- 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) |