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Pythonの検索結果121 - 160 件 / 49027件

  • 初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball

    【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします! 【2018/12/24追記】最新版を公開しました!「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇‍♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI(えーあい)」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい

      初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
    • コンピュータ系技術書を無料で読めるサイトまとめ - 情報科学屋さんを目指す人のメモ(FC2ブログ版)

      何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 特に探すつもりはなかったけど、技術書を無料で読めるサイトに複数遭遇したので、出会った分だけでもとまとめてみた。無料で読めるサイトと言っても、基本的には無料公開されているページへのリンク集という形。 O'REILLY Open Books http://oreilly.com/openbook/ リンク先の右にあるリンクの書籍が無料。左のジャンル分けは通常の書籍一覧なので注意。他のサイトに比べるとだいぶ少ない。 O'REILLY Open Feedback Publishing System (OFPS) http://ofps.oreilly.com/ 出版前の書籍を公開して、フィードバックを受け付けるというサイト。作りかけの本も存在するが、最新の内容が読めると

      • コンピュータ業界でよく出る英語 - Qiita

        みなさまへのお願いごと 間違いなどの指摘は、編集リクエストでお願いします。 コメントの記載はページが長いこともあり、お控えください。 TOEIC900でも英語が話せない日本人へ ITエンジニアの私がなぜ令和の今、中国語を学ぶのか? 名詞/イディオム gotcha はまりポイント。注意すべきこと。引っ掛け。 Got you のくだけた表現。捕まえた、誰かをトラップに引っ掛ける、という意味から。 注) 一般的には、Got itやYup、I seeのような、同意の返事でよく使われる。 類) caveat, pitfall There are many gotchas in this application. sought-after (スキル、人材、機能、アプリが) 人気の、需要がある、求められてる、引っ張りだこ Python is a sought-after language. c-suit

          コンピュータ業界でよく出る英語 - Qiita
        • Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation

          Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。

          • 総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 | 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。

              総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 | Ledge.ai
            • 無精で短気で傲慢なプログラマ 技術者・SE・プログラマ面接時の技術的な質問事項

              最近、技術者やプログラマの方と面接する機会が多いです。 毎回質問事項を考えるのにも飽きたので、再利用できるようにまとめておきます。 もしさわりの質問に対する反応が良かった場合は、さらに突っ込んだ質問 (インデントが深いもの) をします。経験がないようなら、さらっと流します。 当ページ管理人は、現在 EC サイト構築・運営を担当しているため、 そっち方面に偏っています。 最小限の質問でその人のスキルを見極めるのは難しいなぁ…。 ------- ●追記 ホッテントリに載ったようなので、このチャンスに 人材募集 を再アピールしておきます。 興味のある方はぜひ。 念のため言っておきますが、全部できないとダメというつもりは全くありません (当ページ管理人も、CSS・Eclipse・Struts・Spring・Hibernate・Ruby・アセンブラなど、 弱い部分が多々あります)。 「~はできますか

              • Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから

                はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード&ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな

                  Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
                • はじめに — 機械学習帳

                  import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

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                  • データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                    データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう! ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人(@studies)と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ

                      データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                    • Progate | プログラミングの入門なら基礎から学べるProgate[プロゲート]

                      Progateはオンラインプログラミング学習サービスです。「初心者から、創れる人を生み出す」ことが、私たちの理念です。プログラミング初心者のハードルを出来る限り取り払うこと、そして本当に創れるようになるレベルの高い学習を提供することを目指しています。

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                      • 東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件|加藤貞顕

                        1カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる(授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう)。 友人の物書堂の社長の広瀬くん(iPhone辞書アプリ開発の大御所!)も、たまたまいっしょに講

                          東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件|加藤貞顕
                        • ハーバード大学のコンピューターサイエンスの講義(日本語版)が無料公開されている件「聞き取りやすいから英語も勉強できる」

                          QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa 2022-10-08 22:01:21 🎍QDくん🎍Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出

                            ハーバード大学のコンピューターサイエンスの講義(日本語版)が無料公開されている件「聞き取りやすいから英語も勉強できる」
                          • 外国人が語る:英語でクラスやメソッド等の名付け方 - Qiita

