RubyでEvernoteを操作してみる本編（作成・検索・更新） - Qiita
はじめに注意：今回、Evernoteで扱うデータは文字だけです。画像を追加する場合は今後調べようかなあとぼんやり思ってる感じです。 前回ではトークンを取得するところまでやったので、今回はそのトークンを使ってEvernoteを実際にあれこれ操作してみたやり方をそれぞれ書いてみます。実際にEvernoteを操作するアプリケーションを作ったときに使ったのを改めて説明している感じです。あくまでも、ドキュメント見ながらやってみたらうまくいってます、の説明です。 使うもの・動作環境・ドキュメント 前回と同じくevernote_oauthというgemを使います。動作環境は下のようになってます。 % ruby -v ruby 1.9.3p194 (2012-04-20 revision 35410) [x86_64-darwin12.3.0] % gem list evernote_oauth *** L
シェルの弱点を補おう！"まさに"なCLIツール、egzact - Qiita
egzactというコマンドの詰め合わせセットを作ってみました。 → Github きっかけ zipで多重圧縮するのに、$ zip ファイル | zip | tee zip1 | zip | tee zip2 | zip | tee zip3 。。みたいなの出来ない？ #シェル芸 #usptomo — ぱぴろん (@papiron) 2016年3月25日 これはあるシェル芸界隈1の方の発言です。アンチウイルスソフトの動作確認で、多重ZIPされたテストウイルスファイルが必要だったとのことです。何人かの方からアドバイスを頂いていたようですが、残念ながらシェルでサクッっとは結局できなかったご様子でした2。 この事例は、シェル上でのワンライナー（a.k.a シェル芸3）の弱点の一つを如実に表しています。文字列を切り出したり、変換したりというフィルタリングの処理は得意ですが、パターン生成が比較的苦手で
ロシアの天才ハッカーによる【新人エンジニアサバイバルガイド】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 弊社に５年間在籍していたロシアの天才ハッカーが先日退職しました。 ハッキング世界大会優勝の経歴を持ち、テレビ出演の経験もある彼ですが、正直こんなに長く活躍してくれるとは思っていませんでした。彼のようなタレントが入社した場合、得てして日本の大企業にありがちな官僚主義に辟易してすぐに退職するか、もしくはマスコットキャラとして落ち着くかのどちらかのケースがほとんどなのですが、彼は最後まで現場の第一線で活躍してくれました。 そんな彼が最後に残していった退職メールがなかなか印象的だったので、その拙訳をここに掲載します（転載について本人同意済み。弊
TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました（コメント参照）、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
エクセルやワードの仕様書をマークダウン仕様書に変えよう - Qiita
マークダウンで書く必要性 職業としてソフトウェアを書くには仕様書が必要です。ジョエルのいう機能仕様書でもなんでも良いですが、ソフトウェアには動きを定義した文書が必要なことは皆さんもご承知のとおりです。 現在、日本のソフトウェア開発現場では仕様書といえば未だにエクセルやワードをお使いの組織も多いと思います。特に企業が最近のツール導入に貪欲でなく、今までのやり方を重視してきた場合、その傾向が強いと思います。 この仕様書環境へマークダウンを持ち込むと、飛躍的に生産性が高まる可能性があります。たとえば仕様書がテキストファイル化されることでバージョン管理システム上での変更管理が容易になり、GitHubのようなプルリクエスト型の業務フローと連動できます。Jenkins等の自動化システムとの相性も高まります。 エクセルやワードを使いつづけることによって、生産性を向上する機会を逃している可能性があります。
クラスタリングの不可能性定理について - Qiita
背景 機械学習の手法のひとつであるクラスタリングは、データの特徴により分類を行います。クラスタリングには様々な手法がありますが、その多くは距離関数を利用して有限個の点を分類します。 昨今、IT業界で機械学習がブームになっていますが、クラスタリング手法の能力について、理論的な視点からあまり言及されていないのではないかと思います(あくまでも、IT業界内の話)。利用している手法で「できること」だけでなく、「できないこと」をハッキリさせるのも重要なことだと思います。実際、Kleinbergさんの論文1などで、クラスタリングの能力・定式化について研究されています。 Kleinbergさんの論文1では、クラスタリングの特徴の中からスケール不変性、豊富性、一貫性を取り上げ、3種すべてを満たすクラスタリングは存在しない、という定理が示されています。これを**クラスタリングの不可能性定理(Impossibi
おい、peco もいいけど fzf 使えよ - Qiita
