データ構造の処理のパターンとStream - きしだのHatena
データ構造の処理のパターンとして「プロになるJava」の「10章データ構造の処理」「値の集合の処理のパターン」では新しいListを作るものと個数を数えるもののふたつを紹介していますが、追加でもうふたつ。 データ構造の処理の例 条件に合う要素全てが別の条件にあうか判定 5文字以上の文字列がすべてyを含むか判定するコードは次のようになります。 package projava; import java.util.List; public class StreamSample3 { public static void main(String[] args) { var data = List.of("yamamoto", "kis", "sugiyama"); var result = true; for (var s : data) { if (s.length() >= 5) { resul
Ajax通信とSOPについて - Qiita
今回は、Ajaxとそれに伴って学んだ同一オリジンポリシー（SOP)についてアウトプットしていきます。 Ajaxとは JavaScriptからHTTP通信ができるオブジェクト XMLHttpRequest を利用し、サーバ通信を行う技術のこと。 非同期でサーバとデータの通信を行うのでユーザビリティが向上するらしいです。 また、ページの遷移や再読み込みをしないで、DOMを書き換えて表示を変化させるため、処理スピードも早くなります。 Ajax通信の準備 htmlファイル 実装させたい機能に応じて作っておきます。 JSONファイル データフォーマットの一つ。Ajaxを用いたデータの送受信に使われており、今回もこちらを使用していきます。 昔はXMLHttpRequestオブジェクトの名前にもあるXMLが主流だったらしいけれど、最近はJSONに代わってきたとのこと。 この中に、オブジェクトなどの引っ張
祖母が就寝するとDBインサートができなくなる - Qiita
世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
オブジェクト指向の複雑性を軽減する、データ指向プログラミング入門
思った以上に反響をいただき嬉しく思っています。SNSやコメントで言及していただいている構造化プログラミングとの比較や現代的なOOP開発への適応記事を執筆予定です。記事が完成しましたら自分のSNSで共有いたしますので、もし良ければフォローしてお待ちいただけますと幸いです。（記事を書くのは思考が整理されて良いものですね。） TL;DR データ指向プログラミング(DOP) とは、データとコードを分割してアプリケーションを設計・実装するプログラミングパラダイムのこと。 DOPの実装は、以下の原則に従う。 コードとデータを分離する 汎用的なデータ構造でデータを表現する データをイミュータブルなものとして扱う データスキーマとデータ表現を分離する 個人的にDOPは、バックエンドを宣言的プログラミングっぽく書くための現実的な解だと捉えています。実装の詳細は翔泳社より出版されている「データ指向プログラミン
Google Apps Scriptでデータを組織に流通させる：②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿する - Qiita
Google Apps Scriptでデータを組織に流通させる：②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿するGoogleAppsScriptSlackLookerStudio はじめに せっかくダッシュボードを作ったものの見に行くのが面倒で、だんだん使わなくなるというのは意外とよくあることです。これを防ぐための一つの施策として、ダッシュボード化している情報の一部をコミュニケーションツールに流し込むというのがあります。データの方にいくのが面倒なのであれば、データに来てもらえばよいのです。 今回は、そのための方法として、 ①BigQueryにクエリを叩いてSlackに投稿する（前回の記事） ②Looker StudioのダッシュボードキャプチャをSlackに投稿する（今回の記事） の2種類を2回に分けて説明します。 これができると、 シンプルなKPIの把握や、リ
JSでPNGファイルを「直接」生成する - Qiita
jsでpngを作りたいときcanvasなどのAPIを使う方法が一般的 しかし配列にあるデータからpngを作りたい場合 canvasを用意→ループでfillRect→toBlob の手順を踏む必要があり簡単な画像の場合はコストが高くつく 今回はpngの構造を把握してバイナリを直接書くことでpngファイルを生成してみる 動機 Workerスレッドで計算したデータを最終的にimgタグで画面に表示したい OffscreenCanvasは使いたくないのでImageDataでメインスレッドに転送してcanvasに描いてimgに起こしていた これではWorkerスレッドの意味がないのでWorkerスレッドでurlまで完結する画像生成が欲しかった WorkerスレッドでOffscreenCanvasを使わずにPNGを描けたらいいよねということ PNGを知る PNGとは 可逆圧縮を用いた画像フォーマット 可
