開発者が考える提案書テンプレート markdown版 - Qiita
概要 定型的な システム開発 では以下のような設計書が使われる。 システム要件定義 システム方式定義 ソフトウェア要件定義 ソフトウェア方式設計 ソフトウェア詳細設計 しかしそれ以前に 開発者目線、開発者発信で顧客に提案する概要資料を作りたい ケースがある。あるいは就職活動時の自身のポートフォリオを採用担当に説明することも同様かもしれません。 オードリー・タンがコード書く前にまずreadme.txtを書く話、Yahoo!がプロダクト開発の最初にプレスリリースから作る話、自分が前職で商品企画する際にまず広告から考えていた話、どれも明確なゴールイメージをまず確定させて必要要件を定義していくという意味で全部共通の考え方 — 菅俊一 / Syunichi SUGE (@ssuge) February 2, 2021 なんて話も。 技術とマーケティングのちょうど中間、開発者と顧客との意思疎通の橋渡し
TensorFlowをAWS Lambdaで使って競艇予想APIを爆誕させました！！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は以前作成した競艇予想のモデルをAWS Lambda上で使用し、 競艇予想APIを作成したときのお話です。 やっていることは単純ですが、これを実現するために私の夏休みをすべて費やしました(泣) ですので、私のようにAWS Lambdaで自身が作成した機械学習モデルを使用したいと 考えている方の助けとなれるように記事を書きました。 アジェンダ 1.使用したライブラリ、実行環境について 2.処理内容について 3.アーキテクチャ図について 4.競艇予想APIを作る上で困った点について 5.Serverlessについて 6.S
もう puts/p をデバッグに使わない！ デバッグライブラリ IceCream の Ruby 版 - Qiita
先日、Python 向けのデバッグライブラリ IceCream が話題になっていました。 Python 以外にもいくつかの言語版があるようですが、残念ながら Ruby 版が無い。というわけで作ってしまいました。 Ricecream (icecream-ruby) はじめに まず、このライブラリはいわゆる「print デバッグ」1の代替となるものです。 そもそも本格的にデバッグを行う場合、print デバッグではなく Byebug 等のデバッガを用いるべきです。 参考：printデバッグにさようなら！Ruby初心者のためのByebugチュートリアル とはいえ print デバッグが非常に手軽なものであることは間違いなく、ちょっとしたデバッグにはいちいちデバッガを使うより print デバッグで済ませてしまうという方も多いでしょう。 しかし print デバッグは手軽な分そのままでは困ることも
計算機統計学・ベイズ統計学周辺でのお勧めの教科書10冊 - Qiita
#はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は僕が専門にしている計算機統計学・ベイズ統計学周辺で僕が勝手にお勧めだと思う教科書を10冊簡単なコメント付きで紹介したいと思います．初学者向けといより，修士・博士課程位のレベルのが多いので，ややプロ向けです． #お勧めのプログラミング言語 僕は普段Julia言語を用いています．特徴は非常に高速なのと，可読性の高さでしょうか．個人的にはPythonやRより優れていると感じていて，僕の周りの専門家でも使っている人が多いです． #計算機統計学 Robert and Casella "Monte Carlo Statistical Methods" この分野のバイブルと言えばバイブルみたいな感じですが，そう呼ぶにはちょっと頼りない感じもします．けどモンテカルロ法に興味がある人はマストバイです．色々な種類のモンテカルロ法が網羅的に紹介されています．
卒業研究をはじめる前に読んでおきたかったリンク集 - Qiita
卒業研究に取り組んできた1年間で見聞きして良かったリンクを集めてみました． 初級者向け 研究をはじめる前に知っておいて欲しい7つのこと / Welcome to Lab - Speaker Deck 研究をはじめる前に読んでおくべき基本的なことが書かれています． 特に規則正しい生活は大切だと思います． はじめての論文執筆 お茶の水女子大の伊藤先生が書かれた資料です． 具体的かつ体系的に論文執筆でおさえるべき観点が整理されています． 卒論の書き方 / Happy Writing - Speaker Deck 卒論を書くときの心構えとツールの話が書かれています． GitHubは難しめなのでOverleafやCloud LaTeXを使うのもアリだと思います． 学生でできる情報系の研究のテーマは何か？ また見つけるコツは？Vol.60 No.10（2019年10月号）- 情報処理学会 研究テーマ探
2020年のおもしろかったDL/ML論文10選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2020年も，機械学習コミュニティでは多くの新しい成果が見られました．2019年に引き続き，1年を振り返ってもっとも面白かった論文を10本紹介したいと思います． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文10選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2020年に公開された論文」と「2020年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．
signal送信元を知る - Qiita
$ lsb_release -d Description: Ubuntu 18.04.4 LTS $ uname -r 5.3.0-61-generic $ trace-cmd --version | grep version trace-cmd version 2.6.1 $ stap --version | head -1 Systemtap translator/driver (version 4.3/0.170, commit release-4.3-0-gc9c23c987d81) 方法１. sigaction(2)で知る signalを受け取るプロセスで送信元の情報を取得するアプローチです。 signalを受け取るプロセスを変更することができて、 かつプロセスでハンドリングできるsignalが調査対象の場合に使える方法です。 SIGKILLのようにプロセスでハンドリングできない
機械学習を用いた因果推論(因果推論手法の整理) - Qiita
近年盛んにおこなわれている機械学習の手法を用いた因果推論についていつ利用するかの大まかな理解とメモ(備忘録) 基本的には現在の因果推論手法のフローチャート的まとめ はじめに 因果推論とは、結果に対する原因を答えることを目的とした一連の統計的手法である。一般に回帰分析などの統計的アプローチでは、Xの変化がYの変化とどのように関連しているかを定量化することに重きをおいている。一方で統計的因果推論は、Xの変化がYの変化を引き起こすかどうかを判断し、この因果関係を定量化することに重きをおいている。近年盛んである機械学習と因果推論の融合分野は、このうち特定の条件下における因果効果の推定に用いられる。今回は既存の因果推論の手法と機械学習を用いた手法の使い分けを大まかに整理した。 当然だが有するデータに対して「何を、なぜ知りたいか？」を明確にしてから分析していく。 でないと、取るべき戦術が見えてこない。
フロントエンド開発者のための便利なオンラインツール11選 - Qiita
私が愛用するオンライン開発ツール インターネット上には、フロントエンド開発者の生活を楽にしてくれる素晴らしいツールが沢山あります。この記事では、私が開発の仕事で頻繁に使っている11のツールについて簡単に説明します。 1. CanIUse Web APIが特定のブラウザで互換性があるのか、モバイルブラウザで使用できるのか、分からないことはありませんか？このオンラインツールを使えば、ブラウザの互換性についてWeb APIを簡単にテストできます。 Can I use―HTML5、CSS3などの対応表。 「Can I use」は、デスクトップとモバイルにおけるフロントエンドWebテクノロジーを支援する、最新のブラウザ対応表を提供します。 caniuse.com Web Share APIのnavigator.share(...)に対応しているブラウザとバージョンを知りたいとします。 結果を見てくだ
コンテナ運用におけるログ基盤設計のベストプラクティス - Qiita
課題 数年前と比較すると、GKEやECSを始めとするコンテナ実行環境でのアプリケーション運用を行うサービスはかなり増えてきた印象があります。 コンテナを運用する上では、アプリケーションのイベントを追跡する上でログをどう扱うかが課題になります。今までのように古いログを定期的にローテートして別のストレージに転送するといった手法はクラウドネイティブなアーキテクチャには最適とは言えません。 アプリケーション開発の方法論として、Twelve Factor App ではログをイベントストリームとして扱うためのガイドラインが示されていますが、近年のWebアプリケーションではシステムを疎結合に連携するマイクロサービスという考え方が主流になりつつあります。 アプリケーションログはサービスごとにフォーマットを整形した上で、ログ収集サービスに配送。必要に応じてリアルタイム分析や異常データの通知、そしてデータの可
