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完全栄養マクドナルド食の線型計画による実装～もしマクドナルドだけで生活すると栄養バランスはどうなるのか？～PythonMacデータ分析データサイエンスマクドナルド 背景と概要 マクドナルドが大好きである。 しかし、ジャンクフード、健康に悪い、 などという話は以前よりよく見かける。 では本当にマクドナルドを食べ続けると、 健康に悪いのだろうか？ マクドナルドだけで生活する場合本当に、 栄養の偏りやカロリー過剰などが発生するのだろうか？ 本稿は、マクドナルドだけで 一日に必要なすべての栄養素を摂取する食事 をする場合に、どのようなメニューを選ぶべきで、 その結果どのような栄養問題が生じるのか、 PuLPというPythonの線型計画ライブラリを用いて 研究した結果をまとめたものである。 すなわち、マクドナルドだけで 完全栄養食としてのメニューを組み立てるには 何をどれだけ食べればいいの？ そして

ChromebookにJupyterとDockerComposeを入れて、軽い開発環境として使ってみよう！PythonDockerChromebookJupyterJupyterNotebook 前書き Chromebookは、ブラウザのみ、ネット利用前提のマシン、 と思われがちであるが、 実は簡単なLinuxマシンとして使うことも出来る。 ブラウジングやメール、Officeなど（本来のChromeBook機能） Androidタブレットとして（GooglePlayのアプリが使える） Linuxのミニ・開発環境として といった３つの使い方が出来て、 非常に軽く、早く。安く、電池も持つ端末として、 サブ機として超オススメと言える。 本稿では、Linuxのミニ・開発環境として、 Chromebookの基本的な使い方(開発向け)から始まり、 ①ローカルJupyterNotebookとしてのPyt

はじめに AIが将棋のプロ棋士より強くなってから久しい。 一方で羽生善治先生は、 「接待将棋のようなことはAIには難しい」と喝破している。 では実際に接待AIを作ろうとすると、どのような点が難しく、 どこまでのレベルの「接待」なら出来るのだろうか？ 本稿は、「接待将棋」という難問に挑んだ開発日誌的な記録として、 得られた接待AIの考え方にいたるまでの物語である。 参考： 人工知能に「接待将棋」はできない──羽生善治と石山洸が語る将棋とAIの進化 先に完成品を記載（実際に遊べるURL） 結論から述べると、あるシンプルな実装方針で、 自身ではある程度納得出来る実装を得ることが出来た。 以下がその結果（接待AI）と実際に遊べるアプリだ。 PC/スマホどちらでも対応。 「将棋」は難しすぎるため「どうぶつしょうぎ」で作った。 「どうぶつしょうぎ」は、そのユーザを考えると、 実は地球上で最も「接待」が

ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】PythonGPU機械学習Anacondacolaboratory ひとことで言うと 格安ゲーミングPC(Windows)を購入して、 Anacondaの仮想環境でCPU/GPUを切り替えられるようにして、 Tensorflow-GPU(v2.0)のコードを動かして、 ColaboratoryのCPU/GPUも含めた４パターンで、 性能比較をしてみたよ。 性能比較結果とWindows版環境構築手順をまとめておくね。という記事。 機械学習にはGPUが有効だよ、ってよく聞く ゲーミングPCにはGPUがある、そして最近安い ⇒ ゲーミングPCのGPUを機械学習に使ってみよう！ ということで、Windows上でのGPU環境構築を実施したが、 ハマり

背景 冷凍マグロ系スクリプト言語として知られるPythonは、 美しい名前のパッケージが沢山あることでも有名です。 PyPy（ぱいぱい） pypan（ぱいぱん） pypants（ぱいぱんつ） 参考： 声に出して読みたい７つのPython用語 http://doloopwhile.hatenablog.com/entry/20120120/1327062714 これらの美しい名前のパッケージに魅せられ、 どれくらい美しい名前のパッケージが存在するのか、 本気で調べてみることにしました。 参考先の情報は2012年と少し古いですし、 今再度探せば、さらに美しい名前が見つかるに違いありません！！ 調査の方針と概要 Pythonのパッケージ管理システム ＝ pip の対象パッケージは全て PyPI（ぱいぱい）に登録されています。 https://pypi.org/ ※ぱいぱい、と読むかどうかは流派が