【Windows Powershellで】G空間情報センターの法務省登記所備付地図データのダウンロードURLを調べる（G空間情報センターのAPI利用） - Qiita
【Windows Powershellで】G空間情報センターの法務省登記所備付地図データのダウンロードURLを調べる（G空間情報センターのAPI利用）G空間情報センター地図XML法務省地図 （2023-09-06： API Keyを使ってのダウンロードの記載などを少し追記しました。） はじめに ポイント この記事は、WindowsのPowerShellだけで、G空間情報センターから2023年の地図XMLファイル全部（約2000ファイル）をダウンロードする方法のメモです。Linux環境は不要です。 ↓こんな感じで ↓どんどんファイルをダウンロード 作業の動機 昨年度から、地番の地図データ、正確には法務省の登記所備付地図データがG空間情報センターから公開されました。形式は地図XMLの形でダウンロード出来ます。毎年更新した地図データが公開されるという話を聞いていましたが、今年も令和5年8月31日
【JavaScript】DataTablesが超便利すぎる - Qiita
DataTablesとは DataTablesは、HTMLテーブルを対話的なデータグリッドに変換するためのJavaScriptライブラリ。 簡単に言い換えると、HTMLテーブルをソートや検索などがおこなえる高機能な表にできるということ。 拡張性 や 柔軟性 が高く、また大規模なデータを持つテーブルを操作するのにとても便利である。 導入 下記のリンクから自分の環境に合ったやり方でダウンロードしよう。また、基本的に jQuery は必須である。 最もシンプルな例 とりあえず簡単な実装例を挙げてみる。 ここでは理解できなくてもOK！ See the Pen DataTables by Tomoki Ota (@odlqzyes-the-sans) on CodePen. 使い方 これからDataTablesの使い方を説明していく。 最初は以下のcssとjsファイルだけでOK! (CDN以外の書き
無料GPT-4アプリの公開とクリーンデータセットの作成について｜kun1emon
どうもこんにちは。最近、大規模言語モデル（LLM）の個人開発に取り組んでいる@kun1em0nと申します。この度、最近話題のChatGPTの最新モデルGPT-4を無料で使用できるアプリを作成したので公開いたします。今回アプリを無料で公開する意図についてこの記事で説明したいと思います。 Japanese-Alpaca-LoRAの作成前回の記事ではスタンフォード大学が作成したStanford Alpacaの日本語対応モデル Japanese-Alpaca-LoRAを作成し公開した話を紹介しました。 このモデルの作成に使ったデータの大元（Alpacaデータ）はText-davinci-003というOpenAIサービスで出力した結果になりますが、OpenAIの利用規約ではコンテンツ生成者はOpenAIサービスで出力した結果を競合モデルの開発用途に使用してはならないと記載されています。ただ、コンテン
ChatGPT は地理座標を知っているか - Qiita
なお、「米子空港」（鳥取県境港市）を同県米子市としたり、「蔵王温泉スキー場」（山形県山形市）を宮城県蔵王町とした例などは、場所参照表現中の地名文字列に影響を受けて誤ったのかもしれません。 まとめと展望 全国 100 件の場所について、ChatGPT による緯度・経度の one-shot ジオコーディング（さらに都道府県・市町村情報の生成）を行ったところ、場所ごとの誤差は様々だったものの、「ChatGPT はある程度地理座標を知っている」（が大きく外すことも珍しくない）ような結果となりました。 結果を書くだけでは収まりが悪いので、展望のようなことも述べてみます。 ジオコーディングは、緯度・経度を直接出力する方法の他に、地理データベースを参照・検索し、データベース中のエントリの ID や名称文字列を出力する方法でも実現でき、特に後者6では、入力テキストとエントリ間の文字列マッチや埋め込みベクト
オールドプログラマーだったらDB以外の保存方法を考えてみろよ！ - Qiita
スマホだからDBに保存出来ない困ったとボヤいたら 「オールドプログラマーだったらDB以外の保存方法を考えてみろよ！」 的な返事をいただき、凹んだので書きます ※もっと優しく言われてますけど、DBしか使わないと言う発想が思考停止していた 前提条件 ・sqlite3は使えますが諸事所により使えないという前提 ・保存件数は１件（項目は多数あります） この実験はスマホではないですが、手始めにバイナリー形式でファイル保存ができるか考えてみました みんな大好きJSON Mix.install([{:json, "~> 1.4"}]) # セーブ {_, x} = JSON.encode([hoge: 123, hoge2: "hogehoge"]) File.write("hoge.txt", x) # ロード {_ ,y} = File.read("hoge.txt") {_, j} = JSON.
