【Rails】foremanで復数プロセス管理 - TASK NOTES
復数のプロセスを管理することのできる Procfile ベースのアプリケーションマネージャである foreman の使い方についてです。 foremanの使用方法 Gemfile にgem 'foreman'を追加して bundle install を実行してください。アプリケーションルートに各プロセスを定義するためのProcfileも作成します。 Procfile にはプロセスの名前とそれを実行するためのコマンドの両方が含まれている必要があります。フォーマットは<process>: <command>です。Rails アプリケーションと Resque のワーカーを起動する場合の例は以下のようになります。 rails: bundle exec rails server worker: TERM_CHILD=1 QUEUES=* bundle exec rake environment re
『暗号技術入門』や『数学ガール』をどう書いたか、手書きメモを公開します（本を書く心がけ）｜結城浩 / Hiroshi Yuki
※ほぼ半分を無料公開しているノートです（結城メルマガVol.032より） 今回の「本を書く心がけ」は「手書きノートのスナップショット」をお送りします。 このコーナーは、結城が書籍を書くときにノートに手書きしていたメモをお見せするというものです。メモが何を意味しているか、書籍にはどう反映されたのかを合わせて解説します。執筆の舞台裏をちょっぴりお見せしているといえるかもしれません。 ●「自然な流れ」を作り出すまずは、『暗号技術入門』という書籍を書いていたときのメモです。執筆のためのメモはたくさん書いているのですが、そのうちのとある一ページです。 ◆『暗号技術入門――秘密の国のアリス』（手書きメモ） 上のメモは、日付によると2002年9月24日に書いたものですね。いまからざっと10年くらい前になります。このメモは、「どんな内容の本にしていこうかな」と考えているときに書いていたものです。 この時点
ML-Askでテキストの感情分析 - Qiita
ちゃお……† 今回は感情分析ライブラリML-Askについて紹介します。 ML-Askができること 感情の推定 2,100語の辞書によるパターンマッチングで{喜, 怒, 哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚}の10種類の感情を推定します。この2,100語は、感情表現辞典に基づいているそうです。 感情の強さ 間投詞、擬態語、がさつな言葉、顔文字、「！」や「？」の数で感情の強さを推定します。 ネガポジ分類 推定された感情から文を{ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル}の３種類に分類します。 文脈の考慮 Contextual Valence Shifters (CVS) という概念に基づいて, 文脈を考慮した感情推定を行います. たとえば, 「好きとは言えない」という文の場合、「好き」が否定されているので、「好き」の逆の感情である「厭」だと推定します。 活性的かどうか 推定された感情を元に
Python Jupyter notebookでpandasを使いCSVを読み込みグラフを描画してpdfなどで保存する方法
ここから特定の行（列）だけを抜き出してグラフにします。それで簡単な説明はあとでするとして、忘れないようにコードを書いておくことにします。 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os df = pd.read_csv("/Users/yourname/Desktop/book.csv", encoding="UTF-8") plt.figure(figsize=(8, 6.5)) plt.rcParams["font.size"] = 22 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15 plt.rcParams["legend.fonts
ワインボトルでスピーカーを作ったら予想外に高音質だったので詳しく作り方を教える - MIKINOTE
飲み終わったワインの瓶を再利用して、スピーカーを作ってみました。 実は、ずっと前からワインボトルを利用したスピーカーを作りたい！と思って、どんな感じで作ろうかと計画していました。やっとのことでそれが実現できた！ってかんじですね。 以前もスピーカーを作ったのですが、今回のワインボトルスピーカーは自作スピーカーの三個目ということになります。設計やアイデアなどまで位置から全部自分でやったのが初めてなのですけどね。 完成したワインボトルスピーカーはスピーカーユニットが上部についている、ちょっと変わった形状のものになりました。 今回のワインボトルスピーカーは、スピーカー製作の初心者が設計したものだし、正直な所、こんな方式でまともな音が出るスピーカーになるのかさっぱりわかりませんでした。でも、「失敗したらそれはそれで！」という気持ちであまり期待しないで実験的にやってみたら、意外と良い音が出るスピーカー
【xkcd】pythonコードにたった一行で漫画のようなグラフを作る！ - プロクラシスト
xkcdとは 世界一で最も人気のあるウェブ漫画の一つです xkcd: Code Quality 3 ランダル・マンローが2005年9月に開設 皮肉や風刺が得意。理系ネタが結構多い。 現在は週3回更新されている キャラやフォントが特徴的 これとか皮肉が効いてていいですね！好きです A : 寝ないの？ B : 寝られないんだ、大事なことがある A : なによ？ B : 誰かがインターネットでボロを出してるんだ xkcd: Duty Calls 実はmatplotlibを使えば、グラフをxkcd風に仕立てられます。しかもたった一行で！今回はその紹介をします xkcdとは matplotlibで、xkcd requirement 使い方 MatplotlibのHPもxkcd風に サンプルを見てみる 3D 円グラフ 最後に matplotlibで、xkcd requirement matplotli
nvidia-dockerとdockerコマンドの違い - walkingmask’s development log
些細な気づきかもしれませんが自分的には結構ショックだったのでメモ． 結論 nvidia-docker だと /usr/local/nvidia/lib と /usr/local/nvidia/lib64 があり docker だとごっそり消えてる． $ sudo docker run --name temp -it nvidia/cuda:cudnn /bin/bash ls /usr/local/nvidia/lib ls: cannot access /usr/local/nvidia/lib: No such file or directory $ sudo nvidia-docker run --name temp -it nvidia/cuda:cudnn /bin/bash root@53d372f5a1e0:/# ls /usr/local/nvidia/lib libEGL
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
Lispのアイデア | POSTD
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
Unicode Collation Algorithm - tmtms のメモ
文字コードは面白いね！ わーい！ たのしー！ 🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾🐾 MySQL で utf8mb4_unicode_ci コレーションを使用した時に「🍣」=「🍺」や「ハ」=「パ」になる問題があります。 この utf8mb4_unicode_ci ってなんぞや？と思ってマニュアルを見てみると、 MySQL は、http://www.unicode.org/reports/tr10/ で説明している Unicode 照合順序アルゴリズム (UCA) に従って xxx_unicode_ci 照合順序を実装します。照合順序は、バージョン 4.0.0 UCA 重みキー (http://www.unicode.org/Public/UCA/4.0.0/
DB反対NoDB反対 楽が出来れば何でも良い - Qiita
最近，時代遅れのDB論理設計の流れが取りざたされている．そのため，私にDBの知識は無いが，DB利用反対を表明しようと思い，今回投稿する． 4ステップで作成する、DB論理設計の手順とチェックポイントまとめ - Qiita まず，いかにDBの知識が無いかをさらそうと思う． 以下の4ステップとして無知であることを説明する． ステップ1：エンティティとは ステップ2：エンティティの何を定義するのか ステップ3：正規化とはうまいのか ステップ4：ER図とは新たなビデオゲームか 無知をさらすためだけの投稿により，まとめは当然無い．ポイントをまとめることもない． しかし，無知だけをさらすのは恥ずかしいため，知っていることをチラッとだけひけらかそうと思う．世の中の役に立つまいが． ステップ1：エンティティとは． エンティティを実体と訳すようだ． 実体を考えながらDBを作成する必要があるのだろうか． 時間の
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カジュアルトーク Vol.20 NLP×CNNの実現性は？ 〜自然言語処理の最先端はココまで来ている！〜 | AI専門ニュースメディア AINOW