食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
HTML5のLocal Storageを使ってはいけない（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Randall Degges - Please Stop Using Local Storage 原文公開日: 2018/01/26 著者: Randall Degges 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 画像は元記事からの引用です。 初版公開: 2019/10/19 追記更新: 2024/04/05 -- リンク情報を記事末尾に移動しました 本気で申し上げます。local storageを使わないでください。 local storageにセッション情報を保存する開発者がこれほど多い理由について、私にはさっぱり見当がつきません。しかしどんな理由であれ、その手法は地上から消えてなくなってもらう必要がありますが、明らかに手に負えなくなりつつあります。 私は毎日のように、重要なユーザー情報をlocal storageに保存す
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
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ！”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か
エンジニアお茶会 2020/08/19 pastak.icon @pastak この発表のゴール 現代のウェブブラウザの目指している方向性について紹介する モダンブラウザで使える最新の面白便利APIを紹介する ちゃんと仕様に入りそうなもの(Googleの力技で…も含む) （前半の各ベンダの話はpastak.icon個人の見解を含みます） 次ではない フロントエンドなんでも相談室 前提知識のコーナー "WebAPI"とは何を指すのか、標準化について ECMAScript Ecma InternationalにてECMA-262という規格番号 ほぼLiving Standardという雰囲気もあるけど、年に1回タグが付く ES2020: ECMAScript® 2020 Language Specification 最新の様子: https://tc39.es/ecma262/ Array、Nu
CSSは使いようによっては様々な表現が可能な奥深い言語です。しかし、アニメーションなど凝った動きをするものに関してはコードは見れても実装方法を詳しく解説している記事は多くないように思えます。 この記事では、私（さかっちょ）がTwitterで過去にツイートしたCSSの技術をCodePenで改めて実装し、Twitterでは解説しきれなかった実装方法をより詳しく説明しています。CSS初学者の方にもわかりやすいように解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。 その1. 一文字ずつ登場するテキストアニメーション See the Pen [CSS Tips] Text Show-up Motion by Takuro Sakai (@sakaccho) on CodePen. 一文字ずつtransformで移動させています。文字が途切れることなく流れるようにtransition-delayを調整
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
いざという時に使える13のHTML&CSS Tips集Update2023.05.12Release2023.04.13Coding HatenaにシェアするTwitterにツイートするPocketにストックするFeedlyに登録する いざという時のために覚えておくと便利なHTML＆CSSのTipsを13個紹介します。何かで困った時に読み返してみてください。何かでお役にたてると思います。 テキストの円形回り込み See the Pen shape-outside by Kobayashi (@Pulp_Kobayashi) on CodePen. 円形の画像の縁に沿ってテキストを回り込ませるCSS Tips。実際には画像の縁を判定して回り込んでいるのではなく、shape-outsideプロパティを使用し、circle(50%)を指定することで、要素の回り込みの形状を円形にしています。 CS
FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
ここのところちょっと時間に余裕があり、暇を見つけてはQiitaの質問に答えるという取り組みをやっています。以前StackOverflowでも同様の取り組みをちょっとだけしてたことがあります。 9日間で35個の質問に回答してみて、正直に思うのは「質問の質が悪すぎるなー」ということです。ただ、どう質が悪いのか上手く言語化できず悶々としていました。 そんな折、今朝googleのおススメ記事に飛び込んできたQuaraのこちらの回答を読んで、「これこれ！こういうことよ！」という気持ちになったため、これから質問する人に向けてこの内容を少し嚙み砕いてまとめてみます。 ベテランはどうデバッグをしてるのか （自分をベテランと言っていいのかはさておき）日頃からコードを書いていると、デバッグには、その時使っている言語やフレームワークによらず、ある程度の行動パターンがあることに気付いてきます。 デバッグには難しい
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
前回の記事が思いのほか好評だったので、今回はPythonの基礎を図解にまとめてみました。 これからPythonに入門する方、初学者の方への参考になれれば幸いです。 前回の記事↓ 押さえたい基礎 押さえたい基礎の分野は9つになります。 以下で詳しく見ていきます。 数値計算 数値計算は演算子を確認します。 数値の型（int・float）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1
On the 11th of January 1982 twenty-two computer scientists met to discuss an issue with ‘computer mail’ (now known as email). Attendees included the guy who would create Sun Microsystems, the guy who made Zork, the NTP guy, and the guy who convinced the government to pay for Unix. The problem was simple: there were 455 hosts on the ARPANET and the situation was getting out of control. This issue w
新型コロナ禍が我が国の政治の深刻な問題をあぶり出しています。一市民としては支持する政治家を本腰入れて検討しなければいけません。 個人的な問題意識は主に「労働」と「財政」にありますので、これらの問題に積極的に取り組んでくれる方がいいです。今回のコロナ禍でこの2つは本当に切実な問題になりました。反対に「脱原発」とか「改憲」はやめてほしいかな……「財政再建」とかも当然ムリ！あ、もちろん国政の話です。 そんな訳でデータの力で問題意識の合う現職国会議員を探してみました。使うのはみんな大好きPython3 on Google colab(Jupyter notebook)です。技術的な話を飛ばして結論だけ見たい方はこちらからどうぞ。 やったこと まずはTwitterをやっているすべての現職国会議員のTweetを一人当たり最新1000件ほど取得します。現職国会議員のアカウント一覧は国会議員いちらんリスト
ウェブ業界の当たり前だと思っていることでも、他社の人には違う常識があるかもしれません。自分が業界多数の傾向と違うところはどこなのか・・・、この連載ではアンケートデータから国内のウェブ業界の傾向を分析します。 連載7回目となる本記事では「ウェブ業界で、2010年代から変化したもの」をテーマとしてアンケート結果を紹介します。 floatプロパティーは現役？ floatプロパティーは、CSSレイアウトのために2000年代中頃からテーブルレイアウトに代わって使われてきました。FlexboxやCSS Gridなど、他にレイアウト手法が存在する現在において、floatプロパティーはどれほど使われているのでしょうか。 1829票の回答があり「とてもよく使う」が5.7%、「たまに使う」が19.8%、「ほとんど使わない」が69%、「floatを知らない」が5.5%でした。 現在はfloatプロパティーを使う
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
小岩井ことり @koiwai_kotori 声優 小岩井ことりとスタッフが各種情報をツイートします。 イヤホン・ヘッドフォンなど オーディオ機器やパソコンパーツも大好き!! 🎵 ラジオ「ことりの音」 🎵 雑誌「GetNavi」連載 🎵 ASMRレーベル「kotoneiro」 lit.link/KOTORI 小岩井ことり @koiwai_kotori ナレーションや台詞や歌など 自宅でも収録してお送り出来ます。 マイクはNEUMANN U87Aiや 完全防音ブースもございます。 48/24はもちろん 96kHz/32bit-floatなどでの納品も可能です。 こんな時なのでスタジオ収録が難しい場合など お役に立てる事が御座いましたら 所属事務所までご相談下さいませ。 pic.twitter.com/zxREfl2mKF 2020-04-03 00:13:55
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- Section BGN -->\n<div class=\"Section jukentokushu_naka6_list pc\">\n<div class=\"Title\">\n<h2><a href=\"https://www.asahi.com/edu/exam/\">受験ニュース</a></h2>\n<ul class=\"SubLink\" style=\"float:right;font-size:.8rem;\">\n<li class=\"Fst\"><a href=\"https://www.asahi.com/edu/kyotsu-exam/\">大学入学共通テストへ</a
jqのGo実装 gojq を作りました！ ― スタックマシン型インタープリタによるイテレータセマンティクスの実装 - プログラムモグモグ
jqはとても便利なコマンドです。 JSONを返すAPIを実装するときや、SaaSのAPIから特定の情報を抜き出してシェル変数に代入するときなど、web開発や運用には欠かせないツールとなっています。 しかし、私にとってjqのクエリを一発で書くのは容易ではなく、思い通りの出力が得られないことがよくありました。 難しいエラーメッセージに悩まされて、jqで書くのを諦めて別の言語で書き直すこともありました。 jqの十八番と思える場面で使いこなせないのは、なかなか悔しいものがあります。 ツールを使うのが難しいなら、同じものを作ってしまえばよいのです。 jqの全ての機能を実装する jqを言語としてきちんと書けるようになる jqを完全に理解する jqの全ての機能を自分で実装してしまえば、jqがどういうものか、クエリがどのように処理されるのか、詳しくなれるはずです。 jqを得意な言語と言えるようになって、ク
オンラインゲームを作ろう！と思ったことがある方は、 こちらの講演記事を1度は見たことがあるのではないでしょうか。 www.4gamer.net こちらの講演は、具体例を交えながら非常に分かりやすくオンラインゲームの主な同期方式が説明してあり、 2024年現在でもオンラインゲームの基礎を学ぶ資料として真っ先に名前を上げる最高の資料です。 しかしながら講演は2010年のものであり、オンラインゲームはこの10年余りで進化しています。 この辺りの進化の話を簡単にまとめつつ、オンラインゲームの同期方式の選び方を紹介します。 （上記講演記事の知識/用語を前提としているため、先に上記記事をお読みください。） オンラインゲームの民主化について 技術の話をする前に。 近年、「マルチプレイヤーゲーム」と聞いてオフラインの画面分割ゲームを想像する人はいないと言って良いほど オンラインゲームは民主化されてきました
高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
高速逆平方根とは？ C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは？ 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照： Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375
program = block block = lines lines = line | lines line line = line_content EOF | line_content END | definition | import import = "import" STRING_LITERAL EOL line_content = expression definition = function_definition | class_definition | c_type_definition | global_definition | c_function_declaration function_definition = "function" identifier arguments EOL block return_value EOL | "function" ident
深夜に絶叫する子を抱っこしていると、いつから泣いてるのか、いつまで泣いてるのか、など考えてしまって精神的に参ってくる。 実際のところどれくらいのペースで泣いてるのか可視化したくなって、M5StickCで可視化するグッズを作った。 作りたいもの 常時マイク入力がオンになっていて、直近しばらくの音量の履歴が可視化されたら便利そうだと考えた。 可視化によって子が泣き止むわけではなくても、「しばらく泣いてる気がしたけどまだ3分くらいだ」とか、「10分間に渡って静かにしていて偉い」とか数値を見て客観的な考察をできるようになりたい。 M5StickC M5StickCは小型のM5Stack。 小さくて邪魔にならなさそうなのと、マイクがついているので買ってみた。 3000円以下で買ってきて書いたコードが動いて画面に表示もできるのでおもしろいと思う。 www.switch-science.com 実装する
序文 WebKit と Gecko の内部オペレーションに関するこの包括的な入門情報は、イスラエルのデベロッパー Tali Garsiel 氏による多くの研究の成果です。数年にわたり、ブラウザ内部に関するすべての公開データを確認し、ウェブブラウザのソースコードを読むことに多くの時間を費やしました。彼女は次のように書いています。 ウェブ デベロッパーは、ブラウザ操作の内部構造を学ぶことで、より的確な意思決定を行い、開発のベスト プラクティスの背後にある理由を知ることができます。これはかなり長いドキュメントですが、時間をかけてじっくり読むことをおすすめします。やったら嬉しいよ。 Chrome デベロッパー リレーションズ、Paul Irish はじめに ウェブブラウザは、最も広く使用されているソフトウェアです。この入門編では その仕組みを解説しますアドレスバーに「google.com」と入力し
