概要 Prophet は「高度な専門知識を持たなくとも簡単に」時系列予測モデルを作成できるようにする、というコンセプトで作成されました。実際、Prophet は伝統的な周期・トレンド・ノイズ成分の分解に構造変化の要素を加えただけのシンプルなモデルを扱いますが、様々な時系列に柔軟に対応でき、かつ非常に手軽に使用できます。 しかし、あとほんの少しだけ時系列分析に関する知識があれば、Prophetを使ったデータ分析のクオリティを一層向上させられます。例えば以下2つの記事は、Prophet を使って時系列分析をしています。 @haltaro さんの あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した @HotAllure さんの 「あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した」かったが、先を越されていたので掘り下げてみた どちらも興味深い記事ですが、時系列分析をする際の定

本記事は下記のtweetから始まるスレッドに触発され、@qnighyや@na4zagin3からアイディアを拝借して書いた。 i18n力が最強の国は国内に複数の言語があり、そのうちいくつかは他国でも使われている言語の方言で、1バイト文字での代替表記が困難で、歴史的にISO-2022ベースの文字コードとUnicodeと独自エンコーディングが混在していて、フリガナなどの特殊な組版規則があり、右書き左書き縦書きを併用し、 — Masaki Hara (@qnighy) 2018年8月6日 皆さんのおかげで最強のi18n国家が建設されつつある。一瞬で滅びそう — Masaki Hara (@qnighy) 2018年8月6日 長い前置き ソフトウェアのi18nは難しい。自文化では当たり前と思っていてハードコードしてしまった仮定が崩れて、大幅な再設計を余儀なくされるからだ。気づいて再設計できればまだ良

1. なぜ 998244353 で割るのか？ 最初はこのような設問を見るとぎょっとしてしまいますが、実はとても自然な問題設定です。 $998244353$ で割らないと、答えの桁数がとてつもなく大きくなってしまうことがあります。このとき以下のような問題が生じます: 多倍長整数がサポートされている言語とされていない言語とで有利不利が生じる 10000 桁にも及ぶような巨大な整数を扱うとなると計算時間が膨大にかかってしまう 1 番目の事情はプログラミングコンテストに特有のものと思えなくもないですが、2 番目の事情は切実です。整数の足し算や掛け算などを実施するとき、桁数があまりにも大きくなると桁数に応じた計算時間がかかってしまいます。実用的にもそのような巨大な整数を扱うときは、いくつかの素数で割ったあまりを計算しておいて、最後に中国剰余定理を適用して復元することも多いです。 なぜ 9982443

こんにちわ。 皆さんは業務でInternetExplorerはお使いでしょうか。 弊社では、残念ながら未だIE11が社内標準として使われ続けています。 ES6が全滅な時点で、個人的には極力使いたくない負の遺産ですが... 文句を言っていても始まらないので、こうなったら開き直って使い倒してやろうと思います。 IEと言えばActiveX ご存知、WindowsにベッタリのAPIです。 開き直って使ってみて思ったのですが、本当に何でも出来るんですね。 // CMDオブジェクト呼出 const msWsh = new ActiveXObject("WScript.Shell"); // コマンド実行(同期) msWsh.Run("foo", 0, true); // FSオブジェクト呼出 const msFso = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemOb

この資料の背景 この資料は、子供にプログラミングを教えるのに、音がなる題材だとデバッグが容易であることと、音楽活動をされているプログラマの方々との意見交換に基づいています。 何人かは、プログラマに転身される過程におつきあいしています。 そんな方の紹介からまず。 公開算譜(open source)は楽しいの (just want to have fun.) から参照しました。 #　ある日の午後 音楽活動をされているプログラマの方と話をした。 音楽のこと。 オープンソースのこと。 心理学のこと。 音楽 音楽を専門家としてお金をもらって活動するか、 音楽以外の職業を持ち音楽を自分の楽しみとして活動するか、 それ以外にも色々な状況がある。 音楽から少し視点を変えて美術ならどうだろう。 美術であれば、専門家で、美術活動だけでは食えずに、 学校の先生をしたり、別に職業を持って絵を描いている人たちは大勢