「メントスと囲碁の思い出」をCOTOHAさんに要約してもらった結果。COTOHA最速チュートリアル付きPython自然言語処理colaboratoryCOTOHAメントス メントスには深い思い入れがある。 当時あたしは囲碁同好会に参加しており、 碁石を弾いて相手の碁石を落とすという 「シューティング囲碁」に興じていた。 平安貴族も興じていたに違いない、 そのみやびな遊びを理解できない同好会会長は怒り狂った。 曰く、大切な碁石が割れるからやめろ、と。 碁石は割れたら直せない。 割れたら証拠隠滅のために食べてしまえばいい？ それならば、最初から「食べられる碁石」を採用してはどうか？ よく見ると「メントス」は碁石として最適な条件を兼ね揃えていた。 色、ツヤ、形、味、どれも通常の碁石より優れている。 専門店にいかなくても、コンビニで補充が出来る。 白と黒の淡泊な世界に飽きた際には、 色を変えること

要約 超高精度自然言語処理＆係り受け解析を実施するGiNZAがすごくて、 Colaboratoryにより環境構築不要でブラウザだけでサクッと使える。 そのサクッと感を強調すべく、LT（ライトニングトーク）の最中に その場で環境構築＆コードを書いて自然言語処理、 しかも高精度＆高機能ができるよ、という「手品」をやってみた。 一見スゴイが「手品」にはタネがあって・・・。という話をする。 最後まで読むと、以下の二つのノウハウが分かる ・GiNZAで、ゼロから３分で高精度自然言語処理する方法 ・LTでライブコーディングする手品のタネ 背景①： GiNZAすごいっ！ 2019年4月に発表された「GiNZA」という、 日本語自然言語処理オープンソースライブラリを動かしてみたら、 簡単に高精度で（超重要）、係り受けやベクトル化なども含めた、 自然言語処理全般が実施出来たので驚いた。 ご参考： https

「ごめん、同級会にはいけません」 強烈なインパクトを持つこのCM。 これが大好きなので、同級会に誘うと 「今、シンガポールにいます」と 返事を返してくれるLineBotを作ってしまいました。 さらに、ドヤァ感をよりいっそう高める仕様をいろいろモリこみ、 地図には残らなくても、使った人の記憶に残る仕事にしたいと思います！ クソアプリ Advent Calendar 2019 の４日目です。 と、書くまでもなくタイトルから漂うクソアプリ感 使い方： ① 同級会を開く ② おもむろにLineを立ち上げ「綾乃、いまどこ？」と聞く ③ 「ごめん、同級会にはいけません～～～以下略」と返信が来る ④ 「え、シンガポールだって」という感じでみんなでのぞきこむ 実行した時の様子： ※親切に、シンガポールの地図を示してくれる（地図に残る仕事） 他にも形態素解析などの無駄な機能を満載。 LineBot作成のノウ

プリキュアがきらきらしている秘密。「ラ行」の透明感とラーメンの人気から見る、素敵な名前のつけかたをPythonで分析するPython自然言語処理日本語データ分析プリキュア 背景：ラ行は透明感があって新鮮で、プリキュアやラーメン人気の源泉である！？ 先日、あるWeb記事を拝見して、衝撃を受けた。 一部関連記事も含めて要約すると、 「ラーメン」はそのおいしさだけでなく、「名前」が人気を後押ししている。 プリキュア60人中34人が「ラ行」を含んでいる 「ラ行」には透明感があり、言葉が綺麗に聞こえる 古来日本語では「ラ行」は語頭に無かったため、日本人には新鮮＆珍しく聞こえる 元記事については、下記リンクをご参照。 ラーメンの話から、日本語の中で「ラ」が1番透明感があり、そのためプリキュアには「ラ」がつく名前が多い 長年アイウエオに触れていながら「ラ行」の特殊性に全く気づかなかった。 確かに言われて

