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Pythonには独特の仕様がいくつかあります。 その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。 そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよね はじめまして、寺坂です。 ビザスクのエンジニアです。 業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。 私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、 なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。 とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。 ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く
エンジニア勉強会でChainerとKerasの比較をしてみました pythonエンジニア勉強会機械学習 はじめに こんにちは、新卒1号エンジニアの村上です。 ビザスクでは去年の7月頃から毎週水曜日にエンジニア勉強会(読書会)をやっています。当初は1冊本を選んで、章ごとに担当を決めて読書会形式で行っていました。(ex.『エキスパートPython』『リーダブルコード』) ところが、最近になって「たまには手を動かして新しい技術に触れることもしたいよね!」という想いから、個人の興味がある分野でビザスクに還元できそうな内容をプレゼンするという形式になりました。 今回は、その先々週の勉強会で発表した内容になります。 おしながき ChainerとKerasでやったこと スライド スライドの補足 まとめ ChainerとKerasでやったこと 分類問題を題材に、シンプルなニューラルネットワークをChain
最近子供と風呂に入っては「肩まで浸かって指で6bit(63)まで数えよう」と教えています。 2進数なら両手で1023まで数えられて便利なんじゃないかと思ってます。CTOの花村です。 少し前に待鳥さんにグラフデータベースの存在を教えてもらいました。 学生時代に数学系研究室おり、ちょっとだけグラフ理論をかじった経験があり、 興味があったので実際にグラフ構造のデータを入れてつかってみました。 このエントリーは実際にNeo4jにデータを投入してみるところまでやったというものであり、 具体的な環境構築やチューニングの話はしておりませんのであらかじめご了承ください。 Neo4jに関して グラフ構造のデータの扱いに優れたグラフデータベースで、 関連性に特化した検索で優位性があるとのこと。 RDBでリレーションを貼る構成に比べると、高いスケーラビリティを実現しています。 グラフデータを扱うのであれば、現状
こんにちは、このブログのデザインを担当した、新卒デザイナーの長岡です。 せっかく作ったのに、デザイナーの記事が無いなんて…と嘆いていたら、デザイナー編の第一弾を書かせていただけることになりました。 よろしくおねがいします。 ビザスクでは、各チームが定期的に勉強会を行っています。 つい先々月ほどからデザイナー陣も「UI/UX勉強会」と題した勉強会を開催しはじめました。 尚、ビザスクのデザイナーは2人しか居ないため、勉強会はデザイナー+CEO+CTOの豪華メンバーで執り行っております。 今回はその第一回として開催された勉強会のレポートをお届けします。 お品書き はじめに 本の概要 議論してみた before & after まとめ はじめに 勉強会の形式について 勉強会は以下のような流れで開催されます。 ちなみに、エンジニア勉強会も同じ流れで行っています。 勉強会に使う教科書を決める 週ごとに
Re:dashとDocker for Macでらくらく分析・可視化環境構築 analyticsdockerpythonRedash ビザスク開発者ブログ第一弾記事を書かせてもらうことになりました、 @shinyorke(Shinichi Nakagawa)ともうします. 我々ビザスク(https://service.visasq.com)の開発チームでは、データに基づいた客観的な観点をベースに施策を実施しています. 現状はエンジニアがGoogle SpreadsheetsやGoogle Apps Script(社内では「ガス(GAS)」と呼ばれています)、Slackを駆使して数値の可視化や共有をしていますが、 ひとつの画面、いわゆる「ダッシュボード」で分析・可視化を行ってチーム全員で共有しよう! 将来的にはビジネス側のメンバーにも数値出しや可視化をしてもらおう! という機運が高まり、分析・
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