関数型プログラミングに何を期待しているのか。 - 言語ゲーム
阿部さんに、何で僕が一人で関数関数言ってるのか全然分からないと言われたので、寝る前に書く。だけど今日中に纏めるのは無理なので下書き。 プログラミングというのは、パソコンに何をやって欲しいかを伝えるという役割と、自分が何をやりたいのか纏める役割と、両方あると思う。特に自分が何をやりたいのか纏めるというのは大切で、プログラムを書く事によって今まで何て自分は浅はかな事を考えていたのだろうと何度も気づかされた。 で、なぜプログラミングによって考え方が纏まるかというと、プログラミングには考えを纏めるための色んな仕組みが用意されているから。サブルーチンだったり構造体だったりオブジェクトだったり。そういうのを使って、色んなアイデア同士の関係をじっくり見たり、壊れていた部分を探したり、意外と共通していた物を見つけたり、プログラムとアイデアが同時に整理されてくる。これがプログラミングで一番大切な部分。 そこ
「組織的負債」を貯めないための、プログラマの哲学によるチームのマネジメント術 | Social Change!
プログラマの世界には「技術的負債」という言葉がある。ソフトウェアを開発していく中で、時間がなくて妥協したり、技術力が足りなかったりして、適当に作ってしまった部分が、後々になって不具合を引き起こしたり、改修にかかるコストをあげたりすることを言う。 後になればなるほど、悪影響が大きくなることから負債と喩えられる。そんな技術的負債と同じように、組織やチームのマネジメントでも、後になればなるほど悪影響が出てくるような「組織的負債」とも言えるような現象が起きてしまうことがある。 本記事では、私たちソニックガーデンで「組織的負債」を貯めないようにチーム経営してきた経験をもとに、プログラマの哲学を応用したマネジメント術について書いた。（今回の記事では「である」調にしてみた） 技術的負債と組織的負債の生まれる背景 技術的負債が生まれるのは、スタートアップの初期段階に多い。その時期は得てして、経験豊富な技術
とあるプログラマーの追憶 - kagamihogeの日記
プログラム覚えるのに 必要なのってなんですか プログラム覚えるのに より抜粋 確かに、プログラミングができるようになるのに必要なことって何なんだろう、と思うことはある。既に書けるようになっちゃった人の「今」だけを見ると、なおさら良くわからんくなるよなぁ、とも思う。 というわけで。とあるプログラマーこと俺がどんな風に育ってきたか……大学生活 4 年間を振り返ることで、プログラムを覚えるのに必要な一例を示す。ま、履歴書みたいなもんですな。 ただし、この育成例は大学教育というものにベッタリです。万人にオススメできるものでもないし、ましてやこうしなければプログラムを覚えられないという性質のものではない、ということに注意。要は、あくまでも一例、ということです。 動機と時代背景 俺は人から「大学で何勉強してきたの？」と聞かれたときは「大雑把に言えば情報系ですね」と答えるようにしている。では、なぜその大
Deep learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する研究の紹介
Deep Learningを用いた画像から説明文の自動生成の最新研究を調査したものを公開いたします。 数式の説明などかなり簡略したものですが、全体が俯瞰できるように工夫しましたので、何かのご参考になればと幸いです。 また、何か間違いがございましたら、ご指摘のほどよろしくお願いします。
BERTによるテキスト分類 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちはGunosy Tech Labの森本です。グノシーのニュース記事を実験的にBERTでテキスト分類しましたので、その結果を共有します。 BERTはご存知の通りGoogle AIが発表した双方向Transformerであり、Pre-trainingできる特徴があります。自然言語処理の代表的なデータセットを用いたタスクやベンチマークで発表当時複数のstate-of-the-artを記録しました。 arxiv.org 本記事ではテキスト分類に着目して実験を行いました。 テキスト分類は昨今の深層学習の熱気とは別に従来より研究されている分野であり、代表的なライブラリを使用することで実サービス上でも安定度の高い稼働を実現できます。 上図のようにグノシーにはエンタメ、スポーツのような様々なタブがあります。 これらタブにニュース記事を配置するときにテキスト分類が活躍します。 エンタメ、ス
指導教員として大学院生に望むこと - hkonoの日記
随分と久しぶりのエントリになったが、 大学院生を指導して思うことがあったので書いておく。 研究計画だけ持ってきて、 「こういうのでよろしいでしょうか」 というスタンスで面談するのはやめてほしい。 研究計画について、いちいちお伺いを立ててから次のステップに進むというのでは、 いつまでたっても自立した研究者になれない。 お伺いなんか立てなくていいから、 どんどん自分で進めてほしい。 そして、ある程度結果が出てきたら、 「こんなアイディアを思いつきました。素晴らしいと思いませんか（素晴らしいに決まってるでしょ）。これがその結果です。でも、自分が気づいていない問題点や別の視点があるかもしれないので、ちょっと聞いてください」 というスタンスで研究報告をする心構えをもってもらいたい。 そういうメンタルが、研究者にとって大事だと思う。 （追記） 誤解を招くかもしれないので、追記しておくと、 「研究計画段
Modern Linux Pipeline Programmingを補助してくれるツールたち - Qiita
Line-delimited JSON NDJSON, LDJ, JDJSON, JSONLなどとも呼ばれることがある、1行1JSONのテキストことです。Dockerのjson-logや、jqがデフォルトで受け付ける入力としても有名ですね。 この形式のよいところは、対応しているツールが多いために、フォーマット変換を自前でやらなくても本質的な処理だけをパイプで繋げられる点です。 パイプラインの一部となるツールを自分で実装する場合は、入力と出力にこの形式を採用できないか検討すると、ツールの再利用性が高まります。 Ref: https://en.wikipedia.org/wiki/JSON_streaming#Line-delimited_JSON bethos 様々なプロトコルから/へのIN/OUTをつないで、Fan-in/outなど様々なパターンでルーティングすることができるstream
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