【AtCoder】普通の人である私が緑になるまでにしたこと - Qiita
こんにちは、Kotaです。 ご閲覧いただきありがとうございます！ 昨日開催されましたAtCoder Beginner Contest 176でレーティングが緑になりました！ ついに！入緑しました！！！ ここまで長かったのでめちゃくちゃ嬉しい😄 kota0501さんのAtCoder Beginner Contest 176での成績：1754位 パフォーマンス：1241相当 レーティング：754→815 (+61) :) Highestを更新し、6 級になりました！#AtCoder #ABC176 https://t.co/ONTPDcUzzV pic.twitter.com/jQKX7gwBsa — Kota (@kota0501_orca) August 22, 2020 要約 競プロ開始してから7ヶ月弱で緑になったよ！ この界隈は人外な人が多いよ！(人外についての説明は記事内で！) だ
2019年5月時点 JavaScript初心者が参考にしていいモダンJavaScript解説サイト2つ - Qiita
初心者向け解説によくある例です。 これが現時点（2019年5月時点）で非推奨な書き方だと、初心者は気付くことができない。つらい。 【JavaScript初心者のつらいところ】 初心者向け解説（チュートリアル）のvarをconstやletに置き換えなきゃいけない 何も知らずvarで写経すると悪癖がつく 他にも「今は覚えなくていい書き方」がどうやらたくさんある 「歴戦のJavaScripterがモダンJavaScipt知識をアップデートするためのまとめ」を読むには、そもそも必要とされる前提知識を持ってない 「何が正解かわからない→ググる」と、正しい情報探しに時間が消える 解説途中でググらなくても良い、チュートリアル的に読み通せるサイトってどこ！？！？ そんな私のニーズを満たせそうなサイトにたどり着いたので、記事にしてみます。 【js-primer】 js-primer これからJavaScri
「ビジネスロジック」とは何か、どう実装するのか - Qiita
アプリケーション開発で、「ビジネスロジックは分離しろ」だとか「Controller にビジネスロジックを書くな」といったことをよく言われると思います。 しかし、ビジネスロジックという言葉の意味を聞いたり調べたりしてみても、「システムのコアの部分」とか「システムの目的になる処理をするところ」みたいなことを言われたりして、よく分かりませんでした。 そんな中、クリーンアーキテクチャや DDD の戦術的設計について学ぶことで、「ビジネスロジックとは何か」、「ビジネスロジックはどう実装するか」について、自分なりの考えが整理されてきたので、この記事ではそれをまとめます。 ※ 曖昧な言葉を自分としてどう使っているかという話になります。違う意味で使う方もいると思うので、ご注意ください ビジネスロジックとは何か 「システムのコアの部分」とか「システムの目的になる処理をするところ」といった説明も正しいとは思い
Google社のテクニカルライティングの基礎教育資料がとても良かったので紹介したい - Qiita
はじめに エンジニアにとって、仕様書などの技術的な文章を書くこと（テクニカルライティングとも言います）は避けて通れません。ただ20年来多くのエンジニアの方々と同僚として接してきて思うことは、エンジニアの方の中には「文章を書く」ということに苦手意識がある方が一定数いるということです。 でもこの「テクニカルライティング」のスキルは、才能というよりは一種の「技能」だと思うんです。ある一定の原理原則を理解して実践を繰り返すことで、必ず一定レベルで習得できるものだと著者は信じています。 もしこのテクニカルライティングの原理原則をまだ体系的に学習したことがない、または過去学習したが改めて再学習したいという方に、お勧めのコンテンツを見つけたのでご紹介します。 https://developers.google.com/tech-writing Every engineer is also a write
Flutter製アプリ「筋トレ ビフォーアフター」を元にFlutterと個人開発を学ぶ - Qiita
会社勤めをしながら個人開発をしているtakashiです。 本記事では、Flutter製アプリ「筋トレビフォーアフター」を元にプロダクト開発の解説をしていきます。 長文になりますが、重要な部分を絞り込み、コードも記事用のサンプルコードに書き換えているので記事を読み進めやすいと思います。 アプリはこちら。無料でダウンロードできます。 目次 1.Flutterを採用した理由 2.Flutterのキャッチアップ 3.設計 4.開発期間 5.アプリの規模感 6.初回起動時の画面説明 7.入力画面 8.入力ダイアログ 9.カレンダー管理 10.写真撮影とカメラライブラリ選択 11.データ登録完了時 12.ビフォーアフター比較画面 13.ビフォーアフターのロック 14.ビフォーアフターの履歴追加時 15.ビフォーアフターの履歴一覧画面 16.ビフォーアフターの履歴のシェア 17.写真管理画面 18.写真
スマホアプリ開発者のための2019年動向まとめ - Qiita
はじめに 2019年は新元号「令和」のスタートやラグビーワールドカップなどなんとなくめでたい年でした。年始まで忙しかったので2020年の1月中旬ですが2019年のスマホアプリ業界をこっそりまとめます。 個人的には2019年はAndroidアプリを中心にネイティブアプリ開発保守をしていました。 スマホアプリ開発に携わっていない人もこの記事を見れば2019年のいろいろが分かるかも。 振り返り用に「ふむふむ」「へー」程度に見ていただければ幸いです。 【前年】 スマホアプリ開発者のための2018年動向まとめ Unityでスマホアプリ(特にプラグイン)を開発している人のための2017年対応まとめ Unityでスマホアプリ(特にプラグイン)を開発している人のための2016年対応まとめ 通信回線について 約10年に1度の通信回線アップデート、5Gがついにはじまりました。 2019年4月に米Verizon
