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PYNQで始めるFPGA開発 - 入門編 TL; DR FPGAってなに?開発コストが高いんじゃないの?Pythonで開発できるってほんと?初心者でも簡単にC++とPythonだけでFPGA開発する方法を調べました!まだプログラミングで消耗している非フルスタックなエンジニアの方は、非ノイマン型エンジニアになってもっと消耗しましょうハードも作れるフルスタックなエンジニアを目指しましょう!! はじめに FPGAはField-Programmable Gate Arrayの略で、製造後に回路構成を変更することができます。CPUやGPUなどの汎用集積回路と違い、FPGAは用途に応じて構成を変更することができるため、ハマる用途ではCPUやGPUよりも速い処理が可能です。用途に特化した回路で処理するためオーバーヘッドが少なく、高い電力効率も実現できます。 CPUやGPUを使うには設計した計算アルゴリズ
本文書はNext.jsのバージョン12を元に作成していますが新たにNext.jsのバージョン13に対応した記事を公開しました。 Next.jsはオープンソースのReactベースのフロントエンドフレームワークです。パフォーマンス、SEOやアプリケーションの開発の効率化に関わるFile System Based Routing, Server Side Rendering(SSR), Static Site Generator(SSG), Incremental Static Regeneration(ISR), Image Optimization, Code Splitting, Pre-fetching, Serverless Functions, Fast Refreshなどの機能が事前に組み込まれています。これらの機能を自分で実装しようとすると非常に困難です。しかし自分で実装すること
Home recsys-python | Pythonによる推薦システム演習問題集 概要 recsys-pythonはPythonによる推薦システムの演習問題集です。推薦システムの基本である、評価履歴や評価値行列の扱いから、内容ベース推薦システム、近傍ベース協調フィルタリング、推薦システムの評価などに関する問題を取り揃えています。現時点では、13章構成で全163問用意しています。今後、内容を変更したり、問題を追加、削除したりすることもあります。 動機 言語処理100本ノックを参考にさせて頂き、推薦システム版の演習問題集を開発したいと思ったのがきっかけです。個人での学習に加え、大学での授業や研究室等でご活用いただければ幸いです。 到達目標 Pythonを学習しながら推薦システムの基本を修得できる。 評価履歴や評価値行列を扱いながらNumPyによる行列演算やベクトル演算を修得できる。 数式をP
はじめまして、新卒フロントエンドエンジニアのぺいです。 JX通信社でフロントエンドの開発はReactが主流になっており、React Hooksを使った開発が欠かせません。hooksは便利な反面、適材適所使い所を理解していないと逆にパフォーマンスが悪くなってしまう場合があります。そこで今回は普段フロントエンドを書かない人も勉強会に参加するのを考慮し簡単な改善から応用としてReactで書かれたFASTALERT *1の改善まで行ってもらいました。 前提条件 勉強会の内容 再レンダリングされているコンポーネントを見つける なぜ再レンダリングされてしまうのか 改善方法 コンポーネントのメモ化 関数のメモ化 最終的な変更箇所 毎回コンポーネントや関数をメモ化すべきなのか コストの高い計算 無駄なレンダリング カスタムhooks 最後に 参考 前提条件 react 17.0.1 勉強会の内容 最終的な
【注意!】 2024年4月末にこちらの本の内容を大幅リニューアルしました! https://note.com/terry10/n/nf0674af97617 ※こちらのZennのBookも5/7を目安にリニューアル内容を反映する予定です 多くの人に手に取って欲しいので、リニューアル後は期間限定で無料配布も検討しています。 こちらのツイートで無料配布について告知しています! ↓ https://x.com/teriteri_code/status/1783358352447414464 --- React+TypeScriptを使ったNetflixの映画一覧を表示するアプリケーションのチュートリアルです。 学べる事 - ReactのFunctionComponent(関数コンポーネント)とTypeScriptの使用 - React Hooksによるstate管理 - TypeScriptで外
1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Class Recta
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9/9追記 クリップボード経由でのDeepLへの入力を廃止し、Javascriptを用いた方式に変更。 それに伴いSeleniumのヘッドレスモードでの使用に対応。 9/14追記 表周りでレイアウトが崩れる問題に対応。 文章と同じparagraph中に画像が埋め込まれている場合(画像化された数式など)、文字を置き換えると画像が消えることが判明、解決策が見つかるまで翻訳対象から除外。 アップデート版 import win32com.client from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import re from math import ceil
はじめに 和田さん(@t_wada)の講演が素晴らしく良かったのでメモを残しておきたいと思います。和田さんと言えば... t_wada ですね!本講演では、「技術の学び方を学ぶ」ことを目的として二部構成で論が展開されました。「技術の学び方の学び」とは、メタレベルの学びのことを指しています。すなわち、効率的に新しい技術を学ぶためにはどのように学べば良いのかという話です。内容は以下の通りです。 第一部 四半期ごとに技術書を読む 手を動かしながら学ぶ 毎年少なくとも一つの言語を学ぶ 身の回りをプログラミング対象にする アウトプットを行う 第二部 毎日コードを書く 年下から学ぶ 過去から未来を見る 人のつくる渦を見る 大事なことに集中する いずれも非常に興味深い内容だったのですが、細かい事項については2017年の講演メモのエントリーがありましたので、ぜひそちらをご覧いただければと思います。(記事へ
