GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する - Qiita
2019/12/11 分かりやすいサイトへのリンクを追加しました hub コマンドの hub fork について追加しました 2013/04/11 興味深い手法があれば随時追加していきます ネットを検索すると、色々な手法が出てきますが、自分としては「WEB+DB PRESS plus 開発ツール徹底攻略」p.71 に載っていた以下の手法がシンプルで良く理解できました。 本家リモート upstream を追加する方法 本家リポジトリの例として、実際にGitHubに存在する練習用リポジトリ git@github.com:DQNEO/Renshu.git を使います あなた (youraccount) が既にForkしているRenshuリポジトリをcloneします。 $ git clone git@github.com:youraccount/Renshu.git Cloning into 'R
東京都 新型コロナウイルス対策サイトへの貢献方法を解説 - Qiita
目次 はじめに この記事は Slackチャンネルへの参加 環境構築 GitHubリポジトリをFork ローカルにCloneしてくる yarnによる環境構築 yarnのインストール 必要なパッケージのインストール サーバー起動 GitHubのissueを見てみる 開けてみる ラベルを見てみる 気になったissueを改善してみる 自分で改善したものをプルリクエストする ForkしたリポジトリにPush プルリクエストを送る テンプレートに沿った文章を書く マージされるの待つ その他の注意事項 さいごに はじめに この記事を見ている人は少なからず東京都の新型コロナウイルス対策サイトへの貢献に興味を持っているのではないでしょうか。 「ガチガチのプロしか参加しちゃいけないんでしょ？」 「OSSにプルリクなんて敷居高そう...」 そんなことありません！現に私は高校２年生ですが、対策サイトのGitHub
ドイツのVPS、Contaboを契約してみました
このスペックでこの値段はかなり安いと思います。 契約したVPS-L-SSDはCPUとメモリだけで言えば、AWSのm5.2xlargeくらいのスペックでしょうか。Conohaで言うと26000円/月くらいかかるコースです。Diskが800GBもあるのでかなり太っ腹です。 利用できるOSは次の通りです。 支払いチャージする形です。 PayPalを利用すれば自動で毎回支払う事ができます。 契約するとモダンではないので、人の手が介在します。 ポチポチしたら直ぐに利用できるわけではありません。利用可能になるまで3日ほどかかります（と書かれていますが、実際は2時間くらいで使えるようになりました） 登録したらメールが来て、必要な情報が揃ってないから作業を進める事ができないよと言われました。 Dear Sir or Madam, Thank you very much for your order and
Macアプリ「ワイヤレス診断」 Wi-Fi電波の強度・チャンネル・バンドを確認
Macに標準搭載されているアプリ「ワイヤレス診断」を使って、Wi-Fi電波の強度・チャンネル・バンドを確認する方法を紹介します。 ご近所の無線LANとWi-Fi電波が干渉してしまって、ネットワークが不安定……。 そんな場合はMacアプリ「ワイヤレス診断」を使って、ご自宅と近所のWi-Fi環境を確認しましょう。ここでは「ワイヤレス診断」の起動方法と使い方を紹介していきます。 Fiderを起動し、 ショートカットキー「Command + Shift + G」を押します。 すると、このように「フォルダの場所を入力：」というポップアップが表示されるので、以下のパスを入力し、「移動」をクリックします。 /System/Library/CoreServices/ すると「CoreServices」フォルダへ移動するので、「Applications」フォルダを開きます。 アプリ「ワイヤレス診断」を起動し
良いコードの書き方 - Qiita
概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー（特に新規参加者）がコードを理解しやすくする 初心者プログラマーの教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数のスコープを小さくする 変わり得る値は複雑さを生み誤解やバグに繋がるため、プログラムは変数が少ないほど問題が生まれづらい。 プログラミングの大原則として、変数は必要最低限を心がけ、むやみに増やさないようにする。 また、変数はスコープや寿命が大きいほど悪影響が
Minikubeを使用してローカル環境でKubernetesを動かす
Minikubeはローカル環境でKubernetesを簡単に実行するためのツールです。Kubernetesを試したり日々の開発への使用を検討するユーザー向けに、PC上のVM内でシングルノードのKubernetesクラスターを実行することができます。 Minikubeの機能MinikubeのサポートするKubernetesの機能: DNSNodePortConfigMapとSecretダッシュボードコンテナランタイム: Docker、CRI-OおよびcontainerdCNI (Container Network Interface) の有効化Ingressインストールツールのインストールについて知りたい場合は、公式のGet Started!のガイドに従ってください。 クイックスタートこれはMinikubeの起動、使用、削除をローカルで実施する簡単なデモです。下記の手順に従って、Miniku
対話型チュートリアル - クラスターの作成
フィードバックこのページは役に立ちましたか？ はい いいえThanks for the feedback. If you have a specific, answerable question about how to use Kubernetes, ask it on Stack Overflow. Open an issue in the GitHub repo if you want to 問題を報告する or 改善を提案.