「統計」と「機械学習」の違いの整理で多くの事業会社で「機械学習」が使えない理由が視えてきた！ - Qiita
統計と機械学習って結局何が違うの？なんで今日から機械学習で予測して金儲けできないの？ 機械学習を勉強し始めるとおそらく誰もが疑問に思う。そして、なんで事業会社の多くが日々の業務で今日から使えないの？っていう疑問も出てくる。いろいろな文献があるがいまいち理解に困ったので自分なりに整理しなおした資料。情報を組み合わせてかなり自論を入れています。 This article explains why many companies cannot use machine learning approaches to drive business starting today... まずは統計と機械学習の考え方や向き不向きの違いを表にまとめてみた 多くの人が言及しているが互いに関連しているとはいえ、最終目的が異なる。「機械学習」は予測や判断は行うもののなぜそうなったのかは一般的にはブラックボックスだ。「
Vagrant destroyせずに消してしまったり放置していたりした時のその後の処理 - Qiita
$ vagrant global-status id name provider state directory ---------------------------------------------------------------------------------------------- xxxxxxx wocker virtualbox inaccessible /Users/xxxxx/wocker
Homebrewのアップデート時に出た5つのWarningと解決方法 - Qiita
久しぶりにbrew updateをかけようとしたらエラーが出てアップデートできなかったので、brew doctorで出たWarningと解決手順をメモ。 環境 MacBook Pro (Retina, 13-inch、Early 2015) OS X El Capitan バージョン10.11.6（15G1004） XQuartz 2.7.8 Xcode Version 8.0 (8A218a) ５つのWarningが出たよ brew doctorを叩いて出たWarningは以下の5つ。 Warning: Your XQuartz (2.7.8) is outdated Please install XQuartz 2.7.9: https://xquartz.macosforge.org Warning: You have unlinked kegs in your Cellar Lea
MacにPython3をインストールしようとしたら2.7だったのでバージョン変更したよ - Qiita
オライリージャパンの手順にしたがってPythonをダウンロードしてみる AIを勉強したいと思い、いろいろとイベントを探っていたら、こちらの本は必須とのことだったので、読むことにした。 バージョンを確認したら2.7と出た 機械学習ならPythonということで、Pythonをダウンロードすることに。 書籍が推奨するanacondaにて、これまた推奨のPython3をダウンロード。 ベージョンチェックすると…Python2.7と出る。 え？どうして？？？ Macにはデフォルトで2.7がダウンロードされているらしい いろいろ調べていたら、MacにはデフォルトでPythonがダウンロードされた状態なんだと。 Macは購入時に余計なソフトとか入っていない点が好きな理由の一つだったけど、実は色々入ってるんだ！と初めて知った。 ちなみに記事を書いている時点では、Python2.7がデフォルトでした。 Py
Python2.7からPython3.6をデフォルトにする話 - Qiita
MacOS High SierraでPython2.7からPython3をdefaultに設定します。 バージョンを確認します。 python --version 2.7と返ってきました。これをpython3にします。 Homebrewかpyenvでインストールしてからpython3を設定します。 python3 --versionを走らせて、python3が入っているか確認できます。 Homebrewでpython3をインストール brew install python →brew: command not found となった場合は、homebrewを入れましょう。 下記のサイトから、コマンドをコピーしてterminalでinstall。 [Homebrew](https://brew.sh/index_ja Homebrewでpython2.7系をインストール既にしている場合 既にb
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 - Qiita
