台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場：28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin

この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2020の6日目の記事です。 qiita.com 5日目は id:mizdra さんによるpolyfill を深堀りするでした。フロントエンド周りは弱い自分としてもこの記事を読むだけでpolyfillの概要から今後どうすると良いかなど知れてとてもありがたい記事でした。 www.mizdra.net さて今日は視点変えてツールの話を書きます。毎日使っているツールこそ、提供されている便利な機能を把握しておきたい。Macで使ってるターミナルアプリ「iTerm2」について書きます。 iterm2.com まずはみんながひょっとしたら知らない基本操作についていくつか紹介し、後半はTriggersという機能の使い方をいくつか紹介します。 (記事執筆時点ではver.3.4を使っています) tl;dr 公式ドキュメントにいろいろ書いてあるので読み

EC2 (Amazon Linux) Apache php7.1 私がやってしまったこと この事件が起きたのは2020年6月。既に稼働しているWebサービスでとあるデータ取得の処理が止まってしまっているので調査してほしいと頼まれました。また、サービスに影響が出るものだからなるべく早めに対処してほしいと言われました。 マネージャー 「今日の夕方までにはお願いね。もし難しそうだったら午後イチで一旦MTGしよう。14時までに連絡をください。」 わたし　「任せてください！」 ・・・・ とは言ったものの、本番サーバーで起きている障害の調査は今までやったことがありませんでした(もちろん本番サーバーにログインしたこともない)し、進め方も全く思いつきませんでした。しかも、対応するサービスの開発には携わったことがなく、sshログインの設定から行う次第でした。 まあ、今まで頼まれたタスクを期限内に終えられなか

昨年非常に盛り上がっていましたので作成させていただきました。 本番環境でやらかしちゃった人のアドベントカレンダーです。 例） 本番DB吹き飛ばした 本番サーバをデストロイした ネットワーク設定をミスって本番サーバにアクセス出来なくなり、サーバが世界から孤立した などなど... 以下の２点については必須項目なので、記述お願いします。 惨劇はなぜおこってしまったのか 二度と惨劇を起こさないためにどうしたのか もう二度とあの惨劇を繰り返さないために、みなで知見を共有しましょう。 過去 本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019

筆者が開発している幾らかのコマンドラインプログラムとシェルスクリプトを使って簡単に Twitter bot を作る方法をご紹介します。

個人や少数のチームで制作されるインディーゲーム。このジャンルが話題になって10年ほど経ち、いまでは多くのゲーマーの間で定着したとっていい。しかし、どんなふうにインディーゲームが作られているか、ゲーマーにはまだまだ知られていないのではないだろうか？ 現在インディーゲームは、アクションやアドベンチャー、RPGにビジュアルノベルなど高いクオリティのタイトルが世界各国から登場している。それらのクオリティを高めるために、アニメーションの表現は欠かせない。 そんなアニメーションを制作するツールのひとつに、ウェブテクノロジが提供するOPTPiX SpriteStudio（以下、SpriteStudio）がある。「超汎用2Dアニメーションツール」とうたわれるこのツールは、日本での知名度が高く数多くの開発者に採用された実績がある。これまでは基本的に有料のツールだったが、先日、9月24日から無料化が発表された

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが、「Android」アプリの開発方法をビギナー開発者に教えるオンラインコース「Android Basics in Kotlin」を開始している。 KotlinはGitHubで最も成長の早いプログラミング言語の1つとなっている。GoogleがAndroid開発でKotlinを最優先の言語としていることも一因となっているかもしれない。Googleは、「Google Play」のトップ1000アプリの70％以上でKotlinが使用されているとしており、さらなる未経験者がこのモダンなプログラミング言語を学習することに期待しているようだ。 AndroidチームのデベロッパーアドボケートのKat Kuan氏は同社のブログで、「このコー

はじめに この記事はQiita夏祭り2020のイベントの1つ、パソナテックさんが開催している「〇〇（言語）のみを使って、今△△（アプリ）を作るとしたら」のテーマで投稿しています。 いやぁ良いお題ですよね。エンジニア心揺さぶられるし、景品も豪華だし、何よりちょっとワクワクしたので参加させていただきました。 今回は「ShellでSeleniumを作る ~Shellnium~」というお題でやっていきます。下記はShellniumで遊んでいるGIFです。 ブラウザの自動操作の模様をiTermの背景として鑑賞することができます。意味不明さがすごいですね。(透明度をいじってるとかではありません) いろんな言語でSeleniumは扱える Seleniumは皆さん御存知の通り、ブラウザの自動操作をするツールですね。 SeleniumはWebDriverを介してブラウザの自動操作を行っていくもので、php,

Python初心者企業の財務分析をしたいけど、なにをしたらいいのかわからないよ。。。 この記事は10分程で読むことができます！ この記事では、Python初心者でもできるように、財務諸表分析をレクチャーしていきます！ 本記事は、全8回に渡って掲載される「pythonによる財務分析‐バフェットコードを用いて完全レクチャー！」シリーズの第1回になります！ このシリーズを読むとわかることPython初心者でも、数百数千の企業の財務データを分析出来るようになる！ 最終的に重回帰分析といった機械学習的手法もマスターできる！ 重回帰分析をマスターすれば、株式投資のリターン予測を行う事が出来るようになり、プログラミングだけでなく投資のスキルも磨けます！ また、ファイナンス系以外の幅広い分野の研究機関でも、この分析手法を利用した論文も多々ある為、教養としても覚えて損はないです！ 是非、全8回を読みPyth