自然言語からSQLを自動生成するDeep Learning技術 - Qiita
本記事は Towards Complex Text-to-SQL in Cross-Domain Database with Intermediate Representation（論文, リポジトリ）のサーベイ記事です。 日鉄ソリューションズ（NSSOL）様での研究開発インターンの一環として執筆しました。 今回紹介するのは、ざっくり言えば、自然言語で記述された質問からSQLクエリを生成するタスク（Text-to-SQL）において、文脈自由な中間表現を導入して性能を上げた研究で、提案モデルはIRNetと呼ばれています。 この研究ではSpider (論文, サイト) というデータセットを用いています。Spiderは従来のText-to-SQLデータセットよりも複雑な事例を多く含んでいます。 Spiderの公式サイトで挙げられている難易度が中くらい（Meidum）の例がこちらです： 複数テーブ
PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた - Qiita
目次 本記事はPyTorchを使って自然言語処理 $\times$ DeepLearningをとりあえず実装してみたい、という方向けの入門講座になっております。本記事をご覧になった後、以下の順番で読み進めていただくとPyTorchを使った自然言語処理の実装方法がなんとなくわかった気になれるかもしれません。 PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた ←イマココ PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた（バッチ化対応ver） PyTorchでSeq2Seqを実装してみた PyTorchでAttention Seq2Seqを実装してみた PyTorchのBidirectional LSTMのoutputの仕様を確認してみた PyTorchでSelf Attentionによる文章分類を実装してみた PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化
Camphr: spaCy plugin for Transformers, Udify, KNP - Qiita
CamphrはspaCyのプラグインです．日本だとGinzaがspaCyを利用しており有名ですね． spaCyはNLPフレームワークで，以下のような特長があります(主観). 様々な機能を簡単に合成できる (深層学習からパターンマッチまで何でもOK) パイプラインを1コマンドで保存&復元できる 1つ目の機能は実用上とても重要です．NLPはここ数年で大幅に進歩しましたが，実際のタスクはend-to-endにデータを食わせればOK，みたいに美味しいものばかりではありません．かといって新しい手法を全く使わないのも，あまり筋が良くなさそうです． spaCyを使うと，最新の手法からルールベースの手法まで，様々な手法を組み合わせることができます．そしてCamphrを使うと，例えばBERTをfine-tuneした後にKNPと正規表現を組み合わせる，ということが簡単にできます． また2つめの機能のおかげで，
How to train a new language model from scratch using Transformers and Tokenizers
How to train a new language model from scratch using Transformers and Tokenizers Over the past few months, we made several improvements to our transformers and tokenizers libraries, with the goal of making it easier than ever to train a new language model from scratch. In this post we’ll demo how to train a “small” model (84 M parameters = 6 layers, 768 hidden size, 12 attention heads) – that’s th
The Annotated GPT-2
Introduction Prerequisites Language Models are Unsupervised Multitask Learners Abstract Model Architecture (GPT-2) Model Specifications (GPT) Imports Transformer Decoder inside GPT-2 CONV1D Layer Explained FEEDFORWARD Layer Explained ATTENTION Layer Explained Scaled Dot-Product Attention Multi-Head Attention GPT-2 Model Architecture in Code Transformer Decoder Block Explained The GPT-2 Architectur
機械学習・深層学習による自然言語処理入門|マイナビブックス
