Lispの車窓から見た人工知能 - dely engineering blog
はじめに こんにちは。 機械学習エンジニアの辻です。 本記事はdely Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 dely Advent Calendar 2018 - Adventar dely Advent Calendar 2018 - Qiita 昨日は弊社のサーバサイド・エンジニアの山野井が「【Vue.js】算出プロパティの仕組みについて調べてみた」という記事を書きました！ とてもわかり易く解説しているので興味のある方は是非読んでみてください。 tech.dely.jp さて本日は「Lispの車窓から見た人工知能」と題しまして、プログラミング言語Lispから見た人工知能の風景を眺めていきたいと思っています。ぼくはEmacs使いのLisperですが、Lispを書くのは自分用のスクリプトや、Emacs Lispの設定変更といったものだけで、ふだんの機械学習に関す
GoogleAppsScriptで毎日レポートをSlackへ通知する - notebook
はじめに この記事はGoogle Apps Script Advent Calendar 2018 の22日目の記事です GoogleAppsScriptのドキュメントを眺めていたらChartServiceというものを見つけて使ってみたくなったので使ってみます Charts Service | Apps Script | Google Developers https://developers.google.com/apps-script/reference/charts/developers.google.com やってることはありがちなやつだし代替手段もいくらでもありそうですが、気軽に実践できるということで！ やりたいこと たとえばブログのPVなど、GoogleAnalytics見に行けば良いといえば良いのですが、毎日Slackで簡易レポート的なものが送られてきたら楽ですよね？
pandasで1000万件のデータの前処理を高速にするTips集 - Qiita
はじめに 当社にアルバイトに来ていた人（来春に新卒入社の予定）に「pandasを高速化するための情報は無いですか？」と尋ねられました。 このパッケージの使い方は多数の書籍やWebで体系立った記事で書かれています。 しかし、高速化に関しては体系的な情報源が思いつかなかったので、「実際に書いてみて、1つ1つチューニングするしかないです」としか答えられませんでした。 そこで、この方を始め、来春（2019年4月）にデータアナリストまたはデータサイエンティストになる新卒へ向けて、pandasの高速化に関する私の経験をTips集にしてお伝えしたいと思います。 この記事は今後も内容を充実させるために、Tipsを追加していきます。 この記事を読んだ後にできるようになること pandasでレコード数1000万件のデータでも1分以内で完了する前処理が書けるようになります。 その結果、1日中実行し続けなければな
C++標準化委員会、ついに文字とは何かを理解する: char8_t - Qiita
C++ Advent Calendar 2018 この記事はC++ Advent Calendar 2018 15日目の記事です。 14日目: VTKライブラリ 16日目: C++のエラー処理との付き合い方 当初見積もりよりも大幅に長い記事となり、投稿したのは12/22で1週間遅刻です。すみません。 お知らせ cpprefjpにchar8_t型追加について解説を書きました。ぎゅぎゅっとコンパクトに、また査読を受けて中立的な表現で書いていますので、よければどうぞ。 UTF-8エンコーディングされた文字の型としてchar8_tを追加 - cpprefjp C++日本語リファレンス 追記 全ての開発者が知っておくべきUnicodeについての最低限の知識 - GIGAZINE Unicodeについて簡潔にまとまってるいい記事を見つけました。 Caution この文章には以下の要素が含まれます。苦手
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