Firebaseとは？できることや料金体系などをわかりやすく解説
・リアルタイムデータベース（Firebase Realtime Database） ・NoSQLデータベース（Cloud Firestore） ・アプリ利用状況の解析（Firebase向けGoogleアナリティクス） ・クラウドを利用したメッセージ配信（Firebase Cloud Messaging） ・ユーザー認証機能（Firebase Authentication） ・アプリのクラッシュ分析（Firebase Crashlytics） ・データ保存先の提供（Cloud Storage for Firebase） ・Webサーバーサービス（Firebase Hosting） ・サーバーレス機能の提供（Cloud Functions for Firebase） 各サービスについて詳しく見ていきましょう。 リアルタイムデータベース（Firebase Realtime Database） 「
「.js」選びに迷った時に役立つ！人気のJavaScriptライブラリ＆フレームワークまとめ！
JavaScriptでの開発にライブラリとフレームワークは欠かせないと言っても過言ではありません。しかし、種類が多すぎて選ぶのに迷うという方は多いのではないでしょうか？ そこで本記事では、人気のJavaScriptフレームワーク＆ライブラリをまとめました。各フレームワーク・ライブラリの特徴を解説していますので、「.js」選びに迷った際には、ぜひ参考にしていただければ幸いです。 JavaScriptライブラリとフレームワークの違い JavaScriptライブラリとJavaScriptフレームワークがあるのは知っているものの、実は違いをよく分かっていないという方は多いのではないでしょうか？ たとえば、Reactはライブラリで、Angularはフレームワークですが、解説記事でも混同して使われるケースがしばしば見受けられます。開発で利用するならそれぞれの役割の違いを正しく理解しておいた方がよいでし
Webアプリの限界を超える方法 - Qiita
他の投稿はこちら Webアプリの限界を超える方法(セキュリティ編) ブラウザで(WebUSBもActiveXも使わずに)FeliCaリーダーを読み込む ブラウザでブラウザを操作してスクレイピングを行う Webブラウザでシリアル通信を行う Webアプリの限界 経験豊富なwebプログラマなら、Webでは実現困難な機能を知っているでしょう。 ローカルの特定のパスに存在するファイルを自動的にアップロードしたい、 ブラウザからクローラーを起動して情報収集したい、などなど。 Webをよく知らない顧客や、技術不足のSEがそんな機能を開発しろと言い出します。 あなたは「セキュリティ上の理由から、ブラウザでそんなことは出来ない」と断ってきたことでしょう。 それ実現できます。そう、WebSocketならね。 WebSocket WebSocketがどのようにWebアプリの限界を突破するか、説明しましょう。 W
Web接客の「KARTE」にモバイルアプリ版が登場
プレイドは2018年3月19日、Web接客ツール「KARTE」と同様の機能をiOS、Androidのアプリで使える「KARTE for App」の提供を開始した。KARTE for Appを導入することで、アプリを利用する顧客の行動をリアルタイムに解析し、柔軟なセグメントでプッシュ通知やアプリ内メッセージを配信できるようになる。 関連記事 転換期を迎えた企業のデジタルマーケティング：テクノロジーの進化で個客マーケティング時代が幕を開ける【後編】 前回は、企業がデジタルマーケティングの進化によって、1. 顧客をマスではなく「個」で捉え、2. それぞれにコンタクトポイント構築が可能になり、顧客一人一人に最も効果的な提案＝「個客マーケティング」を実践できる環境が整ったことを説明した。今回は、個客マーケティングへの取組み実態とトレンドについて、お伝えしたい。 転換期を迎えた企業のデジタルマーケティ
加賀市、「日本初のブロックチェーン都市」目指しIT企業と連携
石川県加賀市と、社会システム開発企業のスマートバリュー、ブロックチェーンベンチャーのシビラは3月16日、ブロックチェーン技術を活用して地域の課題を解決し、新たな経済圏創出を目指す包括連携協定を締結したと発表した。「日本初のブロックチェーン都市ともいえる地域が自律・自走していくモデル創出」を目指すとしている。 初年度となる2019年度は、ブロックチェーン技術を活用した本人認証基盤「KYC（Know Your Customer）認証基盤」を構築。19年度内の公開を目指す。KYC認証基盤を通じ、地域内サービスの認証を一元化することによるコスト削減や、集積したデータを活用した研究開発などを見据える。 ブロックチェーンにはシビラの「Broof」を採用。柔軟なスマートコントラクトを実装可能で、IoT（Internet of Things）と連携したサービスの実現も可能という。KYC認証基盤は将来、マイ
形態素解析ツールの比較 (NLP2018) - Qiita
NLP2018のワークショップに行ってきたのですが、そこで聞いてきたことのうち、形態素解析ツールに関することを大雑把にまとめておきます。聞いたことをまとめることが目的なので、詳細は各ツールのWebサイトやgithubページへ行ってください。 間違っている部分、追加したい内容があればコメントでお願いします。 追記: 2018/04/02 nlp2018の発表資料が公開されました。 Juman++ (リンク) MeCab (リンク) KyTea (リンク) Unidic (リンク) https://sites.google.com/view/nlp2018ws/ NLP2018 形態素解析の今とこれから 趣旨: どういう手法・ツールをどのようなタスクに対して使うべきかを選べるように、各ツールの開発者の発表を基に比較してもらうこと。 さまざまな発表がありましたが、形態素解析ツールに焦点を当ててま
東大松尾研、データサイエンティスト育成講座の演習を無料公開