吉川英治の「三国志」＠青空文庫をINPUTとして、 「自然言語処理」と「機械学習」によって上記のように、 武力や知力などのパラメータを推論する。 三国志小説の機械学習結果として、 １つの武将を５０次元ベクトルに変換し、そのベクトルを、 全く同じ「式」に入れて出てきた値が、上記の表。 このような方法：「小説(自然言語)」⇒「数値化」⇒「式」 によって、武力/知力を求めることが出来るか？ という実験＆研究が今回のテーマ。 他の成果としては、 以下のような武将名の「演算」が楽しめる。 （これも実際の出力結果より抜粋） 諸葛亮に近い人は誰？ ⇒ 姜維、司馬懿、陸遜、周瑜、魏延、馬謖 劉備にとっての関羽は、曹操にとって誰？ ⇒ 袁紹、張遼 ※若いころの馴染み的な意味や対比が多いので袁紹？ 孫権にとっての魯粛は、劉備にとって誰？ ⇒ 司馬徽（水鏡先生）、徐庶 ※賢者を紹介するポジションなのか？ 精度の

要約 あ…ありのまま 今 思った事を話すぜ！ 「文字が文字で作れたら面白いよね？」 何を言っているのか わからねーと思うが、 おれも 何を言っているのか分からない。 兎に角、下記の作例集を見れば何がしたいのかが分かる。まずは見てね Colaboratoryで、前提一切不要＆ブラウザだけですぐ動かせるよ おれは　奴の前で文字を書いていたと思ったら いつのまにか絵を書いていた。と思ったらやっぱり文字を書いていた。 頭がどうにかなりそうだった 作例集① 殺伐としたウニ これがホントの「エビカニ、クス(笑)」 殺伐としたスレに鳥取県が！！ 島根県　（ ※「矛盾塊」と呼ばれているらしい） 瀧「リューク、目の取引だ」 アイドルの方の三葉が死ぬっ！ EVA こんなとき、どんな顔をしたらいいかわからないの ごめんなさい。作例集を見ても 「何がしたいのか」は分からなかったかもしれない。 「何が出来るようにな

クリップボードにコピーした英単語の意味がわかる、 高速な英語辞書ツールです。 下記から無料で入手できます。 https://www.vector.co.jp/soft/winnt/edu/se519844.html Windows版/Mac版両方を上記ファイルに同梱しています。 （※Mac版はオマケ試作的な位置づけです） 英語を見たら片っ端から日本語にしてやりたいゼ！ お手軽に辞書をひきたいゼ！的な人にオススメです。 デモ（GIF） GIFだけだと分かりにくいのですが、 範囲指定後に「ctrl + C」を押下しており、 それに対応して辞書検索されます。 特徴 ①「超汎用」に使える。高速＆ネット不要 ・ローカルに辞書データを持ち、高速＆ネット不要 ・インプットがテキストデータならばなんでもよく、 ブラウザ、エディタ、メール、IDE、PowerPointなど全部利用可能 ・検索結果の再利用、再

#!usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ##PyAutoGUIのモジュール #pip install pyautogui import pyautogui #クリップボードコピペ用 #pip install pyperclip import pyperclip import sys import time def GijiHenkan(kanji, roumaji, sleeptime): #roumaji文字列をタイプする（※全角モード前提） #pyautogui.typewrite(roumaji) #↑不自然に早いので不採用 #全部の文字を一文字ずつ打つ for char in roumaji: pyautogui.press(char, presses=1) time.sleep(sleeptime) #変換前にひとこきゅう time.sl

