AngularJSのチュートリアルをやって、日本語リファレンスを読んでいた。

@tomofエライ！

あとはtodoサンプルコードでも読んだら、なんか作ってみる。

Learn to build an application using Angular.jsというのもあって結構力入れてるなぁと思った。

85手目の5三香を玉で取ったときに「あ、詰んだかな」と詰みの形が浮かんだ。

HUNTER×HUNTER モノクロ版 32 (ジャンプコミックスDIGITAL)
冨樫義博
集英社 / ?円 ( 2013-04-04 )

社内ニートなので、玉引きこもりの穴熊は同族嫌悪だったが最近仲良くしている

でも穴熊やっちゃうと受けの意識が弱くなるので、これでいいのかなぁと思わないこともない。

この本はわかりやすくてオススメですね。

よくわかる振り飛車穴熊 (マイナビ将棋BOOKS)
佐藤 和俊
マイナビ / ?円 ( 2011-05-25 )

確かに荒い将棋になりますな。

金打てば詰む状態で脱出口を開けてたけど桂馬取れるの確実だったので。

角道を止めない四間飛車で頑張る☆

逆転のメカニズム (マイナビ将棋BOOKS)
山崎 隆之
マイナビ / 1620円 ( 2013-01-23 )

ジェネリックとかバイオシミラーとか増えているってのはまぁそういうことなんだよなぁと色々考えてしまう。

あとは、僕がこの業界にはいった時は自社でHTSとか化合物ライブラリとか抱えるべきものだったけど、今じゃ会社でライブラリ交換したりアカデミアで出来る仕事になっちゃっているしなぁ。合成だって外部リソース使うのが当たり前になっちゃってるしなぁ。

10年後どうなってるんだろう？

薬づくりの未来 危機を打破するR&Dモデル
タマス・バートファイ/グラハム・V・リース
日経BP社 / 6480円 ( 2014-03-20 )

• 【第0章】はじめに
• 【第1章】危機に陥っているビッグファーマからなぜ新薬が生まれているのか
• 【第2章】増大する医薬品需要
• 【第3章】医薬品は進化している~過去の画期的新薬~
• 【第4章】どの疾患を治療したいのか
• 【第5章】治療領域~将来の戦略的重要疾患は何か~
• 【第6章】ブロックバスター薬とジェネリック薬
• 【第7章】製薬産業はなぜ特別なのか
• 【第8章】個別化医療のための診断技法
• 【第9章】個別化医療
• 【第10章】薬価の妥当性
• 【第11章】2025年までの薬づくりのモデルを考える
• 【第12章】2010年から2025年における薬の開発モデル

来週末vue.jsのもくもく会が静岡であるのねと、vue.jsの調べ物をしていたはずがいつの間にかAngularJSのサンプルコードを読んだりしていたｗ

また、仕事の関係でちょっとFullCalendarを扱う案件を手がけようとしていて、立派なスパゲッティ職人になろうか悩んでいた(jQuery的に)となっていたという事情もあり、おもむろに「FullCalendar AngularJS」でググったらUI Calendarを発見したので、明日からスパゲッティ職の内定は辞退してAngular使いを目指すことになりました。

AngularJSアプリケーション開発ガイド
Brad Green
オライリージャパン / 2592円 ( 2014-04-18 )

キユーピー あえるパスタソース6種 [カルボナーラ1袋(2食入)、たらこ1袋(2食入)、ミートソース フォン・ド・ヴォー1袋(2食入)、バジル1袋(2食入)、ツナマヨ1袋(2食入)、きのこの醤油バター1袋(2食入)]

キユーピー / 1459円 ( 2013-07-20 )

翻弄された。

仕事でも発注作業で翻弄されたし、そんな感じの1日であった。

これからの角換わり腰掛け銀
吉田 正和
マイナビ / ?円 ( 2014-01-16 )

train_test_splitっていうメソッドが便利。これでテストデータと訓練データを分けてくれる。

SVC with linear kernelでちょっと検定

>>> import numpy as np
>>> from sklearn import cross_validation
>>> from sklearn import datasets
>>> from sklearn import svm
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(
...     iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0)
>>> X_train.shape, y_train.shape
((90, 4), (90,))
>>> X_test.shape, y_test.shape
((60, 4), (60,))
>>> clf = svm.SVC(kernel='linear').fit(X_train, y_train)
>>> clf.score(X_test, y_test)
0.96666666666666667

Learning Scikit-Learn: Machine Learning in Python: Experience the Benefits of Machine Learning Techniques by Applying Them to Read-World Problems Using Python and the Open S
Raul Garreta
Packt Publishing / 3296円 ( 2013-11-25 )

将棋ウォーズ楽しいです。

というわけで、指しやすいタブレットがオススメです。

ASUS Nexus 7 (2012) TABLET / ブラウン ( Android 4.1 / 7inch / NVIDIA Tegra3 / 1G / 32G / BT3 ) NEXUS7-32G

Asustek / 14455円 ( 2013-09-20 )

それから、飲んだら長考するな、長考するなら飲むなということで、飲んだときは10分切れ負けはやらないんですが、最近飲んだ時に3分切れ負けと10秒将棋がたまらなく楽しいことに気づいてちょっと酒量が増え気味なのが最近の悩みｗ

将棋ばかりやっていて、このくらいしか読んでないｗ

逃亡くそたわけ (講談社文庫)
絲山秋子
講談社 / ?円 ( 2012-12-17 )

ちょっと作業したのでついでにドキュメントも更新して0.3.4にした。

ATC分類でレベル1がAつまり消化管と代謝作用の分子を探してみる。

::: python
>>> from pychembldb import *
>>> for c in chembldb.query(AtcClassification).filter_by(level1="A"):
...   for mol in c.molecules:
...     print mol.pref_name
... 
SODIUM FLUORIDE
SODIUM MONOFLUOROPHOSPHATE
OLAFLUR
SODIUM FLUORIDE
HYDROGEN PEROXIDE
CHLORHEXIDINE
AMPHOTERICIN B

ATC分類と認証日を表示させる

>>> for p in chembldb.query(Product).limit(10):
...   for m in p.molecules:
...     for c in m.atc_classifications:
...       print m.pref_name, p.approval_date, c.level1
... 
SULFAPYRIDINE 1982-01-01 J
HEPARIN SODIUM 1982-01-01 C
HEPARIN SODIUM 1982-01-01 C
HEPARIN SODIUM 1982-01-01 B
HEPARIN SODIUM 1982-01-01 B
HEPARIN SODIUM 1982-01-01 S