ゼロイチObsidian｜ゼロからはじめるObsidian案内 - Qiita
この記事のねらい Obsidian はすごくよいノートアプリです。さまざまな思考スタイルに寄り添ってくれます。その代わり、どう始めればいいか迷いやすいところがあります。 この記事では、ノートの枚数でユーザレベルを分けることにし、「ゼロイチ期→育成期→発展期→達人期」と名付けました。くわしくは本記事後半の Obsidianユーザレベルのめやす をご覧ください。 そのなかでも、ゼロイチ期、つまりObsidianをまだ使っていないころから、ノート数が10枚ていどのころに役立つ情報を集めました。 ヒトが考えるためには書くツールが必要です。Evernoteがグダグダのいま、（ほかにもたくさん選択肢はありますが）Obsidianはオススメできる鉄板ツールのひとつです。ぜひ10枚の壁を越えて、見える風景を味わってみてください。 ゼロイチ期（ノート 0-10枚）に役立つ情報 まずは、Obsidianが何な
マリオカートのER図について考える - Qiita
さて、 今回はオフィスにて「ER図とは？」を学ぶランチを開催しました🍔 ゲームのDBなんて考えたことが無いので、ER図アウトプットに至るまでを記事に残してあげようと思います。 今回は、リリース時に同僚みんなで遊んでいたスマホゲーム「マリオカート ツアー」を使って マリカーのフレンドランキング画面を出すために必要なDB設計を考えます。 軽いランチなので、事前に参加者が通勤中の電車内で作成できるくらいのボリュームを目指しました。 データベースとは・・・？という初心者メンバーでもイメージしやすいように。 こういうアウトプットは初めてですが、徐々に慣れていきたいです。 【開催概要】 ・参加者：ファッションIT企業のPM、エンジニア、事務・・・などなど ・開催時間：1時間（事前アウトプット作成：20〜30分程度） ・その後：SQLを初心者と書いてみるランチも実施しました。 →BigQueryがSQ
Excelでメンテナンス性の高い二段階リスト入力規則を作成する - Qiita
はじめに 今回やりたいことです。 階層的に整理された、2段階のデータがあります。 入力規則としてドロップダウンリストを設定し、1階層目の選択内容に従って、2階層目の入力候補がフィルターされる というシートを作成します。 下の例でいうと、担当部署として「ばら」を選択した行では、「ばら」に属するデータ「サクラ」「イチゴ」「アーモンド」のみが選択できるようになっています。 よくあるやり方 まずは、これまでよく使われてきたやり方に触れておきます。 定義された名前を使う方法です。 下準備 定義用のシートに、以下のような構成でセルに階層構造を定義します。 範囲を選択し、[数式]タブの定義された名前 [選択範囲から作成]をクリックし、[上端行]にチェックを入れてOKを押します。 すると、上端行の値からそれぞれの列で、定義された名前が作成されます。 下準備はこれで完了です。 入力規則の設定 次に、シートに
C言語で０からニューラルネットワークを自作してみた - Qiita
2023/06/23追記： 頂いたコメントを元にコードを修正しました。主に直した点は下記の通りです。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 1.静的なメモリを用いることでMNIST全てを用いて学習が行えるようにしました。 （通常のメモリだとオーバーフローしてしまいますが、静的にメモリを取ることで大容量のデータを扱えるようになりました） 2.変数の初期化を明示しました。 3.正解率の求め方を改めました（間違った計算をしていました） その他軽微なミスを修正しました。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー こんにちにゃんです。 水色桜（みずいろさくら）です。 今回はC言語を用いてニューラルネットワークを自作して、MNISTを分類してみようと思います。 今回作成したモデルの精度を以下に示します。 10回の学習で55.0％の精度を達
だれかの進捗をうまく把握できないときのフレーズ集 - Qiita
ほとんどの人はだれかと恊働しています。マネージャーやリーダーであるなら、この割合はより大きくなります。 筆者は、仕事の重要な要素のひとつを「進捗を出すこと」と定義しています。そして進捗を出すには、進捗をただしく把握することも重要になってきます。 しかし「進捗を把握する」と言っても、想像以上に難しいと感じる場面が多々ありました。たとえば、 進捗はどうですか？ → 進行中です／〜をやっています なにか問題はありますか？ → とくにないです 〜までに終わりそうですか？ → たぶん大丈夫だと思います というようなやりとりは一般的なコミュニケーションだと思いますが、あまり有用な情報は得られていません。 この記事では、自身の経験則をもとに、進捗にまつわる良い情報をゲットするための具体的な質問を考えてみました。 なぜ進捗を把握すべきなのか 話の前に、なぜ進捗を把握すべきなのでしょうか。 それは良い計画づ
ゲーム開発で使えるオープンソースソフトウェア個人的まとめ - Qiita
