個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
プロローグ 恋人と暮らすことにしたので、新しい部屋に引っ越した。 家具やインテリアのテイストも二人で相談して、忙しい日々の中でもくつろげる落ち着いた空間を作ろうとしていた。 そんな幸福な日常が終わりを告げるまで、そう長くはかからなかった。 引っ越しも一段落して、新しい部屋にも慣れ始めたある朝、友人から引っ越し祝いと称して身の丈1mほどの神像が送りつけられた。 古代エジプトで天空神として崇められた、「ホルス神」をしつらえた置き時計だった。 その日からホルス神は、我が家のリビングに鎮座することになった。 準備 というわけで今回は、Raspberry Piを使ってリビングに突如として現れたホルスを喋らせて、さらに目覚まし機能を搭載してみようと思います。 今後エジプト神像を送りつけられた際の参考にしてください。 必要なものはこちら。 Raspberry Pi 2 micro SD スピーカー US
春ですね！人の配置がリファクタリングされ、コードもリファクタリングの季節です。 では僕がここでモダンなJavaScriptとES2015の利点を語る役をやるので、みなさんはチームを説得する役をやってください。 JavaScriptの歴史 まず最初にJavaScriptの歴史を踏まえることで、今学ぶべきものとその理由を確認しましょう。 なぜ2016年の記事でES2016ではなく、ES2015なのか、と疑問に思った方もいるかもしれません。それは、ES2015がただの年次アップデートではなく、これから始まる毎年のメジャーバージョンアップの起点となるバージョンであり、またES5から飛躍的に仕様が増えたバージョンであるからです。 簡単に(雑な)歴史を紹介します。 ブレンダン・アイクによってNetScapeに実装/搭載された古の時代〜IE6 (1996~2005) ES3: 一時はシェア7割を誇ったレ
さきほどWWDCにて新言語 Swiftが発表されました。 The Swift Programming Language (iBooks Store) で言語ガイドが公開されていたのでザッと目を通してみました。 Objecitve-Cと比較してSwiftがイケてそうなところをパッと気になったところだけ書いていってみます。 変数/定数の型推論がある Objective-Cのように明示的に型を書かなくても型を推論してくれます。 推論で問題ないケースも多いと思うのでタイプ数がかなり減らせそうですね。 ( 変数を宣言する際はvar、定数を宣言する際はletで宣言します。 ) // 型推論 var name = "Shinji Ikari" // 変数の型は推論によりString型になる var age = 14 // 変数の型は推論によりInteger型になる let height = 141.5
![[iOS] 新言語SwiftがObjective-Cよりも良いところ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4b8d634cbac8adfd86fecc3f7acea5243850e3da/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCaU9TJTVEJTIwJUU2JTk2JUIwJUU4JUE4JTgwJUU4JUFBJTlFU3dpZnQlRTMlODElOENPYmplY3RpdmUtQyVFMyU4MiU4OCVFMyU4MiU4QSVFMyU4MiU4MiVFOCU4OSVBRiVFMyU4MSU4NCVFMyU4MSVBOCVFMyU4MSU5MyVFMyU4MiU4RCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NzkyNDUxZmMyNzVlMzBjMjllZjU5NGJmOGVkZjI1MDc%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBub3JpMDYyMCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZTUxZjNhNzdhYzBkNzRiM2RhMzEyMGI2ZDIyN2M5ZmY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1ac68e2f2a61cdd138fbddcab9373494)
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
はじめに 昨今の採用現場においてはソフトウェアエンジニアは売り手市場と言われ数年が経過していますが、2023年現在においても、デジタルトランスフォーメーションの加速により、これまでのIT企業の募集だけではなく、様々な企業がソフトウェアエンジニアを募集している状況にあると思います。 知り合いのリクルーターに話を聞くと、ここ最近米国のBigTech企業や、日本初のベンチャー企業のレイオフが目立ちますが、それはごく一部であり、多くの企業では引き続きソフトウェアエンジニアの需要は最も高く、この先10年以上はこの高い需要は続くだろうと言っていました。 引用元: 【2023年最新】厳選！エンジニア採用に強い15の採用媒体比較～最新市場動向や採用戦略も徹底解説 - type 私自身が就職した10年数年前は望んでソフトウェアエンジニアに就く人は理系出身のプログラミング趣向が強い人ばかりという印象でしたが、
はじめに AWS上で仮想ネットワークを構築できるAmazon VPCは、多くのAWSサービスが動作する基盤となる、非常に重要かつ多機能なサービスです。 多機能ゆえに公式ドキュメントやネット上の記事も断片的な機能の解説が多く、全体像を把握することが難しいサービスとも言えます。 そこで本記事はVPCの全体像を理解できるよう、各機能のつながりや動作原理を丁寧に解説し、 「VPC界の百科事典」 (あくまで例えですが…笑) となるような記事を目指したいと思います。 【追記】 実践編の記事を追加しました VPCの実画面での構築方法は、以下の別記事にまとめました。「VPCを実際に触ってみたい！」という方は、こちらもご一読いただけると嬉しいです。 VPCとは 「Virtual Private Cloud」の略で、クラウド上に仮想的なネットワークを構築するためのサービスです。 例えば、オンプレ環境でWebア
クラスの命名のアンチパターン - Qiita
昔から「名は体を表す」と言ひます。クラスの名前がクラスの果たす役割と一致してゐるかどうか常に考へ続けませう。 ImageInfo, AccountData, etc. Info って何やねん? Data って何やねん? ImageInfo って Image とはどう違ふねん?? FooInfo や FooData よりも好ましいかもしれない名前の例: FooAttribute, FooProperty, FooMetadata, FooDescription FooConfiguration, FooSetting, FooParameter FooResult, FooStatistics, FooSummary FooBuffer, FooList, FooCollection, ... ProductListItem, TranslationTableEntry, etc. Prod
JavaScriptは大変難しい言語です。Rubyの難易度を2、Cの難易度を5、C++の難易度を8にすると、JavaScriptの難易度は12ぐらいあると思います。このコーディングガイドはそんなJavaScriptの深みに嵌まらないようにするためのJavaScriptの書き方を規定したものです。初級者1のための物ですので、わかってやっている人に好きにやってください。 このコーディングガイドは絶対に従わなければならないものではありません。私は一切強制はしませんし、初級者が従わなければならないという義務もありません。採用するしないはみなさんの自由です。 禁止編 JavaScriptには安易に使用してはいけない機能があります。下記の機能は、それぞれの機能を使っても良い、または、使うべきであるという理由を説明できない限り、使用してはいけません。 ==、!= ==と!=を使用してはいけません。代わり
2023/07/03 要約ツールに｢ChatGPTを利用する場合｣を追加し、サンプルの生成結果を記載しました。 以前は英語の記事の読み書きが苦手だったのを、このようにして克服した、という話を書きます。 成果を数値で測ってないですが、RSSフィードに登録している英語メディアの数が大幅に増えました。以前は全体の5%程度に対し、今は50%以上が英語メディアになっています。英語に対する心理的ハードルは大きく下がりました。 また、読む力を付けたことで自作のOSSのREADMEもほぼ自力で書けるようになりました。 https://github.com/goodwithtech/dockle/blob/master/README.md では始めます。 全体像 僕の場合、1000文字以上の英文記事を読む場合、STEP1に含まれる内容は必ず行います。 STEP2に含まれるものは、辞書なしで読めないときだけ行
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita
はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ！」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき
再発防止策を書くのは難しい。 良い再発防止策 良い再発防止策について、順位付けするとしたら、 その種類の問題について二度と意識することがなくなる解決策 その種類の問題を開発時に自動的に検知することができる解決策 その種類の問題が発生しても自動的に復旧することができる解決策 その種類の問題が発生しても影響が局所化される、フールプルーフ、フェールセーフになる解決策 と言うのは意識したいと思いつつ、やはり難しい。 再発防止はむずかしい 障害の再発防止策は、 メカニズム ツール ルール チェックリスト の順番に検討せよ。と言われても、急いで書けなんて言われると「次回からは複数人でチェックします。」とか「チェック項目を追加します。」とかいう徹底できなそうな「反省文」になってしまう。 まさにこの有名な猫...。 **「なぜミスを繰り返すのか」「どうすればミスを防げるのか」を真剣に考えていないことがミス
はじめに この記事は スマートスピーカー Advent Calendar 2017 10日目の記事です。 Google Homeを購入してからこの2ヶ月でやってきたことをまとめたいと思います。 が、ほとんどQiitaへ投稿した記事の紹介になってしまいました。 大体見たことあるという方はこちら以降をどうぞ。 なお記事の後半でコスト計算していますが、本記事で紹介した内容は最低6,000円あれば大体実現できます。 ※各所で本日までのGoogle Home半額セール前提。まだ購入されてない方はお急ぎを ※ツクモは25日までセール実施のようです 薬の服用ログ Google Home、IFTTT、Googleスプレッドシートを使って独自音声コマンドでログをとる（ついでにNode.jsやngrokやらも使ってLINEやGoogle Homeに通知する） Google Homeを買って最初に作ったのがこれ
「その便利そうなやつ、何使ってるんですか？」的ツール百選 (のうち10個くらい) DIST#4 LT発表資料 - Qiita
「その便利そうなやつ、何使ってるんですか？」的ツール百選 (のうち10個くらい) DIST#4 LT発表資料Mactool DIST.4 「Life is Short」 のLT発表資料です。 紹介するツール一覧 (基本、Macです) デザイナー、ディレクター、エンジニア問わず、誰でも使えるやつ エンジニアむけ いちおう下記、分類してますが、紹介する順番はいい感じのやつ順です。 誰でも使えるやつ Alfred : ランチャー Kiritori : 画像付箋化 ClipMenu : クリップボード拡張 Skypeログ整形ツール Table→マークダウン MacでWindow切り替え(⌘+F1) Fluid (Mac) : Webサイトをアプリ化 Push Bullet : なんでもpush通知 エンジニアむけ CodeRunner (Mac) : なんでもコード走らせる Google Apps
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
お勧めの記事がありましたらコメントなどで教えて頂けると幸いです。 Guidelines プログラマが知るべき97のこと 技術的負債 不慣れなコードベースで短期間に生産性を高めるための7つの方法 何も知らない人を育てるために(新人教育情報キュレーション) 保守開発に開発者として入って困ることのまとめ(実体験) 技術系の名言まとめ++ 真似をする前にバッドプラクティスかどうかを調べてみよう 読まれない名著「人月の神話」を本気で読み込んでみた（まとめ） 技術的負債とどうやって戦うか 楽しいコーディングのための CUPID - SOLID 原則に対するアンチテーゼ エンジニア基礎(新人研修資料) Coding Style モデルやメソッドに名前を付けるときは英語の品詞に気をつけよう 関数名や変数名に使えそうな動詞・名詞・形容詞のメモ Naming -名前付け- DRY原則をもう一度 -コンカレント
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
フロントエンド開発という言葉があちらこちらから聞こえてくる。 「反対語はバックエンド開発だから、サーバとかCUIじゃない、アプリとかGUIあたりのことを指す広い意味の言葉だよね。」 ・・・とか思ってたらとんでもない。 世の中ではJavaScript界隈を限定している風な使われ方をしている。 私のような C/C++ メインのレトロエンジニアは肩身が狭くなるばかりである。 本文は、近年のWeb技術に追いつこうと調査した結果のメモ書きである。 n番煎じの内容だが、Web業界にいない人間の視点 なので、私と同類のレトロエンジニア等、一部の人には新しい気付きが与えられるかもしれない。 詳しい人の添削・ツッコミは大歓迎。 詳細はリンク先に任せ、私が思う「わかりやすい順序」で、調べたことをざっと紹介していく。 きっかけ 読み飛ばしてもよい。 Reactを使うとなぜjQueryが要らなくなるのか 数年前、
