ABEJA Advent Calendarの1日目です。 はじめに 昨年はABEJA Platformに関するAdvent Calendarでしたが、今年はプラットフォームに限らず幅広い技術を扱おう、ということで縛りを作らずに様々な技術を紹介していきます。 さて、皆さん、社内でのコミュニケーションツールは何をお使いでしょうか。色々なツールがあると思いますが、Slackを使っている所が多いのではないかと思います。Slackはとても良いツールなのですが、使いこなす会社側にその運用ルールが委ねられています。中でも、DMやプライベートチャンネルでの秘密の会話による情報格差などが発生することが問題になり、オープンチャンネルに限定している会社も多いのではないでしょうか。しかしながら、オープンに会話をすれば、皆が平等かつ平和に会話ができるか？というと、全くそんなことはありません。オープンにすると下記のよ

はじめに 夢の国...そう、それは夢と魔法の王国として知られる東京ディズニーランド。 みなさんも一度は訪れたことがあると思いますが、休日だとかなりの混雑ですよね。 そんな時に夢の国での負担となるのが待ち時間と移動距離です。 待ち時間と移動距離が短くなるようなコースがあったら理想的ですね。 しかし、いざ自分で考えるとなると膨大なアトラクションの位置と待ち時間を正確に把握する必要があります。 それはめんどくさいので、夢をぶち壊すようですが夢の国の経路を最適化してくれるWebアプリを作ってみました。 最適化手法はいろいろありますが、今ちょうど大学の卒論で扱っている量子アニーリングで挑戦してみました。 先に試したい方はこちらからどうぞ！ https://tdr-planner.web.app/ 最適化処理は30秒くらいかかってしまうのでしばらくお待ち下さいm(_ _)m 用語解説 専門用語がたくさ

$$ \def\bra#1{\mathinner{\left\langle{#1}\right|}} \def\ket#1{\mathinner{\left|{#1}\right\rangle}} \def\braket#1#2{\mathinner{\left\langle{#1}\middle|#2\right\rangle}} $$ はじめに 前回の記事で、古典的な情報理論におけるエントロピーについておさらいできたので、今回は量子情報理論におけるエントロピーについて勉強します。その定義と性質について説明した後、量子計算シミュレータqlazyを使って、その重要な性質について、実際に計算して確認してみたいと思います。 参考にさせていただいたのは、以下の文献です。 ニールセン、チャン「量子コンピュータと量子通信（３）」オーム社（2005年） 石坂、小川、河内、木村、林「量子情報科学入門」共

追記　12/7 公開してから一年の月日が経ちました。早いですね。僕もこの一年に色々な経験をしていました。 記事を挙げた二日目には止まってしまったこのシリーズ。でも僕は諦めてません。絶対に戻ってきます。絶対に次の記事を書いて30日目までがんばります。少し待っていてください。（12月中にリニューアルさせたい） あと実は9日目くらいまでは完成していたのですがあんまり仕組みがわかってないです（） 自己紹介 はじめまして。色んなことに挑戦してエラーで諦めてしまう小6のtatsuです。文章の所々間違っていると思いますがよろしくです。 環境構築 VirtualBox https://www.oracle.com/technetwork/jp/server-storage/virtualbox/overview/index.html バイナリエディタ Hex Fiend https://ridiculou

以下では、DaskやPandasなどと比較して、swifterがどの程度高速なのかを検証したいと思います。 swifterはベクトル化可能な場合とそうでない場合で挙動が異なるので、各々の場合を検証します。 使用したPCのスペックはIntel Core i5-8350U @1.70GHz、メモリが16GBです。 ベクトル化可能な場合 swifterはベクトル化可能なときはベクトル化するので、swifterの計算時間は単純にベクトル化した場合と ほぼ等しくなるはずです。これを確認してみましょう。 import pandas as pd import numpy as np import dask.dataframe as dd import swifter import multiprocessing import gc pandas_time_list = [] dask_time_list

