本記事について この記事では，現在深層学習について勉強中の私が 新納浩幸　Chainerによる実践深層学習　オーム社 を読んで学んだChainerの基本オブジェクトについてまとめています． 間違った解釈を載せている場合もありますので，おかしな点に気づかれた方はご指摘していただけると幸いです． Chainerについて ChainerはPFI／PFN（株式会社Preferred Infrastructure/株式会社Preferred Networks）が開発する深層学習のフレームワークです． 深層学習を実装する上で必要な計算を行うライブラリを豊富に備えています． 特徴をまとめると， -Python（2.7以上）から利用することができる -あらゆるニューラルネットワークの構造に対応 -動的な計算グラフ構築による直感的なコード -GPUの強力なサポート です． 特に，Linux環境下であれば（基

さて，クリスマスですね．各分野で行われているアドベントカレンダーも最終日です． 恐縮ながら，最も購読者数の多い，機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016を締めくくらせていただこうと思います． ラストに相応しい記事として，機械学習に必要な高校数学をやり直した後で　ニューラルネットワークの学習手順を理解してみようという内容にしてみました 実際に高校生に教えてみて理解してきただけた内容なので，1つ1つみていけば決して難しくないはずです． また，これは前回の記事の前提知識が必要となります． 今回はかなり噛み砕いて説明を行なっています．そのため，専門に機械学習を学ばれてる方からすると違和感を感じる表現があるかもしれません，ご了承ください． 私が教えた高校生のスペック 「高校生に教えてみた」という記事ですが，どのレベルの高校生かをはじめに明確にして

builderscon 2017で発表しました。まずは、僕の発表を聞きに来られた皆様に御礼申し上げます。 登壇資料はこちらです。 Oss貢献超入門 from Michihito Shigemura OSS開発の基本中の基本的なところを60分かけて話をしました。 タイムテーブルも3日目の終盤でお昼すぎですしどうせ誰も来ないだろう、誰も来なかったら帰ろうと思ったのですが、蓋を開けてみたら結構な数のリスナーがいらっしゃったので、ちょっと安心しました。 正直申し上げまして、OSS開発って本当に難しいです。何をやっていいか分からないうえに知らないといけないことも多いからです。基本英語なのもハードルを上げてます。 基本中の基本を体系的に取り上げた発表や書籍も見当たらないので、最初にやるべきアクションを目一杯取り上げたつもりです。発表で一番言いたかったのは知見を習慣に組み込むことで、まずは自分も含めて他

ぎんざRuby会議01 https://ginzarb.github.io/kaigi01/

元記事: Awesome Ruby Ruby 以外の言語, ソフトウェアについては を参照してください. Awesome List in Qiita Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Python Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 抽象化 ActiveInteraction - アプリケーション固有のビジネスロジックを管理します. Cells - Rails のコンポーネントを表示します. Decent Exposure - コントローラに宣言的インタフェースを提供するヘルパー. dry-rb - 共通のタスクをカプセル化するための, 次世代 Ruby ライブラリコレクションです. Interactor - 1回のリクエストで複雑なインタラクションを実行するため

Speeeエンジニアの西岡（@nisshieeorg）です。 去る7/5(水)、Speeeでは社内の全エンジニア向けに、セキュリティ研修を実施しました。本研修では、株式会社リクルートテクノロジーズの西村宗晃様に講師としてお越しいただきました。この場を借りてお礼申し上げます。 研修の目的 Webを主戦場にして戦う私達エンジニアは、自分たちのサービスそのものや、ユーザー、顧客を守るために、より安全なWebアプリケーションを構築する知識・技術を求められます。もちろんSpeeeでも、このような知識を身につけることは必須とした上で、日々の開発ではソースコードレビューや各種脆弱性診断ツールを用いて、私達が構築するアプリケーションの安全性を高めるよう努めています。しかし一方これまでSpeeeでは、「セキュリティに関する体系的な知識の学習法が会社から提示されていないため、個人の学習に依存している」「小さな