Python コードの高速化のアプローチ - Qiita
はじめに こんにちは。こんばんはかもしれません。爲岡 (ためおか) と申します。 2020年4月から株式会社グロービスにて機械学習エンジニアとして働いています。 グロービスでは機械学習技術を利用したプロジェクトや、データ基盤の運用改善プロジェクトを担当しています。 機械学習技術を利用したシステムには様々なものがあると思いますが、 現状のグロービスにおいては、ユーザのリクエストに対して機械学習を行い、 すぐに結果を返す必要があるようなシステムは扱っておらず、 ある程度の時間をかけて学習、推定した結果を非同期にアプリケーションに連携するシステムのみを扱っています。 ゆえに、今のところは機械学習技術を利用したロジックを書くときに、速さを意識することはあまりありません。 一方で、空いている時間に競技プログラミングをやっていることもあり、 高速なコードについて考えたり、書いたりすることは個人的には好
誰得なのか不明ですが2000円でCUDAを試してみました - Qiita
こんにちは @ixiv です。 「機械学習を勉強したい」と意欲を燃やす方々の中には「できたらGPGPUも！」と考えてる方も多いような気がします。とはいえ、自分のようなぺーぺーの初心者の方は、1本数万円するGPUで勉強をはじめよう、という事も難しく「なんとなくCUDAというものに触れてみたいなぁ」といったモチベーションに留まっているかと思います。 そこで、今回はまさかの 2020年の年末に2011年3月15日（僕の誕生日）発売のグラフィックボード『GeForce GTC550Ti』をメルカリで2000円で入手し、お手軽CUDA環境を立ち上げ、YOLO＋CUDA＋OpenCVでリアルタイム物体検出（Object Detection）をするまでの流れをまとめます。恐らく本手順を使うのは世界に自分ひとりな気もしますが… はじめに では早速。まずPC環境と、今回の記事を作成するために参照したWEBサ
技術選定/アーキテクチャ設計で後悔しないためのガイドライン - Qiita
はじめに 本稿は、ソフトウェア開発を進める際に直面する様々な技術的な意思決定やライブラリ・フレームワーク・XaaS等を選択し正しく活用していくのかについての考え方をサポートすることを目的としています。「すべてにおいてこのようなワークフローを通じて検討すべきである」という主張ではありません。読者の抱える問題領域に応じて、必要な箇所を取捨選択するための１種の考え方を提供するものです。 そもそもアーキテクチャ・技術選定に時間をかけるべきか まず第一に伝えておきたいことは、技術選定やアーキテクチャ設計に常に慎重であるべきではないということです。ソフトウェアの規模やライフサイクルに応じて、そもそも時間をさく必要がないということも多くあります。書き捨てのシェルスクリプトにも読みやすいコードを求めて書くことは非常に重要ですが、だからといって組織だって議論・検討するようなものでもないのです。一方で、５年も
自作コンパイラ基盤の話 - Qiita
これは、言語実装 Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 最近は、コンパイラやインタプリタなどの言語処理系や、それに類するものを作る人が増えてきています。(私の周りだけかもしれませんが。) しかし、もう一歩進んで、コンパイラ基盤を作ってみたという話はあまり聞きません。 コンパイラ基盤は、それの対象とするアーキテクチャについてや、それ自体の使い勝手を考えるのが非常に面白いものです。また、コンパイラ基盤を作る中で、コンパイラや計算機自体についてより深く学ぶことが出来ます。 この記事では、私が開発中のコンパイラ基盤を例として、コンパイラ基盤について語っていきます。 そもそもコンパイラ基盤とは コンパイラ基盤と言えば、近年色々な所で目にするのがLLVMです。 LLVMを使うことで、コンパイラの複雑で面倒な部分を避けつつ、コンパイラを構成することができるようになりました。 下
技術選定/アーキテクチャ設計で後悔しないためのガイドライン - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本稿は、ソフトウェア開発を進める際に直面する様々な技術的な意思決定やライブラリ・フレームワーク・XaaS等を選択し正しく活用していくのかについての考え方をサポートすることを目的としています。「すべてにおいてこのようなワークフローを通じて検討すべきである」という主張ではありません。読者の抱える問題領域に応じて、必要な箇所を取捨選択するための１種の考え方を提供するものです。 そもそもアーキテクチャ・技術選定に時間をかけるべきか まず第一に伝えておきたいことは、技術選定やアーキテクチャ設計に常に慎重であるべきではないということです。
GCPのデータ処理・ETL系サービスの使い分け - Qiita
