エンジニアが「欲しいと選ぶ技術書」20冊、明らかになる
リベロエンジニアは5月6日、「エンジニアが"欲しい"と選んだ技術書ランキングTOP20」を発表した。調査は2020年2月～2023年2月、「エンジニアの自己学習を応援」キャンペーンに参加したエンジニアを対象にSNSで行われた。 調査による1～3位までのランキング結果は以下の通り。 エンジニアが"欲しい"と選んだ技術書ランキングTOP20 1位「リファクタリング(第2版):既存のコードを安全に改善する」、2位「ソフトウェアアーキテクチャの基礎―エンジニアリングに基づく体系的アプローチ」、3位「リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック(Theory in practice)」だった。 「『どの技術書を買うべきか』悩まれるエンジニアは、ぜひ技術書選びの参考にしてみてください」と同社。 エンジニアが"欲しい"と選んだ技術書ランキングTOP20
BOTで使える会話API・ライブラリ・サービスまとめ - Qiita
自動会話について 最近AIなどの話題がつきませんが、普通のディベロッパーでも使えるようなAPI・ライブラリ・サービスが国内でも出てきています。 もしかしたらBOT開発などで使用する人もいるかと思うので、ここでまとめておきます。 ユーザーローカル人工知能ボットAPI ユーザーローカルというビッグデータ解析を得意とする企業が作成したAPI。 法人と個人では申請の仕方が異なり、法人は要相談だが個人だと必要な情報を入れて申し込むと、APIキーと共にAPIの使用が開始できる。 <特徴> 料金：無料 API制限：1時間あたり500回まで使用可能(それ以上は有料に) メッセージ文字数:最大1000文字まで その他：自動会話APIだけでなく、キャラクター会話変換API、氏名自動識別API、形態素解析APIなども同時に使用開始できる。 (使用イメージ)(9/17追記) 結構畜生な性格の持ち主(あまり使い物に
会話のラリーができるAIのAPIを公開した話【会話AI構築サービスmebo】 - Qiita
概要 こんにちは、maKunugiです。 今回は表題の通り、会話のラリーができるAIを様々なプロダクトで利用するためのAPIを公開したので、ぜひその紹介をさせていただきたく記事を書きました。会話のラリーができるというのは、一問一答ではない文脈を考慮した会話のことを指します。会話AIの領域に馴染みのない方は、「会話のラリー」ができることに対してさほど驚きがないかもしれませんが、一昔前は文脈を考慮した会話をコンピュータにさせることは困難を極めていました。多くの対話システムは一問一答のやりとりがメインでした。しかし、ここ最近のAI領域やNLP領域の技術の発達により、ようやくそれが実現できるようになりつつあります。今回はそんな会話のラリーができるAIを簡単に組み込めるような仕組みを作ったので、利用する方法について紹介をさせていただこうと思っています。 ちなみに、今までも雑談AIを利用できるWeb
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
USBポートを使ってPCを勝手に操作しちゃおう！ - Qiita
ハードウェアロジックボムで遊ぼう！ 刊行 Ver0.1 @ 2016.11.05 オープンソースカンファレンス2016 Tokyo/Fall *刊行 Ver0.2 @ 2016.11.06 〃 * **刊行 Ver0.3 @ 2016.12.03 低レベル勉強会 秘密結社オープンフォース 河野 進化するセキュリティ対策と防げない穴 PCやスマホのセキュリティ対策は年々進歩しています。Windows95の時代には、エクスプローラで表示するだけ、CDを挿入するだけ、ワンクリックするだけ、Webで表示するだけ、メールを受信するだけ・・・でありとあらゆるプログラムが実行できました。当然ながら悪意を持ったプログラムを実行し放題。 流石にソレではまずいということがわかってきたので、管理者権限でないと実行ができなかったり証明書が無いと実行できなかったりするようになってきました。 利便性とセキュリティは相
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
ドメイン駆動設計の比類なきパワーでRailsレガシーコードなど大爆殺したるわあああ！！！ - Qiita
この記事は クラウドワークスアドベントカレンダー2019 12日目の記事です。 概要 こんにちは、怒り駆動リファクタリングを生業としている @MinoDriven です。 弊社リファクタリング専門チーム「バグハンター」で現在実施中のリファクタリング設計について紹介致します。 ドメイン駆動設計 を用い、Railsレガシーコードに対しViewとControllerを ActiveRecord非依存 に変更する設計です。 状況 弊社ブログの過去エントリにあるように、弊社サービスcrowdworks.jpはサービスインから8年経過し、 30万行 を超えるモノリシックRailsアプリになっています。 開発生産性が低下してきています 。 生産性低下の課題を解決しようにも、大規模な上に複雑かつ密結合な構造になっており、 マイクロサービスへの移行も、リプレイスも困難な制約 があります。 そこで半年前にリフ
