転職しました - Adventure
- はじめに - 本日9/30を持ってSansan株式会社を退職しました。 来週月曜日から別の会社で働くことになりました。 疾風怒濤の結婚エントリからの転職エントリです。 - Sansanの思い出 - 今まで転職エントリを見てよく「転職するのに昔話する必要ないやろ先を見ろや」と思っていましたが、書きたくなる不思議な気持ちに今包まれています。 端的に書きますが、Sansanでは新卒エンジニアとしてR&Dをやっていました。 専門である機械学習関係のプロジェクトに色々足を突っ込んでいました。 Python、Rの力はもちろん向上しましたが、C#やC++、Go、GAS辺りがﾁｮｯﾄﾃﾞｷﾙようになり、AWSの各サービスがある程度触れるようになりました。 加えて学会や勉強会への登壇、インターンの受け入れなども経験しました。 これとか vaaaaaanquish.hatenablog.com Sansa
TechCrunch JP のタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習で推定する
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
シアトル在住のアーロン・パターソンさん、ネットスラングの解説で一躍有名人に 「日本とアメリカの架け橋になりたい」
トップシアトルのニュース ＆ 話題シアトル在住のアーロン・パターソンさん、ネットスラングの解説で一躍有名人に 「日本とアメリカの架け橋になりたい」 9月12日、とあるアメリカ人のツイッターユーザが、「笑い」を意味する日本のネットスラング「草生える」を英語話者に向けて解説しました。一連のツイートは世界各国で拡散され、5万リツイートを超えるまでに。日本のネット文化を全世界に知らしめたこのツイートをしたのは、シアトル在住のソフトウェアエンジニア、アーロン・パターソンさん。さっそく今回の騒動についてお話を伺いました。 I learned a new slang in Japanese today: 草生える. I will now explain it — Aaron Patterson (@tenderlove) September 12, 2017 ― なぜ「草生える」をツイッターで広めようと
コモドール64 - Wikipedia
コモドール64（Commodore 64）は、コモドール社が1982年1月に発表した8ビットホームコンピューターである。C64、C=64、C-64などと略記される。時に CBM 64 (Commodore Business Machines) あるいは VIC-64 とも称される[3]。 概要[編集] コモドール64の量産は1982年春に始まり、同年8月に595ドルで発売となった[4][5]。最大の特徴は64キロバイトのRAMを搭載していた点で、コモドール社の従来製品である VIC-20 や Commodore PET 、あるいは当時の他社の同クラスのホームコンピューターと比べて大容量であり、それが名称の元にもなっている。さらにサウンドとグラフィックスの性能も、同時代のヒット機 Apple II などと比べても遜色ないもので、しかも価格は Apple II に比べてずっと安かった。 販売総
neue cc - ZeroFormatter - C#の最速かつ無限大高速な .NET, .NET Core, Unity用シリアライザー
（現状は）C#専用の、新しいシリアライズフォーマットを作りました。アセットストアには置いてないんですが、GitHubで公開しています。ReadMeが超書きかけですが明日ぐらいには全部書き終わってるはず……。 neuecc/ZeroFormatter 特徴はデシリアライズ速度がゼロなので、真の意味で爆速です。そう、無限大高速。 嘘くせー、って話なんですが、実のところこれは類似品があって、Googleの出してるFlatBuffersと基本的な考えは同じです（他にCap'n Protoというのもあります、こっちも元Googleの人ですね）。デシリアライズ「しない」から速い。つまるところ必要になるときまでパースを先送りするってことです。これは、アプリケーションの作りにもよりますが非常に効果があって、例えばデカいマスタデータをドバッと取得するなんてときに、その場で必要なデータってその巨大データのごく
キックスターターCEOが語る「上場も売却もしない」理由｜シリコンバレーの利潤第一主義はおかしい！
キックスターターCEO兼共同創業者、ヤンシー・ストリックラー（2014年撮影） PHOTO: BRIAN ACH / GETTY IMAGES クラウドファンディングの草分けであるキックスターターは、ヤンシー・ストリックラー、ペリー・チェン、チャールズ・アドラーの3人によって創設された。それぞれライター、ミュージシャン、グラフィックデザイナーという「アーティスト」が立ち上げた異色のITスタートアップだ。（日本版はhttps://www.kickstarter.com/japan） キックスターターの本社は、テクノロジー企業が集中するシリコンバレーではなくニューヨークのブルックリン。かねてより「売却も上場もしない」と明言し、2015年には利益を社会に還元することを目的とした公益企業として生まれ変わった。ともすれば、株主のための利潤追求ばかりが目立つシリコンバレーとは一線を画している。 ──ま
ggplot2: きれいなグラフを簡単に合理的に
“The Grammer of Graphics” という体系に基づいて設計されたパッケージ。 単にいろんなグラフを「描ける」だけじゃなく「一貫性のある文法で合理的に描ける」。 Rのグラフ描画システムにはgraphicsとgridの2つが存在しており、 R標準のboxplot()やhist()などは前者の上に、 本項で扱うggplot2は後者の上に成り立っている。 使い方が全く異なるので、前者を知らずにいきなりggplot2から始めても大丈夫。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 初学者向け講義資料2023 https://ggplot2.tidyverse.org https://r-graphics.org/ https://r4ds.hadle
データ系列が多すぎるとき、いい感じに一部をハイライトするためのパッケージgghighlightをつくりました - Technically, technophobic.
