対戦ゲームに学ぶ、フレームワークの設計技法とAIのアルゴリズム入門 / game modelbuilderscon tokyo 2019 / 補足はこちら https://note.mu/qsona/n/n137733801fd0
ngrokよりserveoがすごい。０秒で localhostを固定URLで公開 - Qiita
注意 serveoがサービス停止中です。 みんな大好きcloud functionには欠点があります。 それは、実際にコードをデプロイしないと、httpsで公開できないこと。 そのため、slackのコマンドを作ったり、ラズベリーパイとかを開発するのに不便だったりします。 以前私はngrokというcliアプリを使っていました。 とても使いやすく、ユーザー登録＋ngrokのインストール＋セットアップだけで使い始めることができます。 お金を払えば固定URLもゲットできます。 しかし、今回もっと良いものを見つけたので紹介します。 serveoです。 なんとこのserveoインストールもセットアップも不要です。 ターミナルで、以下のように ssh -R 80:localhost:3000 serveo.net と打つだけで自分のPCのlocalhost:3000を、固定URLでhttpsとして公開し
Python で大量のファイルを並列で速く読み込む - Qiita
from glob import glob files = glob('data/*.csv') len(files) # 10000 この 1万件の CSV ファイルを Pandas DataFrame として読み込みたい。 ちなみに検証用のデータは以下のようにして生成した。 (3列 x 10,000行 の CSV ファイル 10,000 個) import numpy as np import pandas as pd row_n = 10000 col_n = 3 columns = [f'col{i}' for i in range(col_n)] for i in range(10000): df = pd.DataFrame(np.random.randn(row_n, col_n), columns=columns) df.to_csv(f'data/{i:04}.csv',
あなたの知らない「詐欺グラフ」の世界（随時更新中）
僕は #詐欺グラフ が何よりの大好物で、ネットやテレビで変なグラフを見かけるたびにニヤニヤしながらフォルダに保存しています。保存先のフォルダ名はズバリ「#詐欺グラフ」。 そんな詐欺グラフの世界を皆さんに共有したいと思い、筆をとりました。（2024/2/6 update） ネタ記事として、順次、ツッコミながら読んでいただければと思いますが、同僚や上司部下、取引先の「詐欺グラフ」に気づけるようにもなるため「ビジネススキルUP」にもつながるおトクな記事としても読むことができます 詐欺グラフとは詐欺グラフとは、一般的なグラフの作り方とは異なる「演出」を加えることによって意図的に錯誤を狙うグラフ のことを指しています。本来、単なる羅列では直感的に理解しづらい数値等を分かりやすく表現するものがグラフであるわけですから、自分の主張を誇大に伝えるために読み手を誤解させる詐欺グラフはとても悪質なものと言える
外部へ RDP が出来ない環境から、EC2 に RDP したいときに使える AppStream 2.0 | DevelopersIO
スタック スタックは先に作成していたフリートを指定した程度で、その他はデフォルトで設定しています。ホームフォルダとして S3 が使えるので、ファイルの受け渡しなどに重宝します。 ユーザー作成 ユーザー作成すると登録したメールアドレスにログインページのリンクと、初期パスワードがメールで通知されます。作成したユーザーに、作成したばかりのスタックをアサインします。 いざアクセス 今回は別 VPC に EC2 を準備して、以下のように HTTP/HTTPS アウトバウンドのみを許可したセキュリティグループをアタッチしました。 ではこの EC2 から AppStream に接続します。ログインすると、イメージに含めた「リモートデスクトップ」「TeraTerm」が選択できるようになっています。リモートデスクトップをダブルクリックしてストリーミングを開始します。 フリートタイプがオンデマンドの場合、セッ
知的な人ほど歌のない器楽曲（インスト）を好むという研究結果（英研究） : カラパイア
インストとは、インストゥルメンタルの略で、歌声の入っていない、楽器だけで演奏される楽曲や演奏のことだ。 かねてから、知的な人ほど楽器の演奏に惹かれるという仮説があったが、このほど、オックスフォード大学がその仮説の検証を行ったところ、実際に知的な人ほどインストを好むことがわかったという。
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
未経験からデータサイエンティストになれる？ 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと
未経験からデータサイエンティストになれる？ 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと：これからのAIの話をしよう（独学エンジニア編）（1/4 ページ） 最近、Excelにすら苦戦していた元上司や営業の友人から「実はデータサイエンスの勉強を始めたんだ」「プログラミングを始めてみたんだけど、苦戦してるよ」という報告を受けました。 社会人になっても新しいことを学ぼうとする姿勢は本当に素晴らしいと思いますが、独学ならではの苦労もあるようです。勉強方法が分からないという人もいれば、具体的な目標がなく「勉強のための勉強」をしているような人もいます。例えば「プログラミングを学んだけど何を作ればいいの？」といった相談は、なかなか答えるのが難しいです。 政府が今年3月に発表した国家のAI戦略案では、専門的な知識を持つAI人材を25万人育成するという計画が明らかになりましたが、いままさに「AI人材を目