普通のプログラマーがAWSをゼロから勉強するためにやったことと現在の勉強方法 ｜ Developers.IO
大阪オフィスのYui(@MayForBlue)です。 クラスメソッドでAWSエンジニアというロールで働き始めて２ヶ月が経ちました。 元々プログラマだった私がAWSを勉強するために何をしたか、いま現在どのようにAWSを勉強しているかを備忘録として残しておきたいと思います。 特にこれからAWSを勉強したいと思ってる方の参考になると嬉しいです。 ポエムです。 目次 AWSを勉強するために最初にやったこと 現在の勉強方法 最後に AWS学習のおすすめ記事 AWSを勉強するために最初にやったこと 当時のスペック 当時(約10ヶ月前)はプログラマ歴1年ちょっとでインフラ、クラウドは実務経験も知識もない状態でした。 仕事では主に業務アプリのプログラマをやっていました。 なぜAWSを勉強しようと思ったか そもそもプログラマなのになぜAWSを勉強しようと思ったかですが、初めはAWSではなく"インフラ"を勉強
Webサービスを1週間で作るイベント開催の概要 - Crieit
参加者それぞれがちょっとしたWebアプリを1週間で作って見せ合うイベント（オンライン）を開催します。 Unity 1週間ゲームジャム を参考にさせていただきました。それのWebサービス開発版みたいなものです。 開催概要 開催初日にお題を発表します。そのお題に沿って何かしらのWebアプリを作成していただきます。 1週間しかありませんので、練習程度に作ったちょっとした1機能のものでも、不具合だらけでほとんど動かないようなものでも大丈夫です。逆に余裕があれば大作を作っていただいても大丈夫です。他の人とネタがかぶっちゃっても全然だいじょうぶです。また、1週間かける必要があるわけではないので1日だけ作ってみる感じでもOKです。 とにかくお気軽に参加していただき、たくさんの作品が集まれば良いなと思っています。今まで何も作ったこともないしプログラミングも勉強し始めたばかりだよ、という方にもどんどん参加し
[TensorFlowで株価予想] 9 - 年利6.79% - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% はじめに これまで学習データやパラメーターなどを調整してきてなんとか黒字になる状態にもってきました。そして前回、日経平均２２５の銘柄の中から優れた成績を残せる３０銘柄を抽出しました。株価予想シリーズの最後として、この銘柄を使用した売買シミュレーションを行います
![[TensorFlowで株価予想] 9 - 年利6.79% - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/afb263bad435c08c5cb628e864c0c8e1a6cc05ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yRmxvdyVFMyU4MSVBNyVFNiVBMCVBQSVFNCVCRSVBMSVFNCVCQSU4OCVFNiU4MyVCMyU1RCUyMDklMjAtJTIwJUU1JUI5JUI0JUU1JTg4JUE5Ni43OSUyNSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9Y2Q5Zjk2ZjdkN2Q0ZTNkODU1Mzk2MTIyMDI5YTI5MTc%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yNzkwYWU3NDM5YThkOGY5NzEyNDdjNDQzMzBiMGYyMg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da22fd4b43f31c3dda1775e26045dbd54)
理系大学生が暇でディープラーニングの勉強始めてみた - Qiita
僕の場合は1章は知っていたので飛ばしました．2章，3章を合わせて1日で読んで，ほかは1章ずつ読みました．計6日で読んだ感じですね．コードはまずは自分でどう書くか考えてみて，3分くらい思いつかなかったら写経しました．内容はとてもわかりやすかったです．題名通りゼロからニューラルネットワークを作るもので，ライブラリは基本的には使わないで実装する構成です．ただし，途中著者の書いたコードをインポートするように促されることがあります．納得がいかない人はコードは公開されているのでそれを見ればいいです．それにしてもニューラルネットワークが思っていたより単純だったのが少し驚きでした． この本でニューラルネットワーク内の処理のフローをおおまかに理解できたかなと思います．個人的な見解ですが，なにかに入門する際には内容を1つ1つ深堀りするよりは，全体像を捉えるほうが頭に残ると思います．この本は程よく深堀りしないの