はじめに 先日、職場で「自分が 改修したor 書いちゃった いちばんやべー関数」ネタで盛り上がりました。 みんないろいろ話してくれましたが、やっぱり僕の書いた「コマンドパターンのメインループ関数(1500行)」の圧勝でした。 なんであんなコード書いたんだろ。 そこで、今日は僕の傷ついたプライド癒すべくgithubから「世界でいちばんやべー関数」を発掘します。 つまり、「俺が書いた関数よりやべー関数に会いに行く」 結論 マジでやべー関数は次の2つ 「opencvリポジトリのcv::agast_cornerScore<AgastFeatureDetector::AGAST_7_12s>関数」(複雑度1868) 「SuiteCRMリポジトリのOpenTag関数」(複雑度1509) 言語毎の傾向に着目すると... javascriptにはやべー関数が多い python/java/swift/rub

pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ

先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる

はじめに 皆さんPythonでプログラミングしてますか？ Pythonの基本的な文法はある程度理解したけど、もう一歩詳しくなりたい、という方のために、中級的なテクニックや書き方について解説します。 この記事をマスターすれば、あなたも明日からPython中級者になれるかも？ では、始めましょう。 変数の代入について Pythonでは、複数の変数の定義を1行で行うことが可能です。 普通に代入した場合：

合法スマートドラッグでエンジニアリング効率を上げるのは夢ではなかった　（非合法ドラッグの事なんか全然好きじゃないんだからね！） 前置き IT関係にはメンタルを病む人が多いので気をつけよう 医者ガチャ次第で入手難易度は変わります 使用感は個人差があります 精神刺激薬 効能・目的 中枢神経を興奮させて作業効率をあげます 種類 コンサータ (メチルフェニデート徐放剤) ADHD治療薬なので「子供の頃から物忘れが激しい」「会議などを忘れてしまい困っている」「過集中してしまい寝食を忘れて仕事することがある」などと相談すると処方されます。流通が管理されており処方できる医院は限定されています。私の場合はある病院でストラテラを処方されていましたが全く効果を感じられず、転院した時に相談するとコンサータが処方されました。 低用量から始めて少しずつ増やしていきます。ジェネリックがないので薬代が高いのですが、効果

program = block block = lines lines = line | lines line line = line_content EOF | line_content END | definition | import import = "import" STRING_LITERAL EOL line_content = expression definition = function_definition | class_definition | c_type_definition | global_definition | c_function_declaration function_definition = "function" identifier arguments EOL block return_value EOL | "function" ident

Windowsの自動化の基本となるものにコマンドプロンプトと、そこから実行できるバッチファイルがあります。 Windowsのバッチファイルは古いマシンから新しいマシンまで使用できます。 今回は、それをまとめてみようと思いますが、百番煎じくらいになるので、なるべくMicrosoftが提供するドキュメントをベースになるように話を進めたいと思います。 文中のリンクは基本的に公式サイトへのリンクになっているので必要に応じて参照してください。 ※注意 なにがなんでもバッチファイルで書けという趣旨の記事ではありません。最近はPowerShellも使えますし、レガシーの環境ではWSHという選択肢もあります。 汝、ヘルプを愛せよ コマンドプロンプトでなんらかの操作を行う場合、手っ取り早くコピペですますのもよくあることですが、基本的にはヘルプを確認するようにしましょう。コピペ元のコマンドやオプションをよくわ

逆に、RFC 6749 以外で定義されている認可フローをサポートする場合、新たに別のエンドポイントの実装が必要になることがあります。例えば CIBA（Client Initiated Backchannel Authentication）ではバックチャネル認証エンドポイント（backchannel authentication endpoint）、デバイスフロー（RFC 8628）ではデバイス認可エンドポイント（device authorization endpoint）の実装が求められます。 この記事では、認可エンドポイントとトークンエンドポイントを実装します。サポートする認可フローは認可コードフローのみ、サポートするクライアント・タイプはパブリックのみとします。 2. 注意点 下記の理由、および書かれていないその他の理由により、本実装は商用利用には適していません。 セキュリティー上必須

