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ピボット 消去に使われる行のうち、最初の零ではない係数

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I = eye(n);       // N x Nの単位行列を定義
R = rref([A I]);  // 拡大行列 [A I]の消去
X = R(:,n+1:n+n); // Rの右N行からAの逆行列を取り出す

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Run with handy-spanner

$ git clone [email protected]:gcpug/handy-spanner.git
$ docker build -t handy-spanner handy-spanner
$ docker run --rm -it -p 9999:9999 handy-spanner
$ go build -o  clound_spanner_practice  clound_spanner_practice.go

$ SPANNER_EMULATOR_HOST=localhost:9999 ./ clound_spanner_practice

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レシートを自動仕訳する技術

レシートの写真を取って、レシート画像からどうやれば下記の項目を自動で抽出できるだろうか？

• 支払先
• 支払日
• 勘定科目
• 金額

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バージョニングされたアーカイブからのインストールからダウンロードして、アーカイブを解凍。

$ cd ~/Downloads
$ tar zxvf google-cloud-sdk-206.0.0-linux-x86_64.tar.gz
$ mv google-cloud-sdk ~/.local/src/.
$ cd ~/.local/src/google-cloud-sdk
$ ./install.sh
$ ./bin/gcloud init

コンフィグファイルは~/.config/gcloud/configurations/config_defaultに生成されている。

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import linear_model

from sklearn.model_selection import train_test_split


def outlier_iqr(df):
    q1 = df.describe().loc['25%']

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# -*- coding: utf-8 -*-

NOT_FOUND = -1


class Trie(object):

    def __init__(self):
        self.base = []
        self.check = []

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# -*- coding: utf-8 -*-

import re
import urllib2
import numpy


def newton(X, y, initial_theta, num_iters=1500):
    m = X.shape[0]
    theta = numpy.copy(initial_theta)

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# -*- coding: utf-8 -*-

import re
import urllib2
import random
import numpy


def _batch_indexes(indexes, batch_size):
    for i in range(0, len(indexes), batch_size):

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# -*- coding: utf-8 -*-

import re
import urllib2
import random
import numpy


def stochatic_gradient_descent(X, y, initial_theta, alpha, num_iters=1500):
    u"""データセットに対して確率的勾配降下法を実行し