                            アメリカ人です。 Hello 👋 この記事の目的 多くの日本人は自分の英語力には自信がないではないでしょうか。残念ながら「英語がわからん」、「英語が全然できない」という声をしょっちゅう聞いています。でも、今まで英語ができて意味がちゃんと伝わる何人かの日本人に会ったがあります。完璧な英語ではないけど(外国人も英語でミスる時もある...)、がんばって話そうとするので充分仕事ができる人たち。そういうがんばる姿勢はオープンソースのプログラムや英語圏のプログラムに手を出すためには一番大事なことだと思います(外国人側もすごく助かります)。日本の文化では「私はできる!」と自慢することは少ない中、この記事を通して、流暢に話せなくても自分のプログラミングの命名の仕方にはちょっとだけでも自信を持たせたいなと思います。完璧じゃなくていいです。Let's go! 合わせて読んでいただきたい 【日本人エンジニア必

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                            • 東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]

                              新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ

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                              • スペシャルベスト

                                免責事項:本サイトに含まれる情報は、一般的な情報提供のみを目的としています。情報はスペシャルベストによって提供され、当社は情報を最新かつ正確に保つよう努力しますが、いかなる目的においても、ウェブサイトまたはウェブサイトに含まれる情報、製品、サービス、関連グラフィックスに関する完全性、正確性、信頼性、適合性、利用可能性について、明示または黙示を問わずいかなる表明または保証も行いません。従って、これらの情報に依拠することは、あくまでもお客様ご自身の責任において行われるものとします。 当社は、当ウェブサイトのご利用に起因するいかなる損害についても責任を負いません。 本ウェブサイトから、スペシャルベストの管理下にない他のウェブサイトへリンクすることができます。当社は、それらのサイトの性質、内容および利用可能性を管理することはできません。リンクは必ずしも推奨するものではありませんし、リンク先で述べら

                                • 画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita

                                  画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ!と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ?」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が

                                    画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
                                  • Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita

                                    この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧

                                      Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
                                    • Rubyを最大63%高速化した中学生は超多忙!

                                      金井仁弘(HN:CanI)氏                    撮影:平沼久奈 ハンドルネームCanIの由来は、「“Can I”→キャナイ→カナイ」。C#、Visual Studio、Microsoft .NETとマイクロソフト製品が大好きな「.NETer」と自称する 筑波大学付属駒場中学校は、東京都内にある中高一貫の国立校だ。入学試験の偏差値と東京大学への進学率の高さから“東の筑駒、西の灘”と称される進学校である。強いのは受験だけではない。国際情報オリンピックや国際数学オリンピックでは、同校の生徒が毎年のように金・銀メダルを制するなど才能あふれる理数系人材が多数在籍している。 金井氏はこの夏の「セキュリティ&プログラミングキャンプ2009」(2009年8月12~16日)に参加し頭角を現した中学生プログラマである。 今年に入って、Ruby 1.9のフィボナッチ数列による演算(多倍長加算

                                        Rubyを最大63%高速化した中学生は超多忙!
                                      • Keigo Hattori on Twitter: "YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa"

                                        YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa

                                          Keigo Hattori on Twitter: "YouTubeで学ぶコンピュータ・サイエンス。これを完了したら実質学位を取ったようなもん。という話だが、すごいなこれ・・・。全部無料でここまでの・・・。 https://t.co/xNHNvBM5Aa"
                                        • 5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう

                                          5ch(旧2ch)ではここ数年はTwitterを使用するようになってしまいましたが、ネットのミームの発信地点であって、様々なスラングを生み、様々な文化を作ってきたと思います。 学生時代、2chまとめとか見ていたので、影響を受けてきたネット文化で、感覚値からすると、どうにも流行り廃りがあるようです。 5chの過去ログを過去18年ほどさかのぼって取得する方法と、懐かしいネットスラングのドキュメントに占める出現具合を時系列でカウントすることで、時代の変遷でどのように使用の方法が変化したのか観測することができます。 文末に「orz」って付けたら若い人から「orzってなんですか?」と聞かれて心身共にorzみたいになってる— ばんくし (@vaaaaanquish) October 19, 2018 図1. 今回集計したorzの結果 例えば、今回集計した5chの書き込み500GByte程度のログからで

                                            5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう
                                          • プログラマのための言語別コーディング規約まとめ | Web活メモ帳

