robertpainsi

Commit Message Guidelines

Short (72 chars or less) summary

More detailed explanatory text. Wrap it to 72 characters. The blank
line separating the summary from the body is critical (unless you omit
the body entirely).

Write your commit message in the imperative: "Fix bug" and not "Fixed
bug" or "Fixes bug." This convention matches up with commit messages

calebreister

--To include this file, use
--dofile('csv.lua') or require('csv')

--Function to convert a *SV file to a Lua array
--file: the name of the file to read
--delim: the delimeter (default ',')
function dataToTable(file, delim)
    --Set initial values
    if delim == nil then --allow delim to be optional
        delim = ','

jaketame

#!/usr/local/bin/python3

import logging, select, subprocess

LOG_FILE = "test.log"
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO,filename=LOG_FILE,format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

def logging_call(popenargs, **kwargs):
    process = subprocess.Popen(popenargs, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)

ncullen93

class MultiSampler(Sampler):
    """Samples elements more than once in a single pass through the data.

    This allows the number of samples per epoch to be larger than the number
    of samples itself, which can be useful for data augmentation.
    """
    def __init__(self, nb_samples, desired_samples, shuffle=False):
        self.data_samples = nb_samples
        self.desired_samples = desired_samples
        self.shuffle

halhen

# data from http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data/population-distribution-demography/geostat
# Originally seen at http://spatial.ly/2014/08/population-lines/

# So, this blew up on both Reddit and Twitter. Two bugs fixed (southern Spain was a mess,
# and some countries where missing -- measure twice, submit once, damnit), and two silly superflous lines removed after
# @hadleywickham pointed that out. Also, switched from geom_segment to geom_line.

# The result of the code below can be seen at http://imgur.com/ob8c8ph

library(tidyverse)

Mikuana

jdbc:teradata://{host::localhost}/[\?<&,user={user},password={password},database={database}>]

kmindi

compile_pdf:
  image: kmindi/latex-docker
  script:
    - latexmk -C -cd -outdir="M2" -auxdir="M2" M2/M2.tex
    - latexmk -lualatex -pdf -cd -outdir="M2" -auxdir="M2" M2/M2.tex
  artifacts:
    paths:
      - "M2/M2.pdf"
    expire_in: 1 week
  except: 

bnicenboim

# Regular expressions I've used to convert a tex file using Biblatex to apacite:

(?s)cites{([^{}]*?)}{
cites{\1,


(?s)cites{([^{}]*?)}\n{
cites{\1,

alex-senov

<script type="text/javascript" src="https://stackedit.io/libs/MathJax/MathJax.js?config=TeXAMS_HTML></script>

> Written with [StackEdit](https://stackedit.io/).


# Метрики качества ранжирования
Ранжирование --- это задача сортировки набора элементов из соображения их *релевантности*. Чаще всего релевантность понимается по отношению к какому-то объекту. Например, в задаче информационного поиска объект --- это запрос, элементы --- всевозможные документы (ссылки на них), а релевантность --- соответствие документа запросу, в задаче рекомендаций же объект  --- это пользователь, элементы --- тот или иной контент (товары, видео, музыка), а релевантность --- вероятность того, что пользователь воспользуется данным контентом.
Формально, результат алгоритма ранжирования --- это упорядоченный список элементов фиксированного размера (обозначим его K): $\{i_1, ..., i_K\}$. При проверке результатов алгоритма ранжирования среди предсказанных элементов $\{i_1, ..., i_K\}$ некоторые могут оказаться релевантными (пользовате

mesgarpour

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
import sys

__author__ = "Mohsen Mesgarpour"
__copyright__ = "Copyright 2016, https://github.com/mesgarpour"
__credits__ = ["Mohsen Mesgarpour"]