word2vecを用いて自分のツイートデータを分析する第1弾です!!! 目次 データの取得 前処理 学習 類似度 おわりに データの取得 まず、Twiterのデータを取得します。 ここでは、TwitterAPIを使うのではなく、自分のツイートデータをダウンロードする形で解析を行います。 まず、PC版Twitterを開きます。 次に、設定とプライバシーを選択します。 そして、Twitterデータを選択します。 そして、パスワードの入力を求められるのでパスワードを入力します。 遷移後のページの下側にTwitterデータのダウンロードがあるのでクリックします。 このボタンをクリック後、数分すると登録メールアドレスにzipファイルのダウンロードリンクが送られてくるのでそれをダウンロードします。 そのzipファイルを解凍すると ***.csv が出てくるのでそちらを使用します。 前処理 今回は形態素
ソフトウェアロボットによる業務自動化「RPA」。昨今はさまざまな業界で導入が進んでおり、特に契約書など書類絡みの業務が多い金融・保険業界では、大規模なプロジェクトを進めて成果を挙げている企業も少なくない。 約2万6000人の従業員を抱える「損保ジャパン日本興亜(以下、損保ジャパン)」もそんな企業の一つだ。2018年2月にUiPathの導入を発表し、年間40万時間以上の時間創出を目指すと宣言した。導入から約1年でどれだけの成果が挙がったのか。同社はUiPathのイベント「UiPathForward Japan 2019」でその進捗を発表した。 損保ジャパンが「UiPath」を選んだ理由 損保ジャパンがRPAの導入に向け、本格的に動き出したのは2017年に入ってからだ。全社的な業務改革を進める中で、いわゆる「ルーティン業務」を削減する一つの手段として検討し始めたという。 「デジタルトランスフォ
一連のCOBOLの話で、また日経BPがアホな記事を上げている。 COBOLは難しいか、記者が試しにコードを書いてみた まぁ努力は認めるが、間違いだらけである。で、記者を見ると、以前にクソ記事で私に叩かれた「大森敏行」氏である。 以前に叩いたエントリはこっち。 「悪い大人」 どうもこの人の傾向として、よく知りもしないことをよく調べもせずに、わかったようなことをわかったような文章で書くというのがあるようだ。てめーは自分が物事をよく知らないってことに謙虚になれんのか? 細かい間違いを一々指摘するのは馬鹿げているので、大きな部分だけ挙げておく。 まず、題材を「FizzBuzz」に持って来たのが間違いである。 COBOLは「データ構造の扱い」を記述する言語であるので、「処理」を書くことはあまり得意ではない。この「得意ではない」というのは、出来ないとか表現能力が低いとかではなくて、 簡潔な表現が出来な
Linux Kernel 2.6 Documentation: /usr/src/linux/Documentation/filesystems/ubifs.txt filesystems/ubifs.txt UBIFS の解説 [プレインテキスト版] 原著作者: unknown 翻訳者: Seiji Kaneko < skaneko at mbn dot or dot jp > バージョン: 2.6.29 翻訳日時: 2009/03/25 ========================================================= これは、 Linux-2.6.29/Documentation/filesystems/ubifs.txt の和訳 です。 翻訳団体: JF プロジェクト < http://www.linux.or.jp/JF/ > 更新日 : 2009
Introduction UBIFS is a filesystem that works on top of UBI volumes the UBIFS home page is at: http://www.linux-mtd.infradead.org/doc/ubifs.html UBIFS presentation slides: ubifs.odp It represents a next-generation flash filesystem, compared to JFFS2, and (via UBI) operates on raw flash rather than on block-based media (such as eMMC or traditional hard drives). History UBIFS was written by develope
フラッシュファイルシステム(英語: flash file system)は、フラッシュメモリを使用した記憶装置にファイルを格納するためのファイルシステムである。 フラッシュファイルシステムは一般的なファイルシステムと密接に関連があるが、フラッシュメモリの性質と特性に合わせて最適化されており(ライトアンプリフィケーションの回避など)、特定のオペレーティングシステムの中で使用されている。 概要[編集] 汎用ファイルシステムがフラッシュベースの記憶装置で使えるように、ブロックデバイス層はディスクドライブをエミュレートすることができるが、これは、以下の理由により最適状態に及ばない。 ブロック消去: フラッシュメモリブロックは、書き込みの前に完全に消去する必要がある。ブロックを消去するのに掛かる時間は重要となることもあり得るので、装置がアイドル状態の間に使っていないブロックを消去することも有益である
