MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑(東京大学生産技術研究所)http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベ…

概要 書いていて長くなったため、まず前編として pandas で データを行 / 列から選択する方法を少し詳しく書く。特に、個人的にはけっこう重要だと思っている loc と iloc について 日本語で整理したものがなさそうなので。 サンプルデータの準備 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
Go の database/sql パッケージ の DB 構造体 は、データベースへのコネクションプールを管理し、かつスレッドセーフ (goroutine セーフと言ったほうが良いのだろうか…?) にそれらの接続を使用できることを保証している。 ドキュメント にも次のように書かれている。 DB is a database handle representing a pool of zero or more underlying connections. It’s safe for concurrent use by multiple goroutines. こちらの基本的な実装内容と、動作を制御するパラメータについて調べてみた。 基礎知識のおさらい database/sql パッケージはデータストアの実装によらない一般的な SQL のインタフェースを提供している。具体的なデータストアへの接
1. なぜ 998244353 で割るのか? 最初はこのような設問を見るとぎょっとしてしまいますが、実はとても自然な問題設定です。 $998244353$ で割らないと、答えの桁数がとてつもなく大きくなってしまうことがあります。このとき以下のような問題が生じます: 多倍長整数がサポートされている言語とされていない言語とで有利不利が生じる 10000 桁にも及ぶような巨大な整数を扱うとなると計算時間が膨大にかかってしまう 1 番目の事情はプログラミングコンテストに特有のものと思えなくもないですが、2 番目の事情は切実です。整数の足し算や掛け算などを実施するとき、桁数があまりにも大きくなると桁数に応じた計算時間がかかってしまいます。実用的にもそのような巨大な整数を扱うときは、いくつかの素数で割ったあまりを計算しておいて、最後に中国剰余定理を適用して復元することも多いです。 なぜ 9982443
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、(別の記事を Qiita とかで検索するよりも)この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ(など)を受け取ってアルゴリズムの計算回数(など)を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
はじめに RやPythonを用いて、(主として政治に関する)データ分析を行うために必要な基本的知識や技術を学びます。 正直なところ、ChatGPTやOpen Interpreterを使えばいいような気はしますし、もっとよいサイトはたくさんあります。 執筆者の土井翔平は北海道大学公共政策大学院および法学部・大学院法学研究科で国際関係論の研究と教育に従事しています。データ分析やプログラミングの専門家ではありません。 計量「政治学」とありますが、執筆者の専門の都合で政治に関する題材が多いという意味でしかありません。政治以外の社会科学を専門とする方にも役に立つ内容のはずです。 一橋大学で担当していた「国際政治の計量分析I」がベースとなっています(講義スライド) 昔のバージョンは暫定的にこちらにあります。本当は昔のバージョンの内容が古くなったために消したかったのですが、ありがたいことに何人かの方にご
こんにちは、Flatt Security執行役員の @toyojuni です。 弊社はWebエンジニア向けのセキュアコーディング学習プラットフォーム「KENRO(ケンロー)」を提供しています。この度、商談の中で限られたお客様にのみ提供していた「KENRO」のトライアル利用を 無償・期間無制限で一般開放 することとしましたので、そのお知らせも兼ねつつ一般開放に至った背景などをこちらのブログでお話ししようと思います。 「KENRO」とは? 「KENRO」のトライアルとは? トライアル一般開放の背景 トライアルはどのような人にオススメ? トライアルの利用方法 最後に 「KENRO」とは? 「KENRO」は、Web 開発に必要なセキュリティ技術のハンズオンの研修・学習を行うことができる、環境構築不要のクラウド型学習プラットフォームです。 https://flatt.tech/kenro これまでエ
「ソフトウェア書き直し」の是非はなぜか目の離せない話題(1, 2, 3)で、その手の話があるとつい読んでしまう。自分は仕事では別に書き直しを決断できる立場ではないし、余暇でも特に書き直すソフトウェアがない。他人事。なのに目が離せない。オブセッションと言っていい。なので数年に一度は心の中のリライト話を吐き出して精神の平安を取り戻したい。今日はそんな日です。 Things You Should Never Do インターネットのプログラミング・サブカルチャーに「書き直し・ダメ・絶対」というミームを持ち込んだのは、今からおよそ 20 年前の 2000 年に Joel Spolsky が書いた Things You Should Never Do, Part I – Joel on Software だと思う。(日本語訳は本になっている。昔はインターネットでも読めた気がするんだけど。) これは N
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井(しぶい)です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください! PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください! GitHub:https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages:https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
Golangを始めました。 始めてみて感じたのですが、Golangはできるだけ文法をシンプルにかつ、できるだけコードがシンプルになるように設計されています。 そしてそのために、Golangには若干トリッキーな構文がいくつかあります。 しかし、それらを知らずに、他の言語での先入観や勝手な思い込みで判断してしまって、ハマることがちょいちょいありました。 ここでは、Golangを始めてみて、個人的にハマったことや、勘違いしたことを、トピック別に備忘録としてメモしていこうと思います。 今回は、Golangにおけるクラスと継承についてのメモです。 Golangにはクラスがない Golangにはクラスがないと言われますが、実際そうです。 しかし、クラスに近しいものはあります。 そもそも、クラスで主にやりたいことは、だいたい下記のようなことじゃないでしょうか。 複数の変数を1つのグループにまとめる(メン
「DI使うとインタフェース地獄に陥るらしいから使いたくない」と言っていたA氏がインタフェースを使わずにDIで幸せになるまでC#DIDependencyInjection依存性の注入 DIはインタフェース定義しなくても十分実用的だし、むしろそっちの方が本質だよ、という話をします。C#や.NETを使っていますが、それに限らず普遍的な内容です。 インタフェースと実装に分けるとか無理。DIなど不要! 中堅社員のA氏は、**「DIっていちいち実装とインタフェース分けないとダメなんでしょ?。さすがにやってられんわ」**と言って頑なにDIを導入しようとしません。 DIはテスタビリティと併せて語られることが多かった為か、A氏は「注入するクラスは基本的にインタフェース定義しましょう」という記事ばかりを読んでいたのです。 インタフェースと実装を分けるとは、例えば次のような事です。 services.AddSc
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
はじめに 非常に有り触れたタイトルになっていますが、最近私の周辺で Flutter を始める方が増えてきており(推奨している影響もある)、その都度同じリンクを貼るのが億劫になってきたのでまとめることとしました。ただこの手の内容だと「ただリンクを貼るだけ」みたいな記事も散見されますが、それだけだとつまらないのでそのリンク先で何が学べたか、どう感じたかも一言添えて紹介します。私も1年半前から Flutter に出会い1から学習した身ですので、これから Flutter を始める方とも感覚的には近いと認識しています。より再現性が高くなるよう、私が実際に学習で使用した内容を中心に取り扱っておりますので参考にして頂ければと思います。 対象となる読者 Flutter SDK も最近インストールした正にこれから始める人 学習するか迷っているが全体像を把握したい人 自分で手を動かしてものを作るのがはじめてな
結城です。 2021年9月13日から14日にかけて、東京都立大学の大学院生向け特別講義として「リーダブルコード演習」を実施しました。 演習の内容は、当社でこれまでにも行ってきているリーダブルコードワークショップを、プログラミング経験が比較的浅い・プログラミングの量がまだそれほど多くない方向けに調整した内容としました。 この記事では、実施した演習の概要と、今回意識した点を紹介します。 本文が長いため、目次を用意してみました。 発端 演習の構成 座学パート リーダブルなコードを書く意義について リーダブルコードを実践するためにまず取り組むべきこと 実際の現場での「コードがリーダブルでなくなってしまった」「リーダブルになるよう改めた」実践例 最初の実装 リーダブルでなくなった実装 リーダブルさを取り戻すための改修 コードがリーダブルでなくなっていってしまう要因 壊すのが怖くて、見て見ぬフリ 恐怖
0. はじめに 二分探索法は単純ながらも効果が大きく印象に残りやすいもので、アルゴリズム学習のスタート地点に彩られた花という感じです。二分探索というと「ソート済み配列の中から目的のものを高速に探索する」アルゴリズムを思い浮かべる方が多いと思います。巨大なサイズのデータを扱う場面の多い現代ではそれだけでも十分実用的ですが、二分探索法はもっとずっと広い適用範囲を持っています。 本記事では、二分探索法のエッセンスを抽象化して、適用範囲の広い「二分探索法の一般形」を紹介します。同時に無数にある二分探索の実装方法の中でも「めぐる式二分探索」がバグりにくいと感じているので、紹介したいと思います。 注意 1: 二分探索の計算時間について 二分探索の計算時間について簡単に触れておきたいと思います。例えば「$n$ 個の要素からなるソート済み配列から目的の値を探索する」というよく知られた設定であれば、 単純な
「タイムゾーン呪いの書」は、もともと 2018年に Qiita に投稿した記事でしたが、大幅な改訂を 2021年におこない、同時にこちらの Zenn に引っ越してきました。この改訂で記事全体が長大になったので、「知識編」・「実装編」・「Java 編」と記事を分けることにしました。 この「実装編」は、導入にあたる「知識編」の続きとなる第二部です。おもに Software Design 誌の 2018年 12月号に寄稿した内容をベースにしていますが、修正した内容もかなりあります。本記事全体を通して「知識編」を読んでいることを前提にしているので、ご注意ください。旧 Qiita 版にあった Java 特有の内容は、第三部にあたる「Java 編」にあります。 はじめに 先の「知識編」では、この時刻とタイムゾーンという厄介な概念について一般的な知識を紹介してきました。さて、ではこの知識を具体的に実装に
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