コンピュータ・サイエンスやりたくなって1年ちょっとコツコツやってる/やったことたち - でこてっくろぐ ねお
私は経済学部出身でWeb系エンジニアをやっているわけだが、コンピュータ・サイエンスはずっと学びたいと思っていた。 そんな中、Turing Complete FMというpodcastに出会ってその気持ちが更に強くなり、ここ1年くらい、子育ての合間にコツコツコツコツとコンピュータ・サイエンス周りのことを学んでいた。このエントリでは、学んでいたこと、及び子育ての合間にどうやって時間を捻出しているのかをまとめた。 目次： やっている/やったこと コンピュータサイエンス系のPodcastを聞く コンパイラを書く(ペンディング中) OSの作り方を学ぶ RustでOSを書く(ペンディング中) Rustを学ぶ プログラミングコンテスト系のサービスをやってみる LeetCode Atcoder 計算理論の初歩を学ぶ 白と黒の扉を読む 大学の教科書で使われているような書籍で学ぶ システムのパフォーマンスについ
紙の辞書の方が単語などを覚えやすいというのは本当なのですか？ - 最近... - Yahoo!知恵袋
紙の辞書の方が単語などを覚えやすいというのは本当なのですか？ 最近英語の成績が伸び悩んでおり、自分では語彙力の不足が原因だと思っています。 なので、よく言われるように一度初心に帰って紙の辞書を使いたいと思うのですが、本当に紙のほうが単語を覚えやすいのでしょうか。 また、一度調べた語に印をつけると良いと聞いたのですが、その根拠は何ですか？ 教えてください。 ◆紙の辞書の優位性ですね？cluster… さん、あなたはまさにピンポイントで要点を突いた質問をなさっている。単語を「覚える」ためには紙の辞書の方が良いかどうか、とおっしゃっていますからね。単語を「覚える」目的では、紙の辞書の優位性はゆるぎません。 ◆「単語を覚える」という事に関しては、大きな誤解が2つあります。1つは、単語を覚えるとは「hate＝憎む」のように、「英単語＝日本語」という、1対1の対応を暗記することだと思っているという事。
Googleの機械学習のレッスンが無料で受けれて資格が貰える余暇。 ｜ ガジェット通信 GetNews
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
主人公とともに「言語」を学ぶ、語学学習型アドベンチャー『Lingotopia』開発中。日本語にも対応予定 - AUTOMATON
発売前や登場したばかりのインディーゲームから、まだ誰も見たことがないような最前線の作品を紹介してゆく「Indie Pick」。第507回目は『Lingotopia』を紹介する。 『Lingotopia』は、語学学習要素を取り込んだアドベンチャーゲームだ。プレイヤーとなるのは、船が難破し見知らぬ島に流れ着いた少女。やっとのことで街にたどり着いたが、そこに自分と同じ言語で話せる人はいなかった。新たな言語を学ぶことで街の人々とコミュニケーションをとり、元いた島へ帰るために奮闘することになる。 『Lingotopia』はシナリオを指向するというよりは、語学学習要素が強いアドベンチャーゲームとなっている。まずゲームを始める際に、普段使う言語（母語とする）と学習したい言語を設定する。プレイヤーとなる女の子はフィールドを歩き回りオブジェクトを調べることで、オブジェクトの名前が学習したい言語の表記で表示さ
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
TEDトークから学んだ、やりたいことを20時間で達成する方法 | シリコンバレー留学生の日記
TEDトークを英語の学びとして、そして新しい視点の取り入れとして見るのがものすごく好きなのですが、今回見たTEDトークは今までで一番感動しました。(身近に感じました) youtu.be The first 20 hours — how to learn anything (何を学ぶにも最初の20時間だけやってみる) みなさんもご経験はあるのではないでしょうか。 何かを極めるわけではなく、ただ単に興味あることや、経験として何かをやってみることで、 興味があることを始めたが自分の下手さにがっかりしてやめてしまった友人と比べて全然結果がでない下手を披露するのが嫌で人前ですることを辞めたらいつの間にかすること自体を辞めてしまったなどです。 というのも、今まで僕は何をするにも結構ドベから始まり、悔しい思いをしつつそれをなんとなく継続した結果、気づいたらいい感じになっているときがあります。 その、『い
