昨日のマストドンの活動は
トゥート : 754(+17)
フォロー : 17(0)
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バッテリーの容量ってなんでWhとmAhがあるのか。バッテリーといえば、エネルギーを貯蓄する装置なのだから、単位としては仕事を表すWhのほうが適切だと思う。
バッテリー電圧がde facto standardになってるのか？
共有結合いい感じに維持できる波長をもつ温度の主系列星
液体の水が存在できる範囲で公転する惑星
細胞内拡散の可能なサイズ感
ある程度の複雑な回路が構成できる細胞の数
→知的生命体のサイズは10～1/10ぐらいに収まらないかな(適当)
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#Worldle #286 4/6 (100%) 🙈
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⭐⭐
https://worldle.teuteuf.fr
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そういえば、ちかくは
汚水、汚水、雨水、汚水、雨水、実験排水、汚水、雨水、実験排水、ヘリウム、雨水、汚水、汚水...
って感じだった(たぶん)
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```
#!/usr/bin/python
import codecs
for i in range(0x11000):
print("{0:005X}".format(i), end='\t')
for j in range(16):
print(chr(16 * i + j).encode('utf32', errors='replace').decode('utf-32'), end=('\t'))
print('')
```
スパゲッティは長く茹でれば中華麺と同じようになる説を検証すべくちゃんこ鍋に長めに茹でた*1スパゲッティ入れてる
*1 標準7分を10分
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メイントピックからずれるけどブログもすごい(インタラクティブに試せたり全体の再生速度が指定できたり)
あと動画がManimで作られてることが一瞬でわかる
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これたぶんモデルの説明変数にdfのMeasurements型のコラムを使ってて、それを代入して計算したからMeasurements型で出てきてるな
リボンのプロット点を増やしてみた
predictionに渡すのは、もとがDataFrameだったら、DataFrameでの説明変数のコラムと同じ名前のコラムを持つDataFrameを渡せばいいみたい
さて単一の線型回帰の誤差については理解したけど、部分的に線形になってあるであろうデータに対していくつかの部分で線型回帰をした結果の集合に対して平均や分散を求めるのはどうすればいいんだ
ん、これStatsModelないしLinearMode型に対するRecipeを書けばいいのでは
もしくはStatsModelやLinearModelと元になる説明変数のdfのCompositeType
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https://beautiful.makie.org/dev/examples/generated/2d/aog/penguinsAoG/
これ回帰した結果が入ったデータを使ってる？
データ処理用のDSLだった
* を使って処理を追加していく
data * barplot * linearfit
みたいなかんじ
@edit @where func
でfuncが定義されてる場所をエディタで開けるんだ
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ん、これStatsModelないしLinearMode型に対するRecipeを書けばいいのでは
もしくはStatsModelやLinearModelと元になる説明変数のdfのCompositeType
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