育児×家事×IoT Raspberry Piで最強の防犯カメラを作ってみる（動画記録・配信、動体検知・Line通知、顔検知・顔認証、Alexa搭載）[4/6] - QiitaHelp us understand the problem. What is going on with this article?
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RaspberryPi の産業用途 - Qiita
RaspberryPi を産業用途に使う可能性に関するメモ 注意：本記事は、RaspberryPI の産業用途を推奨するものでも、限界について述べるものでもありません。単なるメモにすぎません。 追記：キュウリの仕分けについてはInterface 2017年3月号に詳細な記事があります。 RaspberryPi には 次のように思うことが多いだろう。 ・電源スイッチはなぜないの？ ・電源の安定性は大丈夫？ ・連続運転したときの放熱は大丈夫？ それらの問いに対するアプローチが次のものだ。 bizright Raspberry Piを堅牢化したIoTゲートウェイ Raspberry Pi 3搭載の「BH3」を発売 なぜ「ラズパイ」が産業機器向けに伸びているのか 製造元は意図していなかったものの、2016年に約200万台が産業用途向けとして出荷されたシングルボードコンピュータがあります。この製品
プログラミングスクールの問題点 - Speaker Deck
Transcript Burikaigi2020 プログラミングスクールの問題点 合同会社フィヨルド 駒形真幸 None None 今⽇お話すること 1. フィヨルドブートキャンプ概要 2. プログラミングスクールの問題点と対応策 3. スクールとしての⽬標 フィヨルドブートキャンプ概要 None ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙
PyCon mini Osakaで異常検知システム構築の裏側について発表しました - yasuhisa's blog
現在仕事で作っている異常検知システムについてPyCon mini Osakaで登壇してきました。異常検知というマイナーなトピックですが、多くの人に聞いてもらえてよかったです。 #pyconjp #pyconosaka 「Pythonを用いた異常検知システム構築の裏側」 吉田康久さんです！ たしかはてなの人だったはず。 pic.twitter.com/hRacSgV59D— PyCon mini Osaka (@OsakaPyConMini) 2018年5月19日 はい、はてなのMackerelチームの中の人です。 機械学習の人からすると「なんだただの混合ガウス分布か」と思われるかもしれませんが、異常検知のシステムを実際に作ろうとすると考えることが色々あります。今回の発表では ユーザーのどのような要望から異常検知機能を作るに至ったか 異常検知とはそもそも何か、どういった問題設定か 異常検知手
Rustでメモ化を行うためのシンプルなライブラリを作った - 純粋関数型雑記帳
TL;DR 一行追加するだけで関数をメモ化するマクロを作った。 成果物はこちら https://docs.rs/memoise/ 背景 同じ引数に対して同じ値を返す関数（いわゆる参照透明だったり数学的だったりな関数）では、 関数の計算結果を保存しておくことによって計算を高速化したりすることができます。 このようなテクニックを関数のメモ化（memoise, memoize, memoization）などと呼びます。 特に再帰的に定義される関数についてメモ化を行うことによって、 動的計画法の実装をシンプルで直感的なものにできたりします。 しかし、関数のメモ化はやりたいことが自明なのにもかかわらず、 毎回手で書いていると微妙に面倒だったり、うっかりメモ化忘れで計算量が爆発してしまったり、 ちょっと辛いところがありました。 特にRustを使っていると、グローバル変数を雑に使うことを許して貰えないの
Pythonで実践する線形探索と選択ソート 『Pythonではじめるアルゴリズム入門』より
プログラミング言語のトレンドは時代とともに移り変わっても、その考え方や利用されるアルゴリズムは変わりません。ソフトウェア開発においてアルゴリズムは効率化や高速化といった恩恵をもたらすため、できれば基本から押さえておきたいところ。今回は、ユーザーの多いPythonでアルゴリズムを学べる『Pythonではじめるアルゴリズム入門』（翔泳社）から、線形探索と選択ソートの手法を紹介します。 リストから目的の値を見つけられるようになる。 データ量が多い場合の問題点を体験する。 多くのデータの中から欲しいデータを見つけることを「探索」といいます。私たちの生活の中でも、欲しいものを見つけるために探す場面はよくあります。そして、その探し方は探すものや量によって変わってきます。 実際にどのような探索方法があるのか知っておきましょう。 日常生活における探索を知る 探索を行なうのはプログラミングに限った話ではあり
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
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