英語が話せてプログラムも書けるようになったのでより就職が難しくなった件について 最初の記事にも書きましたが、日本を離れて１０年以上、外資系の企業にて外国人と働き、または交渉事などをまとめ、何処に行ってもそれなりに不自由しない英語力を獲得し、さらにロックダウン中から２年あまり、毎日毎晩独学でコードを書き続けたことによって獲得したプログラミングスキルによりウェブアプリなどを自作できるようにまでなった訳ですが、そうして身につけた能力をフルに生かして条件の良い働き口を見つけてこましたろ　と思った時に、そういった能力が身を助けるどころか、よりレッドオーシャンの荒波に我が身を晒すことになったことに気付き、愕然としてこの記事を執筆しています。 英語ができることによって競争が激化 例えば、自分は英語も話せて、プログラミングも出来ますよ　となった場合、勿論グローバルな企業にて雇用されることを期待する訳ですが

はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ

タイトルが全てです。 個々のパーツとしてはありふれた部品なのに、合体させると「存在しない漢字」になる組み合わせは一体何なのか調べてみました。 ※この記事は TSG Advent Calendar 2022 の14日目の記事です。 手法 以下の手順で「ありそうで存在しない漢字」を調べることにしました。 すでに存在する漢字を構成する部品を調査する 出現回数が多い部品どうしを組み合わせ新たな漢字を作る 構成する部品の出現頻度から、それぞれの組み合わせの「ありそう度」をスコア付けする スコアが最も高いものを「最もありそうで存在しない漢字」とする CHISE 漢字構造情報データベースは、Unicodeに収録されている全漢字を含むさまざまな漢字の部品構造をデータベース化したオープンデータです。今回はこちらのデータを利用して調査を行うことにしました。 頻出部品を調査する UnicodeのCJK統合漢字か

要約 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」という課題を解決するEnglisterというサービスを開発した。 自分で使ってみたところ、10問程度の問題を解くだけでスラスラと英語で意見を言えるようになった。 実装はDeepL APIとNext.jsのAPI routeを使って爆速開発をした。 追加(2021/01/18) 記事を公開してから毎日機能追加をしています。２週間前からどれだけ変わったか是非見ていただきたいです。 背景にあった課題 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」 英語にすごい苦手意識があるわけではない。TOEICは840点で、すごく簡単な日常会話なら問題なくできるので、海外旅行で困るということはなかった。しかし、仕事でたまに海外の人とやりとりをするときや外資系企業の英語面接で**「ちょっと難しい質問」**をされると、途端に5歳児になってしま

# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw

こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都

# Constraints problem += 47.7*AA+ 55.8*AB+ 66.6*AC+ 48.4*AD+ 52.4*AE+ 36.4*AF+ 31*AG+ 27.1*AH+ 57.5*AI+ 38.9*AJ+ 36.8*AK+ 35.5*AL+ 57.5*AM+ 9.5*AN+ 38.1*AO+ 27.3*AP+ 27.2*AQ+ 31.4*AR+ 30.8*AS+ 39.2*AT+ 37.7*AU+ 37*AV+ 47.3*AW+ 30.3*AX+ 0*AY+ 92.9*AZ+ 40.2*BA+ 41.8*BB+ 35.8*BC+ 26.4*BD+ 29.1*BE+ 52.7*BF+ 30.2*BG+ 34.3*BH+ 41.9*BI+ 42.4*BJ+ 42.4*BK+ 31.2*BL+ 0.1*BM+ 62.8*BN+ 76*BO+ 44.1*BP+ 31*BQ+ 3

コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています（実はこれが伏線になっている）。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一！ 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar

あなたの社内に、Twitterで有名な人はいませんか？ 先日、デザイナーの@makiyo-miyataさんと雑談をしていた中でこんな話が出ました。 「Twitterでバズってるやつ本当に仕事できるのか？」 というか身の回りに「この人の仕事っぷりはすごい…尊敬…」と思う方、軒並み誰もTwitterやってない。もしくは全然呟いてない。このギャップはなんだろうという疑問から出た説です。 ちなみに弊社POLにはTwitterのインフルエンサーはいません。多分。いたらごめんなさい。 でもTwitterで有名な人、仕事できそ〜かっこい〜って思いますよね？私は多少思います。 呟くのってアウトプットの機会でもあるので、良質なアウトプットを出すために良質なインプットをTwitterでやっているのかな？Twitterをやらないと見えない景色があるのかな…と思うようになりました。 というわけで、まずは自分がペル

