詳細：https://fumimaker.hatenablog.com/entry/2020/07/09/031834 電子工作を始めるために必要な基礎知識をまとめました。本書では、電気の基礎からアナログ回路、デジタル回路、マイコンの初歩までを網羅しています。初歩的なことしか書いていないので、教科書や書籍を参考にしながらじっくりと勉強してください。 This is a summary of the basic knowledge necessary to start electronic construction. This book covers the basics of electricity, analog circuits, digital circuits, and the rudiments of microcomputers. Since this book contain

前回に続きまして、今回もNoCode（ノーコード）に関するお話です。 今回は、Nadim El-Asmar（@nadimelasmar）氏の「How we manage our short-term rental business with no code」という記事を、本人の許諾を得た上で、タイトルを少し変えて翻訳・掲載しています。 本記事は、民泊などたくさんの短期契約の賃貸物件を管理している会社が、いかにしてNoCodeでシステムを構築し、ビジネスを進めているかという内容です。日本ではNoCodeの事例がまだまだ少ないですが、海外ではたくさんの起業家が実際にビジネスに取り入れています。 どんなNoCodeツールをどのように組み合わせて使っているか参考にしてもらえると幸いです。 下記から翻訳記事になります。 ----- はじめに NoCodeツールを使っておよそ150の賃貸物件を管理する

電子工作で作れるもの あまたある趣味の中で電子工作というのはわりに実利があるというか、日常生活で役立つシーンの多い趣味であるように思う。 自分が電子工作に初めて触れたのは2009年で、ちょうど10年の趣味歴ということになる。まっとうな勉強をしていないので技術力や工学への理解はほぼ皆無に等しいのだけど、それでも10年もやっているといろいろなことができるようになった。 ここではその振り返りもかねて、「電子工作を趣味にするとどういうことができるようになるか」というのを、過去に作った実例を挙げつつご紹介したいと思います。 生活のツールを作れる 日常生活で役立つ便利なツールを作れるようになる。作れるものとしては例えば、 これは観葉植物の土が乾いたらLEDが光って教えてくれる装置。子供が花の種を植えたときに、水やりを忘れないように作った。 詳細：ジャンパブロックをブレッドボード代わりに使うと便利 -

オフィスでの居眠りを監視し、眠そうな人がいたら空調の温度が下がって強制的に起こす、という空調管理システムが話題になっていました。 www.nikkei.com https://t.co/NhLc3GByQv これネガティブに受け取られてるけどよく居眠りするサイドの意見としては居眠りって意図的にしてるわけではなくてむしろしなくて済むならしたくないので空調等の自然な形でそれを抑止してくれるのは結構いいと思う、仮眠とは話が別— メルセデスベン子 (@nomolk) 2018年7月26日 自分はよくなにかやりながら寝てしまう体質で、家でゲームやってたり本読んでるときでも寝てしまいます。眠い状態を経由せずに覚醒状態からいつのまにか寝てるので、我慢は無力です。なのでAI等の第三者が冷気とかでやさしく起こしてくれるならそれに越したことはないです。なので作ることにしました。 慶洋エンジニアリング(KEIY

おはようございます。 裏技ってつけると急にワザップ感が出て、懐かしいですよね〜。 こないだ飲み会で同期とそんな話をしておりました。 本題 ログインが必要なWebサイトで画像を引っこ抜いて欲しいという依頼があり、スクリプトを書くかな〜と迷ったんですが、よく考えたらシェル芸だけで出来るな〜と思ったので共有したいと思います。 今回はデザイナーにGitHubのIssueに貼ってある画像200枚以上をzipで欲しいって言われたので、それを題材にします。 環境 Chrome curl grep egrep やり方 1. Chromeでおもむろにデベロッパーツールを開く Macなら Shift + Cmd + c等で開けます。 2. networkを選択する そのページのリクエストを見つける たぶん、一番上のはず。 3. 右クリックして、Copy as cURLを選択 今回の肝はこれで、ブラウザで送った

はじめに 本稿では、仕事をする上での作業工数の見積もり方法について説明します。 工数とは何か 工数(こうすう1)というのは、仕事において、あるひとつの作業を完了するまでにかかる総累計時間のことです。情報処理技術者試験に出てくるTAT(ターンアラウンドタイム)とは意味合いが異なります2。 例えば、ある作業に40時間(40H3)かかるとした場合、工数は40時間であるといえます。1日8時間勤務だとした場合、40時間は5人日(にんにち)と表現することができます。さらに、1ヶ月20日勤務だとした場合、0.25人月(にんげつ)と表現することもできます。 一般的に工数の単位は「人日」および「人月」で扱います。 学生時代は工数を気にすることはないですが、ITエンジニアとして会社で働くようになると、かならず工数を意識する必要があります。 なぜ工数を意識する必要があるのか なぜ工数を意識する必要があるのかとい

