DuckDuckGo（https://duckduckgo.com）はプライバシーの保護に重きを置いている検索エンジンのひとつである。 特筆すべきは、Bangという機能があって、探しものがとてもはかどる。 たとえば「!a 図書館」（ビックリマーク＋アルファベットのa＋スペース＋検索語）と入力するとAmazonを検索してくれる。 こんな風に「!＋何か」 で特定のサイトのみの検索ができる機能がBangである。 検索エンジンが使えなくなった（クズみたいなサイトが上位に来て、欲しい情報が見つからない等）と言われて久しいが、探すべきサイトにダイレクトで検索することで、この問題のかなりの部分が解決する。 よく使いそうなのは ! （キーワード） 最初の検索結果へ直接ジャンプ !i イメージ検索 !m 地図検索 !n ニュース検索 !v 動画検索 !w ウィキペディア検索 !pdf PDFファイルだけを検
κeenです。最近JEITAのソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020に参加したんですが、そこで五十嵐先生、柴田さん、Matzとパネルティスカッションをしました。その議論が面白かったので個人的に話を広げようと思います。 年末年始休暇に書き始めたんですが体調を崩したりと色々あって執筆に時間がかかってしまいました。 時間を置いて文章を書き足していったので継ぎ接ぎ感のある文体になってるかもしれませんがご容赦下さい。 というのを踏まえて以下をお読み下さい。 いくつか議題があったのですが、ここで拾うのは一番最後の「プログラミング言語の未来はどうなるか」という話題です。 アーカイブが1月末まで残るようです。もうあと数日しかありませんが間に合うかたはご覧下さい。 そのとき各人の回答を要約すると以下でした。 五十嵐先生：DSLを簡単に作れる言語というのが重要。それとプログラム検証、プログラム
（年収270万で）プログラマーを引退して、医学部にきた俺が真面目に考えてやろう。 ① 言葉は正しく使おう真面目に読んでいて、ちょっと気になる箇所がある。たとえば PostgreSQL を postgre とか書くヤツは現場では嫌われるぞ。少なくとも postgres と書いてくれ。お里が知れるぞ。 ② プライドが高い消えていくエンジニアの特徴だけど、叱責されたり馬鹿にされるのが嫌で VCS にコミットしないヤツ、または貪欲にコードレビューをされるのが嫌がるやつは、成長しない。 ③ エリート意識この業界は数年前には『デジタル土方』と揶揄される業界でした。ちなみに、アメリカでも「テック系はハードだから避ける」という雰囲気でした。つまり何をいいたいのかというと、ソフトウェアの開発者っていうのは「泥臭い領域」なんだよ。エリートとは程遠い場所にあるというね。 ④ 「某天市場の先輩には，ここ仕事量少な
めちゃくちゃ良い記事でした。 「OSS は使っていることを公言するだけでも貢献になる」と songmu さんが言っていたので、私も貢献したいと思います。 僕も貢献したいのでよく使うコマンドラインツールを紹介していきます。 特定のプログラミング言語等に依存するツールは省いています。 actionlint - GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査 GitHub Actions の Workflow ファイルの静的検査ツールです。 かなり精度が高く、色々な設定ミスを検知してくれます。 エラーメッセージも見やすくて助かります。 aicommits - コミットメッセージを自動生成 変更内容を元に自動でコミットメッセージを AI が生成してくれるツールです。 コミットをする前にちゃんと確認してくれるのも安心感があって良いです。 cLive - ターミナル操作を自動化
今年から、できるだけシェルスクリプトを書くのをやめようとしている。私が毎日 zsh に打ち込んでいるのも広義のシェルスクリプトだし、自分用の雑なスクリプトを書くことはあるけれど、チームの他の人も将来に使ったり改変したりするようなものは、なるだけ他の言語を使っている。 シェルスクリプトを書くのは難しいし、その難しさは、学ぶに値しないといったら言い過ぎかもしれないけれど、2021年に初心者が取り組むべき問題とは言い難いと思う。 シェルは悪いプログラミング言語である Bash Strict Mode とかを使ってみても、シェルスクリプトには落とし穴が多すぎる。自分で書いたものを自分で使っている分には大丈夫なのだけど、スクリプトがチーム内で使われるようになると、考慮していなかったところ、例えばファイル名に空白文字が含まれるとか、そういうレベルの微妙なところで、ちゃんと書かれていないスクリプトは壊れ