備考 中山 光樹（なかやま ひろき） 1991年生まれ。電気通信大学卒、電気通信大学情報理工学研究科修士課程修了。現在、企業にて、自然言語処理や機械学習に研究開発に従事。また、GitHub上でオープンソースソフトウェアの自然言語処理ライブラリ開発にも貢献している。 Contents Chapter 1 自然言語処理の基礎 1-1 本章の概要 1-2 自然言語処理とは？ 1-2-1 自然言語と人工言語 1-2-2 自然言語処理 1-3 自然言語処理のタスク 1-3-1 自然言語処理の基礎技術 1-3-2 自然言語処理の応用技術 1-4 自然言語処理の難しさ 1-4-1 おさらい Chapter 2 機械学習 2-1 本章の概要 2-2 機械学習とは？ 2-3 教師あり学習 2-3-1 分類 2-3-2 回帰 2-4 教師なし学習 2-4-1 クラスタリング 2-4-2 次元削減 2-5 強化
Listen to Transformer
Music Transformer is an open source machine learning model from our research group that can generate long musical performances. We find it interesting to see what these models can and can’t do, so we made an app to make it easier to explore and curate the model’s output. If you listen to a bunch of samples, you’ll probably find that most compositions (like a lot of fully AI-generated music) are no
メンバーに恨まれそうな3つのコードレビュー施策を徹底したら、逆にメンバーが爆速で成長した話 - Qiita
ある程度経験を積んだレビュワーがやりがちな失敗は、 指摘しやすいコーディング規約違反だけ指摘している というもの。 コードレビューで指摘するべき欠陥とは、必ずしも規約違反だけではなく、 仕様考慮もれや機能的なバグ、非機能的なセキュリティやパフォーマンス上の問題点も含まれる。 一つ関数に対して複数の視点でソースチェックをしないといけないが、 人間は同時に複数のことは考えられない。 そこでどうすればいいかと情報をあさっていたところ、 われらがIPAがセキュアプログラミング講座というWEBページで、 四回に分けてレビューすることを提唱していた。 １回目はどこに何があるか、 ２回目は可読性が確保されているか、規約にのっとっているか ３回目は機能性 ４回目はセキュリティ といった具合である。 IPAの講座では４回目はセキュリティに限定しているが、 担当していたプロダクトは、非機能面はセキュリティはも
【動画付き】 draw.io 使い方まとめ 〜エンジニアでなくても使えるTips集〜 - Qiita
draw.io はブラウザを使用してフローチャート、プロセス図、組織図、UML 図、ER モデル、ネットワーク図などを作成できる優れたツールです。作成した図は xml ファイルとして保存でき、GitHub との連携もシームレスに行われます。3 年ほど愛用しているツールですが、隠された使い方がたくさんあります。すぐに忘れてしまうので取りまとめておきます。 「こんな使い方あるよ！オススメだよ！！」という方はぜひ編集リクエストをいただければ追記していく予定です 😊 ※ 主に参照している文献は以下、公式ブログは非常に分かりやすいのでオススメです。 ツイッター公式アカウント 公式ブログ ショートカット ショートカット集です。机の上に置いて覚えましょう。 Line / 線 まずは最も頻繁に使う Line(線)の使い方からご紹介します。 矢印をまっすぐに揃える ちまちまと矢印の線をドラッグして微調整し
バッチ処理のスケジューリングパターン
この記事はこの記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 12日目の記事です。 はじめにGoogle Cloud Platform (GCP) でバッチ処理を起動するための以下のパターンについてご紹介したいと思います。以下、８パターンあげてみました。とはいえ、最後の3つは GCP のバッチスケジューリングという観点からは少し外れますが、バッチの起動時に使われるということでご容赦を。 Cloud Scheduler : フルマネージドな cron ジョブスケジューラです。フルマネージドという点が非常に大きなメリットであり、多くの処理を自動化し実行することが可能です。Google App Engine cron サービス : HTTP GET を利用して、特定の URLを呼び出します。Google AppEng
Windows 10から削除すべき「役立たずのゴミ」機能まとめ
By orcearo Windows 10は2015年7月に発売してからおよそ4年が経過し、その間にも数々のアップデートによって進化を遂げています。テクノロジーに関するニュースメディアであるHow-To Geekが数々のアップデートを乗り越えていまだにWindows 10に残り続けている「無駄な機能」のリストを発表しています。 All the Useless Windows 10 Features Microsoft Should Remove https://www.howtogeek.com/437942/all-the-useless-windows-10-features-microsoft-should-remove/ ◆「People」機能 Windows 10のタスクバー上にデフォルトで表示されている「People」はアドレス帳のような機能を持ち、クリックすると友人・家族・仕
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
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