                                            みなさんはコーディング規約を利用していますか。 個人で開発している時はオレオレルールで良かったのですが、 複数人で開発するようになると共通のルールがあった方がストレス無く開発が出来るようになります。 WEB系の言語のコーディング規約について、調べ物が必要だったので、 まとめたものをブログでもシェアします。 HTML・CSS Google HTML/CSS Style Guide の推奨ガイドラインまとめ HTML5 コーディングガイドライン(HTML5)ver1.0 JavaScript JavaScriptのいろいろなコーディングルールをまとめてみた PHP PHPのコーディング規約 PSR-0、PSR-1、PSR-2、PSR-3とは WordPress コーディング基準 Pear Manual :: 標準コーディング規約 Zend Framework PHP 標準コーディング規約 Ca

                                              プログラマのための言語別コーディング規約まとめ | Web活メモ帳
                                            • メジャーなプログラミング言語とそれらの役割を、素人でも分かるように教えてください。 - Knoh (ノウ) | The Knowledge Hub

                                              プログラマーたちは、使用するプログラミング言語と驚くほど密接な関係を持っています。プログラミング言語はあなたをイライラさせ、また教え導いてくれます。あなたはそのうちにプログラミング言語の内部構造や、ちょっとした変な癖を学ぶことになるでしょう。それはあなたの頭のなかにも入り込み、考え方をも変えるでしょう。 正しいプログラミング言語を選べば、新しくて美しい何かを一緒に作り上げることができます。間違った選択をすれば、もちろん面倒なことになります。 言い換えれば、プログラミング言語を選ぶことは、恋人を選ぶことによく似ているのです… (注: 私はストレートの男性です。それ以外の方は、自分の興味に合わせて自由に脳内変換してください) PHP は、あなたが高校時代のある夏、不器用ながらも付き合った初めての彼女です。もっと真剣な関係を築こうとしてはいけません。この子は複雑な問題を抱えています。 Perl

                                              • 正規表現によるバリデーションでは ^ と $ ではなく \A と \z を使おう

                                                正規表現によるバリデーション等で、完全一致を示す目的で ^ と $ を用いる方法が一般的ですが、正しくは \A と \z を用いる必要があります。Rubyの場合 ^ と $ を使って完全一致のバリデーションを行うと脆弱性が入りやすいワナとなります。PerlやPHPの場合は、Ruby程ではありませんが不具合が生じるので \A と \z を使うようにしましょう。 はじめに 大垣さんのブログエントリ「PHPer向け、Ruby/Railsの落とし穴」には、Rubyの落とし穴として、完全一致検索の指定として、正規表現の ^ と $ を指定する例が、Ruby on Rails Security Guideからの引用として紹介されています。以下の正規表現は、XSS対策として、httpスキームあるいはhttpsスキームのURLのみを許可する正規表現のつもりです。 /^https?:\/\/[^\n]+$/

                                                • 競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ

                                                  記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。(私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので) 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み(あと多少のヒントも)だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ

                                                    競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
                                                  • 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート

                                                    総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

                                                      総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
                                                    • Python入門 : 4日間コース社内トレーニング

                                                      ノンプログラマーなエンジニアを対象としたプログラミング言語 Python のトレーニング。演習込みで 4時間 x 4日間 の内容を1スライドにまとめています。 プログラミングとはなんぞや、なぜpythonをやるのかというところから、クラスの継承あたりまでをカバーしています。それにくわえて業務によく利用されると思われる機能を説明しています。Read less

                                                        Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
                                                      • bitbucketの使い方

                                                        With best-in-class Jira integration, and built-in CI/CD, Bitbucket Cloud is the native Git tool in Atlassian’s Open DevOps solution. Join millions of developers who choose to build on Bitbucket.

                                                          bitbucketの使い方
                                                        • レトロゲームエンジン Pyxel でプログラミングを始めよう! - kitao's blog

                                                          Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記:最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何? Pyxel(ピクセル)は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開4日でGitHubのデイリーランキングで全1億のプロジェクト中1位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで1位になっています。(1位の座は48時間持ちませんでしたが…) GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを

                                                            レトロゲームエンジン Pyxel でプログラミングを始めよう! - kitao's blog
                                                          • MacBook を買って開発ができるようになるまで。 - 日々、とんは語る。