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

プログラミング言語のトレンドは時代とともに移り変わっても、その考え方や利用されるアルゴリズムは変わりません。ソフトウェア開発においてアルゴリズムは効率化や高速化といった恩恵をもたらすため、できれば基本から押さえておきたいところ。今回は、ユーザーの多いPythonでアルゴリズムを学べる『Pythonではじめるアルゴリズム入門』（翔泳社）から、線形探索と選択ソートの手法を紹介します。 リストから目的の値を見つけられるようになる。 データ量が多い場合の問題点を体験する。 多くのデータの中から欲しいデータを見つけることを「探索」といいます。私たちの生活の中でも、欲しいものを見つけるために探す場面はよくあります。そして、その探し方は探すものや量によって変わってきます。 実際にどのような探索方法があるのか知っておきましょう。 日常生活における探索を知る 探索を行なうのはプログラミングに限った話ではあり

概要 EC サイトを構築・運営するに当たり、商品購入の最後の手続きであり、実際に売上金を受け取るための 「決済」 の機能は考えなければならないことのひとつだと思います。私が開発に携わる prismatix ( EC / CRM 向け API プラットフォーム) でも、 提供するマイクロサービスの機能として決済サービスを用意しております。 大抵の EC サイトであれば「クレジットカード決済」を備えると思いますが、その中で 「与信」 と 「売上」 は必ずといっていいほど使う機能です。当記事ではこの与信と売上、および関連する決済処理についてまとめております。 各種処理の説明を踏まえて、最後に prismatix の決済サービスについても紹介します。 この記事で取り扱う内容について この記事では一般的な会計用語としての解説はせず、「 EC サイト上で与信・売上をどう扱うか」 を観点として話をさせて

「○○100本ノックとは」？ プログラミング関係のエクササイズ集・Tips集的なものです。ちょっとしたテクニックや、基礎がまとまっているので解いてみると練習になります。 最初にやるのは退屈かもしれませんが、学習の停滞期にやってみると、思わぬ発見があるのではないかなと思います。 この記事では、Python関係の100本ノックを簡単にまとめてみました。自分が知っているのは、以下くらいですが、他にも良いもの（絶対ある気がします）知っている人はぜひコメントなどで教えてください。 画像処理100本ノック 画像処理100本ノック!! 追記：本家が惜しくも無くなってしまっていたので、fork（？）されていたものにリンク張り替えました。 解説・Google Colaboratoryで実行するときは以下記事参考にしてみてください。 ディープラーニング ∞本ノック 注：元サイトが消えてしまったので、私がfor

はじめに 1. 前提知識（会計編） 2. 前提知識（財務/M&A編） 3. 財務モデリング 3-1: 作法を学ぶ 3-2: 作業/完成イメージを持つ 3-3: 自分でモデルを組んでみる 結び はじめに 先日、財務モデリングについて何気なくTweetしたところ、思わぬ規模の反応を頂いた。その反応を見るにつけ見様見真似で学習を始めた当時の自分と同じ悩みを持つ人、又は関心があるがどう勉強したらよいか分からず途方に暮れている、という人は少なくないのだろうと推察した。そういった人達のニーズに少しでも応える事ができればと、当時の自分の助けになった書籍・リンク集を以下にシェアしたいと考える次第である。 1. 前提知識（会計編） ◆『財務3表一体理解法』[著: 國貞克則] ...そもそも会計/財務って何？という人のはじめの一冊として最適。財務三表が有機的にどう繋がっているのか、ということが感得できる。新書

EDIT: 2018/06/19 pipenvについて追記 本記事は社内向けに書いた文章を修正したものである。 世の中にある代表的な「Python環境管理ツール」に virtualenv, pyenv, venv, pipenv の4つがある。これらをGoogleで検索すると使い方が書かれたページばかりが出てきて、それらの違いや使い分けを解説する記事は少ない。 本当は必要ではないのに「pyenvは便利」のような謳い文句で何となく使わせる記事や、古い情報を元に書いた「一見新しそうに見える記事」も多く見られる。 この記事では、中立・実用重視な視点から各ツールを解説し、筆者が考えうるベター（ベストは人それぞれ）な組み合わせについて書く。 なおAnacondaは初学者が使うにはおすすめできない。Anacondaについての筆者の解釈は末尾にあるためそちらも参照されたい。 本記事公開後いくつか近い話題

きっかけ tensorflow入れようとpip installしようとしたらpipが何故かお亡くなりになった． うーん．と調べているうちにすごいことに気づいてしまった． 自分の開発環境が： - brew, pyenv, virtualenv, pyenv-virtualenv, virtualenvwrapper, anacondaごちゃ混ぜ（←すごいミックス！） - bash/zshごちゃ混ぜ よく理解しない大学3年生の時とかにインストールしたのと， 友達に勝手にシェルをzshにされていたのが原因です． （terminal便利にしといたから〜って言われたこともあったな〜） 参考文献 ここが一番よくまとまってた www.zopfco.de アンインストール ゆっくりいきましょう anaconda conda install anaconda-clean anaconda-clean --y

３月１７日に河出書房から「警察官をクビになった話」を 全編描き下ろしの新たな漫画として出版することになりました。 ■予約受付中です。よろしくお願いします。 警察官をクビになった話 作者:ハルオサン 出版社/メーカー: 河出書房新社 発売日: 2020/03/17 メディア: 単行本

はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対