ggplot2で可視化しようとして、データ系列が多すぎてこんなもじゃもじゃになってしまう、みたいなことないでしょうか。 これを、一部だけを色付けしてこんな感じのプロットにしてくれるパッケージをつくりました。 インストール GitHub上からインストールできます。 devtools::install_github("yutannihilation/gghighlight") gghiglightがやっていること gghiglightの説明をする前に、まずは上のグラフが何をしているのか、まずはふつうのtidyverseでやってみます。 データはこんな感じのやつです。 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) set.seed(1) d <- tibble( idx = 1:10000, value = runif(idx, -1, 1), type = sa
はてなにおけるテックリード、そしてサービスプラットフォームチームのテックリードについて - Hatena Developer Blog
CTOのid:motemenです。 はてなでは一年ほど前から、ひとつの開発チームに一人、テックリードと呼ばれるエンジニアを置いています。テックリードという役割については、以下の有名な記事で語られているものからそれほどかけ離れてはいないと思いますが、組織によって微妙に異なる部分もあるはずですので、はてなの事情を交え紹介します。 テックリードは普段の仕事においては他のエンジニアと変わらず、会社組織上の上下関係があるわけでもありませんが、形式的には、テックリードにはチームの技術的な窓口となってもらっています。たとえば利用しているソフトウェアの脆弱性対応を全社的に行わなければならないときなど、技術的なレポートラインにおいてプロダクトに対する対応をまとめ、実施の報告を行う、というような具合です。 また、テックリードには、ディレクターなど非エンジニアとエンジニアとの橋渡し役になることも期待しています。
Treasure Data Summer Intern 2015 - myui's memo
8/3〜9/30 の2ヶ月間、トレジャーデータ（以下、TD）ではSummer Internで3名の学生を受け入れ、その受入責任者を担いました。 初めての試みでしたが、いずれの学生も優秀で与えられたタスク*1を成功裏にこなしてくれました。 熱が冷めないうちに、来年度のためにもここに内容をまとめます。 TDインターンの特徴 TDインターンの特徴は、基本的に開発成果をオープンソースソフトウェアとして公開することです。Fluentdのnanosecondサポート、マルチプロセスでのソケット共有、HivemallへのFactorization Machineの実装それぞれgithubでオープンに開発しております。 成果を全てオープンソースとすることはTD的には利点ばかりではありませんが、インターン生にはインターン期間が終わっても自身が携わったプロダクトに興味を持って頂けえば、と思っております。 イン
Treasure Data Summer Internship 2017 #td_intern
Kento Nozawa 30 September 2017 はじめに 2017年の8月から2ヶ月間 Treasure Data Inc.の高待遇で有名なサマーインターンシップに参加しました (日給2万)．例年はインターン生は3名なのですが，今回は私1人でした． 最終発表のスライド: 実は2年前にも応募していました． Treasure Data - ソフトウェアエンジニア (Intern) やばい https://t.co/HHjIjyw3fh — nzw (@nzw0301) May 16, 2015 このあとCTOからリプライがきたので応募しました． 当時は，Treasure Data Summer Intern 2015, myui’s memoにある課題を考えもせず，いきなりコーディングをしてテンパりました．後から成果発表が英語だったと聞いて，行けなくて当然だという気持ちになりまし
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