PHPでシンプルなツイッターボットを作る方法を見ていきます。
PHPでシンプルなツイッターボットを作る方法を見ていきます。
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
プログラムを書かずに試せる! 「Leap Motion」+「Unity」のアプリケーション開発:雰囲気をプログラミングなしに体験 「Leap Motion」でアプリケーションを開発するには、いくつかの方法があります。ここではその中から「Unity」というゲームエンジンを使ってアプリケーションを開発する方法について紹介します。 Unityで作るLeap Motionアプリケーション 手や指の検出に特化したセンサーとして注目されている「Leap Motion」。そのLeap Motionでアプリケーションを開発するには、いくつかの方法があります。ここではその中で「Unity」というゲームエンジンを使ってアプリケーションを開発します。Unityは主に3Dのゲームを開発するためのゲームエンジン(開発環境)ですが、最近では2Dゲームへの対応や、ゲーム以外のアプリケーションへの利用が増えています。 L
cd mkdir MyVagrant cd MyVagrant mkdir mycentos cd mycentos vagrant init bento/centos-6.7 vi Vagrantfile -- 編集開始 矢印キーで移動 #の上でxを押す :wq -- 編集終了 vagrant up
Competitive Programming Advent Calendar 2014 7日目です。 今回は古典的なデータ構造をRubyで実装してみます。 まず通常の木、二分木からはじめ、その次に二分探索木、そして二分探索木に少し機能を加え高性能にした平衡二分探索木を扱います。 冒険の地図 木 二分木 二分探索木 平衡二分探索木 ランダム挿入二分探索木 Treap 基本 木(Tree) 以下の図は木の例です。一番上にある頂点(丸)を根と呼びます。各頂点に直接ぶら下がっている頂点たちをまとめて子と呼びます。子を持たない頂点を葉と呼びます。 頂点同士は辺(棒)で結ばれています。木には、辺によってループができないという特徴があります。 木の性質 木には素晴らしい性質があります。各頂点の子を根と考える(上の部分は無視する)と、それぞれの子も木になっているという点です。それらの木のことを部分木と呼
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
WEB系技術屋の管理人が、ネット・デジタル中心に日歩をつらつら LinuxやらRuby、Javascriptなどなど記事を載せています mukaer.com まえがき gemやらrvmとかよく目にするコマンドだけど この2つの違いがよくわからず、今まで放置してました。 今まで、Ruby自体学習のみで基本的な構文を動かしてみただけで がりがりコードは書いてませんでした。 最近になってやっと、Rubylistを名乗るためコードを書くか! と思っていろいろモジュール利用しようと思った次第です。 しかしJavaScriptに浮気したり、tmuxさわり始めたり、 emacsの環境を弄くりまわったり、またjqueryいじったりで道がそれるソレル・・・ と言う訳で、google先生教えて!!で調べました (そしてgithubアカウント持ってなかったので登録やら、で、また道がそれる) しかし、ここであらた
2月15日(木)に開催された「Developers Summit 2018(デブサミ)」(主催:翔泳社)にて「ITエンジニアに読んでほしい! 技術書・ビジネス書大賞2018」のプレゼン大会と投票が行われ、大関真之先生の著書『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』がみごと技術書部門の大賞の栄冠に輝きました! プレゼン大会では大関先生自ら本書に関する熱い熱い思いを披露していただました。このプレゼンによって「読んでみたい!」「数式が苦手だけどこの本なら読める!」と惹きつけられるオーディエンスが続出!みごと大賞に選ばれることとなりました。ブラボー! 本書は、おとぎ話の白雪姫に登場するお妃様と鏡の関係をなぞらえ、その問答により「機械学習とは何か」「何ができるのか」を楽しいストーリーと可愛らしくしかも的確なイラスト、そして数式をまったく用いることなく解説している画期的な内容です。 登場する
世の中にUnity情報が山ほどあって、素晴らしいです。 分からない事があっても、ググるだけでピンポイントなブログの記事やstack overflowが出てきたりします。素晴らしい。 ただ、技術に対する体系だった学習に技術書を読むのは、とても良いと思うので、読んだことある本を難しさ順に並べてみます。 ここに出ていない本は読んでいないか、読んでオススメしかねる本だったので、お勧め本があれば教えてください。 2016年版を書きました izm-11.hatenablog.com Unityって何?レベル まずは本を買うより先にドットインストールのUnity講座を見ましょう。 お金を払って本を買うのはその後で良いのです。 http://dotinstall.com/lessons/basic_unity 個人的には、最初から本を買って「お金払ったんだし、やるか…」と言う気持ちにするメソッドを良く使う
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
統計解析用のプログラミング言語であるR言語について、基本的な使い方を見ていきます。
