仕事仲間のExcelスキルを知って衝撃を受けたのでブログに書かずにいられない - 非天マザー by B-CHAN
Excelの間違った使い方 先日ボクが書いた記事を覚えていますか？ www.b-chan.jp 今日はそれよりも、はるかに驚くことがありました。 次のExcelを見てください。 上記のB8セルには878という数値がありますが、これは、B2からB7の合計です。 さて、あなたはB2からB7の合計を出す場合、電卓を使いますか？ 違いますよね。それだと何のためのExcelか。 そうです。下記の図が正解です。 B8セルには、B2からB7の合計を計算するための関数が入力されています。 こうすれば、B8には自動的に合計が表示されるわけです。 これはExcelの基本中の基本です。 Excelはキレイな表を作成するのが目的のアプリではありません。 作業を自動化して人間の仕事を減らすのが目的のアプリです。 自動化することによって、 正確に 速く 仕事を進めることができるわけです。 ところが、ボクのチームメンバ
Webブラウザ「Vivaldi」が超絶便利すぎてChromeユーザーはさっさと乗り換えたほうがいい - Brian'z Imagination
ブログにしろダイアリーにしろブックマークにしろ、はてなにお住いの皆さんが1日にブラウザと過ごす時間は、他のかたよりそれなりに多いことと思う。 そんなブラウザ使いの貴公子たちよ、こんな経験をしたことはないだろうか。 折角書いたブログ記事が誤操作で消えてしまった。 タブを開きすぎたことにより、メモリを食い過ぎてブラウザが落ちた。 ブラウザなんて要らない、俺は念力で十分だ。 そんな迷える子羊たちにオススメなのが、今回紹介するWebブラウザ「Vivaldi」だ。 コイツは使い始めは他のブラウザと変わらない「何の変哲もないただのブラウザ」だが、カスタマイズ次第で子羊たちを弄もてあそぶ「モンスターブラウザ」と化す。 特にChromeユーザーのあなたに、声を大にして伝えたい。 今のところChromeを使い続ける理由はなさそうなので、今日から乗り換えてしまおう！ Vivaldi？そいつは食えるのか？ Vi
「2016年度版」！「AVG AntiVirus FREE」のインストール方法及び使い方について - ネットセキュリティブログ
皆様、こんばんは。本日の関東は暖かい快晴の火曜日となりました。それでは今回の投稿にまいりましょう。 皆様、こんばんは。 本日の関東は暖かい快晴の火曜日となりました。 それでは今回の投稿にまいりましょう。 はじめに さて今回の投稿は、定番の無料セキュリティソフトである「AVG AntiVirus FREE」に関する投稿となります。 「AVG AntiVirus FREE」に関しては、2000年代から日本語に対応する定番の無料セキュリティソフトです。 また以前の「AVG AntiVirus FREE」は、前回の投稿で記載した「Avast Free Antivirus」と双璧を成すといわれるほど、日本においても人気の高い無料セキュリティソフトでした。 そこで今回の投稿では、「AVG AntiVirus FREE」のインストール方法及び使い方について、新規投稿という形式で記載してまいりたいと思い
ベトナムIT業界に起こる「オフショア疲れ」--対応を迫られる日本企業
5年ほど前からベトナムで増えはじめた、IT分野でのオフショア開発案件。 日本で受注した案件を、ブリッジエンジニア（2カ国間の窓口となってチーム内に指示を出すエンジニア）を立てて、ベトナム現地で開発。その人件費の安さにより大幅なコスト削減を実現するという事業形態で、今やIT業界では多くが「ベトナム」と聞けば「オフショア」と連想するのではないだろうか。 ベトナムでは「オフショア疲れ」が起こっている？ ベトナムの発展とともに、平均賃金や物価を含めた開発コストが増大し、徐々にその「旨み」が減りつつあるオフショア開発だが、今でもその魅力を求めて現地へ視察にやってくる日系企業は後を絶たないという。しかし――。 「ベトナム人エンジニアの一部には、オフショアに対して疲れが見えはじめている」 そう答えてくれた人物は、日本とベトナム、ミャンマー、インドネシアの東南アジア3カ国に拠点を構える人材紹介会社G.A.
RDS(MySQL) のスロークエリを EFK スタック + Docker で出来るだけ手軽に可視化する考察 - ようへいの日々精進XP
モチベーション RDS の勉強をしたい→スロークエリの設定を見てみよう RDS のスロークエリをお手軽に可視化出来ないものか Elasticsearch + Fluentd + Kibana(EFK スタック) を改めて勉強したい 実サービスへの影響を極力抑えたい 可視化する手間は極力省く ということで、Elasticsearch + fluentd + Kibana + docker-compose を利用することで、ほぼコマンド一発で可視化する環境は起動する環境を作ってみた。 github.com 参考 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_LogAccess.Concepts.MySQL.html https://github.com/kenjiskywalker/fluent-plugin
フロントエンドにテストを導入 - Qiita
2016-8-8 ※webpack単体の記事を書きました。よろしければこちらもどうぞ step by stepで始めるwebpack 2016-5-16 ※karma単体の記事を書きました。よろしければこちらもどうぞ step by stepで始めるKarma 本記事は画面のJavaScriptのテストとかまったくやったことない方 Mocha？webpack？karma？それぞれの解説記事はよく見るけど全体像がよくわからんという方向けです。（数日前の自分です） 全体を通して導入の流れを解説した記事があると全体像が理解しやすいのではと思い書いてみました。 前提 Nodejs,npm,chromeが導入済みであること 流れ Step 表題 目的
シェルの弱点を補おう！"まさに"なCLIツール、egzact - Qiita
egzactというコマンドの詰め合わせセットを作ってみました。 → Github きっかけ zipで多重圧縮するのに、$ zip ファイル | zip | tee zip1 | zip | tee zip2 | zip | tee zip3 。。みたいなの出来ない？ #シェル芸 #usptomo — ぱぴろん (@papiron) 2016年3月25日 これはあるシェル芸界隈1の方の発言です。アンチウイルスソフトの動作確認で、多重ZIPされたテストウイルスファイルが必要だったとのことです。何人かの方からアドバイスを頂いていたようですが、残念ながらシェルでサクッっとは結局できなかったご様子でした2。 この事例は、シェル上でのワンライナー（a.k.a シェル芸3）の弱点の一つを如実に表しています。文字列を切り出したり、変換したりというフィルタリングの処理は得意ですが、パターン生成が比較的苦手で
Linuxパフォーマンス調査などで使うコマンドメモ - Qiita
パフォーマンスなどの調査をする時に利用する便利コマンドメモ。 これないぞ、あれないぞなどあると思いますがとりあえず本などを参考にまとめたものをピックアップしています。 参考 [24時間365日] サーバ/インフラを支える技術 ‾スケーラビリティ、ハイパフォーマンス、省力運用 (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 絵で見てわかるシステムパフォーマンスの仕組み CPU使用率やメモリなど全体の概要把握 top デフォルトでは3秒ごとにOSで利用しているプロセスの数や状態、またOS全体のシステムリソース状況が分かります。 パフォーマンスが悪い場合にOS全体としてどのリソースの利用が多いのか(CPU負荷なのかメモリ利用率が高いのか)などの判断に有用だと思われます。 top - 22:36:56 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.02, 0.
ソフトウェアのための統計学 – 前編 | POSTD
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
精子の数、スマホで確認…男性不妊の判定可能 : 科学・ＩＴ : 読売新聞（YOMIURI ONLINE）
少量の精液をスマートフォンで撮影し、精子の数を自分で確認できる器具を、独協医科大学と米国のイリノイ大学の共同チームが開発した。 自宅で気軽に使え、基準の数と比べることで男性不妊の早期発見につながると期待される。１０日、米国泌尿器科学会で発表する。 器具はプラスチック製で、拡大機能のある直径０・８ミリの球形レンズが組み込まれている。器具をスマホのカメラ部分に装着し、球形レンズの上に透明のフィルムを敷いたうえでスポイトで採取した精液を１滴たらす。約１秒間、動画を撮影し、その画像から精子を数え、精子濃度を推定する。 研究チームは、男性５０人の精液について、３種類のスマホで撮影した結果と、医療機関で行われる自動解析の結果を比較した。その結果、医療機関で自然妊娠が難しいと判定された男性の場合、７５～９１％はスマホでも判定が可能だった。
Raspberry PiでNASとバックアップサーバを構築する
今回、Raspberry Pi 2 Model B を使用します。 Raspberry Pi 3 が出たばかりですが、電源問題があってちょっと不安だったので、5 V / 2.0 A でフルパワー動作する Raspberry Pi 2 B を選択しました。 作業手順 制作作業の手順を順番に説明します。 Step 1. micro SD に Raspberry Pi の初期セットアップ (Step 2 と並列実行可能です。) まず、micro SD に OS をインストールします。 今回は 32GB の micro SD カードを使います。 現時点での最新版、Raspbian Jessie をダウンロードします。 公式サイトからダウンロードすると遅い上にときどき途切れたりするので、ミラーサイト (JAIST) とかを利用したほうが良いです。 Windows だと、Win32 Disk Imag
口答えする子どもは成功する可能性が高い：研究結果 | ライフハッカー・ジャパン
世界中の問題のある子どもたちに汚名返上の時が来ました。研究で、問題のある性質を多くもち合わせている子どものほうが大人になってより成功することがわかったのです。かつては親をさんざん怒らせたが、今では優れた起業家という人の多くは、問題のある態度や行動のおかげだったかもしれないのです。これはもちろん、あなた自身が、やんちゃだった過去の自分を生産的な大人にいかに導いていくかによります。自分の問題行動を成功する気質に転換させなければなりません。ワルでいることの快感を知っている人ならわかるはずですが、それは言うがやすしで、なかなか大変なことです。 では、子どもの時は親を困らせるが、大人になれば、あなたをより力強く、羽振りのよい起業家にする3つの要素を挙げます。 1． 思春期に口答えする子は、大人になってより成功する 子ども時代、常に親とケンカしていたというあなた。野菜を食べる食べないといったことから、
過去のデータからビッグデータ分析で株価を予測する - Qiita
今日は 15 年ぶりに日経平均が 19,000 円台を一時回復し、 6 月末までには 2 万円に達するのではとの声も出ていますが、そんな中ビッグデータ (笑) 分析で株式の分析をする話です。 効率的市場仮説 金融の世界には効率的市場仮説というものがあり、どのような情報を利用しても他人よりも高いパフォーマンスを継続してあげることは不可能であるという説があります。これほど誤解されたりあるいは都合良く解釈されたものはないと筆者は考えます。 この辺は効率的市場仮説のパラドックスあたりを読んでいただくと良いでしょう。 普通に考えて、たとえばなぜ証券業界のディーラーやファンドマネージャーが現役で職を保っていられるのか、みんながみんなバフェットの真似をしてみんながお金持ちにならないのはなぜか、などなど考えていけばわかりそうなものです。 賛否両論はこのあたりを読んでいただくとして (ちなみに筆者はアンドリ
scikit-learn を使ってみる (1) - K 平均法によるクラスタリング - Qiita
前回は scikit-learn に実装されている機械学習の手法をざっくりと書いてみたのですけれども、それなりに需要がありそうなので今日から scikit-learn を使った機械学習のサンプルコードを書きつつ、その手法の理解と実践に迫ってみたいと思います。 まずは以前にもやった K 平均法によってクラスタリングをする例を挙げていきます。 K 平均法はクラスタリングの中でも基本的な手法で、シンプルで高速に動作しますし、入門にも最適です。動作についての説明は毎回おすすめしているのですがこのあたりがわかりやすいです。 クラスタリングする対象としてはやはり株価データを利用します。 株価のデータは 1. 無料で誰でも入手することができる 2. 企業の「業績」を示す指標となるリアルなデータである 3. 定量的なデータであるため分析しやすい といった特長があるため扱いやすいのです。 企業の業績と株価は
機械学習（scikit-learn）を使用した株価予想 - Qiita
