本記事はAndroid Advent Calendar 2020の2020/12/01分です。 初っ端ということなので、2020年末と2021年頭でのAndroidエンジニアとして初めて業務でやる場合に抑えておいたほうが良い最低限の部分を書いていこうと思います。（ツッコミ待ちです） 対象 2021年3月ぐらいまでに !!業務!! でAndroidアプリを作らされる事になった可愛そうな人が居たとします この人は手続き型言語でオブジェクト指向プログラミングができる知識があり、Androidアプリもなんとなく趣味で作ったこともあるぐらいのレベル感です（なので上長からいきなりお前Android担当なと言われた） 最低限のAndroidアプリの作成の知識はあるものとします（画面の表示にはActivityがいるよとかは書かない) ゲームは対象外です 業務でAndroidアプリを作ることを想定しています

書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く

0. 忙しい方へ 完全に畳み込みとさようならしてSoTA達成したよ Vision Transformerの重要なことは次の3つだよ 画像パッチを単語のように扱うよ アーキテクチャはTransformerのエンコーダー部分だよ 巨大なデータセットJFT-300Mで事前学習するよ SoTAを上回る性能を約$\frac{1}{15}$の計算コストで得られたよ 事前学習データセットとモデルをさらに大きくすることでまだまだ性能向上する余地があるよ 1. Vision Transformerの解説 Vision Transformer(=ViT)の重要な部分は次の3つです。 入力画像 アーキテクチャ 事前学習とファインチューニング それぞれについて見ていきましょう。 1.1 入力画像 まず入力画像についてです。ViTはTransformerをベースとしたモデル(というより一部を丸々使っている)ですが、

動機 前回の記事を投稿したことを某SNSで通知したところ、そのSNSでこんなコメントをいただいた。転記する許可を取ったわけでは無いので私なりに要約させていただくと、 なぜそんなトリッキーな書き方をしてまでforを使うのを避けるのか そんな書き方をして可読性を下げるくらいなら素直にforを使う方が良い ということだと理解している。 なるほど、一理ありそうだ。しかし一方で、前回貼ったStackOverflowのQ&Aはなかなかの人気記事（質問に1243ポイント、回答に最大で1559ポイント）なので「多少トリッキーなことをしてでもforを書きたくない！！」という意見をもつプログラマも一定以上いるのだろう。当然私もその1人だ。 ということで、この記事で「なぜそこまで意固地になってまでforを書きたくないのか」を説明することにする。 尚、今回は前回の記事つながりで言語はJavaScriptを使うが、

08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ

はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい　デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

はじめに 私は、不完全な人間です。 人より劣っているところ、弱みもたくさんあります。 しかしながら、なんとか、今日までエンジニアとして生きていくことができました。 私がこれまで、劣等感とどう折り合いをつけてエンジニアとして生きてきたか、説明したいと思います。 この記事で最も言いたいことは「不完全な自分を認めながら、でも、自分の成長の可能性を失わない」ということを伝えたいです。 劣等感にまみれたエンジニア人生 ふりかえると、劣等感にまみれたエンジニア人生でした。 「自分はダメなエンジニアなんだ…」 という想いが、思考の隅につきまといながら、なんとか生きています。 思い返せば、この想いの最初のきっかけは、新人時代に先輩社員にコードレビューの指摘で、叱咤された事でした。 「こんなことも知らないの」 「コードを書く才能がないんじゃない」 「…あぁ、もう、いいから、こっちで修正しとく。いいよ。さわら

とある休日 娘（5歳）「パパ、一緒に技術ブログを始めない？」 娘「昔から私とパパがローカルに書き溜めてる技術記事が、かなり溜まってきたでしょ？」 娘「それをブログとして公開してみようよ」 ワイ「おお、それは楽しそうやな」 ワイ「どこのブログサービスを使おうかいな」 娘「せっかくなら、ブログシステムから自分たちで作ってみようよ」 娘「私はフロントエンドを担当するから」 娘「パパはRuby on Railsか何かで、APIを作ってよ」 ワイ「おお、Ruby on Railsなら昔やったことあるわ」 ワイ「RailsのAPIモードで、ブログ記事を返すエンドポイントを作ればええんやな」 娘「そうそう」 次の日 ワイ「API、できたで！」 ワイ「/api/articlesっていうエンドポイントにアクセスしてくれたら」 ワイ「ブログ記事が取得できるようにしておいたわ」 娘「さすがパパ」 娘「そういえば

データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型

TL;DR Kubernetes がどのように、人間の作業を自動化しているのかを、実際に Kubernetes がやっている作業を手作業で行なう ことで学びましょう。 このQiita の内容は、CloudNative Days Tokyo 2019 における発表の、「転職したらKubernetesだった件」を書き下ろし、実際にデモが行えるように修正を加えたものになります。 YouTube Speakerdeck この物語はフィクションであり、登場する団体名・会社名・人名等は架空のもので、実在する団体・会社・人物等とは、一切、関係がありません。 これまでのあらすじ ある日、某Z社に転職した稲津さんに与えられた仕事は、“Kubernetes の一員”になることだった！？ 某Z社は、親会社からの依頼で Kubernetes クラスタを運用しなければならなくなりましたが、 「Kubernetes

VisualStudioCodeは大人気なだけあって、有能なエクステンションが次から次へと出てきますね。 色々とっかえひっかえ試して遊んでいる人も多いのではないでしょうか。 なんかMinecraftのMOD環境構築と同じ空気を感じますね。 (環境ができたところで飽きて遊ばなくなる) まあ一番手っ取り早いのは、既に評価の固まっている手堅いエクステンションを導入することです。 ということで以下はSahil Bondre( Twitter / GitHub / LinkedIn / Instagram / 個人HP )による記事、💡 10 VS Code extensions I can't code withoutの日本語訳です。 💡 10 VS Code extensions I can't code without VSCodeは私のお気に入りのエディタです。 存在するコードエディタの

はじめに 近頃の翻訳技術の発達は目覚ましいですが、いまだに、「英語ができなくても何も問題はない」というところまでは程遠いのではないでしょうか。特にエンジニアであれば、なおさらだと思います。 英語で情報収集ができれば、英語力の向上と情報収集が同時にできて、一石二鳥ですよね。英語圏の情報は一次情報であったり、情報の速度が早かったりもするので、「情報の価値」、という点においてもかなり優秀です。 というわけで今回は、英語学習はもちろん、情報収集にも死ぬほど役立つ英語圏のサイトを紹介します。すべてのサイトがプログラミング関連で、しかも面白いサイトばかりなので、ハマるとヤバいです。 【10選】ハマると時間が一瞬で過ぎるプログラミング系の英語圏のサイトまとめ ネタ系 Reddit 日本で言うところの、2チャンネルとツイッターの中間のようなサイトです。プログラミング関連だけじゃなくて、各種テーマの話題のス

はじめに 皆さんPythonでプログラミングしてますか？ Pythonの基本的な文法はある程度理解したけど、もう一歩詳しくなりたい、という方のために、中級的なテクニックや書き方について解説します。 この記事をマスターすれば、あなたも明日からPython中級者になれるかも？ では、始めましょう。 変数の代入について Pythonでは、複数の変数の定義を1行で行うことが可能です。 普通に代入した場合：

]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) ]# uname -a Linux localhost.localdomain 3.10.0-1062.1.2.el7.x86_64 #1 SMP Mon Sep 30 14:19:46 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux ファイルシステムとは何か? データを管理/操作するための仕組み。 ファイルとディレクトリで構成されていて、/ を基点とした木構造になっている。 # ls -l / 合計 56 lrwxrwxrwx. 1 root root 7 8月 25 01:17 bin -> usr/bin dr-xr-xr-x. 6 root root 4096 9月 29 15:51 boot drwxr-xr-x. 19

