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プログラミングに関するH1ROのブックマーク (9)

  • 4歳娘「パパ、具体的な名前をつけないで?」 - Qiita

    ↓新作もよろしくやで! ジェネリクスをもう少しだけ使いこなす。 コロナウィルス対策でリモートワークしてみたらReduxVuexのメリットが分かった 36歳ザコーダーの休日 ワイ「何やこのコード、全然動かへんやん」 ワイ「怖いな~怖いな~…なんか嫌だなあ~」 よめ太郎「(何で自分が書いたコード見て稲川淳二みたいに怯えとんねん・・・)」 よめ太郎「(そんな鳥肌立つようなクソコード書いてんのかいな・・・)」 娘(4歳)「ねぇ、パパ」 ワイ「なんや、娘ちゃん」 娘「ちょっと、作ってほしい関数があるの」 ワイ「またかいな」 ワイ「娘ちゃんはホンマに関数が大好きやなぁ」 ワイ「しゃあない、パパはプログラミング苦手やけど、頑張って作ったるわ」 娘「ありがとう、パパ」 今回の要件 ワイ「ほんで、今回はどんな関数を作ればええんや?」 娘「えっとね」 娘「'あ'という文字列を渡したら」 娘「['あ', 'あ

    4歳娘「パパ、具体的な名前をつけないで?」 - Qiita
  • pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita

    はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大!」を思い出します。 この記事では、それぞれの環境構築の概念をイラスト画像でまとめようと思います。 環境構築のコマンド自体は取り扱わないためご注意下さい。 追記 2019/11/07 記事はPython初心者による「概念のみ」に関する説明のため、ベストな環境構築や、すべて正確かつ詳細な内容は含んでないで

    pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita
  • プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD

    情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 AmazonMicrosoftGoogle のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

    プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
  • この処理Pythonでどう書く? - エムスリーテックブログ

    EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により来の性能を引き出せていなかったのである。 (spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより) こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ

    この処理Pythonでどう書く? - エムスリーテックブログ
  • あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ

    このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第3回です. はじめまして.今年度よりリクルートテクノロジーズに入社した河野 晋策です. 7月からQassチームにて検索ロジックの改善を行っています. Qassチームは,検索基盤の運用や検索ロジックの改善を行っているチームです. 詳しくは以下の記事をご覧ください. 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch+Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 記事の想定読者:普段Jupyter notebook・Jupyter Lab,Google Colaboratoryを使っている方,またこれから使おうと考えている方 記事の概要:jupyter notebookの知見共有 はじめに Jupyter notebookとは 近年,データの重要性が様々な

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  • 大学院在学中にレールに乗ったまま起業した話 - chokudaiのブログ

    レールに乗らないで起業するのがブームみたいなので、レールに乗ったまま話もしようかなぁ、と思ったので、書いてみます。 参考: (2021/04/01追記 リンク先が危険なページになってたので、リンクを削除しました。) 過去を語りながら起業に至った経緯を語るのが流行ってるみたいなので、便乗しようかなあ、と思います。もう5年目だけどねw 中学・高校時代 小学校時代は、算数が得意で、筑駒って言う凄い中学に入りました。 でも中学だと、それが全然通用しませんでした。得意分野ならついていけるものの、苦手科目はお話にならず、下1割から2割の成績でした。このあたりで僕は悟ります。僕はそれなりに頭がいいけれども、トップクラスと戦えるほど、平均的に頭が良い人間ではない、ということを。 高2で肘を壊し野球部をやめ、パソコン研究会に頻繁に顔を出すようになります。といっても、そこではボードゲーム麻雀やパソコンのフリ

    大学院在学中にレールに乗ったまま起業した話 - chokudaiのブログ
    H1RO
    H1RO 2018/09/21
    “崖のすぐ傍でいつものように全力疾走が出来る人間というのは、そんなに多くない。だったらするべきなのは、全力で走るために、崖から離れることなんです... 精神的な安定が得られるんです。”
  • 例え話をしないC言語のポインタの説明 | 右や左の旦那様

    まえおき 巷では「プログラマーになりたい人に初学者にとって、ポインタという考え方がわけわかめ」という話がよくあります。 そこでいろいろな人が「ポインタは住所だ」とか「変数がハコで」とか手を変え品を変え分かりやすいように説明してくれています。 それでもなお「ポインタがわかりづらい」という人が後を絶ちません。 もういっそのこと、例え話をやめてド直球で攻めたらいいんじゃないでしょうか。 Hello, Worldより簡単に サンプルコード 以下のコードを考えます。 void main() { int a; int b; int c; a = 1; b = 2; c = a + b; } 「#include <stdio.h>」なんていう謎のオマジナイはこの際ナシです。あんなもの無くたってC言語は成り立ちます。 まぁ見ての通り、どこにも何も出力されませんが。 このプログラムは、「c = a + b」

    例え話をしないC言語のポインタの説明 | 右や左の旦那様
  • 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
  • データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita

    はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 頁では、データ処理の基ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…!、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対

    データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
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