本記事は Classi Advent Calendar 2020 15日目の記事です。 こんにちは。データAI部でデータエンジニアをしている@tomoyanamekawaです。 GCPにはデータ処理関連のサービスが複数あり、「Aにあるデータを加工してBに置きたい」といった処理（ETL処理）の実現方法がGCP内のサービスに限っても様々な選択肢があります。 また、data*といった似た名前のサービスが多く、初見だとわかりづらい部分があります。 そこでそれらサービスの使い分けの参考になればと思ってまとめます。 GCPにあるETL処理関連のサービス紹介 ETL処理に関連するサービスだけでも下記のように複数あります。 Cloud Composer Apache Airflowをベースにしたワークフロー管理サービス。 裏でGKEが立っていてユーザーからクラスターやインスタンスも見えて、少し管理が必要な
MLOpsに必要な情報全部BigQueryに置いたら想像以上に捗った話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事はMLOps Advent Calendar 2020の13日目の記事です。 こんにちは。昨年本番環境のComposerでやらかしちゃった人です。今年は比較的平穏に機械学習を使用したサービス開発・運用に携われています。 携わっているサービスの1つで「MLOpsに必要な情報BigQueryに全部おいてみた」ところ想像以上に便利だったので、その方法について共有させてい頂ければと思います。 なお本記事でのMLOpsは 予測モデル/ハイパーパラメータのバージョン管理・デプロイ履歴管理 推論結果の精度監視 + 入力データの傾向監視 を指して
【2020年版】フロントエンドのおすすめMac無料ツール - Qiita
import { createStore as reduxCreateStore, applyMiddleware, combineReducers, compose } from "redux"; import { todoReducer } from "./reducers/Todo"; // Redux DevTools const composeEnhancers = window.__REDUX_DEVTOOLS_EXTENSION_COMPOSE__ || compose; // for Ts // const composeEnhancers = (window as any).__REDUX_DEVTOOLS_EXTENSION_COMPOSE__ || compose; export default function createStore() { const store
もしあなたが急にAndroidアプリを業務で作るはめになった場合の選択肢(2021年初頭版) - Qiita
本記事はAndroid Advent Calendar 2020の2020/12/01分です。 初っ端ということなので、2020年末と2021年頭でのAndroidエンジニアとして初めて業務でやる場合に抑えておいたほうが良い最低限の部分を書いていこうと思います。（ツッコミ待ちです） 対象 2021年3月ぐらいまでに !!業務!! でAndroidアプリを作らされる事になった可愛そうな人が居たとします この人は手続き型言語でオブジェクト指向プログラミングができる知識があり、Androidアプリもなんとなく趣味で作ったこともあるぐらいのレベル感です~~（なので上長からいきなりお前Android担当なと言われた）~~ 最低限のAndroidアプリの作成の知識はあるものとします（画面の表示にはActivityがいるよとかは書かない) ゲームは対象外です 業務でAndroidアプリを作ることを想定し
PerlとGolangの対応表っぽいもの - Qiita
「PerlではこうだけどGolangだとこう書く」のリストです。 これまでPerlを使ってきて、Golangに入門した方向け。すごくニッチです。 スクリプトとコンパイル言語、動的型付けと静的型付けと全く違う言語であり本来比較にならないかと思います。 しかし基礎構文レベルの細かいことでPerlだとこうだけどGolangだとどうやるんだろ？なんて調べることが多く、自分の勉強がてらまとめてみました。 公式リファレンス Perldoc The Go Programming Language Specification 手元確認バージョン Perl v5.16.3 Golang 1.11.1 (Playground) 表の項目は細かい方に合わせています。数値と文字列で比較演算子が異なるPerlや、データ型が多いGolangなど。 コメント 意味 Perl Golang
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