#ContentsToC = { '1. Collections': [List, Dictionary, Set, Tuple, Range, Enumerate, Iterator, Generator], '2. Types': [Type, String, Regular_Exp, Format, Numbers, Combinatorics, Datetime], '3. Syntax': [Args, Inline, Import, Decorator, Class, Duck_Types, Enum, Exception], '4. System': [Exit, Print, Input, Command_Line_Arguments, Open, Path, OS_Commands], '5. Data': [JSON, Pickle, CSV, SQLite, Byte
DroidKaigi 2019 にスポンサー枠で参加しました。 弊社では Android アプリエンジニアをはじめとして各分野のソフトウェアエンジニアを募集しております。 人生を豊かにするプロダクトの開発や、大きな企業でのソフトウェア開発をいかに改善していくかといったところに興味がある方はぜひお声がけください! いっしょにやっていきましょう! DroidKaigi 2019 それはともかく DroidKaigi、様々なセッションがあって素晴らしかったですね。 運営、スピーカー、スポンサー、そして参加者の皆様、ありがとうございました。 私個人としては、GraphQL についての知見を得られたのが大きな収穫でした。 本記事について 本記事は、GraphQL サーバーを Kotlin で立てるにあたって、仕組みを学んだ軌跡を残すものです。 GraphQL 自体の初心者が、Kotlin で Gra
$ license-generator --author <name> [LICENSE_TYPE] [LICENSE_TYPE]: - AGPL - Apache - CC0 - GPL - LGPL - MIT - MPL - Unlicense Options: --author input author name おわりに The Rust Programming Language読みながらRust勉強してる感じだとそんなに難しくは感じないけど、実際にアプリを書くとハマる系の言語だと思ったので、とりあえず何か書くためにlicense-generatorを書いてみた。 元々Rubyで書かれてたlicense-generatorを使ってたのだけど、ランタイム言語がいらないものに書き換えたくてライセンスジェネレータを選んだ。 でもバイナリの配布方法とインストール方法(curl | shみ
TL;DR fastprogressを使うと、Deep Learningのモデルを学習させるとき自動で色々なものを出力してくれてすごく便利 特にjupyter上で学習を回すときにはとても良さそう 実際にfastprogressを使って学習を回すと以下のような感じになる (fastai/fastprogress: Simple and flexible progress bar for Jupyter Notebook and console より) fastprogressでできること 1エポックごとに、損失関数とかmetricsの値を標準出力に出力させたい 学習の進み具合を示すプログレスバーを、上記の標準出力と喧嘩しない形で表示させたい できればリアルタイムで学習曲線の表示もしてほしい... fastprogressを用いると全部実現可能。 これを使えば、少なくともDeep Learni
Previously, we’ve posted about the importance we put in Etsy’s experimentation systems for our decision-making process. In a continuation of that theme, this post will dive deep into an interesting edge case we discovered. We ran an A/B test which required a 5% control variant and 95% treatment variant rather than the typical split of 50% for control and treatment variants. Based on the nature of
小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) @jaguring1 東京大学の講義が無料で公開されてきている(一部はこれから公開予定) ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp ①コンピュータシステム概論 ②統計データ解析Ⅰ ③統計データ解析 Ⅱ ④数値解析 ⑤数理手法III ⑥数理手法V ⑦数理手法IV ⑧数理手法VI ⑨データマイニング入門 2018-11-27 22:26:39 小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) @jaguring1 ①コンピュータシステム概論(Webサービスを提供するうえで重要な知識や技術が解説されてる。Python プログラミングの解説もある) ②統計データ解析Ⅰ データを扱ううえで重要となる数理について扱うとともに、実際に統計手法とその運用について解説されてる(統計ソフトウェアRを用いた講義)。 2018-11-27 22:27:35 小猫遊りょう(たかにゃし・りょ
I have loaded my application logs in BigQuery and I need to calculate country based on IP address from those logs. I have written a join query between my table and a GeoIP mapping table that I downloaded from MaxMind. An ideal query would be OUTER JOIN with range filter, however BQ supports only = in join conditions. So the query does an INNER JOIN and handles missing values in each side of the JO
こちら書いてから一年弱経っているので今では色々変わっておりますので参考程度にどうぞまた、Flutterで作成したチャットアプリ「Retory」も運営しております。ダウンロードしていただけると嬉しいです。 https://retoryx.com/page/flutter_blog 個人アプリ開発でFlutterを約2ヶ月感触りまくったのでその知見を公開してみます。 (この内容は、iOSDCのCfPで発表しようと思ってた内容だが、落ちためブログで公開しています。) 下記の画像は最近のコミット率です。 仕事終わりにこつこつ続けております。 目次 ・Flutter採用理由について ・Flutterの勉強方法について ・Flutterからネイティブコードを呼ぶことについて ・ネイティブアプリエンジニアとしての知識について ・Flutterの情報収集について ・Firebaseとの連携について ・Fl
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