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
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
日本一マクドナルドから遠い場所 - Qiita
きっかけ 日本マクドナルド様のサイトの店舗検索の地図をみてたら、やたらたくさんの店舗が一度に表示できる。 これって全店舗一度に読み込んでるのかな、とChromeのデベロッパーツールで覗いてみると、全店舗分のJSONが見えた。 全店舗2887件。 ちょっと拝借して長年の疑問を晴らしてみようと思った。『はたして、日本で一番マクドナルドから遠い場所はどこなのか？』 注) 離島は除きます。離島を含めると南鳥島がぶっちぎりです。 Fusion Tablesでプロットしてみる Fusion Tablesに緯度経度をインポートすることでマップに位置をプロットできるのでやってみた。 Fusion Tablesの導入その他に関しては他に説明を譲ります。 とりあえずデベロッパーツールからJSONを丸ごとコピペして編集の末にCSVファイルをでっちあげた。 Fusion Tablesで扱えるように、先頭行にはカラ
Kaggle事始め - Qiita
はじめに データ解析の情強な方なら、Kaggle はご存じだと思います。データ解析のSkillを競うCompetitionサイトで、与えられたテーマ(Dataset)に対して、世界中のデータ解析有識者が様々なデータ解析手法を駆使してより高い正答率(Score)を競い合う場所です。 が、Kaggleそのものは知っていても、どうやればKaggleに実際に参加できてランキングに加われるのかは知らない、と言う方は多いと思います。この記事では、とりあえずKaggleの何らかのCompetitionに参加して、解析結果をSubmitして、(その時点の)順位/Scoreを確認するまでの操作手順/流れをチラ裏したいと思います。 KaggleのWeb pageは色々な情報/Linkが詰まっているので、ぱっと見取っ付きにくいかもしれませんが、ポイントをつかめば参加してScoreを付けて貰う所まではとても簡単で
Twitterの名前を5分毎に東京の天気⛅☂☃と連動させるサーバレスプログラムを書いたら色々知らないことが出てきた話 - Qiita
みんなが使えるようになりました(追記 2018/11/20) 【祝】Twitterの名前をお天気と連動されるアプリを作った時の技術的な紹介【公開した🌥️】 導入 みなさんこんにちは！ 私は将棋プログラムPonanzaの作者、山本一成といいます。Qiita初投稿です。よろしくおねがいします。 いつものようにTwitterをしていた時、ふと思ったんです。 「Twitterの名前の部分が天気のEmojiと連動して変わったら嬉しいな」 つまりこんな感じですね ↓ いつもは、C++など低いレイヤーのプログラムを書くことがメインなので、こういったプログラムを書いたことがあまり経験がないのですが、よしいっちょやってみるかと思ってやってみました。 技術選択 さっそく技術選択の段階です。 こういう類のプログラムは技術の選択がとても大切です（たぶん）。 正しい技術選択をすればとても幸せなのですが、間違えると
格安スマートリモコンの作り方 - Qiita
材料費400円の赤外線送受信器を、1,800円のラズパイZeroに載せて、Google Homeから操作する方法を、ゼロから丁寧に解説します。 安くても高機能 むしろ市販のスマートリモコンではできない、きめ細かな操作も簡単に実現できます。（例えば こんなこと ができます。） 簡単 電子回路を作ったことのない初心者でも作れるよう、電子部品の買い方から、丁寧に説明します。 電子工作の基本 ラズパイでの電子工作が初めてなら、こちら → Raspberry Piの電源でLEDを1個光らせてみる - ツール・ラボ （素晴らしく丁寧な解説なので、予備知識ゼロでも理解できるはず。） ここで紹介するスマートリモコンの回路も、まずはブレッドボードを使って、半田付けをせずに試作します。 試作品をしばらく使ってみて問題がないようなら、基板に半田付けして完成させます。 半田付けが初めてなら、こちら → うまくいく
圧縮されたtarの展開方法の変遷 - Qiita
私がやっていた圧縮されたtarの展開の仕方を書いてみる。 ～1992年 gzipが出る前。圧縮に使っていたのはcompressで圧縮したtarの拡張子はtar.Z。ファイルを伸長して標準出力に出力するzcatがあり、tar.Zを展開するときは
Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧
軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
個人開発ならHerokuよりDokkuを使おう - Qiita
皆さん個人開発してますか？ 個人開発の時にせっかく作ったならリリースして誰かに見てもらいたい・使ってもらいたいですよね。でもあまりお金はかけられない。 静的サイトならgithub.ioやfirebase hostingがありますが、Webアプリケーションだと使えません。 ちょっと前まではHerokuがデファクトな選択肢でしたが、スリープしたりで不便だったりします。 そんな方にDokkuがオススメです。 DokkuはOSSのPaaSで、シェルスクリプトを実行するだけでインストールができるHerokuライクなアプリケーションです。 自分はVultrという激安VPSにインストールしています。 実際どうなのか？ インストール方法や基本操作等は以下が参考になるので割愛します。 - Getting Started with Dokku - DockerでミニHeroku！「Dokku」をさくらのクラウ
無料で手に入る技術書のPDFをありったけ上げてみた - Qiita
この記事の目的 技術書は巷にあふれていますが、いろいろ勉強しようとすると大変な金額になります。しかし、英語という一点を我慢すれば、出費をかなり抑えることができます。この記事では、私がこれまでに見つけてきた技術書のリンクをありったけ貼っておきたいと思います。 ここでのリンクはすべて英語の記事になります。日本でも出版されているものに関しては日本語の書名も並べて書いておきます。 リンクが切れる前にお早めに！！ リンク集 C言語 Oualline "Practical C Programming (3rd edition)" (C実践プログラミング) Java Niemeyer "Learnig Java (3rd edition)" Harold "Java Network Programming (4th edition)" (Javaネットワークプログラミング) Python Summerf
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
約980名の生徒に行われたN高等学校のプログラミング教育の現状と課題 - Qiita
はじめに 去年、2016年のN高アドベントカレンダーで、「高校生にWeb上でプログラミングを教え始めたエンジニアがこの8ヶ月間で得た気づき 」という長いポエムを書かせてもらった者です。あれから1年が経過し、自身が担当責任者となりプログラミング教育をはじめて1年と8ヶ月が経過しました。 今回も、今年一年の試行錯誤の結果や課題をここにまとめることで、今後高校生にプログラミングを教える可能性のある先生方や、エンジニアからプログラミング教育業界に転身する方に、何かしらの参考になればと考え、この記事を書くことにしました。 現在学習中の生徒の皆さんにも、これを見てこのようにカリキュラムや教育方針が練られているのだなということを知ってもらい、学びに活かしてもらえれば幸いです。 N高等学校とは もうご存知かもしれませんが、N高等学校 とは、2016年に作られた、やりたいことを徹底的にやりたい人のための新し
Raspberry Pi で簡単にネットワークブートができるようになったよ，という話 - Qiita
Raspberry Pi Advent Calendar 2017 2日目です． 結論 SDカードにbootcode.bin (49kBほど) というファイルを置いておくだけで，全バージョンのRaspberry Piで ネットワークブート USBストレージブート ができます． サーバの設定などは Network Boot Your Raspberry Pi - Raspberry Pi Documentation を参考にしてください． 経緯 まずRaspberry Piのブートは，おおまかには3段階からなります． 1段目 Raspberry PiのSoCにはROMが載っており，ここにファームウェアが書き込まれています． Raspberry Piに電源が投入されると，まずこのROM内のファームウェアがメモリに読み込まれます． 読み込まれたコードはGPUにあるVPUというプロセッサによって実
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
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
阿部寛のサイトを高速化する - Qiita
ちまたで阿部寛のサイトが早いと話題になってます。 dev.toと阿部寛のホームページどっちが速いですか？ dev.toと阿部寛のホームページについてちゃんと計測させてくれ 阿部寛のサイトはベストを尽くしてるのか？ それを調べるために、阿部寛のサイトを高速化させてみたいと思います。 目指すべきスピード 最速はローカルのファイルへのアクセスだと思うのでこれを目指したいと思います。 file:///C:/abe_hiroshi/index.html ChromeのDeveloper Toolでレンダリング完了が「173ms」でした。 まぁここまでは無理だな… 阿部寛のサイトはどんなもん？ 速度はwebpagetest.orgで測ってみます。 レンダリング完了時間は「359ms」です。はえーな S3でホスティングしてみる サーバーを立てるほどでもないので、S3でWebホスティングしてそこにhtml
わずか300円でIoTボタンを作る方法 - Qiita
こんなの見つけたよ 100円ショップで物色していたら、こんなものを見つけたよ。100円ショップなのに300円※だったけど、いろいろ遊べそうなので思わず衝動買いしてしまったよ。 (※あとでAmazonをみてみたら1円から売ってました） Bluetoothでスマホにコマンドを送れるってことは、スマホではなくラズパイとBluetoothでつなげられれば、物理ボタンとWebを連携させるIoTっぽいことができそうだね。例えばボタンを押すとAmazonで注文できるなんちゃってDashボタンとか。今回は、LINEにメッセージをPush通知するLINEボタンをつくってみるよ。 準備するもの Raspberry-Pi3 (BluetoothがついてればOK) リモートシャッター (AB Shutter 3) つくりかた ラズパイとリモートシャッターとの接続 まずはラズパイとリモートシャッターをBluetoo
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
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