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
結果はどうなったでしょうか。 自分が今使っているGoogle Chromeだとこうなりました。 結果は{a: 10}というオブジェクトです。まあ、これは当然ですね。3 + 5と入力すれば実行されて8が返ってくるのですから、{a: 10}というオブジェクトリテラルを書けば{a: 10}というオブジェクトが作られるのは当然です。 ……。 ここで、一部の人は「おいふざけんなよ」と思っているかもしれません。というのも、この例は環境によっては違う結果になるのです。具体的には、Chrome以外2のブラウザのREPL（FirefoxやEdgeなど）が該当します。あと、ts-nodeのREPLも該当するらしいです。これらの環境では、結果は{a: 10}ではなく次のようになります。 オブジェクトを作ったはずなのに結果が10とか意味不明ですね。そもそも、こんな簡単なプログラムで結果が全然違うとか、JavaSc
はじめに 開発者として経験を積んで、「人に頼むよりも自分でする方が早いから」 という考えに固執し、「人に頼まず自分でやってしまう」 という壁にぶつかることがあるかもしれません。リーダーに昇格した直後などは、自分で仕事をした経験はあるけれど、人に頼んだ経験がないなどの理由でそのような選択をするかもしれません。 頼んだ相手が自分よりも大きな見積もりを出してしまうことがあります。その場合、自分に多くの作業を割り振ってしまい、「自分だけが忙しくなる状況」 に陥ってしまうこともあります。 そこで今回は、簡単に読めてこういった状況を避けるのに役に立つ本を3冊程紹介したいと思います。 最強のエンジニアになるための話し方の教科書 技術力(200%) x 伝える力(0) = 真のパフォーマンス(0) (出典：最強のエンジニアになるための話し方の教科書) どんなに技術力があってもちゃんと伝えないとダメなんだな
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
エンジニアのための刑事事件対策まとめ - Qiita
こんにちは。モロと申します。 実は数年前警察のお世話になり、数年裁判等をやって、昨年晴れて無罪放免となったのですが、そういえばその後どこにも情報をまとめていなかったことに気が付きました。 正直にいうとまったく気の進まない作業ですし、数年間これにかかりきりだったこともあり「わざわざまとめなくても誰でも知ってることでは……？」みたいな気持ちもあります。 とはいえ冷静に考えると大抵の人は一生関わり合いになることのない知識で、お世話になった界隈に対して何も残さないのも不義理という感じがしたため遅ればせながら筆を執らせていただきます。 はじめに 当記事は、実際に警察のお世話になり、数年間弁護士の方にご指導いただきはしたものの、あくまで法律の専門家でも何でもない一エンジニア（というか多少エンジニアリングをかじったデザイナー）によるもので、第三者による監修等もなされていません。 実体験に基づいて少しでも
大手Webサービスがクライアント側で発生したJavaScriptのエラーをどう収集しているのか まとめ - Qiita
Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
要約 Wifiは無いに等しいと考えること。 (来場者1万強/日 なんていう状況下でWifiが動くと想定するのが駄目でした) 進捗管理する第三者を設けること。 ソースコード https://github.com/Na4Yu/EasyEats (RTDBのURLやSquareの個別キーは抜いているのでそのままは使えないです) はじめまして はじめまして、高校2年のNaYuです。 今回は文化祭で派手に失敗した話をさせて頂きます。 血反吐を垂れ流しながら書いていましたが、もし皆さんが文化祭を経て「この人のしたことをしなくて良かった~」なんて言っていただければ幸いです。(人の不幸は蜜の味) お願い 本記事は知見の共有を目的として個人が執筆したものであり、本記事の内容について学校、学校関係者への問い合わせはご遠慮頂けるようお願い申し上げます。 これを読んでいる後輩の方々へ この記事が私からの引き継ぎに
