2016年 独りで新規WEBサービスを開発・運用した際の知見 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 私が新規WEBサービス立ち上げ時に取り組んだ内容についてWEBエンジニア向けにまとめた記事です。 例えばNginxの設定でHTTPヘッダーが正しく設定されているかを確認できるGoogleDevelopers PageSpeed Insights を知っていると大変有利です。もちろんPageSpeed Insightsを知らなくてもWEBサービスを公開・運用可能ですがユーザに意図せず不利益を与えていたり、知らず知らずのうちにモバイルフレンドリーでないとGoogleから検索ペナルティを加えられている可能性があります。この記事は独りで新規WE
【PyCharm5.0新機能】async/awaitのスレッド実行状況を可視化してデバッグする - Qiita
2015/11/23にPyCharm5.0がリリースされました。リリースノートにはPython3.5サポートと非同期実行の可視化機能などが記載されています。非同期実行の可視化機能が便利そうだったので早速使ってみた記事です。 Thread Concurrency Visualization（非同期実行の可視化機能） 以前書いたasync/awaitの記事を試しにPyCharmで実行して可視化してみた。 今回作るモノ Wikipediaの13記事を同時にダウンロードしてファイルに保存するプログラム 改善前のプログラム ざっくりざっくりで書いてみました。 # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals import aiohttp import asyncio async def d
【アプリ評価★5を増やす機能】ヘビーユーザにだけレビュー依頼 - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals from review.review import ReviewManager USER_ID = "B00001" manager = ReviewManager(USER_ID) # 権利を持っているか確認 manager.can_review() # アプリ起動を記録 manager.app_startup() # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals import datetime from pip.utils import cached_property import redis PREFIX = 'R
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... （この話は事実ではなくファンタジーです。） 深夜電話で叩
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 今回作るモノ 自動売買システムを作ったときに使ったOandaAPIの紹介と、売買注文の発注機能について書いていこうと思います。 自動売買で使ったOandaAPI 5種類のAPIを使って構築しました。詳細はOandaのAPIDocument参照 OAuth2のTokenは、口座開いてログインするとWebで発行できます。 トークンはcurlコマンドHeaderのAuthorization: Bearer ********に設定します。 """ 01.アカウント情報API curl -H "Authorization: Bearer ********" https://api- fxtrade.oanda.com/v1/accounts/12345 "
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基本的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切（適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める）な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p
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