0. Abstract 巨大地震（M>8のもの）は多くの場合、月による潮汐応力による地球の変形が、発生のトリガとなっているらしい 過去に発生した地震を、統計的に扱って潮汐との関連を議論した論文もいくつかあった しかし、当然といえば当然なのだが、Tidal Phase Angleについて議論していても、Lunar AgeやLunar Phaseを明確に示したものは見つからなかった Tidal Phase Angleは、Lunar Ageとほぼ同じような振るまいとなるので、当然といえば当然か 一般人が自分でTidal Phase Angleを計算できるとは到底思えない しかし、月と太陽の位置なら自分で見ればわかる なので、Lunar AgeとEarthquakeの発生状況を可視化した 1. Introduction この記事は、過去の地震が統計的にどのような 月の位置と位相の時に発生したのか

以前から噂に聞いていたGoogle Colaboratoryを使ってみました。まだ深くは使ってませんが、非常に便利です。Pythonが手軽にクラウド上で実行できます。Jupyter Notebookのクラウド版だと思ってください。 今までAnaconda/Minicondaなどを使ってローカル環境を作っていましたが、それすら不要になるとは・・・敷居の低さに驚きです 記事「TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件」や「WindowsでMinicondaを使ってTensorFlow環境構築(2018年)」で書いた内容よりも遥かにお手軽です。 Windowsでの環境比較は、記事「Windows PCで機械学習環境を作る方法まとめ」に書きました。 感想 良い点 環境構築しなくていいのが楽！condaやpipコマンドしないですぐに使えるのが最高です。 デ

はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ！」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき

この記事はDeNA IPプラットフォーム事業部 Advent Calendar 2017のエントリです（２回目）。 こんにちは。@kenmazです（２回目）。 DeNAでマンガボックスというiOSアプリを開発しています（２回目）。 マンガボックスは最近４周年を迎えました。めでたいですねー（２回目）。 Turi Create とは ここから本題です。 先日、AppleがTuri Createというライブラリを公開しました。 https://github.com/apple/turicreate 調べてみると2016年にAppleが買収したシアトルのTuriという企業が開発していたソフトウェアがベースになっているようです。 今思い出してみると、WWDC2017のCoreMLセッションにも「turi」出てきているんですよね。 https://developer.apple.com/videos/

非デザイナーエンジニア(Rubyist)の私が、一人でこんなWebアプリを作ってみました。 まだβ版ですが、Pocketやfeedlyの未読コンテンツの中から、 重要度が高いものだけをリマインドしてくれるサービス「Reminderr」です。 Reminderr：http://www.reminderr.me/ 要するに、私自身のPocketとかRSSがカオスになっているので、 その中で重要なものだけ教えてほしかったので、 自分で作っちゃえ！って思って作りました。 そのときに使った便利ツールたちをまとめておいたら便利そうだったので、 今回使ったもの＋αを全てまとめてみました。 紹介するツールたちを駆使すれば、 非デザイナー＆デザインセンス0の私が、 1週間程度でこれくらいのアプリをリリースできるので、 他のエンジニアにも便利なツールがいっぱいあると思います。 Bootstrap系 Boots

データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac

現在午前2時。深夜の変なテンションになったので、寝る前にプログラミング学習について思うところを書きます。 現在プログラミング学習をしている方、これからしようかなと思っている方の役にたてば幸いです。 なお、筆者はトレーニング事業でWeb系のコーディングやプログラミングを教えていた経験があります。 プログラミングに必要な能力は理系じゃなくて文系 すいません、見出し長かったので削りました。正しくは「現代において主要な高級言語のプログラミングに必要な能力は高度なコンピューターサイエンス等の理系能力じゃなくて、現実の事象を正しく言語化できる文系能力」です。 もちろん、気象計算とかめっちゃ専門的な処理やCG周りとかだと数学とかの知識も必要になるんですが、共通して必要なのはこの言語化できる能力です。 これは外国語の学習と非常に似たものがあります。おそらく、皆さん基本的な英語は理解できると思います。レスト

DMM.com #1 Advent Calendar 2017 の7日目を担当させていただきます、@teru855です。 前日の記事は、@sinnershikiさんの JuniperのQFX10kの仮想環境に触れる でした これは DMM.com #1 Advent Calendar 2017 - Qiita の7日目の記事です 6日目の記事は こちらです qiita.com カレンダーのURLはこちら DMM.com #2 Advent Calendar 2017 - Qiita DMM.com #1 Advent Calendar 2017 - Qiita はじめに 今回の記事は何を書こうかとかなり悩みましたが、今までの記事の中で一番反響のあったKaggleのコンペに提出しようと思います。 Kaggleのページ (今回参加したもの) https://www.kaggle.com/c/m