こんにちわ。れとるときゃりー(@retoruto_carry)と申します。 2年ほど前からwebを勉強しはじめて、ひとりでwebサービスをたくさん作っている大学4年生です。 また新しいWebサービスを作りました なにを作ったの？ 診断チャートメーカー あなたにおすすめのお菓子を診断します | 診断チャートメーカー フローチャートで診断を作れるWebサービスです。 選択形式の診断を簡単に作成できます。 新しいサービスを作りました🎉🎉 選択形式の診断を簡単に作成できます！ フローチャートで簡単に編集できます いろんな診断などを作って遊んでみてね！ 拡散していただけると嬉しいです！https://t.co/SFmJP7YQwE pic.twitter.com/S4dCIrwqqg — れとるときゃりー@TwiCall(ツイッター通話アプリ)作った (@retoruto_carry) June

Help us understand the problem. What is going on with this article? 以前から言っいることですが、メディアでよく目にする感染者数という数字はあまり意味がないと思います。特にその数字を持ってそれぞれの国を比べようとするときには意味がないどころが害すらあると思います。 というのも、感染者の数というのは検査の数に大きく影響を受けます。そしてその検査をどれだけ、どのように行うかというのはそれぞれの国によって戦略も状況も違います。 しかし現実にはそういったことを考慮することなしに、感染者数の値を毎日見て、一喜一憂し、さらにはそれぞれの国の感染者数の値を比べ、どこの国がいいとか悪いと決めつけ、さらには感染者数の増加のトレンドをもとに「あなたの国もイタリアのようになってしまう」といった、無責任な報道が多くのメディアから毎日垂れ流されていま

2. 本研究で解く問題 「いざ研究しよう！」と思っても、条件や設定を決めないと何も始まりません。 まずは研究を分かりやすくするために、「一つの問題」に落とし込むことにしました。 問題設定 縦 $N$ 行・横 $N$ 列の大きさの碁盤の目があります。隣り合う交差点間の距離は 1 です。つまり、交差点が合計で $N^2$ 個あり、それぞれ座標 $(1, 1), (1, 2), ..., (1, N),$ $(2, 1), (2, 2), ..., (N, N-1), (N, N)$ に位置すると考えることもできます。 下の図は、$N = 4$ の場合の交差点の位置です。 あなたは、碁盤の目の交差点の位置は変えずに、道路の並びのみを変えることができます。上手く道路の並びを変えることで、できるだけ「便利」な道路網を建設してください。 「便利な道路網」って何？ 私は、以下の 2 つの条件を満たす道路

今回は高校生の私たちが公開した投票サイトが三日で１万PVを記録したので、その経緯をサイトの紹介も含め、全て公開します。 qiitaで後日談を書きましたので、よかったらお読みください リンクはこちらです サイトの内容 名前はAICEVOTE(アイスボート) リンクはこちら ----> aicevote.com(大量アクセスで現在サーバーが不安定な状況です。ご了承ください。) このサイトを一言で言うとこんな感じです。 "投票用紙を氷に見立てた次世代のリアルタイム投票サイト" AICEVOTEとは 普通の投票とAICEVOTE（アイスボート）の違い 普通の投票 普通の投票では、投票箱A/Bに最終的に投票された票の数の比で結果が決まります AICEVOTE AICEVOTEでは投票用紙の代わりに氷を投票します。 それぞれの投票箱の底は網目になっています 時間が経てばあなたが投票した氷は少しずつ溶け

SEO好きですか？私は嫌いです。そんな事に取り組むよりも仕組みやコンテンツの改善に取り組みたいです。今回はそんなSEO嫌いにお送りする、SEO対策集です。やってられないSEOは１日で終わらせてもっと生産的な仕事に集中しましょう！ まずは結論から 下記をテンプレートにしていただければ良いです。google検索表示もfacebook表示も上手くいきます。twittercardの表示だけは公式サイト（日本語）より申請がいるのでそれだけしておきましょう。 <title>Qiita - プログラマの技術情報共有サービス</title> <meta content="Qiita - XXX" name="title"> <meta content="ブログ記事詳細. 120字以内を心がけよう。その中でも最初の４０字は大事。" name="description"> <meta content='キーワ