教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる｜Pythonで機械学習vol.2｜TechClips[テッククリップス]
初心者でも簡単に機械学習のプログラミングが出来るシリーズ第2弾！前回はプログラミング環境の構築と簡単にPythonの記述をしてみましたが、今回は実際に線形回帰問題を解いてみましょう。 今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第二弾として教師あり学習についての概要説明と、実際に線形回帰問題を解くところまで説明します。 ちなみに本シリーズの展開としては以下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる ※本記事 vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） vol.7 特徴抽出
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実はウェブプッシュ通知に画像とかバッジ(ステータスバーのアイコン)付けられるよ - Qiita
言及している記事が全く見当たらないのですが、最近ウェブプッシュ通知を 表示するshowNotification()メソッドに色々オプションが追加されています。 その中でも特に有用と思われるのが、imageとbadgeオプションです。 ちなみにFirefox(ver.51)では使えません。 badge オプション(Chrome53から利用可能) これはAndroidデバイスのステータスバーに表示するアイコンを指定するものです。 このオプションを付けない場合はChromeのアイコンが表示されます。 どのサービスのプッシュ通知かすぐに区別できるようになるので便利です。 このオプションにはPNG形式の画像のURLを指定します。 サイズは96x96が推奨です。 image オプション(Chrome56から利用可能) 画像のURLを指定することでプッシュ通知に画像を表示することができます。 スマホのネ
CTOに捧げるエンジニアの組織づくりに役立てたい良エントリー・スライドまとめ｜TechClips[テッククリップス]
エンジニアの組織づくりに困っている方に向けて、直近で参考になる記事をまとめました。CTOをはじめとした組織のマネージャーは一読ください。 組織づくりというのは、どの企業にとっても共通の課題と言っていいほど、よく話題に上がるテーマのひとつ。 中でも最近では“エンジニアの組織づくり”について、各社精力的に取り組んでいる印象です。そうした背景からもCTOが組織づくりについて語る、といったインタビューを目にする機会も増えてきました。 今回は、そうしたエンジニアの組織づくりについて直近で参考になる情報をいくつかピックアップしてご紹介しますので、エンジニアを束ねる方は是非参考にしてみてはいかがでしょうか。 エンジニアの組織づくりに参考にしたいエントリー・スライド 1. 「本質的（マジ）で価値ある」をとことん追求するエンジニア集団、freee。 https://job-draft.jp/articles
![CTOに捧げるエンジニアの組織づくりに役立てたい良エントリー・スライドまとめ｜TechClips[テッククリップス]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30ee022f1057003fdc0c48ee702019c00a2b851d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fobject-storage.tyo1.conoha.io%2Fv1%2Fnc_261159609ad84809af5afcb9e5f56abb%2Ftechclips%2Fimages%2F487%2Fimage.png)
ノマドは絵に描いた餅じゃない！ 外出先でも効率よい作業できる「ひらくPCバッグ」の秘密 - ライブドアニュース
2017年2月13日 19時24分 by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 開けた瞬間に自分のデスクを再現できる「ひらくPCバッグ」を紹介している 時間や場所にかかわらず、常に同じモバイル環境を再現することができる 開くだけで作業にとりかかれ、カバンが自立するため広いスペースも不要 ノートパソコンやスマートフォン、タブレットは、外出先に持ち出して作業できるです。カフェや電車の中など、場所を選ばす、どこでも作業している人も多く、そうした姿を見るのも普通になってきています。 ただ、このようにモバイル製品を持ち歩く人にとって、悩みの種はバッグです。 現在のモバイル機器は小型化が進んでいるとは言え、パソコン、タブレット、スマートフォンなど、複数の製品を持ち歩こうとすれば、重量も増え、体積も多くなりかさばります。さらにモバイル製品のサイズはまちまちなため、普通のカバンに入れても収まりが悪くな
HoloLens のアプリ開発はじめました - 凹みTips
はじめに 先日、TMCN さんから、なんと HoloLens をお貸し頂きました。 TMCN さんのご厚意で HoloLens をお借りすることができました！ありがとうございます。色々作るぞ〜 pic.twitter.com/sLgy0C2Ohm— 凹 (@hecomi) 2017年2月4日 HoloLens は Microsoft によって開発されているシースルー型の HMD で、PC やスマホを必要とせずスタンドアロンで動作し、これを被ることで実際の目に見える空間と 3D のオブジェクトやブラウザ等のウィンドウが同時に存在しているかのような世界を体験することが出来ます。トラッキング性能は異常と言っても過言ではないほどで、大抵の環境では顔をブンブン振り回しても、ピンされたオブジェクトはその場にブレることなく留まります。配置したオブジェクトは、その場から離れても保存されているので、家の各所
闇のDevOps DevOpsと業績評価 – ところてん – Medium
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる＝DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか？ ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート（設置作業員、サポートセンタ）には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
なにこれ、超楽じゃん。会議の議事録を自動でいい感じに作成するclarke.aiがイケてる | Ledge.ai
みなさん、会議や打ち合わせのときに議事録をとると思います。 相手との認識のズレを防いだり、決定事項を周知したりするのに非常に重要だと思います。 ただ正直、議事録とるのってめんどくさくないですか？ せっかく作った議事録もあまり読まれてなかったり…なんてのもよく聞く話。 そんなめんどくさいことは機械に任せて、もっと会議に集中したいものです。 今回はまさにそんなことをしてくれる議事録自動作成AI『clarke.ai』を紹介します。 このツールは、会議の生産性を変えるかもしれません。 サマリーだけでなくToDo管理も。めちゃくちゃできる書記AI“clarke.ai” clarke.aiは会議の音声を認識・分析し、議事録を作ってくれるツールです。 しかも、ただのメモをするのではなく、会議で、何が重要で、でてきたタスクをだれがいつまでにしないといけないか、などまで整理してまとめてくれるんです！ しかも
ゴールを決め目標を決める・解決案ではなく質問する - コーチングの学習で学んだこと - $shibayu36->blog;
半年前から会社でシニアエンジニアという役職で、エンジニアのメンターの役割を担っている。その役割を出来るだけうまく演じられるように、半年間はコーチングの学習を進めてきた。 目標設定の仕方を学ぶ - 「ザ・コーチ」読んだ - $shibayu36->blog; なぜ最近コーチングや人間の学習モデルの勉強をしているのか - $shibayu36->blog; 「コーチングのすべて」読んだ - $shibayu36->blog; また、半年間、目標・1on1・評価と一通りの業務をこなし、コーチングの実践が出来た。 そこで今回はコーチングの学習と一通りの実践を通して学んだことで、特に役に立ったと思うことについて一旦まとめてみる。特に役に立ったと思った知識は以下の二つである。 ゴールを決め、現在位置とのギャップを考え、目標を決める 解決案を与えるのではなく質問する ゴールを決め、現在位置とのギャップを
HTTP over マルチキャストQUIC とは - ASnoKaze blog
2022/05/16 動きがあったため、記事を新しく書きました asnokaze.hatenablog.com 「Hypertext Transfer Protocol (HTTP) over multicast QUIC」で、マルチキャストのQUIC上でHTTP通信を行う仕様が提案されている。マルチキャストQUICは単方向通信であり、その上でサーバプッシュを行う感じである。 現状QUICの仕様ではIPマルチキャストの利用は想定されていない(もちろん双方向通信)ため、この仕様ではQUICのトランスポートレイヤ、HTTPレイヤを利用しつつも、IPマルチキャストを利用できるように一部の変更(制限)を加えている。 BBC Researchの方が書かれているので、主に動画像配信での利用を考えているんだと思う。 ざっと仕様を読んだのでかいつまんで特徴を紹介する。 また、QUICの仕様はまだ変わる可能
このままリリースされるの？ Android Studio 2.3 Beta 4 - exception think
はじめに 開発環境 Beta4にアップしたのですが・・・ ReleaseNoteとかの話を見ると・・ Build Cacheに関して 2/14追加謎挙動 2/18追記 このままリリースされるとしたら おまけ おまけ 追記2/14 はじめに 一部では 某戦記並みに「神を讃えよ」なRTが多発状態のG様の Android Studio ですが、 自分の開発環境で微妙な動きをしていたので備忘的なメモ 開発環境 16G iMac(HDDタイプ) macOS Sierra SlackとかBrowserを基本立ち上げて開発している状態 Beta4にアップしたのですが・・・ Beta3=>Beta4 アップデートした直後にビルドエラーが頻発*1 .android/build-cache の中身の物理削除 gradlew –stopでdaemon終了 jpsでみて gradlewタスク経由で実行されているj
Pythonメモ: Tweepyのややこしいレスポンスデータの読み方 〜Twitter API活用の最初の難関〜 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
Twitterのbot作りは良い勉強になる 以前のエントリで紹介したように、Tweepyというライブラリを使うと、かなり簡単にPythonでTwitterを自動操作出来るようになります。 www.statsbeginner.net つぶやいたり、フォロー／アンフォローしたり、RTしたりふぁぼったりといったアクションをTweepyを使って記述し、自動で実行できる環境に置けば、自前のbotが出来上がります。botといえば、ブログ記事の紹介ツイートを定期的に流したり、新しいフォロワーにフォロバするといった使い方がよくされていますが、自作のプログラムであれば例えば特定のキーワードを含むツイートをしているユーザを検索してそのプロフィールを取得してデータベース化するとか、ふぁぼやRTをよくしてくれる人を一定の基準を設けてリストに登録していくといった複合的な作業も、自動化できて手間が省けます。 私は自分
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年～2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
Firefoxでタブを閉じた時のプチフリを軽減する設定
B! 14 0 1 0 ブラウザの機能が増えると共にウェブのコンテンツも重いものが増えてきて ブラウザの動作が遅く感じる事が多くなってきました。 もちろん、一昔前に比べれば十分速くて単に速いのに慣れてちょっとでも 遅いと嫌だというのもあるとは思いますが。 Firefoxに関して言うと特にタブを閉じた時に動作が一時効かなくなるような事が増えてきました。 その辺を解消する設定を試してみます。 タブを閉じる時にメモリを解放しないようにする セッションを保存する間隔を長く 設定の同期 メモリ解放アドオン まとめ タブを閉じる時にメモリを解放しないようにする Firefoxではメモリの節約機能として タブを閉じたらすぐにそのタブに使っていたメモリを解放する機能があります。 確かにブラウザはメモリを大量に使うのできちんと掃除してくれるのは嬉しいのですが、 このメモリの掃除がタブを閉じる毎に行われると結
契約音痴は、まだ続いている | タイム・コンサルタントの日誌から
10年ほど前のことになるが、プロジェクトマネジメント学会に呼ばれて「トワイライト・サロン」で講演を行ったことがある。テーマは「海外プロジェクトの共同遂行におけるリスク要因」で、海外の企業と組んで共同でプロジェクトを進める際に、どんなリスクが考えうるかと言う話だった。共同で組む場合、ジョイント・ベンチャーや、コンソーシアムなどいくつかの契約上のパターンがある。また、スコープをどう分担するかも問題だ。これらを考えた上で、最適なフォーメーションをデザインする必要がある。わたしは同僚のAさんと一緒に、来場者の前でこうした問題についての考え方をお話しした。 講演の後質疑応答の時間になって、幾人かの方が質問に立った。ところで、PM学会の参加者は昔も今も、ほとんどがIT業界の人たちである。話題も、IT開発系プロジェクトがなぜかデフォルトになってしまう。その中の1つは、プロジェクトがスタートしたしばらく後
イベント駆動型サービス実行基盤としての Service Worker - Qiita
当初は better AppCache1 として開発が始まった Service Worker2 ですが、ページとは独立したライフサイクルを持つことでイベント駆動型のサービス3実行基盤としての色合いが強くなっています。本記事では、イベント駆動型のサービス実行基盤とは何なのか、そこへと発展していった流れについて紹介します。 なお本記事は Service Worker の使い方を紹介するものではありません。Service Worker をある程度理解している開発者を想定読者としています。また、本記事はすべて私の個人的な意見や調査に基づくものであり、所属する組織、団体とは一切関係ありません。前置きおわり。 AppCache、そして Service Worker へ 冒頭でも述べた通り、Service Worker は当初 better AppCache として開発が始まりました4 5 6。AppC
Scikit learnより SVMで手書き数字の認識 - Qiita
Scikit learnのチュートリアルを参考にしながら、SVMを使った手書き文字の認識と結果の可視化をPythonで実装してみた。 使用するデータ Scikit learn のライブラリに含まれているdigitsデータを使う。中身を見ると、64(=8x8)ピクセル、グレイスケールの手書き数字の画像データ、1797個分が行列形式で準備されている。これをSVMを使って多クラス分類する。 # Load example data from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() # データフォーマットの確認 print(digits.data) print(digits.data.shape) n_samples = len(digits.data) # データ数 print(n_samples) # 画像にして出力 imp
TensorFlowチュートリアルの前に復習。scikit-learnのSVMで手書き文字を分類する。
TensorFlowを手持ちのMacにインストールしてチュートリアルを写経...する前に、まずは復習がてらscikit-learn経由のlibsvmを使って分類してみる。 MNIST手書き文字イメージデータのダウンロード ダウンロードは THE MNIST DATABASE から。以下４つです。 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes) ダウンロードし
優れたプロダクトを作るため、メルカリは採用も社内ITも全部CTO直轄チームがHackする - エンジニアtype | 転職type
エンジニアが働く上で気になる【開発環境】に焦点を当てた、チーム紹介コーナー。言語やツール類を紹介するだけではなく、チーム運営や開発を進める上での不文律など、ハード・ソフト面双方の「環境づくり」について深掘りしていく。 Google会長のエリック・シュミットが2014年に出した書籍『How Google Works』によると、同社には 「組織のエンジニア比率が50％を下回らないようにする」 「悪党を退治し、ディーバを守れ（自分本位で仕事をする人より、ユーザー目線で仕事をする人が役職に関係なく尊重されるという意味）」 など、複数の独自ルールがある。 これらの狙いは、エンジニアたちの手で「創るカルチャー」を醸成・維持し、より多くのスマート・クリエイティブ（Googleの造語で、多面的な能力を持つ新種の従業員のこと）を引き付けること。それが優れたプロダクトを生み出す源泉になるのは、Googleの実
React基礎 · GitBook
React基礎 レッスン Lesson 01: 環境構築 Lesson 02: ES2015について Lesson 03: 関数型の書き方 Lesson 04: 初めてのコンポーネント Lesson 05: 初めてのinline style Lesson 06: 初めてのprops Lesson 07: 配列からの展開 Lesson 08: フォームの定義 Lesson 09: フォームによるデータ追加 Lesson 10: 総合課題「目的特化型電卓を作ってみよう」 おまけ Appendix 01: 様々なコンポーネントの書き方 Appendix 02: コンポーネントのstate Appendix 03: コンポーネントのライフサイクルメソッド Appendix 04: JSX vs. createElement Appendix 05: PropTypes Appendix 06: p
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