ソーシャルメディアのAPIとそのレート制限は、あまり気分のよいものではありません。特にInstagram。あんな制限つきAPIを欲しがる人がいったいどこにいるんでしょうね？ 最近のサイトは、スクレイピングやデータマイニングの試みを阻止するのがうまくなってきました。AngelListはPhantomJSすら検出してしまいます（今のところ、他のサイトでそこまでの例は見ていません）。でも、ブラウザ経由での正確なアクションを自動化できたとしたら、サイト側はそれをブロックできるでしょうか？ 並行性を考えたり、さんざん苦労して用意した結果として得られるものを考えたりすると、Seleniumなんて最悪です。あれは、私たちが「スクレイピング」と聞いて思い浮かべるようなことをするためには作られていません。しかし、賢く作り込まれた今どきのサイトを相手にして、インターネットからデータを掘り当てるための信頼できる

(注：2017/04/19、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) Vim使用について述べた先の投稿（ 1 、 2 ）は好評だったこともあり、そろそろ更新が必要になりました。Vim 8には非常に要望の多かった機能がたくさん追加され、 VimAwesome のような新しいコミュニティサイトができたことでプラグイン探しと評価が容易になりました。最近では私もVimで仕事をする機会がとみに増え、 ピーク効率 に向け自分のワークフローの設定に時間を費やしたりもしています。ですから、この記事は私の現在の状況を写し取ったものです。 大まかには次の内容です。 ファイル特定にはfzfとfzf.vim *ファイル検索にはack.vimと ag Vim + tmuxが勝利への鍵 ALEは新Syntastic。理由はその非同期性 …などなど多数。ぜひ

(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング：　幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

リモートワークのストレス ソフトウェアエンジニアリング業界では、リモートワークは大いに理にかなった働き方です。大抵はPCとインターネット接続さえあれば仕事ができるからです。よって、決まったオフィスに毎日通って働く理由は比較的少ないため、リモートワークはIT職の重要な要素になっています。最も先見的な求人市場とは決して言えないベルギーにおいてさえもです。とはいっても多くの場合、リモートワークが認められるのは週の一部のみ（おそらく週に1日か2日ぐらいが一般的）にすぎません。それにもかかわらず、リモートワークは大部分の企業で導入されるようになってきたのです。 リモートワークには多くの利点があると言われており、この働き方を過激なまでに擁護する声もよく耳にします。その多くには同意するものの、リモートワークを5年以上してきた経験から言えるのは、リモートワークにはストレスが付き物だということです。そう聞く

本記事はWebAssemblyに関するシリーズの第5回目で、今回のテーマはWebAssemblyが高速な理由です。前の記事をお読みでない方は、 初めから目を通される (訳注:原文リンク)ことをお勧めします。 前回の記事 (訳注:原文リンク)では、プログラミングに WebAssembly あるいはJavaScriptを使うかは二者択一の選択ではないことを説明しました。私たちは、WebAssemblyのみのコードベースを書く開発者が膨大な数になるとは思っていません。 ですので、アプリケーションにWebAssemblyとJavaScriptのどちらを使うか選ぶ必要はありません。しかし私たちとしては、開発者がJavaScriptコードの一部をWebAssemblyに置き換えることを期待しています。 例えば、Reactで開発しているチームは、リコンサイラコード（言い換えれば仮想DOM）をWebAss

最も人気が高くパワフルなWeb開発ツール。 Firebugはこれまでに驚異的な成功を収めており、その12年の歴史において、オープンソースのツールとして、Web開発者の間でカルト的な人気を築き上げてきました。登場したのは2005年、Firefoxブラウザでコードの検査、編集、デバッグをできるようにした最初のツールです。また、どのようなWebページにおいても、CSS、HTML、JavaScriptの調査を可能にしています。これは大きな前進でした。 Firebugは多くの人の注目を集め、現在でも100万人以上の熱心なファンがそれを使用しています。 そのような中、来月リリースされるFirefox Quantum (バージョン57) で、Firebugが終焉を迎えるのは残念でなりません。ただし、現在のFirefox Developer ToolsにFirebugの全ての機能が盛り込まれている点につい

今朝のことですが、 Stack Overflowで人気のある質問 が1つの値を越えました。 注釈： 見出し: Vimエディタの終了方法を教えてください 質問者: jclancy 赤丸囲みの中: ビュー：1,000,082回 jclancyさん、あなただけではありません。この質問が投稿されてから5年、あなた以外に100万人以上の開発者がVimで身動きできなくなって、何らかの助けなしには抜け出せませんでした。実際、Vimエディタを終了させるのは難しく、開発者の間では共通のジョークになっています。 注釈： 誰も簡単にVimから抜け出せない ベテランのVimユーザからこういう評判は不当だと言われたことがあります。（私もやっとここ数年でこの問題についてのコツをつかんだのですが、）確かにベテランの言い分は正しいと思います。Vimの終了方法を忘れてしまうのには2つの理由があると思います。開発者は、Git

