学習するなら自分の脳をhackingしましょうという話をした pic.twitter.com/X3TIQ2zPO4— さぼ@ギークハウス沖縄 (@saboyutaka) 2018年2月28日 1月から始まったプログラミング講座で講師をさせて頂いてて1ヶ月半くらい経過して、受講者の間で日々コードを書いてる人とそんなに学習が進んでない人の差が大きくなったのでこういう話を受講者内Slackに書き込みしました。 以下内容 Hooked を紹介、ハマるしかけはHookedの日本語訳 心理学者が書いたものに対する依存性・中毒性をどう作るかを解説した本だけど グロースハッカーはみんな読んでる良書で、サービス、商品にたいしてどうユーザー・消費者を中毒症状にさせるかという話 アプリをたくさん使ってもらいたい！自分のサービスを毎日使ってほしい！っていうのは心理学からすると中毒症状そのものなんですよねー 毎日F

経路探索問題を強化学習で解き、その過程をアニメーションで可視化しました。 ↑↓で速度調節、Spaceで最速の学習、ドラッグ or タップで障害物の追加ができます。 これにより、強化学習で何をしているのか直観的に分かりやすくなりました。 問題設定 本アニメーションで可視化している問題の設定は、下記の通りです。 条件 $n\times n$のマスからなる離散的なフィールド 固定の初期位置と目標位置(⭐)、障害物が配置されている 障害物（🔴）は、踏んだら死ぬ。初期位置からやり直し 自機(👾)は単位時間に8方向のいずれかへ1マス移動できる 横移動と斜め移動のコストは同じ 得たい出力 初期位置から目標位置までの、障害物を回避した最短経路 この問題を強化学習のフレームワークに落とし込み、Qラーニングで求解しています。 詳細は後述します。 各インジケータの意味 本可視化の見方を説明します。 前節で述

沖縄ぬーやがに参加してきました 今回は id:anatofuz くんと共同で開催しました。京都.なんかにインスパイアされた id:anatofuz くんが「学科で開催するLT以外にも技術系LTしたいよね」っていうお酒を飲んだノリで企画したのがきっかけでした。 「なんか」というワードが沖縄風に「ぬーやが」になってる感じが非常に好きです。 というわけで募集したところ初回にも関わらずたくさんの方が参加してくれました。 はじまた！ #nuyaga— otáwdさんは就活と学会発表@3/9~16 (@Intel0tw5727) 2018年2月24日 私は今回「今流行りのGoogle Colaboratoryに触った話」という題目で発表してきました。 具体的にはGPU使えるし共有も便利だし、使い方や用途によってはとっても便利だよっていう話をしてきました。 それ以外にはalexaを使って漫才をする話や、

改訂2版と書いてあるように、この本には初版があり日本語の翻訳書は2010年頃に出版されていました。 自分がPythonを書き始めたのが2014年頃だったのですが、当時通っていた学校の図書館で見つけてこの本を借りたことがあります。 プログラミングの勉強を初めたばかりの自分は、ほとんど何も理解出来ないまま返却したのを今でも覚えています。 今回は縁あって初版の翻訳メンバーである稲田さん、渋川さん、清水川さん、森本さんの4名と一緒に翻訳をすすめることになりましたが、4年前には何も理解できなかった自分がこれだけのベテラン陣と一緒に改訂2版の翻訳に関われていると思うと少し感慨深いです。 さて、初版から大幅に加筆され520ページとボリュームもあるので最初から最後まで読める人はあまりいないと思います。 必要になったらそのときに読んでみようと思っている方も多いと思いますが、参考までに自分が特に気に入っている

