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衆院選
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VSCodeにChatGPTプラグイン入れると便利ですね。普段からGithub Copilot使ってるといろいろと補完してくれるけど、それとは違った便利さがあります。コードの説明してくれたり、バグを見つけてくれたり、最適化してくれたり、テストを書いてくれたりとダメプログラマー化が捗ります。プラグインの入れ方はこちらの記事が参考になります。 このままだと英語で出力されるので日本語化もしてしまいましょう。設定画面でPrompt(質問文)に日本語を設定してあげると出力も日本語に変わります。 Prompt Prefix: Add Tests 次のコードに対するテストを実装してください Prompt Prefix: Find Problems 次のコードの問題点を見つけてください Prompt Prefix: Optimize 次のコードを最適化してください Prompt Prefix: Expla
はじまりに メリークリスマス!さて、日本国外に住む人々。日本のTV番組は見ていますか?日本の番組がインターネット配信されていても国内からしか見れないものがほとんどだと思います。権利関係めんどくさいですね。ガラポンとか販売されてるのに不思議な世界です放送業界。 でもプログラマーなら VPN 通して見てますよね?しかしNHKオンデマンドはVPNを通すだけだと見れない。 しかし僕はNHKオンデマンドが見たいんです。「時論公論」とか「視点・論点」とか「NHKスペシャル」とか考察が客観的で役に立ちます。 「ドキュメント72時間」とか「ブラタモリ」とか「所さん大変ですよ」とか役に立つのかわからない知識がつきます。 「世界入りにく居酒屋」とか「2度目の旅」とか「チョイ住み」とか「岩合光昭の世界ネコ歩き」とか「世界ふれあい街歩き」とか海外にいるのに海外が見れてしまいます。そして猫。猫大切大好きふりすきー。
プログラマのための英語・外国語 Advent Calendar 2017 も22日目になりました。もうすぐクリスマスですね。 さて、TOEICスコア持ってますか?僕は持ってません。だって受けるの面倒くさそうなんだもの。 と思ってたらシアトルで働く友達にこんな記事を教えてもらいました。 ギークのかなり偏った英語学習の話 - tks(高須 正和)のブロマガ TOEICスコアで言うと、2014年1月 320点→1年後595点 もちろんもっと上げないといろいろダメなんだけど、たまたまその種の仕事はもともと得意だった部分なので多少はゴマカシがきいていて、周りに日本人がいないけど仕事は出来ている(から、暦本先生にビックリされたんだと思う) すごい!1年でそんなに上がるんですね。 このとき(2014年1月)のCASEC英語テスト成績はコレ。一般的なTOEICでなくてCASECなのは、オンラインでその場で
この記事は プログラマのための英語・外国語 Advent Calendar 2017 7日目の投稿です。アニメで始める英語リスニングの方法を書きたいと思います。今回の説明に使うアニメは「千と千尋の神隠し」です。千尋がどんどん成長していく姿が楽しいのです。 あと、今の段階でカレンダーがあまり埋まってないので、英語勉強のちょっとしたテクニックでも持っていてそれを公開してくれれば喜ぶ人が増えると思いますので是非どうぞ参戦を考えて頂ければと。。。 (画像をクリックすると英語版の紹介動画が見れます) 僕だれ?今何してるの? 2000年からアーケードやコンシューマゲームのプログラムを作るお仕事をしていました。2009年に会社を立ち上げスマホアプリやWebアプリの開発を行っていたのですが、何か新しい事がしたいなと思い2016年に会社をたたみサンフランシスコに引っ越して英語の勉強をしています。 たまたま妻
Google Cloud Compute Engine の micro インスタンスが無料で使えるようになりました。みなさん使っていますか?僕は http://manga.dog/ で使っています。が、しかし、新しい機能を追加しようと思ったのですが、どうも全文検索エンジンの Elasticsearch を使わないといけないようです。そして Elasticsearch はメモリを食いまくるので現在の micro インスタンスに同居させるのはとても難しい。Amazon Elasticsearch Service を使って機能を実装してはみたのだけど、そもそも無料の micro インスタンスを使っていたので有料サービスを使うのは負けた気がする!そこで自宅に転がっていた Raspberry Pi3 に Elasticsearch を入れシステムに組み込み勝利をつかみ取ることにしました。 必要な機能
AccessKey, SecretKey, AssociateTag を適当なものに変更して実行すると xmls ディレクトリに 145個のファイルが保存されます。1つのファイルには10冊までの情報が含まれ、合計1442冊の情報になります。 Python で実行 parse_amazon_xml.py # -*- coding:utf-8 -*- import time from lxml import objectify class ImageInfo: def __init__(self): self.url = '' self.width = '' self.height = '' class BookInfo: def __init__(self): self.asin = '' self.title = '' self.binding = '' self.author = ''
画像認識に使われる畳み込みニューラルネットワーク(以下CNNと呼ぶ)というものがあります。Tensorflow のチュートリアル(Deep MNIST for Experts)にも出てきますが、ネットワークが複雑で理解するのに苦労します。そこで、畳み込み層とプーリング層の中身を画像化して、何が行われているのかなんとなく体感したいと思います。 ベースとなる Deep MNIST for Experts のコード 今回使用するコードは github(tf-cnn-image) に上げてあります。 まずはCNNのコードを用意します。Deep MNIST for Expertsのコードから不要な箇所を削除したものを用意しました。コメントは最小限にしてあるので、詳しい動作を知りたい場合はこちらなどを参考にしてください。 # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.p
みなさんGithubで2段階認証を有効にしていますか?セキュリティーを考えると絶対に有効にしておいた方が良いですよね。そしてリカバリーコードはちゃんと手元にありますか?とても大切なものなので、ない人は今すぐ設定画面からダウンロードしてください。 さて、アメリカに引っ越したのでもちろん携帯の電話番号が変わるのですが、Githubの2段階認証をSMSで受信していたのでログインが一切できないようになりました。そんなときでもリカバリーコードが手元にあれば大丈夫です。手元にあればね! 万策尽きたー でも調べてみと「万策尽きてない!」。復帰方法がありました。なんと2段階認証を無効にできるのです! 参考にした記事はこちら。 Is there a way to restore Github 2FA without recovery codes or backup phone number? - stack
何かおかしい…なんとなくそんな気がした。。。この記事は「フリーランス残酷物語 Advent Calendar 2016」15日目のポエムなわけなのだが、どうも今年の年末は Qiita にポエムが大量発生しているようで意味がわからない。しかし、このフリーランス残酷物語もポエム以外の何物でもない。そして周りを見渡せば「カノジョできてるエンジニア」やら「子育てエンジニア」やら「筋肉」やら「転職」やら「転職(その2)」やら中には技術的な内容と関連付けて書かれているものもあるけども、内容が無いようなんてポエムも見受けられる。外部ブログではなく Qiita に書かれている無い様が内容なポエムもちらほらとある。書かれた記事が運営によって削除されてる様子もない。ひょっとして Qiita にポエムを書いてもいいのではないのか?いや、むしろ僕らは今運営に試されているのではないか?「この規約違反を踏んでみろ。今
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% はじめに これまで学習データやパラメーターなどを調整してきてなんとか黒字になる状態にもってきました。そして前回、日経平均225の銘柄の中から優れた成績を残せる30銘柄を抽出しました。株価予想シリーズの最後として、この銘柄を使用した売買シミュレーションを行います
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% はじめに 前回は売買シミュレーションをして実際に取引を行っていたら元金1000万円は増えたのか減ったのかやりました。大きく増えた銘柄もあり、逆に大きく減った銘柄もありという感じです。終値ー始値が0円より高ければ買うという判定でした。今回はこの判定部分を変更しま
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 前回は世界の株式指標を使って、日経平均225の銘柄の株価予想がどのくらい当たるか、その正解率ランキングを出してみました。次は東証1部、東証2部、JASDAQ、マザーズの全銘柄でランキングを出してみる。やってみるとなかなかクレイジーな結果とデータが出てき
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの? って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
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