有志と #ソフトウェアテスト読書マップ を作りました！ - ソフトウェアの品質を学びまくる
2022年9月9日にこんなツイートをしたところ、 ソフトウェアテストの書籍・資料について、こういうマップを作ってみたい。「QA関連」でできるといいんだけど、縦軸が定まらない。 一番繰り返し読んでいるドリル本をサンプルにしてみたけど、テスト分析自体がすでに初級じゃない気もするから、色付けも難しい。うーん。 誰か一緒にやりません？ｗ pic.twitter.com/R0lVJhcpkD— Kazu SUZUKI (@kz_suzuki) 2022年9月9日 「一緒にやってもいいよ～」っていう方々に声をかけていただき、1週間あまりでみるみるできあがっていきました！ みなさんの機動力高すぎて、わたしの寄与は「声をかけて最初のフォーマットを作った」くらいになってしまいましたよ。 ということで、以下に公開します！ docs.google.com 「閲覧者（コメント可）」というアクセス権を設定しています
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
ep.44『SVGで実現する日本地図マッピングライブラリ』 - LINE のフロントエンドエンジニアの GW | UIT INSIDE
LINE のフロントエンドエンジニア の GW の活動を5日連続で紹介する企画 vol.2。@spring_raining が miyoshi が開発した SVG ベースの日本地図マッピングライブラリ開発について話を聞いてみました。 まとめはこちら: GWを利用した自由研究発表会を開催しました - LINE ENGINEERING miyoshi Front-End Dev 1 チーム LINE NEWS のフロントエンド開発 UIT INSIDE ep.3 に出演 https://uit-inside.linecorp.com/episode/3 自由研究とその経緯 COVID-19 のための開発の副産物として、SVG の日本地図に対してマッピングを行うことができる汎用の Vue Component を開発した。 もともと LINE NEWS で COVID-19 関連の情報提供のために
日本の住所の正規化に本気で取り組んでみたら大変すぎて鼻血が出た。 - Qiita
先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが（というかそうであることを期待したのですが）、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ
kuniezu: 日本の国土地理を扱いやすくするRパッケージをCRANに登録しました - cucumber flesh
はじめに 使い方 parse_*_dohunbyo(): DMS表記を十進数表記に変換 日本測地系2011における平面直角座標系の特定 move_jpn_rs(): 南西諸島の一部・小笠原諸島を移動した日本地図の描画 地理院タイルをleafletで簡単に利用できるように 国土地理に関するデータセット はじめに kuniezuパッケージ (v0.1.0) をCRANにリリースしました。 github.com このパッケージは、私が業務や趣味で日本国内の地理空間データを扱う時に作っていた関数を一つのパッケージに整理したものです。 空間的に世界規模のデータを扱うのではなく、日本国内に限った話であれば、日本に即した仕様や座標参照系を利用した方が良いことがあります。 そうした日本の地理空間データを処理する際に利用することがある機能や、あると便利なデータセットを提供できるように努めています。 ゆるゆる
地形プロシージャル生成 - パーリンノイズアルゴリズム - Qiita
constexpr double getFade(const double t_) const noexcept { return t_ * t_ * t_ * (t_ * (t_ * 6 - 15) + 10); } constexpr double getLerp(const double t_, const double a_, const double b_) const noexcept { return a_ + t_ * (b_ - a_); } constexpr double makeGrad(const Pint hash_, const double u_, const double v_) const noexcept { return (((hash_ & 1) == 0) ? u_ : -u_) + (((hash_ & 2) == 0) ? v_ : -v_)
国土地理院はなぜビッグデータやオープンソースを利用するのか？ 地理空間情報の利用促進を「地理院地図」に見る - GeekOut
Web開発で地図を利用する際に、APIで外部のサービスを利用するのはもう定番となっています。広く利用されているのはGoogleマップですが、選択肢はそれだけではありません。日本の行政機関である国土地理院では、豊富な地理空間情報を提供する一環として、PCやスマホから利用できるWeb地図「地理院地図」を公開しています。 地理院地図 この地図画像（地理院タイル）の一部は使い方によっては申請が必要ですが、Webサイトやアプリケーションで国土地理院のサーバー上にある地図画像をリアルタイムで読み込んで表示する場合は、出典を明示すれば申請不要で利用可能となっています。さらに、サンプルとして地理院地図のソースコード自体をGitHubで公開しており、開発者フレンドリーな姿勢が話題にもなりました。 gsi-cyberjapan/gsimaps (地理院地図) 地理院地図はサービスとして継続的に機能開発も進めら
JJUG CCCでJavaFXで地図を描く話をしてきたことについてあれこれ #jjug_ccc #ccc_e2 - torutkのブログ
今月のはてな日記は2日しか書けていないということに衝撃を受けて、思い出しながら書ける内容で盛ってみます。 今月3日に日本Javaユーザーグループ（JJUG：Japan Java User Group）主催のカンファレンス（CCC：Cross Community Conference）で、JavaFXで地図を描くというセッションに登壇しました。JJUG CCCは、公募のセッションとスポンサーセッションから構成されているようです。9月頃に2つのテーマで公募し、そのうち1つが採択され、登壇することとなりました。もう1つのテーマはJava読書会BOFで読んできた書籍一気通貫紹介だったのですが、こちらは非採択でした。 公募の動機 Javaといえば、OSの縛りを超えて動くプログラムを作ることができる言語で、しかもGUIを標準で持っています。ですから、作ったGUIプログラムがWindows、Linuxな
日本郵便が公開する郵便番号データをそのまま利用するのがなぜ難しいか。そして、住所から郵便番号を求めるのがなぜ難しいか［PR］
日本郵便が公開する郵便番号データをそのまま利用するのがなぜ難しいか。そして、住所から郵便番号を求めるのがなぜ難しいか［PR］ 郵便番号はコンピュータで扱う数字データとしてもっとも身近なもののひとつです。 例えば、ユーザーが入力した郵便番号から住所を補完する処理は、一般的なWebアプリケーションでよく行われています。また、ダイレクトメールの到達率の向上や返送率の低下のため、あるいは住所データをつねに最新のものにするため、住所から適正な郵便番号を付番する処理なども行われています。 その郵便番号は、実は毎月アップデートされています。というのも、市町村の合併や土地の区画整理、新しいビルやマンションの建築など、郵便番号にかかわるさまざまな現実が変化しているためです。 最新の郵便番号データはつねに日本郵便のWebサイトで公開されています。
これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 これから強化学習を勉強したい人に向けて、「どんなアルゴリズムがあるのか」、「どの順番で勉強すれば良いのか」を示した強化学習アルゴリズムの「学習マップ」を作成しました。 さらに、各手法を実際にどう実装すれば良いのかを、簡単な例題を対象に実装しました。 本記事では、ひとつずつ解説します。 オレンジ枠の手法は、実装例を紹介します。 ※今回マップを作るにあたっては、以下の文献を参考にしました。 ●速習 強化学習: 基礎理論とアルゴリズム（書籍） ●Deep Learning for Video Game Playing 強化学習とは 強化学習は、画像識別のような教師あり学習や、クラスタリングのような教師なし
D3.js v4を使ってGoogle Map上にSVGをオーバーレイする。
概要 D3.js ver.4 を使ってGoogle Map 上にGeoJSONから生成したポリゴンを表示します。 サンプル example d3.json("gunma.geojson", main); function main(json) { //Google Map 初期化 var map = new google.maps.Map(document.getElementById('map'), { zoom: 9, mapTypeId: google.maps.MapTypeId.ROADMAP, center: new google.maps.LatLng(36.53, 139.06), }); //OverLayオブジェクトの作成 var overlay = new google.maps.OverlayView(); overlay.onAdd = function () {
BigQuery上でIPアドレスから位置情報を算出する方法 - matsukaz's blog
概要 クライアントのIPアドレスを含んだ行動ログをBigQueryに保存し、どの地域からアクセスされているのかを分析したいなと思ったので、やり方をまとめました。 3年以上前の情報ですが、以下の記事を参考にしています。 cloudplatform.googleblog.com 準備 以下のような元データをBigQuery上に用意します。 $ cat test_data.csv 1,192.188.171.9 2,202.41.146.198 3,103.83.231.23 4,202.64.101.91 5,43.240.52.112 6,103.12.247.112 7,217.228.79.15 8,35.10.42.69 9,86.40.207.143 10,66.71.60.27 11,72.136.125.125 12,68.144.88.194 13,194.197.79.18
マップを使ってサーバをビジュアル的に管理しよう | さくらのナレッジ
クラウドでサーバを運用している場合、トラフィックや処理の負荷によってサーバを動的に増減させます。そのため、サーバ構成が複雑になり、全く覚えのないサーバがずっと稼働していたなんてケースも出たりします。 どのサーバがどのネットワーク上にあり、他のサーバとどう繋がっているのかが分かれば、運用はしやすくなります。かつてはハードウェアがあったので接続状態を確認するのが簡単でしたが、クラウドではそうもいきません。そこで使ってみたいのがさくらのクラウドで提供しているマップ機能です。 マップ機能とは？ マップ機能はサーバとスイッチ（ハブとルータ）の接続状態を可視化する機能です。さらにマウスでドラッグ&ドロップを使ってサーバのネットワーク構成をダイナミックに変更できます。 NIC（ネットワークインタフェース）がポインターとなって、ハブやルータと接続できます。そして、サーバのインタフェースにIPアドレスを割り
「みんなで翻刻」が好スタート！ 「みんなで翻刻」が好スタート！: 忘却散人ブログ
わすれもの、うせものがたえない毎日を送る忘却散人（飯倉洋一）のブログです。2008年3月スタート。日本近世文学。 軽い読み物として、推敲もなしに書いていますので、学術論文などへの引用はお控えください（どうしてもという場合は、事前にコメント欄にでもご連絡下さい）。エッセイなどでの引用やSNSなどでのリンクはご自由にどうぞ。 京都大学古地震研究会が１０日にリリースしたWebアプリ「みんなで翻刻」が、スゴイことになっている。 これは地震史料の画像を公開し、そこにアクセスした方に翻刻をしてもらうというものだ。一定のルールに基づいて翻刻してもらい、史料としての利用を便利にしようというものである。初心者でも参加できるように、このWebアプリの中には、くずし字学習支援アプリのKuLAが組み込まれている。PCでKuLAを使いたいというご希望も、私のところに寄せられていたのだが、この問題もこれで解決だ。 約
オープンデータ＋PostGIS＋Google Maps で観光マップを作ってみた
本エントリは PostgreSQL Advent Calendar 2016 の Day24 のエントリです。昨日は @mazudakz さんの「pg_stats_reporter をしくじった話」でした。読み応えあって面白かった。 さて、先日（と言っても結構前）、地理情報をPostgreSQLで扱う例として、巡回セールスマン問題をPostgreSQLで解きつつGoogle Mapsで可視化するエントリを書きました。 巡回セールスマン問題における最短経路をpgRoutingで探索する http://pgsqldeepdive.blogspot.jp/2016/09/pgrouting.html 今回は、もう少し進んでPostgreSQLにおける地理情報の検索とGoogle Mapsの動的な可視化を連動させてみましたので、その内容を紹介します。 実現したいことは、 観光に関連する情報をPos
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
Python pandas + folium で Leaflet をもっと使いたい - StatsFragments
先日参加させていただいた Japan.R でこんな話を聞いた。 RPubs - leafletではじめるRによる地図プロット Python でも folium というパッケージを使うと JavaScript を書かなくても Leaflet.js の一部機能が使えるのだがあまり情報がない。上の資料に書いてあるようなことが folium でもできるのか調べたい。 folium については前にこんなエントリを書いた。 sinhrks.hatenablog.com データの準備 import numpy as np np.__version__ # '1.10.2' import pandas as pd pd.__version__ # u'0.17.1' サンプルデータとして Wikipedia にある アメリカの国立公園 のデータを使う。まずは pd.read_html でデータを読みこむ。
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ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート
IMI 情報共有基盤 コンポーネントツール
Pythonによるデータ可視化ライブラリ「folium」がとても使いやすい - Qiita