こんにちは UZOU事業部でエンジニアをしてます@hatappiです。 今回は僕が2016年の9月頃から約半年間株式会社ビットジャーニーさんに留学した時の話をしたいと思います。 留学の経緯 弊社は社内の技術力向上への取り組みとして、Rubyの開発に長けた協力会社の方や業務委託の方に現場の開発に入っていただいていたり、matzさんに技術顧問、そして今回の留学先であるビットジャーニー社代表の井原さんに開発部顧問、gfxさんに技術顧問として入っていただいています。 今回の留学はその技術力向上の施策の1つです。 留学といっても実際にビットジャーニー社で仕事をするのではなくgfxさんが弊社に常駐される日にあわせてリモートで一緒に開発を行いました。 留学内容 留学ではKibelaと呼ばれる情報共有ツールの開発を行いました。 主に開発したものは下のようなものです。 Reactを使用したviewの作成 H

https://amakan.net/ のこの辺の改善の続き。 amakanをUnicornからPumaに移行した - ✘╹◡╹✘ amakanでyarnを使うようにした - ✘╹◡╹✘ amakanでRuby 2.3.3を使うようにした - ✘╹◡╹✘ amakanを Ruby 2.3.3 から 2.4.0-preview3 に移行した - ✘╹◡╹✘ amakanのフロントエンドを色々改善した - ✘╹◡╹✘ amakanをSidekiqに移行した - ✘╹◡╹✘ amakanの開発環境をDockerに移行した - ✘╹◡╹✘ 本番環境で使うDockerイメージ これまで開発環境でのみDockerを動かしていたが、本番環境でDockerを動かすには、本番環境で利用できるようなDockerイメージを用意する必要がある。そこでamakanでは、こういう方法を取った。 開発環境と本番環境で同

Specinfra が持つ機能は元々 Serverspec に内包されていましたが、実行形式やコマンドの違いを抽象化する機能は、Serverspec 以外のツール、特に Puppet や Chef のようなサーバ構成管理ツールを開発する際にも役立つのではないか、という考えから、Serverspec から一部機能を分離する形で Specinfra が生まれました。これにより、Specinfra を利用した Itamae や Serverkit といったサーバ構成管理ツールが開発されています。 Specinfra 登場の背景と課題 Specinfra 登場の背景には、次のような前提があります。 サーバの操作や情報を取得するための方法は、対象が同じであっても、OSやディストリビューションによって異なる。 サーバ操作や情報取得の実行形式は、対象のサーバ内で実行するのか、外から実行するのかによっても

機械学習で色々やっていると、いろいろなモデルを複合したアンサンブルモデルなど、自分で新しい予測モデルを作りたい場合があります。 その場合自分でいちから作り上げても良いのですが、そうやって作ったモデルは、たとえば scikit-learn のパラメータ最適化モジュールである GridSearch や RandomSearch を利用することができなくて、少々不便です。 この際に scikit-learn の定義にしたがってモデルを定義すればうまく連携がとれて効率的です。以下では scikit-learn 準拠の予測モデルをどうやって作ればよいか、その際の注意点や推奨事項を取り上げます。 参考 Creating your own estimator in scikit-learn http://danielhnyk.cz/creating-your-own-estimator-scikit-l

こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値

［Slackbot大全］63種類の事例・ツールをまとめて紹介！ botを活用してSlackを便利に【2017夏】 Slackは、ChatOpsとの相性の良さから、エンジニアにも愛されるビジネスチャットツールです。本稿では、Slackを活用している28社1団体にアンケートを実施し、計63種類のbot事例・ツールをまとめて紹介します。 Slackは、エンジニアにも愛されるビジネスチャットツールです。ChatOps（チャットツールを活用してオペレーションの最適化・省力化を図ること）との相性の良さから、もはやSlackなしの業務は考えられない！ という方も少なくないでしょう。 Slackには、リマインドなどを実行するslackbotアカウントが最初からいるだけでなく、利用者自身がそれぞれの環境・業務内容に即したbotを自作でき、発言に自動応答してくれるものから業務の自動化まで、さまざまなbotをチ

