タグ

2019年2月6日のブックマーク (18件)

  • 【VSCode】Macで文章作成中に制御文字(0x08)が勝手に混ざるので、とりあえず対策した | DevelopersIO

    Google日本語入力は、「ばーじょん」で変換するとバージョンが表示されました。 制御文字を強調表示する手順 拡張機能のインストール 下記の拡張機能をインストールします。 Whitespace+ Whitespace+の動作確認 まずはVSCodeのコマンドパレットでwhitespaceと入力し、whitespace+ Toggleを選択します。 そうすると下記のようにデフォルト設定の制御文字が表示されます。 Whitespace+の設定 デフォルトだと「半角空白」や「改行コード」も強調表示されるため、これらを除外します。 VSCodeのコマンドパレットでwhitespaceと入力し、whitespace+ Configを選択します。 すると、config.jsonが開くため、この内容を変更します。 先程の参考サイトを参考に、下記のように変更しました。 { "mode": "all", "

    【VSCode】Macで文章作成中に制御文字(0x08)が勝手に混ざるので、とりあえず対策した | DevelopersIO
  • ぐるなびにエンジニア勉強会文化を根付かせる。SlackとGoogleフォームを活用し、目的意識を統一する仕組み化の変遷 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ

    こんにちは。開発部門HR(技術人事)のOKANOです。 前回は、それまで勉強会文化がなかったぐるなび社内に、学びの文化が芽吹くまで についてご紹介しました。 今回はこの話の「それから」についてお伝えしたいと思います。 とりあえずスタートを切った!けどこれからどうしよう、という方 社内の文化づくりに奮闘されている方 こんな皆様のご参考になれば幸いです。 「勉強会プロジェクト(以下、勉強会PRJ)の芽生え」は、「0を1にするお話」でした。この中でもそれなりにもがいてはいたのですが、成長期(1を5に増やすお話)に移る過程の今回のお話でも、かなりもがいてきました。 未だ努力の最中であり、完結はしていない事をご承知おきください。 運営体制の甘さが発覚 まずは行動を起こすこと! が「芽生え」フェーズでの行動指針になっていたこともあり、なかば勢い(だけ)で運営していたところがありました。 具体的には、

    ぐるなびにエンジニア勉強会文化を根付かせる。SlackとGoogleフォームを活用し、目的意識を統一する仕組み化の変遷 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
  • 私が月に1度やってるMacのメンテナンス方法 | Stocker.jp / diary

    私はメインマシンとして Mac を使用していますが、一時期全くメンテナンスをせずに使っていたら、10ヶ月ほどで買った時より明らかに動作が遅くなってしまいました。 そこで、最近は毎月1回メンテナンス作業を行うことにしています。 具体的には以下のような感じです。 関連記事: Windows 10を快適に使用し続けるために月1回やった方が良いメンテナンス ディスクユーティリティ メニューバー右端の検索アイコンをクリックするか、command + space または control + space キーを押して Spotlight を起動します。 disk と入力します。すると、候補にディスクユーティリティが出てくるはずなので、Enter キーを押して起動します。 ディスクユーティリティでディスクを検証 ディスクユーティリティの[First Aid]ボタンをクリックし、[実行]をクリックするとMa

    私が月に1度やってるMacのメンテナンス方法 | Stocker.jp / diary
  • Kuberenetesのスキルは、いま飛び抜けて米国の転職で有利。米Dice&米Indeed

    米国の求人情報サイトDiceは、記事「The Top Tech Skills of 2018」で企業の採用担当者のあいだで、Kubernetesのスキルが飛び抜けて求められていることを紹介しています。 グラフの左から赤いマーカーがKubernetes、オレンジのマーカーがTerraform、水色のマーカーがTensorFlow、青いマーカーがブロックチェーン、緑のマーカーがKotlinを示しています。 これを見ると赤のマーカーが示すKubernetesのスキルが飛び抜けて採用担当者から求められ、転職に有利なスキルだといえそうです。そしてその次がTerraformとなっていることから、クラウド上にコンテナのためのインフラを構築するスキルを持ったエンジニアが求められているのではないかと推測できます。 プログラミング言語としてはKotlinの名前があがっています。Kotlinはモバイルアプリケー

