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algorithmの検索結果81 - 120 件 / 36730件

  • VOYAGE GROUP エンジニアブログ : 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本

    2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本 こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやった本は僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師本。MITで長年教科書として使われてきた本です。今はPythonなので違う筈。今やっ

    • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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      • IDEA * IDEA

        ドットインストール代表のライフハックブログ

          IDEA * IDEA
        • 「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語

          「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」(ベーカリースキャン)。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた

            「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
          • 投稿169  日常の中の曲率 S.H氏

            平素はSo-netをご利用いただき、誠にありがとうございます。 このたび、誠に勝手ながら、2021年1月28日(木)をもちまして、「U-page+」サービスの提供を終了させていただくこととなりました。 サービスをご利用いただいておりますお客さまには、ご迷惑をおかけすることを深くお詫び申し上げますとともに、これまでのご愛顧に厚くお礼申し上げます。 記 ■提供終了サービス名 U-Page+ ■提供終了日 2021年1月28日(木) 15:00 提供終了日以降、お客さまのWebコンテンツの表示、FTPからのデータダウンロードができなくなります。 ■解約のお手続きについて 2021年1月28日(木)をもって自動解約となりますので、お客さまご自身での解約のお手続きは必要ございません。 サービス終了日以前に解約をご希望のお客さまは、解約のお手続きが必要です。 下記のWebページよりお手続きください。

            • スクールガールストライカーズの 内製クライアントエンジン

              近年、ハイスペックなスマートフォン、高品質なネットワークが普及し、それによりモバイルゲームの制作手法やそれを取り巻く環境も変化してきました。スクウェア・エニックスでは、そのような環境の変化に対して、日々新たなチャレンジをし続けています。そして、このようなスピード感溢れる業界の流れには、会社の枠を超えた技術情報の共有、交流が欠かせないと感じております。 そこでこの夏、社内のエンジニア・テクニカルディレクターによる最新のモバイル開発の技術情報や社内モバイルエンジン、開発秘話によるセッションをメインに、スクウェア・エニックス モバイル オープンカンファレンスを開催する運びとなりました。また、セッションの後は登壇する弊社スタッフと直接ディスカッションやフリートークができる場を設けております。この機会にスクウェア・エニックスという会社についても、より詳しく知って頂ければ幸いです。 マネージャー・テク

              • 「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」がGoogleに怒られた話|群青ちきん

                「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう! (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici

                  「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう!」がGoogleに怒られた話|群青ちきん
                • や...やっと理解できた!JavaScriptのプロトタイプチェーン - maeharinの日記

                  JavaScriptのプロトタイプチェーンについて理解しようとしたのだけど、prototypeとか__proto__とかごちゃごちゃになって、色んなブログを読んでもなかなか理解しきれなくて悶々としていたのだが、図を書いたらパッと理解できた!以下、情報ソースはなるべくECMAScript仕様書(3rd)を元にするようにして書きました なぜ分かりづらいのか? そもそも、なぜJavaScriptのプロトタイプチェーンは自分にとってこうも分かりづらかったのだろうか?自分なりに分析してみると、まず、「似ているが違う用語が沢山ある」という点がある。ざっとあげただけでも、「prototypeと__proto__」「__proto__と[[Prototype]]」「FunctionとFunctionオブジェクト」などがある。そして次に、「入り組んだ構造が動的に変化する」という点がある。上記のように似たよう

                    や...やっと理解できた!JavaScriptのプロトタイプチェーン - maeharinの日記
                  • Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから

                    はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード&ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな

                      Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
                    • プログラマーの力量を見極める--面接官になったら尋ねるべき質問実例集

                      印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ソフトウェア開発者を採用する面接の場においては、応募者の専門家としての力量を見極めることが最も困難な作業の1つである。彼らの考え方については、面接時に少しやり取りを行えばそれなりに見当が付くだろう。しかし、実際のプログラミング経験を推し量るのは至難の業だ。一部の企業では、さまざまなテストを実施することでこれを行おうとするものの、筆者の経験から言えば、こういったテストは近代的な開発環境では必要性が薄い知識(IDEのオートコンプリート機能や、F1キーの押下で表示されるヘルプ、インターネットといったものがあるため、ライブラリの知識は以前ほど重要ではなくなっている)の丸暗記能力を試すだけに終わることも多い。そこで本記事では、開発者を評価するうえ