(You can read this article in English.) Ruby の開発版にパイプライン演算子（pipeline operator）が試験的に導入されましたが、いろいろあってプチ炎上になっています（チケット）。 せっかくの機会なので、パイプライン演算子の歴史を調べてみました。付け焼き刃の調査なので、間違ってたら教えてください。 パイプライン演算子とは こんな感じのものです。 x |> f |> g |> h # h(g(f(x))) と同じ意味 h(g(f(x))) という関数適用の式は、関数が呼ばれる順序（f→g→h）と、プログラムの字面上の順序（h→g→f）が逆でわかりにくいとされます。この問題は、特に、関数が大きくなったときに顕著になります。 wonderful_process_h( marvelous_process_g( fantastic_process
エンジニア適正が無い奴の生きる道ってなんですか？
追記---------------------------------- 文の拙さや僕の不甲斐なさについてはたくさんのご指摘をいただきまして，もう十分ぴえんぴえんできたので，これから読まれる方は，タイトル（本題．まじでアドバイス欲しい点）について，この若造のエピソードを見てどう思うか（僕へのアドバイスでも，一般論に汎化させたもの嬉しい．語気荒めでもいいので）のコメントをいただきたいです． --------------------------------------- 最初のいくばかを使って，自己紹介とタイトルの理由，この文章を書くに至ったエピソードを話させてください． プログラミングは17歳くらいから始めました．22歳． 数学的な教養はないです． 技術スタックは html, css, javascript(jquery, express, react(next), vue(nuxt)),
なぜ「おっさん差別」だけが、この社会で喝采を浴びるのか（御田寺 圭） | 現代ビジネス | 講談社（1/4） リンク先は「おっさん差別」に関する文章だ。 リンク先でテラケイさんは、「差別が許されない社会のなかで、差別主義者だと後ろ指をさされることなくバッシングできる対象属性」としておっさんを挙げている。弱者と認定されている属性やマイノリティとみなされている属性をバッシングすれば即座に差別主義者とされる現代社会でも、おっさん(という属性)へのバッシングは社会的に認められている、といった話だ。 この文章を読み、私が最初に思い出したのは、歴史的にみて強者だった成人男性と、いまや強者とは言い切れない現代日本の成人男性だ。 法のもとの平等が行き届かなかった長い歴史のなかで、権力を握る者・暴力をふるう者は専ら男性だった。もちろん、個別の男女の力関係のなかには、女性が強者だった例もあるだろうけれども、社
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
eBPF（extended Berkley Packet Filter）という用語を著者が初めてみかけたのは、2015年ごろだった。最初は、eBPFをその字面のとおり、パケットキャプチャやパケットフィルタリングを担うだけの、Linuxの新しいサブシステムであろうと認識していた。しかし、実際にはそうではなかった。 システム性能の分析のための方法論をまとめた書籍Systems Performance 1 の著者で有名なBrendan Greggが、Linuxのネットワークサブシステムとは特に関係ない文脈で、古典的なシステム性能計測ツールでは計測できないことを計測するツールを作っていた。その計測ツールがeBPFという技術によって実装されていることを知ったときに、eBPFに興味をもったのだった。また、eBPFは、システム性能を調べる用途以外にXDP（eXpress Data Path）と呼ばれるプ
はじめに 有用な知識の特性 Google SRE リソース Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems The Site Reliability Workbook: Practical Ways to Implement SRE Building Secure and Reliable Systems: Best Practices for Designing, Implementing, and Maintaining Systems SLO Adoption and Usage in SRE Creating a Production Launch Plan Training Site Reliability Engineers: What Your Organization Needs to Cre
この記事を読むと VSCode拡張機能を入れて、下記のようなことが実現します ・VSCodeとは別にterminal（Command Line）の画面を開かなくても、VSCode内から直接terminal操作ができる（例えばnpm run devも) ・全てのカッコ()[]{}が種類別に色分けされる ・インデントが一眼で分かる ・htmlタグの開始タグと終了タグを同時に修正できる ・Vue.jsやNuxt.jsの構造やファイル操作が楽になる etc... なぜこの記事を書いたのか VSCodeは素晴らしいテキストエディタです。 特に、Vue.jsやNuxt.jsを用いて開発している方にとっては最も有力な選択肢でしょう（そして、その選択は間違いではないと保証できます）。 さて、VSCodeはそのままでも素晴らしいエディタですが、使用するフレームワークや用途に応じて拡張機能を入れるとさらに、そ
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
はじめに もっとミニマルで簡単なポータブルな環境を! 自分自身の研究のための環境構築についてこれまで二本の記事を書いてきました. これらの記事から二年ほどたち, いくつかの点において不満点が出てきました. 特に, GCPや自宅のサーバー上でリモートで作業することが多くなってきたので, よりミニマルでポータブルな環境が必要になりました. 以下では, 現時点で最小限の努力で環境を再現ができることを目標にしたDockerベースのGitHubレポジトリのテンプレートとその使い方を紹介します. このテンプレートを用いて作られた環境は, 新たなコンピュータ上で最短4ステップで環境を再現できるようになります. git clone VSCodeの"Open in Remote Containers" renv::restore() dvc pull この環境とセットアップはこのレポジトリにテンプレートとし
なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり
RedisやMongoDB、Kafka、Elasticsearchなどのオープンソースソフトウェアの開発元企業が、AWSなど大手クラウドベンダがそのオープンソースを用いたマネージドサービスを提供して大きな利益を上げていることに反発して、ライセンスを変更するなどで商用サービス化を制限する動きがあることは、今年の1月の記事で紹介しました。 Redis、MongoDB、Kafkaらが相次いで商用サービスを制限するライセンス変更。AWSなどクラウドベンダによる「オープンソースのいいとこ取り」に反発 この動きに対してGoogleは4月、Google Cloudにオープンソースベンダによるマネージドサービスを統合すると発表し、彼らとの戦略的提携という姿勢を打ち出しました。 ［速報］Google、大手クラウドに不満を表明していたMongoDB、RedisらOSSベンダと戦略的提携。Google Clou
2019年8月11日頃にTwitterで「1から100の偶数の和を求める方法」（ワンライナー）が話題になったので 各言語ごとにまとめてみました。 私の独断と偏見ですが 「2550を直接出力するもの」「公式を使って総和を計算するもの」は 除外しています。 あくまでそれぞれのプログラミング言語の特色が現れるものをまとめたいと考えています。 以前あったズンドコきよしのまとめみたいなノリです。 https://qiita.com/shunsugai@github/items/971a15461de29563bf90 編集リクエスト歓迎です。 新しいワンライナーはコメント欄ではなく編集リクエストにて追加していただけると助かります！ --- 8/15 11:30 コメント欄を取り込み＆新たにツイートを拾いました。 --- 発端のツイート まにゃです。 いきなり問題！ ここまでのツイートを手がかりに P
Catalin Cimpanu （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 編集部 2019-11-04 08:30 AWSによる支援は、Rustチームに「AWSプロモーション・クレジット」を提供するという形態をとる。Rustチームはこのクレジットを用いてAWSのインフラを利用して、同言語を開発していくというわけだ。 RustコアチームのメンバーであるAlex Crichton氏は、「Rustプロジェクトが長年使ってきているAWSによってRustのインフラが支援されるのは、非常に喜ばしいことだ」と述べている。 Crichton氏は「この支援によってRustは、コンパイルした成果物の配布や、crates.ioクレートのダウンロード、すべてのプロセスの結合に必要なプロジェクト内での自動化のために、AWS上でインフラをホストし続けられるようになる。これらのサービ