背景 自分が普段電車や会社で読んでいるIT系のサイトと学習などで使用しているサイトのまとめ。 ニュース系 ■ CNET Japan ■ @IT ■ ITmedia ■ はてなブックマーク(テクノロジーカテゴリ) ■ Menthas ■ Publickey ニュース(ガジェット系) ■ PC Watch ■ GIZMODO ■ Engadget 技術系ブログ(企業系) ■ Developers.IO ■ はてなブログ開発ブログ ■ サイボウズのエンジニアブログ ■ クックパッド開発者ブログ ■ Google Developers ■ Yahoo! JAPAN Tech Blog ■ Mercari Engineering Blog ■ Webnaut ■ バズ部 ■ SOUM/misc ■ LINE Engineering 技術系ブログ(個人) ■ ネットワークエンジニアのメモ ■ プログラ

はじめに 昨今、サービスに推薦システムを導入することでUXを向上させることが多くなり、様々な推薦アルゴリズムが取り入れられております。学術界でも推薦は大きなテーマであり、様々なアルゴリズムが提案されております。 本記事では、推薦をする際に、「メディア上で、どんな人とと繋がっているか、どのアイテムにライクをしたか、どんなページを閲覧しがちか」など、人やアイテムとのつながりを重視して推薦するSocial Recommendationの最新論文であるGraphRec[1]を紹介します。GraphRecは2019年にWeb系のTop Coferenceの一つであるWWWで採択された論文です。 GraphRecは、近年グラフ界隈を盛り上げているグラフニューラルネットワーク(以下GNNs)を用いております。GNNsでは、あるノードiの特徴量に近傍ノードの特徴量を足し合わせること(aggregation

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1.一般的なチャート （1）RAWGraphs RAWGraphs はクラウド型、オープンソースのデータ視覚化ツールであり、 Excelのデータを処理するためによく使われます。RAWGraphsにデータをアップロードし、ほしいグラフを設計して、 SVGかPNGの画像に出力すれば済みます。RAWGraphsにアップロードされたデータは Web側でのみ処理されるので、 データの安全を保証できます。 （2）ChartBlocks ChartBlocks はグラフ作成のオンラインツールであり、スマートデータインポートガイドに従えば、データのインポートとグラフの設計を簡単に完了します。グラフを SVG、PNG、JPEGの画像や PDFへの出力が可能です。また、 Facebook やTwitter などのSNSで作ったグラフを共有するだけではなく、生成したグラフのソースコードを Webサイトに埋め込む

はじめに ソフトウェアエンジニアリングマネージャ（以下、EM）に求められる責務は、多岐にわたっています。 流動性が高いITの業態である一方、日本型メンバーシップ雇用と米国型のJD型雇用との隙間にあって、責務と権限の曖昧な状況の中に置かれることも少なくないように思われます。 このような状況下で、メンバーからも経営からも双方にそれぞれの考える理想的なマネージャであることを求められることもしばしばあるようです。結果として、マネージャの休職など精神的なストレスも高さが問題になっています。 また、ソフトウェアエンジニアにとって、プログラミングにおけるスキルとくらべ、マネジメントに対するそれのモビリティ（会社を変えても有効であると思える程度）が低く見えると言ったことから、ソフトウェアエンジニアにとってキャリア形成に効きづらいのではないかと考えてしまうことも自然なことです。 その結果、ソフトウェアエンジ

「秩序のない分岐なんてほろんじまえ！！！！」 レガシーなシステムを触った時に、こう思ったことはあるのではないでしょうか。 私にもよくそう思うときがあります。 そんな絶望を生み出さないように分岐に関するアンチパターンと対策を考えてみました。 まず、なぜ生み出されるのかを書き出してみましょう。 秩序のない分岐 たくさんの分岐 →迷子になる ネストが多い →インデントが見づらい。 分岐ごとに条件が複雑 →覚えるのがつらい。 気づいたらスパゲッティコード →処理を追っている間にお腹が空き、スパゲッティを食べちゃうので太る。 テストがしづらい。テストケースが作りづらい。 →テストをするためのテストが必要とか言い出してしまう。 ifだけに畏怖 →書きたかった。 分岐処理に出会った時、これだけの問題があることに気づきました。 私はもう絶望したくないし、私のように絶望する人を作りたくない。（そして太りたく