    Kuberenetesのスキルは、いま飛び抜けて米国の転職で有利。米Dice&米Indeed
  • iPhoneでショートカットを使わないのは大損だ

    そんな作業の手間を大幅に削減できる機能が、iOS 12で搭載された。1つが「Siriショートカット」、もう1つが「ショートカット」だ。名称は似ているが、前者はSiriから派生した機能で、iPhoneに内蔵される特定の機能やアプリの機能を、Siriでダイレクトに呼び出すもの。後者はアプリで追加できる機能で、さまざまな操作を自ら設定して自動化できるのが特徴だ。 近いことができるため名称も似ているが、前者は入門編、後者は応用編といったところで、機能自体も別々になっている。今回、この2つを使って、iPhoneの操作を効率化していく技を紹介する。 1. 音声で特定の機能を一発で呼び出す iOS 12では、Siriショートカットと呼ばれる機能に対応した。もともとSiriでは、話しかけるだけで電話やメールなど、さまざまな機能を呼び出すことはできるが、Twitterのツイート画面を直接開いたり、LINE

    iPhoneでショートカットを使わないのは大損だ
  • Expressのよさを語る2018 - keroxpのScrapbox

    2012年くらいから使っているが、一貫していいと思い続けているkeroxp.icon2018/8/1

    Expressのよさを語る2018 - keroxpのScrapbox
  • Welcome | R for Data Science

    This is the website for the first edition of “R for Data Science”, published January 2017. This book is now out-of-date and instead we recommend the 2nd edition at http://r4ds.hadley.nz/ which was published in June 2023. R4DS teaches you how to do data science with R: You’ll learn how to get your data into R, get it into the most useful structure, transform it, visualise it and model it. In this b

    Welcome | R for Data Science
  • Chainer/ChainerMNのおすすめなプロファイルの取り方&プロファイルの見方の注意点 - Qiita

    自分への備忘録的な意味も込めて最近まとめたので、私が実践しているChainer/ChainerMNのプロファイルの取り方とプロファイル結果の見方を紹介します。 この記事で使うプロファイラは、Chainerのプロファイルを取る際まず取るべきと思われるcProfileとnvprofの二つです。 環境 Python: 3.6 Chainer: 5.2 CuPy: 5.2 CUDA: 9.0 MPI: OpenMPI 1.10.7 参考コード この記事ではChainerMNのmnistのサンプルをベースに改造したコードで説明を行っています。 mnistのオリジナルのコードはこちら。 https://github.com/chainer/chainer/blob/v5/examples/chainermn/mnist/train_mnist.py 改良後のコードはここに上げてあります。 https:

    Chainer/ChainerMNのおすすめなプロファイルの取り方&プロファイルの見方の注意点 - Qiita
  • ディープラーニング関連オススメ書籍TOP20&テーマ別38冊を紹介! | AI専門ニュースメディア AINOW

    最終更新日: 2020年4月16日 2019年2月4日、日ディープラーニング協会(JDLA)ホームページ上にて、「日ディープラーニング協会 G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。 JDLAによるG検定は、「事業にディープラーニングを活用する人材」を対象とし、エンジニアだけでなく、経営者や企画者などビジネスサイドの人も受験する検定です。 この記事ではG検定の合格者約500人が選んだオススメ書籍や、テーマ別のオススメの書籍、またオススメのサイトやTwitterアカウントまで幅広く紹介します。漠然とAI人工知能について学びたいと考えている方におすすめです。ぜひ自分に合ったからAIについて学び、奥深いディープラーニングの知識もつけてみてください! 日ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連オススメ書籍ランキング このランキ

    ディープラーニング関連オススメ書籍TOP20&テーマ別38冊を紹介! | AI専門ニュースメディア AINOW
  • 競技プログラミングは業務の役に立つか? ~ OSSデベロッパー編 ~

    ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。データプラットフォーム部の鯵坂(@ajis_ka)です。 OSSデベロッパーとしてヤフーでの業務でApache Hadoop(以下、Hadoop)コミュニティで開発を続ける傍ら、昨年から趣味として競技プログラミングを始め、オンラインやオンサイトのコンテストに参加しています。 Hadoop Committerとしての仕事 Hadoopは、オープンソースの並列分散処理基盤で、分散ストレージであるHDFS(Hadoop Distributed FileSystem)と、リソース管理を担当するYARN(Yet Another Resource Negotiator)の2つのコンポーネントで主に構成されています。Oath, M

    競技プログラミングは業務の役に立つか? ~ OSSデベロッパー編 ~
  • Python Development in Visual Studio Code – Real Python

    Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Python Development in Visual Studio Code (Setup Guide) One of the coolest code editors available to programmers, Visual Studio Code, is an open-source, extensible, light-weight editor available on all platforms. It’s these qualities that make

    Python Development in Visual Studio Code – Real Python
  • 暗号知る創業者が死亡 仮想通貨200億円引き出せず | NHKニュース