うちの息子（９）はいっつも「おとうさんいつ帰ってくるの？」と聞くそうだ。そんな息子のニーズに応え、おとうさんいまどこメーターを日曜工作で作ってみた（最初は天気予報メーターにしようと思ったけど息子にいらんと却下された）。 スマホのWiFiとGPSの位置情報をIFTTTで拾ってcloudBitでサーボを動かす簡単なしくみ。電子工作の経験は不要で、こーいうのを子どもでも誰でも30分くらいで作れてしまう。cloudBit is AWESOMEである。 以下、このメーターの作り方を簡単にまとめ。 littleBitsって？ まずはlittleBitsを知らない人のために簡単に紹介しておこう。littleBitsは子供が遊びながら電子工作を学べるおもちゃで、ボタンやLED、モーター、光センサーといったいろんな電子部品のモジュールを組み合わせて回路を組める。電子工作っても、難易度はパズドラより低い。モジ

コマンドプロンプトと同じ要領でコマンドが入力できる。 コマンドレット PowerShell では、コマンドのことを コマンドレット と呼ぶ。 コマンドレットは、 <動詞>-<名詞> の命名規則に従って定義されている。 例えば、 Get-Content とか、 Get-Date のような感じ。 エイリアス 「フォルダを移動するときのコマンドレットは、 Set-Location です」 と説明すると、 100 人中 190 人くらいは「ありえへん！」と感じ、 PowerShell を勉強する気が失せると思う。 さすがにフォルダ移動するたびに Set-Location と入力してると自殺したくなるので、 PowerShell にはデフォルトでエイリアスが定義されている。 Set-Location のエイリアスは、 cd と chdir と sl が定義されている。 なので、 cd <移動先のパス

はじめに 全国１億２０００万人のエヴァンゲリオンはわかるけど,JavaScriptはちょっと、、、な皆さんこんにちは。 JavaScriptのプログラミングは、エヴァンゲリオンよりは簡単なのですが、なぜかプログラマにしか浸透しません。 エヴァンゲリオンの諸概念を理解している方であれば、すでにJavaScriptプログラミングは理解していると言っても過言ではありません。 そのあたりをそういうことにして、本編にとりあえず行きましょう。 あわせて読みたい 半年で40kg痩せた！ダイエットでわかるリーンなプロジェクトマネジメント手法 1.地球とミックスイン まずは、エヴァンゲリオンの世界における地球をJavaScriptで表現してみたいと思います。 ここで登場するのはもちろんエヴァンゲリオン世界のトリックスター、ナディアと我らをつなぐものこと「第一始祖民族」ですよね。 彼らは隕石に「白き月」と「黒

はじめに 最近は年を取ってきたのか、様々な人にマネジメントの考え方やソフトウェアアーキテクチャの設計についてのメンターリングをすることが多いのですが、その時に必要なのはやはり説得力です。僕は基本的には欲望に弱い人間なので、すぐに欲望のままに行動します。それは主に知識欲と食欲です。そのため、２０歳からどんどんと太っていき、才能がないと突破できないとされる１００kgの壁も悠々と突破するような人間ができあがりました。 すると不思議なもので、声が聞こえてくるのです。 「こいつ、マネジメントとかいってるけど、セルフマネジメントできておらんやんけ」 これは全くの幻聴なのですが、そういった幻聴を聴くくらいには心に内臓脂肪が溜まってきていました。 そんなタイミングと「胃痛を空腹と勘違いし回鍋肉を食べた結果、胃痛が加速する」という経験を経て、ちょっくらダイエットでもして見るかと考えるようになりました。 さて

ということで11月で835点を取ることができました。 2017/09でいったんスコアが下がったのは結構へこみました。(まあTOEICの点数は運もあるのでプラスマイナス50点くらいの揺れはでると思います。) 学習戦略 英語上達完全マップ 実は英語上達完全マップどおりには勉強しませんでした。英語上達完全マップではボキャビルの勉強は後のほうでいいと書かれていましたが、TOEICのスコアを順調にあげるためにはボキャビルは最初の方にやったほうがいい気がして、4ヶ月後くらいにはTOEICの教材を中心に勉強しました(英語上達完全マップ的にはTOEIC用の勉強するのは邪道なのですが、まあ私はTOEICさんに身を委ねることに決めたので…)。 ただ、英語上達完全マップで掲げられている、瞬間英作文、音読、精読、文法、多読、ボキャビル、リスニングといった体系別トレーニング方法はとても理にかなっていると思いますし、

