【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
WebRTCによるビデオチャットサービスの開発 - Qiita
はじめに Webで使えるビデオチャットサービスを開発しましたので、システム構成や使用したフレームワークやサービス、開発のポイントなどまとめてみました。 (去年にはQiitaの投稿を作っていたのですが、下書き保存したまま忘れて今頃の投稿になってしました。。) 月々のランニングコストは1000円以内、開発工数は1人月以内で作成しています。 WebRTCが出てきたおかげで、かなり容易にビデオチャットサービスが開発できるようになっていますので、よければ参考にしてください。 開発のポイント、コードだけでなく、開発の動機から、システム構成を決める為、開発前後に行ったビデオチャット関連の技術調査なども載せています。必要最小限の事だけ把握したい方はその辺りは読み飛ばしてください。 開発ビデオチャットサービス: ビデオチャッターズ (http://videochatters.net/) 開発動機 5～6年ぐ
iOSのPUSH通知(APNS)の特徴・ノウハウまとめ(iOS 9まで対応) - Qiita
今開発しているPlayer!で、チャット系のリアルタイム更新処理が必要となったので、色々調べながらまとめています。 分量が多いので、とりあえずまずは小出しにAppleのPUSH通知の特徴・ノウハウについてまとめたものを公開します。 → 「リアルタイム更新処理」全体にフォーカスした記事も書きましたヽ(・ω・｀） iOS - チャットなどリアルタイム更新が必要なスマフォアプリの構成について考えてみた - Qiita アプリが終了状態になっていてもサーバーから通知出来る唯一の手段 まず当たり前のことからですが、最大の特長だと思います。 この理由によって、双方向通信などを併用するにしてもPUSH通知対応は必須です。 (サーバー経由でなければ、位置情報トリガーなど他にもいくつか終了状態から起こす方法は存在します。) ユーザーにPUSH通知を不許可にされたら届かない さらに、初回の確認で不許可にされた
なぜ iPhone の画像は Android の画像よりもずっと高品質なのか - Qiita
Android と iPhone との比較は多くの点で議論されており、どちらがより良いかは、Android の画像の質は iPhone とくらべてずっと劣るという点を除けば、未だ結論が出ていません。Facebook、Twitter、Instagram 等どれを使っていても、写真をとって、フィルタをかけて、ソーシャルネットワーク上に公開すると、いつも Android から投稿される写真は画質が劣化しています。しかし何故でしょう？ 私達は昨年の間調査をし、そしてついに、Google が犯したほんのちょっとしたミスが原因であることを突き止めました。それは本当にちょっとしたミスでしたが、その影響はすべての画像を扱うアプリケーションに波及するほど大きく、現在に亘っても影響が続いています。 問題は、libjpegです。 libjpegといえば、数多くのオープンソースプロダクトでも使用されており、And
誰でも無料でiPhoneの実機を使ってiOSアプリ開発する方法 - Qiita
WWDC 2015でiOS Developer Programに関する変更があり、 これまで年間11,800円の登録費用を払ってDeveloper Programに登録しなければできなかった、 iPhoneやiPadの実機を使った開発が可能になりました。 Xcode7 での無料の実機ビルドの方法についてまとめます。 (本記事の内容は一般公開されている情報に基づいています。 beta版に関するスクリーンショットは使用していません。) 必要なもの ・Mac ・Xcode7 Xcode7のダウンロード 2015年6月現在、beta版のXcode7をダウンロードします。 https://developer.apple.com/xcode/downloads/ ファイルサイズが4Gありますので、PCの容量が足りない場合は不要なデータを削除して容量を確保してください。 Xcodeの起動 インストールし
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
CentOS6とCentOS7の比較表 - Qiita
①anacondaの画面フロー変更。 ②GUIでのパッケージ選択を廃止 ③6.5➡7へのupgradeをサポート CentOS6.5➡7にupdateするには下記 CentOS6.5 ➡ Centos7にアップグレード eth0などはそのまま引き継がれる。 サービスは停止するもの（例えばntpなど）があったり、 6.5で動いてたものが正常に動作しなくなる可能性があるので、upgradeは推奨はしません。
Android再入門 〜Eclipseのことは忘れろ〜 #nds40 - Qiita
※本記事は、長岡IT開発者勉強会#40 初心者Dayで話す内容のドラフトとして書かれたものです。 ※本記事は、2015年2月時点での技術に関する時事ネタを多分に含んでいます。ご留意ください。 2/26 この記事のメイキング記事を書きました。 はじめに Androidが世に出た2008年秋からもうすぐ7年が経とうとしています。日本で初めてのAndroidスマートフォンであるHT-03Aがドコモから発売された2009年夏からは、もうすぐ6年です。「ツートップ戦略」が記憶に新しいXperiaやGalaxy Sシリーズが出始めたのは2010年ですから、そこからも5年は経とうとしています。 十年一昔、という言葉がありますが、Web方面に関わっていると三年一昔という言葉が脳裏をよぎることすらあります。7年足らずの歴史しか持たないAndroidにとっても、3年という時間は半生と呼ぶに差し支えないものでし
PHPのモダンな開発環境を紹介する - Qiita
やあPHP! 最近なんだかまともだなぁ PHP開発の上で実用的なツール群について、RubyやPythonほどには知名度がないので紹介したい。Windowsのことは知らないので、各自がんばってほしい。 筆者はもともとRubyの方から来たので、Rubyとの比較が多いのは留意されたい。 この記事の内容と直接関連はしないが、併せて読まれたい PHPのin_arrayは罠が多いので注意喚起が必要 - Qiita 準備 MacだとHomebrewがあると依存ライブラリを集めるのが楽でべんり。 これは個人の趣味の話なのだけれど、自分でインストールする実行ファイルは$HOME/local/binに置くのが好きだ。 筆者はZ Shellユーザーなので https://github.com/zonuexe/dotfiles/blob/master/.zshenv#L1-L13 のようにしてる。 PHPBrew
関数型言語のウソとホント - Qiita
追記 こんな記事を読むより、まともな関数型プログラミング言語を使ってまともに関数型プログラミングを学ぶほうが、関数型プログラミングについてよほど正確な理解を得られます。少しでも関数型プログラミングに興味のある人は、まずは真面目なHaskellの教科書やすごいH本を読んだり、やさしいHaskell入門を読んだりしながら、実際に関数型プログラミングのコードを書いてみることをお勧めします。 繰り返しますが、この記事はあんまり読む必要はないです。関数型プログラミングを理解するには実際に自分でコードを書いてみるのが一番です。関数型プログラミングあるいは関数型プログラミング言語を理解するもっとも確実な方法は、Haskellをあなたのマシンにインストールして何かまとまったアプリケーションを書いてみることです。Haskellでアプリケーションが書けたら、自分は関数型プログラミングを理解しているし使えると胸
BigQueryことはじめ。あとBigQueryについて料金とか運用とか調査 - Qiita
まだ入門もしてないので「ことはじめ」じゃないです。 大体触ってみたのを載せます。 Wikipedia 集計 サンプルデータのwikipediaを集計してみました。 データは3億行ほどあり、サイズは36GBほどあります。 今回は、contributor_usernameを集計し、wikipediaに貢献している人ランキングをつくりました。 上位陣はbotさん達ですね。 結果としては、3億行のデータを、 何も考えずに書いて 16.2秒で集計することが出来ました。 3億行を16秒。 countしなければ3秒くらいで終わります。 MapReduceみたいなのを一切書いてないのにこの速度。 ちなみにテーブルはインデックスしているわけではなく毎回フルスキャンしているらしい。 わお。 データ保管: \$0.026/GB/mo クエリ: $5/TB (スキャンしたデータのサイズで課金) 今回のwikipe
BigQuery Connector for Excelを使ってExcelで超高速クエリ実行を行う - Qiita
Google BigQueryは超高速でクエリを実行できて便利であるが、結局のところExcelデータでください、みたいなことを言われたりして面倒なことがある。こういったとき、Google BigQuery Connector for Excelを使用すれば、Microsoft Excelから直接Google BigQueryにクエリを発行し結果を取得することが出来る。 BigQuery Connector for Excel - Google BigQuery - Google Developers BigQuery Connector for Excelを準備する BigQuery Connector for Excelを使用するには、ページにアクセスし専用の認証キーを発行する必要がある。 Google BigQuery Connector for Excel BigQuery Conn
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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Qiita
これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール
