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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ４月に入社した新卒エンジニアが、およそ８ヶ月の社会人生活のなかで、真似したいと思った先輩の行動や、普段気をつけていること、プラベートでの開発について振り返ってみました。 所々、「そんなことはないよ」「それ、偏見っす」「出直してこい！」と思われる部分も、もしかしたらあるかもしれませんが、一旦飲み込んだ後にそれでもコメントいただける方はぜひよろしくお願いします また、偉そうなことをこれから書いていきますが、僕自身が出来ていないことも含まれているので「お前、このままじゃやばいよ？」と反省を込めたものでもあることをご了承ください。 発言しないア

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##はじめに 2016年4月7日にLINEより「BOT API Trial Account」の無償提供（先着1万名限定）が始まりました。 既に様々な記事が出ていますがExpressを使ったものが見つからなかったので、 試しにサービス開始時のNEWSにあった、レストランBOTを作ってみました。 ※これを書いている時に酷似した記事を見つけましたが全然気にしてません。まったく。 今回はHerokuにデプロイしてますが、ググれば先人たちの記録がたくさん見つかるので、その辺りの話はしません。 参考：Node.js+Express+EJS+HerokuでWebアプリケーション開発 その1 ##環境 OS X El Capitan 10.11.3 node　v5.4.1 npm　3.5.3 ##準備 Herokuを使えるようにしておく BOT API Trial Accountに登録して次の３つを取得

ベーシック Advent Calendar 2016 10日目は、 17卒内定者の@enta0701です。 今年の9、10月ごろ、Cos類似度という単語を知りました。 ４日目の記事にもありますが、レコメンドシステムなんかにも使えるそうです。 なにやら面白そうな匂いがしたので、実際に文書同士の類似度計算を Cos類似度と、ググっていたときに頻繁にでてきたDoc2Vecで試してみようと思います。 Cos類似度とは ２つのデータにおいて、特にn次元のベクトル同士を比較する際に扱われるそうです。 数式で書くとこんな感じ。 $$ similarity = cos\theta = \frac{A \cdot B}{||A|| ||B||} $$ 内積ですね。 この値が1に近いほど類似度が高く、0に近いほど類似度が低いことを表します。 Cos類似度を使って文書を比較する際には、文章中の単語に重み（特徴）