SQLアンチパターンもりもりDBを設計しよう！ - Qiita
概要 名著SQLアンチパターンを読み終えたので、それの復習のために悍ましいデータベースを作ろうと思った。 まず前半では、SQLアンチパターンを意図的に盛り込み、目も当てられない酷い設計をします。 そのあとリファクタリングを行なったER図に書き直していきます。 なお、真面目に書くと参考書の丸写しになってしまうので、この記事は アンチパターンもりもりのER図を見て嫌悪感を学習し、設計に役立てようという趣向のもと、詳しい説明は省きます。 とても良い本なので読んでください。 想定するシステムの概要と状況 目的において適切かはわかりませんが、とりあえず考えることの多い”お金”を扱うシステムを想定してみます。 私はブラックジョークが好きなので、今回は「ちょっと怖い金融屋さんが使う債務者管理システム」のER図を設計してみようと思います。 ざっくりした要件 債務者を登録でき、プロフィールを入力できる。 債
技術系同人誌を書く人の味方「Re:VIEW Starter」の紹介 - Qiita
（追記 2019-08-18: この記事公開後の新機能を紹介する記事を書きました。こちらも見てください。） （追記 2019-12-27: その後の新機能を紹介する記事を書きました。こちらも見てください。） はじめに 技術書典を筆頭に、技術系同人誌のイベントが盛り上がっています。しかし技術系同人誌を書くのは、初めての人にとってはまだまだ敷居の高いことでしょう。 この記事では、初めて技術系同人誌を書く人のために「Re:VIEW Starter」というツールを紹介します。 Re:VIEW Starter (https://kauplan.org/reviewstarter/) Re:VIEW Starterの概要 「Re:VIEW Starter」とは、技術系同人誌を書くための書籍作成ツールです。 特に、初めて技術系同人誌を書く人がつまづかないように工夫されています。 もともと技術書典界隈では
WSL上でDocker Engineが動くようになっていたっぽいという話 - Qiita
経緯 『 太古の昔より人々はWSLでDockerを動かそうとしてきた。 しかしながら、様々な理由からDocker for WindowsやVirtualBoxを頼らざるを得ない状況が続いていた… 』 みたいな認識。 実際ググるとそういうアプローチの記事がよく引っかかる。 WSL(Bash on Windows)でDockerを使用する - Qiita WSLでDockerを使う - Qiita Docker Engineが動かない理由はcgroupだったりSocketだったり様々な要因が絡んでいるのだろうと思っていたし、いつかWSLのアップデートによって解消される問題なのだろうと想像されていた。しかしなかなか解消されなかった。 そんな私もWindows 10の大型アップデートの度に期待をし、失望するというルーチンを繰り返してきた。 しかし、先日こんなツイートを見かけた。 は？いつの間にかd
巡回セールスマン問題から始まる数理最適化 - Qiita
この記事は BrainPad AdventCalendar 2017 8日目の記事です。 今回は数理最適化を取り上げてみようと思います。 ビジネス課題と数理最適化 BrainPadでは、データ分析に基づいて様々なビジネス課題に取り組んでいますが、業務貢献に寄与する最終段階で頻繁に検討されるのが数理最適化です。そこでは、様々な要素（例えば商品）に関する予測などを行った結果に基づき、どのような要素（商品）の組合せや割合が利益を最大化するのかを求めたりします。 今回はそのような問題の基礎例として、典型的な離散数理最適化問題である、”巡回セールスマン問題”を取り上げ、その定式化と解法の例を紹介できればと思います。 巡回セールスマン問題 巡回セールスマン問題とは、下左図のような各拠点を必ず一回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルートを見つける問題です。この例では$４８$拠点ですが、この
[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiita
これは何? 5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGの書籍中で参照しているリソースをサポートページ用にまとめたものです。 (実行できる.ipynbノートブックへのリンクなど、書籍自体のサポートページは https://github.com/tomo-makes/dl-in-a-sec です) もともとは本を読みながら各リンクを眺めてもらうため、飛びやすくしようとリンクを整理しましたが、本が手元にない方にも役立つのではと思い、Qiitaで公開することにしました。 凡例 YouTubeなどのビデオ 論文、サーベイ資料 プレゼンスライド 書籍 GitHubリポジトリ ニュース メールニュース リンクは本の章立てに沿って並んでいます さて、学会、勉強会、発表会などの1年にあるように、ゴールデンウィーク明けからイベントラッシュ。様々な発表が期待されます 5/6-9 ICLR 2019 5
![[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6bee5aaa25d8e7b71726344fee2dd1ec2c668f49/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0b21vX21ha2VzJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lYzU1MjUwMzI1YTdjZWNjMDZjM2NmNTdkOWUwMjgyNA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dedfe4266d7f8b0c8fd788245680b2f96)
競技プログラミングで使う有名グラフアルゴリズムまとめ
0. はじめに AtCoderなどでは、グラフを扱った問題が多く出るが、その度に一から実装していると時間が掛かりすぎてしまうため、有名なものをあらかじめ持っておく必要がありそう。そこで、Pythonを用いて、ダイクストラ法、ベルマンフォード法、プリム法、クラスカル法、ワーシャルフロイド法を実装した。 コメント、意見等ある方は是非! お待ちしてます! 1. ダイクストラ法 1.1. ダイクストラ法(defaultdictで実装) defaultdictで実装すると、リストで実装するよりも、ノード数$N$が大きい際には高速に動作する。ただし、経路復元の関数は、うまく書けなかった......。 (2019/7/6 追記)結局できました。1.1.1. を参照してください。 import collections import heapq class Dijkstra: def __init__(se
【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め） - Qiita
一般的なチャート（8） インフォグラフィック（3） 地図・マップ（1） ネットワークグラフ（1） 関数のグラフ（1） エンジニア向け 一般的なチャート（10） 地図・マップ（4） ネットワークグラフ（1） 株価チャート（1） 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
サイゼリヤ1000円ガチャをつくってみた(Heroku + Flask + LINEbot) - Qiita
Progateを一度やった程度のプログラミング初心者ですが、 何かWebアプリケーションを作りたいなぁと思い、Flaskを学ぶついでに サイゼリヤのメニューから1000円以内で組合せを出してくれるガチャを作りました。 2022.10.31 追記 Heroku有料化に伴い、以下をお知らせ致します。 LINE Bot版 サービス終了 Web版 旧アドレス（herokuapp.com）からのリダイレクト停止 2019.5.10 追記 Twitterで紹介頂いたようで、たくさんの方から反応を頂いていてびっくりしております！ メニューが古いままだと、何かと店舗側にもご迷惑をおかけしそうだったので、 本日時点でのグランドメニューに更新させていただきました。 非公式であることをご了承の上、店舗ではマナーを守って楽しんで頂ければ本望です！ （たくさん注文して食べ残す・・・などが起こらないことを祈ってます）
キズナアイとねこますの声を入れ替える機械学習をした - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近バーチャルユーチュ－バーが人気ですよね。自分もこの流れに乗って何か作りたいと思い、開発をしました。 モーションキャプチャー等を使って見た目を変えるのは かなり普及しているっぽいので、自分は声を変えられるようにしようと開発しました。 やったこと キズナアイさんとねこますさんの、それぞれの声を入れ替えられるようにしました。これによって、ねこますさんのしゃべった内容を、キズナアイさんの声でしゃべらせることができます。(逆も) 機械学習手法の一つであるCycleGANを用いて、変換するためのネットワークを学習しました。 パラレルデータ(話者
Scikit learnより SVMで手書き数字の認識 - Qiita
Scikit learnのチュートリアルを参考にしながら、SVMを使った手書き文字の認識と結果の可視化をPythonで実装してみた。 使用するデータ Scikit learn のライブラリに含まれているdigitsデータを使う。中身を見ると、64(=8x8)ピクセル、グレイスケールの手書き数字の画像データ、1797個分が行列形式で準備されている。これをSVMを使って多クラス分類する。 # Load example data from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() # データフォーマットの確認 print(digits.data) print(digits.data.shape) n_samples = len(digits.data) # データ数 print(n_samples) # 画像にして出力 imp
DockerオフィシャルのMySQL（MariaDB）コンテナの挙動をDockerfile周辺から読み解く� - Qiita
2018/3/12 環境変数 MYSQL_ROOT_HOST に関して追記しました。 動機 DockerオフィシャルのMySQL（MariaDB）のコンテナには環境変数や初期化スクリプトの投入機能があります。 便利に使える一方で、**「ただし、初回起動時のみ」**という制約が忘れられがちです。 この初回起動か否かというのは、コンテナ内の mysql ディレクトリの有無で判断されています（後述）。 MySQL（MariaDB）のコンテナでは、データベースという特性上、Dockerのボリューム機能を合わせて使うことが多いです。 そのため、docker-compose.yml で環境変数をいじったり、初期化スクリプトをちょっと修正して再実行しても初回起動ではないと判定されて、全くデータベースに反映されないということが普通に起こります。 知らないとハマってどうしようもなくなりますので、Docker
Kubernetes on CentOS7 - Qiita
はじめに 数か月前より、EC2インスタンス上で稼働していた Web アプリケーションの一部を Google Kubernetes Engine（以降、GKE）に移行させています。 Kubernetes（以降、K8s）のマネージドサービスである GKE は、マスターノードやロードバランサ等、K8s を運用する基盤が既に整っている状態なので、K8s のアーキテクチャにそこまで精通していなくても使い始めることが出来ましたが、一から K8s 環境を構築してみたい欲求が湧いてきました。 そこで K8s のステージング環境が欲しかったこともあり（GKE でステージング環境を準備するとコストもかかりますし）、またオンプレミスに置いている VMware サーバのリソースにも余裕があったので、そこに K8s の環境を実装することにしました。 尚、K8s 界隈では Rancher を使ってゴニョゴニョする方法
Dockerのコンテナの中からホストOS上のプロセスと通信する方法 - Qiita
問題点 Docker で起動したコンテナ内からホストOS（ローカルPC）内のプロセスと通信する際に、 localhost と指定しがちだけど localhost だとコンテナ内を指してしまい、 意図した通りに通信することができない。 例えば、ホストOS上で 80ポートで Listen している Nginx が起動していて、 コンテナ内のプログラムから http://localhost:80 でアクセスしても接続できない。 これは通常のプロセスだけじゃなく、docker で複数のコンテナを起動して、 コンテナ同士で通信する場合も同じように接続できない。 解決方法 その1：ホストOSのIPアドレスを指定する ホストOSのIPアドレスが 192.168.11.1 だとして、http://192.168.11.1:80 でアクセスするようにする。 その2：dockerコマンドの引数で指定する Do
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pytestに入門してみたメモ - Qiita
Digdagで日付でループ ※イマイチ - Qiita
Digdag serverを入れた際の躓きポイント(CentOS7対応) - Qiita
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MySQL 5.6 から MariaDB 10.3 への移行を試してみる - Qiita
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【Docker】ubuntuの環境で日本語入力を可能にする - Qiita
