聞 - 徳島新聞 ift.tt/2NofHB1

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posted at 17:55:10

Sachi @sasakure89a

電気回路の問題を関数電卓と紙でやるのがめんどくなってJupyter NotebookとJuliaで解き始めた今日この頃.

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posted at 17:56:30

宋美玄 @mihyonsong

良記事。記事の最後にあるように、今後は医療や健康に関する情報発信には極力慎重になっていただきたい。批判や火消しはやる方も気分の良いものではないので。批判を受けて頑なに拒絶するのではなく、耳を傾けられるよ... #NewsPicks npx.me/pdkT/TsvK?from...

タグ： NewsPicks

posted at 17:59:26

森ゆうこさん曰く【下村文部科学大臣も御関心のあるナノ純銀によるセシウム低減技術があります。～まずは、しかるべき機関に実情を調査研究させるべきと考えますが、下村大臣、いかがですか。】

ニセ科学に御関心のある文科大臣にニセ科学研究推進を勧めてた！地獄だな😱

twitter.com/itallmatuzaki/...

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posted at 18:30:08

ニセ科学系の元文科大臣の議員は国会から消えれば良いと思う。

大臣にニセ科学推進を勧める野党議員にも国会から消えてもらいたい。

野党側が与党側のニセ科学推進の動きを徹底殲滅しようとするのではなく、一緒に推進側に回ってしまう地獄。

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posted at 18:38:20

TaKu @takusansu

私の比に関する主張はこれだけです。
複数の数の関係を a:b のように記述出来る。
a と b は対等な関係。
同じ関係のものを a:b＝c:d のように等号で結べる。

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posted at 18:49:22

TaKu @takusansu

掲示板の内容より。
【①比の比例式を区別しましょう】
「比と比例式を区別しましょう」の記載ミスですよね。

a:b は比である。
a:b＝c:d としても、a:b の部分に着目すれば比である。(比と比例式を分離するような物言いには？？？ですね)
比例式は、比を等号で結んだだけものではないのですか？

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posted at 18:49:22

ozu99 @Ozu99Gmai

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

ついに我が家にも掛け算の順序問題がやってきた。なんでバツにしたか子どもに説明ないみたいだが。 pic.twitter.com/B8A79WMMlv

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posted at 19:18:48

岩上安身はこのデマの責任を取ったのか？反省・謝罪をしたのか？ジャーナリストとしてはとっくに終わってるよね twitter.com/kiri_7771/stat...

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posted at 19:31:19

#Jupyter

iPadOS上のChromeから、自宅Jupyterサーバーにアクセスして、Jupyter notebookでも、JupyterLabでも日本語を入力できることを確認できました。

これは結構でかい改善。

JupyterLabでディレクトリの移動もできるようになっていました。

自宅Jupyterサーバー+ZeroTier環境は結構お勧め。 pic.twitter.com/YYnHnzN4vt

タグ： Jupyter

posted at 19:36:10

タグ： Jupyter

posted at 19:38:19

#Jupyter #ZeroTier 関連

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Jupyter ZeroTier

posted at 19:39:07

前田陽平 @ent_univ_

必見。「ニセ医療を提供している医師の医師免許はなぜ安泰なのか」と思います。
自由診療について一切の規制がないことは大きな問題。
ニセ医療で一番悪いのは医師です。間違いない。仕組みとして規制するべき。
残念ながら、すぐには仕組みが変わらないから患者さんに警鐘を鳴らしているわけです。 twitter.com/nonbeepanda/st...

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posted at 19:43:26

#Jupyter #ZeroTier

Jupyter notebook + Nbextensions: Live Markdown Preview

の組み合わせは、LaTeX方式の数式のリアルタイムプレビューが可能なmarkdown編集環境としても結構便利です。ただし重くなるので20ページ程度が限度だと思って使った方が良いです。

数式が必要な人は結構いるはず。

タグ： Jupyter ZeroTier

posted at 19:46:36

#Jupyter

さらにRISEも追加すれば、Jupyter notebookでそのままプレゼン可能です。スクショはiPad上のChrome pic.twitter.com/uMKz0cPWrF

タグ： Jupyter

posted at 20:24:10

まつーらとしお @yearman

こういう文章が公刊されていますが，これよりもっと細かなこと，ですよね＞2002年センター試験問題（数学）はこうして作問された www.jikkyo.co.jp/download/detai... twitter.com/H_YOSHIDA_1973...

タグ：

posted at 20:36:25

#Jupyter

Jupyter notebook + Nbextensions: Gist-it

を使えばノートブックをワンボタンでGitHub Gistで公開できます。 pic.twitter.com/jSB9KAFeeF

タグ： Jupyter

posted at 20:38:35

#Jupyter さらに、ノートブックを公開したURLを

nbviewer.jupyter.org

に貼り付けることによって、ノートブックをきれいに整形して閲覧でき、さらにそのノートブックがRISEでプレゼンできるようになっていれば、それでプレゼンすることも可能になります。 pic.twitter.com/9KOXBk1PYe

タグ： Jupyter

posted at 20:42:04

YOSHIDA Hiroshi 吉田寛 @H_YOSHIDA_1973

#Jupyter #ZeroTier

以上の作業はすべてお布団の上で寝転んだ状態でiPadから行ないました。

タグ： Jupyter ZeroTier

posted at 20:45:11

こんなのがあるんですね。作問委員の体験記です。私の感覚ではこれは「書き過ぎ」のような気がしますが（笑）せっかく公開されているものなので、周知・拡散させていただきましょう。/「2002年センター試験問題（数学）はこうして作問された」佐藤恒雄『数学資料』48号 www.jikkyo.co.jp/download/detai... twitter.com/yearman/status...

タグ：

posted at 20:47:31

続き ↓

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 21:08:28