(2022.6.17追記:アップグレードされた「rbCanvas」が発表されました。 → インストール不要!ブラウザだけではじめるRubyゲームプログラミング環境「rbCanvas」の紹介(DXRubyスタイル) - Qiita ) 概要 この記事は中学高校生向けプログラミング教室の教材として作ったものを一部改変したものです。 ブラウザだけでRubyのゲームプログラミングが始められるNyle-canvasを使って「ブロック崩し」ゲームを作っていきます。 0から少しずつ「ブロック崩し」を作っていきます。Rubyだと完成しても100数十行で「ブロック崩し」ができてしまいます。 技術解説 使用ライブラリ Nyle-canvas(DXRubyスタイル) ブラウザ上で動くRubyエディタ・実行環境一体型の統合開発環境なので、Rubyのインストールは不要です。 Nyle-canvas(DXRubyスタ
サブタイトル:ショアのアルゴリズムから巡回セールスマン問題まで プログラマ向けに量子プログラミングの解説をした資料です。できるだけソースコード付きにすることで独習可能な内容になっています。また必要となる数学の知識に関しても解説しています。よろしければご活用ください!Read less
Comparitechは11月13日(米国時間)、「Python Network Programming Cheat Sheet - Downloadable JPG & PDF」において、Pythonを使ったネットワークプログラミングに必要となるモジュールやライブラリ、コードサンプルなどをまとめたチートシートおよびテーブルの公開を伝えた。 公開されたチートシートには次のデータがまとめられている。 一般的に必要となるモジュール: PIP、IDLE ネットワークプログラミングライブラリ ネットワークフォレンジック: 必要なライブラリとスクリプト Pythonキーワード データ型、算術演算子 Pythonを使ったネットワーク分析 dnspythonライブラリ ソケットモジュール(Berkley APIインタフェース) ソケットタイプ、ソケット作成 ソケットサンプル スクリプトサンプル 解析モジ
[CEDEC 2014]ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター:箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた,ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日,「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ HE技術部 加来量一氏 この講演のユニークな点は,旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ HE技術部のプログラマーである加来量一氏は,旧ナムコの初期作品50本を解析し,それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが,講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ
仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した5つの小ネタをまとめてみました。 *この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁? 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10
はじめに お前は誰 競技プログラミング AtCoder Topcoder Codeforces その他 学歴 面接でアピールした事柄たち 研究 インターン アプリ開発 ウェブ開発 (TokyoTech Online Judge) 開発? (TSP Visualizer) ディスアドバンテージについて 吃音症 就活概要 ①社 ②社 ③社 ④社 ⑤社 ⑥社 ⑦社 就活をして思ったこととか、スタンスとか どういう基準でエントリーする企業を選んだか 何をして働きたいか 企業を選ぶ基準、企業の順位 就活のタイミングについて 面接について 結局競技プログラミングだけで就活はできるのか 就職先について 職種について 業務内容について まとめ はじめに このタイトルは若干盛っています。すぐに出てきますが、自分がレッドコーダーなのは Codeforces というサイト(いま世界で一番参加人数が多いコンテスト
オンライン診療とは、自宅にいながら医師に直接毎日のスキンケアを相談したり、医薬品や漢方薬の処方を受けることができたりする診察のこと。お薬が処方された場合は郵送で薬局等にお薬を取りにいかなくても、自宅に届けられます。 普段、病院では発生する診察費用や処方箋費用はもちろん、お薬代以外の費用は一切かかりません。
こんにちは。最近やよい軒の彩定食にハマってるじゅっぴーです。 自分の確認と最近Pythonで競技プログラミング始めたよーという人向けを兼ねたPython高速化記事です。 競技プログラミングはAtcoderを想定しています。 はじめに Pypyを使う! みんな一度は通る道 Pypy一択なもの Pypyじゃだめなもの Python定数倍高速化のテクニック 最後に はじめに 今回の今の時点でのA問題の言語別提出コード数、 全体: 7000 C++: 3240 Python3: 2000 って感じで75%くらいがC++とPython3で提出されてる— saba (@saba_kpr) 2019年5月25日 最近PythonでAtcoderをはじめている人がどんどん増えています。 一方で『Pythonの高速化テクニック:C++で書き直す。』というネタがあるほど、Pythonは劇遅です。 競技プログラ
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います!! DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras (TensorFlow)と
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