機械学習・深層学習Q&A - HELLO CYBERNETICS
もうこれだけは絶対に把握しておいてください！ ってものだけ。 学問周り Q：機械学習ってなんですか？ Q：統計学との違いはなんですか？ Q：深層学習ってなんですか？ 手法周り Q：ニューラルネットワークってなんですか？ Q：サポートベクターマシンってなんですか？ Q：カーネル法とは？ Q：クラスタリングは何をするもの？ Q：教師なし学習と教師あり学習の違いは？ Q:特徴量抽出ってどんな作業ですか？ 何が言いたいのかというと ディープラーニングは特徴量を自分で獲得する？ 特徴量の獲得を指令しているのは誰？ なんでこの記事書いたのか 以下の人たちに最低限把握してほしい 学問周り Q：機械学習ってなんですか？ 既知のデータから規則性を見出す手法を研究する人工知能の一分野です。 モデルを仮定し、そのモデルを既知のデータに上手く当てはめることを学習と言います。 Q：統計学との違いはなんですか？ モデ
Spring Boot 使い方メモ - Qiita
Spring Boot とは Spring プロジェクトが提供する様々なライブラリやフレームワークを、手っ取り早く使えるようにしたフレームワーク。 Dropwizard の Spring 版みたいなの。 ビルドすると単独の jar ファイルができあがる。 Web アプリの場合は、組み込みの Tomcat が起動する（Jetty や Undertow に切り替え可）。 Web アプリでなく、普通の Java プログラムとしても動かせる。 Maven や Gradle などのビルドツールを利用する（Ant でもできなくはない）。 使用したいコンポーネントを依存関係に追加するだけで、結合に必要な設定などが自動で行われる。 環境 Java 1.8.0_45 Gradle 2.3 Spring Boot 1.2.3 Hello World 実装 buildscript { repositories
Node.js を5分で大雑把に理解する - Qiita
随時更新します。 対象の人 使ったことないけど、軽く理解はしておきたい人 本格的に勉強する前に、大まかな概要を知りたい人 特徴 サーバーサイドのJavaScript 非同期 (I/Oの処理結果を待たず処理を進める) ノンブロッキングI/O (I/Oの結果を待たないで処理をすすめる。I/O処理が終了したらコールバック関数を実行。) イベントドリブン (何かしらのキッカケで動き始める) シングルスレッド (メモリ消費が少ない、仕事切り替えが少ないので速い) JavaScript エンジンが Google の V8 で速い Node.jsで作られたアプリの特徴 小さいデータや小さい計算の場合、速い メモリ消費量が少ない ローカルとリモートとのデータのやり取りをシームレスに行うフレームワーク(Meteor)などが出てきている サーバ側、クライアント側で処理の共通化ができる (入力値チェックなど)
エンジニアとしてこの先生きのこるために
2019年度リクルート新人ブートキャンプ エンジニアコースの講義資料です
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
ロシアの天才ハッカーによる【新人エンジニアサバイバルガイド】 - Qiita
弊社に５年間在籍していたロシアの天才ハッカーが先日退職しました。 ハッキング世界大会優勝の経歴を持ち、テレビ出演の経験もある彼ですが、正直こんなに長く活躍してくれるとは思っていませんでした。彼のようなタレントが入社した場合、得てして日本の大企業にありがちな官僚主義に辟易してすぐに退職するか、もしくはマスコットキャラとして落ち着くかのどちらかのケースがほとんどなのですが、彼は最後まで現場の第一線で活躍してくれました。 そんな彼が最後に残していった退職メールがなかなか印象的だったので、その拙訳をここに掲載します（転載について本人同意済み。弊社特有の部分は一部省いています。） ああ、なんという長い旅だったろう。この会社で５年間もセキュリティを担当していたよ（諸々の失敗は許してくれ） 俺は他の退職者のように面白いことは書けないが、私のこの退職メールを読んでくれている人、特に新人エンジニアのために、
