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
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e
この投稿がきっかけでソフトウェアデザインに寄稿しています。この投稿の加筆修正ですが、自分のパート以外にもVS Code全般の特集となってますので興味あるかたはぜひそちらも！ ソフトウェアデザイン 2021年6月号 作者:tsutsu,吉岩 正樹,中村 充志,西谷 圭介,erukiti(佐々木 俊介),結城 洋志,上田 隆一,八田 昌三,サリチル酸,結城 浩,山川 正美,大串 肇,松本 直人,清水 洋治,広田 望,松田 佳希,田中 宗,中島 明日香,くつなりょうすけ,高橋 永成,金谷 拓哉,佐藤 雄飛,梶原 直人,髙濱 暢明,星川 真麻,八木澤 健人,けんちょん(大槻 兼資),職業「戸倉彩」,森若 和雄,大隈 峻太郎,小野 輝也,河野 哲治,古川 菜摘,石井 将直,杉山 貴章,Software Design編集部技術評論社Amazon はじめに Remote Containers Docke
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2021 20日目の記事です。 NTTコムウェアの古西です。AI・データサイエンス推進室で技術マネージャをしています。 システムインテグレーター、略してSIerは、顧客のためにITシステムやサービス・ソリューション・プロダクトを開発・運用する会社です。一部自社サービスがあるものの、特定の顧客企業に対してシステムを提供することが多いです。 ネット上では「SIerはオワコン」1と言われることもありますが、私自身は入社のときに「人と技術を仲介する仕事がしたい」と言って仕事をしはじめてから約25年間、SIerで顧客や自社の人と技術を仲介する仕事をしてきました。私がこれまでの経験から「SIerで幸せな技術キャリア」を築くために意識したほうがいいと思うことを、若年層とベテラン層にわけて3つずつ、書いておこうと思います。 若年層(20代～30代
【21新卒SWE】 私はこうしてGoogleに落ちた ~Googleに挑んだ120日~｜grouse324
はじめに私は来年度からエンジニアとして働き始める大学院生です．今年の春にGoogle Japan Software Engineer 2021年度新卒採用にエントリーし，落ちました． オンサイトのコーディング面接は通過したものの，その後最終的に不合格となりました． この記事では前半で選考の経緯について，後半で私が対策に使った教材について紹介させていただきたいと思います． ※最大限配慮しているつもりではありますが，もし載せるべきではない内容等がありましたらご指摘いただければ削除致します． 記事を書くにあたって世の中には「私はこうしてGoogleに受かった」系の記事がいくつもあります．これまでGoogleに入社されそういった記事を書いて来られた方は皆さん素晴らしい能力を持った方々ばかりだと思います．しかし私は 「結局 "入社前に圧倒的な能力や経験値を持っていた" 人や "実力に加えタイミングや
40代プログラミング初心者がpython始めて半年！独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita
下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ！ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる
渋谷の交差点から人をじわじわ消す
渋谷に人がいない写真を撮りたい 渋谷のスクランブル交差点みたいな場所で、人のいない写真を撮るための方法の１つは、長時間露光だ。 カメラのシャッターをあけっぱなしにして何秒間も撮影すると、なんとなく人がいなくなったような写真を撮ることができる。 こんな感じの写真、見たことありますよね。 長い時間やればやるほど人が消えるんだけど、それでも人の足元みたいにあまり動かない部分がぼやーっと残ってしまう。 これをなんとかする方法を考えてみた。 もっとも長い時間を占めていた色をそのピクセルの色とする ふつうの長時間露光は、言ってみればピクセルごとに色を時間で平均したものだ。あるピクセルが2秒間は真っ白、つぎの3秒間は真っ赤だったとすると、露光の結果はその平均としてピンク色になる。 長時間露光で、ところどころ色がにじんだ感じになっちゃうのはそのためだ。 そこで、ピクセルごとに一番長い時間を占めていた色を選
2021年3月8日から公開された『シン・エヴァンゲリオン劇場版』（以下、シン・エヴァ）。本作は新型コロナウイルス感染症拡大による緊急事態宣言のもと、その終盤においてはリモート環境で制作が行われた。しかし、公開の迫るアニメ映画をリモートで完成させるのは並大抵のことではない。 講演「スタジオカラーのこれからのシステムづくり（仮）」の内容をお届けする。タイトルの（仮）は、登壇者のカラー・鈴木慎之介氏が立ち上げに携わった「ニコニコ動画」のβ版以前の初期名称に由来している 制作環境を構築するため、制作会社であるカラーは、大規模なシステムの強化やインフラの整備を実施。この制作環境構築プロジェクトで主導的な役割を果たしたのが、カラー 執行役員 技術管理統括の鈴木慎之介氏だ。 3月13日、アニメ制作におけるデジタル作画、関連技術をテーマとしたフォーラム「アニメーション・クリエイティブ・テクノロジー・フォー
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
はじめに 今携わっているプロジェクトで凄腕エンジニアさんと一緒に開発をさせていただいているのですが、その凄腕エンジニアさんから教えていただいた例外の話がとても勉強になり、 さらにこの例外の話を他のプロジェクトのエンジニアさんに伝えたところ、反応が良く、とても勉強になりました！という声をいただけたので、アウトプットしていきたいと思います。 （この記事の中で凄腕エンジニアさんのことはTさんと呼ぶことにします。） ※【凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話】の補足 というQiita記事を書きました。 この記事を読み終わった後に疑問が残った人などは補足資料として読んでいただけると嬉しいです。 例外の考え方の源 Tさんの例外の考え方は http://diveintopython3-ja.rdy.jp/your-first-python-program.html#exceptions ↑こちらのPyth
【JS完全に理解した】JavaScript PrimerとプログラミングTypeScriptとレガシーフロントエンド安全改善ガイドを読んでみた - give IT a try
はじめに 僕は仕事でRuby on Railsを使ってWebアプリケーションを開発しているので、JavaScriptはそれなりに使えます。 ですが、サーバーサイドで使っているRubyに比べると、JavaScriptの習熟度はそれほど高くありません。 とくに、文法が一気にブラッシュアップされたES2015（ES6）以降の知識は「なんとなく把握はしているが、あくまでなんとなく」といった感じです。 また、最近よく名前を聞くようになったTypeScriptも「名前は知っているが使ったことはない」というのが現状です。 というわけで、「そろそろちゃんと勉強しておかないと」という思いから、以下の本を購入してみました。 JavaScript Primer 迷わないための入門書 (アスキードワンゴ) 作者:azu,Suguru Inatomi発売日: 2020/06/10メディア: Kindle版プログラミ
2003年には「プレーンテキストなんてものは全く存在しない」と言われ、テキストの解読には文字コードの情報が必須となっていました。しかし、2023年になるまでの20年の間に絵文字などのおかげでUnicodeの利用率は98％へと到達し、再び文字コードを気にせずにすむ時代がやってきています。そんな時代において、正しくUnicodeを使うために必要な知識をエンジニアのニキータ・プロコポフさんが解説しています。 The Absolute Minimum Every Software Developer Must Know About Unicode in 2023 (Still No Excuses!) @ tonsky.me https://tonsky.me/blog/unicode/ Unicodeの歴史と利用率の推移をまとめたグラフは下図の通り。2000年代後半から急速に普及が進んでいったこ
今回はStable Diffusionでリアル系イラストを生成できるモデルを紹介します。 Stable Diffusionではどのようなモデルを使用するかによって、生成される画像のクオリティが大きく変わりますので、モデルの選択は重要な要素となります。 本記事で紹介するモデルは、どれも実写と見分けがつかないほどハイクオリティなイラストを生成できますので、ぜひ試してみてください。
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
Nature に筆頭で出して、英国でパーマネントの職も得たけど、やりがいがなくなったので辞めます - biochem_fanのブログ
はじめに 専門家としてのアイデンティティ 分野の雰囲気の変化 コモディティ化と専門家の役割の低下 商業化・特許・ブラックボックス シェアの低下 計算資源の不足 新しい IT 技術を習得できない 小回りがきかない 同僚や分野の関心との乖離 他人事になってしまった 自分の存在意義を信じられない 今後の方針 可能性 1: 日本の電顕施設での解析支援とその問題 可能性 2: 電顕施設ではなく(生)化学系グループへ所属する 可能性 3: 仕事だと割り切って企業に行く おわりに 追記とコメント返信 変更履歴 はじめに 筆者*1は構造生物学(X 線回折と電子顕微鏡単粒子解析)のためのプログラム開発とデータ処理を専門としている。昨年、英国の研究機関にて任期なしの investigator scientist ポストに昇進し、Nature に筆頭著者として論文を出し、年間被引用数 1850 以上、h-ind