                        プログラマーの力量を見極める--面接官になったら尋ねるべき質問実例集
                      • 半年間休職してプログラミングの勉強をした - ぼっち勉強会

                        目次 概要 この記事の目的 なぜ勉強するのか なぜ休職したのか(働きながらではダメなのか) どのようにして休職したか 金銭面の問題 勉強を継続するために気をつけたこと どのくらい勉強したか 何を勉強したか 反省 まとめ 概要 5月に休職しました。 休職開始から今日まで主にプログラミングの勉強をしていました。 11月から仕事復帰します。 この記事の目的 私が休職して勉強することを決めるとき、経験談を参考にしようと思い似たような方がいないか調べました。 しかし、私のニーズに合う情報はほとんど見つかりませんでした。 私と同じように休職勉強を考えている方にとって、少しでも参考になればいいなと思い書きます。 なぜ勉強するのか 私は業務ならば並以上の働きをしていると思っています。 社交辞令もあるでしょうが、社内・顧客ともに良い評価を頂いています。 一方で、経歴を増すごとに自分の中で技術力に対する不安が

                          半年間休職してプログラミングの勉強をした - ぼっち勉強会
                        • 画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita

                          画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ!と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ?」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が

                            画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
                          • シムシティーの仕組み

                            シムシティーを作り始めていちばん最初に考えたのは、街を一種の生き物のように表現できないかってことだった。 僕が街についてどう考えているかはすでに説明したけど、大事なのは街を構成する建物とか道路じゃなくって、そこでどんな活動が行なわれているかってことだと思うんだ。道路を車が走り、電車が動き、人々が動き回り、常に要素が変化し続ける“動きのある”システム。街を表現する方法っていうと誰でも地図を思い浮かべると思うけど、僕は動きがない地図じゃなくって、たとえば飛行機から眺めた街、動きのある世界をディスプレイに表現しようって考えた。それこそが僕の考える街の姿だからね。 それともう一つ考えたことは、プレイヤーに伝える情報をできるだけわかりやすく、それも“面白い”って思えるような形で表現しようってことだった。シミュレーション・ソフトっていうとたいてい数値や図表がたくさん出てくるけれど、数字が並んでいるのを

                            • 404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10

                              2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法

                                404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
                              • 5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう

                                5ch(旧2ch)ではここ数年はTwitterを使用するようになってしまいましたが、ネットのミームの発信地点であって、様々なスラングを生み、様々な文化を作ってきたと思います。 学生時代、2chまとめとか見ていたので、影響を受けてきたネット文化で、感覚値からすると、どうにも流行り廃りがあるようです。 5chの過去ログを過去18年ほどさかのぼって取得する方法と、懐かしいネットスラングのドキュメントに占める出現具合を時系列でカウントすることで、時代の変遷でどのように使用の方法が変化したのか観測することができます。 文末に「orz」って付けたら若い人から「orzってなんですか?」と聞かれて心身共にorzみたいになってる— ばんくし (@vaaaaanquish) October 19, 2018 図1. 今回集計したorzの結果 例えば、今回集計した5chの書き込み500GByte程度のログからで

                                  5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう
                                • 元世界チャンピオンが教える!超戦略的オセロ必勝法 | nanapi [ナナピ]

                                  2020年8月31日(月)をもちまして、nanapiに関わるすべてのサービスは終了いたしました。 nanapiは、2009年のサービス開始より「みんなで作る暮らしのレシピ」という考えのもと、ユーザーの皆さまに生活に関する様々な「ハウツー」を投稿していただく投稿型ハウツーサービスとして運営してまいりました。 約11年間にわたって皆さまからご支援をいただきサービスを継続できたこと、nanapi編集部一同、心より御礼申し上げます。 掲載されていたコンテンツなどのnanapiについてのお問い合わせは、nanapi@supership.jp までお願いいたします。 長きに渡りnanapiを応援してくださり、本当にありがとうございました。

                                    元世界チャンピオンが教える!超戦略的オセロ必勝法 | nanapi [ナナピ]
                                  • わずか565バイトテトリスのプログラミング解説

                                    「往年の名作「スーパーマリオブラザーズ」、あの濃い内容でわずか40キロバイト」に載っていたわずか565バイトのテトリス。文字数にして551文字。79文字*7行のプログラミングで、テトリスが動きます。 以下のソースコードをメモ帳に貼り付けて、htmlで保存すればテトリスが動きます。 <body onKeyDown=K=event.keyCode><script>X=[Z=[B=A=12]];h=e=K=t=P=0;function Y() {C=[d=K-38];c=0;for(i=4;i--*K;K-13?c+=!Z[h+p+d]:c-=!Z[h+(C[i]=p*A-Math.round(p/ A)*145)])p=B[i];!t|c+4?c-4?0:h+=d:B=C;for(f=K=i=0;i<4;f+=Z[A+p])X[p=h+B[i++]]=1 if(e=!e){if(f|B){fo

                                      わずか565バイトテトリスのプログラミング解説
                                    • bitbucketの使い方

                                      With best-in-class Jira integration, and built-in CI/CD, Bitbucket Cloud is the native Git tool in Atlassian’s Open DevOps solution. Join millions of developers who choose to build on Bitbucket.

                                        bitbucketの使い方
                                      • デスクトップに貼れる英語の「心臓部」/3つのイラスト

                                        OPERATORS MAKE the paper into a hat. HAVE the hat. PUT the hat on the head. TAKE the hat from the head. KEEP the hat here. LET the hat go. GET the hat from someone. GIVE the hat to someone. SEND the hat to someone. GO from this place. COME to this place. BE doing. SEEM to be (doing). DO any act. SAY somethinng. SEE something. DIRECTIONS AT  The ball is at the edge of the table. WITH  The black bri

                                          デスクトップに貼れる英語の「心臓部」/3つのイラスト
                                        • 「精度高すぎ」と話題のニュースキュレーション『Gunosy』は、どんな設計思想で作られているのか? - エンジニアtype | 転職type

                                          2012.12.17 転職 ここ最近、個人の関心や嗜好に合わせて情報を紹介するキュレーションサービスが人気だ。Amazonのような大手ECサイトで利用が進む「レコメンド」や「キュレーション」技術を情報配信分野に応用したサービスだが、このカテゴリーの中で、特に注目を集めているサービスがある。 それが、現役東大大学院生3人が立ち上げた『Gunosy(グノシー)』だ。 自らを「スマートなパーソナルマガジン」と命名している『Gunosy』 人気を集めている理由は、その手軽さと推薦情報の的確さにある。 ユーザーが『Gunosy』を利用するにあたって唯一すべきことは、最初にFacebookもしくはTwitterのアカウントを利用してサービスサイトにログインすることだけ。 あとは『Gunosy』独自のレコメンドエンジンが、過去にユーザーがポストした投稿内容の傾向やソーシャルグラフ内でのアクティビティを分

                                            「精度高すぎ」と話題のニュースキュレーション『Gunosy』は、どんな設計思想で作られているのか? - エンジニアtype | 転職type
                                          • Amazonの推薦システムの20年

                                            IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も

                                              Amazonの推薦システムの20年
                                            • http://ja.doukaku.org/

                                              • 人工知能本読みすぎて飽きたけどその中でも記憶に残っている本を紹介する - 基本読書

                                                この数年人工知能バブルかってぐらい人工知能関連本が出まくっていて、最初の頃は律儀に一冊一冊読んでいたもんだが、だんだん飽きてきた(そりゃ読みまくってるんだからそうだ)。やれ人工知能に仕事が奪われるだとか奪われない仕事はなんだとかの話は定番だが、定番すぎてそうそう新しい解釈が出てくるわけではない。消える仕事は消えるし、残る仕事の分野もだいたい明らかになってきている。 とはいえそれでも読んでいると「おお、これは視点が良いな」と思えるものもあり、そういうのは読んでいて楽しい。その書き手はやっぱり基本的には専門的な知識を持っている人たちだ。認知ロボット工学者であったり、AI研究所に勤めていたり、機械学習の専門家だったりする。最後のはまた特殊事例といえるが、本稿ではそうした人工知能本飽きた僕の中で記憶に残っている本をいくつか紹介してみようと思う。 まずは基本的なところを教えてくれる一冊 シンギュラリ

                                                  人工知能本読みすぎて飽きたけどその中でも記憶に残っている本を紹介する - 基本読書
                                                • シソーラス(類語)検索

                                                  • 「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき

                                                    ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について(今の興奮をあとで思い返すためにも)書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か!?と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開

                                                      「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき
                                                    • 特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita

                                                      特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日2日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない!という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰

                                                        特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
                                                      • 読んで良かった基礎知識の入門書 - Qiita

                                                        Help us understand the problem. What is going on with this article?

                                                          読んで良かった基礎知識の入門書 - Qiita
                                                        • Webページ高速化に必須の知識!ブラウザがWebページをどのようにレンダリングしているか、図を用いて解説

                                                          ブラウザがWebページをどのようにレンダリングしているか、図を用いてやさしく解説した記事を紹介します。 レンダリングの仕組みを理解することで、HTMLやCSSやJavaScriptなど実装時にも気をつける点があります。 How the browser renders a web page by James Starkie 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 1. HTMLの解析(パース)を開始する 2. 外部リソースを取得する 3. CSSを解析し、CSSOMを構築する 4. JavaScriptを実行する 5. DOMとCSSOMをマージしてレンダリングツリーを構築する 6. レイアウトとペイントを計算する はじめに 私の考えとしては、高速で信頼性の高いWebサイトを構築するには、実装中に各ステップを最適

                                                            Webページ高速化に必須の知識!ブラウザがWebページをどのようにレンダリングしているか、図を用いて解説
                                                          • Webプログラマと数学の接点、その入り口

                                                            フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発

                                                              Webプログラマと数学の接点、その入り口
                                                            • Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か?「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」

                                                              Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調

                                                                Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か?「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
                                                              • 常識を覆すソートアルゴリズム!その名も"sleep sort"! - Islands in the byte stream (legacy)

                                                                TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君!オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う? #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと

                                                                  常識を覆すソートアルゴリズム!その名も"sleep sort"! - Islands in the byte stream (legacy)
                                                                • 情報工学は面白い!

                                                                  毎日の仕事に追われていると、ついITの原理原則を忘れがちになるものだ。何事にも言えることだが、基礎を理解してこそ、初めて応用ができるのである。 連載『矢沢久雄の情報工学“再”入門』では、ITの根幹を成す学問体系である「情報工学」を解説している。おそらく学生時代や入社時の研修で習った方も多いとは思うが、この機会に復習していただきたい。必ず新たな発見があるはずだ。

                                                                    情報工学は面白い!
                                                                  • 【悪用厳禁】ChatGPTとGoogleDocsを連携して無限に記事を生成する方法(2.4万字)※GAS編集解説動画付き 3/7更新|チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️

                                                                    最初にアカウントを作成する必要がありますが、メールアドレスを登録すれば数分で完了します。 メールの場合は認証作業が必要です。 1.2 シークレットキー作成 続いては、以下の画面から"create new secret key"をクリックすると自動で生成されます。 先ほどのこちらのリンクから以下のページへ飛べます。 https://beta.openai.com/account/api-keys シークレットキーをコピーして、別で保存しておきます。 一度OKで閉じると消えてしまうので、しっかりとメモにして残しておくことをおすすめします。 一応何度でも作成はできます。 1.3 料金体系 実は、OpenAIのAPIは無料ではありません。 なので、先ほどのシークレットキーは他人は教えないように!!! 言語モデルによって料金が異なります。 大体1記事書くのに分量にもよりますが、数円くらいです。 また

                                                                      【悪用厳禁】ChatGPTとGoogleDocsを連携して無限に記事を生成する方法(2.4万字)※GAS編集解説動画付き 3/7更新|チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
                                                                    • ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times

                                                                      Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか?そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか? 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む=アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか

                                                                        ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
                                                                      • 「怠惰・短気・高慢」であれ、ChatGPTを使って業務効率化しよう(要件定義編)

                                                                        例として読書記録アプリをつくります! 筆者が欲しいサービスを作ろうと思い、今回は「読書記録アプリ」をつくります。 最低限の要件は、次のように設定しました。 デモアプリの要件(読み飛ばしてOK) 読書記録アプリを作る目的 読書が苦手なエンジニアが読書記録をし、記録を共有することで、継続して技術本を読めるようになること ターゲット 新人、中堅のWebエンジニア おおまかな要件 ユーザーは新規登録することで、読書記録アプリにログインできる ユーザーは読む本を登録できる ユーザーは本を何ページ読み終えたかを記録できる ユーザーは本を読み終わったら次の本を登録できる ユーザーは他の人がどの本を読んでいるのか、また何ページ読み終えたかを閲覧できる 質問する前に... また、ChatGPTに業務で使用するコードを渡す場合、環境キーやサービスを特定できる情報を送信しないでください。入力内容が他の人に渡って