東京大学大学院工学研究科の松尾研究室は3月19日、データ解析からモデルのアウトプットまで学べる講座「GCIデータサイエンティスト育成講座」（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附口座）で利用している演習コンテンツをWebで無償公開した。個人で学習する目的に限り、誰でも無料で利用できる。「無償公開によって、実社会で価値を生むことができるデータサイエンティストの育成拡大を目指す」としている。 Jupyter Notebook形式で作成された全15章の演習コンテンツ。データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学べるという。データサイエンスの主要言語Pythonの基礎から学べるほか、統計的数値計算や機械学習に関する技術、SQLやMongoDB、分散処理フレームワークのSparkなど、ビッグデータ解析に関する技術も学習できる。 個人で学習する目的のみで無償で利用で
子供にテクノロジーに興味を持たせるきっかけにハウステンボスはオススメ！
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． これだけITの技術が発展してきて，プログラミング教育に対する熱も高まってきている現代において『子供にテクノロジーに興味を持たせたいな』って思っている親御さんって結構多いのではないでしょうか？ しかし，小学生くらいの子だと無理やりやらせてもダメで，まずは興味を持たせる必要があります 有名なテーマパークである『ハウステンボス』では楽しみながらロボットやVR，プロジェクションマッピングといったテクノロジーに触れることができます． 特に，今回紹介する『ロボットが料理をするレストラン』や『ロボットが接客をするホテル』お子さんのテクノロジーへの興味に火をつけること間違いなし！ ロボットが料理をしてくれるレストラン!? ハウステンボス内には，『変なレストラン』と呼ばれるレストランがあります． そのレストランの特徴は，何と言ってもロボットが
KaggleのCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン
[Python]インスタ映えする決定木を描く - Qiita
はじめに 概要 この記事ではPythonをつかって↓こんなのをつくります GraphVizによる決定木描画の不満点 機械学習が流行の今、pythonにおいてはscikit-learnを使う方が多いですよね。 その第一歩として、sklearnのDecisionTreeClassifierでIrisやTitanicを決定木分析するかと思います。 （ぼくはそうでした） sklearnのDecisionTreeClassifierでは、学習した決定木をDOT言語を介してGraphVizで可視化することができます。 ↓こんなふうに。 ダサい 勿論、分析に必要な情報は揃っていてわかりやすい秀逸な図だと思います。でもダサさが溢れ出てますね。 Tableauとかオサレなツールが登場している時代に、この古臭さ。 これではインスタグラムに投稿できないです。 もっとフォトジェニックに描画できないものでしょうか。
![[Python]インスタ映えする決定木を描く - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b4abe12374572b59d909ef0ddba19a1e356e6fa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJUJGJUU2JTk4JUEwJUUzJTgxJTg4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJUU2JUIxJUJBJUU1JUFFJTlBJUU2JTlDJUE4JUUzJTgyJTkyJUU2JThGJThGJUUzJTgxJThGJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1jM2FiZGRlMWUwNjc5NzkyOTU5N2Q3N2JhYjljYzdlMA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBuZWtvdW1laSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NjliNDc4ODEwNDQ1NjBiNmJkNTA3MGM0NjViNWE0MmM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0381ea8faf5a8d0298922669fcefdfd9)
統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage
318 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-1 統計検定を理解せずに使っている人のために I 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 319 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 1 1 320 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 2 μ σ σ 3 * 2 3 * 321 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 4 * 5 * 6 σ 4 5 6 σ * * 322 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 μ μ μ μ μ σ 7 σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ 8 8 9 7 σ 323 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 9 10 11 * σ σ * * * * 10 11 * * * * 324 化学と生物 Vol. 51, No.
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