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、 そのスキル習得の道筋を上記フローと共に振り返りメモとして残します。 現在私は競馬予想・AIがゲームをプレイするプログラムを作成しています。 これから人工知能の領域に一歩踏み出そうという方に少しでも本Qiitaが役立てば幸いです。 今回具体的にプログラムの説明はしないので、 人工知能プログラム自体に興味のある方は本Qiitaの最後にリンクを載せているので参照してください。 前提 今回選択した書籍は私が読んだものの中でも比較的易しめで、 可能な限りプログラムが添付されているものを選択しました。 なぜなら、プログラムを実装して、動かして、理解して、を繰り返すのが、 スキル習得（実装を含む
高校生がリアルタイム投票サイトを公開したらいきなり1万PVを記録した話 - Qiita
今回は高校生の私たちが公開した投票サイトが三日で１万PVを記録したので、その経緯をサイトの紹介も含め、全て公開します。 qiitaで後日談を書きましたので、よかったらお読みください リンクはこちらです サイトの内容 名前はAICEVOTE(アイスボート) リンクはこちら ----> aicevote.com(大量アクセスで現在サーバーが不安定な状況です。ご了承ください。) このサイトを一言で言うとこんな感じです。 "投票用紙を氷に見立てた次世代のリアルタイム投票サイト" AICEVOTEとは 普通の投票とAICEVOTE（アイスボート）の違い 普通の投票 普通の投票では、投票箱A/Bに最終的に投票された票の数の比で結果が決まります AICEVOTE AICEVOTEでは投票用紙の代わりに氷を投票します。 それぞれの投票箱の底は網目になっています 時間が経てばあなたが投票した氷は少しずつ溶け
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
28歳、一念発起して未経験からデータサイエンティストを志した2年間の軌跡 - Qiita
はじめに 経済産業省の試算によるとAIやビッグデータといったデータサイエンティストが関わる分野では2020年に4.8万人が不足すると言われています。 まだまだ、世の中的に需要があり、将来性のある職業ですので、これから目指そうと思われている方も少なくないのではないでしょうか。 私も時代の流れに乗って、データサイエンティストを目指した人の一人です。 「一念発揮して未経験からデータサイエンティストを目指した普通の社会人が、2年後どのような姿になったのか？」 ということに、少しでも興味のある方に読んで頂けましたら幸いです。 そもそもデータサイエンティストとは データサイエンティストは大きく分けて2種類あると考えています。 企業の課題解決のために大規模データを分析し、その結果をもとに状況の改善をすべく施策立案を行うデータアナリスト・コンサルタント寄りのDS サービスに機械学習を用いた機能を実装したり
プログラミング初心者がKaggle Expertになるまでの１０ヵ月間を振り返る - Qiita
Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア 線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？ パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ 2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuzushiji Recognition 7th,Signate tellus 3rd 5th) 機械学習：なんとなくコーディングできる。 深層学習：なんとなくコーディングできる。 関連論文読める。簡単なものは実装できる。 業務適用も見えてきた 3. 機械学習を学ん
新規Webサービスを独りで開発・運用する際に立ちはだかった壁とそれを乗り越えた方法まとめ【個人開発】 - Qiita
その1. そもそもアイデアが思い浮かばない 遭遇確率 ：★★★★☆ どんな壁？：いざWebサービスを作ろうとしても何もアイデアが思い浮かばない 解決策：身近な課題をひたすら探す サービスを作る上では何かを解決する系のアイデアであり、かつ自分が当事者であるとモチベーションも続きやすいです。 自分が普段ネットを使っていて不便だと思うこと、今使っているサービスの不満点、などなんでも良いのでとりあえず書き出してみましょう。 大体この中に自分の技術力でも解決できるような課題が存在します。 もし自分の中での課題が見つからないという場合は、日々Twitterのタイムラインで流れてくる身近な人が抱えている課題をピックアップしてアイデア化するのもありです。 回避策：しょぼいアイデアでも日々書き残していく いざサービスを作るというときにアイデアも出ないし身近な課題すら見つからない場合は、普段からアイデアを無理
機械学習初心者のためのおすすめ教材について（動画編） - Qiita
機械学習を完全に独学でやった者です。今回は自分は様々な教材を使ってきましたが、その教材のうち動画についての感想を述べていこうと思います。 具体的には ・Udemy ・Coursera（machine learning） の二つを経験したので、それぞれについてのレポートをします。 自分はUdemyではとても多くの講座を見てきたのでそれぞれについてレビューしていきます ちなみにこれが自分が行ってきた講座一覧です ではまずUdemyから見ていきたいと思います。他にもいくつかの動画を見ましたが、その中でもオススメなものをピックアップして説明していきます。 Udemyとは オンラインで受けれるコースです。値段を見ると普段１コースあたり12000円とかしてとても高いと感じるかもしれませんが、バーゲンを異様に多くするのが特徴で、バーゲン期間には値段が10分の１ほどになります笑、一週間に一度ほど安くなりま
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