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import sys;w=lambda x:sys.stdout.write(x); [i if (i % 3 != 0 or w("Fizz") or 1) and (i % 5 != 0 or w("Buzz") or 1) and (i%3==0 or i%5==0 or w(str(i)) or 1) and w("\n") else i for i in range(1,101)]

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fb(101).
fb(N) :-
    N mod 15 =:= 0, write('fizzbuzz'), fb2(N).
fb(N) :-
    N mod 3 =:= 0, write('fizz'), fb2(N).
fb(N) :-
    N mod 5 =:= 0, write('buzz'), fb2(N).
fb(N) :-
    write(N), fb2(N).
fb2(N) :-

showyou

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
import re

def li(id):
    f = urllib.urlopen("http://togetter.com/li/"+id)
    html = f.read().decode("utf-8", "replace")

showyou

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def p(str):
    #print str
    pass


def readline():
    import sys
    f = open(sys.argv[1])

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星空のメモリア考察

本編は普通って感じだったがEternal Heartやったらすごくお気に入りになった。多分夢アフターが人生(CLANNAD AfterStory)だからだと思うんだけど。


いっこ気になったので考察書いてみる。

・別のルートの結果(メアアフター含む)が夢アフターに平然と出てくるのはなぜか
ぶっちゃけ一番まともな解は「そこまで細かくシナリオライターが考えてない」って事なんだろうけど、もうちょっと違った視点で見てみる。

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import time

def bench(func):
    loop = 3
    tim = [] * loop

    for i in range(loop):
        start = time.time()
        func()
        tim.append( time.time() - start )

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Tracking Latent Dynamics
    潜在的構造変化検出の情報論的学習理論
    潜在情報の例：unixのコマンドログ
    　潜在変数(クラスタ)：メール、プログラム作成、情報漏えい
      データ：cp, bash, make ...

    潜在情報の確率モデル
    P(X) = shigma_k=1 P(X|Z)P_k(Z)

    Latent Dynamicsの数学モデル

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Jun 20 15:43:36 a /etc/init.d/mysql[5843]: 0 processes alive and '/usr/bin/mysqladmin --defaults-file=/etc/mysql/debian.cnf ping' resulted in
Jun 20 15:43:36 a /etc/init.d/mysql[5843]: #007/usr/bin/mysqladmin: connect to server at 'localhost' failed
Jun 20 15:43:36 a /etc/init.d/mysql[5843]: error: 'Can't connect to local MySQL server through socket '/var/run/mysqld/mysqld.sock' (2)'
Jun 20 15:43:36 a /etc/init.d/mysql[5843]: Check that mysqld is running and that the socket: '/var/run/mysqld/mysqld.sock' exists!
Jun 20 15:43:36 a /etc/init.d/mysql[5843]:

showyou

#! -*- coding:utf-8 -*-
import random
import numpy as np


def p(str):
    print str
    pass

showyou

import numpy as np
from pylab import plot


x = []

for i in xrange(100):
    x.append(np.random.multivariate_normal( [1, 1], [[ 2, 0],[0, 1]]))

xx = zip(*x)