ビギナー向け、無料で最強の海外独学サイトリスト - Qiita
#お金をかけずに効率よくプログラミングを学ぶには とりあえず、メモ帳代わりにここのブログでなんか書いてみるかと思いたって、何の考えもなしに書いた一番最初に書いた記事に結構コメントや反響を頂き、意外と英語とプログラミングの話題って気になる人が多いのかなと思ったので、普段使ってメチャ便利やんという英語圏の学習用のリファレンスをリストアップしてみるよ。 前回も少し書いたのだけど、２０年前にウェブデザイナーとして、日本語しか分からない状態で色々コーディングを勉強していた時と、１０年ほど外資でプログラミングとか関係ない職種で働いた後に、英語中心でプログラミングを勉強し直した現在の違いを純粋に書いてみたわけだけど、おっさんになり、脳や集中力の衰えを勘案しても、理解の度合いが全然違うので、英語が出来るって、やっぱりプログラムを学ぶ上では大きなメリットだよねという話でした。 まず、今年に入って、もう一度プ
歯車を描く - Qiita
歯車ってカッコいいですよね。大小ざまざまな歯車が組み合わさって連動して動いている時計のムーブメントなんて、いくらでも眺めていられる気がします。 記事の目的 歯車をプログラミングで描いてみます。歯車の種類はいろいろありますが、平歯車に絞ってチャレンジします。上の画像にあるような、我々一般人が歯車と聞いて最初に思い浮かぶタイプの歯車です。上のような、それっぽい感じの歯車が、それっぽくかみ合っているアニメーションを生成するところがゴールです。 一応世界標準のISO規格を意識した上で進めますが、準拠と言うにはほど遠い、「なんちゃって歯車」です。 歯車を作る まずは歯車を1つ描いてみることにします。 必須の3要素 さて、平歯車を作るにあたって、決めなければいけないところは多々ありますが、最も大事なのは以下の3点です。 m: モジュール(歯のサイズ) z: 歯の数 α: 圧力角 それぞれ順番に説明して
機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 - Qiita
#!usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ##PyAutoGUIのモジュール #pip install pyautogui import pyautogui #クリップボードコピペ用 #pip install pyperclip import pyperclip import sys import time def GijiHenkan(kanji, roumaji, sleeptime): #roumaji文字列をタイプする（※全角モード前提） #pyautogui.typewrite(roumaji) #↑不自然に早いので不採用 #全部の文字を一文字ずつ打つ for char in roumaji: pyautogui.press(char, presses=1) time.sleep(sleeptime) #変換前にひとこきゅう time.sl
線形代数を学ぶ理由 - Qiita
はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え
岡田を切る技術 - Qiita
これはとある回顧録 何度も諦めかけましたが、数年の歳月を経て遂に岡田を切る技術が一旦の完成へと至りました。その技術を巡る奮闘の歴史と成果について、ここに記録を残していきたいと思います。 画像時代 まずは「切る」という動作が何を指すかを明確にしておきます。 厳密な定義というよりは、切った感を得るために必要そうなふるまいとして定義します。 平面上のある領域が、任意の直線を境界として分割されること 分割された領域は物理法則に準じてふるまうこと 要するに気持ちよく岡田を切ることができれば目標は無事達成です。 物理エンジン 切った感を高めるためにはやはり「物理法則」に準じたふるまいが欲しくなります。つまりブラウザ上で動く物理エンジンが必要です。 世の中にはフルスクラッチで物理エンジンを作れる人間と作れない人間が居ると思われますが、残念ながら私は後者でした。勝ち目の薄い勝負は避け、素直に巨人の方にすが
Bootstrap の開発メンバーになった話 - Qiita
先日、Bootstrap の作者 (@mdo) からチームに加わらないかとお誘いのメールがあり、喜んで受け入れて、Bootstrap のチームメンバーになりました。 ↑ Organizations の所に Bootstrap のアイコンが表示されるようになりました。 どういう経緯でチームメンバーになったのかを書いてみたいと思います。 はじめての Issue 報告 私が初めて Bootstrap に Issue を報告したのは、今から 2 年と少し前の 2017 年 1 月のことでした。 Issue の内容は、「同じ Nav コンポーネントでも、タブスタイルとピルスタイルでマウスオーバーした時のマウスカーソルの形状が異なるが、その理由を知りたい」というものです。 mouse cursor on active item of tabs and pills #21560 「これはバグだ！」と言わ
寄り目を利用した「目diff」および「立体インデント」の考案 - Qiita
疲れてくると寄り目になっちゃう現象ありますよね。 これを有効活用する方法を思いついたので書き留めようと思います。 先日 react native でアプリを作ってたんですが、なんかの操作の前後で挙動が想定と違いました。 よく分かんなかったので、とりあえずデータの中身を表示させて、 ふとした拍子で再現しなくなると困るので念のためスクショを撮りました。 （左: バグる前 / 右: バグった後。データは今てきとーにでっち上げたものです。） 見ても分かんない、えーと、どうすんだっけ… Remote Debug 有効にして Chrome の…テキストを diff で…あぁ、目が寄るぅ…… あぁなんだ categoryId が変わっちゃってるじゃん、と一目瞭然ですね。 インデントと行数が揃ってるっていう前提の上ですが、寄り目を使うと diff 部分が マトリックスでラグってるとき風に（網膜上に）表示さ
「中年の危機」ど真ん中のオッサンがWEBサービス作ってみた。 - Qiita
自己紹介 こんにちは。 Hirozといいます。 タイトルにある「中年の危機」は、かっこよく言えば「ミッドライフ・クライシス」と言うそうです。 私は、そんな中年の危機ど真ん中の文系非エンジニアのアラフォーおっさんです。 35歳くらいから「このままでいいのか」と思うようになり、葛藤の迷宮に入り込んでしまいました。 今もまだ抜け出せていません、たぶん。 その過程で「組織の肩書きによらない素の自分の力でやってみたい」、「直接人の役に立つ実感が得られることがしたい」と思うようになり、それを具現化する手段としてWEBサービスを造ってみたいと思うようになり、2017年12月にWEBサービスをリリースしました。 自分でプログラミングを習得しながら作るぞと思ったのが2017年の2月。 開発環境作りなどのトラブルに翻弄され、本格的にコードを書き始めることができたのは2017年の5月末。 そこからコツコツと開発
オープンデータ取得先まとめ - Qiita
2018/1/1時点で利用可能な、オープンデータの主要取得先を記載します。 1. 世界中の国や都市の情報 EUとイギリス Public Data EU http://publicdata.eu Open Data Europe http://data.europa.eu/euodp/en/home UK Government Data https://data.gov.uk アフリカ Africa Open Data https://africaopendata.org Code for South Africa http://code4sa.org Code for Africa https://codeforafrica.org アジア Open Cities Project http://www.opencitiesproject.org Open Nepal http://data
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
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、
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