こんにちは、Misocaのとよし（@toyoshi)です。 この記事は、Misoca Advent Calendar 2017 の9日目の記事です。 年末ですね。今年1番驚いた話は、グルテンフリーをやってみようと思ってお米＋専用の粉でパンが作れるホームベーカリーを買ったところ、専用の粉というのがグルテンパウダー（例えばこういうの）だったことです。ホームベーカリーを買って箱を開けたときに本当に恥ずかしい気持ちになりました。 さて、私の苦手なものに、手順が曖昧であったり、何かを思い出すストレスというものがあります。なので、繰り返し発生する作業は「自動化できないか？」「そもそもやらなくていいのではないか？」ということを考えてるようにしています。そして、自動化できるものは自動化し、それが難しくてもマニュアル化することで次回以降に自分が記憶喪失になっていても作業ができるようにしています。 今回はそん

Google Homeで受付システムを作ってみました。 東京の本社にはiPadを使った受付システムがあるのですが、大阪支店は諸事情により導入が遅れています。。。 今回は、スプレッドシートに来訪者情報を記録し、その情報を検知するとSlackに通知が行くようにしました。 現状 大阪支店は紙とペンと呼び鈴の超アナログ仕様ですｗ これに会社名と名前を記入して呼び鈴を鳴らすと奥から社員がやってきて対応しています。 完成動画 Google Homeで受付システムを作ってみた。 #GoogleHome #Slack #Googleアシスタント pic.twitter.com/O0bFoIuBCx — がおまる@HoloLens研究者 (@gaomar) 2017年12月6日 構成図 構成はIFTTTでスプレッドシートに来訪者を記録し、値が変更されたことをトリガーにして Slackに通知を投げています。

はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ

英語を勉強したい。でも技術も勉強しなきゃ。。 エンジニアにとって、英語ができるということは1つのアドバンテージ。海外のカンファレンスをそのまま聞いたり、Stack Overflowで質問したりと、できることの選択肢がたくさん広がります。 しかし、英語学習にはそれなりの時間がかかるもの。仕事で使う新しい技術や言語も勉強しなきゃいけないし、英語ばかりに時間をかけてられない。。。 ならばいっそ、技術も英語も一緒に勉強すればいいじゃないか！ということで、技術を学ぶことができる英語のサービスなどをまとめてみました。自分にあったものを取り入れて、英語も上達してしまいましょう！ ※ この記事は、以下のQiita記事に触発されて作りました。具体的な英語の勉強方法はこちらの方が参考になるので、こちらも是非チェックしてみましょう！ 辛くない、英語で会話できるようになるまでのお金のかからない楽しい英語勉強法、エ

先日、第３の波ーAI、機械学習、データサイエンスの民主化という記事の中でも話したように、今では世界中のどこでもデータサイエンスの世界ではRもしくはPythonといったオープンソースのプログラミング言語やツールが広く使われるようになりました。 実際私たちも特にシリコンバレーの様々なタイプのお客様と接することが多々ありますが、最近ではいよいよSASもしくはSPSSといった古くからあるエンタープライズ向けのデータ分析・統計ツールを会社で使用するためにかかる莫大なコストを見直すという圧力が日々大きくなっているようで、新規のプロジェクト、もしくは新規に雇用された人たちがそういった経費の承認を得るのは基本的にありえないか、あってもかなり大変らしいです。で、結局、どうせSASもしくはSPSSを使ってやろうとしてることは何でもRもしくはPythonを使ってできてしまうし、さらにもっと多くの最先端のアルゴリ

今まで、自宅・職場では外部ディスプレイを使って作業をしてましたが最近はRoostを使い始めて、家でも外でもRoostと外部キーボード、マウスで仕事するようになりました。これで肩の痛みが激減したので下を向いて作業する時間が多いと首の筋肉に引っ張られて肩が凝るみたいですね。 ここできになるのはディスプレイ1枚だと画面切り替え大変じゃないのってところなのですが、以前 @reoring さんに教えてもらって自分にすごいフィットしたので共有しておきます。あまりmacのデスクトップについての記事がないような。 [追記2020/11/16] macOS 11.0 Big Sur(Intel) で動作確認できました。Total Spaces2をBig Surより前から使っている場合は最新版(v2.9.6~)を再インストールする必要があります。 TL;DR デスクトップを10画面作成する ショートカットキー