（続編; --expect オプションの酷使について）私の fzf 活用事例 peco 便利ですよね。正直、使い始めてしまうと使わない日はありません。最近の CLI 界隈では選択的インターフェイスやインタラクティブフィルタなどと呼ばれるツールが盛んに開発されています。特に peco は ghq との連携で一躍人気が出た気がします。 ghqを使ったローカルリポジトリの統一的・効率的な管理について こんなやつですね。以下は ghq のリポジトリへのアクセスを簡単にするためにスクリプトです。 # Require Bash 4.0+ peco-src() { local selected selected="$(ghq list --full-path | peco --query="$READLINE_LINE")" if [ -n "$selected" ]; then READLINE_LI
コマンド一つでMysqlを速くする - Qiita
稼働中のシステムであっても下記のコマンドを実行するだけで再起動等必要はないので、非常にお手軽に出来る。 デフォルトではinnodb_flush_log_at_trx_commit = 1 になっているはず。 1に設定するとトランザクション単位でログを出力するが 2 を指定すると1秒間に1回ログファイルに出力するようになる。 そのため、マスターDBが落ちて別スレーブに切り替わる仕組みを導入していても1秒の間に発生したトランザクションは完全にもとに戻す事が出来ない。 マスターDBの死 = サービス停止 みたいに冗長構成を持たせていないのならばこの設定にしても問題はなさそう。 mysqlslapでベンチマークを測ってみた。 テストの内容としては20クライアントから計10万回のINSERT文を実行するという内容で 結果として約3倍近く速くなっている。 innodb_flush_log_at_trx
RDS for AuroraとRDS for MySQL5.6のParameter Groupsの違いをみてみた - Qiita
Auroraは2014年のre:Invent2014で発表された、AWSがクラウドネイティブ時代に、再考したMySQL5.6と互換性を持った作った新しいデータベースです。Auroraの特徴は既に情報も出来てきていて、どんな特徴を持ったデータベースかご存知の方も多かと思いますが、Auroraの概要は以下のスライドと発表Blogをご覧ください。 スライド / 英語Blog / 日本語Blog Parameter Groupsを一言で言うと、MySQLでいうmy.cnfです。RDSでは直接ホストサーバにログインすることが出来ないので、Parameter Groupsを使ってMySQLに与えるパラメータを変更します。全てのパラメータが変更可能というわけではなく、一部変更不可能なものも存在します。 Auroraのlimited previewで既にAurora環境をテスト出来る方も増えてきているので
Chainerで画像のキャプション生成 - Qiita
概要 Chainerを使って画像のキャプション生成を実装しました。画像を入力するとその説明文を生成します。ソースコードは以下にあります。 https://github.com/dsanno/chainer-image-caption 以下の論文のアルゴリズムを使いました。 Show and tell: A neural image caption generator すでにChainerでキャプション生成を実装されている方もいたので、そちらも参考にしました。 Image caption generation by CNN and LSTM ～ Satoshi's Blog from Bloomington キャプション生成モデル 論文で使用するキャプション生成モデルは大きく分けて3つのネットワークで構成されています。 画像をベクトルに変換する${\rm CNN}$ ${\rm CNN}$に
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 #1: Deep Lea
もう保守されない画面遷移図は嫌なので、UI Flow図を簡単にマークダウンぽく書くエディタ作った - Qiita
はじめに Webサービスやアプリを企画したり、立ち上げたりする際にプロトタイピングツールや、ExcelやPowerpoint、Illustraterなどを駆使した謎のファイルで画面遷移図を描くことがある。 こういう図を元に仕様を決めて行って、サービスを作っていくのは以下の点で困る。 画面遷移図が保守されない。 書くのが非常に面倒くさい ユーザーのモチベーションの流れが追いづらく、見た目ばかりに注目してしまうものになりがち マシンリーダブル(ソフトウェアで構造を取り出せない)でない。 このような欠点があってどうにも扱いづらい。 そんなわけで、markdown風のテキストから簡単に画面遷移図を描けないかなとコンパイラを作成し、次にそれをインタラクティブに編集できるエディタを作成した。 UI Flows図について 画面遷移図的なものを書く際に、僕が個人的につかっていた表現方法として、UI Flo
pyenvでinstall中にwgetに失敗する - Qiita
