1秒に21回キーボードを打つ日本最速タイピストが Switch『タイピングクエスト』に挑戦!! https://youtu.be/p1MkL3OBR4c @YouTubeより このページでは筆者が練習中（習得済み）の文字の打ち分けや最適化等の情報を書いていきます。 習得難易度は高く、すぐには効果が現れない為、ホームポジションの基礎を固めてから練習することをおすすめ 1:ローマ字を覚える 2:ホームポジション覚える（１～２年以上） 3:高級キーボード買う（実際にお店に行って試打する事[自分の指に合ったキーボードを買わないと後悔する、人それぞれ指が違うのでRealforceを打ちにくいと感じる人もいる） 4:文字の打ち分け覚える（ホームポジションの基礎、ローマ字の定着がしっかり出来た人　参考：e-typing500） 5:最適化を覚える（ホームポジションを崩す） 6:後はひたすら経験

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GitHubが2019年11月、新機能「GitHub Actions」を正式に公開した。GitHub上のリポジトリやイシューに対するさまざまな操作をトリガーとしてあらかじめ定義しておいた処理を実行できる機能で、今まで外部サービスとの連携が必要だった自動テストや自動ビルドなどがGitHubだけで実現できるようになる。今回はこのGitHub Actionsについて、機能の概要や基本的な使い方などを紹介する。 GitHubだけでCI/CD的な機能を実現できる「GitHub Actions」 昨今では、ソフトウェア開発におけるさまざまな工程を自動化するような技術の開発や普及が進んでいる。その1つに、CI（Continuous Integration、継続的インテグレーション）やCD（Continuous Delivery、継続的デリバリー）と呼ばれるものがある。CIはソフトウェアのビルドやテストを

深さ優先探索と幅優先探索 深さ優先探索 幅優先探索 ビームサーチ 機械学習への応用 Google Alloの返答 学習時にビームサーチの幅を持たせて学習 3D形状の学習への応用 まとめ 参考文献 ビームサーチ（Beam Search）は、探索アルゴリズムの一種でメモリをそれほど必要としない最良優先探索です。 機械学習の分野でも、翻訳やチャットボットの返答などに応用されています。本記事では、ビームサーチのアルゴリズムを理解してどのように応用されているのかを解説します。 機械学習を活用したシステムを構築する際にも、探索空間が広い場合などには応用可能なので、使いこなせるようにしておくと役に立ちます。 深さ優先探索と幅優先探索 いきなりビームサーチの解説に入る前に、理解しやすいようにグラフ探索アルゴリズムを紹介します。 深さ優先探索 深さ優先探索は、その名の通り可能な限り突き進んで、行けなくなった

Enter a victory message that you would like all other players to see!

コミュニケーション・コーチの岩田ヘレンです。仕事をする上でちょっとしたスキルやコツを知らないために、自分の才能を生かしきれない「もったいない！」状況になっている……。そんな状況を脱出するためのこのコラム、今回が第3回です。会議の場で、何か意見を言いたいのになかなか発言できない。あるいは、人前でのプレゼンテーションが苦手、自信がない。そういう方はたくさんいると思います。せっかくのアイデアや意見を

MACDはダイバージェンスで利食い判断！トレンド収束を見逃すな！ 2019年9月29日 2021年10月26日 MACD, テクニカル分析 どうも、ひげづら(@higedura24)です。 MACDはトレンドの発生をいち早く察知し、うまく順張りできれば大きな利益をもたらしてくれます。 その主なシグナルはゴールデンクロスやデッドクロスですが、利食い判断をクロスで行うとやや遅い印象です。 一方で、MACDには「ダイバージェンス」と呼ばれるシグナルがあるのをご存知でしょうか？ MACDではこのダイバージェンスの考えを取り入れることで、トレンドの収束判断をすることが可能です。 すなわちクロスよりも早く利食い判断ができ、より有用にMACDが使えるようになります。 この記事ではMACDのダーバージェンスについて解説しましたので、ぜひ日々の売買に役立ててくださいね。 MACDのダイバージェンスとは MA

はじめに 「高階関数を書いたら、中級者になれた気がした」という記事を読んで色々ともやもやしたので批判をしてみる。といった趣旨の記事です。 あくまで、こういう捉え方もあるんだな程度の目線でご覧ください。 きっかけはこちらのツイートから⇒https://twitter.com/ababupdownba/status/1241509344329363457?s=20 謝辞 この記事の不適切で良くないところを指摘し、記事の品質向上に貢献して頂いた皆さん @kazatsuyu @pink_bangbi @le_panda_noir @kussytessy @Zuishin @kodama321 @Mafty に感謝の意を表します。本当にありがとうございます。 早速見ていこう あの記事の流れは、社長の無茶ぶりに頑張って答えながら進んでいくというものだ。 最初の社長の指令はこうだった。 社長「お仕事を持

