- pandocはtexファイルを作るまで使用するだけ
- texファイルは自分でコンパイルする
# タイトル
世紀の大発見でした[@book-first]
;;; obsidianにあわせてwikinameの挙動を変更したい | |
(defun howm-keyword-search-create (title) | |
(let ((fn (car (remove nil (mapcar (lambda (x) | |
(if (string= | |
(file-name-nondirectory x) | |
(concat (replace-regexp-in-string "<<< " "" title) ".md")) | |
x) | |
) (mapcar #'howm-view-item-filename (howm-all-items))))))) | |
(if fn | |
(howm-page-open fn) |
// "/"で検索窓にフォーカスする | |
(() => { | |
const onKeyDown = function(e) { | |
if (e.keyCode == 191) { // 191 == "/" | |
if (location.pathname == "/YOUR_PROJECT/" || location.pathname == "/YOUR_PROJECT/search/page") { | |
if (document.activeElement != $(".form-control")[0]) { | |
e.preventDefault(); | |
$(".form-control")[0].focus(); | |
} | |
} |
;; howm-excluded-file-regexpに設定すればいい | |
(setq howm-excluded-file-regexp | |
(concat howm-excluded-file-regexp "\\|flycheck_\\|todo\\|[.]txt")) |
# Originally created by Yuta Yamamoto <https://github.com/tuki0918/alfred-scrapbox-listview> | |
file = "/tmp/#{ENV['projectId']}-scrapbox.json" | |
if !File.exist?(file) or File.mtime(file) < (Time.now - 3*3600) | |
`/usr/bin/curl -H "Cookie: connect.sid=#{ENV['token']}" -o #{file} -s "https://scrapbox.io/api/pages/#{ENV['projectId']}?limit=1000&sort=accessed"` | |
end | |
q = `echo "{query}" | /usr/local/bin/nkf -w --ic=utf8-mac` | |
q.strip! |
;; * come-fromリンクは自動リンクのための機能に限定したい | |
;; * wiki記法は単にタイトルにマッチするところにリンクしたい | |
;; * goto-linkはもっと広い検索にしたい(wiki記法との違いを出したい) | |
(defun howm-keyword-search-create (title) | |
(let* ((q (replace-regexp-in-string "<<< " "" title))) | |
(howm-keyword-search-subr (concat howm-view-title-header " " q) nil nil))) |
from sklearn.cluster import KMeans | |
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler | |
import numpy as np | |
import random | |
# メンバーの生成(50人、ランダムな属性) | |
# カテゴリカルな属性の場合は、https://gist.github.com/kdmsnr/ed71e9dbbf228b3a03cca99183484ac2 を参照する | |
members = [ | |
{"name": f"member{i}", "attributes": [random.randint(1, 10), random.randint(1, 10), random.randint(1, 10)]} | |
for i in range(50) |
from sklearn.cluster import KMeans | |
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder | |
import numpy as np | |
import random | |
# カテゴリカルな属性の値のリスト | |
genders = ["Male", "Female"] | |
blood_types = ["A", "B", "O", "AB"] | |
# メンバーの生成(50人、ランダムな属性) |