目標管理での業績評価を伝えたり、目標設定でのスキルの育成計画の元となる評価を話すとき、キャリアが滞留しているエンジニアに一つの特徴がある。 エンジニアに必要なスキルは2つに分けられる。1つは基礎スキルで業務を推進する能力やリーダシップのようなエンジニアの行動様式を構成するスキルだ。もう1つは技術スキルで方法論や適用する技術そのものを習得したり適用するスキルになる。 目標管理でもOKRでもエンジニアのスキルの成長のための目標を設定する際に大事なことの1つに現状を客観的に観察できるか、というポイントがある。現状認識をあるがままに捉えられるかどうか、これを過小でも過大でも甘く捉えてしまうと設定する目標の位置を間違えてしまう。 目標設定を低くしてしまえば容易に目標達成となるため、成長ののりしろはほとんど得られない。目標を達成するために掛けた期間が無駄になってしまう。方やとても高く目標を設定してしま
https://sisidovski.hatenablog.com/entry/2018/12/09/191500 を読んだ。 新聞社はもとより旧来型メディアに特有の人事について理解をしておかないと、この退職エントリに関する事情を深く理解することはできない。メディア業界の置かれている環境とエンジニアの役割を正しく認識し、できるだけフェアな視点を保ち、注意深い筆致で書かれているが、やはりキーとなる一文がこれ。 「人事異動に透明性と納得感があれば、あるいは会社を離れずに済んだかもしれない。」 先日のNTT武蔵野通研の退職エントリとは似て非なるもので、結果としてGAFAに行ってしまったのは一緒だが、給与面から見通せてしまう先々の人生設計に絶望したというわけでもなければ(日経の給与は一般産業界平均で見ても高め)、プアな社内環境に絶望したというわけでもない。 旧来型メディアの人事は、編集局や報道局と
Live Transcribeを起動すると、スマートフォンのマイクで拾った音声を自動で文字に書き起こしてくれる。黒い背景に白い文字で文章を表示するか、白い背景に黒い文字で表示するかを選べる。対応言語は70種類以上。声ではなく文字で返事をしたい人のために、キーボードツールも用意されている。 アプリを閉じると、書き起こされた文字は消えてしまう。会話の内容を保存する方法はなく、Googleのサーバに保存されることもないという。また、スマートフォンにマイクを接続して、書き起こしの精度を高めることもできる。このサービスを利用するには、インターネットか携帯回線に接続する必要がある。 Sound Amplifierを使うには、Android搭載のスマートフォンとヘッドホンが必要だ。トグルスイッチやスライダーを動かすことで、周囲の音の聞こえ方をコントロールできる。音を増幅させたり、さまざまな微調整を試した
ハローみんな。転職してる? 今日は都内のスタートアップで採用周りを担当してる俺から、 ここ数ヶ月で感じた採用したい人とそうでない人、採用確率を上げるための取り組みなんかを書こうと思う。 ここでの求人対象はwebエンジニア、デザイナー、営業、カスタマーサクセスだ。 おっと、あくまでこれは自分及び自分の会社を通じての所感なので、あまり期待をブチ上げないでくれよな! 使ったことのある媒体■Wantedly(採用実績:30人以上) 安い。今や関東の会社ならとりあえず使っとけという媒体。 というかスタートアップなんていう、候補者を金でぶん殴れない会社はビジョンやパションを訴求していかに魅力を感じてもらうかが勝負。 とにもかくにも候補者と話をさせてもらって、社員なり社長なりがどれだけの夢を感じさせるかでしか採用なんてできない。 そういう訴求がほぼ唯一できるのがWantedly。いろいろ問題はあったけど
2018.12.12 ITニュース NTTデータは、2018年12月4日(火)、AIやIoTなどの分野で、専門性の高い外部人材の獲得を狙った人事制度『アドバンスド・プロフェッショナル制度』(以下、ADP制度)を新設したと発表した。世界的に不足しているAIやIoTのトップ技術者は、国境を越えた争奪戦になっている。国内IT企業では最高水準の年収2000万~3000万円で処遇し、米国企業とも戦える報酬制度で対抗する狙いがある。 NTTデータの代表取締役副社長執行役員 人事本部長である柳圭一郎さんは、「専門性の高い技術者を獲得するために本制度を新設した」と語る。今後、同社の人材確保の鍵を握るADP制度設立の背景や概要を紹介しよう。 株式会社NTTデータ 代表取締役副社長執行役員 人事本部長 柳 圭一郎さん 市場価値に応じた報酬制度で採用をしていく ADP制度とは、AIやIoT、クラウド、セキュリテ
これはなに? はじめに AGCあれこれ Temporary I HOPEHOPEHOPE ASTRONAUT NOW LOOK WHERE YOU ENDED UP ふと気になりました いい時代ですね 1201&1202エラー なにそれ? カ、カルマンフィルターだー!!! カルマンフィルターの開発経緯 その他面白コメントアウト集 TRASHY LITTLE SUBROUTINES(つまんないサブルーチン) NUMERO MYSTERIOSO(神秘の数字) OFF TO SEE THE WIZARD COME AGAIN SOON HONI SOIT QUI MAL Y PENSE(悪意を抱く者に災いあれ)、NOLI ME TANGERE(私に触れるな) PINBALL_GAME_BUTTONS_AND_LIGHTS.agc おわりに 反省 参考文献 これはなに? この記事はeeic Adv
3ヶ月で出来たもの まずは蠢く内臓の成果物から、これが今回作ったポリープ検出AIです! 上の映像が元の内視鏡の動画で、 下が今回開発した検出AIの動作動画です。 青い枠で「ポリープだよ!」と主張してくれてますね! 3ヶ月の学習の流れ 基礎的な機械学習手法のスクラッチ まずは数学的な理解から始めました。 手法ごとの数式を読んで、それを実装に落としていきます。 - 線形回帰 - 重回帰 - 主成分分析 - Kmeans - 決定木 - SVM 悶え苦しんだのですが、 この時期に数式に対するアレルギーがほぐれていきました! 最初は2乗誤差の微分変形を理解するのに苦労した思い出があります。 このときに一番参考になった書籍は 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」 です これで機械学習の更新の概念が腹落ちしました。オススメ! kaggleへの挑戦 定番のタイタニックや 良質なコンペの
前回の『CRE が現場で学んだこと』シリーズでは、システムの可用性を担保するにあたってターゲットとする正確な数値をいかにして割り出すか、ということについてお話ししました。このターゲットをシステムのサービス レベル目標(SLO)と呼びます。 今後、システムが十分な信頼性を保って稼働しているか、またシステムにどんな設計やアーキテクチャの変更が必要かについて議論する際は、システムが継続的に SLO を満たしているという枠の中で語る必要があります。 SLO の適合性は直接測定することが可能です。システムにおいて精査が成功した頻度で計るのです。これをサービス レベル指標(SLI)といいます。システムが過去 1 週間 SLO を満たしつつ稼働していたかどうかを評価する場合に、SLI からサービスの可用率を把握するのです。定められた SLO を下回っているとなれば問題があるということですから、他の場所に
Tata Group will start making iPhones in India for the local and global markets, India’s Deputy IT Minister Rajeev Chandrasekhar announced on Friday, moments after Wistron’s board approved On the eve of the one-year anniversary of Musk taking over Twitter (now X), the company published a retrospective blog post examining how it has fared under the new management. There are a lot of numb
2019年1月末でFreeBSDに関連する開発活動を止めることにした。とても愛していたOSだけに身を切られるような思いは否めなかったが、別れが来るなら自分の自由になるうちにと思い、決断した。以下は個人的な想いを綴っている。 BSDの大元は、カリフォルニア大学バークレイ校で作られたオペレーティングシステム、今風に言えば基本ソフトだ。Berkeley Software Distributionというのがもともとの名前だ。 1985年に自分がUNIXに触れたころから憧れていたのがこのBSDだった。当時のBSDはまだオープンソースではなかったAT&TのUNIXのライセンス制限の傘下にあり、自由にソースコードが読めなかった。でもAT&TのUNIXであるSystem V(システムファイヴ)よりはずっと自由だった。その後、DECのULTRIXやSunのSunOS 4など、多くの先進的なUNIXマシンがB
北海道在住なので、赤福というものを食べたことがない。 5年ほど東京に住んでいたこともあるのだが、その頃は「ただのあんころ餅だろ」としか思わず、興味がなかったのだ。土産で持ってくる人もいなかったので食べる機会もなかった。 ネットやメディアなどで絶賛されている様子を頻繁に見聞きするようになったのは、北海道に戻ってきてきてからだ。 「土産で貰って嬉しいものナンバーワンは赤福」「あんこは嫌いな方だったのですが、人生で初めてあんこを美味しいと思いました」「まさかここまで旨い餅がこの世に存在するとは」「新宿の百貨店で赤福を購入して持ち歩くと通りすがる人が片っ端から『どこで買ったのか』と訪ねてくる。みんな好きなんだな」とか、赤福の話は必ず絶賛である。 様々なご馳走をたらふく食っているであろう芸能人ですらも、「結局一番好きなのは赤福」という。 なんだ?ただのあんころ餅ではないのか?俺が思っている「あんころ
太平洋戦争中に南太平洋のソロモン諸島沖で沈んだ旧日本海軍の戦艦「比叡」をアメリカの調査チームが水深およそ1000メートルの海底で発見し、NHKがその映像を入手しました。船体が切断された状態になっていて大きな爆発によって沈没した可能性が高いことが今回、初めてわかりました。 アレン氏は去年10月に病気で亡くなりましたが、調査チームはアレン氏の遺志を継いで特殊な装備を備えた調査船を使って太平洋戦争で沈没した軍艦を探し続けていました。 調査チームによりますと、先月31日、ソロモン諸島のサボ島の北西の深さ985mの海底で、戦艦「比叡」を発見しました。 ソナーが捉えた形状からは、船腹を上にした状態で海底に沈んでいるのがわかります。 また、潜水艇から撮影した映像には、巨大なスクリュープロペラやかじ、高角砲の砲身などが映っています。 「比叡」は大正3年にしゅんこうし、たび重なる改装を経て、太平洋戦争の緒戦
codicは、プログラマーのためのネーミング辞書です。新しいcodicでは、翻訳エンジンを搭載しネーミングをジェネレートできるようになりました。
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】 随時追加、整理していきます。 名前をつけるときには、名詞、動詞の違い、複数形、過去形などに注意しましょう。 オブジェクト指向では、クラス名は名詞、メソッドは動詞とします。 使ってはいけない言葉 get / set アクセサ (getter / setter) やプロパティによく使われている。 それ以外に使うと混乱を招くのでよくない。 get は軽量な処理と考えるので、中に重い処理は書いてはいけない。 単純な取得/設定以外で使いたくなったら他の言葉を考える。 load, save, commit, store, enable, disable, fetch, register, configure, add, etc... check 意味が広すぎて何をしているかわからない。 できるだけ別の言葉を使う。 具体的に何をしているかに分解して考え
はじめに 2019/2/10追記 記事を書いてから気づいたのですが、正確には、Rustのアトリビュートをいくつか設定すれば、MISRA-Cのルールを90%満足できるでした。 私はMISRA-Cのコーディング規約でプログラミングしたことがないため、内容に誤りがありかもしれません。間違っている点があれば、ご指摘いただけるとありがたいです。 後、いつも通りですが、C言語を貶める意図は一切ありません。 昨日からtwitterで、Rustが組込みのセキュリティが重要な分野で広まると良いなぁ、という議論がありました。 その中で、車載では、やはりMISRA基準との関係が明確になること、ということが1つの基準になりそうでした。 github.com @hashaskell さんから、MISRAコーディングルールのうち、Rustコンパイラがアトリビュートの設定を含めて、保証するルールのリストを作成しているレ
(この記事はここからの転載です) 課題 日本語の長文をgitで管理していると、ほんのちょっとの変更でもdiffでは行丸ごと変更されたことになり、変更点がよくわからないことがある。 二泊三日で小説を書く過激なイベントNovelJam 2018参加作品である高橋文樹氏の「オートマティック クリミナル」は、GitHubを使って執筆されている。小説では、git diffの欠点がはっきりでる。高橋氏は参加レポートで、こう書いている。 あと、今回得た重要な知見なのですが、Githubではある程度以上テキストが長くなってくると、数文字の調整で全部差分として判定されたりするので、小説には向いてないかなーと思いました。小説は行の移動とかがよく発生するので、GithubじゃなくてGitとの相性かもしれません。 普通にdiffを取る 確かに、普通にdiffをとるとその通り。コマンドラインで「オートマティック ク
Goならわかるシステムプログラミングがこのたび2回目の増刷がされまして、そのタイミングでPDF販売も開始されました。ラムダノートのサイトで直販で購入し、ユーザー登録をしていただいている方はPDFが自動で追加されるとのことです。直販で購入したけど、まだユーザー登録がまだの方は、購入した時のメールアドレスでユーザー登録をすれば大丈夫なはずです。なお、1刷をお買い上げいただいた方も、1刷と3刷の両方のPDFが登録される予定とのことです。 増刷で修正するのは編集者として恥ずべきみたいな文芸の編集者の発言をみて彼我の差を感じるなど。 — keiichiro shikano λ♪ (@golden_lucky) January 14, 2019 増刷で何をどれくらい直すかについては、企画そのものに対する姿勢、制作物に対する責任、ISBNに関する規約の解釈、書籍の流通との調整、既存読者と潜在読者の調整、
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