まだVSCode拡張機能探しで消耗してるの？ VSCodeの拡張機能は意外と簡単につくれるよ！！ - Qiita
TL;DR VSCode拡張機能おすすめ記事がバズる度に「確かに便利なんだけど 自分が求めているのと違うんだよね〜」となる人向けに いっそのこと自分で拡張機能つくろうぜ👀 というのがこの記事の趣旨。 そしてVSCodeの拡張機能は思っている以上に簡単に作れるってことを全人類に知って欲しい！！ （拡張機能開発を活発化してIDE最強の座を揺るぎないものにするのが目ry Jetbrainsは高いよ 重いよ） また、JS初心者のいい題材にもなると思う！？ 例題としてステータスバーにSlack通知ボタンを配置して、即座にコード（任意のメッセージ）を送信できる拡張機能を挙げる。 開発環境構築 VSCodeが提供しているAPIを使うことでわりかし簡単にいじれる。また、面倒な開発環境も数コマンドで整ってしまう。 （Node.js環境構築済み前提 まだな人はMacならHomebrewからのnodenv経由
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
独学Kubernetes コンテナ開発の基本を最速で理解する - Qiita
はじめに 本記事は、これからKubernetesをはじめる方を対象とし、コンテナ開発の基本を最速で理解するための入門記事になります。 入門記事といっても、コンテナ型仮想化技術に対する単なる抽象概念の理解は前提知識とし、少し掘り下げながら、Kubernetesの導入や、基本的な操作及び周辺技術の理解を目的にまとめています。 前提知識 Kubernetesをはじめるにあたり、コンテナ型仮想化技術に関する知識が求められます。 本記事では、コンテナ型仮想化技術としてDockerを使用しますが、Dockerの基本的なことについてはTL;DRになるので割愛します。なお、おさえておきたい知識としては、以下になります。 コンテナ型仮想化技術（概要レベル） コンポーネント（Docker Engine/Docker Compose/Docker Swarm/Docker Machine/Docker Kite
ブラウザでVS codeが使えるクラウド IDEの大本命「Coder」 - Qiita
TL;DR ブラウザ上でほぼVS codeが使えるクラウドIDEサービス「Coder」 他のVS codeライクのクラウドIDEと異なるのは「拡張機能がそのまま使える」。大半の拡張機能を利用可能 現在はアルファ版 ChromebookやiPadでの利用も想定している Dockerコンテナにプロジェクトを作成するので自由度が高い 無料プランでも十分に使える。他のクラウドIDEと比べて月額費用が安い Fast Time機能を使うと時間制で96CPUコア、メモリ16GBが利用可能(課金で殴る開発駆動) コラボ機能で1つのプロジェクトで複数ユーザでペアプログラミングができる(未確認) きっかけ 2019年2月28日の夜、「あれ、VS codeライクなクラウドIDEってなんて名前だっけ？」という疑問から 「Cloud IDE vs code」 でググったところ以下の検索結果が表示。 ここで目的である
Gitで日本語長文のdiffをとる方法 - Qiita
（この記事はここからの転載です） 課題 日本語の長文をgitで管理していると、ほんのちょっとの変更でもdiffでは行丸ごと変更されたことになり、変更点がよくわからないことがある。 二泊三日で小説を書く過激なイベントNovelJam 2018参加作品である高橋文樹氏の「オートマティック クリミナル」は、GitHubを使って執筆されている。小説では、git diffの欠点がはっきりでる。高橋氏は参加レポートで、こう書いている。 あと、今回得た重要な知見なのですが、Githubではある程度以上テキストが長くなってくると、数文字の調整で全部差分として判定されたりするので、小説には向いてないかなーと思いました。小説は行の移動とかがよく発生するので、GithubじゃなくてGitとの相性かもしれません。 普通にdiffを取る 確かに、普通にdiffをとるとその通り。コマンドラインで「オートマティック ク
Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみた - Qiita
Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみたPythonSparkpandasVisualizationJupyter こんなウイジェットができて対話式にデータを分析できます。簡単すぎ！ PixieDustって何? PixieDustは簡単ですけど結構機能が広いライブラリーなので、ざっくり概要=What isは「Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー 「PixieDust」をザクッと紹介します」の記事に書きました。ご興味あればそちらをご参照ください。当記事はインタラクティブなチャート・ウィジェット周りの使い方(How-To)にフォーカスします。 まずはAPIを2つ知ってれば十分 Pixiedustで主に知っている必要があるAPIは基本、2つだけです. データをインポート
Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介します - Qiita
Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介しますPythonSparkpandasVisualizationJupyter はじめに こんにちわ！石田です。皆様、「PixieDust1 」ってPythonライブラリー、ご存知ですか？昨年出て超便利なのに、なぜか日本ではぜんぜん知られてませんッ2。日本語の記事はQiitaの「これ」くらい。。 Plotlyやipywidgetでシコシコ書くよりぜんぜん楽だし守備範囲も広いので、「このまま埋もれさせるのはモッタイナイ！」と思ってご紹介の記事を書きました。一番ウケそうな「インタラクティブなチャート・ウィジェット」については別記事「Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみた」にHow-To含め書き
VSCodeのオススメ拡張機能 24選 (とTipsを少し)
1. vscode-icons アイコンがついて見やすくなる。 2. GitLens とにかく強い。 「コミット単位でのファイル比較」や「最新のコミット内容とそのコミッター表示」など色々してくれる。 git blameする手間なくなる。 3. Prettier コードのフォーマットは自動でやりましょう！ 複数人のこだわりをうんたらするよりも、Prettierに委ねるのが楽。 関連のTipsはここ 4. Git History Git logが見やすい 5. Bracket Pair Colorizer カッコの対応を色付きで表示してくれる。 ものすごく読みやすくなって最高&最高！！ なおBeta版ですが、後継となるBracket Pair Colorizer 2も出ています。 6. Settings Sync どこでも同じ設定で使いたい人には便利。 ⇧ + ⌥ + U/D で設定をアップロ
【エンジニアリング組織論への招待】を10~15分で読めるように1万文字程度でまとめてみた - Qiita
■ はじめに エンジニアリング組織論への招待という本を読みました。 ジョブ理論 に続く名著でした。 理想に向けて、事業を最速かつ生産性高く成長させるには、「未来」と「他人」という2つの不確実性をマネジメントすることで、成し遂げられる ソフトウェア開発における不確実性のマネジメントには、不確実性に立ち向かえるチーム開発が何よりも重要である（ex. メンタリング、権限移譲、信頼関係、透明性） の2点を中心に、事業成長×組織の幸せに必要なフレームワークを提供してもらえるものでした。 ソフトウェア関連の事業やプロダクトに関わっている人（特にマネジメントしている人）は職種限らず読むと、みんな幸せになれそうなので、1人でも多くの人がこの概念に触れられるように、私なりの視点で雑多にまとめました。 （ちなみに著者の 広木さん - hiroki_daichi には個別にご連絡し、要約した本記事の公開許可は(
CapsNetについての調べ - Qiita
CapsNetについて少し調べて、まとめました。 CNNの欠点 I believe Convolution, but I don't believe Pooling. - Geoffrey Hinton Geoffrey HintonさんがMITでの講演でそう言いました。 CNNでは、オブジェクトの向き、空間的な特徴の抽出は難しいです。 畳み込みはオブジェクトの特徴を抽出するだけです。周囲の情報には全く関心を持っていません。 例えば、人間の顔に対して、CNNはこの画像に耳、鼻、目、口があるかどうかしかに興味がありません。どこにあるのかは如何でもいいです。 (From: Capsule Networks Explained) プーリング層の使用は大間違いです。 この問題を解決するため、プーリング層が導入されてました。プーリングの処理によって、モデルが微小な変化に対する不変性があります。 Th
自然言語処理による文書分類の基礎の基礎、トピックモデルを学ぶ - Qiita
自然言語においても、最近は生ビールを頼む感覚で「とりあえずディープラーニング」となることが多いです。実際ディープラーニングは高精度を記録できることが多いですが、実はその精度は基礎的なモデルでも記録できたり、あげく負けるようなこともあったりします。 研究機関として名高いDeepMindの発表した論文でも、こうした事態がありました。 文章を読み、理解する機能の獲得に向けて-Machine Comprehensionの研究動向-より また、最近はベースラインとして良く利用されているモデルでも最高精度を達成できるといった論文もありました。このように、ベースラインとして足蹴にされているモデルでも存外隅には置けないのです。 今回は自然言語処理における基本的な手法の一種であるトピックモデルを取り上げてみます。これは文書分類などに使用されるモデルですが、文書分類の際に著者の存在を仮定するなど(オーサートピ
自然言語処理系の国際会議を雑に説明してみる(修正あり) - Qiita
自然言語処理業界では、業績という面では国際会議が主戦場となっています。12 NLP分野外の人のために、簡単に主な国際会議を紹介したいと思います。 元々のモチベーションは以下のツイートをうけて、NLP系の会議の読み方を紹介しようと思ったことです。せっかくなら簡単な説明も書こうかなと。 IJCNLPって普通どう発音するんでしょうか？ — Hideki Nakayama (@n_hidekey) 2017年7月12日 なお、読み方については、僕の周りはこう発音していた、というだけなので、他の発音してる人もいると思います。 基本的にはACL Anthologyに載ってる国際会議3を紹介していきますし、興味のある人はACL Athologyで実際に論文を読んでみてください。 並びは、なんとなく僕が上位だと思ってる順ですが、人や分野によって割れると思ってます。4 突っ込みは大歓迎です。 2017.08
Vulsのgo-cve-dictionaryを有効活用 - Qiita