Raspberry Pi4とCoral USB Acceleratorで行う機械学習 - Qiita
はじめに 本記事はエッジデバイスで機械学習を行う方法として、Raspberry Pi4とCoral USB Acceleratorの導入手順についてまとめています。 Raspberry Pi4は現行機種の最新世代になります。CPUやメモリ性能が大幅に向上し、USB3.0にも対応しています。 Coral USB AcceleratorはGoogleがエッジデバイスで機械学習を行うために開発したGoogleの専用ASICです。 この専用ASICはEdge TPUと言われ、エッジで推論を行うことに特化したTensorFlow Liteのフレークワークが利用できます。なお、TensorFlow Liteのフレークワーク以外はサポートしていません。また、Coral USB Acceleratorの性能を最大限に発揮するためには、USB3.0の接続が必要です。要約するとCoral USB Accele
Google 画像検索結果: https://qetic.jp/wp-content/uploads/2017/05/tricot_7.jpg
画像検索この画像のサイト対談】tricot×チョーヒカル、新作『3』アートワークで相思相愛コラボ ... qetic.jp 原寸大の画像1140×760 (同じサイズx 倍) 他のサイズ類似の画像種類:
【ハンズオン】Docker+KubernetesでHelmを使ってみよう - Qiita
本記事ではKubernetesの周辺技術の一つとして使われているHelmを、実際に触って理解をしたい方向けにハンズオンを掲載しています。 やること DockerでKubernetes構築（kubernetes-dashboardのデプロイ） Helmでnginxのデプロイ 対象者 ・Kubernetes、Helmの概要を知りたい方 ・概要だけでなくKubernetes、Helmを実際に動かして理解したい方 ・Kubernetesはなんとなく分かってきたけど、Helmはまだ触ったことがない方 前提(バージョン) docker desktop 2.2.0.3 Kubernetes v1.15.5 kubectl
「Swift」でマルチプラットフォーム開発をしよう！ - Qiita
追記 2020/6/15 DroidKaigi2020の登壇資料を公開しました！ 追記 2020/8/28 DroidKaigi Liteのセッションを公開しました！ ・資料 DroidKaigi2020 - Scadeを使って「Swift」で始めるAndroidアプリ開発 ・セッション 前置き この記事自体は2019年10月に書き終わっていたのですが、、、 DroidKaigi2020に応募したCFP 「Scadeを使って「Swift」で始めるAndroidアプリ開発」 が通ったため、だいぶ温めてからの公開になりました、、笑 残念ながら開催は見送られてしまいましたが、、、 開催週に登壇の前座資料として、元々この記事を公開予定だったので公開しています！ （登壇資料はまだ開催予定を信じて公開は致しませんmm） 内容 登壇内容ほど詳しくは載せていませんが、みなさんがSwiftを使ってScade
Pythonでゼロからでもサービス開発・公開できる学習ロードマップ - Qiita
初めに 株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はPythonでサービス開発できるまでのロードマップを扱っていこうと思います。 この記事は 『プログラミング未経験からPythonでサービス開発できる』 ことを目標に、習得すべきスキルを学習ロードマップとして整理しました。 毎日２～３時間（土日は+２時間） 続ければ最短３ヵ月で完了できる内容に絞りました。 すでに習得済みのスキルは飛ばしつつ進めて大丈夫です。 Rubyなど他の言語でも大筋は同じ流れなので、 Pythonと書いてある部分を、そのままRubyと読み替えれば大丈夫です。 ※なお、Twitter でもプログラミングに関する情報を発信しています。 もし良ければ Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 学習ロードマップの全体像 まず、サービス開発に必要なスキルは大きく分けて１０種類ありま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
My Hamster Story - Apps on Google Play
Microsoft CopilotがGPT-4 Turboを導入！ 無料のオンライン秘書がパワーアップ | ライフハッカー・ジャパン
Bun 1.1ついにリリース ー 新APIが多数追加、Windowsへの本格対応、Node.jsとの互換性向上
likrさんの記事一覧
