これは85+17だなとか72×3だなとかよく分かるなぁと思う。 そんなの誰が教えてくれるの。 考え方が違いすぎて理解できない。 どんな思考回路してんのか?
スティーブ・ジョブズとグーグル元会長兼CEOのエリック・シュミットに偉大な「共通の師」がいたことを知っているだろうか。 それどころかグーグルのラリー&セルゲイ、フェイスブックCOOのシェリル・サンドバーグ、ツイッターやヤフー、ユーチューブのCEOまでが、この同じ師に育てられている。 その師の名は、ビル・キャンベル。アメフトのコーチ出身でありながら有能なプロ経営者であり、シリコンバレーの数多くのリーダーたちにとってのコーチであり、メンター的存在だった人物だ。 ビルが亡くなったことをきっかけに、このままではその教えが永久に失われてしまうと危機意識を抱いたのが、15年以上にわたってビルに教えを受けてきたシュミットら、世界的ベストセラー『How Google Works』の著者トリオだ。 シュミットらは、自分たちの体験に加え、ビルの薫陶を受けた100人近くもの人物に、ビルの「成功の教え」について取
今回は、Corey Haines(@coreyhainesco)氏の「How I launched a profitable job board with no-code tools in 3 weeks」という記事を、本人の許諾を得て翻訳・掲載しています。 およそ12,000字の長い記事なので、かんたんに内容をまとめると下記のようになります。 翻訳元記事の筆者はスタートアップでマーケティングを本業としている。 自身の経験から、マーケター専用求人サイトに需要を見出し、開発に着手。 非エンジニアでコードは書けないので、ノーコードツールを駆使して開発。 持ち前のマーケティング力でサイトを成長させる(Product HuntやTwitterで初期ユーザーを獲得し、SEOやメーリングリストで継続的成長)。 具体的な金額は非公開だが、一定の収入源にはなっている。 いわゆる個人開発のお話になります。翻
https://anond.hatelabo.jp/20200203232919 元増田よ。スコッチグレインとクロケット&ジョーンズを同列に並べてる時点でどうよ。 スポンジ中物でお馴染みのスコッチグレインはリーガルと同程度だろ。 なお、スコッチグレインをディスった形になったが、あくまでクロケとの対比であり、コスパ良い靴なんでお間違えなく。 追記:URLの都合で収まりきらないので、ブックマークへの反応は別記事にて補足した。反響感謝です。 anond:20200219120055、anond:20200222120019、anond:20200222165759 あと、大先輩がグリーン色の沼から這い出てきてますので、是非ご一読の程を! anond:20200219225124 整備編まず、靴が当たって痛いという方に簡単な処方箋。 既製靴が100%フィットすることはないので、どこかにひずみがあっ
※本記事に出てくるアニメーションは全てCSSで作られています はじめまして、新卒エンジニアの yui540(@yui540)です。普段は、pixivFANBOXというサービスのCSSエンジニアをしています。 今回は、私がコーディング&ページ演出のアニメーションを担当させていただいたPIXIV TECH FES. の LP(第一弾)の CSSアニメーションの実装方法を一部解説します。 第一弾 conference.pixiv.co.jp 第二弾 conference.pixiv.co.jp とその前に、「PIXIV TECH FES.って何?」という方もいると思うので、簡単にご説明します。 PIXIV TECH FES. は、私たちピクシブのエンジニアが普段からお世話になっている方や、 お話ししてみたい方をお招きして、サービス開発で得た技術的知見とピクシブの未来についてお話しするテックカンフ
はじめに 近頃の翻訳技術の発達は目覚ましいですが、いまだに、「英語ができなくても何も問題はない」というところまでは程遠いのではないでしょうか。特にエンジニアであれば、なおさらだと思います。 英語で情報収集ができれば、英語力の向上と情報収集が同時にできて、一石二鳥ですよね。英語圏の情報は一次情報であったり、情報の速度が早かったりもするので、「情報の価値」、という点においてもかなり優秀です。 というわけで今回は、英語学習はもちろん、情報収集にも死ぬほど役立つ英語圏のサイトを紹介します。すべてのサイトがプログラミング関連で、しかも面白いサイトばかりなので、ハマるとヤバいです。 【10選】ハマると時間が一瞬で過ぎるプログラミング系の英語圏のサイトまとめ ネタ系 Reddit 日本で言うところの、2チャンネルとツイッターの中間のようなサイトです。プログラミング関連だけじゃなくて、各種テーマの話題のス
世界的大ヒット作『メタルギアソリッド』シリーズの監督として知られる、ゲームクリエイターの小島秀夫氏。2015年12月末にコナミから独立し、コジマプロダクションを起ち上げた同氏は、2019年11月8日、待望の新作『デス・ストランディング』(以下『デススト』)をリリースした。 設立直後のコジマプロダクションは、オフィスにパソコンすらないような状態だったという。それでも小島氏はゲームを作り続けることを決意し、独立からわずか4年弱で『デススト』を発売。再び世界を熱狂させている。 まさしく“ゼロからのスタート”となりながらも、決して消えることがなかったモノづくりへの情熱。その裏で、小島氏はどんなプレッシャーと戦っていたのか。また、新作映画だけでも年間200本は観るという同氏に、「2019年の映画ベスト5」もあわせて聞いた。(全2回の2回目/#1から続く) ◆◆◆ ――小島監督は2015年にコナミを退