前書き Qiita読者の多数を占めるイケてるエンジニア諸氏には無縁の話ではあるが、 世の中には「パワポエンジニア」という職種がある。 綺麗なパワポを作ることが彼/彼女らの最大の価値であり、 コードは書かないが、時に「エクセル方眼紙」を駆使して、 "上流工程"を行う場合もあると聞く。 そんな彼/彼女らの"品質意識"は高く、誤字脱字はもちろんのこと、 「ユーザ」「ユーザー」「サーバ」「サーバー」などの表記の揺れや、 「PowerPoint」「powerpoint」「Database」「database」などの 大文字小文字の揺れも許されないようだ。 この記事はそんな彼/彼女らの悩みを Pythonで解消する風景を描いた物語である。 もちろんフィクションであり、 この令和になろうという時代に そんなエンジニアは存在しないに決まっている。 唯一実在する点は、本物語で開発されたツールであり、 以下か

表の見方 総合評価値 ＝ AI評価値×10 - 俗用度 AI評価値 ＝ 文字の良さ＋距離感の良さ、を基準に複雑な計算 俗用度 ＝ Google検索結果より求めた俗用度 出典 日：日本書紀、古事記、万葉集 中：四書五経(大学,中庸,論語,孟子,易経,書経,詩経,礼記,春秋)、史記 落：過去の落選元号 ※詳細は過去記事をご参照 裏話として、個人的には「常用」は最初から除外しようと思っていたが、 「常用」を入れないと同じような文字の組み合わせが増えてしまい、 テレビ的に「見栄え」が悪いので、 「常用」については個数を限定して、 上位のものだけ最終候補として入れることになった。 「常用」が無いとも言い切れなかったため。 出典としてどの文章を使うか？ 常用を入れる入れない、画数はいくつ以下？などの 「設定値」はどうしても決めざるを得ない。 ただ、その状態においては、どの漢字/候補も平等に扱っている。

前書き 平成の次の元号をAIで決める物語＆そのテレビ取材編の続き。 前回までで、プログラムは完成していたのだが、 大きな「マッタ」がかかってしまった。 出した予想が当たらないことが分かってしまったのだ。 そこで、全結論が変わるほどの変更を行うことになった。 さらなる「ガチ当て」をするようにブラッシュアップした。 変更が生じたため再度、本番4/1のテレビ放送前に、その詳細、 VTRの尺に収まらなそうな部分を先行公開することにする。 前回、多くの方にご声援を頂いた。 楽しみと言ってくださる方のためにも、続編をちゃんと書く。 応援ありがとうございます！！ 初回の記事と、前回の記事については、以下をご参照。 初回の記事⇒ 平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語 前回の記事⇒ 【続】平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語（＠テレビ取材） 前回までの話を３行で言うと、 AIで元号予想したらテレ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前書き 以前Qiitaの記事で、平成の次の元号をAIで予測したことがあり、 それについて、テレビ取材（フジテレビ）を受けることになった。 前回作った元号予測AIを強化して、 四書五経や、日本の古典なども出典も視野に入れて、 AIによる元号ガチ予測を実施して欲しいとのこと。 4月1日、新元号が発表される当日、発表直前に放映する予定だそうだ。 つまり、新元号の予想はＸＸです！と言った瞬間に、 残念違いましたーー！と分かってしまう、がっかり感 事前にウワサ等で予想されているものは採用されない、 という話もあるために、ガチで当てるためには直前放

ガイヨウ オレ オマエ スマホ ゲンシジンスル プログラム カイタ オレ 【オマエ】 ダイスキ トモダチ ミンナ スマホ ダイスキ トモダチ フヤス ピィ ダブル エェ デキタ オマエ コレ ミル 【オマエ スマホ ゲンシジン ナル！】 ピィ ダブル エェ スマホ ツカエル！ アピ イラナイ ツウシン イラナイ ツカエル！ アプリ ニテル！ モチロン 魏延 イル！ サンプル ツカウ カンタン！ オマエ コレ タメス 【オマエ スマホ ゲンシジン ナル！】 ドウサ カンキョウ パソコン、ウィン、マック スマホ、アンドロ、アイホン ピィ ダブル エェ ミンナ トモダチ！ ピィ ダブル エェ？ オマエ ググル ワカル ゲンシジン シンセツ ナイ ゲンシゴ ピィ ダブル エェ セツメイ ナイ アンドロ クロム ナド アイホン サファリ ダケ 「ホーム ガメン ツイカ」 エラブ アプリ ミタイ ツカ

背景 最近、k8s という単語をよく目にするようになりました。 k8s とは、Kubernetesのことだそうです。 k ～8文字～ s なので、k8sと書くそうです。 Kubernetesとは何か？は、 他の多数の素晴らしい入門記事様を見ていただくとして、 興味を持ったのは、 k8s ＝ Kubernetes って一意に決まるの？ ということです。 もし、他の単語でもk8sがいるなら、 「k8sの座」を、Kubernetesだけに奪われてよいのか、 いや、良いハズがないっ！（反語表現） そこで、 まさにタイトル通り「k8s＝Kubernetes」が成立するのか調べます。 「Kubernetes」について本気で調べてみた、 というわけではないのであしからずご了承ください。 ※正確には「k」が大文字じゃね？とかあるかもしれませんが、 「Kubernetes」の時は、大文字の方が多くても、 「

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 かつて、モナコのあるカジノを破産させたと伝えられる「カジノの必勝法」がある。 その名も「モンテカルロ法」。 ※Qiita民の間では、シミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法としての 「モンテカルロ法」は高名であるが、それとは同姓同名の別人（別法？）。 「カジノの必勝法」の中で、最も有名なものは、 「マーチンゲール法」だろう。 倍々に賭けていって、いつかは当たるので必ず勝てる、という戦略。 倍々にすると、どこかで資金的orルール的な掛け金の上限に達するため、 これは必勝法とは言えない、とすぐに分かる。 一方、「モンテカルロ法

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 訓練不要で誰でも速読ができるアプリ「瞬間速読」を作った物語です。 「瞬間速読」はおかげさまで25万ダウンロード以上(☆4.7)。 今でこそ日本一の速読アプリと言っても過言ではないものの、 そのアイデアから実装、リリース、ブラッシュアップの道は長いものでした。 どんなアイデアを、 どのように創造し練りあげ、 どのような技術で実装に落として、 どのように更新、機能追加していったのか、 個人開発の一つの歴史を、物語として振り返ります。 個人開発 Advent Calendar 2018　の四日目の記事です。 アプリ/アイデアの面白さでも

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiitaでお金を稼げると良いのか？ エンジニアがアウトプットする際に、 お金を稼ぐという物理的報酬が、 モチベーション向上につながるのか？ ⇒否、つながらない という考え方もあるよ、と紹介したい。 背景としては以下の記事： Qiitaでお金が稼げるなら質の高い記事がもっと増えるのではないかという提言 この提言自体は大変素晴らしい提言である。 一見すると、良い報酬があれば良い成果を生む、 という誰もが納得するような話だ。 しかし「行動経済学」の「アンダーマイニング効果」によると、 必ずしもそうとは限らず、報酬を与えることで、 逆にモチベ

（注：　全て、2018/10/26時点のデータです） 私自身の振り返りとして、最も必要だったのはこの表です。 予想と違う結果になり個人的には楽しめました。 「赤の他人（対空邪神ジェイソン貯水池）」が、いいね数的に一位かと 思っていたのですが、「平成の次の元号」だけでなく、 「AIが見つけた100選」にも負けています。 赤の他人の記事をまだご覧になっていない方は、 ぜひコーヒーを口に含んだ状態でご一読くださいませ。 また、 自身のユーザページ へのアクセス結果も ランキングに入る点が面白いですね。 記事を見た人の一定割合がユーザページも見ると仮定すると、 投稿数がおおければ多い人ほど、記事よりもユーザページの方が、 アクセスが高いという結果になるのでしょう。 以下の記事は「率」は悪くなかったのですが、 頭がおかしいタイトルなので敬遠されたのかもしれません（違 どこでもドアを作った 「しりとり

あなたの時間を無限に奪う理由 上位1～2%の超人気記事を集めた 「Qiitaの殿堂」 の新機能。 技術タグごとの記事を時系列で一括で見れるビューが加わりました。 Qiita殿堂入り記事のタグごとまとめ ↑↑ にアクセス！ 興味のある技術タグに限定して見れるので、本気で時間泥棒です。 時系列に人気記事が並ぶため、タイトルを眺めるだけでも面白いです。 特に、その技術を始めようとする初心者の方にもオススメできます♪ （見た目など不十分ですが、面白かったので先に公開します） ぜひ一度、好きなタグの記事を見てください。 （ポエム系が嫌いな人にとっては技術タグで見れるので捗るかも） さらに、今年のいいね獲得ランキングを公開！ Qiita ユーザランキング（年別） ↑↑ にアクセス！ 2018年、誰が現在一位か、またはTOP10も、ここには書きません。 ご自身の目で確認してください！ また、3000名以

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiitaのタグを時系列で可視化 ⇒ 面白い Qiitaに投稿されているタグと、いいね数を 時系列で可視化したら、人気技術の推移が見えてきた。 予想以上に興味深い栄枯盛衰が出てきたため、結果を共有します！ Qiitaの殿堂　というサイトの分析編として追記しました。 直接、結果グラフだけ見たい人は こちら Qiitaの殿堂 とは？ **Qiitaの殿堂**は、 上位1～2%の超人気記事を月ごとのランキング形式で紹介するサイト 見逃した良記事が多数見つかる。 詳しくは、以下の投稿をご参照。 【無料】Qiitaの殿堂を作った物語【簡単】 先に

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どこでもドアは人類の夢である 実現してほしいひみつ道具アンケートNo1。 今回は、これをpythonで作ることに挑戦する。 先に結果 ⇒ 「どこでもドア気分」 任意の地点の接続ドラレコ動画が作れるツールを作った。 要件定義 ホンモノを作るのは、私の科学力ではちょっとだけ難しいので、 どんな 欲望 要望 を満たすツールにするのか、要件定義を行った。 青狸ノ元ニ伸太在リ、何処出門扉ヲ使ウ 則ラバ声聞ユ 「嗚呼伸太氏ノ卑猥」 静曰ク「何スレゾ伸太氏此処ニ或ル乎」ト 伸太答ヘテ曰ク「誤解也」ト ～ 天道蟲連画集第拾参巻 ～ 常に浴室に通じるのは

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本投稿の内容 Qiitaの記事は、投稿してから２週間ほどしか見られる機会が無い。 そのため「見逃した良記事」「埋もれた良記事」が多数存在する。 ⇒見逃しても大丈夫。良記事をまとめて殿堂入りさせたサイトを作ろう！ 先に結果を書くと、以下のようなサイトを作った。 作ったモノ ⇒ Qiitaの殿堂 そして、作るなら 「無料」で「超省力」で作る！ GCP（GoogleCloudPlatform）を活用して、 「無料」で簡単にサービスを作る方法、としても本記事を公開する。 重要なノウハウやハマりポイントを全て公開！（保存版） Qiitaの殿堂 と

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 スピード感重視なのでテストは書かない。テストはなぜ開発を遅くするか の記事を拝読して、思うところがあったので、まとめてみる。 考察したい分類/内容 上述の記事の、以下の「まとめ」にはものすごく賛同できる。 「テストを書く」の齟齬を解消しよう。 「テストを書く」の意味は私とあなたで全く異なる。 齟齬が生じる一番大きな理由は、 各位の「前提事項」が全く異なるからだと考える。 一方で、途中の記事内容については、 前提となるプロジェクトの状態の考慮が少なすぎて、 人によっていろいろな解釈が生じてしまい、 賛同する人、しない人に分かれそうな