初めに 最近、「機械学習に強い」、「簡単」などの理由からPythonを選ぶ人が多いと思います。 そんな人たちがWebを書こうと思った時にぶつかるのがDjangoの壁ですよね。 （あれ、そんなことない？いやいや難しいですよね！） 僕は最初、Django Tutorialだけ日本語でやって、それ以降は全部英語の文献を読んだり、会社のコードをみて勉強をしたりしましたが、結構大変でした。 webを書きたいけど、Pythonより◯ubyの方が書きやすいから◯ubyの方がいい...となってしまわないように、これまで僕が勉強したDjangoの基本や応用を詰め込んで、Djangoを最速でマスターできるような記事を書いていきます！（3, 4記事の長さになる予定です） ＊ 最速でDjangoをマスターする part2 準備 Djangoが入っていない場合は、 でインストールできるらしいです。 僕はAnacon

Feb 7, 2018 最近は、モバイルアプリとサーバーの通信にgRPCを使っています。gRPCは、サーバー同士の通信では徐々に使われ始めている印象がありますが、モバイルアプリでの使用例はまだ少ないと思うので、動機とか、感想とか、ウチはこうしてるというものを共有します。 リクエストとレスポンスの定義を1箇所にまとめる 今のプロジェクトでは、同じデータをサーバー, iOS, Android, Webで扱う予定がありました。普通のREST APIでは同じデータを4つの言語に翻訳する必要がありましたが、これをprotoへの翻訳の1回だけで済ませたいというのが、gRPCを使う最初の動機でした。 gRPCでは、リクエストとレスポンスの全ての情報をprotoファイル上で表現し、それを元に各言語のコードを自動生成します。APIドキュメントを人間が各言語に翻訳する場合と比べると、コードを書く手間が省けます

コピペでできる！cssとhtmlだけの[clip-path]で作るブロックの一部につけるリボンデザイン8種

アニメーションは画面の遷移やボタンの演出など、あらゆるウェブコンテンツやアプリケーションで利用されています。CSSならanimationやtransition、JavaScriptであればCreateJSやTweenMaxなどのJavaScriptライブラリを利用して制作している人がおおいでしょう。 私はFlashの全盛期に「Tween24」というアニメーションライブラリを自作していたこともあり、アニメーションには人一倍の思い入れがあります。しかし、その仕組みを理解している方は意外にも少ないのではないでしょうか。 ライブラリやフレームワークといったテクノロジーは、仕組みや原理を理解しておくことで備わっている機能をより活用でき、また応用の幅も広がります。今回はアニメーションライブラリの基礎部分の実装を交えながら、アニメーションの仕組みを紹介します。 ※この記事はアニメーションの原理の説明に焦

AWSの各種サービスやSDKのドキュメントがオープンソースとしてGitHubに公開。誰でもコントリビュートや再利用が可能に Today we are adding over 138 additional developer and user guides to the organization, and we are looking forward to receiving your requests. You can fix bugs, improve code samples (or submit new ones), add detail, and rewrite sentences and paragraphs in the interest of accuracy or clarity. 今日、私たちは138以上のデベロッパーガイドとユーザーガイドを追加し、みなさんの要望を心待ち

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

配色がうまくいかない場合の多くはたくさんの色をついつい使ってしまった結果招いていることが多い。まずは2色で配色をしてその上で少しずつ色の調整をすることによって、まとまりのあるデザインが作りやすくなる。 一般的に言われている配色は、ベースカラー7割、メインカラー2割、アクセントカラー1割。一番表現したいことをアクセントカラーにすることで表現したいことが何かはっきりわかりやすくなる。 なんとなく落ち着いていて物足りない場合、色相環で反対の色をアクセントカラーに持ってくるとインパクトがでる。この色相環の反対の色を反対色や補色といったりもする。 逆にガチャガチャして色がうるさい場合は、色相環の隣り合った色数色を選び配色することで全体的にまとまった印象になる。この色相環の近くにいる色のことを近似色と呼ぶ。 配色を決める場合、いくつかの軸があるが、何を表現しなければいけないかというテーマによって配色を

MNISTの予測をディープラーニング(ニューラルネットワーク)で行います。実は、ディープラーニング(ニューラルネットワーク)の実装は簡単です。数十ステップで98%程度の精度を達成できます。 （注意事項） ディープラーニング(ニューラルネットワーク)の学習方法を理解すること目的としたプログラムです。MNISTデータ程度のデータを想定しています。大量のデータやデータによっては、この実装だけは対応できません。。あくまでもディープラーニング(ニューラルネットワーク)の基本を理解するという視点でご覧ください。 ニューラルネットワーク 以下のような図を見たことがありますか？脳を模倣したニューラルネットワークです。 緑枠が脳細胞を表すニューロンです。ニューロンとニューロンの間はシナプス（青の◆）で結合しています。シナプスでのデータの受け渡し度合いを重み($ w $)で表します。ニューロン間の結合の度合い

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? dev.to を見ていたら、 #impostorsyndrome というタグがあり、 #shecoded でもけっこうみんな Impostor Syndrome に苦しんでいたという記述がありました。 調べてみたら、 Impostor Syndrome （詐欺師症候群） に陥っている方は多いんじゃないかと思い、というか自分がまさに当てはまった気がしたので、エンジニアの視点でまとめてみます。 Impostor Syndrome とは wikipedia によると インポスター症候群またはインポスター・シンドローム(英: Impostor

