月: 2016年7月

　IEEE Spectrumで，12の統計値を総合したコンピュータ言語の使用頻度ランキングが紹介されていました。

Top programming languages 2016 includes @MATLAB at #12, Fortran at #28, @JuliaLang at #33 https://t.co/8gNLe0VfF5 pic.twitter.com/614usdWu31

— Nick Higham (@nhigham) 2016年7月28日

　インタラクティブなグラフはこちらにあります。Webアプリケーション，モバイル環境，エンタープライズ（いわゆる普通のPC上の開発環境も含む），組み込み系の４つのカテゴリ別のグラフが取れます。備忘録がてら，ここに貼り込んでおきますね。Pythonの伸びが凄いのが分かります。

• 総合
  
• Webアプリケーション
  
• モバイル環境
  　
• エンタープライズ開発環境
  
• 組み込み系
  

　このグラフ，お仕事系，オープンソース系等のジャンルごとの指標やトレンド（伸び率）での比較もできる優れものです。大いに活用しましょう。マネしましょう。

　機械学習に限らず，全世界的にはPython言語の使用が普通になりつつあります。私の興味は科学技術計算なので，SciPy，NumPyといったPythonパッケージの利用をしたいと考えています。Pythonをインストールしたら，setuptools, pipも入れ，しかる後に様々なパッケージ類をpipコマンドでインストールしていくという手順になるようです。

　特に簡単なSciPyのチュートリアルとして，SciPy Lecture Notesというものがあり(ミラー)，その日本語訳もCreative Commonsライセンスで公開されています。まずはこの辺から勉強がてら，触ってみるのが良さそうです。最後は機械学習用のPythonパッケージであるscikit-learnや画像処理用のscikit-imageの解説も載っています。

　夏休みの勉強用に一読をお勧めします。

　Google Chart APIを活用すると，いろいろなグラフが書けるようです。グラフだけでなく，QRコードの表示も可能なんだそうで，例えば本研究室のトップページは

https://chart.googleapis.com/chart?cht=qr&chs=128×128&chl=http://cs-tklab.na-inet.jp/

となります。なるほどねぇ。

　本年度もオープンキャンパス全日程（7/31(日), 8/21(日), 9/11(日))，研究実験棟５階・５２６実験室右奥スペースにて，卒研生が開発中の独自Webアプリの紹介を行います。是非ご来場の上，卒研生の前期の成果をご覧下さい。

[ ポスターPDF ]