ジュンク堂池袋本店の2017年販売冊数ランキング（太字が2017年内の刊行） ── 今でも『リーダブルコード』がランキングの上位に入っているあたりは、さすがですね*1。8年連続でCPU大賞を受賞された売り場だけあって、顧客はやはりコアなエンジニアの方が多いのでしょうか。 長田　ありがとうございます。ジュンク堂の売り場では、年間ランキングのような数字で追える売上だけでなく、ロングテールの部分をより重視しています。端的にいえば、「ほかの書店では品切れしていても、ジュンク堂に行けば置いている」という状態を目指して売り場づくりをしています。 これはコンピュータ書に限ったことではなく、ジュンク堂は経営理念に「愚直なまでに”本と文具”の品揃えにこだわります」ということや「“図書館よりも図書館らしい”店づくり」を掲げていて、ジュンク堂でしか買えない本を置くことを意識しています。 とくに池袋の場合、駅近の

画像仕分けプログラムのモジュール開発の依頼です。 お仕事の詳細： ▽システム開発依頼の目的・概要 指定された画像が、モザイク処理されているか、されていないかを判定するプログラムが必要です。 自分でコーディングしていたのですが、うまいアルゴリズムが思いつかなかったので依頼します。 入力 画像ファイルパス 出力 boolean 使用例 if is_mosaic("image.jpg") : print "has mosaic" else : print "not has mosaic" このis_mosaicの実装を依頼します。 ▽システム開発に利用するプログラミング言語 ・使用言語： Python2.7 ・Open CV ・CentOS ▽重要視する点・経験 画像処理プログラム経験者 ▽注意点・禁止事項 ※開発したシステムに関する情報を第三者に漏洩すること ▽その他コメント ※実際のシステム

自己紹介 こんにちは。 Hirozといいます。 タイトルにある「中年の危機」は、かっこよく言えば「ミッドライフ・クライシス」と言うそうです。 私は、そんな中年の危機ど真ん中の文系非エンジニアのアラフォーおっさんです。 35歳くらいから「このままでいいのか」と思うようになり、葛藤の迷宮に入り込んでしまいました。 今もまだ抜け出せていません、たぶん。 その過程で「組織の肩書きによらない素の自分の力でやってみたい」、「直接人の役に立つ実感が得られることがしたい」と思うようになり、それを具現化する手段としてWEBサービスを造ってみたいと思うようになり、2017年12月にWEBサービスをリリースしました。 自分でプログラミングを習得しながら作るぞと思ったのが2017年の2月。 開発環境作りなどのトラブルに翻弄され、本格的にコードを書き始めることができたのは2017年の5月末。 そこからコツコツと開発

手軽にトピック分析を実行できるgensimを知ったので、gensimを使用して簡単な文章をトピック分析するチュートリアルを実行してみました。 トピック分析、LDA、gensimとは 詳しく理解してはいないので、簡単に言うと、 トピック分析とは、大量の文章からいくつかのトピックを分類して、与えられた文章がどのトピックに属するかを分類する手法 LDAとは、トピック分析の1種 gensimとは、トピック分析を行うことができるPython製のソフトウェア gensimを使ったトピック分析は、以下の手順で行えるようです。 文章を準備 文章を単語ごとに分割、調整 辞書を作成 コーパスを作成 LDAモデルを作成 分類したい文章をLDAモデルで分類 前提 Docker Python 2環境を作るのが面倒だったのでDockerを使っているだけです。 $ docker version Client: Vers

独学で Unity を使ってゲーム作ってます。2018 年の 4 月で 2 年目になります。 それ以前は Unity やプログラミングを知らない学生でした。 記事を書いた理由 独学でやってて気になったのが 専門学校とかで学ぶのと、どれくらい違うんだろう ということでした。例えば専門学生なら知っていて当然の知識を知らないんだろうなー とかそんな心配をしてしまいます。 そんなことを考えていたら、ふと 逆に、独学で学んだらどんな感じなんだろうと気になる方もいるかも と思ったので記事を書いてみました。というかよく考えたら私も ゲーム制作始める前は出来るか不安だったので、そんな方にも一例として見て頂けたら嬉しいです。 そして、 ・学校ではこんなだったよー、こんなことも習ったよー ・自分もそうだったよー ・独学でゲーム制作始めましたー みたいなことを教えて頂けると嬉しいなー、とチラチラ皆さんを見つめて

SEやプログラマ、エンジニア、一般の方を対象に、少しずつ実際にプログラムを作りながら、強化学習および深層強化学習について解説していきます。 本連載をまとめ、さらに多くの記事を追加した書籍『つくりながら学ぶ！深層強化学習』を2018年7月に発売しました！ （上の書籍画像をクリックすると購入サイトに移動できます） はじめに 前回は、強化学習のアルゴリズムの一種である方策勾配法を用いて、迷路内をエージェントが一直線にゴールへ向かうように方策を学習させました。 今回は価値反復法のアルゴリズムを実装するために必要な知識、概念、専門用語を解説します。報酬、行動価値、状態価値、ベルマン方程式、マルコフ決定過程について説明します。 報酬の導入 強化学習のアルゴリズムの１つである価値反復法を実装するために必要な知識を解説します。 アルゴリズムの名前に価値という言葉がつくため、まずはじめに価値を定義する必要が

こちらのTweetが Python.jp slack でちょっと話題になっていた。 どういうこと？ pic.twitter.com/BxyyWbyvQo— ahuglajbclajep (@ahuglajbclajep) 2018年1月24日 次のようなコードだ >>> a = [lambda: print(i) for i in range(3)] >>> for i in a: i() 2 2 2 結論としては cocoatomo さんの書かれているように、変数の評価タイミングの問題で、 初めまして. そこは Python のループでよくハマるポイントで, i の値の評価が後で行われるのが混乱の原因です. ループの本体の中で一度 i を別の変数に入れるなどして, 評価を走らせると回避できます. FAQ → https://t.co/5iCqdIIhUZ— tomo🐧 (@cocoat

これはWebスクレイピング Advent Calendar 2017の7日目の記事です。こんな感じでAWS FargateとAWS Lambdaを使ってサーバーレス（EC2レス）なクローラーを作ります。 この記事はFargateでのクローリング処理にフォーカスしており、クロールしたHTMLをS3に保存するところまでを主に解説します。Lambdaの方はおまけ程度の扱いで、スクレイピングしたデータの扱い（データベースへの格納など）はスコープ外です。 長くなったので目次です。 背景 AWS Fargateの登場 クローラーの構成 やってみる 1. ScrapyのプロジェクトでSpiderを作る 2. Scrapy S3 Pipelineをインストールする 3. Scrapy S3 Pipelineをプロジェクトに追加する 4. ScrapyのプロジェクトをDockerizeする 5. Amazo

SNSサービス「Twitter」で、ツイートにグロテスクな画像をリプライで送りつけるという迷惑行為が横行しています。これについてねとらぼ編集部が取材したところ、Twitter社は「ご報告いただいたものの処理を迅速に行うとともに、対策を行います」とコメントしました。 問題となっている“グロ画像リプ”の例（画像は編集部で加工しています） 以前から問題となっていた“グロ画像リプ”ですが、2018年1月4日ごろから激化。当初はアニメやゲームに関連する人気ツイートに人の死体などの画像をリプライするという迷惑行為が行われていましたが、その後ジャンルを問わずさまざまな人気ツイートにこうしたリプライが送りつけられています。 また中にはプロフィールの欄に「本垢は○○」と無関係の人のアカウント名を書き込んだなりすましアカウントが“グロ画像リプ”を行っている場合もあり、非常に厄介です。 こうした状況についてユー

インターネット広告事業を展開する株式会社ファンコミュニケーションズ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：柳澤安慶　東京証券取引所市場第一部：2461）が運営する、リターゲティング広告配信サービス「nex8（ネックスエイト）」＜https://www.nex8.net/＞は、2017年7月より、Google の「DoubleClick Ad Exchange」向けにネイティブアドの提供を開始しました。 これにより「nex8」を利用する広告主は、「DoubleClick Ad Exchange」経由で広告を掲載しているメディアに対し、コンテンツ性の高いネイティブ型のダイナミックリターゲティング広告の配信が可能になりました。 ネイティブアドとはメディアが提供している記事やコンテンツの形式と同様のデザインやフォーマットで広告配信できる広告手法のことで、広告がユーザーの行動の流れの中に自然と入り込む

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