2019.08.22 働き方 AI等のテクノロジー で「売ることを空気に」することを目指すというテックカンパニー・メルカリ。同社では現在すでに国内外から集まった約40名のAIエンジニアが活躍しており、10月にはさらに約16名の新入社員を迎えるという。 そして今、メルカリの中でも特に偉才っぷりを発揮しているのが、AIエンジニアの松岡玲音（まつおかれいん）さん（27）だ。 株式会社メルカリ AIエンジニア 松岡玲音さん（@lain_m21） 1992年生まれ。東京大学薬学部卒業後、アメリカの大学院へ渡り宇宙工学を専攻。その後、機械学習のロボットへの応用へ興味を持ち、マサチューセッツ工科大学（MIT）の航空宇宙工学専攻へ転学。ロボットAIなどについて研究を重ねた後、中退。2018年10月よりメルカリでインターンシップをはじめ、2019年１月に入社し、現職 メルカリに入社するまで「Pythonは独
Pythonプログラミング入門 - 教材・講義動画
G Suiteのドライブ上の課題にアクセスするにはECCSクラウドメール（G Suite）アカウントが必要です。以下のページからECCSクラウドメールアカウントでG Suiteにログイン後にアクセスしてください。 ECCSクラウドメールアカウントはUTokyo Accountの利用者メニューから申請・取得してください。 UTokyo Account ECCSクラウドメール利用方法 個人のGoogle (Gmail）アカウントでログインしている状態ではアクセスできません。必ずログアウトしてからECCSアカウントでログインしなおしてください。
◆ NamingConvention https://namingconvention.org/ 紹介 「NamingConvention」は、プログラミング命名規則のガイドラインを作成・収集・維持するオープンソースプロジェクトです。 「C#・Git・Java・PHP・VueJS・Python」が、現在作成進行中です。 Gitの章には、ブランチ名やコミットメッセージ、プルリクのネーミング規定が記載されています。 例えば、ブランチネームだと必須や許可と一緒に例文も記載されています。 プログラミング言語（Java）だと、このようになっています。 推奨のネーミングというより、キャメルケースなど、最低限準拠すべき形式が書かれています。 プログラミング版wikipediaになるような、熱量高いコミュニティが続いて欲しいです。 ◆ NamingConvention https://namingconv
Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインターンシップとして参加した2012年時点の経験を次のように語っている。 「割り当てられた単純に見えるタスクに着手し、具体的なコードの改善に取り組み始めるとすぐに、Chromiumの巨大なアーキテクチャを理解する機会が全くないことに気付いた。ドキュメントはあまり役に立たず、開発チームのメンバーは非常に友好的だったが、コードベースについて質問するインターンに邪魔されることを好まないことも分かった。そこで、ソースコードを読ん
非エンジニアがWeb開発で知ってると便利過ぎる無料サービスを厳選してみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、Web開発などで役に立つ厳選した無料サービスをご紹介します！ 特にWeb開発に慣れていない初心者や非エンジニアの方でも、手軽に特定の機能を提供するページを構築できるサービスを厳選してみました。 また、複数人でのレビュー、サイトの分析、学習リソースなども合わせて掲載しているので、ご興味ある方はぜひ参考にしてください！ ■独自ロードマップを公開してユーザーと共有する！ 【 Roadmap Show 】 Webアプリやサービス自体のアップデートや予定している機能追加などの情報を、プロダクトロードマップとして手軽に一般公開できる便利なサービスです。 サービス側が何をやっていて、どのような改善をしているのかをユーザー側からも分かりやすくなります。 基本的な使い方も簡単で、いくつかのカテゴリ別にタスクカードを追加していくだけです。 これから予定して
ブラックフライデー＆サイバーセール開催！ Udemyでは何を買う？ 編集部の2021年イチ押しトピック10選 - はてなニュース
新型コロナウイルスの影響で、リモートワーク（テレワーク）やオンラインでの学習といった働き方・学び方の大きな変化は2021年も続いています。そんな2021年もあとわずか。やり残したことや学び残したことはありませんか？ オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2021年11月19日（金）～2021年12月1日（水） の間、年間最大のセール「ブラックフライデー＆サイバーセール」 を開催します！ 対象の講座がなんと1,200円から購入可能になります。 ブラックフライデーセールは11月19日（金）～11月26日（金）、サイバーセールは11月29日（月）〜12月1日（水）の開催です。11月27日（土）〜11月28日（日）はセール対象外なので、ご注意ください。 講座は買い切りなので、おトクなこの期間に気になる講座を購入しておいて、時間ができたときに自分のペースで学んでみるのもいいかもしれません
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in Python 』の邦訳版です（原著者から許可を得た上での公開です） 元記事：Good and Bad Practices of Coding in Python ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 （以下、翻訳した本文） この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。 Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
Value Objectについて整理しよう - Software Transactional Memo
Value Objectとは何であるか? マーチン・ファウラーのPatterns of Enterprise Application Architecture(PofEAA)やエヴァンス・エリックのDomain Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software(DDD)が原典であるが、PofEAAではこう切り出している。 When programming, I often find it's useful to represent things as a compound. プログラミング時は物をcompound(合成物)として表現すると便利なことがしばしばある。 例えば2次元空間上での座標のように複数のメンバ(属性)を持つ物は便利である、と。しかしそれらを比較する方法は一意ではない、そこで Objects that a
もっと使いやすいコマンドラインツール10選
背景 ls、cd、psなどのコマンド。 いずれも30年前のもので、今でも毎日使っていますが、"オープンソースの世界には、これらの「古い」Linuxコマンドに代わり、より優れたコマンドラインツールがあるのだろうか？"と思いました。 本記事では、Linuxのコマンドと同じことができるだけでなく、より使いやすいパラメータ、一目でわかる表示、クロスプラットフォーム対応など、使い方、パフォーマンス、表示の面でより優れた新機能を追加したオープンソースのコマンドラインツールを10個まとめてみました。 1. dust（du） 開発言語： Rust Github： https://github.com/bootandy/dust スター数： 4.4k 代替コマンド： du 使用方法： dust プラットフォーム： Windows、Linux、macOS 説明: ディレクトリやファイルのサイズを一目でわかるよ
インストール方法 bat ripgrep, ripgrep-all fd, fselect starship exa, lsd, nat nushell navi, tealdeer delta hyperfine xsv, csview py-spy bandwhich, gping, ht, dog hexyl, bingrep broot tokei genact, globe, glitchcat monolith shellharden fnm, volta pastel gitui, onefetch, git-interactive-rebase-tool skim watchexec dust, diskonaut, dua-cli, dutree zoxide ytop, bottom, zenith mcfly sd, desed topgrade pueue proc
SNSのアカウントを見つけてくれるツール「Blackbird」のレビュースライドです。Read less
ここでいうおじさんSEとは、主にSIerに生息する、 ・30歳以上で ・モダンな技術を知らない ・レガシーな技術しか知らない ・主に設計書などのドキュメント類を弄っており、コーディングをしない ・現状から変わる気がない（キャリアアップに対し具体的なアクションがない） 人たちを指す。 決して単に妙齢のエンジニアを一括りにしているわけではない。 「おじさんSE」より良い呼び方があれば、ぜひご提案いただきたい。 第1章 おじさんSEの仕事内容 おじさんSEは、コードを書くことはほぼ無い。 これは現場にもよるので、全く無いというわけではないが、 多くのおじさんSEはコーディングはしない。 ではおじさんSEは何をやっているのかというと、 ・内部設計書、外部設計書、詳細設計書の記述 ・結合試験以降の試験項目票の作成 ・試験結果のレビュー 大抵はこの3つになる。 99.9％はウォーターフォール型である。