私は時折、コーディングに対する考え方を変えさせられるような、従来と非常に異なるプログラミング言語に出会います。本記事では、その中でも特に気に入っている発見をいくつかご紹介したいと思います。 これは、先賢による「関数型プログラミングは世界を変える！」的な投稿ではありません。本記事で挙げるのは、もっと「知る人ぞ知る」的なリストです。多くの読者の方にとって、以下の言語やパラダイムは聞いたことのないものが大半だと思いますので、私が経験したように、これらの新しい概念を学ぶ楽しさを感じていただければ幸いです。 注：私は以下の言語の多くに関して最低限の経験しかありません。その発想に引き込まれたのであって、専門的知識は持ち合わせていないため、訂正すべき点や誤りがあればどうぞご指摘ください。また、本記事で取り上げていない新しいパラダイムや概念に出会った方は、ぜひお知らせください。 最新情報：本記事が r/p

(注：2017/04/10、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) はじめに 私はLinuxが大好きです。コンピュータとのやりとりが楽しくなるし学ぶことも多くなります。OSとハードウェアの基盤となる基本原則を学びたい人にとって、Linuxはとてもいい出発点と言えるでしょう。 ご存じのとおりLinuxとは大抵の場合プログラム（コマンド）を通してやりとりします。Linuxと他のUNIX系システムが持っている特徴は、コマンドラインと、パイプのコンセプトです。プログラムの提供する入力と出力を統合すれば、データを操作するのに非常にパワフルなプラットフォームになります。 Linuxのコマンド、プログラム、バイナリ（何と呼んでもいいのですが）の大部分は、/usr/bin、/usr/sbin/、/binそして/usr/local/binに存在しています。これらのディレクトリを見れば、プロ

文：Daniel Sim　分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた

Lispと聞くと、冷蔵庫のような大きいサイズのコンピュータや、大文字のアルファベット文字列や括弧の並びといったような過去の時代のことが頭に浮かびます。そう、非常に多くの括弧。何故、オブジェクト指向プログラミングの作成者たちは、そんなにもLispの アイデア に魅了されるのでしょうか。そしてまた、アイデアとされるプログラミング言語というものは、どうやったら説明できるでしょうか。こうしたことを教えてくれなかったコンピュータ科学の教育を責めるべきでしょうか。 Lispは、John McCarthyが書いた Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Interpretation by Machines, Part I という論文によって、初めて世界に登場しました。その中で、McCarthyはプログラミングに新しい多くのアイデアを導入

(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません

(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します（またはソースコードを丹念に調べます）。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか？ 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ！では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか？」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決

最近、Amazonのエンジニア採用担当者から連絡を受けました。Amazonは、ベルリンオフィスのチームのソフトウェアエンジニアの採用面接をしていたのです。 連絡を受けてから契約書にサインするまでのプロセス全体は、2カ月でした。採用プロセスで経験したことと、私が合格できた理由として思い当たることをお知らせしたいと思います。 この記事で、もし私が何か重要なことに触れ忘れていたら、ぜひコメント欄に書いてください。出来る限りの詳細を回答に書きます。 4月27日：最初の連絡 採用担当者からの連絡は、 LinkedIn 経由でした。ベルリンオフィスのチームのソフトウェアエンジニアを募集しているので、もし興味があれば、最新のレジュメを送って欲しいとのことでした。私は、常にレジュメを最新にしていたので、翌日、Eメールに添付して送りました。 彼女からの返信には、募集しているソフトウェアエンジニアの役割と面接

前編はこちら： Node.jsのマイクロサービスの構築を通してDockerを学ぶ – 前編 ステップ3：マイクロサービスをDocker化する さて、ここからがお楽しみです！ 私たちには、互換性のあるNode.jsバージョンがインストールされている開発マシン上で実行できるマイクロサービスがあります。やりたいことは、 Dockerイメージ を作成できるように、サービスをセットアップすることです。そうすれば、Dockerをサポートしているあらゆる場所にサービスをデプロイすることができます。 これを行うには Dockerfile を作成します。Dockerfileは、イメージを構築する方法をDockerエンジンに指示するレシピです。 users-service ディレクトリに簡単なDockerfileを作成し、それを私たちのニーズに適応させる方法を探ることから始めましょう。 Dockerfileを

(訳注：2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習（RL）に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータは ATARI製ゲームのプレイ方法を自分で学習する ことができ（それも生のゲーム画像のピクセルから！）、 囲碁 の世界チャンピオンにも勝つことができます。シミュレーションの四肢動物は 走って飛び跳ねる ことを学習しますし、ロボットは明示的にプログラミングするのが難しいような 複雑な操作のタスク でも、その実行方法を学習してしまいます。こうした進歩はいずれも、RL研究が基となって実現しています。私自身も、ここ1年ほどでRLに興味を持つようになりました。これまで、 Richard Suttonの著書 で勉強し、 David Silverのコース を通読、 John Schulm

断固としてコンピュータ言語を拒絶する 私の知っている最も一般的な .gitconfig は、ユーザ名の設定だけが記されたものです。そして、その次に一般的なものはこれです。 [alias] ci = commit cia = commit -a cam = commit --amend cama = commit --amend -a cl = clean cldf = clean -df res = reset resa = reset HEAD ... # 82 more 4-character aliases このコンフィグは、要するにあなたの頭の中のスペースをキーストロークに置き換えます。短縮コマンドのエイリアスを覚えれば、タイピング数の節約が可能です。しかし私はこれが好きではありません。私はタイプミスをしますし、睡眠不足なこともたまにあるので、このエイリアスではやりづらくなってしま