『簡単・高速』なAmazonっぽいレコメンドcf_recommenderを開発して公開 - Qiita
Pythonで実装されたオープンソースの協調フィルタリング型RealTimeレコメンドエンジンです。Amazonの『この商品を買った人はこんな商品も買っています』機能や、Twitterの『おすすめユーザ』機能と類似した機能を提供します。稼働にはRedisサーバが必要です。 インストール https://pypi.python.org/pypi/cf_recommender 特徴 ■ 1. Getが早い レコメンドする商品を平均5msで取得できます。10万Item,10万ユーザ,ユーザが平均50Item購入時のベンチマーク結果です。計算済み結果をRedisのSortedSetに格納していて、クエリ1回でレコメンドする商品を取得することで実現しています。 ■ 2. オススメする商品はリアルタイム更新 購入発生時に即時レコメンドする商品が更新され結果に反映されます。 ■ 3. インストールが簡単
たった1人から始める社内テストコード文化
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals # テストする関数 def add(a, b): return a + b # テストコード 関数名はtest_ から始めるのがpytestでのお作法 def test_add(): assert add(1, 1) == 2 assert add(1, 2) != 2 >>> $ py.test ../tests/test_add.py =============================================================================== test session starts ================================================
5分で終わらせるCentOS7のfirewalld設定
# status systemctl status firewalld # start systemctl start firewalld # stop systemctl stop firewalld # 有効な設定を確認 >>> firewall-cmd --list-services --zone=public --permanent dhcpv6-client # 設定追加(sshとmysqlを追加) firewall-cmd --add-service=ssh --zone=public --permanent firewall-cmd --add-service=mysql --zone=public --permanent # 設定削除(sshを削除) firewall-cmd --remove-service=ssh --zone=public --permanent #
ウィルス感染でWebサービスが20日間ダウン。本当にごめんなさい - Qiita
障害が起きたWebサービスは個人で運営しているサービスです。 2016年2月、障害から20日後にサービス再開しましたがアクティブユーザは以前の18%です。未だ回復の目処は立っていません。冗長化していないサーバがウイルス感染し、その後の対応も後手後手に回ってしまいました。 2016年1月末に起こるべくして起こった障害について記事にしてみました。ご迷惑をお掛けしてしまい本当に申し訳ありません。 ■ ユーザは、もう戻ってこない どんなウイルスに感染したのか SYNフラッド攻撃（SYN Flood Attack）を他のWebサイトに行うウイルスに感染して、確認していませんが他のサービスをSYNフラッド攻撃していたと思います。またウイルス感染時にサーバのsshdを書き換えられsshで接続できなくなりました。感染後にコンソールログインして書き換えられた醜い authorized_keys を見た時ゾッ
2016年 独りで新規WEBサービスを開発・運用した際の知見 - Qiita
私が新規WEBサービス立ち上げ時に取り組んだ内容についてWEBエンジニア向けにまとめた記事です。 例えばNginxの設定でHTTPヘッダーが正しく設定されているかを確認できるGoogleDevelopers PageSpeed Insights を知っていると大変有利です。もちろんPageSpeed Insightsを知らなくてもWEBサービスを公開・運用可能ですがユーザに意図せず不利益を与えていたり、知らず知らずのうちにモバイルフレンドリーでないとGoogleから検索ペナルティを加えられている可能性があります。この記事は独りで新規WEBサービスを立ち上げた際のノウハウと取り組んだ内容について記述しています。 1. 概要（5行くらいで） スマホ対応は必須。トラフィックの50%はスマホから発生する。 速度は武器！速いサイトはそれだけで価値がある。 SEOの内部対策は内部リンク整備とPageS
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita
※この表は神嶌 敏弘先生が人工知能学会誌に連載した解説記事『推薦システムのアルゴリズム』から転載したものです。 アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース（コンテンツベース）フィルタリングとは アイテムの特徴ベクトルで類似度ソートしてレコメンドする方法です。 グルメサイトでユーザが入力した『新宿・エスニック料理』というキーワードに関連付けられたお店が表示される場合が該当します。内容ベースによるレコメンドはアイテムの特徴を元にレコメンドする方法です。 特性の詳細について ■ 多様性 協調: o 内容ベース: x 内容ベースでは商品内容に記載されていない情報はレコメンドされま
Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... （この話は事実ではなくファンタジーです。） 深夜電話で叩
協調フィルタリング型レコメンドエンジン開発のため仕様について考える - Qiita
協調フィルタリング型レコメンドしたいけど、オープンソースでいいライブラリないし、ASPサービスは基本5万円/月以上。もう自分で作るしか無い 協調フィルタリング型レコメンドとは 一番有名な実装例はAmazonの『この商品を買った人はこんな商品も買っています』機能だと思います。以前簡易版の実装を紹介しました。簡易版記事の続きが本記事となります。 協調フィルタリング（きょうちょうフィルタリング、Collaborative Filtering、CF）は、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論である。趣味の似た人からの意見を参考にするという口コミの原理に例えられることが多い。 火花と同時受賞した筋トレ作家羽田先生のスクラップアンド・ビルドが1番目にレコメンドされるあたり、流石Amazon様です..直木賞を受賞した流も良い小説ですね。
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
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