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Pythonの検索結果81 - 120 件 / 26909件

  • Hiroshi Takahashi

    Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

    • Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball

      ※最新版(2021年バージョン)がこちらにありますので合わせてご覧ください! 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです!*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方(中級者)へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年(2020年)に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

        Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
      • [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も

        [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202

          [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
        • 自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita

          はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ!」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき

            自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita
          • Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した

            Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

              Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
            • ホームレスから復帰した

              しばらく前のことであるが、ホームレスになった。 IT企業で派遣社員のエンジニアとして働いていたが、パニック障害と鬱を発症して働けなくなった。 仕事をしばらく休んでもどうにも治らず、会社を辞めることになった。 この頃の貯金額は42万円程度だったと思う。 働かないと生きていけないので、自分の体に鞭打って、会社を探してテスターとして採用された。 三ヶ月間の試用期間でクビになった。休み休みだったし、鬱持ちの人を採用したくない気持ちはわかるので全く恨んでいない。 パニック障害で電車に乗ることも電話することもできなくなった。 テスターをクビになってからしばらく引きこもりのようなことをしていて、お金が尽きた。 電気ガスが止まり、水道が止まった。水道はライフラインだから最後まで残してくれた。 今は冷静に「金のことは金の問題でしかない」と思えるが、当時はそんなことに頭は回らず、残高は自分の残り寿命そのものだ

                ホームレスから復帰した
              • YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai

                Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能(AI)の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習(復習)するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人

                  YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai
                • 2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま

                  2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま(1/2 ページ) 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた

                    2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
                  • 探しものがはかどる検索エンジンDuckDuckGo、NDC順Bangリスト

                    DuckDuckGo(https://duckduckgo.com)はプライバシーの保護に重きを置いている検索エンジンのひとつである。 特筆すべきは、Bangという機能があって、探しものがとてもはかどる。 たとえば「!a 図書館」(ビックリマーク+アルファベットのa+スペース+検索語)と入力するとAmazonを検索してくれる。 こんな風に「!+何か」 で特定のサイトのみの検索ができる機能がBangである。 検索エンジンが使えなくなった(クズみたいなサイトが上位に来て、欲しい情報が見つからない等)と言われて久しいが、探すべきサイトにダイレクトで検索することで、この問題のかなりの部分が解決する。 よく使いそうなのは ! (キーワード) 最初の検索結果へ直接ジャンプ !i イメージ検索 !m 地図検索 !n ニュース検索 !v 動画検索 !w ウィキペディア検索 !pdf PDFファイルだけを検

                      探しものがはかどる検索エンジンDuckDuckGo、NDC順Bangリスト
                    • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

                      こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか?』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本:Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用:アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展:研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

                        機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
                      • 数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す

                        2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ?」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ

                          数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す
                        • 手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい

                          modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや

                            手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい
                          • 【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita

                            はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に

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                            • 京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開

                              プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ(KURENAI)で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言

                                京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開
                              • SMSで送信元を偽装したメッセージを送る

                                送信元表記が送信者IDのケース SMSのメッセージを受信した際に表示される送信元には、電話番号の代わりに任意の英数字も表記できる。この英数字の送信元表記を「送信者ID(Sender ID)」という。JC3の図では 通信事業者A が送信者IDに当たる。 なお送信者IDの利用可否は受信側の通信事業者の対応状況によって異なる。Twilioの販売パートナーであるKWCの説明によると、日本国内ではNTT DOCOMOとSoftBankが送信者IDに対応し、KDDIは対応していないとのこと²。私はKDDIの回線を所有していないため、受信側がKDDIの電話番号を使用している場合の挙動は検証できていない。 まずはiOSの公式メッセージアプリに届いていたAmazonからのメッセージのスレッドで偽装を試みる。送信者IDは Amazon となっているため、TwilioでSMSを送信する際のFromの値に Ama

                                  SMSで送信元を偽装したメッセージを送る
                                • 「勉強法の勉強会」、エンジニアの勉強ノウハウをいくつも知られる"神"勉強会でした(みんなアーカイブぜひ見て!) #YUMEMIxTORALAB - nikkie-ftnextの日記

