特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - 野球ではじめる機械学習 / Baseball Player Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and PythonPyCon JP 2020 8/28 「スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり」登壇資料 https://pycon.jp/2020/timetable/?id=203110 #Baseball #SABRmetrics #Py…
ある個人開発 OSS の歩み： 5 歳になった Janome のこれまでと，これから - Speaker Deck
Transcript ͋Δݸਓ։ൃ OSS ͷาΈɿ 5 ࡀʹͳͬͨ Janome ͷ͜Ε·Ͱͱɼ͜Ε͔Β PyConJP 2020 ଧాஐࢠ ࣗݾհ ଧాஐࢠ ڵຯɿݕࡧʢຊۀʣɼػցֶशɼࣗવݴޠॲཧ ❤ OSS : Janome ։ൃऀɼApache Lucene committer ॴଐɿʢגʣLegalForce ݚڀ։ൃΤϯδχΞ @moco_beta Agenda Janome ͷհ ॳظϦϦʔε͔Β͜Ε·Ͱ 0.4.0 ϦϦʔεͷ͓Βͤ ͜Ε͔Β͍͖͍ͬͯͨ͜ͱ https://mocobeta.github.io/janome/ 扉絵の この子は絵師さんに描いてもらいました (*´Ŗ`*) Hello, Janome $ pip install janome $ python >>> from janome.tokenizer import Tokenizer >
まちにまった Vue.js 3
マイグレーションコード自作して File-Based Routing に自動移行！！ ~250 ページの歴史的経緯を添えて~
ガチャを1から作り直した話 ─規模の拡大につれて開発速度を落とさないための取り組みについて─
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
新規事業におけるWebAPI開発をよしなにリードする方法
新規事業×WebAPI開発に立ち向かう話 よしなに @shibadog39
テストを自動化するのをやめ、自動テストを作ろう
July Tech Festa 2020 TrackB https://jtf2020.peatix.com/
機械学習を「社会実装」するということ / Social Implementation of Machine Learning
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察です。 ※この資料は、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI）2020 Summerの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2020-summer/ ※2…
KJ法の手順
専修大学ネットワーク情報学部2年生の応用演習（コンテンツデザイン）の資料です。後半の方には、産技大での講義資料も追加してあります。上平崇仁作成。
ふつうのLinuxプログラミング-プロセスとハードウェア
研究会の輪講でやったやつ．多少がんばった&評価も高めだったし使いまわせそうなので上げておく．
事業を支える技術選定 / Engineering Decision Making Process For Business - Speaker Deck
Transcript 事業を支える技術選定 コネヒトマルシェオンライン「事業を支えるWeb開発」@itosho 1 自己紹介 ▪伊藤 翔 @itosho ・コネヒト株式会社 執行役員CTO ・Backend Engineer / PHP, Go ・stand.fm はじめました ・https://stand.fm/channels/5ec2e733f654bbcab4c123a2 Follow me! 今日のテーマ「技術選定」 4 何故、技術選定は難しいのか？ ▪正解がない ・判断軸が多岐に渡り、会社の状況によっても変わる ・イデオロギーが対立しやすいトピックであり、合意形成が難しい 難しいからこそ向き合う価値がある ▪今日話すこと ・技術選定をするにあたり、どうやって意思決定をしているか ・正解がないトピックなので一つの考えとして聞いてください ※話のトピック的に、何かを「選ぶ」ので必然
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
Airbnbの機械学習導入から学ぶ
最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法 / pycon-jp-2020
事業に貢献するデータ基盤を作ろう・考え方編 / data_engineering_study_2
Streamlitとnlplotを使って自然言語を分析してみた
ハッキングという言葉に憧れるエンジニア達に贈る Hack the Box 入門
チームが「サイロ化」しないための仕掛け（増補版）
Data Analysis 研修資料 / Data Analysis training materials
Nuxt.jsプロジェクトの改善テクニック
大規模改修の裏でTypeScriptとテスト導入をすすめた話