…というものを最近考えていました。「画面デザインのOKももらったし、私の仕事は終わり！あとはエンジニアに指示書を渡すだけ」と一息ついた時にこそ、改めてデザインを見つめなおすべきです。 つよいUIであるための7つの視点 1.本来、そこにあるはずの情報がない場合はどうなりますか？ リストUIで載せる情報が0件、文章が空っぽ、画像がない時など 2.表示する要素が想定よりすごく多い/すごく少ない場合はどうなりますか？ 数字の桁数、文章の行数、文章が入りきれない場合は文中・文末のどこを省略すべきか…など 3.ユーザーさんの立場によって、表示要素に変化はありませんか？ ゲストとログインユーザー、無料会員と有料会員…など 4.ロード中、もしくはロードされるまで何が出ていますか？ 通信中の表示、読み込み中の画像エリア…など 5.予期せぬエラーが起こった時、画面はどうなりますか？ 通信エラー、リンク先のコン

カッとなって作りました。後悔はしてません。 github.com /entries/:id を生成するためにRailsのviewで entry_path(42) などとしますが、それをTypeScriptからも Routes.entryPath(42) などとして使えるようにするためのgemです。 READMEにあるように rake task を定義して適当なパスに routes.ts を生成するという想定です。sprocketsには対応してません。 Rails URL heplersのJSへのエクスポートというとrailsware/js-routes があって、これをずっと使っていてしばらくは十分だったのですが、js-routesの生成するコードには型情報がありません。フロントエンドのコードベースをTypeScript化したいまとなっては、開発中にしばしばtypoして実行時エラーになるの

Speee エンジニア組織推進室の服部 (yhatt) です。 みなさん E2E テストされていますでしょうか。弊社の Ruby on Rails プロダクトにおいては、RSpec、Capybara、 Poltergeist を組み合わせ、 feature spec で E2E テストを行う構成が一般的でした。 そんな中、Chrome 59 に ヘッドレスモード (--headless) が搭載 されたことで、テストや CI 環境において、最新の Chrome 環境による E2E テストを実施できるようになりました。それに合わせて、PhantomJS のコアメンテナーがメンテナーを降りる ことを発表し、PhantomJS のアップデートや、継続的サポートは期待できない状況となっています。 ヘッドレス Chrome ことはじめ  |  Web  |  Google Developers [A

Dockerで開発、ステージ、本番へのリリースから運用までを一通り行った結果、どのようなことに注意して開発すべきか、どのような構成をとるべきか、どうやって本番リリースするのかについてまとめます。Laravel, Lumenを使っていたため、PHPで開発を行っている方たちにとっても、本番導入を検討するにあたって良い目安になるかと思います。

hatappi.hateblo.jp 以前の記事でも書いたように最近Goに入門しました とりあえず何か作りながら学ぼうとして作ったのが github.com です！ どんなものを作ったか PackerのミドルウェアなどをいれるProvisionerにおいてMItamaeを使うためのプラグインです buildするマシン上にレシピがあれば実行することができます { "builders": [ ... ], "provisioners": [{ "type": "mitamae", "recipe_path": "/tmp/recipe.rb" }] } 作ろうと思ったきっかけ きっかけはGo入門したのでそれの練習なのですが、 もう１つとしては個人でも会社でもPackerとMItamaeの組み合わせはよくやるのですが、 毎回shellでMItamaeをダウンロードして実行権限付与して実行するよう

Speee技術顧問の id:gfx です。 2017/05/31 に Roppongi.rb #3 開催のためSpeee Loungeを提供いたしました。私も「RailsエンジニアがReactを始めてSSRとReduxを導入するまで」と題した発表をしましたが、普段使っているReactベースの環境とはまたったく別のAngualrやRiotなどの話を聞けましたし、大変すばらしい勉強会だったと思います。 Roppongi.rb #3 “Rails x Frontend-Tech” - connpass Roppongi.rb #3 “Rails x Frontend-Tech” Tweetまとめ #roppongirb - Togetterまとめ Roppongi.rb #3をSpeee Loungeでやってます！#roppongirb #speee_lounge pic.twitter.com

社内の2017新卒向けブートキャンプ ( 研修 ) にて使用したスライド資料ですが、せっかくなので一般公開します。