CSS Flexboxの基礎となる考え方や構造、各プロパティの使い方を一通り学べるチュートリアルを紹介します。チュートリアルはステップ形式で、簡単なものから始まるので独学の人、そして初心者にもオススメです！ 30日分のチュートリアルですが、1日分は3分くらいなので、正味1,2時間でCSS Flexboxをマスターできると思います。 Flexbox30 -GitHub by Samantha Ming 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 1日目: Flexboxとは Flexboxの前は、レイアウトをするためにfloatを主に使用していました。CSSのデベロッパーは、floatは古い方法で限界があり、フラストレーションが貯まることをよく知っています。 しかし、現在は違います！ レスポンシブ対応の柔軟なレイアウトはもちろ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- Section BGN -->\n<div class=\"Section jukentokushu_naka6_list pc\">\n<div class=\"Title\">\n<h2><a href=\"https://www.asahi.com/edu/exam/\">受験ニュース</a></h2>\n<ul class=\"SubLink\" style=\"float:right;font-size:.8rem;\">\n<li class=\"Fst\"><a href=\"https://www.asahi.com/edu/kyotsu-exam/\">大学入学共通テストへ</a
Webフルスタックエンジニアになるためのチェックリスト Zennでの投稿にあたって この記事は、2020/03/22に自分のgithubリポジトリで公開していた内容を、Zennのgithubリポジトリ連携機能を用いて一般公開したものです。 投稿にあたって、Zennの記事連携フォーマットに準拠する以外の修正は加えておりませんので、一部Zennというプラットフォームの方針や雰囲気に合わない内容などあるかもしれません。あらかじめご了承ください。 はじめに 日本のWeb開発業界で「フルスタックエンジニア」になるために必要な知識を、個人的経験からまとめました。 フルスタックエンジニアの定義ですが、ここでは、 企業で開発リーダー/テックリードとして、Webブラウザアプリケーションを前提としたサービスの立ち上げからリリース、運用まで面倒を見られる。 というロールと仮定し、前提条件としては、どちらかという
HTMLメールの実装で「tableか、、、」とため息をついていた人に朗報です。 tableを使用しなくてはいけなかった理由はWindows上のOutlookだったのですが、新しいOutlookではレンダリングエンジンがEdgeに切り替わります。これにより、tableによる実装は不要になります。 HTMLメールの最近の実装方法を解説します。 Modern HTML email (tables no longer required) by Ollie Williams 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに HTMLメールの実装でもっとも頭を悩ませている問題 今日、HTMLメールをどのように実装すべきか？ 電子メール用のAMPについて 終わりに はじめに MailChimpによるHTMLメール実装のベストプラクティ
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
YAMLは「便利なJSON」として使われることが多い一方、その複雑性から落とし穴も多く、しばしば批判の対象になります。 なぜYAMLはそこまで複雑なのでしょうか? その背景のひとつは、本来のYAMLがJSONとは大きく異なる目的意識で作られているからです。 本稿ではYAML specに従う形でYAMLのコンセプトを解説することを目指します。残念ながら、ここに書かれているYAMLの思想は実際には実用されているとは言い難いですし、これらの背景を理解しても「YAMLは複雑だ」という事実がひっくり返ることはないでしょう。それでも、YAMLの複雑さの源泉を体系的に理解し、YAMLとほどほどの距離感で付き合う助けにはなるのではないかと思います。 この記事ではこういう話をしますYAMLはJSONとは独立に、異なる目的で生まれた野心的な仕様であるアンカーやタグなどの強力な構文は、これらの目的を満たすために
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SQLアンチパターン簡単まとめ
「SQLアンチパターン」について、自分の勉強がてら内容を簡単にまとめました。 「とりあえずSQLは触れてWebアプリが作れる」「シンプルなアプリを実務で作ったことがある」くらいの人が読むととても勉強になると思います。 また、「現場での良くない設計」が詳細に言語化されているので、経験豊富な人でも新たな発見があると思います。 詳しく知りたい方は是非本を買って実際に読んでみて欲しいです。 第一章 ジェイウォーク パターン 1カラムにコンマ区切りで値を入れて複数の紐付きを表現しようとする なぜダメか 検索しづらい 文字列カラムの文字数制限という暗黙の制約を受ける バリデーションかけられない 解決策 交差テーブルの作成 第二章 ナイーブツリー パターン 木構造を表現するとき、常に親のみに依存する(parent_idだけ持ってしまう) 隣接リスト なぜダメか 階層を深く掘ろうとするとそのぶんSQLをか
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
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