                                  はじめに デリシャスマイル〜1、nikkieです。 控えめに言って神!なオンライン勉強会に参加してきました。 レポートを綴ります〜 目次 はじめに 目次 「勉強法の勉強会」 #YUMEMIxTORALAB 勉強法LTラインナップ(見つかった資料ツイートも一緒に) アーカイブ(みんなぜひ見て!) 感想ブログ(気づいた範囲で) 「内需ドリブン勉強法」ぶっ刺さった! 会場が色めき立った、ツイート読書術 牛尾さんのnote「プログラミングというより物事が出来るようになる思考法」を思い出す 『エンジニアの知的生産術』の「プログラミングはどうやって学ぶか」も思い出す ツイートめっちゃ流れて楽しい 一人同窓会感! 終わりに P.S. きっかけはKanonさん 「勉強法の勉強会」 #YUMEMIxTORALAB 今回はなんとあのとらラボ!(虎の穴ラボ株式会社)さんとのコラボレーション! 今回のテーマは、エ

                                    「勉強法の勉強会」、エンジニアの勉強ノウハウをいくつも知られる"神"勉強会でした(みんなアーカイブぜひ見て!) #YUMEMIxTORALAB - nikkie-ftnextの日記
                                  • 文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで|Shota Tajima

                                    従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス(以下UA)のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました(※)。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス(以下GA4)へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※  Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ

                                      文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで|Shota Tajima
                                    • ありきたりなシェアウェア代替オープンソースソフトウェアのリスト

                                      MS OfficeがどうのこうのAdobeがどうのこうのいやわかる、MS OfficeとかAdobeは業界標準だしファイル互換でインポートとかも楽だ。 ただまぁその万人へ必須か?と言われたら圧倒的にそれが必須じゃない仕事をしている人のほうが多い。 何なら仕事じゃなくて趣味レベルであるならばなおさらMS OfficeとかAdobeとか業界標準ソフトウェアじゃなくても良くなっちゃう。 ということで、ありきたりなシェアウェア代替オープンソースソフトウェアのリストを作ってみた。 Libreofficeド定番中のド定番、オープンソースのオフィススイートだ。 MS Officeじゃなくて良い人はLibreofficeかGoogleのクラウドのヤツを使ってる。 やはり主に使われるのはワープロソフトのWriterと表計算ソフトのCalcとプレゼンテーションソフトのImpressだが、MS Accessの代

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                                      • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                                        はじめに 本書は,筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである. 本書は,Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり,以下のサポートページで公開している. コードも一部公開しているが,ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである. 本を購入した人は,サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる. ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である. 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ

                                        • スーパー中学生誕生、プログラミング言語わずか数週間で開発、U-22プログラミング・コンテスト2019 - BCN+R

                                          「もっと人間にとって扱いやすい、自分の言語をつくってみたかった」。10月20日に東京の秋葉原コンベンションホールで開催された第40回「U-22プログラミング・コンテスト2019」の最終審査会で、見事、経済産業大臣賞(総合)を受賞した開成中学校3年の上原直人さん(15歳)は、独自プログラミング言語「Blawn」を発表した。IT業界の経営者など、並みいる審査員を驚かせたのは、完成度の高さはもちろんのこと、今年8月からわずか数週間で完成させたスピードだった。一次審査の応募期間7月1日~9月2日に着想から開発、完成まで一人で仕上げたという。 C言語を使ったのは今年7月 それまでPythonを使っていたという上原さんは発表の中で、「今年の7月か8月にC++を始めたが、扱いにくかった。もっと可読性の高い構文とメモリの安全性や速度を高めたいと思った」と、開発のきっかけについて語った。 質疑応答で審査員か

                                            スーパー中学生誕生、プログラミング言語わずか数週間で開発、U-22プログラミング・コンテスト2019 - BCN+R
                                          • プログラミング初心者のための JavaScript と Node.js の歴史、それを踏まえた勉強方法