                                                                          「怠惰・短気・高慢」であれ、ChatGPTを使って業務効率化しよう(要件定義編)
                                                                        • 【プログラミング不要】ディープラーニング(h2o.ai)で株価予測をやってみた - ニートの言葉

                                                                          2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう(@t_andou)です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング

                                                                            【プログラミング不要】ディープラーニング(h2o.ai)で株価予測をやってみた - ニートの言葉
                                                                          • 専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development

                                                                            今日は,普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います.特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に,どうするかに注目したいと思います.自分の専門の場合は,いくらでも時間を注ぐことが出来るので,世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが,ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません.なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です. まず,論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います.論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで,分野全体を俯瞰することは目指していません.論文だけ読んで分野全体を理解するには,最低50本ぐらい読む必要が有ると思います.

                                                                              専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
                                                                            • 江添亮のC++入門

                                                                              序 本書はプログラミングの経験はあるがC++は知らない読者を対象にしたC++を学ぶための本である。本書はすでに学んだことのみを使って次の知識を説明する手法で書かれた。C++コンパイラーをC++で書く場合、C++コンパイラーのソースコードをコンパイルする最初のC++コンパイラーをどうするかというブートストラップ問題がある。本書はいわばC++における知識のブートストラップを目指した本だ。これにより読者は本を先頭から読んでいけば、まだ学んでいない概念が突如として無説明のまま使われて混乱することなく読み進むことができるだろう。 C++知識のブートストラップを意識した入門書の執筆はなかなかに難しかった。ある機能Xを教えたいが、そのためには機能Yを知っていなければならず、機能Yを理解するためには機能Zの理解が必要といった具合に、C++の機能の依存関係の解決をしなければならなかったからだ。著者自身も苦し

                                                                              • ZENRINを廃した新Google Mapsは自動運転とは基本的に関係がない - Code for History

                                                                                2019年3月21日、突然姿を見せた日本でZENRINを廃した新Google Mapsは、一部で見られた地図の劣化とあわせ、驚きをもって受け止められました。 www.itmedia.co.jp それと同時に、今回の新Google Mapsの変化が大きく道路形状などに現れたことを受けて、 今回の新Google MapsでZENRINを切った理由は、建物重視のZENRIN地図から、自動運転を見据えた道路中心地図への転換を意図したものだ という意見が多く散見され、また高い評価を受けたりしているのを見ました。 一例を挙げるならば、(このツイートの投稿者さんには指摘をして理解いただき、意見交換などもできたので決して晒す意図ではないのですが)以下のツイートなどです。 Googleマップがゼンリンを切ったのは大正解です。今まで日本の地図は建物が中心に描かれていましたが、グーグルは道路を中心に描き換えまし

                                                                                  ZENRINを廃した新Google Mapsは自動運転とは基本的に関係がない - Code for History
                                                                                • 誰も気付いていないTikTokの本当のイノベーションを語る - toricago

                                                                                  TikTokは良い動画が一瞬でバズりやすい。それは例え、あなたの最初に投稿した動画だったとしても。これはYouTubeと対極的である。YouTubeでは無名の人がどんなに面白い動画を投稿しても、そもそも誰にも見てもらえない。YouTubeで毎日毎日面白い動画を投稿し、たまたま見てくれた人が読者登録してくれたりして、数ヶ月、半年と努力を継続しなければならない。 一言で表せば、YouTubeは「信用経済」「評価経済」時代のプラットフォームなのである。 たくさんの登録者数を持つYouTuberが強い。少ない登録者数しか持たないYouTuberは弱い。弱いYouTuberは、たくさん登録者数をゲットするまで、修行する。そういう世界だ。 一旦インフルエンサー級まで自分の信用や評価を蓄積することができれば、後は自由自在に動きやすい。他のYouTuberともコラボしやすいし、企業案件もどんどん舞い込んで

                                                                                    誰も気付いていないTikTokの本当のイノベーションを語る - toricago