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はじまりに メリークリスマス！さて、日本国外に住む人々。日本のTV番組は見ていますか？日本の番組がインターネット配信されていても国内からしか見れないものがほとんどだと思います。権利関係めんどくさいですね。ガラポンとか販売されてるのに不思議な世界です放送業界。 でもプログラマーなら VPN 通して見てますよね？しかしNHKオンデマンドはVPNを通すだけだと見れない。 しかし僕はNHKオンデマンドが見たいんです。「時論公論」とか「視点・論点」とか「NHKスペシャル」とか考察が客観的で役に立ちます。 「ドキュメント７２時間」とか「ブラタモリ」とか「所さん大変ですよ」とか役に立つのかわからない知識がつきます。 「世界入りにく居酒屋」とか「2度目の旅」とか「チョイ住み」とか「岩合光昭の世界ネコ歩き」とか「世界ふれあい街歩き」とか海外にいるのに海外が見れてしまいます。そして猫。猫大切大好きふりすきー。

プログラマのための英語・外国語 Advent Calendar 2017 も22日目になりました。もうすぐクリスマスですね。 さて、TOEICスコア持ってますか？僕は持ってません。だって受けるの面倒くさそうなんだもの。 と思ってたらシアトルで働く友達にこんな記事を教えてもらいました。 ギークのかなり偏った英語学習の話 - tks(高須 正和)のブロマガ TOEICスコアで言うと、2014年1月 320点→1年後595点　もちろんもっと上げないといろいろダメなんだけど、たまたまその種の仕事はもともと得意だった部分なので多少はゴマカシがきいていて、周りに日本人がいないけど仕事は出来ている(から、暦本先生にビックリされたんだと思う) すごい！１年でそんなに上がるんですね。 このとき(2014年1月)のCASEC英語テスト成績はコレ。一般的なTOEICでなくてCASECなのは、オンラインでその場で

この記事は プログラマのための英語・外国語 Advent Calendar 2017 ７日目の投稿です。アニメで始める英語リスニングの方法を書きたいと思います。今回の説明に使うアニメは「千と千尋の神隠し」です。千尋がどんどん成長していく姿が楽しいのです。 あと、今の段階でカレンダーがあまり埋まってないので、英語勉強のちょっとしたテクニックでも持っていてそれを公開してくれれば喜ぶ人が増えると思いますので是非どうぞ参戦を考えて頂ければと。。。 (画像をクリックすると英語版の紹介動画が見れます) 僕だれ？今何してるの？ 2000年からアーケードやコンシューマゲームのプログラムを作るお仕事をしていました。2009年に会社を立ち上げスマホアプリやWebアプリの開発を行っていたのですが、何か新しい事がしたいなと思い2016年に会社をたたみサンフランシスコに引っ越して英語の勉強をしています。 たまたま妻

Google Cloud Compute Engine の micro インスタンスが無料で使えるようになりました。みなさん使っていますか？僕は http://manga.dog/ で使っています。が、しかし、新しい機能を追加しようと思ったのですが、どうも全文検索エンジンの Elasticsearch を使わないといけないようです。そして Elasticsearch はメモリを食いまくるので現在の micro インスタンスに同居させるのはとても難しい。Amazon Elasticsearch Service を使って機能を実装してはみたのだけど、そもそも無料の micro インスタンスを使っていたので有料サービスを使うのは負けた気がする！そこで自宅に転がっていた Raspberry Pi3 に Elasticsearch を入れシステムに組み込み勝利をつかみ取ることにしました。 必要な機能

日々 http://manga-now.com で xml をパースしているのだけど、Python の実装を Go に変えたら速くなるのか比較してみました。なおパースの速度だけ比較したいので xml がメモリに読み込まれた状態から各要素を取得し終わるまでの速度を計測しています。 xml のダウンロード まず Amazon Product Advertising API を使って書籍情報の xml を落としてファイルに保存しておきます。 get_books_xml.go # -*- coding:utf-8 -*- import time from lxml import objectify class ImageInfo: def __init__(self): self.url = '' self.width = '' self.height = '' class BookInfo: d

画像認識に使われる畳み込みニューラルネットワーク（以下CNNと呼ぶ）というものがあります。Tensorflow のチュートリアル（Deep MNIST for Experts）にも出てきますが、ネットワークが複雑で理解するのに苦労します。そこで、畳み込み層とプーリング層の中身を画像化して、何が行われているのかなんとなく体感したいと思います。 #ベースとなる Deep MNIST for Experts のコード 今回使用するコードは github(tf-cnn-image) に上げてあります。 まずはCNNのコードを用意します。Deep MNIST for Expertsのコードから不要な箇所を削除したものを用意しました。コメントは最小限にしてあるので、詳しい動作を知りたい場合はこちらなどを参考にしてください。 # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.

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何かおかしい…なんとなくそんな気がした。。。この記事は「フリーランス残酷物語 Advent Calendar 2016」15日目のポエムなわけなのだが、どうも今年の年末は Qiita にポエムが大量発生しているようで意味がわからない。しかし、このフリーランス残酷物語もポエム以外の何物でもない。そして周りを見渡せば「カノジョできてるエンジニア」やら「子育てエンジニア」やら「筋肉」やら「転職」やら「転職（その２）」やら中には技術的な内容と関連付けて書かれているものもあるけども、内容が無いようなんてポエムも見受けられる。外部ブログではなく Qiita に書かれている無い様が内容なポエムもちらほらとある。書かれた記事が運営によって削除されてる様子もない。ひょっとして Qiita にポエムを書いてもいいのではないのか？いや、むしろ僕らは今運営に試されているのではないか？「この規約違反を踏んでみろ。今

TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% はじめに これまで学習データやパラメーターなどを調整してきてなんとか黒字になる状態にもってきました。そして前回、日経平均２２５の銘柄の中から優れた成績を残せる３０銘柄を抽出しました。株価予想シリーズの最後として、この銘柄を使用した売買シミュレーションを行います

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TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo