天才プログラマー・オードリーさんがたった200行で効果的なアプリを作れる秘訣 オードリー・タン台湾デジタル大臣との対話 - 未曾有の危機に幅広く使える未来思考（後編） 2021年1月19日、『コロナ vs. AI 最新テクノロジーで感染症に挑む』（翔泳社刊）が発売されました。医師の起業家からAIの研究者・ITの先端技術コンサルタントによって執筆されており、コロナ対抗策としてのAIの社会実装事例・AI研究事例・医療研究事例をわかりやすくまとめられています。今回本書の発売を記念して、収録されている台湾のデジタル大臣、オードリー・タンさんへの特別インタビューから、一部内容をご紹介します。株式会社キアラ 代表取締役の石井 大輔氏による寄稿です。（前編はこちら）。 石井：今回の私の質問は少し技術的なことです。オードリーさんは天才プログラマーとして有名です。GitLab Taiwanのエンジニア友人か
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 （今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。） さて、コンピュータサイエンス（以下「CS」）は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ
最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整
JJUG CCC 2022 Fallで「Javaの入門が終わったら何の勉強をすればいいの？」という内容で発表を行いました。 基本的なものが作れるようになったけども、イマイチプログラムが組めないというときに、何を勉強すればいいかをまとめました。 入門が終わって作りたいものがあれば作っていきましょう、業務で言われたものが作って行こう、でもなんだかちゃんとしたものが作れないな、もっとちゃんとしたものを作りたい、次のステップに進みたいというときに勉強していく感じです。 資料はこちらです とりあげた本についてまとめておきます。 開発作業について 概要 プログラミング言語 アーキテクチャ ミドルウェア ネットワーク デプロイ 理論 開発手法 開発プロセス まとめ フレームワークは入門でやってる前提です。Java入門書「プロになるJava」ではJavaの基本から簡単なDB操作、Spring Bootまで
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
プログラミング初心者のための JavaScript と Node.js の歴史、それを踏まえた勉強方法 2020年でJavaScript学ぶならきっとブラウザ向けJSガン無視していきなり初手node.js（ただし暫く何も足さない）がいいんじゃないかというメモ - min.t (ミント) Node.js を教えることについて、自分は賛成なんですが、その学習パスが整理されてないなと思っていたのと、学習パスがなぜ整理されていないかについて書きます。 はじめに 問題意識として、今のプログラミングスクールや独学勢が Ruby on Rails に偏っていて、 Node.js の人間としては、歯がゆく感じているんですが、実際 Node.js を教えるとしても問題も多いと認識しています。 歴史の話は、当時の実情や政治を省いて結果だけを書きます。具体的には第一次ブラウザ戦争、第二次ブラウザ戦争を言及しませ
4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J
この記事は、ウェブ技術の開発者（Java, PHP, Ruby, Go... 全て含む）のうち、少しでもJavaScriptを触ったことがあるけど、現代ウェブフロントエンドというか、特にウェブアプリケーション —— React, Vue, Angular など—— が分からない人に向けて、たったひとつの理解方法を提示するものです。 追記: ちなみに果てしなくどうでもいいですが、今回の記事が記念すべき100記事目らしいです。（Noteさん！その手のヤツはいっそ自動で記事にバッヂを表示するとかしてくれるとうれしいです！） 対象読者は、Java, PH(以下略）などのコードと一緒に、ほんの少しでもJSのコードを触った、見たことがあるというレベル感の人なので、既にReact, Vue, Angular などでガリガリコードを書いている人は対象ではありません。 あとホームページ屋さんとかウェブコーダ
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
usagimaru ⌘ @usagimaruma 日本人が想像するよりかなり広い範囲で日本語文字が中華フォント化している現象。CJK処理系における日本語の扱いに対する問題としてそろそろ何とかしていかないと、ソフトウェアの中の日本語が死んでいく危機感がある。そもそもなんでChineseに分類されるフォントにフォールバックされるのかって。 2022-09-28 16:03:32 usagimaru ⌘ @usagimaruma 前も調べたけど、言語環境の言語優先度設定で“わざわざ”日本語を優先言語にしておかないと、日本語の文字の多くは簡体中国語の奇妙なフォントで描画される。バグではなく仕様。わざわざ日本語を優先している民族なんて日本人しかいないから、世界のほとんどはきっと中華フォントで日本語を眺めている。 2022-09-28 16:07:52
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
κeenです。最近JEITAのソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020に参加したんですが、そこで五十嵐先生、柴田さん、Matzとパネルティスカッションをしました。その議論が面白かったので個人的に話を広げようと思います。 年末年始休暇に書き始めたんですが体調を崩したりと色々あって執筆に時間がかかってしまいました。 時間を置いて文章を書き足していったので継ぎ接ぎ感のある文体になってるかもしれませんがご容赦下さい。 というのを踏まえて以下をお読み下さい。 いくつか議題があったのですが、ここで拾うのは一番最後の「プログラミング言語の未来はどうなるか」という話題です。 アーカイブが1月末まで残るようです。もうあと数日しかありませんが間に合うかたはご覧下さい。 そのとき各人の回答を要約すると以下でした。 五十嵐先生：DSLを簡単に作れる言語というのが重要。それとプログラム検証、プログラム