Vue.js＋Vuex＋TypeScriptのWebフロントエンド開発現場を前向きに改善した話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。Webフロントエンドエンジニアの松井菜穂子です。 ZOZOテクノロジーズに入社して一年ほど経ちます。 あるサービスの立ち上げから運用まで、Webフロントエンドのチームリーダー・開発メンバーとして関わってきました。 当記事では、当社のWebフロントエンド開発現場にあった問題と、それぞれの課題に対して堅実に積み重ねた技術的な改善方法についてご紹介します。 はじめに モダンな技術でも負債は生まれる 負債を何故改善するのか 要因 その1: Vueコンポーネントを綺麗に分割する テンプレート コンポーネントクラス 使用例 解決策 テンプレート コンポーネントクラス 使用例テンプレート 使用例コンポーネントクラス コンポーネントカタログで汎用化を促す コード テンプレート（atoms.vue） コンポーネントクラス（atoms.vue） サンプル その2: Vuexをシンプルにする Sta
プログラマの実力は経験だけであがらないことがレベル格差につながる - きしだのはてな
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか？」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
さぁ！コンテナを設計しよう /「分散システムデザインパターン」を読んだ - kakakakakku blog
4月に出版された「分散システムデザインパターン」を読んだ．サブタイトルに「コンテナを使ったスケーラブルなサービスの設計」とある通り，コンテナを設計／運用するときに，どのようなデザインパターンを知っておくと良いのか？という点を学べる内容になっている．関連情報と合わせて書評を書きたいと思う．なお，今回は貴重な機会を頂き，本書の出版レビューに参加することができた．オライリー本に自分の名前が載っている！という喜びもある． 分散システムデザインパターン ―コンテナを使ったスケーラブルなサービスの設計 作者: Brendan Burns,松浦隼人出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2019/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 目次 1章 : はじめに 第 I 部 : シングルノードパターン 2章 : サイドカー 3章 : アンバサダ 4章 : アダプタ
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
データ分析人材の長期的キャリアという迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 先日出たこんな記事が注目を集めていたようです。 私はデータサイエンス的エンジニアになりたいのか？データサイエンス的コンサルタントになりたいのか？なんもわからん タイトルにもなっていて、記事中で提起されている「データ分析者のキャリアなんもわからん問題」は僕にとっても全くもって他人事ではありません。一方で僕自身この仕事をするようになって7年ほどが経ち、データ分析人材がどのようなキャリアをたどっていくかについてある程度見聞や知見が貯まってきているということもあります。 ということで、あくまでも僕自身が見聞した範囲での話にはなりますが、データ分析人材即ちデータサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアの長期的なキャリアがどのようなものになっていくかについて、ちょっと考察してみようと思います。勿論異論・反論色々あり得るかと思いますので、コメント欄なりブコメ
拝啓、お客様。Webサイト制作のコストはここにかかります。 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
令和ですね。こんにちは。バックエンドエンジニアのまさくにです。ゴールデンウィークで休んでいたら、シュワシュワと筋組織が融解し、「自然に帰ろう……自然に帰ろう……」と遺伝子に刻み込まれた内なる声が僕を光射す方へ誘いました。もはや社会復帰は難しいかもしれない。 さて。さてさて。 皆さま、いかがお過ごしですか。新しい期に入り、心機一転したい気持ちでしょうか。何ならアレですか。お持ちのWebサイトをリニューアルしたい、そんな気持ちをそろそろお持ちでしょうか。 失礼ながら、そのお気持ち、 たぶん5ヶ月、遅いです！ 仕事としてWebサイトの制作に携わってから、5年くらいが過ぎました。現在はバックエンドの作業を行いながら、TD（テクニカルディレクション）やPM（プロジェクトマネージャー）として、プロジェクトに関わることも増えてきています。その観点から言って、お客様と我々の間には「Web制作」の考え方にお
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
ブロックチェーンは何も解決しない。｜es
はじめて、ブロックチェーンを知った時は興奮したものです。なぜかと言うと、「分散化した環境下で、合意形成が取れる」と謳っていたからです。 「これは民主的だな、色々な問題が解決する」と夢中になりました。 「ブロックチェーン」という言葉が、どうも一人歩きしていると感じたのは、ビットコインやイーサリアムを、よく理解してからでした。 よくよく考えれば、「分散化した環境下で合意形成」と言うのは、ビットコインのことだったのです。「ブロックチェーン」は、ビットコインや他の暗号通貨を実現するための、一要素にすぎません。 今回もJimmySong氏の論考を訳してみました。 以下、本文。 ブロックチェーン技術は真新しいものであり、十分な時間を投資すれば誰かが、通貨以外に役立つものを作るということを、ビジネス界隈では多くの人が信じています。これこそ私が「ビットコインではなく、ブロックチェーンを」症候群と呼んでいる
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エストニアで「日本人お断り」のスタートアップが増えた理由