Visual Studio Codeを使うなら絶対に入れておきたい拡張機能Top20【2022最新版】 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2022の14日目の記事です。 VSCodeに必須の機能20個を紹介していきます。 インストール数と星の数は記事作成時点(2022年11月時点)のものです。 Japanese Language Pack for Visual Studio Code vscode-icons Code Spell Checker zenkaku Path Autocomplete Prettier - Code formatter indent-rainbow GitLens Git History HTML CSS Support Output Colorizer TODO Highlight vscode-random Atom One Dark Theme Trailing Spaces REST Client Live Server Jupyter
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
ノーン on Twitter: "ヤバいサイト見つけちまったかもしれん。 52個の主要プログラミング言語について、練習問題がそれぞれ100個くらいあってCLIまで整備されてる。で無料。 https://t.co/eFdUnytK9B"
ヤバいサイト見つけちまったかもしれん。 52個の主要プログラミング言語について、練習問題がそれぞれ100個くらいあってCLIまで整備されてる。で無料。 https://t.co/eFdUnytK9B
はじめにAITuberと書いて、アイチューバーと読みます。VTuberとは違って中の人が存在しないことが特徴です。 AITuber開発は高尚な深層学習のモデル開発ではまったくなく、むしろ、ただの推しの育成ゲームです。 なので、GPUもPythonもいりません。PCさえあれば今すぐはじめられます！ この記事でできること以下のようなAITuberが作れます。可愛いですね（親バカ） 妹系AITuber🌸桜井りりか Twitter: https://twitter.com/Ririka_AIsister YouTube: https://www.youtube.com/@ririkasakurai 早い人で週末に2日で作れると思います！ 土日に作ったAITuberをみんなに公開しちゃいましょう！！！ AITuber作成手順立ち絵の生成 モデル・VAEの選定 Google ColabでStable
思わずWeb開発で使いたくなる便利機能をAPIで提供するサービスを厳選してみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、Webサービスやアプリ開発などで便利に使える機能をAPIで提供しているサービスを厳選してみたのでご紹介いたします。 画像系、ストレージ、CMS、認証系、APIモック…など、さまざまな用途に使えるサービスの特徴や基本的な使い方も合わせて解説しています。いずれも無料で使えるものばかりなので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ■イラスト風のアバター画像を取得できるAPI 【 Joe Schmoe 】 Webサイト、ブログ、SNSなどに利用可能なアバター画像を取得できるAPIです。 イラスト風の人物画像を取得できるのが特徴で、Webサイトのチームページにアバターとして利用できるほか、自分のプロフィール画像やブログに挿入する画像など無料で利用できます。 使い方は簡単で、以下のような構成のエンドポイントを実行するだけです。 https:/
現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab
こんにちは、はじめまして。筑波大学附属駒場高等学校 3 年生（今年 4 月から東京大学に入学予定）の米田優峻（@e869120）と申します。私は競技プログラミング（競プロ）が趣味で、AtCoder・情報オリンピック・パソコン甲子園などの大会に出場しています。2021 年 3 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、国際情報オリンピックの 2018 年／2019 年／2020 年大会で金メダルを獲得しています。*1 とはいえ、決して簡単にこの記録を手に入れられたわけではありません。何度も挫折と失敗を経験しながら自分のスキルを磨いた結果、競プロを始めてから 3 年後にはレッドコーダーになることができたのです。 今回は「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会を頂いたので、私が中学 1 年生の秋に競技プログラミングを始めてからレッドコーダーになるまで、そして国際情報オリンピ
