Rust初学者が脱初心者するためにした事 - Qiita
🦀はじめに🦀 はじめまして、🦀カニさん🦀です。 プログラミング歴２年目の趣味グラマーで、去年はDataCampでひたすらPythonをやっていました。 しかし途中で飽きてしまいRust入門🦀 現在はRustの学習とその備忘録も兼ねて「Rust入門」というブログを運営しています。 ブログは海外製の優良テーマを買ってマニュアル通りに設定し、Github から CloudFlare Pages に自動デプロイという感じです。 なので、JavaScriptに関しては全くと言っていい程理解していません。HTMLとCSSもチートシートが無いと何もわかりません。 （実は２年前はコマンドプロンプト恐怖症でした🦀💦） でも理解してなくてもマニュアル通りに進めればきちんと自分のブログが構築できるのは素晴らしい事ですね！🦀 Twitterでは仕入れた知識を断片的にアウトプットしています。-> @
Flutterの勉強に役立ちそうなリンク集
初学者目線です。 公式 Flutter公式サイト 言わずもがな。チュートリアル、Codelab、ウィジェットカタログ、レシピ集などもある。 Flutter YouTubeチャンネル 公式が出してる、FlutterやDartに関する動画たち。 Flutter Widget of the Week 数分でウィジェットやパッケージについて学べる。 Flutter Gallery Flutterでよく使うWidgetを、Web上で触りながら確認できる。 Flutter samples Flutterで作られたサンプルアプリがまとまっている。 pub.dev パッケージの公式サイト。 Flutter Community Plus Plugins プラスプラグインの公式サイト。 動画 The Complete 2021 Flutter Development Bootcamp with Dart Ud
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
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統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
【Ruby】LinuxとRubyとCoW - 地方エンジニアの学習日記
hiboma.hatenadiary.jp こちらのアンサー記事を書いてみますw なぜ CoW の話が出てきたのか なぜCoWを気にしたのかを話すとまず社内で動かしているAPIサーバがメモリ利用過多となってアラートがなったのが話のスタートでした。サービス自体はUnicornを使って動いています。 メモリ利用過多となったときに調べる手法は言語ごとに様々ですが私はRubyの経験がほぼなくプロファイラなども使ったことがありません。この状況でできることは/procを見るくらいしかなかったので/proc/$pid/smapsを見始めました。そこで始めたのがメモリ共有率の計算でした。 以下のツールを書いてUnicornの親子プロセスのメモリ共有率を確認するとなんと40~60%程度となっていて「え！？」ってなったのが始まりでした。プロセスの生存期間が長いのかと思ったのですが起動時間も出すと数分前に起動し
文系大学生が無料のPython入門講座を受けてみた 必要な数学知識も簡単に学べる | Ledge.ai
2021年上半期にAI（人工知能）関連メディアであるLedge.aiで公開した記事のうち、反響の大きかったもの再掲します（※初公開日：2021年4月24日）。 今回は株式会社キカガクが提供する「Python & 機械学習入門」を受けてみました。約9時間の講義がすべて無料で受けられます。 本講座は、機械学習に必要な数学の基礎、Google Colaboratoryを用いた実装を学べる講座です。必要なところだけを絞って説明されるのでわかりやすく、基礎を習得できます。カリキュラムは以下のとおりです。 導入微分線形代数単回帰分析重回帰分析１Python速習単回帰分析の実装重回帰分析の実装演習問題統計重回帰分析2「導入」では、主に機械学習についての説明があります。AI・ディープラーニングとの関係性や、機械学習ではどの数学知識が必要なのか言及しています。初めての人は「微分」と「線形代数」を学びましょう
マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai
米マイクロソフト（Microsoft）は、あらゆる年齢層の人がIoT（モノのインターネット）の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム（IoT for Beginners, curriculum）」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間／24レッスンで学習できる。 ＞＞公式ブログ 該当ページ（英語） マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners（初心者のための機械学習）」も公開している。本カリキュラムは12週間／24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
