投資初心者におすすめの本28冊を凄腕トレーダー7名が紹介 | 投資の教科書
投資の教科書 FX事務局 投資の教科書FX事務局では、FXで稼ぐ力を身につけるために必要な基本的な知識をはじめ、おすすめFX口座の特徴などを初心者にもわかりやすくお伝えしています。 1.株式トレーダー・v-com2氏オススメの3冊 v-com2（ブイ・コムツー）氏は、資産1億円を築いた専業トレーダーです。東証1部に昇格する銘柄の値動きの傾向を利用した「優待バリュー株投資」を得意としており、ブログ『21世紀投資』でもノウハウの一部を公開しています。 また、自身の著書に『昇格期待の優待バリュー株で1億稼ぐ！』(すばる舎)と、『運、タイミング、テクニックに頼らない! 最強のファンダメンタル株式投資法 』(ダイヤモンド社)があります。 ①マンガ『爆笑コミックエッセイ 株主優待だけで優雅な生活』 爆笑コミックエッセイ 株主優待だけで優雅な生活 著者：みきまる、www9945 v-com2氏のコメ
Wantedly（ウォンテッドリー）のIPOがいろいろ凄いので考察 | INST blog
夏休み、Enjoyされましたでしょうか。INST石野です。 お盆休み直前の8/10に、皆さんご存知Wantedlyの運営会社、ウォンテッドリー株式会社のマザーズ上場が承認されました。 ビジネスSNS「wantedly」運営元のウォンテッドリーがマザーズ上場へ HRtechの雄として、そして新しい人材採用のプラットフォームとしてスタートアップを中心に絶大な人気を誇るWantedlyの上場ということで、素直に「すごい」と思っていろいろネットなどを調べていくと、 これがまあいろいろと凄い ことがわかりましたので、私もいっちょブロガー社長の端くれとして筆を執ってみようと思った次第です。 ちなみにですが、私は資本政策やIPOなどには疎いボンクラ経営者でございますので、誤認識や偏った解釈が多いかもしれませんが、それは笑い飛ばしていただき、単なるイチ意見として受け取っていただければ幸甚でございます。 ※
python-prompt-toolkitをgolangに移植。kubernetesクライアント作った - c-bata web
Github Trendingに載ってから、予想以上に伸びました。ありがとうございます。 Wow... #githubhttps://t.co/ENQjRyqZmN pic.twitter.com/iqFx59ydcq— c-bata (@c_bata_) 2017年8月17日 python-prompt-toolkitをgolangでも使いたいなと前から思い移植していたのですが、今日go-promptという名前で公開しました。 GitHub - c-bata/go-prompt: Building a powerful interactive prompt in Go, inspired by python-prompt-toolkit. GitHub - c-bata/kube-prompt: An interactive kubernetes client featuring aut
CNN で colorization - まんぼう日記
久しぶりの更新です．3月後半頃からめっちゃ忙しなってまいまして... まあそれはそれとして．畳み込みニューラルネットでグレイスケール画像に色を付ける実験をやってみました． 上記左の画像を入力したら，右の画像を出力するようにしたい，っちうわけです．TensorFlow で CNN 作って試してみたら，単純なネットワークでもそれなりにできました． 方法 カラー画像を YCbCr 色空間（ YUV - Wikipedia ）で表現して，Y（輝度）から Cb と Cr（二つの色差） を推定することにします．上記左の画像は，右のカラー画像の Y 成分をグレイスケールで表したもの．Cb と Cr も同様に可視化すると，こんなん． 学習用のカラー画像を複数用意し，YCbCr に変換してから適当な大きさのパッチを切り出して， Y を入力，Cb と Cr を出力の教師として CNN を学習させます． 学習と
Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tensorflow-pi」を紹介させていただきました。 ただ、READMEだけ見ても、意味不明な英語で良くわからないと思いますので、今回は実例を交えながらこのソフトの使い方を紹介しようと思います。 例題ですが、以前ネットで話題になった「ロボホン」の幻の顔認識機能があります。詳しくは以下参照下さい。 開発決定！というニュースは話題になったものの、その後続報がとんと聞かれません。そもそも技術的に不可能なんじゃという噂も聞こえてきたりしました。 奇しくもロボホンとRaspberry Pi
![Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
Udacity - 21st Century University
Every course has real-world projects designed to develop the skills you need to reach your career goals.
Pythonメモ : pygorithmで探索、ソートのアルゴリズムを学ぶ - もた日記
pygorithm インストール 使い方 その他のアルゴリズムまとめリポジトリ pygorithm github.com pygorithmという探索、ソートなどのアルゴリズムを学ぶためのモジュールがあったので試してみる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install pygorithmが、少し試したところ最新バージョンではなかったのでGitHubのリポジトリをインストールした。 $ pip install git+https://github.com/OmkarPathak/pygorithm 使い方 バブルソートを例に試してみる。 まずはbubble_sortをインポートして実際にソートする。 from pygorithm.sorting import bubble_sort myList = [12, 4, 3, 5, 13, 1, 1
Kotlinの隠れたコストについてのベンチマーク | POSTD
@BladeCoder が書いた Kotlinの隠れたコストの調査 という一連のブログ記事は、ある Kotlin 構文にどのように隠れたコストがあるのかを説明しました。 実際の隠れたコストは、普通、不可視オブジェクトのインスタンス化やプリミティブ値のボクシング／アンボクシングに起因します。これらのコストは、Kotlinコンパイラがどのように上記の構文をJVMのバイトコードに変換するのかを理解していない開発者には特に見えづらいのです。 しかし、何らかの数字を示さずに隠れたコストの話をするだけでは、実際にどのくらいコストのことを心配すべきなのかという疑問が湧いてきます。コードベースのいたるところで、これらのコストを考慮すべきでしょうか？あるKotlin構文は単に全面的に禁止されるべきでしょうか？あるいは、最も範囲の狭い内部ループの中でだけ考慮されるべきでしょうか？ さらに挑発的な言い方をすれば
pythonによる画像処理入門 - webエンジニアの日常
はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ
x86/x64における小数から整数への丸め処理命令の変遷 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、サイボウズ・ラボの光成です。 今回は小数を整数に丸める処理に関して、x86/x64における命令がどのように変わってきたかを紹介します。 C++における小数から整数への変換ルール まずC++における浮動小数点数型（float, double）を整数型（int, int64_tなど）に丸めるルールをおさらいしましょう。 floating-integral conversionsによるとその変換では小数点部分を取り除きます。 つまり1.5, 2.3, -2.9をintにキャストするとそれぞれ1, 2, -2になります。 なお整数型に入りきらないときの挙動は未定義です。 4種類の丸め規則 x86の浮動小数点数を扱うFPUは丸め処理のモードを4種類持ちます。 これはIEEE標準754の丸めモードの規則に従ったものです。 最近接丸め（round to nearest（even） : RN）
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