[和訳] Dropboxアカウントのせいで胃潰瘍になった - Qiita
こちらのReddit投稿 (https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/eaphr8/a_dropbox_account_gave_me_stomach_ulcers/) の和訳記事です。本番環境でやらかしかった人シリーズが盛り上がっていたので波に乗って（？）Twitterにヤバすぎる恐ろしい話が流れてきたのをすかさず和訳してみました。やらかしちゃった人というよりはやらかされちゃった人目線ですがいずれにせよそこら辺の怪談話よりよっぽど怖いです。 Dropboxのアカウントのせいで胃潰瘍になった。 皆は誰もが触れたがらない、会社を靴紐やガムやクリップでつなぎとめている「例のアレ」を見つけたことってある？そういうのって往々にして大型連休前の金曜午後4:45に落ちるし、般若のような様相を呈した上司が「このままだと第二のスターリングラード攻防戦が勃発するぞ
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開設後３週間で収益１０万円を得た個人開発サイトでやったことの全部を公開する - Qiita
開設して３週間ほどで収益１０万円を個人開発サイトから得たので、そこでやったことを全部ここに公開する。 世の中には＊＊億ドルのバリュエーションを獲得したスゲー起業家の話か、個人開発サイトを立ち上げたものの収益なんてゼロに近い話かの両極端しか無いように感じる。 パッと立ち上げてだいたい１ヶ月でiPhoneXが買えるぐらいのサイト規模というのは、どんなレベルのエンジニアでも手が届く範囲内にあるのが実感だ。「人生賭けて起業！」とかそんな熱い話ではない。普段の仕事が終わったら、ちょこちょこコードかいて個人的にアプリを公開して収益を得る、ぐらいの話。「１億総クリエイター時代」ではこんなやり方が世の流れに合っている気がする。 この記事でも「エンジニアはアウトプット至上主義であるべき」と主張している。自分で主張するからにはやっぱり得たノウハウは全部公開するのは当然だな、と。だいたい数週間で収益が１０万円な
AIはハチ=米津玄師を見破れるか ? -J-popアーティストの歌詞を分析してみた- - Qiita
はじめに 一年前にこんな記事を書きました。未だにちょくちょくいいねを頂いているので、自然言語処理の練習を兼ねて久しぶりに遊んでみた系の記事を投稿しようと思います。 やったこと 歌詞データのクローリング Mecabによる分かち書き tf-idfによるベクトル化 ベクトル化した歌詞によるアーティストのクラスタリングとUMAPでの可視化 (おまけ) fastTextでハチ=米津玄師を見分けられるのか? 分析にはJupyter Labを用いました。 歌詞データ 今回用いる歌詞データについて説明します。 クローリングで取得 先立って歌詞データのクローリングをしました。とある人気アーティスト順に歌詞を取得できるサイトより、45人のJ-popアーティストにつき、最大50曲分の歌詞を取得しCSVに保存しました。 実際にクローリングに用いたコードを公開するのもどうかと思うので、ここでは割愛します。。。Bea
サイゼリヤ1000円ガチャをつくってみた(Heroku + Flask + LINEbot) - Qiita
Progateを一度やった程度のプログラミング初心者ですが、 何かWebアプリケーションを作りたいなぁと思い、Flaskを学ぶついでに サイゼリヤのメニューから1000円以内で組合せを出してくれるガチャを作りました。 2022.10.31 追記 Heroku有料化に伴い、以下をお知らせ致します。 LINE Bot版 サービス終了 Web版 旧アドレス（herokuapp.com）からのリダイレクト停止 2019.5.10 追記 Twitterで紹介頂いたようで、たくさんの方から反応を頂いていてびっくりしております！ メニューが古いままだと、何かと店舗側にもご迷惑をおかけしそうだったので、 本日時点でのグランドメニューに更新させていただきました。 非公式であることをご了承の上、店舗ではマナーを守って楽しんで頂ければ本望です！ （たくさん注文して食べ残す・・・などが起こらないことを祈ってます）
岡田を切る技術 - Qiita
これはとある回顧録 何度も諦めかけましたが、数年の歳月を経て遂に岡田を切る技術が一旦の完成へと至りました。その技術を巡る奮闘の歴史と成果について、ここに記録を残していきたいと思います。 画像時代 まずは「切る」という動作が何を指すかを明確にしておきます。 厳密な定義というよりは、切った感を得るために必要そうなふるまいとして定義します。 平面上のある領域が、任意の直線を境界として分割されること 分割された領域は物理法則に準じてふるまうこと 要するに気持ちよく岡田を切ることができれば目標は無事達成です。 物理エンジン 切った感を高めるためにはやはり「物理法則」に準じたふるまいが欲しくなります。つまりブラウザ上で動く物理エンジンが必要です。 世の中にはフルスクラッチで物理エンジンを作れる人間と作れない人間が居ると思われますが、残念ながら私は後者でした。勝ち目の薄い勝負は避け、素直に巨人の方にすが
【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）に挑戦してみることにしました。 今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！ 有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。 【人工知能の無駄遣い?】AIプログラミングの面白記事をまとめてみました。 ２.