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
線形代数演習講義へのjulia導入を考える
本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習（実際にコードを書き行列演算を行う）の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
Juliaは一時期すごい流行って数値計算の王座になると期待されライブラリも大量に作られたけど、結果Pythonの座を置き換えるにはいたらなかった。Goもコンテナ化との相性がよて一時期すごい流行ったけど、なんだかんだみんなJavaとかPHPとかRubyとか書いてる。 Rustもここ数年すごい流行ってるけど、JuliaとかGoみたいに飽きられて廃れていく気がする。 流行に敏感な人がなんか面白い言語あるぞーと騒ぎ出す。 様々なライブラリが乱立して色々出来るようになる。 数年かけて言語そのものが良くなっていき、ライブラリも淘汰や共通化されて成熟していく。 成熟したライブラリの開発は飽きられてメンテナンスされなくなる。 メンテナンスされてないライブラリを使いたくないから誰もその言語に参入しなくなる。 結果として言語そのものが衰退して、もとの成熟していてメンテナンスされ続けている言語とライブラリをみん
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
Web開発の歴史の復習の仕方 悲報: WEB+DB PRESSが休刊 22年以上続いていたWEB+DB PRESSが休刊するそうです。Software Design、WEB+DB PRESS共に年間購読していたのですが、とても残念です。 日本語と英語、少し中国語の技術書を普段から読み漁っているのですが、本ほどガッツリでなく、ブログよりはちゃんとバリデートされた上でトレンドをおさえた雑誌文化は割合日本的で、他の言語圏だとあまりない文化だとも感じています。 技術評論社からでているSoftware Design、WEB+DB PRESSなのですが、Software Designの創刊が1990年11月で、WEB+DB PRESS Vol.1が2000年12月で10年の差があります。 どちらかというとSoftware Designがインフラ&バックエンドでWEB+DB PRESSがバックエンド&ク
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既
実践的データサイエンス はじめに データ分析のためにコンピュータを利用する際、RおよびPython言語のいずれかを使うことが多いと思います(Julia言語は高レベル・高パフォーマンスな技術計算のための言語で今後期待が膨らみます）。これらの2つの言語では、データ操作や可視化、データ分析、モデリングに使われるライブラリが豊富にあり、 どれを使うのが良いのか迷うような状況が続いていました。しかしその状態は落ち着きを見せ、成熟期を迎えつつあります。 R言語ではパイプ演算子の登場によりデータフレームに対する操作に大きな変化が生じ、tidyverseによるデータ読み込みからデータ整形、可視化までが可能になりました。またtidyverseのような、機械や人間の双方が扱いやすいパッケージが増えてきました。特にR言語の強力な一面でもあったデータ分析の操作はtidymodelsに代表されるパッケージがユーザの
2020年間ベストアルバム50選｜ファラ
今年は新型コロナウィルスのせいでロクなことがなかった。当たり前だった日常が当たり前ではなくなった。変化を余儀なくされた。様々な淘汰や分断が起こった。しかしそれでも、音楽は失われない。表現とは生理的欲求である。"やるべきかやらざるべきか" ではなく "やるしかない" のである。以下に羅列した50枚のアルバム作品は、そういった本能、やるしかないのやっていきに突き動かされたであろう表現衝動の成果であり、決してこの現状を好転させたりはしないものの、少なくとも自分の生活を豊かにするエネルギーとなってくれた、とても貴重な50枚である。これらがあなたのエネルギーにもなることを願う。 なお、以下のリストに準じたプレイリストを Apple Music と Spotify で作成しているので、時間のある方はこちらもぜひチェックを（一部ストリーミング解禁していないものは別のアーティストに差し替え有り）。 50.
Practical gRPC (English Edition) 目次 目次 はじめに Protocol buffersとは? Protocol buffersの特徴 様々なプラットフォームや言語で利用することができる データサイズが小さい エンコードやデコードが早い データの構造を精密に規定できる データフォーマットに後方互換性がある。 JSONに変換できる デメリット protoファイルを作成する時の注意点 protobufのコンパイラのインストール MacでHomebrewをって、公式のprotobufをインストール場合 ubuntuへの公式protobufのインストール Juliaでprotoファイルをコンパイルする 使い方 C++ Python Java Julia protoファイルのスタイルガイド Protocol buffersと一緒に使うと便利なツール protoc-ge
SRE/DevOps/Kubernetesを追いかけてきた2020年をふりかえる - 運び屋 (A carrier(forwarder) changed his career to an engineer)
ここで話すこと ここで話さないこと SRE/DevOps/Kubernetesをテーマにブログを書き始めた理由 気をつけていること オススメWebページ7選 The Blameless Blog Netflix Technology Blog Facebook Engineering Datadog blog The GitHub Blog Julia Evans The Kubernetes Podcast from Google ブログによる変化 反響 やってみて思ったこと 異動による変化(2020年4月) コミュニティー活動による変化 今後の目標＆告知 これは エーピーコミュニケーションズ Advent Calendar 2020 の20日目の記事です。 自身の中で多くの変化があった2020年をふりかえりつつ、タイトルにあるテーマ(SRE/DevOps/Kubernetes)を追いか
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング（statistical modeling） と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
watanabe-chiba-report.md 2.4 富士通C++コンパイラの最適化機能の改善について 東京大学物性研究所 物質設計評価施設 渡辺宙志 富士通株式会社 次世代テクニカルコンピューティング開発本部 千葉修一 ※ 本稿はメニーコア時代のアプリ性能検討WG 成果報告書にて公開された内容を整形したものです。 2.4.1 はじめに HPC分野においては、FortranないしC/C++言語が広く使われている。Fortran、C言語、C++言語のいずれも活発に仕様が改定され、現在も発展し続けている言語ではあるが、数値計算向けの「普段使いの言語」としては、おそらくPythonやJuliaなどの方が広く使われていると思われる。特にPythonは、昨今の機械学習ブームの牽引役として広く使われているようである。今後、PythonやJuliaといった言語によるスパコン利用も増えていくと思われる
きしださんの以下のツイート オブジェクト指向はこの20年だれも再定義せずみんな自分の思うオブジェクト指向を暗黙に仮定して適当に話してるだけなので、技術的な共通認識のもとの議論はほとんどできないんですよ。という話を「オブジェクト指向をきちんと使いたいあなたへ」の記事に書いたのだけど、そろそろ公開するか— きしだൠ(K8S(Kishidades)) (@kis) July 29, 2019 を読んで、そういえば、私が思うオブジェクト指向の定義、についてツイッター以外ではあまり語ったことがなかったなと思い返し、ちょっと記事にしてみることにしました。まず、結論からいうと、私はオブジェクト指向プログラミングとは サブタイピングを活用したプログラミング手法の総称 と考えています。ここで、クラス継承とかインタフェース継承とかダックタイピングとかではなく、単にサブタイピングであるのがポイントです。なお、型
開発者がもっとも好きなプログラミング言語は「Rust」、Stack Overflow「2020 Developer Survey」より
調査結果のうち、言語またはその技術を使用して開発を行っており、継続的に利用したいプログラミング言語を尋ねた質問（複数回答）では、Rust（86.1％）が1位となった。その理由としては、パフォーマンス、制御のしやすさ、安全にメモリを利用できること、システムプログラミングに適した同時実行性の高さ、マクロなどが挙げられている。オープンな開発プロセスを採用していることもあって、（利用していない人を含む）多くのプログラマから高い評価が寄せられた。 2位はTypeScript（67.1％）で、WebフロントエンドおよびNode.jsコードベースにおけるサイズと複雑さの増大と相まって、TypeScriptの静的型付けによるコードの正確性が、プログラマの信頼感を高めている。また、TypeScriptのpolyfillによって、ECMAScriptにおけるアロー関数や非同期処理、クラスといった変更との高い互
１．ワクチン接種拡大により景気浮揚へ、新規案件で新規技術採用 （１）欧米の動向 欧米ではワクチン接種が進み景気拡大への動きがでています。日本も2021年後半から2022年にかけてワクチン接種の進展に伴い、欧米に引っ張られる形で景気が浮揚していくと思います。 （２）日本のDX優遇税制によるソフトウェア案件の増加 日本では、令和4年度末を期限としてDX優遇税制があり、その需要が今も出始めています。 当然景気がよくなれば、ソフトウェア業界の案件も増えると思いますし、新規事業という形で新しい技術をつかってスタートするものも増えると思います。 ちなみに、企業がICT対応する補助金もあるのでそれを使った案件も増えると思います。 実際、昨年度それによる仕事も多くありました。 （３）2022年の日本のデジタル関連の法改正 2022年1月より改正電子帳簿保存法が施行されました。２年の猶予期限がありますが、大
