大自然言語時代のための、文章要約 - Qiita
さまざまなニュースアプリ、ブログ、SNSと近年テキストの情報はますます増えています。日々たくさんの情報が配信されるため、Twitterやまとめサイトを見ていたら数時間たっていた・・・なんてこともよくあると思います。世はまさに大自然言語時代。 from THE HISTORICAL GROWTH OF DATA: WHY WE NEED A FASTER TRANSFER SOLUTION FOR LARGE DATA SETS テキスト、音声、画像、動画といった非構造データの増加を示したグラフ そこで注目される技術が、「要約」です。膨大な情報を要点をまとめた短い文章にすることができれば、単純に時間の節約になるだけでなく、多様な視点から書かれた情報を並べて吟味することもできます。 本文書は、この文書要約(Text Summarization)についてその概観を示すことを目的として書かれていま
Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita
アノテーションを実際に行っているのは以下の部分になります。 name: str: 引数nameが、str型であることをアノテート -> str: 関数greetingの返り値の型がstrであることをアノテート また、Type Hintsでは変数宣言における型コメントについても言及されています。 こちらは構文ではなく本当にコメントの拡張になりますが、現在既にこうした型に関するコメントを付けているのであれば、上記の記法に乗っ取っておけば将来的に何かしらのツールで型チェックを行えるようになる可能性があります。 これがPythonに導入された、型のある世界・・・になります。 なお、付与されたアノテーションは、実行時にはチェックされません。端的に言えばコメントの延長となります。 そのため強制力はありませんが、実行時に何もしないためパフォーマンスに影響を与えることもありません。 よって原則的には静的解
GitHub APIから学ぶ次世代のAPI実装方式GraphQL - Qiita
最近公開されたGitHubのAPIは、GraphQLという形式に対応しました。今後はこちらが主流になっていくようで、既存のREST APIからGraphQLへのマイグレーションガイドも提供されています。 今回は、このGraphQLについて、実際にGitHubのAPIを叩きながらその仕組みを解説していきたいと思います。 GraphQLとは 歴史 GraphQLは、Facebookの中で2012年ごろから使われ始めたそうです。その後2015年のReact.js Confで紹介されたところ話題となり、同年"technical preview"のステータスでオープンソースとして公開されました。その後仕様が詰められ、2016年9月に晴れて"preview"を脱し公式実装として公開されました。これと同じタイミングで、GitHubからGraphQLバージョンのAPIが公開されています。 このあたりの経緯
Pull Requestに潜むタイポを自動的に検出し、修正を代行するBot - Qiita
いざPull Requestのレビュー！と挑んだ瞬間、「ここタイポな」という先制パンチをくらうのはとても残念なことです。 また、これは指摘しているほうにとってもチェックが負担で、気が重いものです。 人間は人間にしかできないチェックに集中すべきですし、貴重なレビュー時間を誤字脱字の修正に使うのはもったいないです。そこで開発したのが、タイポの自動検知と修正を代行するBot。その名もtypotです。 chakki-works/typot こちらは先日公開がアナウンスされたGitHub Marketplaceと共に公開された、新しいGitHubアプリの形態であるGitHub Appsで作成しています(それまではWebhookかOAuthだった)。 GitHub AppsはOAuthのようにユーザーではなく、リポジトリにひもつく形態になります。そのため、管理者ユーザーがいなくなった(あるいは権限を失
現場を改善したいあなたに送る、くじけない業務改善のメソッド - Qiita
現場を改善するというのは難しい。そして徒労である。 こちらの記事を読んで、当時のことを幾ばくか思い出すきっかけになった。 業務改善を現場に求める狂気 私も実際に現場の改善に取り組んだことがある。ただ、その中には失敗だけでなく成功もある。というか、多くの失敗から成功させるために何が必要なのかを得たという感じで、成功したものは後半に行ったものになる。成功といえるものの中で大きめなものは、以下の二つになる。 Gitによるバージョン管理と、タスク管理ツールの導入(当時書いたもの) 開発にJavaScriptフレームワークを導入(当時の検証結果をまとめた記事) 私が身につけた手法が、改善を目指す誰かがくじけないために有用なこともあるかもしれないので、ここで得られた知見を紹介しておこうかと思います。つまりこれは、ポエムです。 前提: 改善できないのは特別なことではない 何かを改善したいと行動してみる。
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
新・三大JavaScriptフレームワークの実践(Backbone.js Knockout.js Angular.js) - Qiita
Todoリストの機能 1.テキストボックスから、Enterで追加できる 2.登録したTodoはダブルクリックで編集可能になり、Enterで編集確定できる 3.登録されているTodoの総件数がフッターに表示される 4.完了したTodoがある場合、それらをリストから消すボタンが表示される 5.全選択/解除を行うチェックボックスがある 個人的な結論 趣味開発で使うならAngular.js・仕事で使うならKnockout.jsをお勧めしたい。 まず、フレームワークを選択する際は、以下3つの選択基準を持つとよいと思う。 1.開発の規模 大規模ならBackbone.jsはお勧めできる。 書き方が決まっていて、チュートリアルに目を通せば(面倒なのは置いておいて)何を作らなければならないかは簡単に理解できる。そこそこの人数で長い時間の開発を行うなら、UIチームはアプリケーションとView、サーバーサイドは
JavaScriptのGridライブラリ決定版 - SlickGrid - Qiita
正直、表示だけするならどれも高機能で大差ないと思う。 ただ、多くのグリッド系ライブラリは、高機能な代わりに遅い＆書きにくかったり、編集機能はあるものの表示→編集モードへの切り替えがもっさりしていたり保存機能が書きにくかったりする。 その中で高速な表示、Excelかのような編集機能を備えているのがSlickGridだ。 「Excelみたいにできないの？」とはよく言われることでその言葉にそんな簡単じゃねーんだよ、とイラッとしたことがある人も多いかと思うが、SlickGridを使うことでお互いストレスフリーな関係を築けるだろう。 では、SlickGridのパワーが実感できる例を紹介したい。 1.パフォーマンス このExampleで表示しているデータは、なんど500,000件である。他のグリッドが数万件表示可能！と言っているそばで、ケタが違う。何せExcel(2003)の限界行より多いんだからビッ
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