俺は Linux コンテナについてなんにも解っていなかった 〜 haconiwa で学ぶ Linux コンテナ (1) 〜 - ようへいの日々精進XP
追記 直近の Docker 界隈について Linux コンテナ 参考 Linux コンテナとは Linux コンテナを構成する主な機能 OS リソース毎の Namespace cgroup サブシステム こんなにざっくりでは、Linux コンテナは語れないと思うけど haconiwa haconiwa とは haconiwa で何が出来ると？ haconiwa 導入 はじめての haconiwa (1) はじめての haconiwa (2) 〜 コンテナ作成 〜 はじめての haconiwa (3) 〜 コンテナ起動 〜 haconiwa で学ぶ Linux コンテナ .haco ファイル再掲 namespace を弄る前に namespace uts namespace pid 俺は Linux コンテナについてなんにも解っていなかった(まとめ) haconiwa は Linux コンテ
Appleの『Swift Playgrounds』使ってる？無料かつ秀逸のプログラミング学習アプリを今すぐ使うべし！ - wepli.2
過去記事でも書きましたが、文部科学省によると”2020年度からを目標にプログラミング教育を小学校で必修化させる”そうです。個人的には2020年からでは遅いと思っています。さらに必修化されたところで、学校で教えられる範囲はごくわずかだろうと思います。本気で子供にプログラミング学習をさせたいなら今夜から始めちゃいましょう。Appleが提供している"Swift Playgrounds"を使えば、無料かつ楽しくプログラミングを学ぶことができますよ。 2020年に備えて子供向けプログラミング学習アプリを厳選して紹介するぜ！ "Swift Playgrounds"とは！？ "Swift Playgrounds"を使うにはiPadが必要 "Swift Playgrounds"を使ってみよう まずは"Swift Playgrounds"の準備 『コードを学ぼう1』はこんな感じです "Swift Playg
【絶対獲得】新傾向TOEICテストで700点,800点,900点以上を取るおすすめの勉強方法 - namtyu
わん先生。新傾向のTOEICで確実に700点以上を取りたいんだけど、何かいい練習方法はないかな？現状450点しかなくて、最低でも700点は欲しいんだ。 新傾向になってから、より実践的な英語力は求められるようになったわん。でも、きちんと対策をすれば確実に700点以上はたった2，3ヵ月で取れるようになるわん。 はじめに 新傾向TOEICテストについて ①より自然な英語力が求められる ②文法問題は減り、文章から読み取る力 勉強方法・対策方法（1か月目） 旧式のTOEICの問題集を使用する 公式問題集の使い方 勉強方法・対策方法（2か月目） 勉強方法・対策方法（3か月目） 3か月の大日程をまとめると、、、 ポドキャストが超絶いい！！ 隙間時間にはスタディサプリを活用 最後に はじめに 「TOEIC 700点 勉強法」 ネットで調べてみました。 いや～、色んな勉強法があるんですね。 「まずは単語から
挫折しないための「R言語徹底解説」通読法 - 僕らはRを愛しすぎてる
今年の2月12日、とある書籍をご恵贈いただきました。原題 "Advanced R"の日本語版、『R言語徹底解説』。全20章、索引を含めると500ページを超える重厚な訳書です。 原著者のHadley Wickham氏は{ggplot2}や{dplyr}をはじめとするいくつもの強力な拡張ライブラリの作者であり、R言語に革命を起こしたと評されるなど、今やRユーザにとっては欠くことのできない存在となっています。 Advanced R (Chapman & Hall/CRC The R Series) 作者: Hadley Wickham 出版社/メーカー: Routledge メディア: ペーパーバック 参考価格: ￥6,774 この商品を含むブログを見る R言語徹底解説 作者: Hadley Wickham,石田基広,市川太祐,高柳慎一,福島真太朗 出版社/メーカー: 共立出版 発売日: 201
Amazon Dash Buttonは何がヤバイのか
Amazon Dash Buttonについて、人と話す機会が何度かあったので、 いかにAmazon Dash Buttonがヤバイかを毎度説明するのだが、 「あんな電池が一年で切れるデバイスは使えない」 「商品がドラッグストアよりも高いのに買うやつはいない」 といった的外れな答えが割と帰ってきて、もんにょりすることが多いので、私が思うヤバさを解説してみようと思う。 エンジニアリング的なヤバさ Amazon Dash Buttonは、どう考えてもビジネスモデルから逆算してハードウェアを設計しているので、ハードウェアから設計して、ビジネスモデルを作ろうとしている連中は絶対に勝てない。 ビジネスモデルによってハードウェアに対する要求は大幅に変わる。 IoTデバイスはコスト、大きさの面でリソースが限られているため、限られたリソースをどこに割り振るかで、要求を満たせるかどうかが決まる。 Amazon
English Grammar in Useと「瞬間英作文」は英語上達に絶好の組み合わせ
ホーム / 使い方 / English Grammar in Useと「瞬間英作文」は英語上達に絶好の組み合わせ※当サイトのリンクはプロモーションを含む場合があります。 English Grammar in Useとスピーキング力についての記事です。 English Grammar in Use（イングリッシュ・グラマーインユース）は、文法を勉強するには最も良質な文法書です。真剣に取り組めば、英語の基礎力は確実に伸びます。英語を話すにも聞くにもこの土台がものすごく大事です。 おすすめ▶【どれがいいの!?】English Grammar in Useの種類と選び方 しかし、この本で勉強したからといって、スピーキング力がつくことはありません。良質なインプットは得られます。しかし、あくまでEnglish Grammar in Useは文法書です。 English Grammar in Useにス
会社は真面目に経営されるほど「学習しない組織」になってしまう | ハイクラス転職ならdoda X（デューダエックス）
doda X（旧：iX転職）は、パーソルキャリアが運営するハイクラス転職サービス。今すぐ転職しない方にも登録いただいています。 今の自分の市場価値を確かめてみましょう。 世界的な大企業、いわゆるビジョナリーと言われる企業では、この30年ほど「学習する組織」をどのようにして創るかということが、大きなテーマとして扱われ続けてきました。 生き残る種とは、最も強いものではない。最も知的なものでもない。それは、変化に最もよく適応したものである（チャールズ・ダーウィン） 変化が激しい時代において、「企業や組織に集う人同士が学び、変化し続けることこそ重要である」という認識は多くの人が賛同するものではないでしょうか。 ところが、この点を多くの現役ビジネスパーソンや経営者と議論していくと、実は下図に示すようないつも慣れ親しんだ企業の運営体制こそが、実は「学習しない組織」にとても陥りやすいという衝撃的な指摘が
「週5時間を読書・熟考・試行に充てよ」イーロン・マスクやマーク・ザッカーバーグも実践している「5時間ルール」とは何か？ | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：マルコム・グラッドウェル氏が提唱した「何でも1万時間練習すればプロになれる」という「1万時間ルール」は、後の研究により「世界レベルになるために必要な練習量は分野によって異なる」と修正されました。 1万時間ルールがどんな分野でも通用するわけではないとしたら、仕事の世界で世界的なレベルになるには何が必要なのでしょうか？ 私は過去数年にわたり、起業家であるイーロン・マスク氏、テレビ司会者であるオプラ・ウィンフリー氏、Microsoft創業者のビル・ゲイツ氏、Facebook創業者のマーク・ザッカーバーグ氏など、多くの人から称賛されるビジネス・リーダーの経歴を調べてみました。 その結果、「彼らはどんなに多忙であっても、自分の練習あるいは学習に1日最低1時間は充てており、キャリアを歩み始めてから現在までそれを絶え間なく続けている」ということが明らかになりました。 私はこの習慣を「5時間ルー
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