こちらの記事は、Rhea Moutafis 氏により2020年5月に公開された『 Bye-bye Python. Hello Julia! 』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。 Pythonの勢いに歯止めがかかると同時に新しい競争相手の登場だ Juliaがまだあなたにとって未知であっても、心配しないでほしい。 Photo by Julia Caesar on Unsplash 誤解しないでほしい。 Pythonの人気は、コンピュータ科学者、データサイエンティスト、AIスペシャリストといった堅固なコミュニティによって支えられている。 しかし、これらの人々と一緒に夕食をともにしたことがあれば、彼らがPythonの弱点についてどれほどわめき散らしているのかも知っているだろう。 速度が遅いことに始まり過度のテストが必要になること、以前のテストにもかかわらずランタイ
数理最適化の参考書
専門家が執筆した数理最適化の書籍を紹介しています． 適当に書籍を並べただけですので内容については各自で確認をお願いします． 数理最適化全般 数理最適化の概観を知りたい人向け 穴井宏和，数理最適化の実践ガイド，講談社，2013． 数理最適化を現実問題の解決に活用するプロセスを知りたい人向け 岩永二郎，石原響太，西村直樹，田中一樹，Pythonではじめる数理最適化（第2版） ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう―，オーム社，2024． 三好大悟，Excelで手を動かしながら学ぶ数理最適化：ベストな意思決定を導く技術，インプレス，2023． 株式会社ビープラウド，PyQチーム，斎藤努，Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門，翔泳社，2024． 数理最適化を初めて学ぶ人が手に取る入門書 福島雅夫，新版 数理計画入門，朝倉書店，2011． 久野誉人，繁野麻衣子，後藤順哉，数理最
本サイトに関するコメント等はGitHubのDiscussionsもしくはharuyama@econ.kobe-u.ac.jpにご連絡ください。 姉妹サイト１：「Pythonで学ぶマクロ経済学 (中級＋レベル)」 🚀 姉妹サイト２：「経済学のためのPython入門」 🐍 はじめに# 「なぜプログラミング？」文系の経済学の学生が理系のプログラミングを学ぶとなると，まず頭に浮かぶ質問かも知れない。過去にも同じような質問を問うた経済学部の卒業生は多くいると思われる。例えば，Excelのようなスプレッドシートのソフトは1980年代からあり，当時の大学生も使い方を学ぶ際「なぜ？」と思ったことだろう。しかし今ではWord，Excel，PowerPointの使い方は，大学卒業生にとって当たり前のスキルになっている。同じように，AI（人工知能）やビッグデータが注目を集める社会では，ある程度のプログラミン
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
関連キーワード Amazon Web Services | Microsoft（マイクロソフト） | アプリケーション開発 | プログラミング クラウドベンダー大手のAmazon Web Services（以下、AWS）が、プログラミング言語「Rust」のスポンサーになった。Rustは2015年に初の安定版が公開されて以来、「C++」の有力な代替として台頭している。「高性能で安定したアプリケーションを開発できる」「プログラマーの生産性を高められる」と評判だ。Google、Microsoft、Mozilla、Yelp、Dropbox、Cloudflare、AWSといった企業がシステム開発言語としてRustを採用している。 併せて読みたいお薦め記事 新たなプログラミング言語習得の壁 プログラミング学習で誰もがきっとつまずく「2つの障害」とは？ 「プログラミング学習」が楽にならない“納得の理由”
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プログラミング言語の未来はどうなるか | κeenのHappy Hacκing Blog
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お気に入りのコマンドラインツールを淡々と紹介する
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パイプライン演算子の歴史 - まめめも
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Linux eBPFトレーシング技術の概論とツール実装 - ゆううきブログ
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Vue/Nuxt開発効率を3倍にするVSCode拡張機能セット - Qiita
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PandasからPolarsへ移行した方がいいのか - Qiita
AWS、オープンソースベンダのライセンス変更による商用サービスの制限は「顧客を見ていない」と反論
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