VulsはOSSの脆弱性スキャンツールで、サーバ内のパッケージ情報等をチェックして、公開されている脆弱性情報に該当するものがないかを調べてくれるツールです。 このVulsの仕組みの中で、go-cve-dictionaryというのがあります。 これは、脆弱性情報の公開データをDBに取り込み管理するためのツールとなっています。 NVD、JVNのサイト上で公開されている情報をクローリングしてVulsで活用できる状態でDBに保存します。 このgo-cve-dictionaryを使ってみたので記録を残しておきます。 go-cve-dictionaryのインストール 基本的にはこちらに記載の通りでOK。 https://github.com/kotakanbe/go-cve-dictionary 今回は簡易にSQLite3をDBとして利用しました。 CentOS上に以下の通り実施。(goの環境は既にあ
Google Spreadsheet を簡易 Webサーバーとして動かして、手軽にWebHookを受け取る方法 - Qiita
Google Spreadsheet を簡易 Webサーバーとして動かして、手軽にWebHookを受け取る方法GoogleAppsScriptWebhook 外部のサービスからの通知を WebHookで受け取ってちょっとした処理をしたいことってたまにありませんか？ たとえば、アプリのクラッシュログを解析するFabricの Crashlytics には、新しいクラッシュが発生したり特定の閾値を超えると WebHookで通知してくれる、つまり特定の URL にPOSTを発行してくれる機能があります。 これを上手く使うと、下の図のように「新しいクラッシュが発生したら Backlogなどのチケット管理サービスに自動登録」といったことができそうです。 もちろんCrashlyticsから BacklogのAPIは直接叩けないので、このように WebHookを使ってこちらのサーバを叩いてもらい、そのサー
イマドキのJavaScriptの書き方2018
PySpa統合思念体です。これからJavaScriptを覚えるなら、「この書き方はもう覚えなくていい」（よりよい代替がある）というものを集めてみました。 ES6以降の難しさは、旧来の書き方にプラスが増えただけではなく、大量の「旧来の書き方は間違いを誘発しやすいから非推奨」というものを作り出した点にあります。5年前、10年前の本やウェブがあまり役に立たちません。なお、書き方が複数あるものは、好き嫌いは当然あると思いますが、あえて過激に1つに絞っているところもあります。なお、これはこれから新規に学ぶ人が、過去のドキュメントやコードを見た時に古い情報を選別するためのまとめです。残念ながら、今時の書き方のみで構成された書籍などが存在しないからです。 たぶん明示的に書いていても読み飛ばす人はいると思いますが、すでに書いている人向けではありません。これから書くコードをこのスタイルにしていくのは別にいい
Babelを使おう - Qiita
Reactやる時に生のJSを書くとシンドイので、ES2015やJSXで書きます。だけど、生のJSとは違いES2015やJSXはブラウザで直接実行できません。ですのでトランスパイラとよばれるプリプロセッサを使ってそれらをブラウザで動く生のJSに変換します。このトランスパイラの1つがBabelです。 他にもJavaScriptの世界にはたくさんのトランスパイラが有ります。※JS初心者なんで間違ってたらツッコミをお願いします。 TypeScript...静的型付けのできるのでより安全にJavaScriptを書けるのが特徴です CoffeeScript...Ruby親和性の高い書き方ができて、それをJavaScriptに変換します Babelのインストールと使い方 とにかく使う場合
オープンデータ取得先まとめ - Qiita
2018/1/1時点で利用可能な、オープンデータの主要取得先を記載します。 1. 世界中の国や都市の情報 EUとイギリス Public Data EU http://publicdata.eu Open Data Europe http://data.europa.eu/euodp/en/home UK Government Data https://data.gov.uk アフリカ Africa Open Data https://africaopendata.org Code for South Africa http://code4sa.org Code for Africa https://codeforafrica.org アジア Open Cities Project http://www.opencitiesproject.org Open Nepal http://data
ドラッグ&ドロップでReact製のWEBアプリがつくれるReactStudioがやばい - Qiita
ReactStudioを使ったアプリの作り方はこちら React Studioを使ってQiitaの記事一覧アプリを作成してみる はじめに reactというとJSXの書き方、props、stateの挙動等を覚える必要があるため、 学習コストが割りと高めであったり、環境を構築するのに一手間かかったり等、 まだまだとっつきにくさが否めないライブラリです。 しかし、今回は、そんなReactをドラッグ&ドロップでアプリが 作れてしまうツールがあったので紹介したいと思います。 ※尚、Windowsはなく、Macのみで使用できるツールでございますので、予めご了承下さい。 公式サイト 公式サイトへのURLはこちら。 React Studio https://reactstudio.com/ ツールの使い方 ReactStudioでコンポーネントをデザインします。 その後、コードが自動生成されます。 無料で
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pandasでよく使う文法まとめ - Qiita
【Pythonメモ】pandas-profilingが探索的データ解析にめちゃめちゃ便利だった件 - Qiita