                                            プログラミング初心者のための JavaScript と Node.js の歴史、それを踏まえた勉強方法 2020年でJavaScript学ぶならきっとブラウザ向けJSガン無視していきなり初手node.js(ただし暫く何も足さない)がいいんじゃないかというメモ - min.t (ミント) Node.js を教えることについて、自分は賛成なんですが、その学習パスが整理されてないなと思っていたのと、学習パスがなぜ整理されていないかについて書きます。 はじめに 問題意識として、今のプログラミングスクールや独学勢が Ruby on Rails に偏っていて、 Node.js の人間としては、歯がゆく感じているんですが、実際 Node.js を教えるとしても問題も多いと認識しています。 歴史の話は、当時の実情や政治を省いて結果だけを書きます。具体的には第一次ブラウザ戦争、第二次ブラウザ戦争を言及しませ

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                                            • NTT退職エントリ 底辺子会社編

                                              先日10年勤務したNTTを退職してフリーランスエンジニアになりました。 流行りの?NTT退職エントリーですが、よくあるのはNTT研究所とかの超エリートがGAFAMでデータサイエンティストになりましたみたいな話ですが、 私の場合はグループでも底辺の話で、NTT持株会社から見るとひ孫会社で保守を専門にする会社で更に中途採用です。 研究所なんてほんの上位の話なので、NTTの実態として大量の底辺保守人材を抱えているので、ある意味リアルな話になるかなと。 自己紹介 NWエンジニア歴9年、AWSエンジニア歴1年の37歳。 NWエンジニアと言いつつほぼ監視のみという弱々エンジニアでしたが、AWSエンジニアに転向して1年でフリーランスに挑むことにしました。 前歴 新卒時は氷河期末期。 新卒は金融営業だったが1年で嫌気差し退社 次も金融だったがパワハラにあい1年で退社 鬱になり就職活動する気も起きないが金も

                                                NTT退職エントリ 底辺子会社編
                                              • 【複数追記】商用画像を無断転載の嵐、「デジタル庁」事務方トップの石倉洋子さん公式サイトがとんでもないことに→著作権侵害を謝罪し閉鎖 | Buzzap!

                                                発足初日にサーバーダウンを経験するなど、話題に事欠かない「デジタル庁」。 事務方トップとなる「デジタル監」に、WordPressやPythonにチャレンジした経験もある石倉洋子一橋大名誉教授(72歳)が起用されましたが、公式サイトがおかしなことになっています。詳細は以下から。 まず見てもらいたいのが、石倉洋子さんの公式ページ。見出しに使われている画像に素材サイトの透かしが入っており、商用画像の無断転載が行われていることが分かります。 ものすごーい一日! - 石倉洋子の公式ウェブサイト(魚拓) 他の記事でも状況は同じ。いずれも素材サイトの透かしやURLの一部が埋め込まれており、サンプル画像をそのまま使っているようです。 書類の山と格闘中 - 石倉洋子の公式ウェブサイト(魚拓) 複数の素材サイトから無断転載が行われていることが分かります。 隣人と話す。。。国際女性デー - 石倉洋子の公式ウェブ

                                                  【複数追記】商用画像を無断転載の嵐、「デジタル庁」事務方トップの石倉洋子さん公式サイトがとんでもないことに→著作権侵害を謝罪し閉鎖 | Buzzap!
                                                • kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter

                                                    kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
                                                  • 個人開発で「Excel専用のWebAPI」を作りました

                                                    どういうもの? このように関数を使ってデータを取り込めます。 背景 元々は「インターネット上のWebAPIのデータをExcelに取り込みたい」と思ったのがきっかけです。 VBAマクロを使えば簡単ではありますが、マクロは使いたくないという方も多いのではないでしょうか。かくいう私も勤務先が属人化を防ぐためにマクロの使用を推奨していません。 そこで、関数を使用する方法を選択しました。 ExcelにはWEBSERVICE 関数という指定したURLの応答データを取り込む関数があります。 しかし、この関数は大変便利な関数ですが、ExcelはHTMLやJSONのパーサーを用意していません。結局取り込んだHTMLやJSONの処理にはVBAマクロが必要になります。 また、欲しいWebAPIが存在しない問題もありました。 そこで、Excelでデータを編集するのではなく、元々のWebAPIをExcel用に作れば

