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ブックマーク / qiita.com/haminiku (6)

  • 【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita

    3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual

    【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
    honeybe
    honeybe 2015/12/03
  • 【知見共有】GoogleBigQueryの設計ミスでデータサイエンティストの業務効率が低下 - Qiita

    GoogleBigQueryの問い合わせクエリー肥大化でメンテが大変なことになったので、人間のためのクエリーを書けるよう工夫する話です。データ収集基盤としてBigQueryを採用しています。スマホアプリやサーバで生成される全てのユーザ行動ログをfluent経由でBigQueryに投入してデータサイエンティストに自由に活用してもらっています。 データ収集基盤の仕様設計 BigQueryはGoogle様のクラウド技術を利用して100GByteのフルスキャンだって10秒で終わるイケてるサービスです。BigQueryをデータ収集基盤として運用すればReadが超高速なので、アプリエンジニアは行動ログを仕込むだけ、データサイエンティストは蓄積されたデータを利用してビジネスに活用とWin-Winの関係が築けるはずだ、と思っていたのですがそう上手くはいきませんでした。 問い合わせクエリー肥大化による業務効

    【知見共有】GoogleBigQueryの設計ミスでデータサイエンティストの業務効率が低下 - Qiita
    honeybe
    honeybe 2015/11/16
  • TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita

    TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogle機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました

    TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
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    honeybe 2015/11/10
    はやい
  • 協調フィルタリング型レコメンドエンジン開発のため仕様について考える - Qiita

    協調フィルタリング型レコメンドしたいけど、オープンソースでいいライブラリないし、ASPサービスは基5万円/月以上。もう自分で作るしか無い 協調フィルタリング型レコメンドとは 一番有名な実装例はAmazonの『この商品を買った人はこんな商品も買っています』機能だと思います。以前簡易版の実装を紹介しました。簡易版記事の続きが記事となります。 協調フィルタリング(きょうちょうフィルタリング、Collaborative Filtering、CF)は、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論である。趣味の似た人からの意見を参考にするという口コミの原理に例えられることが多い。 火花と同時受賞した筋トレ作家羽田先生のスクラップアンド・ビルドが1番目にレコメンドされるあたり、流石Amazon様です..直木賞を受賞した流も良い小説ですね。

    協調フィルタリング型レコメンドエンジン開発のため仕様について考える - Qiita
    honeybe
    honeybe 2015/10/28
  • Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所

    Redis不適切利用による問題は番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... (この話は事実ではなくファンタジーです。) 深夜電話で叩き起こされました。どうやらアクセス障害みたいです。 何人かで実機確認したら、まったくゲームが遊べない。データ不整合怖いのでメンテIN。 ほどなくしてRedisが溢れメモリ不足で新規書き込みが出来なくなっていると判明。サーバのメモリ容量は64GByteでこれ以

    Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
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    honeybe 2015/10/27
  • pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita

    作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題

    pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
    honeybe
    honeybe 2015/10/02
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