2014-02-14 ニコ生でvimを教わろうとしたらLingr勢に急襲されてvimrcの行数が14倍になった話 Vim vim使えたらかっこいいよなーでも難しいよなーみたいなもやもやした気持ちを抱えて過ごしていました。vimできる友達でもいたら教えてもらえそうだけどvimmerなんて知らないしそもそも友達いないし……。 なんて考えていたら昨日ふと思いつきました。ニコ生で教えてもらえないだろうかと。自分の画面映しておけばリアルタイムで質問できちゃうじゃん素敵! そんなわけで「求む!vimのプロ」と題して生放送やってみました。人が来てくれるか不安だったのですが、ニコ生にはいろんな人がいるものなんですね。たくさんのvimmerの方々に来ていただいて情弱ど素人な自分に手取り足取り教えてくれました。 なかでも多かったのが「lingrから来ました」というコメント。lingrなるものを存じ上げない自分
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
「ゲームを作れるようになりたいのですが、どうすれば良いですか?」と以前聞かれたので、 「ゲームを作りたい人向け」に思ってることをまとめてみようと思う。 また、下の記事が非常に良い内容だと思う。まだ読んだことのない人は是非に。 25 歳くらいのゲームプログラマの人がやるAdobe AIR を使った比較的真っ当なゲーム開発 特に「1. 覚悟を決める」と「2. 知ることは簡単ではないことを知る」と「10. 人に見せる」の項目は是非読んで欲しい。【Unity】素人が7日間クソゲーを作り続けてわかったこと 7日間クソゲーを作った話。 センスが半端ない なお、今回はUnityで話を進める。 Unity以外の場合はHSP3やenchant.jsをお勧め。 とにかくセットアップが簡単で成果物が即見れるものが良い。 逆に導入手順が必要なものやウィンドウを出すのに色々と手間が必要な物は 最初は止めておいた方が
Spice Lifeの五十嵐邦明さんの一橋大学のRuby概論スライドがかなりすばらしかったのでまとめてみました。こんなキャッチーな資料がネットで手に入るというのは本当にありがたい限りです! (05-02 07:45) MATSUOKA Koheiさんの2014年度の講義資料を追加 ちなみに、スライドがたくさんあるので3部作ですw (1)『Ruby概論のスライドがすばらしかったのでまとめてみた(第一部)』<= 今ここ< strong> (2)『Ruby 概論のスライドが素晴らしかったのでまとめてみた(第2部)』 (3)『Ruby 概論のスライドが素晴らしかったのでまとめてみた(第3部)』 🗻 2014年ブログ一橋大学でRubyの非常勤講師をはじめました MATSUOKA Koheiさんが講師をされている2014年に現在開催中のRuby講義の資料です。勉強になります! Ruby講義第1回:
35ドルの小さなコンピューター、Raspberry Piのいろいろな使い方を一気に紹介!手頃な値段で買えるカードサイズのコンピューター「Raspberry Pi(ラズベリー・パイ)」が、世間のメカ好き達の創作意欲を奮い立たせている。本来は子供たちにコンピューティングに興味をもってもらう目的で作られたものだが、各種プロジェクト用により小さくて安いコンピューターを求めているプログラマー達の開発にも多く使われているのだ。 Raspberry Piに関する最初の紹介記事で、我々は初心者に向けた10のシンプルなチュートリアルを紹介した。しかしこれらのチュートリアルは、Raspberry Pi信者達が開発した事例のほんの一部にすぎない。まだまだ多くのプロジェクトがPiのコンピューティング能力を限界まで活用し、この小さなデバイスの様々なすばらしい用途を我々に示してくれている。 関連記事: 新しい「Ras
対談風景 撮影:AAR編集部 江渡浩一郎氏は、アーティストとして作品を制作したり、キュレーターとしてアートプロジェクトをマネージメントする活動からスタートしたが、著書『パターン、Wiki、XP』では、オーストリア出身の建築家、クリストファー・アレグザンダーの『パタン・ランゲージ』が情報分野に与えた影響を論じ、建築と情報の思想の共通性を明らかにした。ここでは、ユーザー参加やボトムアップのデザインプロセスのバリエーションを情報の動きを参照しつつ整理することとなった。 聞き手=藤村龍至 ボトムアップでフレームワークを作れるのか 藤村 江渡さんの『パターン、Wiki、XP』を拝読しますと、情報の分野では、建築の分野よりもクリストファー・アレグザンダーの思想や方法論を応用することに成功している印象がありますが、その違いはどこにあるとお考えですか。 江渡 確かにそう見えますが、実際には大成功
クラスタリングの定番アルゴリズム K-means 法(K平均法)の動作原理を理解するために、D3.js を使って可視化してみました。 図をクリックするか [ステップ] ボタンを押すと、1ステップずつ処理を行います [最初から] ボタンを押すと、最初の状態に戻ります [新規作成] ボタンを押すと、N (ノード数) と K (クラスタ数) の値で新しく初期化します 古いブラウザーではうまく表示できない可能性があります (IE 10、Firefox 25、Chrome 30 で動作確認しています) K-Means 法とは 英語版 Wikipedia の k-means clustering - Wikipedia, the free encyclopedia の手順に沿って実装しています。 英語版の手順をザックリと書くとこんなイメージになります。 初期化: N 個のノード (丸印) と K 個の
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