恐らく最も有名なOSSのゲームエンジンです。 UnityやUE5の代替となるソフトウェアです。 Godot以外にもOSSのゲームエンジンはいくつかありますが、現状実用に耐えうるのは恐らくこのゲームエンジンくらいです。 3D,2D双方の開発ができ、多くのプラットフォーム向けに出力できる、UnityやUE5に引けをとらない出来のソフトウェアです。 特徴は以下の通りです。 OSSかつ無料である すばらしい。 ゲームエンジン自体がかなり軽い(2桁MBくらいしかない) その分起動もかなり早い。この手軽さはやっぱり便利。 有名なゲームエンジンと比べ後発であるためUIが洗練されている 例えばUnityではオブジェクトにコンポーネントを足していくという感じですが、Godotは全てがノードでありシンプルな設計です。 エディタが内蔵されている 外部エディタは必要なく、全てGodot内で済ませられます。 基本的
納品ドキュメントの作成にMarkdown+Vivliostyleを採用した話 - Qiita
こんにちは、製造業でソフト開発エンジニアをやっているとみー(@tommyecguitar)です。 会社で納品物の説明ドキュメントを作ることがあり、その時にMarkdownでの組版をやってみたので、どう運用したか、困ったところ、いい点、悪い点をまとめてみようと思います。 Vivliostyleで組版したブログはたくさんあるので、見た目がどんな感じにできるかなどはそちらを見ていただくか、Vivliostyleのサイトをご覧ください。 Wordじゃだめなのか。 製造業で何かしら長大なドキュメントを作るとなったら、大抵はWordを複数人数で編集するという運用をしているところが多いと思います。 しかし、Wordにはいろいろと悪いところがあります。 チーム内で共同編集すると、編集したところが消えたり、フォントやデザインがなぜか統一されなかったりする。 セクションごとに担当を分けても、マージが手作業にな
有名企業のエンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
はじめに 今回は有名企業の公開されているエンジニア新人研修資料をまとめました。 昨今、新人向けの研修資料を公開する企業が増えています。 またクオリティーがかなり高いものが多く、初級者~中級者でも学びがある資料となっています。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも有益な資料になっています。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初級~中級者の人 独学で学習をしている人 研修資料の作成を今後していきたい人 ミクシィ まずはじめに紹介するのは、毎年新人向けの研修資料を公開している株式会社ミクシィです。 ミクシィの研修資料で公開されている内容は、 Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修
【VS Code + Marp】Markdownから爆速・自由自在なデザインで、プレゼンスライドを作る - Qiita
【VS Code + Marp】Markdownから爆速・自由自在なデザインで、プレゼンスライドを作るMarkdownVisualStudioCodeDraw.ioMarpvega TL;DR Visual Studio Code上で、Markdownから、こんな感じのデッキを生成できるようにします。 使用したファイル類は、GitHub tomo-makes/marp-styles にまとめました。 きっかけ 叩き台となる資料がなく、急ぎプレゼンをする機会があり、Marpで作成した 内輪では使っていたが、多くの目に触れるのは初めてで、もう少しデザインを調整したいと思った 今後も使いまわせるものを、スニペット、およびサンプルテーマ化しておこうと思い立った ついでにいろいろな図表の生成とデッキへの入れ方、必要そうな配色、素材のリンクをまとめておきたい Marpとは Marp: Markdown
[Power BI Tips] Power BI でリアルタイムアンケート ～ アンケートを即可視化 2020年版 ～ - Qiita
先日、気付きました Power BI を使って初めてリアルタイムアンケートをやったのが、2017年の Power BI 勉強会 でした。未だに登壇やイベントでやると、なかなかに好評です。 最近はオンラインイベントが増えているので、QR コードを示して答えてもらったアンケート結果が Power BI ダッシュボード にリアルタイムに反映されていくのは、デモ映えが半端ないです。 で、2017年当時にブログにも書いたつもりだったのですが、先日ですね人に聞かれて自分でググったら、ブログ、書いてませんでしたwww アンケートを即可視化！～MS Forms ⇒ MS Flow ⇒ Power BI～ https://www.slideshare.net/yugoes1021/ms-forms-ms-flow-power-bi-83167435 そう、SlideShare に当時使用したスライドはあるん
![[Power BI Tips] Power BI でリアルタイムアンケート ～ アンケートを即可視化 2020年版 ～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c8ac551285a46499870fbbe4e856c1aa1d1b0cf/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-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWdvZXMxMDIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1mYjFmODMxYWMxZDliNjFmZjU2NjBmNjA5ZGFhODAxZA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D65b914da3a93c0ec52f3338b343dd898)
家の中のセンサデータをRaspberryPiで取得しまくり、スーパーIoTハウスを実現 - Qiita
はじめに 巷ではスーパシティ法によるデータ管理が話題ですが、 インドア派な私はシティの前にハウスで時代の波に乗ろう！と思い立ち、 大量のセンサデータをリアルタイムでダッシュボード表示する仕組みを作りました。 結論から言うと、センサデータを安定して見える化できるシステムが構築できたと感じています。 初心者の方でもわかりやすいよう、説明の飛躍のない記事作成を心がけたいと思います。 飛躍、間違い等あれば、ご指摘頂けるとありがたいです！ 2021/12追記 さらに進化？したので以下の記事もご参照ください 必要なもの ・RaspberryPi（今回はPi3Model Bを使用） ・Python実行環境（今回はプリセットのPython3.7.3使用） ※RaspberryPiでのPython開発環境は試行錯誤の結果、こちらに落ち着きました ・Googleアカウント（スプレッドシートを使うのに必要） ・
一から始める機械学習（機械学習概要） - Qiita
このページの対象読者、目的 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目的 ・機械学習の概要について理解する ・人工知能と機械学習の違いについて理解する ・ディープラーニングが話題になっている背景を理解する ・機械学習の進歩の背景を理解する ・更に勉強したい場合のおすすめの教材を理解する アジェンダ 人工知能とは 機械学習とは 機械学習はどのようなことで使われているか 学習の方法 ニューラルネットワークとディープラーニング ディープラーニングがなぜすごいのか 用語についてのまとめ 人工知能とは何か？ 世間の見方 なぜ機械学習が話題となるほどの進歩を遂げているのか 最後に 更に勉強したい場合 プレゼンテーション版(PDF)がこちらにあります。 プレゼンテーションとしてみたい方はこちらをどうぞ https://www.edocr.com/v/zy1dq0dz/tflare/Ma
ノンコーディングで機械学習 AutoMLサービスまとめ - Qiita
はじめに🤪 ノンコーディングで機械学習モデルが生成可能なツール、サービスをご紹介します。 GUIツールから、pythonライブラリなど、様々な物を探してみました。 そもそもAutoMLって？😅 機械学習にはそもそも以下のようプロセスがあります。 課題定義 データ収集 データ調整 特徴エンジニアリング アルゴリズム選定 パラメータ調整 学習 評価 推論 このうち3~9の部分を自動的に行ってくれるのがAutoMLツールとなります。 どんなサービスがあるか 大きく分けて以下のカテゴリがあります。 * クラウドサービス * オープンソースライブラリ * フリーソフト クラウドサービス🌥 DataRobot https://www.datarobot.com/ サービス内画面 Dataiku https://www.dataiku.com/ サービス内画面 H2O DriverlessAI h
Google社のテクニカルライティングの基礎教育資料がとても良かったので紹介したい - Qiita
はじめに エンジニアにとって、仕様書などの技術的な文章を書くこと（テクニカルライティングとも言います）は避けて通れません。ただ20年来多くのエンジニアの方々と同僚として接してきて思うことは、エンジニアの方の中には「文章を書く」ということに苦手意識がある方が一定数いるということです。 でもこの「テクニカルライティング」のスキルは、才能というよりは一種の「技能」だと思うんです。ある一定の原理原則を理解して実践を繰り返すことで、必ず一定レベルで習得できるものだと著者は信じています。 もしこのテクニカルライティングの原理原則をまだ体系的に学習したことがない、または過去学習したが改めて再学習したいという方に、お勧めのコンテンツを見つけたのでご紹介します。 https://developers.google.com/tech-writing Every engineer is also a write
【10分で作成】Microsoft TeamsでForms投票、その結果をPower BIでリアル可視化 - Qiita
【10分で作成】Microsoft TeamsでForms投票、その結果をPower BIでリアル可視化Office365PowerBIMicrosoftTeamsPowerAutomateMicrosoftForms はじめに Microsoft Teamsには、チーム内で、簡単にMicrosoft Formsの投票機能が呼び出せ、その結果が簡易的な棒グラフで同チーム内にリアルタイムに表示できます。また投票されたデータはMicrosoft Formsの管理機能で円グラフ、1件づつの回答結果、Excelでの回答一覧を取り出せます。 こちらを、Power AutomateとPower BI Serviceを連携することにより、リアルタイムに好きなビジュアルで表示するようにします。 尚、当初は【1】の手順でTeams内で使えるクイック投票機能（FormsがTeamsの投稿時のアプリになっている
ROS講座00 目次 - Qiita
数字は書いた順です。 kinetic->melodic->noetic移行中です。 記事中のコードは参考までに、github上のコードも参照してください。 (食い違いがあったらコメントで教えてください) イントロダクション 01 概要 ROSのメリット、デメリット、ユースケースについて説明します。 02 インストール UbuntuのインストールからROSのインストールまで説明します。 11 gitリポジトリ この講座の中のサンプルプログラムが入っているgitリポジトリです。 入門 基礎編 03 Pub & Sub 通信 C++でROSノードを作成し、ビルドし、実行します。 04 roslaunch roslaunchを使用して簡単にROSノードを実行します。 19 roslaunch2 roslaunchのrename、remap、arg、paramについて解説します。 05 ros to
PepperをROSと接続する - Qiita
以前，「ROSの勉強がしたいんだ！」と吠えて，数千円でしょぼいロボットアームをこさえて，ROSから動かしたことがありました． そんなことをしていたら，ある日ウチになんかフリーザみたいなヤツがやってきた． 呼んでねぇよ． こいつは，ようやく今月から一般販売だということですが，それに先駆けて（？），Aldebaranのほうから公式にROSパッケージが出ています．それを試用してみました． 環境構築 ROSのバージョンは，indigoでやります． ベースのOSは，Ubuntuが良いです．14.04が特にオススメです．15.04だとリポジトリにjadeしかないので，rosdepを使う場合は気をつける必要があると思います． ちなみに私は，宗教上の理由でrosdepが使えないので，Ubuntu 15.04に，ほとんどソースからインストールしました． 重要なパッケージは， naoqi_bridge と p
PlantUMLでER図を書いて、githubで管理してみた - Qiita
きっかけ 趣味のWebサイト制作で頭の整理のためにシーケンス図等を書きたいなーと思ったので、 PlantUMLを使って書いた後にどうせならドキュメントでPlantUMLにできるところを PlantUMLにしてしまおうと思い立ったのがきっかけです。 PlantUMLとは PlantUMLはシーケンス図やクラス図等のダイアグラムを text形式で記述できる方式です。 メリット text形式だからgit等で差分を取りやすい vscode等のIDEの自動補完機能を使用すればかなりの速度でUML図を書けるようになる 後述のchrome拡張機能もあり、全てをtextで管理したいがちなエンジニアにとっては 良いツールとなっているのではと思います。 スニペットもうまく使っていければ高速で記述できそうです。 デメリット 学習コストが高い(ように感じた) 実際に生成される図を見ながらでないと整った図が書けない
格安スマートリモコンの作り方 - Qiita
材料費400円の赤外線送受信器を、1,800円のラズパイZeroに載せて、Google Homeから操作する方法を、ゼロから丁寧に解説します。 安くても高機能 むしろ市販のスマートリモコンではできない、きめ細かな操作も簡単に実現できます。（例えば こんなこと ができます。） 簡単 電子回路を作ったことのない初心者でも作れるよう、電子部品の買い方から、丁寧に説明します。 電子工作の基本 ラズパイでの電子工作が初めてなら、こちら → Raspberry Piの電源でLEDを1個光らせてみる - ツール・ラボ （素晴らしく丁寧な解説なので、予備知識ゼロでも理解できるはず。） ここで紹介するスマートリモコンの回路も、まずはブレッドボードを使って、半田付けをせずに試作します。 試作品をしばらく使ってみて問題がないようなら、基板に半田付けして完成させます。 半田付けが初めてなら、こちら → うまくいく
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