rcalsaverini

import pandas as pd
from itertools import product
from tqdm import tqdm
from pychord.analyzer import get_all_rotated_notes, notes_to_positions
from pychord.analyzer import find_quality
from pychord import Chord

COMPLEXITY_CLASSES = {
    1: ["", "m", "5"],
    2: ["7", "m7"],

rcalsaverini

import pandas
import numpy as np
import string

CHARACTERS = list(string.ascii_uppercase + string.digits)

def generate_random_label(label_size):
    return ''.join(np.random.choice(CHARACTERS, size=label_size))

def generate_random_labels(num_labels, label_size=5):

rcalsaverini

Uma classificação dos artigos do Ariel. Separei os que eu acho mais interessantes para começar a leitura em uma lista inicial, mas lá em baixo tem quase todos os dessa linha de pesquisa dele.

1. Lectures on Probability, Entropy, and Statistical Physics:

   É um resumão do método de inferência entrópica e de qual é a relação dessas coisas com Bayes e Mecânica Estatística. É o livro que eu te emprestei.

2. Entropic Dynamics I e Entropic Dynamics II:

Esses dois artigos resumem como você parte de inferência e chega em dinâmica. É o básico de como ele depois deriva leis de Newton e mecânica quântica.

rcalsaverini

Keybase proof

I hereby claim:

• I am rcalsaverini on github.
• I am rcalsaverini (https://keybase.io/rcalsaverini) on keybase.
• I have a public key ASDKgpHzRwJySS-DBZgNtUG-KvIzPzeo_TrqQWoOduQvPgo

To claim this, I am signing this object:

rcalsaverini

{-# LANGUAGE RankNTypes #-}

import Prelude hiding (Maybe, Just, Nothing, maybe)

data Maybe a = Maybe {maybe :: forall r . r -> (a -> r) -> r}

nothing = Maybe (\nothing' just' -> nothing')
just x  = Maybe (\nothing' just' -> just' x)

instance (Show a) => (Show (Maybe a)) where

rcalsaverini

{-# LANGUAGE RankNTypes #-}

import Prelude hiding ((++), length)
import Control.Applicative
import Data.Foldable

newtype List a = List {
        uncons :: forall r . (a -> List a -> r) -> r -> r
    }

rcalsaverini

Metrô + caminhada

Estação São Judas

Descendo na estação São Judas: https://goo.gl/maps/2CKSH3pDAhy

• Desça na estação São Judas da linha azul do metrô, e saia da estação para o lado par da Avenida Jabaquara (ao sair pela catraca, saia pela escada rolante à sua direita).
• Ao sair da estação siga à sua direita, no sentido bairro da Av. Jabaquara.
• Acompanhe a avenida virando à direita e passe em frente à Paróquia de São Judas Tadeu (uma igreja bem grande).
• Vire a direita na Av. Indianópolis.

rcalsaverini

if [ $(id -u) -ne 0 ]; then
  echo "This script must be run as root";
  exit 1;
fi

gsettings set org.gnome.system.proxy mode 'none' ;

grep PATH /etc/environment > lol.t;
cat lol.t > /etc/environment;

rcalsaverini

# coding=utf-8
from flask import Flask
from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/test.db'
# app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = {
#     'users':        'mysqldb://localhost/users',
#     'appmeta':      'sqlite:////path/to/appmeta.db'
# }

rcalsaverini

import redis
import functools
from collections import namedtuple

# TODO:
#  - better to implement lua methods as descriptors?
#  - get lua code from *.lua files


class BaseEvaluator(object):