マイクロソフト、「Excel REST API for Office 365」正式リリース。保存されたExcelのワークシートにAPIでアクセス可能 多くの企業で活用されているExcel。営業部門が各営業担当の進捗状況から売上げを予測するExcelシートを作成していたり、経理部門が経費の配賦をExcelのワークシートで管理してる、などという例も少なくないでしょう。 一般的にこうしたExcelで作り込まれた社内のアプリケーションを既存の業務アプリケーションに組み込むためには、いちどExcelで作り込まれたアプリケーションを解析し、あらためてプログラミング言語で組み立て直す必要がありました。 マイクロソフトが正式にリリースした「Excel REST API for Office 365」を用いると、OneDrive（補足：使えるのはOneDrive for Business）に保存したExce

若い人たちの間でいったい何が起こっているのだろう。そう思ったのが、そもそものきっかけだった。個人的に参加していた初心者向けのプログラミング勉強会で「地方でやっていた営業の仕事を辞めて、プログラマになりたいと思って上京した。そのためにTECH::CAMPに通っている」と話す若い人に出会ったのだ。しかも一人だけでなく、立て続けに何人も。TECH::CAMPは短期集中型のプログラミング教育サービスである。どうも「プログラミングを習得して人生を変えたい」という空気が若い人たちの間にあるらしい。 そこで、同サービスを作った真子就有氏にインタビューし、ITproに記事を掲載した（インタビュー＆トーク ほとんどの人は300時間でプログラミングを習得できる、カギは「質問できる人が近くにいるか」）。真子氏はインタビューの中でTECH::CAMPを「プログラミング界のライザップ」になぞらえた。ライザップで強制

Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン

詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま

私は夏休みの宿題のやり方を教えてもらったことがありません。約2ヶ月という限られた時間で、どういう風に消化していくと良いのかを学習したことがなかったのです。 夏の終わりに24時間テレビが放送されますが、あれを見ながら、答えをチラ見し、綺麗なドリル(*1)を1冊消化するのは忘れられない子供の頃の思い出です。 この経験はソフトウェア開発にも似ていて、開発の手法を知らなければ、良い結果を生むのは難しいのです。不幸なことに、夏休みの宿題のように明確に何をやるべきなのか、明確では無いのです。 夏休みの苦い思い出と、ウォーターフォールっぽい大失敗プロジェクトの経験をいくつか得た上で、アジャイルソフトウェア開発を学ぶことによって、ソフトウェアのつくりかたを学びました。 これは、中小のSIerでも、イケてるWEBサービスを提供している会社でも教えてくれたことではありませんでした。そう、夏休みの宿題のやり方を

iPhoneアプリから自己証明書の https サーバーに接続しようと思った場合、どうするのがいいでしょう。 普通に Objective-C の NSURLConnection を使用すると証明書の検証エラーになってしまいます。少し検索すると非公開APIを使用して回避する方法もあるようです。(NSURLConnection +setAllowsAnyHTTPSCertificate:forHost) Cocoa アプリだとこの方法で良いかもしれません。しかし iPhone では審査ではじかれること請け合いです。と言うかはじかれました。 そこで libcurl をつかって C の世界で HTTP 接続をしてしまえばリジェクトしようがないだろうということでやってみたときの記録です。 前提 以後の作業はすべて iPhone SDK をインストールした OSX 上で行っています。 openssl

こんにちは、ブログ担当の坪田です。 今回は、先日公開したlivedoor Blogアプリを事例として、iPhoneアプリ公開までの流れと必要な情報について書きたいと思います。 ■iPhoneアプリを作るために用意するもの 1,Mac OSX 10.5.5以降を搭載したMac本体 iPhoneアプリはWindowsPCでは開発できません。 iPhoneを作るうえで必要なソフトウェアはAppleから無料で提供されています。 2,Appleのアカウント Apple storeから無料で取得できます。 URL：http://store.apple.com/jp 3,iPhone Developer Programへの登録とライセンスの購入 ライセンスは「スタンダード 10,800円」「エンタープライズ 33,800円」と2種類ありますが、自社向けの業務用アプリケーションを開発する場合でなければ、ス

DB設計の神ツール「ERMaster」なら、ここまでできる：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（11）（1/3 ページ） 無料のEclipseプラグイン「ERMaster」とは データベースのテーブル設計を行うときに皆さんは、どのようにしているでしょうか？ いくつかの無料で利用できるツールが提供されているので、筆者はそれらを利用していましたが、最近「ERMaster」と呼ばれるEclipseプラグインの存在を知りました。 ERMasterは、ほかのツールに比べ、直感的で分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）に、カスタマイズ可能な、Excelで出力できるテーブル定義書、辞書機能など痒いところに手が届くERモデリングのツールです。本稿では、このERMasterについてご紹介します。 ERMasterの主な特徴、8つ ERMasterには、主に次のような特徴があります。 【1】直感的で使いや

こんにちは。サイフをなくしてヘコんでいる松田です。 今回はトレイン・トレインで使用することになった、入力補完ライブラリ「jquery.suggest」を使ってみたいと思います。 入力補完機能とは、テキストフィールドにある程度文字を入力すると、その文字が含まれた単語のリストを表示してくれるという機能です。サジェスト機能とも呼ばれます。 Googleサジェストを使ってみればどんなものか分かると思います。 「javascript suggest」などで検索してみると、 ・suggest.js ・AjaxAutoSuggest ・jquery.suggest などなど、いくつか候補が出てきます。 この中から選別したわけですが、suggest.jsはサーバーと通信を行わなずに、最初に読み込んだリストから取り出すだけなのでダメ、AjaxAutoSuggestはデザインが凝り過ぎでトレイントレインの雰囲

超高速フレームワーク「Click」わずかな学習ですぐに実用に使えるWebアプリケーションフレームワーク「Click」を覚えて高速開発に挑戦しましょう。 Clickとは？ Webアプリケーションのフレームワークというと、Javaの世界では「Struts」や「JSF」といったものが広く使われていますが、正直言って、使い勝手がよいとはいいがたいところがあります。特に、「それほど大掛かりなものではない」という場合、Strutsなどはちょっと大げさすぎるでしょう。「ちょっと使ってみたい」という程度なのに、「はい、それじゃStrutsをマスターしてください」というのでは……。「そんなに高機能でなくていいから、もっと手軽に使えるものはあればいいのに」と思う人は多いんじゃないでしょうか。 こうした人に最適なのが「Click」です。これは「Click Framework」といわれていたもので、最近になりAp

ドットインストール代表のライフハックブログ

Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L

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新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