このリストは文系の人が数学や物理学を勉強するための本の案内です.あくまで,個人的に勉強になったものを並べているだけで,もちろん網羅的ではありません.やたらと並んでいることからわかるように,いろんな本を読んでは挫折して,凹んだりしていました.優秀ならこんなにいっぱい挙げなくていいのだろうと思います.ここから下は,挫折と失敗の個人的な記録です. 更新履歴2019/12/07 後悔と公開2019/12/17 物理学の項目に最低限必要だと思われる数学の内容を加筆・Susskindのことを忘れていたので,古典力学の項目を作りそこに加筆.2019/12/19 注意に加筆.あと,発表したWSのリンク足した.タイポの修正(随時なのでもう書かない)2020/7/12 「ヨビノリ」をお勧めに追加. 注意哲学の本がそうであるように,数学・物理学の本にも読み方はあります.読み方の違いは決して小さくないと思います.
Liam Tung (Special to ZDNET.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子 2019-12-12 10:00 Netflixのデータサイエンティストチームが、「Metaflow Python」ライブラリーをオープンソース化している。このライブラリーはデータサイエンス分野におけるワークローの構築やデプロイに用いる「人間中心の機械学習(ML)インフラ」における重要なパーツだ。 大手ビデオストリーミング企業であるNetflixは脚本の分析から、制作スケジュールの最適化、顧客によるサービス解約の予測、価格設定、翻訳、同社の大規模なコンテンツ配信ネットワークの最適化に至るまで、業務のあらゆる側面でMLを活用している。 同社のブログ投稿によるとMetaflowは、ビジネスロジックをPythonのコードで表現したいが、オブジェクト階層や、パッケージ関連の問題、自らの仕事と直接関連し
◆ Glide https://go.glideapps.com/ 紹介 「Glide」は、Googleスプレッドシートをストレージとして、ノーコードでアプリライクなWebサイトを構築できます。 事前準備 こちらがホーム画面。動画チュートリアルも充実しています。 アプリはスクラッチから作れるほか、7種類のテンプレートも用意されています。今回は、テンプレートの1つ「Conference」をベースに作っていきます。 まずは、左下にある「Coopy to my apps」からテンプレートをコピーします。 すると、My Appsに保存され DB代わりになるGoogle スプレッドシートもコピーされました。 データを編集する それでは実際に、テンプレートを編集しながらアプリを作っていきます。 まずはプロダクトの肝となるデータの編集からです。 データは、テンプレートをコピーした際にできたGoogleス
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います!! DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras (TensorFlow)と
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW(ゴールデンウィーク)中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」(以降ディープラーニングの数学)と、ほけきよ(id:imslotter)さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。 全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います(笑) また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」(以降Google Colab)を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと
0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい! という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで本記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる! ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自
JavaScript の console がすごいことになっているらしい。 本日、以下の記事を見つけました。 Getting creative with the Console API! この記事で紹介されている console のメソッド全然知らなかったのでビックリしましたが、実際にどう表示されるのか載っていなかったのでChromeのコンソールでスクショを取ってみました。 console.log() 本文によるとlogメソッド内のテキストリテラルは以下の書式で値のフォーマットと置換ができるそうです。 %o / %O - for objects; %d / %i - for integers; %s - for strings; %f - for floating-point numbers; マジすか・・・ そんなわけで以下のコード console.log("Object value:
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです! AI Academy Bootcamp 6ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください! https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
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