                                                      個人開発で「Excel専用のWebAPI」を作りました
                                                    • 軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog

                                                      はじめに やめろ、ではなく、やめたほうがいい。です。自分のユースケースに合ってるか今一度確認することを推奨します。基本的にはAlpineは避けたほうが良い、というのが2021年時点での私の認識です。 なんで? libcに一般的な互換性が不足しているからです。Ruby、Python、Node.jsなどでNativeモジュールをバンドルしているアプリケーションの場合、パフォーマンスの劣化や互換性の問題にぶち当たる場合があります。 superuser.com あとは他のベースイメージの軽量化もそれなりに進んできていて、Alpineが定番軽量イメージと言う認識は2018年頃には消えつつあったかなという認識でいます。 どうすりゃええねん ※Debian Slimがあるやんってツッコミ結構もらったんですが、Slimは当たり前過ぎてもう紹介しなくていいかなっていう甘えで省略していました。よろしくおねがい

                                                        軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog
                                                      • 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab

                                                        このページでは,人工知能や深層学習を学んだことのない方向けに,それらを学ぶためのロードマップを紹介しています. ここでは対象者として「情報系以外の大学生向け」と「社会人向け」を想定し,それぞれ10時間・200時間で人工知能や深層学習について一通りの内容を学ぶことを念頭に作成しています. もちろん限られた時間で全てを学ぶことは不可能ですが,人工知能や深層学習を身につけるためにどのように学び進めていけば良いかわからない方は,是非参考にしてください. また,フォローしてみようと思ったロードマップがある場合は,各教材をやり始める前にそのロードマップを最後まで読むことをお勧めします.

                                                        • 東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai

                                                          サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                            東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
                                                          • 藤井二冠の自作PCについて最強将棋ソフト開発者に聞いたらトンデモないことが判明した件

                                                            『初代ポケモン』マサラタウンのジオラマを画用紙で作ってみた! ストップモーションで描かれる表現に「立体なのがなんか感動する」「わくわくする」の声 藤井聡太二冠誕生────その報道に、日本全土が熱狂しました。 しかし世間の人々は、将棋のことそんなに詳しく知りません。 だから29連勝の時は食べ物のことで盛り上がりました。今はもう閉店してしまった『みろく庵』の出前が、豚キムチ雑炊を運ぶ写真が東京写真記者協会賞を受賞するなど、大手メディアの方々もこぞって飯の話題に飛び付きました。ねえ大手メディアくん……もっと将棋のこと報じよ? ネット上でも、藤井四段(当時)の食事の注文について様々な意見が飛び交います。 『中学生が昼飯に千円以上のものを頼むなんて生意気だ』『いやいやプロなんだから食に投資するのは当然』『あのビリビリやる財布に親近感がわく……』等々。 じゃあ今回は何で盛り上がったのか? それは……パ

                                                              藤井二冠の自作PCについて最強将棋ソフト開発者に聞いたらトンデモないことが判明した件
                                                            • ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など

                                                              ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアに読んでほしい技術書・ビジネス書を選ぶイベントです。 これまで正式名称が「ITエンジニアに読んでほしい!技術書・ビジネス書 大賞」で通称として「ITエンジニア本大賞」と呼ばれていましたが、今回から「ITエンジニア本大賞」が正式名称となりました。 「ITエンジニア本大賞」の主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般。刊行年も関係なく、この1年を振り返っておすすめしたい書籍となっています。 今回発表されたのは技術書部門ベスト10とビジネス書部門ベスト10です。このなかから特に投票の多かった技術書3冊、ビジネス書3冊について、同社が2月13日、14日に開催するイベント「Developers S