今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました！ ①AIに覚えさせたいタグを入力 ②タグから自動で画像データを収集 ③AIがデータから学習 の３ステップで誰でも簡単にAIを作れます！ 動画では手相占いのAIに挑戦！ みんなもAIを作って遊んでみてね！https://t.co/66DFU7GRZ2 pic.twitter.com/ie1LmioyA1 — 2z＠AIメーカー (@2zn01) 2018年7月19日 こんにちは、2z（Twitter： @2zn01 ）です。 はじめてのQiita記事です。 今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました！ ■AIメーカー https://aimaker.io/ 作ったもの 以下の３ステップで誰でも簡単にAIを作れます！ AIに覚えさせたいタグを入力 タグから自動で画像データを収集 AIがデータ

2018 年 7 月 12 日に、ESLint 開発チームが管理する npm パッケージに悪意あるコードが挿入されるセキュリティ インシデントがありました。 ESLint からのアナウンス: https://eslint.org/blog/2018/07/postmortem-for-malicious-package-publishes npm からのアナウンス: https://status.npmjs.org/incidents/dn7c1fgrr7ng 以下の場合に npm install を実行したユーザーの npm アカウントへのログイン情報 (アクセストークン) が盗まれた恐れがあります (盗まれたアクセストークンはすでに無効化されています)。 日本時間の 18:49 から 19:25 の約 1 時間のあいだに npm install を実行し、eslint-config-e

概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン

以下はThe Mistakes I Made As a Beginner Programmerの日本語訳です。 The Mistakes I Made As a Beginner Programmer 初心者プログラマが犯しがちな間違いと、それらを特定し、避けるための習慣を学ぶ方法。 まず最初に言っておくことがあります。 この記事は、誤りを犯すことを悪いと糾弾するために作成されたものではありません。 むしろ貴方が誤りに自ら気付き、あるいはその兆候を見いだし、それらを避けられるようにするために書かれたものです。 私は過去これらの誤りを犯し、それぞれから学びを得てきました。 今ではこれらを避けるようなコーディングを習慣付けるようにしています。 貴方もそうしましょう。 紹介は順不同です。 1) 設計せずに実装する 高品質なコンテンツは、一般的には容易に作成できるものではありません。 それには慎重

主に非Web系のバックエンド開発者(C/C++, Java, Python等を使用)がReactとVueをそれぞれ簡単に触れて、感じたメリット、思ったことなどをまとめています。 色々と書いてますが、どちらも完成度の高いライブラリ/フレームワークですね。 結論 JavaScript等にあまり深入りせずにWebアプリを簡単に書きたい、あるいは効率的に書くことが目的であればVueの方がお勧めです。しかし開発者としてスキルや設計などについて中長期的にレベルアップを図りたいのであれば、Reactから学ぶことをお勧めします。 何故かと言うと、ReactとVueにはそれぞれの利用者に対するスタンスが明確に異なり、Reactの方が利用者を開発者であることを想定/期待しているからです。 Reactは利用者が「開発者」であることを想定/期待します。 What, Whyを重視する 利用者を厳しめに教育する Vu

この記事のゴール 以下についてざっくり理解することができる（かもしれません）。 commitとはなにか checkoutとはなにか 本編 僕「好きです。付き合ってください！」 帰り道、僕は勇気をふりしぼって先輩にそう伝えた。 先輩はちょっと驚いた顔をした。 そのまま笑って、何かをつぶやく。 ーー僕は、横から突然やってきた暴走トラックに跳ねられたので、何も聞けなかった。 気がつくと、森の中にいた。 僕「ここは一体…？」 薄暗い森の中。 僕「そうか、僕、あの時…」 死んだのだ。 頭に霞がかかったかのようだ。思考がまとまらない。 しかし、僕はここが異世界なのだと、何故か瞬時に分かった。 周りを見渡すと、少しはなれたところに男が立っている。 フラフラとしたおぼつかない足取り。虚ろな瞳。痩けた頬。 明らかに憔悴しきっている。 男は虚空をしばらく見つめていた。 ……そして振り絞るような声で、こうつぶや