テストがなかった無法地帯のプロジェクトに自動テストを導入して、開発速度を1.7倍にした話をします。 自動テストがなぜないのか 自動テストのないプロジェクトには、そうなる理由が必ず存在します。よくみる理由は、「時間がないから1」「テストの書き方がわからないから」「無理やりテストを書いたつらい経験があったから2」といったものです。今回のプロジェクトの場合は、以下の2点でした： 自動テストの書き方がわからないから レビューがテスト代わりだったから まず、チーム編成が変わって私ともう一人がチームに加わるまで、実装者の中に自動テストの経験者はいませんでした。このような状況では、自動テストは困難になります。なぜなら、何をどうやってどこまでテストするかを決めるには、多少の慣れが必要だからです。この慣れがないと、何をしたらいいかわからないという状態に陥りがちで、結果として自動テストが後回しにされてしまいま
この記事は？ 著者は、エンジニアにとって最も大事なものの一つは契約であると考えます。なぜなら、契約によって我々はお金を得ることができ、労働対価を受け取って生きていくことができるからです。プロジェクトにおいてトラブルが発生すると、契約はメンバーを守ってくれるものになります。したがって、雇用契約、請負契約、準委任契約など何の契約であっても隅々まで確認し、不利にならないようにしないといけません。社員であれば誠実に職務に向き合う必要があります。請負契約であれば対価を得るために納品する必要がありますし、準委任契約であれば善管注意義務を背負いプロとして日々業務を行なっていく必要があります。一方で、著者は長くにわたって業務委託契約でパートナーとして参加してくださっているエンジニアたちと長らく協働してきた経験がありますが、ユーザーとしてもベンダーが妨害要素なく働けるように、協力義務を果たす必要があります
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
こんにちは。KDDIアジャイル開発センターのサービスデザイナー よねみちです。 生成AIを用いたto Bプロダクトのスクラム開発や、お客様のDX・新規事業創出のきっかけとなるデザインスプリント支援などを行っています。 はじめに レビューや会議で誰かが「詰められてる」様子、心にきますよね。自分がやられるのはもってのほかですが、周囲で発生するだけでも心がすり減ります。。 特に、何か問題が発生したときや、参加者間の誤解が解消できないときに「詰め」が生じがちです。 質問する側の、焦りや不安から「なぜ？」「どうして？」「つまり？」と質問マシーンになってしまう気持ちも理解できるのですが。 問い詰めてしまい心理的に不安全な状況に陥ると「ミスを隠そう、自分が責められないようにしよう」と回避する力が働きはじめ、結果として「正確な状況がわからない」「適切なアクションが取れない」といったチームとして重大なリスク
はじめに X.509 証明書について解説します。(English version is here → "Illustrated X.509 Certificate") ※ この記事は 2020 年 7 月 1 日にオンラインで開催された Authlete 社主催の『OAuth/OIDC 勉強会【クライアント認証編】』の一部を文書化したものです。勉強会の動画は公開しており、X.509 証明書については『#4 X.509 証明書（１）』と『#5 X.509 証明書（２）』で解説しているので、動画解説のほうがお好みであればそちらをご参照ください。 1. デジタル署名（前提知識） この記事を読んでいただくにあたり、デジタル署名に関する知識が必要となります。つまり、「秘密鍵を用いて生成された署名を公開鍵で検証することにより」、「対象データが改竄されていないこと」や「秘密鍵の保持者が確かに署名したこと
エンジニア不足と言われて久しいですが、できる経験者を採用するのはますます難しくなっていますね。 そんななか、弊社ではひょんな縁からエンジニア未経験の新人をエンジニアとして採用することになりました。未経験とはいえ、弱小企業の弊社には悠長に育てている余裕がないため、7日間で現場投入を目指してカリキュラムを組みました。 だいたいうまくいったので、メモがわりに晒しておきます。 前提条件 誰でも7日間でエンジニアになれると言っているわけではありません。あくまで一例として捉えていただければ幸いです。 担当してもらう予定の領域 HTML/CSS コーディング JavaScript はそこそこで（動きのエフェクトやカルーセルを仕込める程度） concrete5 テーマの開発（PHPファイルに foreach を入れていくイメージ、WordPress と変わらない） 流石にアプリケーション開発で7日間は無理