    カナダ最大の仮想通貨の交換会社の創業者が急死し、仮想通貨を管理するための根幹となる暗号を知っていたのがこの男性1人だったことから、11万人以上の顧客が日円でおよそ200億円相当の資産を引き出せない状況となっています。 カナダやアメリカのメディアによりますと、外部と遮断されている状態からネットワークにつなげて、ビットコインなどの仮想通貨を引き出せる状態にするための暗号を知っていたのがコットン氏だけで、が雇った専門家もアクセスできなかったということです。 このため、11万5000人の顧客は1億9000万ドル(日円でおよそ200億円)相当の資産を引き出せない状況となっています。 会社側は、カナダの裁判所に破産手続きの開始を申し立てたことを明らかにし、はコットン氏の死亡診断書を裁判所に提出しましたが、ネット上ではコットン氏の急死や、会社の対応への不信感が広がっています。 メディアは「カナダ

    暗号知る創業者が死亡 仮想通貨200億円引き出せず | NHKニュース
  • R, Python, SAS, SPSSをヨーロッパのデータサイエンティストの視点で比べてみた - Qiita

    先日、第3の波ーAI機械学習、データサイエンスの民主化という記事の中でも話したように、今では世界中のどこでもデータサイエンスの世界ではRもしくはPythonといったオープンソースのプログラミング言語やツールが広く使われるようになりました。 実際私たちも特にシリコンバレーの様々なタイプのお客様と接することが多々ありますが、最近ではいよいよSASもしくはSPSSといった古くからあるエンタープライズ向けのデータ分析・統計ツールを会社で使用するためにかかる莫大なコストを見直すという圧力が日々大きくなっているようで、新規のプロジェクト、もしくは新規に雇用された人たちがそういった経費の承認を得るのは基的にありえないか、あってもかなり大変らしいです。で、結局、どうせSASもしくはSPSSを使ってやろうとしてることは何でもRもしくはPythonを使ってできてしまうし、さらにもっと多くの最先端のアルゴリ

    R, Python, SAS, SPSSをヨーロッパのデータサイエンティストの視点で比べてみた - Qiita
  • 機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita

    動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング(アルゴリズムの理解) 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。(版権上の問題でPDFの形では配布できない&してないそうです) このは、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的

    機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
  • 10分で分かるr言語入門ver2.5

    第35回R勉強会@東京(#TokyoR) ATND: http://atnd.org/events/45114 Read less

    10分で分かるr言語入門ver2.5
  • R言語入門 | 全人類がわかる統計学

    R言語の入門者~中級者向けのページです。R言語の使い方を手とり足とり教えます!Rに初めて触れる方でも、分かりやすい構成にしてあります。また、Rによる代表的な統計解析を自作関数例を交えて紹介しています。リンクをクリックすると、各説明ページ(別ページ)に飛びます。 ※当サイトでは、”R言語”を、省略して”R”と記述することもあります。 ※当サイトで紹介しているプログラムはRでコピーアンドペーストすることで、実行が可能ですが、macのRの場合、書体(形式?)の問題でエラーすることがあるようです。その場合は、貼り付け時にcommand+alt+Vとすることで解消する場合があります。お困りの方はお試しください。ご迷惑おかけして申し訳ございません。 当ページについて これからR言語の勉強をしたいと考えている方、もしくは今すぐにでもRを使って解析をしたいと考えている方に向けたページです。R言語の初心者や

    R言語入門 | 全人類がわかる統計学
  • R言語入門 | 全人類がわかる統計学

    R言語の入門者~中級者向けのページです。R言語の使い方を手とり足とり教えます!Rに初めて触れる方でも、分かりやすい構成にしてあります。また、Rによる代表的な統計解析を自作関数例を交えて紹介しています。リンクをクリックすると、各説明ページ(別ページ)に飛びます。 ※当サイトでは、”R言語”を、省略して”R”と記述することもあります。 ※当サイトで紹介しているプログラムはRでコピーアンドペーストすることで、実行が可能ですが、macのRの場合、書体(形式?)の問題でエラーすることがあるようです。その場合は、貼り付け時にcommand+alt+Vとすることで解消する場合があります。お困りの方はお試しください。ご迷惑おかけして申し訳ございません。 当ページについて これからR言語の勉強をしたいと考えている方、もしくは今すぐにでもRを使って解析をしたいと考えている方に向けたページです。R言語の初心者や

    R言語入門 | 全人類がわかる統計学
  • Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD

    (訳注:2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト(クリック誘導)記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms(ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える) はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの を書きました。

    Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD