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[講義] データベース設計の講義資料を公開します - YoheiM .NET

こんにちは、@yoheiMuneです。 G's ACADEMY TOKYOさんでいくつか講義を担当させていただいているのですが、新しくデータベース設計の講義を行ったので、そのスライドを公開したいと思います。講義内容この講義は、初めてプログラミングを学んだ方向けで、卒業制作で作るアプリケーションのデータベース設計ができるようになることを目標にしています。特に論理設計を扱い、アプリケーションで扱うデータ構造を読み解いて理解できるようになります。論理設計では以下の項目を扱います。データの理解エンティティの定義リレーションシップの定義データ項目の定義列の定義少しでも参考になればと思い、もし気になった方はチラッと見てみて頂けたら嬉しいです。編集後記データベース設計についていざ講義を作ろうとするとなかなかアイデアがまとまりませんでした。いつもやっていることをいざ明文化しようとする

ayaniimi213 2018/03/01

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[Linux] 最終更新日や最終アクセス日を指定して、ファイルを検索/削除する - YoheiM .NET

こんにちは、@yoheiMuneです。サーバーでシステムを運用していたらだんだんとファイルが増えてハードディスクがいっぱいに・・・。そんな時に古いファイルを見つけて削除する方法をブログに書きたいと思います。目次 findコマンドで日付ベースでファイルを見つける findコマンドのmtimeやatimeのオプションを指定して、日付でファイルを探すことができます。オプション概要そして、オプションの後ろには、「+n：n日以前」「n：ちょうどn日前」「-n：n日前まで」を指定することができます。 # 最終更新日が「10日前〜過去」であるファイル $ find /opt/myapp/data/ -mtime +10 # 最終更新日が「10日前」であるファイル $ find /opt/myapp/data/ -mtime 10 # 最終更新日が「現在〜10日前」であるファイル $ find

ayaniimi213 2018/01/18

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[フロントエンド] Sublime TextのリアルタイムMarkdownプレビューが便利 - YoheiM .NET

こんにちは、@yoheiMuneです。最近使い始めたSublime Text3のリアルタイムマークダウンプレビューが便利なので、ブログに残しておきたいと思います。目次 OmniMarkup Previewer SublimeTextにはいくつかのマークダウンプレビューがありますが、OmniMarkup Previewerがリアルタイムに表示確認できるので便利かなと思います。ファイルを保存しなくてもどんどん反映されるあたりが素敵だなと感じています。インストール方法インストールはおなじみのpackage controlから行います。コマンドパレット（Command Palette）を開く Packege Control: Install Packageと入力して選択する OmniMarkupPreviewerと入力して選択するこれでインストールは完了です。利用する以下のキーバイ

ayaniimi213 2017/01/18

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[機械学習] 日本語形態素解析ツールMecabをPython3から利用する - YoheiM .NET

こんにちは、@yoheiMuneです。本日は日本語の形態素解析ツールであるMecabをPython3系から利用する方法をブログに書きたいと思います。目次 Mecabとは自然言語処理を行うツールのうちの1つで、日本語の単語レベルに分解して、品詞の特定などをすることができます。Mecabのアウトプットを機械学習のインプットにしたりと、後続の言語処理を行うための、前処理としてMecabは利用されます。 Mecab本家のサイト（日本語）例えば、コマンドラインからは以下のように利用することができます。 # ターミナルからの利用例 $ mecab すもももももももものうちすもも名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモも助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モもも名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモも助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モもも名詞,一般,*

ayaniimi213 2016/03/14

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[機械学習] Word2VecをMacで使ってみる - YoheiM .NET

こんにちは、@yoheiMuneです。最近は週3回のアウトプットを継続すべく、ブログを定期的に書いています。本日はいつもと少し嗜好を変えて、単語を200次元ほどのベクターで表現できるWord2VecをMacで使う方法をブログに書きたいと思います。目次 Word2Vecとは自然言語処理（NLP）界隈で、2013年にGoogleさんより出現した、単語をベクトルで表現するツールです。Word2Vec以前から単語をベクトルで表現する研究はされていましたが、今回は精度が良いようで注目を集めています。単語をベクトル空間で表現することで、単語間の距離で単語の近さを測れたり、演算ができるようになったりと色々と便利です。 Word2Vecの情報は、以下のサイトをご覧ください。 Word2Vec 本家ページ（英語）また、「Word2Vecって何」は、以下3つの論文で語られています（現在読書中です・・）。

ayaniimi213 2016/03/11

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