SQL で Matrix Factorization を実装しました - TVer Tech Blog
こんにちは データを眺めている森藤です TVer ではたくさんのデータがあって、どこをほっくり返してもなんか有用な知見が出てくるので毎日楽しいです。 現状 さて、現状はまだまだこれからなのですが、レコメンドのアルゴリズムや実装について考えるのも仕事の一つです。 レコメンドといえば、いろいろな手法やベースとなる考え方、タイミングなど様々なものがありますが、そのうちの一つとして、協調フィルタリングというものがあります。 これは端的に言うと、「これを見ている人はこれも見ています」的なやつです。 ただ、協調フィルタリングは実世界において適用が難しく、TVer でも多分にもれずそのまま適用するには課題があります。 大きな課題が「ユーザは限られたコンテンツ(エピソード)しか閲覧しないため、これを見た人はこれも見ています」と適用することが難しい、というものです user_id series_id 1 3
データ取得で try...catch しない理由
try { const data = await fetchSomething(); // 正常系レスポンスの処理 } catch (err) { if (isAxiosError(err)) { // 異常系レスポンスの処理 } } 動機はつぎの 3 つです。 データ取得も宣言的に書きたいから データ取得に関係ない例外も catch してしまうから HttpError の集計に不便だから データ取得も宣言的に書きたいから 要約すると、データ取得時は常にこのように書きたい、という話です。useSWR・useQuery や apollo/client でお馴染みのインターフェイスです。 const { data, err, status } = await fetchSomething(); if (data) // 正常系レスポンスの処理 if (err) // 異常系レスポンスの処理
型変換やオブジェクト変換の関数/メソッドに対する習慣や知見
Noriyuki OHKAWA @notogawa データ型Aとその操作を定義しているモジュールX.Y.Aてよく作ると思うけど，型Bと型Aの間の変換操作をＸ.Y.A内から露出させるときにfromA/toAはやめてくれー．toB/fromBにして欲しい．import X.Y.A as AでA.toB/A.fromBだから． 2016-11-18 09:52:37 Noriyuki OHKAWA @notogawa データ型Aとその操作を定義しているモジュールX.Y.Aてよく作ると思うけど，型Bと型Aの間の変換操作をＸ.Y.A内から露出させるときにfromA/toAはやめてくれー．toB/fromBにして欲しい．import X.Y.A as AでA.toB/A.fromBだから． 2016-11-18 09:52:37
『データ分析のためのSQL勉強会〜初級編〜』資料公開｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ
世界のプログラミング言語(39) グラフデータベースをCypherでデータを視覚化してデータを再発見しよう
今回紹介する言語は、グラフデータベースのNeo4jで使う問い合わせ言語のCypherです。Cypherは一般的なデータベースを操作するSQLと同等の機能をグラフデータベースで扱えるように設計されたものです。グラフデータベースは見た目も面白く、データ管理だけでなく視覚化の点でも役立ちます。 Cypherで3と5の公倍数を表示したところ Cypherとは 以前、本連載では一般的なデータベース(RDBMS)で使えるSQLについて紹介しました。SQLはデータベースの問い合わせ言語であり、簡単なコマンドによりデータの挿入、変更、削除、検索を行います。 同じように、Cypherを使うことでグラフデータベースを操作できます。CypherはもともとNeo4jのために設計されましたが、2015年にオープンソースのプロジェクトとしても公開されています。 グラフデータベースNeo4jとは なお、Neo4jという
【2021年】話題になった無料お勉強コンテンツ - まなめはうす
社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが
APIキーもログインも不要！完全無料で使える天気予報API「Open-Meteo」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、誰でも無料で使える天気予報APIを提供してくれるWebサービスをご紹介します！ 面倒なユーザー登録やAPIキーの設定などが不要で、欲しい天気情報のパラメータを含めたURLを好きなように構成するだけで簡単にJavaScriptから制御できるのが特徴です。 日本はもちろん、世界中の詳細な天気情報を取得できるのでご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Open-Meteo 】 ■「Open-Meteo」の使い方 それでは、「Open-Meteo」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 「Open-Meteo」が提供する天気予報APIを利用するにあたり、何か特別な登録や申請は必要ありません。もっと言えば、ユーザー登録も不要でAPIキーもありません。 非営利プロジェクトであれば誰でも自由に使うことが可能で、以下のエンドポイント
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた - Qiita
※アンダースコアのpip install seaborn_analyzerでもインストール可能です。 インポート時はアンダースコアのimport seaborn_analyzerやfrom seaborn_analyzer となるのでご注意ください コード モジュールcustom_pair_plot.py内のクラスCustomPairPlotに、必要な処理をまとめました。 GitHubにもアップロードしています モジュール本体 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats class CustomPairPlot(): #初期化 def __init__(self): self.df = None sel
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JSONデータをキレイに可視化してくれるオンラインツール「JSON Crack」は手軽でお勧め／画像化してクリップボード・ローカルファイルへエクスポートすることも【やじうまの杜】