# pyenv install 2.6.6 ... 略 error: failed to install setuptools via ez_setup.py BUILD FAILED Inspect or clean up the working tree at /tmp/python-build.20141031114520.16491 Results logged to /tmp/python-build.20141031114520.16491.log Last 10 log lines: downloader_factory=options.downloader_factory, File "/tmp/python-build.20141031114520.16491/ez_setup.py", line 287, in download_setuptools downloade
ctagsと連携するように環境を構築する - Qiita
でカレントディレクトリにtagsファイルが作成されます。 これをvimで読み込む設定にしておけばジャンプできたり補完できたりと便利になるしろもの。 今回考察すること 実践Vimの方ではプチまとめとしての考察の項では以下のように書かれている。 コミットするたびにコードベースのインデックスを再作成するのがちょうどよいところを突いている。確かに、作業中のローカルコピーと、tagsファイルが分離されるが、エラーはなんとかなる。アクティブに作業しているコードは、タグを使ってナビゲーションを行いたくなることはあまりないコードだ。 僕もそう思う。 しかしそれはバージョン管理を使っていて、なおかつ分散バージョン管理、例えばGitを使っているプロジェクトにしか適応されないという問題を抱えている。 バージョン管理使うようにしたりgit使うようにすればいいじゃんって、そう思うけどもそうじゃないじゃん？やりたいこ
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデ
RubyやJavaScriptでの配列の差集合・和集合・積集合 - Qiita
a = [1,2,3,4,4] b = [3,4,5,6,7] p a | b # 和集合 [1,2,3,4,5,6,7] p a - b # 差集合 [1,2] p a & b # 積集合 [3,4] var _ = require('lodash'); var a = [1,2,3,4,4] var b = [3,4,5,6,7] console.log(_.union(a, b)); // 和集合(union) [1,2,3,4,5,6,7] console.log(_.difference(a, b)); // 差集合(difference set) [1,2] console.log(_.intersection(a, b)); // 積集合(intersection) [3,4]
ディープラーニングで曲のコード進行を生成するウェブサービスを作りました - Qiita
悩める作曲家のために、RNN(リカレントニューラルネットワーク)を利用して、曲のコード進行を生成するウェブサービス Deep Chordを作りました。本記事ではDeep Chordの概要を紹介します。 Deep Chord Deep ChordのRNNの学習・推定にはChainerを、ウェブ部分にはDjangoを利用しています。 Deep Chordの概要 コード進行って？ 例えばピアノの鍵盤で「ド・ミ・ソ」とか「レ・ファ・ラ」とか、複数の音を同時に弾くと、それぞれ異なる響きになりますが、これを和音(コード)と呼びます。この和音が様々に遷移していくことで曲が出来上がるのですが、この和音の遷移こそがコード進行です。 コード進行には、多くの曲で利用される王道進行というものがあります。例えばJ-POPでは、F(ファ・ラ・ド) → G(ソ・シ・レ) → Em(ミ・ソ・シ) → Am(ラ・ド・ミ)、
Atomにterm 2パッケージを導入してみた【Windows】 - Qiita
Atom上からコンソールを使用したくて方法を探していた。 term2というパッケージがよさ気だが、そのままでは導入することはできなかった。 正直めんどくさいが、はじめだけなので我慢して導入する。 やり方は下記リンクの下の方に書かれていた。 Installing failed because of pty.js on Windows #132 1. Install python 2.7 (make sure it's in path) 2. Install Microsoft Visual Studio 2013 Community Edition (NOT 2015) 3. Add ATOM_DIR\atom\resources\app\apm\bin to path 4. git clone https://github.com/codehotter/atom-term2 5. cd a
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
OpenCV - Qiita Advent Calendar 2015 - Qiita