はじめに 僕はウェブサイト制作会社でサイトの運用・アクセス解析担当をしている者です。 ウェブサイトの制作・リニューアルを受注した際にプロジェクトに参加し、クライアントの現状サイトのアクセス解析とレポート作成、リニューアル提案が主な仕事です。 クライアントと直接相対するディレクターから「GoogleAnalyticsの権限もらったからアクセス解析して」とオーダーを受け、アクセス解析を行うことになります。 そもそも、初めて見るサイトを構造から理解し、リニューアルに資する提案ができるようなインサイトを得るまで分析するのは本当に骨が折れます。 さらに（全くの主観ですが）、多くのクライアントはGoogleAnalyticsを「タグ貼っただけ」状態で放置しています。 そのため、計測したデータが整理されていない・そもそも正しく計測できていないということはよく起こります。 そして、そのような計測エラーがノ

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Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが

はじめに 面倒なWEBブラウザの定型作業を自動化したくて。 WEBブラウザの自動操作には定番のSeleniumを利用する。 Seleniumは主にウェブブラウザのテストに利用されているが、テスト用途以外でも利用はできる。 なおウェブスクレイピングが目的であれば、scrapeとかgoqueryなどを利用するほうが簡単。 それでもSeleniumを利用するのは、 実際のブラウザが利用できるという点であり、以下のような利点があると思っている。 IEなど特定のブラウザのみをサポートしているサイトの自動操作 ごりごりのJavascriptやFlashを利用されているサイトの自動操作 証跡として画面のスクリーンショットを取得できる 前提知識 WebDriverを介することで、スクリプトとしてJava,C#,Pythonなど多くの言語から利用できる ブラウザごとにWebDriverが用意されており、１つ

本稿は良いDockerイメージを良い方法でビルドすることを探求した記録である。 Supership株式会社 Advent Calendar 2016の21日目にあたる。 2019年現在は@inductor氏の改訂版を見たほうが良い。 この記事で論じた望ましいコンテナイメージの姿は2019年でも変わらない。ただし、multi-stage buildのような新しい仕組みが普及したりツールの評価が定まってきたりと、実現に用いるツールの状況が2016年からやや変化している。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメ

ピクシブ株式会社 Advent Calendar 2016の時間です。今回はピクシブ株式会社でエンジニアをしている @catatsuy が担当します。今回は意外と書いてなかったのでGitLabを社内でどう運用しているかの話を書こうと思います。 GitLabとGitHub ピクシブ社内では以下の2つの方法でソースコードを管理しています。 自社でホストしているGitLab GitHub Organization それぞれ以下の特徴があります。 GitLabのメリット 自社でホストしているため、アメリカにサーバーがあるGitHubよりもgit cloneでリポジトリをダウンロードする場合などは速い オープンソースのプロジェクトのため、社内のサーバーにインストールするだけで使える ソースコードを読めば内部でやっていることが分かる ユーザー数やリポジトリ数などで料金がかからないため、気軽に使える G

本記事が切っ掛けとなってお声がけを頂き、本記事の増補リファイン版となる記事をSoftwareDesign 2018年1月号のシェルスクリプト特集第2章として執筆しました。リファイン版には、この記事で触れていない文法面での分かりにくさについての解説が含まれています。その文法面での分かりにくさの解説の一部に相当する記事もありますので、ぜひそちらも併せてご覧下さい。 Shell Script Advent Calendarをご覧の皆様、図々しくも5日目に続く2度目のエントリーのPiroです。 前回は自作のBashスクリプト製Twitterクライアントをネタに実装を解説しましたが、今日は他の言語で多少のプログラミング経験はあるんだけど、どうにもシェルスクリプトは苦手だ……という人のための、シェルスクリプトによるプログラミングの勘所を解説してみようと思います。多分、プログラミング入門レベルの人や上級

みなさんマイナンバーカードはもう手元に届きましたか? 私の住む大田区はとても混雑していて申請から5ヶ月かかって今月やっと交付してもらうことができました。 このカードに含まれる公的個人認証機能は以前から住基カードに入っていたものですが、今年から民間利用もできるようになりました。 しかし、この公的個人認証ですが詳細な仕様が公開されていないため、商用利用しようという動きはまだ聞きませんし、既に動いている行政サービスのe-govやe-taxはIE限定で、いまだにJava Appletが使われているなど大変残念な状況です。 カードに入っている電子証明書と2048bitのRSA秘密鍵は様々な用途に活用できる可能性があるのに、せっかく税金を費やして作ったシステムが使われないのはもったいないですね。 民間利用の第一歩として、カードに入っているRSA鍵を利用して自宅サーバーにSSHログインしてみましょう!

いくつかのオープンソースプロジェクトを公開している筆者からの、読みやすくユーザーにやさしいREADMEを書くためのアドバイス。 この記事は、Rowan Manning氏による「Writing a Friendly README」(2016/3/14)を翻訳したものです。 あなたのプロジェクトのREADMEは、かなり重要です。そこはプロジェクトに初めて来た人が大抵最初に見るであろう場所であり、唯一のドキュメントであることもよくあります。あなたのオープンソースプロジェクトにとってのREADMEは、企業にとってのウェブサイトのようなものです。ウェブサイトはユーザーエクスペリエンスの注目を集めるところですが、READMEがユーザー観点で考えられることはほとんどありません。 この記事では、分かりやすいREADMEを書くために役立ち、開発者(ユーザー)の要求に見合い、開発者がプロジェクトを初めて見たの

TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo

https://78b88514d287ef16c8a41cdbf4.doorkeeper.jp/events/43887

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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