タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
C++コンパイラはあなたよりも良いコードを書く - Qiita
最適化 皆さんご存じの通りC++という言語は速度しか取り柄がありません。複雑怪奇な構文、異常量のコンパイルエラー、何が起きるかわからない未定義動作たち、、、それでもなお私たちがC++を使い続けるのは、そう、極めて速いからです。ちょっと前に流行ったD言語や最近流行りのRustが速いという噂ですが、結局ほとんどの場面で速度においてC++に勝ててはいません。個人的な偏見ですがC++のように速度のみを重視し、安全性を捨てない限りRustに未来はないでしょう。まあ、人から聞いた噂によるとRustの標準ライブラリの中身はunsafeなコードが敷き詰められているらしく、なかなか速いようですが。いずれRustが廃れてUnsafe Rustの方が人気が出たりするかもしれませんね。とりあえず、最も速度面で優れている言語はC++といっても過言ではないでしょう。 そして、その圧倒的な速度を支えるのが何といってもC
VSCodeでDraw.ioが使えるようになったらしい！ - Qiita
追記 versionによっては設定を変えないとエクスポートができないようです。 エクスポートできない方はこちらの記事をご参考に設定いただくとエクスポートできるかもしれません。 現状バージョン0.4ではこちらの設定が必要となります。 VSCodeでDraw.io Integration使用時にエクスポートできないことがある問題への対処 2020/10/18追記 現在のバージョン0.7ではdrawio拡張子のエクスポートがうまくいかないようです。 その場合はオフラインモードに移行変更していただくか、drawio.pngやdrawio.svg拡張子でファイルを作成してもらうことで直接編集もできた上で、エクスポートとせず末尾の拡張子ファイルとして利用することができます。 はじめに VSCodeで簡単にDraw.ioで描画できるようになったみたいなので、 導入方法と使い方を備忘として残していきます。
もうこれでVIM学習は最後にしよう！ VIMチュートリアルと入門 - Qiita
こちらの記事は、Daniel Miessler 氏により2020年03月に公開された『 Learn vim For the Last Time: A Tutorial and Primer 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 Vim を学ぶ上での問題は、それが難しいということではなく、ずっとやり続けなければならないということです。このガイドでは、そのサイクルを断ち切り、今度こそ完璧にVim学習を完了できることをゴールにしています。 Vim 学習のリファレンスはオンラインで何十件もありますが、ほとんどのものは、すぐに超絶技巧を要求するか、あるいは基本的なことだけ触れてあまり深く踏み込まないかのどちらかです。 このチュートリアルは、まずvim の思想を理解すること（これは永遠に皆さんの心の中に残ります）から始まり、現在お使いのエディタのスキルを超越して、VI
歯車を描く - Qiita
歯車ってカッコいいですよね。大小ざまざまな歯車が組み合わさって連動して動いている時計のムーブメントなんて、いくらでも眺めていられる気がします。 記事の目的 歯車をプログラミングで描いてみます。歯車の種類はいろいろありますが、平歯車に絞ってチャレンジします。上の画像にあるような、我々一般人が歯車と聞いて最初に思い浮かぶタイプの歯車です。上のような、それっぽい感じの歯車が、それっぽくかみ合っているアニメーションを生成するところがゴールです。 一応世界標準のISO規格を意識した上で進めますが、準拠と言うにはほど遠い、「なんちゃって歯車」です。 歯車を作る まずは歯車を1つ描いてみることにします。 必須の3要素 さて、平歯車を作るにあたって、決めなければいけないところは多々ありますが、最も大事なのは以下の3点です。 m: モジュール(歯のサイズ) z: 歯の数 α: 圧力角 それぞれ順番に説明して
AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ - Qiita
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆
【翻訳】RustとCSV解析 - Qiita
本記事は、Rust and CSV parsing - Andrew Gallant's Blogの翻訳です。原文のライセンスはMIT or UNLICENSEです。 翻訳について 非常に長い記事なので、なぜこれを翻訳したのかということについて説明します。 本記事はRustのrust-csvの使い方についてのチュートリアルですが、むしろRustの入門として有用です。ここではrust-csvの使い方だけでなく、エラー処理、borrowingやlifetimeの基本、Serdeの使い方、プログラムをパフォーマンスのよいコードに書き換える方法などについて言及されています。内容はいずれも初歩的ですが、Rustで安全かつ高速なプログラミングを行う上での中心的な要素と言えます。 SerdeはRustのシリアライゼーションフレームワークです。このライブラリは、Rustでシリアライゼーションする上でのデフ
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
スナック「jQuery」 - Qiita
……あら、いらっしゃい。 若いお客さんなんて珍しいわねえ。昔は、この街一番の人気店でね、若いお客さんもたくさんいたんだけどさ。最近はめっきり減っちゃってね。 何飲む？ ……水割り？ わかったわ。 じゃあさ、ちょっとだけ、あたしの昔話に付き合ってもらってもいいかしら。 What is jQuery? この店――『jQuery』がオープンしたのって、2006年なんだけどさ。その頃の、この街の様子って覚えてる？ ……知らないか。あなた、まだ若いもんね。その頃って、そりゃあヒドイもんだったのよ。 その頃、シェア率トップだったブラウザって、もちろんInternet Explorerだったんだけど。当時はバージョン7が登場したばかりで、あの悪名高きIE6もまだまだ主流だったの。 他のブラウザは、Safariがバージョン3がMacとWindowsに公開されていた頃で、Firefoxはまだバージョン2.0
AtCoderで青色（8割以上のIT企業でアルゴリズム力はカンスト）になったので青になるまでに必要そうなことをまとめる - Qiita
はじめに 趣味と勉強を兼ねて競技プログラミングをしている @kami634 です。この度、AtCoderで目標としていた青コーダーになりました。 青色というのは、一定水準以上のアルゴリズムの知識を持ち、それを問題解決に活かすことができないとなることができません。それゆえに多くの人の目標になっていると思います。 chokudaiさんのブログ記事に青のレベル感が記載されていたのでご参考に↓ 黄・橙・赤などの上を見上げると、青色というのは通過点に過ぎず、まだまだ必要なことは多いです。ですが、青色レベルのアルゴリズム力があれば多くの問題を解決することが可能でしょう。 ということで、水色や青色あたりを目指す方のために、自分が必要だと思ったことをまとめたいと思います。 そもそもAtCoderとは AtCoderとは、競技プログラミングのコンテストを開催する日本最大のサイト(及びそれを運営する会社)です
JNA (Java Native Access) パターン集 - Qiita
JNAとは C/C++で書かれた共有ライブラリ（いわゆる.dllとか.soとか）をJavaから呼ぶ方法の一つ 従来のJNI (Java Native Interface) より手軽に使える C/C++のコードを追加する必要がない Pythonのctypesの感覚に近い（個人的な意見） Java Native Access - Wikipedia Overview - JNA API Documentation Pythonのctypesについてはこちらに書きました。 Python: ctypesパターン集 新しい題材を考えるのも面倒なので サンプルの内容は全く同じです。 準備 以下のサイトからそれぞれ.jarを持ってきます。 https://mvnrepository.com/artifact/net.java.dev.jna/jna https://mvnrepository.com/a
見たら「ん？」となるエラーバーのグラフ - Qiita
はじめに 実験でも数値計算でも、観測に誤差が伴うものをグラフにする時にはエラーバー(誤差棒)をつけると思います。エラーバーのつけ方には流儀がありますが、とりあえず1シグマ、つまり「誤差の乗り方がガウス分布だと仮定した時の標準偏差」をエラーバーとすることが多いです。 で、エラーバーは1シグマなので、「真の値をそのエラーバーの中に含む確率」が68%です。つまり観測点の3つに1つは「真の値」がエラーバーの範囲外にあることになります。なお、ここでは「真の値」を「観測を十分な回数繰り返した時に収束する値」のこととします。 さて、発表を見ていて、たまに「ん？」と思うようなグラフを見かけます。以下では、そんな「ん？」なグラフの実例と、その原因について見てみようと思います。 ケース1：正しい誤差棒 入力値$x$に対して、観測値$y$が$y=x$となる単純な系を考えましょう。ただし、観測するたびに誤差$\v
リスケ地獄から抜け出すプロジェクトマネジメント手法 - Qiita
ランサーズのプロダクト開発は、主に上記の4つの役割で開発が進みます。 上記とは別に、プロダクトオーナーやビジネスオーナーも存在しますが、企画が意思決定してからは殆どの場合、登場しません。 本題：リスケ地獄から抜け出すプロジェクトマネジメント手法 プロジェクト開始からリリースまでを大きく3つに分けて紹介します。 企画フェーズ: 目標設定・要件の確立、ステークホルダーとの合意 設計・計画フェーズ: タスクの規模見積り 開発フェーズ: 進行中の運用（メンテナンス） ※ リリース後の改善などはこちらでは扱いません。 企画フェーズ: 目標設定・要件の確立、ステークホルダーとの合意 目標と要件 企業において、開発するということは、何らか課題解決が前提として必ずあります。 課題解決されたということを示すものが目標です。（目標の更に上に目的が存在します） 目標の抽象度が大きい場合は、目標の要素として、満た
C++シリアライザへの挑戦 - Qiita
1.はじめに こんにちは。 C#にはシリアライザがあります。シリアライザを使うとクラスを一発で保存／回復でき、クラスのメンバ変数を追加したり削除したりしても保存／回復処理を修正しないで済みます。シリアライザを使えばロジックの開発に注力できるので本当にありがたいです。 C++にもboost::serializationやcerealがあります。でも、C#にはどうしても届かない部分があります。クラスのメンバ変数を保存／回復するシリアライズ関数を手で書かないといけない点です。例えば、メンバ変数を追加した時シリアライズ関数も修正しないと保存／回復されないので、テストで検出できるとは言え修正漏れが なかなか痛いです。 そこで、C++でもC#のような反映漏れしにくい方法はないか考えました。そして、Clang/LLVMのlibToolingと言う構文解析ライブラリに辿り着きました。これを使ってソース・コ
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】
チェックマークをつける意味で check を使う場合は例外。 check 自体を避けたい場合は putCheckmark とする。 change 何をどう変更しているのかわからない。 check と同様に具体的な名前にできないか考えてみるとよい。 例外として isChanged のフラグを変更するための Change メソッドに使う場合がある。 xxxManager / xxxController こういう名前をつけるとクラスが肥大しやすい。 単一責任の原則にのっとってクラスを設計するべし。 UNIX 哲学にも「Small is beautiful.」という考え方がある。 xxxType, xxxData, xxxItem, xxxInfo 冗長になりやすい。 Type, Data, Item, Info を取っても意味が通じないか検討してみる。 使わないほうがよい言葉 compare 比
はじめての要件定義で読むべきIPAドキュメント - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ソフトウェア開発の要件定義をやるにあたって、読んでおいた方が良いIPAのドキュメントを紹介します。 IPAとは、Wikipedia 先生によるとこんな団体です。 独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Information-technology Promotion Agency, Japan、略称：IPA）は、日本におけるIT国家戦略を技術面、人材面から支えるために設立された、経済産業省所管の中期目標管理法人たる独立行政法人である。 ※「Wikipedia」先生引用 情報処理試験をやってる団体というと一番ピ
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GitHubをむっちゃ多機能にするためのChrome拡張を紹介するぜ - Qiita
Dear ImGuiの使い方まとめ - Qiita