本当はこういう話、恥ずかしくて記事にしたくないのですが… BANされた時、下記の記事に助けられたので私も記録として残しておこうと思います。 Twitterアカウント,appsの凍結で生きた心地のしない正月7日間を過ごした話 何がダメだったのか 結論から言うと、下記の自動化ルールに違反していました。 2.自動化された@ツイートや返信の投稿 返信と@ツイートは、Twitter利用者が簡単にコミュニケーションをとれるように用意されている機能です。この機能を自動的に利用して、不特定多数の利用者に一方的にメッセージを送ることは不適切な行為であり、禁止されています。たとえば、単純にキーワード検索にヒットしただけのツイートに対して自動的に返信を送ることは許可されません。@ツイートや返信をスパムとして利用したり、同一内容の@ツイートや返信を繰り返し投稿したりした場合、検索結果からの該当ツイートの除外や、ア

みなさんDocker使ってますか。私は闇の深いEC2に阻まれて難しい状況です。闇を抱えたままDockerizeします。 闇が深いとは このくらいを指すものとします。 AMIの出所がわからない EC2インスタンスのAMI IDが、自前AMIになってる Linuxディストリはわかるが、起点にしたバージョンはわからない AMIがどうやってできたのかわからない sudo vi /etc/hoge.conf してるっぽい sudo yum install -y hoge してるっぽい wget https://~~~~/hoge.tar.gz から make install してるっぽい AMI更新手順がわからない 変更したい人々と、変更できる人々が違っている 実施できるのは、本番環境にSSHできる極少人数 簡単なはずのconfの変更も尻込みして進まない Dockerize & k8s移行とか盛り上

]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) ]# uname -a Linux localhost.localdomain 3.10.0-1062.1.2.el7.x86_64 #1 SMP Mon Sep 30 14:19:46 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux ファイルシステムとは何か? データを管理/操作するための仕組み。 ファイルとディレクトリで構成されていて、/ を基点とした木構造になっている。 # ls -l / 合計 56 lrwxrwxrwx. 1 root root 7 8月 25 01:17 bin -> usr/bin dr-xr-xr-x. 6 root root 4096 9月 29 15:51 boot drwxr-xr-x. 19

はじめに なんか某所に面接に来た年収1000万円以上希望のインフラエンジニア候補に、Linuxのどのディストロ使ってるか聞いたら「ディストロってなんですか？」と聞き返して来たという話をきいたのでオラびっくらこいてQiitaに記事書き始めちまったぞ。 使ったことはなくてもいいから名前と特徴くらいは知っていて欲しいディストリビューションを列挙する。ディストロの系列ごとに書いたので、列挙順は重要度順ではない。が、2019年現在絶対に知ってないとマズイalpineだけは先頭に置いた。 busybox系 Alpine Linux 公式: https://www.alpinelinux.org/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Alpine_Linux パッケージマネージャー: apk 最小構成だと約5.6MBという圧倒的小ささで、dockerコンテナ

今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051

前置き 自分には発達障害がありました。 なので、コミュニケーション能力におおきなハンディキャップを抱えて生まれてきました。 しかし、情報系の学校を出ているのでプログラミングは得意でした。なので、その辺の問題は些末な問題だと考えていました そこで地獄を見た うちの会社はプログラミングやDockerの知識などいらなかったのです。 ただ、うえからの命令に従うだけの組織だったのです。 年功序列、これほどこのフレーズが似合う組織はないでしょう。 極めつけがsshをたたかせてほしいという要求も君は新人だから、という理由で一蹴されてしまいました。 gitの導入を試みる VCSがあまりにもおろそかなので、いい加減gitを入れようという話になったのですが、新人の戯言など誰も聞いてはくれません 挙句の果てに障害差別されるありさまでした。gitlabの導入することは暫定で決まったのですが使えるのが自分なのとss