scikit-learnを勉強してみたので、そちらを使って株価を予想してみる話。 前回、前々回とネタが被っているのはTensorFlowと比較したいのと、入力に使うデータの入手や加工が面倒なためです。お許しください。 ちなみに既に同様のことをやられている方がいらっしゃいます。 なお、1週間くらいscikit-learn（およびその周りの理論等）を勉強しただけなので間違い等多分にあると思います。指摘等お待ちしています。 scikit-learnとは 「サイキット・ラーン」と読むっぽい。 機械学習のためのライブラリ。色々なアルゴリズムが搭載されていて割と簡単に使える。 TensorFlowでも同じようなことが出来るのかもしれないが、scikit-learnの方が書くのが楽。 メリット 様々なアルゴリズムが使える。 Windowsで動く。（コレ大事） デメリット ディープラーニングは出来ない。
機械学習で未来を予測する - scikit-learn の決定木で未来の株価を予測 - Qiita
今回の記事は一応前回の続きなのですが、 scikit-learn による機械学習を利用して、実際に未来を予測する話を書いていきたいと思います。 なにはともあれ、まずは以下の図をみてください。 今回も実験対象のデータとして株価データを利用します。 上の図に挙げたのは弊社 (DTS) の株価であり、本物のデータです。 図にあるように「過去の株価の変化から結果どうなったのか」という情報を、機械学習を利用して計算機に学習させ、それをもとに将来の株価を予測してみます。 決定木アルゴリズム 今回は数ある分類の手法の中から決定木 (デジジョン・ツリー) を利用します。手法の選択理由は以前に書いた記事を参考にしてください。 決定木自体の説明は Wikipedia あたりを読んでいただくと早いかと思います。 また scikit-learn に実装されている決定木についての説明は公式ドキュメントにあります。
機械学習で積雪の有無を予測してみた。 - Qiita
やりたかったこと 機械学習初心者の僕が、機械学習の勉強のためにPythonの機械学習ライブラリ scikit-learn を使ってみたかった。 何を予測してみようかなーっと思ってしばらく考えたわけですが「特定の条件を与えられると、地面に雪が積もっているかどうかを予測する」とか面白いかなと思ってやり始めたわけです。 ちなみにPythonアプリを書くのは初めてです。 使いなれたRubyで何とかならんか、って思ったのですが、この分野ではやはりPythonが強いようで、変につまづいて苦労したくない怠け者なのでPythonで始めました。 学習用のデータを集める さて、まずは機械学習エンジンに学習させるために、実際の積雪データを用意します。 ここでは気象庁の気象データ・ダウンロードのサイトから、実際の観測データを落とします。 今回は、積雪の多い富山県の砺波市の気象データを学習データとして使用しました。
機械学習で2年分の積雪量の変化を予測してみた - Qiita
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
『エコノミークラス症候群対策 簡単な車中泊ベッドの作り方』
VAN SHOP MIKAMI-BLOG鹿児島のキャンピングカー製造販売、バンショップミカミのブログです。元祖軽キャブコンのテントむしをはじめ各キャンピングカーの情報や、イベントの情報等々、アップしていきます。 避難で車中泊してる方が多く エコノミークラス症候群で亡くなる方もいらっしゃいます。 せっかく生き延びられた命を避難して落としてもらいたくありません。 少しでも役立てばと思い ほとんどの車種に対応出来そうな ベッドの作り方を考えました。 ちょうど下取車で 運転席をリクライニングしてもフラットにならない車がありましたのでこれで作ってみました。ちなみに 三菱のエアートレック ハッチバックです。 この車は 後部座席を折畳むとフラット面は出来るのですが あえてフロントシートをリクライニングさせてフラットじゃない状態の上にベッドを作ります。 まずヘッドレストを全部外します。 外し方は ヘッドレ
コーディングで詰まった時の振る舞い
コーディングで詰まった時、どうすれば良いのかということを知りたいです 詰まった時というのは、デバッグがうまくいかない時、サーバがなぜか意図した動作をしてくれない時、新しい道具を使おうとしたけどなぜか動かない時、などなどそういうやつです。 自分は他のプログラマと比較してもそういう場面に直面する回数が多いと思っていて、そういう状況を最短路で打開するための行動指針や考え方の指標が欲しいと思っています。 すでに行っていることは、 エラーログの意味を考えるエラーログでググるブレークポイントを立てて怪しい行で各変数が意図した状態になっているか調べるのような行動です。 ですがこれらをやっていると時間がどんどん消えていって、夜始めたコーディングが朝になっていたりするので、どうにかしてもっと短時間で解決できるようになりたい。 直感としては、使用しているツールがいまいちというよりも、直面した問題をどう考えれば
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