ここ最近、沢山シェルスクリプトを書くようになりました。 元々あまりシェルスクリプトを書いたこと無かったので、色々と勉強しつつ書いてるのですが、 他のプログラミング言語とはちょっと違って独特なクセというか、発見の度におぉー！ってなることが沢山あって楽しいです。 そんなわけで、最近学んだり参考にした中で特に感動したシェルの上手い書き方をまとめてみます。 きっとまだ知らないこととかもっと上手くやる方法なんかが沢山見つかりそうなので、 もっといいやり方あるよ！って方はコメントください 何もしない : (コロン)コマンド シェルを書いていた時に非常に欲しかったコマンドがこれ！何もしない！ : というコマンド(？)を利用すると、何もせずに終了ステータス0(つまり正常終了)を返します。 これが様々な事に使える万能コマンドで、これによって面倒なエラー処理を簡潔にできたり、 入力や出力のリダイレクト元/先と
きっかけ matsuya-generator-rubyが、cowsayコマンドと組み合わせるとシュールこの上ない。 pic.twitter.com/gxaudeU377 — ぐれさん (@grethlen) 2015, 12月 6 もっと色々やってみたい。 あれ？Shell Script Advent Calendar 2015の22日目の枠残ってるじゃん。 じゃあやろう。 環境 Mac OSX Yosemite 10.10.5の端末上で実施。 zshを使って動作確認してますが、多分bashでも動きます。
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 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
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
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
引っ越し祝いに大きめのエジプト神像を送りつけられたのでラズパイを仕込んで喋れるようにした - Qiita
春からはじめるモダンJavaScript / ES2015 - Qiita
[iOS] 新言語SwiftがObjective-Cよりも良いところ - Qiita
初学者の私がGitを理解するために、この順番で読めばよかったと思った記事の順番 - Qiita
ソルト付きハッシュのソルトはどこに保存するのが一般的か - Qiita
エンジニアの職務経歴書 〜正しい魅力の伝え方〜 - Qiita
Amazon VPCを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
JavaScript初級者のためのコーディングガイド - Qiita
3年かけてたどり着いた英語記事を読むための方法 - Qiita
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
「次から気をつけます」に対抗する、反省文よりは効果が上がる再発防止、学びの機会 - Qiita
Google Homeでやったことまとめ - Qiita
SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話 - Qiita
コードを書く際の指針として見返すサイトまとめ - Qiita
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
レトロエンジニアのための近代Webフロントエンド事情 - Qiita
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
JavaScriptの { } を理解する - Qiita
人に仕事を振れないパイセン向け：３時間で読めて一生使える本３選 - Qiita
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita
文化祭で某チェーン店を再現して失敗した話 - Qiita
テストがなかった無法地帯にテストを導入して開発速度を1.7倍にした話 - Qiita
IT契約入門〜雇用契約、請負契約から準委任まで - Qiita
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
「なぜ」と聞かずに理由を引き出す！「詰めてる」感を減らす言い換えテク - Qiita
図解 X.509 証明書 - Qiita
未経験から7日間でコーダーとして現場投入させるまでのカリキュラムを忘れないようにメモっとく - Qiita
初心者向け、「上手い」シェルスクリプトの書き方メモ - Qiita
【たのしいな】様々なコマンド達を何も考えずにつないで遊ぶ - Qiita
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita