なにこれ楽しい！SQLをブラウザ上で学習できるSQLZOO！ - 嗚呼、学習の日々
みなさまごきげんよう！ 嗚呼蛙でございます！ 一昨日amazonアソシエイトの審査を無事通過したことを祝って、露骨なアフィ目的記事を書いてみました。 今日はデータベースの操作を行う言語『SQL』を実践的に学習できるサイトを発見したので、それについて書いていこうと思います。 SQLってなに？ ブラウザ上でSQLの学習ができるサイト 日本語でのSQL学習 SQLってなに？ SQLを知らない方のためにSQLについて簡単に説明しておくと、例えばネットショップで買い物をする時にこんな感じで「会員情報」「送付先」」「購入品」を登録しますよね。 【会員情報】 【送付先】 【購入品】 すると、ブラウザから入力された情報は、SQLを使ってこんな感じでデータベースに書き込まれます。 【会員テーブル】 【送付先テーブ】 【売上テーブル】 こんな風にブラウザから送られた情報をデータベースに書き込んだり、蓄積された
初心者でもほぼ無料でSQLを勉強できるコンテンツ9選 - paiza times
Photo by Sean MacEntee こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方やITエンジニアを目指す方には「SQLを学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 SQLとは、リレーショナルデータベース（RDB）のデータを操作するための言語です。私たちはSQLを使うことによってRDBMS（リレーショナルデータベースマネジメントシステム）に命令を出して、必要なデータをRDBに格納したり、格納したデータを取得（表示）することができます。 SQLは、ANSI（アメリカ規格協会）やISO（国際標準化機構）が規格化しているものであり、Oracle Databaseに限らず、Microsoft SQL ServerやMySQLといったほかのRDBMSでもほぼ同じように利用できます。 中でもMySQLは、世界中で最もよく利用されているオープンソースのデータベースの一つで、高速
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Python の内包表記の使い方まとめ
Python の内包表記についてまとめました。 内包表記とは？ 内包表記とは、リストや辞書などの iterable オブジェクト（ for ループで回せるオブジェクト）のループ処理をかんたん・シンプルに記述できる記法です。 たとえば、 1 から 5 までの数値を 2 乗した値を持つリストを作りたい場合は次のような式を書くことができます。 通常の for ループと同じ for element in collection というブロックを書いて、その前に各要素の値を書いて、 [] で囲みます。この書き方が「内包表記」です。 ちなみに、「内包」は英語では「 comprehension 」と言います。また、「内包」の逆の概念は「外延」（ extension ）と言うそうです。内包と外延は数学の集合論における表現方法のようです。 このあたりの概念について詳しくは Wikipedia などが参考になり
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する - Qiita
以下のことについて知りたい人向けの記事。 ①機械学習の利点と欠点、TensorFlowの利点と欠点 ②ニューラルネットワークの原理についての簡潔な説明 (オンライン書籍：http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html をまとめたもの) ③TensorFlowのチュートリアルに沿ってプログラム作成、その実行結果 以下、参考にしたサイト 1次関数の近似： https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html http://qiita.com/MATS_ELB/items/fec7f54de2dd18b043ae n次関数の近似： http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2015/11/19/085852 手書き数字画像認識：
forループで便利な zip, enumerate関数
zip関数 複数のシーケンスをまとめてループ ※データのzip圧縮についてはこちらを参照 複数のシーケンスオブジェクトを同時にループするときに使用する。要素数が違う場合は一番少ないものに合わせられる。 >>> list1 = [1, 2, 3] >>> list2 = [4, 5, 6] >>> for (a, b) in zip(list1, list2): #list1,list2を同時にループ ... print a,b ... 1 4 2 5 3 6 >>> list3 = [7, 8] >>> for (a, b) in zip(list1, list3): #要素数が少ないlist3に合わせられる ... print a,b ... 1 7 2 8 #行,列変換 >>> list4 = [ ... [1, 2, 3], ... [4, 5, 6], ... [7, 8, 9]
Codeforces
Hello, Codeforces! We are happy to invite you to an exciting online event: ICPC 2022 Online Challenge powered by HUAWEI，which will start on September 15, 2022, 00:00 UTC (UTC+0). In this Challenge, you will have a unique chance: to compete for 2 weeks online during the challenge to solve 1 or 2 problems prepared by different business domains of HUAWEI to win amazing prizes from HUAWEI! As a specia
Startseite - FoodAlley.de Blog
In der heutigen Zeit, in der Bequemlichkeit und Zeitersparnis hochgeschätzt werden, boomt der Markt für Lieferdienste, insbesondere für Restaurants. Doch die Frage bleibt: Wie kann ein Lieferdienst eines Restaurants... Die Gastronomiebranche hat in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Transformation durchlaufen, angetrieben von der zunehmenden Nachfrage nach Lieferdiensten und der rasant fortsch
正規表現：悪い表現、いい表現、最良の表現 | POSTD
わずかな文字がいかにしてパフォーマンスに大きな違いを生めるかというお話 正規表現は、私たち開発者がことあるごとに駆使する呪文のようなものですが、私たちはそれをどんな時も巧みに使いこなしていると言えるでしょうか。正規表現は繊細で精密な言語です。入念な慎重さで記述してやれば、ボウリングで一瞬にして完璧なストライクを取るような強力なテキストとなり得ます。 しかし、正規表現が精密さに欠ける状態で投げ出されると、さながら酔っ払いがよろよろとつまずきながらテキストの上を歩くがごとく、そのボールはぎこちなくボウリングのレーンを転がり、ピンを1つか2つ倒すだけで終わってしまうのです。 これら2つの正規表現の違いは何なのか。何がいい表現と悪い表現を分けるのか。正規表現に素晴らしい力を与えるメカニズムを、この投稿で明かしてみようと思います。効果的な表現とそうでない表現との大きな違いをきっと分かってもらえるはず
GitHubのコード検索 : プログラマにとっての宝の山 | POSTD
新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します（またはソースコードを丹念に調べます）。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか？ 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ！では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか？」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決
機械語プログラミング
数値はすべて16進数です。 青で示したのはZ80の命令として解釈される数値です。それ以外は単なるデータです。機械語では、命令とデータはどちらも単なる数値ですから、プログラムをどこから開始するかによって同じ数値が命令になるかデータになるかが変わります。もしCDが命令として解釈されたとすれば、CALLというサブルーチン呼出し命令になります。 ということで、このプログラムは、 CD（＝10進数では205）をAレジスタに入れ、それを0100番地に入れよ という意味になるのです。 Aレジスタ？、メモリの番地？、などと思った人は次も読んでください。 コンピュータの仕組み CPUはコンピュータの頭脳である、と言われますが、CPUだけでコンピュータが動いているわけではありません。コンピュータがきちんと機能するためには、CPUの周りにある周辺装置も重要です。 詳しい話は「計算機工学」で勉強してもらうとして、
ライフゲームの世界 - 人工知能に関する断創録
ニコニコ動画の複雑系コミュニティの発起人のはむくんがライフゲームの世界というとても面白い動画を投稿されています。Twitterでは何度かツイートしてたけど完結したのでブログでも紹介させていただきます。 ライフゲームの世界1 John Horton Conwayが提案したライフゲーム（Conway's Game of Life）の基本的なルールを解説しています。また頻繁に現れる4種の物体（ブロック、蜂の巣、ブリンカー、グライダー）を紹介しています。最後の作品紹介は、P416 60P5H2V0 gunというすさまじいパターンが出てきます。グライダー銃から発射したグライダーたちが滑走路を通ります。グライダーの集合先では、発射された複数のグライダーが合体して宇宙船が組み立てられます。 ライフゲームの世界2 いろんな振動子（パルサー、タンブラー、銀河）が鑑賞できます。作品紹介では大量の振動子が勢揃い
初心者におすすめ！Python3を習得できる4つの学習法と11のコンテンツ - paiza開発日誌
Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン
pythonのyieldにハマったから、初心者なりに解明してみた - ITの隊長のブログ
AM 08:00 さーて、頼まれてたクローラー、サクサクつーくろ （ ・ω・）ノ オー PM 01:00 ふーむ、あらかたscrapyで用意することできたわ 単純なクローラーだったらサクッて作れるね （ ＾ω＾）おっおっおつ PM 01:15 でも、ちっと連続でクローリングするbotみたいなもの 作りたいから、もうちょいやってみよう。 そうだ、別関数を用意して回すのはどうかな？ （ ・ω・）？ PM 01:30 英語・・・。んん？この「yield」ってなんやねん。 ふむふむ、ジェネレータがうんちゃらかんちゃら？ （ ・ω・）？ まぁ、使わなければいいでしょ。 PM 08:00 （ ・ω・） （ ；ω；）ブワッ できなかったよ！！ なんかしらんけど、英語圏のQ&Aってだいたいが「yield」 使っているから、回避できへん！！ クッソ、こうなったら徹底的に理解してやる・・・・！！ 1. 「yi
数学が苦手な人のためのNumPy用例集 - Qiita
NumPyは、科学技術計算を行う、特に行列や多次元配列の計算をするのに便利なPython用の拡張モジュールです。 ですが、数学を使わなくても、NumPyは便利です。 特に、[ [1,2],[3,4],[5,6] ]のような多重リストを使う代わりに、NumPyの配列を使った方が便利な場合があります。 今回は、NumPyの主に配列の使い方について、用例を挙げて紹介したいと思います。 はじめに NumPyは、数学向けのライブラリーではありますが、NumPyの配列は、数学とは関係なく便利に使える部分もあります。 とは言え、ウェブ上のサンプルは数学で使う人のものが多いですし、数学以外で具体的にどう使うのかは分かりにくいのではないかと思いました。 そこで、数学とはほとんど関係ない使い方をいくつか例示して、NumPyの（主に配列の）便利さを紹介するのがこの記事の目的です。 私も数学は得意ではないですし、
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
初学者としてJavaScriptを学ぶ | さにあらず
はじめに#僕が以前書いたModern JavaScript 概観、そして Electron へは、読んで貰えただろうか？ あれは初学者には全く向いてないエントリだ。 あのエントリは、僕の理解したモダンな JavaScript 全体について概観することを目的としているからね。 あれを読んで、「今の JavaScript ってこんなに大変なのか…」と感じた人は多いだろう。 しかし、ある程度のソフトウェアを開発するために技術全般を概観しようとすれば、ああいう分量になるのは致し方ない。 と言う訳で、今回はちゃんと初心者向けのエントリを書いた。 少し多く感じるかもしれないが、丁寧に説明しようとしたからだと好意的に解釈して欲しい。 開発環境#Thinkpad X1 Carbon 2016 年モデルに Windows10 をインストールしてある。 ハードウェアスペックは、こうだ。 CPU i7 6600
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