伊豆大島内の路線バスの時間を調べる「大島とらふぃっく」を作りました - 酢ろぐ！
大島とらふぃっくというサービスを作りました。「出帆港」と「その時点の時刻」からその日の残りの路線バスの時刻を表示します。 先月、伊豆大島に観光に行ったことをブログに書きました。 1日目はバイクで移動していたからか、バスに乗っていなかったので大島の「出帆港」によって、お店の営業時間が変わったりバスのルートや時刻が異なることを知りませんでした。 出帆港とは、大島の場合は「元町港」と「岡田港」のことです。 伊豆諸島(それ以外の島でも同様だと思うけど)の島の大半は、火山の先っぽが海上に出ていて地上部分で人が暮らしています。その影響もあって断崖絶壁の部分が多く、大型船の接岸が難しいそうです。開発が比較的容易な場所は近世以前からある港町がそのまま発展して、接岸可能な桟橋を持っています。大島の場合は元町港に当たります*1。 港があったとしても天候や海象等の条件で接岸できなくなるため、近代になってから崖を
わたし（たち）はなぜ英語がヘタなのか？ | タイム・コンサルタントの日誌から
小学校4年生の時のこと。ある日、食卓の上に、大きくて重たい箱形の見慣れぬモノがあり、それを前にした父が、「これからはこれで英会話を勉強するように」と、おごそかにわたしに告げた。器械は特殊なマルチトラックのテープレコーダーで、幅広の、今にして思えば1インチ幅の茶色いテープをかけて使うようになっていた。東京エデュケーショナルセンター（TEC)、別名「ラボ」の英会話自習用の装置だった。勤め人にとって決して安い買い物ではない。父は最初のレッスンの冒頭10分くらいをかけ、わたしが使えて、ついて行けるのを確かめた。そして、1レッスン約15分、毎日きくように命じた。 わたしは当時まだ素直な子どもだったし、父もこわかったので、一応命じられたとおりほぼ毎日その器械に向かった。ナレーターが、簡単なストーリーや説明をした上で、短い文章を発音し、聞き手がその後について自分でも声に出してみる。そういう作りだった。後
多くの脱サラ起業が失敗する理由 - ICHIROYAのブログ
僕がもっとも恐れていることのひとつに、会社員として行き詰まった人が、僕の書いたものを読んで、安易に会社を辞めて独立しようとすることがある。 はっきりしておきたいが、中年期の独立起業を僕は積極的におすすめはしない。 しかし、たとえば、会社が潰れてしまったとか、再就職も難しく、どうしてもそうしなければならない事情があるというならば、こういうやり方をしたらどうかということを、かつて書いた。 絶対に失敗せずに「商売」を始める１０のポイント - ICHIROYAのブログ おおむね記事の趣旨は伝わったと思われるけれど、なかに印象的なこんなコメントがあった。 「それは行商でもする人のノウハウだろ」 半分はあたっているけれど、半分は間違っている。 その記事で僕が書いたことは、「会社に頼らずに自分と家族が露頭に迷わずに生きていく、どうしても必要なお金を稼ぐにはどうしたらいいか」ということだ。 世界を変えると
ブログ移転のお知らせ。Google先生に逆らわず、心機一転。私生活ブログを立ち上げました。 - Life-eBox
2015-03-03 ブログ移転のお知らせ。Google先生に逆らわず、心機一転。私生活ブログを立ち上げました。 本ブログについて 既に何人かの方には告知させていただいていたのですが、ブログを移転します。ブログ移転理由は２つ！ １：独自ドメインでアクセス数が減少 ９月以前は、平均200~300/day程度だったPV数。それが独自ドメインに変更してから、以前の6割以下のアクセス数に留まることが多くなりました。はてなブログの仕様変更もあってか、はてなブックマークのページに乗りにくくなったことも影響しているかもしれませんし、他に理由があるのかもしれません。しかし、２〜３ヶ月は様々なチャレンジをしたものの、成果を出すことはできませんでした。 ２：自分のキャラとブログキャラの乖離 photo by matt hutchinson 最初、子ども×語学系の話題を書くブログにしていたのですが、私自身が現
Basecampに学ぶ、10倍の生産性を生み出す考え方とソフトウェアビジネスのアイデア - give IT a try
はじめに 先日、こちらのページでRuby on Rails作者のDavid Heinemeier Hansson (DHH) 氏と、Basecamp (旧37signals) 創業者のJason Fried氏の対談記事を読みました。 「10倍プログラマ」の神話、Ruby on Railsの生みの親が語った高い生産性のカギとは!? | HRナビ by リクルート なかなか興味深い内容だったので、個人的なメモレベルで日常的な仕事やソフトウェアビジネスの考え方で参考になりそうなポイントをまとめてみました。 10倍の生産性を生み出す考え方 200ドルで実装する方法、100ドルで実装する方法、7時間で実装する方法。この中から7時間で実装する方法を選ぶ。 同じ仕事を速くやろうとするのではなく、違う仕事をやる。そこに価値を見いだす。 周りのできの悪いプロダクトよりもほんの少し良くする。 3ヶ月以上かかる
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
Azure Machine Learningを使ってAzure界のお義父さんこと( @statemachine )が仕事する確率を予測してみた - がりらぼ
事の発端 毎日仕事をしているかの真偽が問われているAzure界のお義父さんこと( @statemachine )さんですがもしかしてAzureならお義父さんが仕事するのかしないのかが分かるんじゃないかなと思いつきました。 Azureといえば最近こんなニュースがでましたね。 Microsoft、クラウドベースの機械学習プラットフォームAzure MLを正式リリース - TechCrunch まあようするに強力な機械学習プラットフォームであるAzure Machine Learningに、お義父さんの特徴量を学習させてみようという話です。 監視社会や...— お義父にゃん™ (@statemachine) 2015, 2月 20 何を学習させるか さて、まずどうやってお義父さんが仕事してるかしてないかを判定するかですが、お義父さんのTwitter(@statemachine)でのツイートを利用
マルコフ連鎖を使って文章を自動生成するクラスを C# で書いた - しばやん雑記
NMeCab で形態素解析が簡単に行えるようになったので、何となくマルコフ連鎖での文章生成を選びました。少し時間かけて C# で実装したので、作成したコードを GitHub に置いておきました。 デフォルトでは MarkovKey クラス内で N = 2 としているので、2 次マルコフ連鎖になります。 マルコフ連鎖については説明を省略したいので、Wikipedia のリンクを貼っておきます。 マルコフ連鎖 - Wikipedia 今回、過去 2 つ分の単語を参照しているので N 次ということです。 少しだけコードの解説をしておきます。基本的にメインとなるのは MarkovDictionary クラスで、このクラスに用意してある AddSentence と BuildSentence メソッドを使うだけです。 var markovDic = new MarkovDictionary(); m
NMeCab と NuGet を使って手軽に形態素解析を試した - しばやん雑記
Azure Search で久しぶりに形態素解析周りが気になったので MeCab でも使うかと思って調べると、今は C# で実装された NMeCab というライブラリがあるんですね。 よくあるラッパーじゃないので使い勝手が良いですし、パフォーマンスも中々良好です。 残念ながら公式ではないですが、NuGet にパッケージが登録されているので、こっちからサクッとインストールすることも可能です。実際に NuGet を使ってインストールしました。 インストールすると dic ディレクトリが追加されます。中に IPADIC が入ってます。当然ながら形態素解析をする上で必要な辞書なので、実行時にはコピーする必要があるので注意。*1 NMeCab のサンプルコードは色々と見つかるので、とりあえず一番シンプルな使い方を試します。 static void Main(string[] args) { var
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