妻「クッキーつくる」夫「いいね」→30分後→夫「これは？」そこにあったのはクッキーではなく…？ぐれさん @grethlen 嫁「クッキーつくる」 俺「いいね」 〜30分後〜 俺「これは？」 嫁「クッキーの型作るの。3Dプリンタで。」 俺「🤔」 pic.twitter.com/EFz8CjCbLm
Macの起動・終了時間を勤怠管理に利用したいpythonスクリプト - Qiita
最近時間を切り売りする仕事の仕方にシフトしているため、数年ぶりに勤怠管理をすることになったので、それ用のスクリプトを書いてみたのでメモ程度に残します。 要件 勤怠管理があまり徹底されてないゆるふわな感じ でも勤怠管理は付けてね、チェックもするから。みたいな矛盾した世界 普段、始業と共にMacを起動する そして終業と共にMacをシャットダウンする つまりMacの、その日の最初の起動・最後の終了取れれば勤怠管理できる 直近の月のログ取れればとりあえず良いよね 標準インストールのPythonで動かしたい python 2.7 コード やってることはlast rebootとlast shutdownを叩いてソートしてるだけ import sys import re import subprocess import dateutil.parser def attendanceDate(month):
チャットワークからSlackに変えるための活動が ”カスタマーサクセスのそれ”だった件｜小林 泰己（Taiki Kobayashi）
【概要】 ■ Slack導入のための事前準備 ■ Slackオンボーディング完了！ ～そして浸透へ～ ■ あれ？これってカスタマーサクセスと一緒じゃね？ 3回目のnoteを書きます。小林 泰己です。 「5秒で繋がるオンラインルーム・ベルフェイス」を提供する、ベルフェイス株式会社のカスタマーサクセス企画室として、テック～ロータッチのカスタマーサクセス活動や、データ分析・戦略立案をしています。 社内のチャットツールを、チャットワークからSlackに変更しました事前準備に半月、オンボーディング活動に1ヶ月、計1.5ヶ月くらいのプロジェクトでした。 社内ツールの浸透も結局はオンボードが命で、カスタマーサクセスに通じるところがあるな、と感じた話をします。 なんかみんな使ってるし、Slack使いたーーーい！ベルフェイスは2018年9月まで、社内チャットツールでチャットワークを使っていました。なので、元
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]
Pythonで機械学習を始める 最近、Pythonで機械学習を勉強したり、色々試したりしています。そんな中、何度もやり直しているのが環境のセットアップ。必要なものを必要なときにインストールしてければ良いのですが、最近は「とりあえずこれだけ入れておけばOKかな」という感じに、環境を雑にセットアップすることが多くなってきました。需要があるかわかりませんが、自分としては大体のことができるので、良い感じかなと思っているので、自分のメモを兼ねて公開してみたいと思います。 MacはOS X（試した環境はiMac Retina4K 21.5-inch 2017 + macOS Sierra 10.12.6)、LinuxはUbuntu 16.04を想定しています。 Pythonの機械学習環境セットアップ とりあえず、ターミナルを開いて、下記のコマンドをひたすらコピペしていけばセットアップできるようにしてみ
![Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/35680e74d0dd0eee59971df3ba1a6dc682d1e83d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170925%2F20170925134020.png)
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/178ef5d03633f9e986d9fc47d72105e66fc029f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F40679927ee94e87b6757cfc6e5986acee028ca94%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180127%252F20180127134253.png)
やまもといちろう 公式ブログ - 川上量生さん（カドカワ代表取締役）から「抗議」という名のラブレターが届く RT @nkawa2525 - Powered by LINE
きのう、私が「上席研究員」として籍を置かせていただいている情報法制研究所（通称「JILIS」）宛に、カドカワ代表取締役・ドワンゴ取締役CTOの川上量生さんという人から配達証明付きの速達郵便が届いていたようです。 ようです、というのは、私がまずJILIS宛に配達されたというその現物を見ていないこと、JILISからは「川上さんから何か届いたよ」という連絡のみがまずあったことで、一度、JILIS理事などが吟味してから内容をお送りいただけるというので待っていました。 その実物については送られてきた画像を見る限り、銀座の消印でカドカワの封筒に入った、文末に「カドカワ株式会社 代表取締役 川上量生」との自筆があるとのことで、はて、これは本人が送付のものなのか、誰かが騙っているのかが分かりません。私も結構頻繁に怪文書を頂戴したり、変な文書をばら撒かれる経験もあります。誰かのいたずらの可能性もあるので、こ
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