ネットワーク越しでパイプしたり、あらゆるデバイス間でデータ転送したい！ - Qiita
何を解決したいか？ Mac, Windows, Linux, iPhoneやAndroidのスマホ・タブレットとかのデバイス間でデータの転送したいことがあります。 SlackとかLineとかSkypeとかAirDropとかあっても 送りたい相手と共通して使っているサービスを探す必要とか、 GUIのソフトウェアのインストールが必要とか、 AirDropだとApple系OSである必要 があるなどの転送の障壁があって、GUIが使えないデバイスに送りたいときなどは困ってしまいます。 すでにたくさんのファイル共有系のサービスがありますが、コマンドを使ったCUIベースにあまり親切な設計なものはあまりないと思います。 そこで、上記の問題を解決するために、以下のようなファイル転送の仕組みを作りました。 他デバイス間でデータ転送ができ、 別途ソフトウェアのインストール不要で、 パイプにとても親和性が高くエン
低レイヤーを学ぶための技術書をまとめてみる - Qiita
半年前から低レイヤーに関する勉強をしている。 その中で読んだ技術書の感想、そしておすすめの読む順番をここにまとめてみる。 OS 30日でできる! OS自作入門 おすすめ度：80（満点100） 一言：自作OSの初心者向け 自作OSでまず初めに候補に挙がるのがこの本。2006年に出版された本ではあるが、OSの根幹を理解するにはとても良い。最初からアセンブリでメモリ操作をがっつり書くため、アセンブリの経験やレジスタ周りの知識が無いと挫折してしまうかも知れない。そこを乗り越えれば楽しくOSを実装していける。 コンピュータシステムの理論と実装 ―モダンなコンピュータの作り方 おすすめ度：95 一言：一からOSを作って学べる本格的な指南書 論理回路と呼ばれるレベルからメモリやCPUを作っていき、アセンブリ言語やアセンブラの開発、そして独自言語とそのコンパイラ、OSまで開発する。CPUなど各要点の考え方
機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
Netflix - データ重視のシリコンバレー文化と人間関係重視のハリウッド文化の衝突 - Qiita
データ分析で有名なNetflixの社内では現在、シリコンバレーのデータ文化とロサンゼルスの人間関係文化が衝突しているようだという話が最近ウォールストリート・ジャーナルに出ていました。 映画やTV番組（ショー）などの動画配信サービスを提供しているNetflixは、何度かWeekly Updateでも取り上げてきましたが、データがこの会社のDNAに浸透していて、とにかくデータを積極的に使ってカスタマーをだれよりも深く理解し、そのことでビジネスを成長させてきたことで有名です。 Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 最近の例では、自分たちのオリジナルのコンテンツを作る前に、それがどれくらい視聴されるか、どういった層に受けるか、どのようにプロモートすればより多くの人に視聴されるかといったことをデータをもとに予測しているとのことです。
2万人に聞いた、2018年の最新JavaScript事情 - Qiita
先日よりThe State of JavaScript 2018というアンケートが行われていたのですが、その集計結果が公開されたのでざっくりと紹介してみます。 回答者数は2万人超としか書かれてなくて正確な数は不明です。 というか全体的に大まかな集計結果しか出てなくて、もっと詳しいデータが欲しければ直接連絡しろという方針らしいです。 ちょっと残念。 The State of JavaScript 2018 Introduction 2万人以上のJavaScript開発者が回答したよ。 結果の概要はMediumに投稿してるよ。 色々なプロジェクトを紹介してるけど、その一部はスポンサーになってもらってるよ。 このアンケートはSacha Greif、Raphael Benitte、Michael Rambeauによって作成、維持されているよ。 SachaはVulcan.js、RaphaelはNiv
新幹線の移動時間でサービスを作ってリリースするまでの軌跡〜サクッと作るための技術スタックとは〜 - Qiita
まえがき 先週末、仕事で東京から岡山まで行く機会があり、新幹線の中で一人でハッカソンしてみたら、意外と０から作ってサービスを公開するところぐらいまではできました。当日の経過のログが誰かの助けになればと思い、投稿。TsuyoshiNumano/emojishare にコードは公開してます&要所要所で Pull Request を分けました。 サービスづくりの雰囲気だけでも感じ取ってもらえれば幸いです。 サービス自体は流行らないと思うので、そのうち消すと思います（ドメイン代とかもかかるし汗） 当日の twitter 実況。 対象読者 さくっと web サービスを作って公開してみたい方 割とフロントエンドよりの技術スタックなので、そのへんに興味ある方 *細かい技術的なところはお話しません。 使った技術スタック create-react-app React でサクッとアプリ作るならオススメ Goo
深層強化学習アルゴリズムまとめ
はじめに 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い？)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いていません. 概念のみの説明です 他のアルゴリズムの基礎となりうる重要な概念については詳しく書きました. その他については簡潔に書きました 深層学習についてはある程度理解している読者を想定しています 書いているうちに規模がどんどん大きくなってしまったので, どこかに必ず間違いや不足があります. 「この式がおかしい！」「このアルゴリズムも追加するべき！」などコメントがあればぜひお願いします 全体像 扱うアルゴリズムを相関図にしてみました(私のイメージです). まず,
なぜビンゴゲームで同じ数字を書いてはいけないのか
先日、結婚式の二次会に招待していただきました。新郎・新婦ともに大学時代からの友人です。 歓談中にビンゴゲームが開催されました。私はビンゴゲームに完全に勝利にしたにも関わらず、景品をもらうことができませんでした。 あまりに理不尽な経験だったので、泣き寝入りしてたまるものかと思い、Qiita に初投稿してみようと思います。 ビンゴゲームとは ビンゴはビンゴですよね。「ビンゴ！」って叫ぶやつです。 今回のビンゴゲームは $3 \times 3 = 9$ マスのカードを利用しました。縦・横・ナナメに一直線に 3 マス穴を開ければ「ビンゴ！」になります。 実は、各参加者には白紙のビンゴカードが配られ、各テーブルにはビンゴゲームのルールが書かれた紙が配られていました。下記がその内容です。 真ん中のマスに "free" と書いてください。（i.e. 真ん中のマスはゲーム開始時に穴を開けて良い） それ以外
【AWS】アカウント契約の準拠法をワシントン州法から日本法に、管轄裁判所をワシントン州キング郡州裁判所から東京裁判所に変更する方法 - Qiita
【AWS】アカウント契約の準拠法をワシントン州法から日本法に、管轄裁判所をワシントン州キング郡州裁判所から東京裁判所に変更する方法AWS要件定義契約非機能要件AWSArtifact はじめに AWSを利用しているプロジェクトのリーダーは一読ください。 AWSアカウント契約の準拠法と、管轄裁判所を変更する手順をまとめます。 お客様のAWS環境を自社が代行して契約しているようなケースの場合、米国法のままになっている可能性があります。後述するAWS Artifactから、本番環境で使用しているAWSアカウントの準拠法を確認することをお勧めします。 AWSを使うプロジェクトでPLが意識すること RFPや要件定義時の非機能要件の確認事項として、「クラウドサービスの準拠法が日本法であること」 を確認されたほうが良いと思います。 AWSとの契約のおさらい AWSは米国企業であるため、たとえ東京リージョン
ngrokが便利すぎる - Qiita
はじめに 先日利用したngrokというサービスが便利過ぎたので紹介します。 ngrokとは 簡単にいうと、ローカルPC上で稼働しているネットワーク（TCP）サービスを外部公開できるサービスです。例えば、ローカルPCのWebサーバを外部公開することができます。 ngrokの導入 ngrokにユーザ登録 ngrok公式サイトからユーザ登録します。Githubアカウント、Googleアカウントでも登録できるのでお好みで登録します。 ngrokコマンドをインストール ngrokのサービスを利用するには、公開されているngrokコマンドを使用します。ダウンロードサイトからOSに合ったファイルを取得します。ツールはzip圧縮されているだけなので、ファイルをダウンロードしたら任意の場所に解凍します。 ngrokコマンドをインストール ツールのインストールが完了したら、アカウント登録後に表示される「Wel
大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話 - Qiita
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
ガチ素人が1ヶ月でディープラーニングのジェネラリストになった話 - Qiita
はじめに なんか、ガチ素人って書くとAVみたいですね ディープラーニングの知識ゼロの素人でしたが、1ヶ月の勉強でディープラーニング ジェネラリスト試験1に合格しました。 せっかくなので、自分の経験を踏まえつつ合格への（おそらく）最短ルートをまとめてみます。 これからチャレンジしてみようという方の参考になれば幸いです。 ちなみに、僕のスペックはこんな感じです。 数年前まで理系の大学院生だった。 専攻は機械工学だったので、ディープラーニングの知識はゼロ。行列の計算くらいはできる。 お仕事は上流という名のパワポ職人。 多分これが一番早いと思います Coursera 色々なところで紹介されているので、今更細かい解説はしません。 騙されたと思って、Andrew先生の機械学習講座を修了してください。 修了する頃には「何がわからないかがわかる」＝「次にどんな勉強をすれば良いかわかる」ようになっていると思
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Python中級者への道しるべ - Qiita
AWS/Azure/Google Cloudサービス比較 2023.12 - Qiita