卍男の娘絶対判別AI卍 こんにちは。 今回、アニメの女の子と「男の娘」を見分けるAIを流行中のディープラーニングを用いて、一晩で作ってみました。わかりやすくいうと、アニメの女の子の画像をこれに見せると、「女の子」、男の娘を見せると、「男の娘」とジャッジしてくれます。 正答率は80％くらいです。(絶対とは???) これは2回目の投稿で、1ヶ月前にウェイ(17)でもCourseraのMachineLearningを死につつ修了できた話という機械学習講座を修了したものを投稿しているので、興味があればどうぞ。 「男の娘」ってなに？ wikipediaを参照すると、 男の娘（おとこのこ）とは、男性でありながら女性にしか見えない容姿と内面を持つ者を指す言葉。 とされていて、 具体的なアニメのキャラを上げると、 戸塚　彩加(やはり俺の青春ラブコメはまちがっている3話) 木下　秀吉(バカとテストと召喚獣6

@rana_kualuさんの2018年の最先端バックエンドエンジニアになろうという翻訳記事がとても興味深かったのですが、記事内で提示されているロードマップに関して微妙に違和感を感じる部分もありましたので、 記事に記載されているスキルは現場でどの程度必要なのか 記事に記載されていないが現場において重要なスキルは何か といった辺りを、自分なりの意見を交えてちょっと書き出してみました。 自分をエンジニアとして最先端だとは全く思っていないのですが、最近のバックエンドのトレンドに一応多少なりともきちんとキャッチアップしてるかなとは思うので、若い方や、まだ経験の短いエンジニアの方たちのご参考になりましたら幸いです。 言語 ロードマップに記載されていた言語のうち、私は一応 Elixir Scala Java .NET (C#とVB.NET) Python Ruby PHP TypeScript Gola

ツイッタフォローしてやで(ﾎﾞｿｯ　https://twitter.com/JotaroUT いろいろ使ってみたけどGitUp、やめられませんでした。 Macbookをスタバで開いてはプロジェクトをgitで管理する機会の多いであろう諸兄・諸姉のために、独断でイケてるなと思ったgitのGUIクライアントについて紹介したい。その名もGitUp。 GitUp : http://gitup.co/ GitUpとは GitUpはmacOS用に開発されたgitのGUIクライアントである。 公式ホームページに、 Work quickly, safely, and without headaches. とあるように、確かに使っている間は頭痛がしない気がする。大きな特徴としては、謳い文句の通り、 早い。 ざっくりした使い方 コミットを参照する。 ここでは、openFrameworks (https://op

フロントエンドエンジニア / バックエンドエンジニア / DevOpsエンジニア@poly_soft 先日2018年の最先端フロントエンドエンジニアになろうという記事を訳したのですが、そのリポジトリにはバックエンドとDevOpsのロードマップ画像も置いてあります。 しかしバックエンドのテキストにはTODOの1行だけで、動きがありませんでした。 解説が追加されないかなー、と思ってたら別の人がやってたのを見付けました。 ということで以下はModern Backend Developer in 2018の日本語訳です。 Modern Backend Developer in 2018 こんにちのWeb開発の様相は、数年前とは全く別物です。 Web開発には多すぎる選択肢があって何をすればいいのか迷います。 それが、これらのステップを視覚的に表し、段階的にWeb開発を行っていくためのガイドラインを作

最近バーチャルユーチュ－バーが人気ですよね。自分もこの流れに乗って何か作りたいと思い、開発をしました。 モーションキャプチャー等を使って見た目を変えるのは かなり普及しているっぽいので、自分は声を変えられるようにしようと開発しました。 やったこと キズナアイさんとねこますさんの、それぞれの声を入れ替えられるようにしました。これによって、ねこますさんのしゃべった内容を、キズナアイさんの声でしゃべらせることができます。(逆も) 機械学習手法の一つであるCycleGANを用いて、変換するためのネットワークを学習しました。 パラレルデータ(話者Aと話者Bが、同時に同じ内容を話した音声)が必要ありません 。YouTubeから拾った音声でも変換ができます。 当然ですが、一度学習すれば、利用時には何度でも繰り返し利用できます。 期待できる効果 見た目だけでなく、声まで美少女になれます。やったね。 他にも

この記事は何？ ほとんどタイトル通りです。 順番に読み進めていけば簡単なWebページが表示できるレベルのWebブラウザを作ることができるように執筆していく予定です。 またアルゴリズムだけをなるべくわかり易く解説していきたいので、記事内で紹介するコードは誰でも読める程度の擬似コードです。 自分で実装したい方は、面倒かもしれませんがそれぞれの言語に翻訳してください。 必要な知識としては: HTML/CSSが困らない程度に読める やる気 これだけです。 (あとこれはただの宣伝ですが、個人的にWeb ブラウザを作ってるので(http://github.com/maekawatoshiki/naglfar) スターをつけてもらえると喜びます) いろいろとパースする Webページは基本的にHTMLで書かれていますね。あとCSSも。 HTMLもCSSもそのままではただの文字列であって扱いづらいので、パー

先日Launching the Front-End Tooling Survey 2018というフロントエンドツールのアンケート調査を和訳しましたが、その結果が発表されました。 以下はThe Front-End Tooling Survey 2018 - Resultsの日本語訳です。 The Front-End Tooling Survey 2018 - Results 今年3月のFront-End Tooling Surveyに、5097人のフロントエンド開発者から回答をいただきました。 参加された皆さんには感謝致します。 毎回、調査の目標は単純です。 フロントエンドエンジニアが現在仕事で使用しているツールについて光を当てたいのです。 どのようなツールが使われているのか、自分の知識や経験だけで判断してしまうのは早計です。 以下の結果は、フロントエンドツールの現在の動向を把握するのに役立

Javaのサポートについてのまとめ Javaのライセンスやサポート状況について混乱が発生しているように思います。Javaのサポートを各団体がどのように行なっているかをまとめてみます。 知っておいてほしいのは、Javaの実装やサポートはOracle JDKかOpenJDKの二択、ではなくAdoptOpenJDKやAzul Zulu、Corretteなど多くの選択肢があるということです。 ここでサポートはバグやセキュリティに対応したパッチがリリースされることを表しています。 Javaのリリースサイクル これまで、Javaは3年ごとを目標に結局5年くらいかけて次のバージョンを出したりしていましたが、それでJavaはなかなかバージョンアップしなくて古いと言われていました。それが2017年9月、今後は6ヶ月ごとにフィーチャーリリースを行うというリリースモデルに変更されました。Java9が2017年9

Abstract オンライン機械学習のアルゴリズムの一つであるPassive Aggressive (PA)をpythonで実装しました。 学習の過程を可視化することにより、オンライン機械学習の欠点の一つであるノイズに弱いという点を実感し、その解決案を考えてみます。 あんまり理論についての詳しい解説ではないです。 理論をしっかり学びたい方はオンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)に詳しく書いてあるので、そちらを参考にしていただければ幸いです。 この動画を見て、実装してみたいなーと思った人が対象かなと思います。 このページと結果を出力するコードが全部乗っているgithubリポジトリが誰かの参考になれば幸いです。 オンライン機械学習とは？ 一言で表すと データが与えられる度に逐次的に学習を行う手法 です。 これに対し、既に存在しているデータ全体を利用してまとめて学習を行う手法