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? エンジニアとして成功するための大事なことトップ3 Youtubeの要約です。 先日すごく感銘を受けた動画を見ましたので、シェアさせてください。 もっと短く要約しようと思ったのですが、ほとんど和訳になってました。ところどころ省略しているところもありますので、全文訳で無いことは注意です。 3 top qualities for a Software Engineer to be successful Techlead Google Youtube Patrick Shyu 【導入部分】 手を早く動かす事はとても大事。何も意味がなくても、キー

【読売新聞】　「根性」「忍耐」「絶対服従」……。いわゆる「体育会系」的な体質を特徴としてきた中高生らの部活動が、変革を迫られている。スポーツ庁は、部活動の「休みが少ない」などの問題を改善するためにガイドラインを作成し、「スポーツを楽

こんにちは、ARuFaです。 突然ですが皆さん、悪いことしてますか？ 僕はまだしていません。 悪いことと言えば、不祥事を起こした有名人などが『謝罪会見』を開いているのをよく見ますが、じつは僕、謝罪会見について思うことがあるのです。 それがこちら…… フラッシュの光、メッチャもったいない！！ 「あ、そっち？」と思った方もいるでしょう。でも、よく思い出してみてください。 謝罪会見中って無限にフラッシュが焚かれているじゃないですか。僕にはあの強過ぎる光がもったいなく感じてしまうのです。 この節電の時代、フラッシュを焚く電気も無限ではありません。ならば、この強い光を有効活用した方がいいに決まっていますよね。 そこで、環境問題に熱心な僕は、『フラッシュの光を有効活用できそうなもの』を色々考えてみることに。 ……そしてその結果、たった一つだけ可能性を感じたものが、こちらでした。 イカ釣り漁船です。 急

こんな私、結婚とか無理じゃない？

ヤフーはトップ級のエンジニアの採用拡大に乗り出す。30歳以下で新卒・既卒を問わず、就業経験のない入社希望者に初年度から年収650万円以上を提示する。通常の採用より200万円ほど高い。特定の技術分野で論文を発表していたり、自身が開発したアプリのダウンロード数が100万件以上になったりした人が対象。専門分野で活躍できる即戦力を獲得する。これまで同様の採用の取り組みはデータ解析などの事業に導入してい

前回のブログでは、オリンピック開催中に日本政府が発表した難民保護に関する重要事項について解説しました。今回は、同時期に発表された移民受け入れ政策に関する大きな問題点について解説してみたいと思います。 なお、「移民」の定義については既に過去のブログで何度も説明していますので、ここでは繰り返しません。重要なのは小手先の定義論ではなく、日本が少なくとも1990年の入管法改正以来、既に130万人を超える実質的移民を受け入れてきていて、安倍政権はそれをさらに拡張している、という動かぬ事実です。 また最初に断っておきますが、移民を受け入れるべきだ、というイデオロギー思想は私にはありません。以前のブログでも述べた通り、どの国家も移民（安倍政権の言うところの「外国人労働者」）を受け入れる義務や道義的責任など一切ありません。移民の方々の助けなしに日本の経済も産業も社会保障制度も十分かつ長期的に回っていく見通

技能実習生として来日したベトナム人男性（24）が、東京電力福島第1原子力発電所事故に伴う除染作業に従事していたことが5日、関係者への取材で分かった。実習先の建設会社の指示で、男性は「除染作業との説明はなかった」と話している。専門家は「日本で技能を学び、途上国の経済発展に生かすという制度の趣旨を完全に逸脱している」と批判している。【関連記事】「除染は不適切」　技能実習で法務省が見解外国人労働者問

ザ★忍者マスター @Ninjamaster_73 夕食に近所のスーパーで３割引で買った厚めの肉でステーキ　肉極道に載ってた「１０秒焼いて、裏返して１０秒、そしてフライパンから上げて２分休ませる×繰り返し」の焼き方で焼いてみた　この方法、火通るのかな？と思ってたけど…凄い　キッチリ火が入った上、自分で焼いたとは思えぬ柔らかさ pic.twitter.com/i669eukEL9 2018-03-04 19:49:24 ザ★忍者マスター @Ninjamaster_73 普通に焼くより時間はかかるけど、確かに旨いし絶妙に柔らかい…　色々な肉の焼き方覚えて結構ステーキを自分好みに焼けるようになったと思ってたけど、まだこんなに旨く焼き上げられるとは…肉焼きは実に奥が深い 2018-03-04 19:53:04

たられば @tarareba722 中間管理職をやってると、まれに部下の中に「放っておくとどんどん仕事を見つけてどんどん忙しくなっていく人」と出会うことがあって、そういう人にはつい甘えて頼りきりになるんだけど、そのタイプは庭を掘ったら出てきた油田みたいなもので、大事に精製・分配しないと蒸発するか腐るか爆発する。 2018-03-04 00:38:50

［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH

近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか？ 今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。 もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。 パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。 ①機械学習によるデータ分析まわりのお話 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida 『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、