かとじゅんさんのお誘いで、私塾匠真堂にて登壇させていただき、Rust に関する話をさせていただきました。ありがとうございました。 今回のセッションを通じて Rust を始めたくなった方向けに、Rust をはじめるための資料をいくつかリストアップしてます。よかったらどうぞ。 プログラミング言語の学習方法について Rust についてまず概観を掴む 文法を学ぶ 何かアプリケーションを実装してみる ちょっと突っ込んだ話を知りたい コミュニティの力を借りる 仲間を見つける 更新履歴 プログラミング言語の学習方法について みなさんは新しいプログラミング言語を学ぶ際、どのように学びますか？ 私は、軽く制御構文やデータ型の作り方などを学んだ後は、すぐにアプリケーションを作ってみて、詰まったらリファレンスを参照するといった学び方をしていることが多いです。 逆に、リファレンスをまず眺めて、文法をしっかり把握し
ノーコードは形を変えた現代のRPGツクールなのではないか
この記事について。 2030 年 「エンジニアです。コードは書けません。」｜__shinji__｜ note 自分はそもそもビジュアルプログラミングやオーサリングに興味があり、ノーコードは興味の範疇でありつつも、現状のもの、現状の「コード抜きで作れる」ような謳い文句は厳しいと思っています。それを、RPG ツクールを例に説明します。 はじめに、ノーコードを分類する 本記事では、「専用の管理画面で編集し、出力のためにコードを書かない、もしくはコピペ程度」のものをノーコードとして扱います。 その中でさらに種類ごとに分類してみます。このような定義があるわけではなく、自分の主観的で暫定的な分類です。 タイプ 1: データベースから自動的にフォームを生成 Google App Sheet MS Power Apps タイプ 2: 高水準 API のパイプライン Zapier IFTTT 古の Yaho
なぜCを学ぶべきなのか - 立命館大学情報理工学部セキュリティ・ネットワークコース プログラミング言語サポートページ
プログラミング言語としてのCは、初学者にとっては難しい言語であるのは確かです。中には、初心者が学ぶべき言語ではないと言い出す人もいます。ですが、私たちセキュリティ・ネットワークコースの教員は、我々のコースの学生は早期にCを学ぶべきであると考え、このカリキュラムを設定しています。以下に理由を列挙します。 Cはコンピュータの構造に深く根ざした言語なので、コンピュータそのものの学習を同時に進めることで、相互の理解が深まると考えています。例えば主記憶(メモリ)上にプログラムとデータの双方が置かれるフォン・ノイマンアーキテクチャや、メモリ上のデータ配置の問題、エンディアンの問題などを直接感じられるのはCならではだと思います。 CはOSや、コンパイラなどの言語処理系、組み込み機器などで広く使われており、その構造や動作と深く関わっているため、セキュリティとネットワークの理解のために欠かせないからです。
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
長らく自動テストとテスト容易設計を生業としてきましたが、最近は色々な限界を感じて形式手法に取り組んでいます。 この記事では、既存の自動テストのどこに限界を感じてなぜ形式手法が必要なのかの私見を説明します。なお、私もまだ完全理解には程遠いため間違いがあるかもしれません。ご指摘やご意見はぜひ Kuniwak までいただけると嬉しいです。 著者について プログラマです。開発プロセスをよくするための自発的な自動テストを支援する仕事をしています（経歴）。ここ一年は R&D 的な位置付けで形式手法もやっています。 自動テストの限界 自動テストとは 私がここ数年悩んでいたことは、iOS や Web アプリなどのモデル層のバグを従来の自動テストで見つけられないことでした。ただ、いきなりこの話で始めると理解しづらいと思うので簡単な例から出発します。 この記事でいう自動テストとは以下のようにテスト対象を実際に
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
皆さん異世界転生ラノベをご存知ですか？チートし放題な主人公たち好き勝手しやがってとか思っています？最近は「初級魔法で無双する」「生活魔法で無双する」みたいな話流行ってますよね。 でも、別に異世界なんていかなくても、転生しなくても、プログラミングのチートスキルなんて簡単に身につけられるんですよ。 ※ここでいうチートスキルは本来の意味のチートではないのでご注意ください。そっちのスキル身につけるのは楽しいかもしれませんが、本筋ではありません。 ※ここでいう「初級魔法」はラノベ読まない人の想像する初級魔法ではないことがほとんどなのでご注意を 特定のプログラミングスキルを身につけると、派生スキルが勝手にポコポコ生えてきたり、派生スキルの習得コストが圧倒的に安くなります。 たとえば、なにか一つのプログラミング言語をマスターした人なら、他のプログラミング言語を覚えるときのコストが低くなるというのは直感的
マイクロサービスにおけるWeb APIスキーマの管理 ─ GraphQL、gRPC、OpenAPIの特徴と使いどころ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
マイクロサービスにおけるWeb APIスキーマの管理 ─ GraphQL、gRPC、OpenAPIの特徴と使いどころ マイクロサービスにおける通信方式の選択について、おおた（ota42y）さんが、GraphQL・gRPC・OpenAPIといった主なWeb APIスキーマの管理の利点と使い分けを解説します。 近年流行しているマイクロサービスアーキテクチャにおいては、「どういった通信方式を選ぶか」が開発の効率やサービスの信頼性、パフォーマンスを大きく左右します。この記事では、GraphQL・gRPC・OpenAPIそれぞれの利点と適切な使い分けについて解説します。 マイクロサービスにおけるWeb API管理の重要性 Schema First DevelopmentとWeb API 人ではなくプログラムが処理できるよう管理する Web APIのインタフェース定義手法の比較 OpenAPI ─ R
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天才プログラマー・オードリーさんがたった200行で効果的なアプリを作れる秘訣
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