                                                            身近に MacBook を購入した人がいたので、その人向けにメモしておきます。ポイントとしては、今まで Mac を使っていなかった人でも分かるように説明していきます。 App Store から Xcode をインストールする。 驚くかもしれませんが、Mac は初期状態では、gcc など開発に必須のUNIXツールが一切インストールされていません(perl とか ruby とかは入ってるよ)。なので、まずは何はなくとも Xcode という開発ツール群をインストールする必要があります。 Snow Leopard までは(多分)付属のDVDに Xcode がついてきたのですが、Lion からは App Store からのダウンロードしてインストール事になったので、いきなり 3GB もダウンロードしなければなりません。なので、早めにやってしまいましょう。 この記事を書いている現時点で最新の Xcod

                                                              MacBook を買って開発ができるようになるまで。 - 日々、とんは語る。
                                                            • Atom Flight Manual

                                                              CompanyEngineeringProductSunsetting AtomWe are archiving Atom and all projects under the Atom organization for an official sunset on December 15, 2022. January 30, 2023 Update: Update to the previous version of Atom before February 2 On December 7, 2022, GitHub detected unauthorized access to a set of repositories used in the planning and development of Atom. After a thorough investigation, we hav

                                                                Atom Flight Manual
                                                              • もう見た?GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                                                                もう見た?GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集!読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です! 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste

                                                                  もう見た?GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                                                                • http://ja.doukaku.org/

                                                                  • 統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue

                                                                    帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1.本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①:講義の受講者が復習に利用する 想定②:未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回

                                                                    • パスワード認証

                                                                      ウェブ狂の詩 - @takejune web制作に関する覚え書き このブログの公開は終了しました

                                                                        パスワード認証
                                                                      • 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 - Qiita

                                                                        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

                                                                          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 - Qiita
                                                                        • Webプログラマと数学の接点、その入り口

                                                                          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

                                                                            Webプログラマと数学の接点、その入り口
                                                                          • これからWeb系のベンチャーで起業しようと思っている人へ考慮しなければいけないリストを作成した ~技術編~ - nigoblog

                                                                            Web系に限らずですがとにかくいろんなことを考えなければいけません。 業界で3年以上やっていたエンジニアならいざしれず、非エンジニアやフロントエンドしか触ったことのないエンジニア。 そして学生等々、Web系ベンチャーをやるには案外考えることが多いんだぜってことを伝えたいと思います。 開発編 運用編 まとめ という流れで説明します。 開発編 主にサービスローンチまでのプロセス。 最近でいうとMVP (Minimum Viable Product)だったりアジャイルだったりが流行っていますが、 とりあえずMVPを構築するまでに考えなければいけないことをリストを書いていきます。 1. 言語は何を使うか 一番ベーシックな概念にして、一番重要かもしれません。 とりあえずフロントエンドはさておき、バックエンドをどうするか。 ここで選択肢を上げておきます。 PHP Perl Ruby Python Sc

                                                                              これからWeb系のベンチャーで起業しようと思っている人へ考慮しなければいけないリストを作成した ~技術編~ - nigoblog
                                                                            • 2019夏、先輩が若手に贈る「お世話になった技術書60選」- 入門からガチまで – | DevelopersIO

                                                                              「この本にはお世話になったなぁ〜」 「今でもたまに読み返してます」 「マジでめちゃめちゃ影響受けた」 「そう、こいつが俺のエンジニア人生を変えやがったんだ...」 ↑「こんな本を紹介してください!」と社内チャットで投げてみたら、すんごいことになったのでそのリストをシェアさせていただきます。 ※推薦理由はあくまで推薦者による個人的な意見や思い入れたっぷりなので、それを踏まえてお楽しみください。 目次 アプリケーション/プログラミング ドメイン駆動設計 Java言語で学ぶデザインパターン入門 Pro Git BINARY HACKS Effective Java リバースエンジニアリング―Pythonによるバイナリ解析技法 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 リーダブルコード メタプログラミングRuby 第2版 Head First デザインパターン テスト駆動開発 C

                                                                                2019夏、先輩が若手に贈る「お世話になった技術書60選」- 入門からガチまで – | DevelopersIO
                                                                              • データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは(2017年夏版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                                この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト(本物:及びその他の統計分析職)vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

                                                                                  データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは(2017年夏版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                                • http://blog.av-jyo.com/2011-07/how-to-develop-porn-website-with-nodejs.html