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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日2日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない!という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
Vincent Driessenさんの "A successful Git branching model" を翻訳しました。 元記事はこちら: http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ (翻訳の公開と画像の利用は本人より許諾済みです) このブランチモデルの導入を補助してくれる、git-flowというGit用プラグインがあるそうです。 翻訳の間違い等があれば遠慮なくご指摘ください。 A successful Git branching model この記事では、私のいくつかのプロジェクト(仕事でもプライベートでも)で約一年ほど導入して、とてもうまくいくことがわかった開発モデルを紹介する。しばらく前からこれについて書くつもりだったんだが、今まですっかりその時間を見つけられずにいた。ここでは私のプロジェクトの詳細については書
両氏はこのプレゼンテーションの中で、それぞれの役割の違いから対立することの多い開発者(以下、Dev)と運用者(以下、Ops)の対立構造を次のように示した。 Devの役割が“システムに新しい機能を追加する”である一方、Opsの役割は“システムの安定稼働”である。そのため、Devが新しい機能を追加したくても、Opsはシステムの安定稼働のために変更を加えたがらない、という対立構造が作られてしまっていた。 しかしDevとOpsのそれぞれのミッションは(DevOpsの概念と同じく)、どちらも「システムによってビジネスの価値をより高めるだけでなく、そのビジネスの価値をより確実かつ迅速にエンドユーザーに届け続ける」ことである。そのミッションを達成するための手段が、上記のとおりDevは“システムに新しい機能を追加する”であり、Opsは“システムの安定稼働”なのである。つまり、同じ「ミッション」を掲げている
Excel は滅びぬ! Excel の力こそ日本企業の夢だからだ! VBA 実装してて学んだこととかのメモ。 JavaJava してたかはあまり関係ないかも。 エディタの使い方 エディタを表示する Alt + F11 で VB エディタを表示できる。 環境設定 背景色・フォントを調整する デフォルトの白背景とか気が狂うので、暗い色にする。 「ツール」→「オプション」を選択し、「エディターの設定」タブを開く。 「コードの表示色」を選択して、「背景」の色を選択する。 ついでにフォントも見やすいやつに変更する。 これだけで開発効率が5割増しになる。 イミディエイトウィンドウ イミディエイトウィンドウを表示する いわゆるコンソールに当たるのが、イミディエイトウィンドウと呼ばれるウィンドウ。 Ctrl + G で表示される。 イミディエイトウィンドウに出力する ↓イミディエイトウィンドウに実行するプ
エンジニア組織を強くするための本を出版しました Qiitaでエンジニアリングをめぐる様々なコミュニケーションの問題とその解決策や考え方を書いてきた。それらの背後にあるエッセンスをこの度書籍として出版するに至りました。 エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング この書籍は、エンジニアリングを「不確実性を削減する」という第一原理で捉え直し、様々なエンジニアリングとその間のコミュニケーションをめぐる現象を説明していくものです。 デメテルの法則 別名最小知識の法則。デメテルは、豊穣の女神。アスペクト指向などの研究であった「デメテルプロジェクト」に由来。 基本的な考え方は、任意のオブジェクトが自分以外(サブコンポーネント含む)の構造やプロパティに対して持っている仮定を最小限にすべきであるという点にある。 単純化して説明すると、オブジェクトの"メンバーのプロパテ
XP祭り2015に参加してきました。スタッフの方々お疲れ様でした。今回は、あまり外に情報が出てくることがないと思われる、社内SE業で成果を出すために実践してきたことを発表してきました。 前のブログのエントリーでも書きましたが、今回考えさせられたのが岩切さんの発表の「在庫切れのメカニズムの原因となる事象を把握していたのが、社内の情報部門の人間だけだった」ということです。また、その後の質疑でも、「金融系もそうだった」という話が出ました。ここで説明したいと思っていたのが「業務はどんどん狭く深くなる」ということですが、内容が膨れてきたので前のエントリーに分けました。 だいたいビジネス書とかで語られているような仕事効率の基本原則は、同じ時間で成果を上げるためには、儲かる部分にフォーカスして儲からない部分は削るということです。時間あたりのビジネスの効率があがれば、忙しさを抑えてインカムも増えてハッピー
この記事の内容 オブジェクト指向と10年戦ってわかったこと Twitterやはてブコメントを見たら、「わかりやすかった」というコメントもあったのですが、どちらかというとネガティブ方面なコメントが多く目につきました。マサカリという用語で忌憚なく意見を言う風潮については別にいいんですが、「わかりにくい」「間違っている」「古い」みたいなコメントは何も生み出さないし、みんなでニコニコポエムを投稿しあうやさしいインターネッツになったらいいなって思ったので、僕もオブジェクト指向について投稿しようと思います。 何原則? 3原則じゃなくて4では?みたいなコメントもあったのですが、別に3でも4でも5でも重要ではないかなって思います。この4原則の出どころがどこかは知らないですが、C++かSmalltalkあたり(このあたりの話を見かけたのはJava登場前だった気がする)をターゲットとしている気がします。Jav
人工知能やIoTを活用したビジネスを行う株式会社ABEJAの勉強会に参加してきました。 &CODEIQ MAGAZINEにて記事を書きました。 人工知能、機械学習、ディープラーニング――これらの技術はGoogleやMicrosoft、Facebookをはじめとした大型IT企業が牽引している側面もありますが、昨今、これらの技術を活用した事業を展開するベンチャーが続々と誕生しつつあります。今回はその最先端テクノロジーを紹介する勉強会に参加してきました! codeiq.jp どうぞこちらの記事もよろしくお願いいたします。 こんにちは、@ikeayです。 機械学習にもいろいろなモデル(アルゴリズム)があります。これらのモデルは優劣だけではなく、得意分野・不得意分野があったりするので、解きたい問題に応じて最適なものを選びます。 scikit-learnより どういう時にどういうモデルを使えばいいか、
※このお話はたぶんフィクションです。実在の人物や団体とはあんまり関係ありません。 序 planetter.comをバージョンアップすることにした。数年前にリリースしてからずっと放置していたけど、そろそろ手を付けないとやばいと思った。 しかしウェブの世界はドッグイヤーだ。3年も経てば何もかもが変わっている。しばらく開発から遠ざかっていた僕には、最近の技術トレンドなんてさっぱりわからない。 まずは自分自身をアップデートするところから始めよう。 Atom 最初はIDEだ。以前はEclipseを使っていたけど、いまはもうウェブ系言語の進化速度に追いつけていないようだった。ウェブ開発用のIDEならいまはWebStormが人気のようだ。有料だけど、最新の技術に対応しているし、使い勝手もいい。 でも最終的にはAtomを選んだ。IDE(統合開発環境)ではなくエディタなので、これ自体は単機能だけど、不足分は
「Swift 3.0」では、言語仕様および標準ライブラリに大きな変更が行われるため、「Swift 2.2」とはソースコードの互換性が失われる。また、(現段階ではまだ開発の初期段階ではあるが)クロスプラットフォームなパッケージの作成・配布を可能にする、Swift Package Managerを新たに備える。 なお、Swift Package ManagerはDarwinおよびLinuxにも対応予定で、「Swift 3.0」はLinux向けのコードライブラリも搭載している。 「Swift 3.0」の正式リリースは2016年後半を予定しているが、それに先だって開発者向けのプレビュー版を4~6週間程度の間隔で提供する。 開発者プレビュー版は、その時点での最終リリースとなる「master」、「master」から作られる開発者向けブランチであり、ユーザーからのプル・リクエストを受け付ける「swift
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