数字で会社を読む 週刊ダイヤモンドで好評連載中の「数字で会社を読む」。各業界・企業を担当する第一線の記者が、ポイントを絞った財務分析で企業・産業に切り込みます。 バックナンバー一覧 清涼飲料「ポカリスエット」などで有名な大塚ホールディングスは、2014年度に業績がピークを迎え、その後は急落すると予測されている。大型医薬品の特許切れがその背景にある。 大塚ホールディングス（ＨＤ）をよく知る業界関係者ほど、ある“主力製品”が抱える事情から「好業績は続かない」とし、2014年度がピークになると予測する。

1957年ニューヨーク生まれ。カリフォルニア大学サンフランシスコ校小児科教授。マサチューセッツ工科大学卒業後、コーネル大学医学部で医学士号を取得。2013年にはカリフォルニア大学ヘイスティングス・ロースクールで法律学修士号（MSL）も取得。小児内分泌学会肥満対策委員会議長や内分泌学会肥満対策委員会委員などを歴任。「果糖はアルコールに匹敵する毒性がある」と指摘した講義のYouTube動画「Sugar: The Bitter Truth（砂糖の苦い真実）」は777万回以上視聴されるほど大きな話題になった。 果糖中毒 低炭水化物ダイエットは正解か？　脳が砂糖をやたら欲しがるのはなぜか？　食べた分だけ動けば確実にやせるのか？　カロリーを減らせば体重は減るのか？　アメリカの一流医科大学院教授が229の医学論文から導きだした「食事」の結論とは。あなたは「誰か」に太らされている！ バックナンバー一覧 「

はじめに はじめまして。エムスリー AI・機械学習チームの河合(@vaaaaanquish)です。 本記事投稿日と同日、エムスリーが開発しているOSSのうちの1つであるgokartのversion 1.0.0をリリースする運びとなりました。 本記事は、これまでのgokartの軌跡と成果を紹介しつつ、内情を含めながら、gokart 1.0.0に込めた想いを綴るものです。 はじめに gokartとは gokart 1.0.0 ドキュメントの拡充とロゴの追加 gokart.build gokartメジャーバージョンリリースに寄せて おわりに gokartとは gokartは、元チームリーダーであった西場さん@m_nishibaが、AI・機械学習チームを1人立ち上げた際、チームの基盤となるよう作成した、機械学習パイプラインを取り扱うPythonモジュールです。 github.com 機械学習のパイ

こんにちは。前回書いた突撃！隣のキーボード M3 2019という記事が、HHKBの公式Twitterアカウントにツイートされ、舞い上がっているエムスリーエンジニアリングGの河合 (@vaaaaanquish) です。 今回はエムスリー AIチームが開発、運用している機械学習プロジェクト向けのPythonライブラリである「gokart」の説明と、その周辺ライブラリとなる「cookiecutter-gokart」「thunderbolt」「redshells」について紹介したいと思います。よろしくお願いします。 はじめに Pipeline化のメリット・デメリット Pipeline化のメリット Pipeline化のデメリット gokart 共通化のための出力ファイル形式の制約と拡張 強力かつ簡易な再現性のためのデータ保持 クラウドサービスやSlack通知のサポート gokartのメリット、デメリ

はじめにこんにちは、Strategic AI Group(SAIG)の山野です。 今回は、機械学習の実験管理をテーマにMLflowについて紹介します。 1. 実験管理の必要性モデル開発では、様々な条件で大量の実験を時には複数人で回していくことがありますが、徐々に管理し切れなくなり、後から（必要に迫られて）もう一度その実験を再現しようと思ってもできなくて困る、ということがあります。 つまり、実験が終わって数ヶ月後に「あの実験てどのような条件で実施してどのような結果出たんだっけ？ +再現できる？」と聞かれても困らない状態を作れれば良いです。PoCが終わってプロダクション化のフェーズで、PoCの実験について確認されるケースが意外とあったりします。 管理すべき情報は、前処理・学習・評価それぞれで以下があります。 前処理 元データ <-> 前処理コード <-> 加工済データ 学習 加工済みデータ（学