（年収270万で）プログラマーを引退して、医学部にきた俺が真面目に考えてやろう。 ① 言葉は正しく使おう真面目に読んでいて、ちょっと気になる箇所がある。たとえば PostgreSQL を postgre とか書くヤツは現場では嫌われるぞ。少なくとも postgres と書いてくれ。お里が知れるぞ。 ② プライドが高い消えていくエンジニアの特徴だけど、叱責されたり馬鹿にされるのが嫌で VCS にコミットしないヤツ、または貪欲にコードレビューをされるのが嫌がるやつは、成長しない。 ③ エリート意識この業界は数年前には『デジタル土方』と揶揄される業界でした。ちなみに、アメリカでも「テック系はハードだから避ける」という雰囲気でした。つまり何をいいたいのかというと、ソフトウェアの開発者っていうのは「泥臭い領域」なんだよ。エリートとは程遠い場所にあるというね。 ④ 「某天市場の先輩には，ここ仕事量少な
データ分析の初心者はExcelを使い、中級者はR, Python, SAS, SPSSなどを使い、上級者は「Excel」に戻っていく「Excelに始まりExcelに終わる」
naki @naki_mk 私のツール遍歴 新社会人「Excelの機能たくさん覚えて市場価値アップだ！まずはショートカットっと」 2年目「BIツール超便利じゃん…Excelとか必要なくね…ｽｸｼｮ貼ﾘ付ｹ-」 3年目「BIツールだけだと何かと不便…Python覚えるか…」 6年目「誰でも使えるように設計されてるExcelが便利すぎる…」 2022-08-19 09:58:41
ここのところちょっと時間に余裕があり、暇を見つけてはQiitaの質問に答えるという取り組みをやっています。以前StackOverflowでも同様の取り組みをちょっとだけしてたことがあります。 9日間で35個の質問に回答してみて、正直に思うのは「質問の質が悪すぎるなー」ということです。ただ、どう質が悪いのか上手く言語化できず悶々としていました。 そんな折、今朝googleのおススメ記事に飛び込んできたQuaraのこちらの回答を読んで、「これこれ！こういうことよ！」という気持ちになったため、これから質問する人に向けてこの内容を少し嚙み砕いてまとめてみます。 ベテランはどうデバッグをしてるのか （自分をベテランと言っていいのかはさておき）日頃からコードを書いていると、デバッグには、その時使っている言語やフレームワークによらず、ある程度の行動パターンがあることに気付いてきます。 デバッグには難しい
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
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
Command Line Interface Guidelines
DockerとRemote Containersでの開発環境が最高過ぎる - Sweet Escape
SIerで幸せな技術キャリアを築くために - Qiita
『シン・エヴァ』のリモート制作を支えたシステム&ツール - カラーが考える「アニメのデジタル化」
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話 - Qiita
全ての開発者が知っておくべきUnicodeについての最低限の知識
Stable Diffusionのフォトリアル系（実写）モデルを紹介 | Murasan Lab
MITからメルカリにやってきた20代AIエンジニアが放つ偉才っぷり「趣味でやってみたら天職でした」 - エンジニアtype | 転職type
プログラミングの命名規則ガイドラインを規定するオープンソースプロジェクト「NamingConvention」
C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
【Python】良い書き方と悪い書き方を知って中級者を目指す🐍 - Qiita
Linuxメモ : あると便利かもしれないRust製コマンドラインツール - もた日記
ネットストーカー御用達OSINTツールBlackBirdを触ってみた.pptx
SIerに生息する「おじさんSE」の生態を知る - Qiita
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
AITuber育成完全入門（冴えないAITuberの育て方）｜みゆきP
（年収270万で）プログラマーを引退して、医学部にきた俺が真面目に考えて..
Qiitaの質問に答えまくって気付いた初心者に足りないバグ解決スキル - Qiita