                                                                ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2020」ベスト10発表。「ドラゴンクエストXを支える技術」 「ダークウェブの教科書」など
                                                              • IPv6がなぜいまだに普及していないのか|Rui Ueyama

                                                                現在のインターネットの基本をなしているIPv4というプロトコルには、広く知られた大きな欠点がある。パケットのアドレスフィールドの幅が32ビットなので、ネットワークに接続可能なホスト数の上限が2³²(約43億)になってしまっているのだ。その欠点を修正するために、1990年代後半にIPv6という新たなプロトコルが設計されたのだけど、いまだにインターネットではIPv6は少数派で、主流ではいまだにIPv4が使われている。 1990年代当時は、IPv6は規格を策定すれば比較的すぐに普及するはずで、それによってインターネットが抱えているアドレス枯渇の問題が解決されるという雰囲気だったように思う。1998年にタイムトラベルして、20年たってもまだIPv4を置き換えることに成功していないと当時の人のIPv6推進者たちに教えたら、多分すごくびっくりされるだろう。一体どうしてこんなに普及が遅れてしまったのだろ

                                                                  IPv6がなぜいまだに普及していないのか|Rui Ueyama
                                                                • 祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita

                                                                  世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま

                                                                    祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita
                                                                  • 一休の現在と、ここまでの道のり

                                                                    フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発

                                                                      一休の現在と、ここまでの道のり
                                                                    • 【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita

                                                                      はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい

                                                                        【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
                                                                      • 「Visual Studio Codeの教科書」を読んでVS Codeの設定をゼロから見直してみた - karaage. [からあげ]

                                                                        追記:VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 Visual Studio Codeの教科書 Visual Studio Codeの教科書を購入しました。基本的な使い方から拡張機能の作り方まで、広く押さえられていました。 プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書 (Compass Booksシリーズ) 作者:川崎 庸市,平岡 一成,阿佐 志保発売日: 2020/04/30メディア: Kindle版 自分は拡張機能作りには興味なかったのですが、思わず手を伸ばしたくなりますね。拡張機能作りまで興味ある方にとってはかなり良い本ではないかと思います。 本を読むと、色々改めて発見があったのと、拡張機能一回

                                                                          「Visual Studio Codeの教科書」を読んでVS Codeの設定をゼロから見直してみた - karaage. [からあげ]
                                                                        • これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama

                                                                          イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ

                                                                            これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama
                                                                          • 現在時刻が関わるユニットテストから、テスト容易性設計を学ぶ - t-wadaのブログ

                                                                            この文章の背景について この文章はテスト容易性設計をテーマに 2013/11/26 に CodeIQ MAGAZINE に寄稿したものです。残念ながら CodeIQ のサービス終了と共にアクセスできなくなっていたため、旧 CodeIQ MAGAZINE 編集部の皆様に承諾いただき、当時の原稿を部分的に再編集しつつ、ライセンス CC BY(クリエイティブ・コモンズ — 表示 4.0 国際 — CC BY 4.0) で再公開いたしました。 旧 URL にいただいたブックマークとご意見はこちらです(これであなたもテスト駆動開発マスター!?和田卓人さんがテスト駆動開発問題を解答コード使いながら解説します~現在時刻が関わるテストから、テスト容易性設計を学ぶ #tdd|CodeIQ MAGAZINE)。旧記事には本当に多くの反響をいただき、誠に感謝しております。 目次 この文章の背景について 目次 出

                                                                              現在時刻が関わるユニットテストから、テスト容易性設計を学ぶ - t-wadaのブログ
                                                                            • データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会

                                                                              一般社団法人データサイエンティスト協会(所在地:東京都港区、代表理事:草野 隆史、以下データサイエンティスト協会)は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ

                                                                                データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
                                                                              • VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita

                                                                                はじめに Pythonはコードが汚くなりがち(個人的にそう思う) そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった! 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある

                                                                                  VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
                                                                                • さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える

                                                                                  さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日~5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した

                                                                                    さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える