からっぽのしょこ
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて はじめに 頑張って書いてるシリーズ記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに 本を読んでまとめたシリーズ 機械学習・ベイズ推論系の本 深層学習系の本 まとめたシリーズ Rのパッケージを調べたシリーズ 組んでみたシリーズ おわりに … 2024-04-26 2.1：トピックモデルの文書表現【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、トピックモデル全般で共通する文書データに関する数式や記号… #トピックモデル 2024-04-20 【R】2.1：トピックモデルの文書集合の作成【青
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
機械学習によく使うPythonのコード一覧まとめ | AI入門ブログ
AI機械学習を用いた経営問題の解決や幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。AIプロジェクトに関するコンサルティングだけではなく、AI人材の育成、会社全体のDX化など幅広い分野で活躍中。AIに関わる講演を多数行なっている。 今回は機械学習でよく使うPythonのプログラムコードをアルゴリズム別に紹介していきます。 そして、機械学習といえばScikit-Learn。Scikit-Learnでよく使うコードを紹介します。 最後におまけとして、PandasやNumpyでよく使うプログラムコードも紹介します。 これらのプログラムコードはコピペで利用できるのでブックマークしておくことをおすすめします！ これからエンジニアを目指して機械学習のPythonを学びたい方、エンジニア入門としてプログラムコードを書きたい方はこの記事を参考にしてください。
効率的に新しいことを学ぶ方法 - Kentaro Kuribayashi's blog
社内SlackやTwitterなどで、自分が新しいことを学ぶ時に実践していることを書いたりしていたのだが、今日メンバーと1 on 1をしていて、あらためて新しいことの学び方について訊かれたので、ブログにも簡単にまとめておく。 まず前提として、学ぶ対象の「新しいこと」とは何かについて述べておく。ここでいう新しいこととは、研究やイノベーションに関することではない。そういうのは、ググっても出てこないレベルの新しさなので、このエントリで述べる対象ではない。ここでいっているのは、自分にとって新しい知識であり、かつ、既に一定の蓄積があるような内容のことである。 それをひとことでいうと、入門書があるような領域ということになる。たとえばプログラミング言語はメジャーなものはたいてい当てはまるし、DockerとかKubernetesのような技術要素も入門書があるし、もっと広く学問一般についても当てはまる定義で
社内勉強会で AWSエンジニアのためのActive Directory入門 という発表をしました | DevelopersIO
しばたです。 本日弊社の社内勉強会で「AWSエンジニアのためのActive Directory入門」というタイトルでActive Directory(AD)の基本と、AWSにおけるAD関連サービスやADの構成例について発表しました。 その際に使用したスライドをSpeaker Deckに公開しましたので、皆さんもぜひご覧ください。 発表内容について アジェンダにあるとおり、勉強会では Active Directoryとは AWS と Active Directory AWS環境での Active Directory構成例 についてお話しました。 時間の都合により最後の部分は話せませんでした。 AD自体のはなしやAWSでのDirectoryサービス関連については私の説明以外にも多くのサイトやDevelopers.IOに解説記事があるのでここでは多くを語らなくても良いかなと思ってます。 Dire
3(0)日でできる！ Cコンパイラ自作入門 - Google スライド
3(0)日でできる！ Cコンパイラ自作入門 2018-11-09 hikalium @ コンパイラ勉強会
講義や周囲についていけなくなったら→先生は表立っては勧めない新書に挫折した人のためのサブテキスト 読書猿Classic: between / beyond readers
わざわざ言うまでもないことこそ知らない人には分かりにくいと考え敢えていう、新入生（大学生）向けシリーズのひとつとして書き始めたのだけれど、体調崩したり色々しているうちに時期を逸してしまったリストを蔵出しする。 都合よく考え直せば、スタートの志高い時期よりも、心が折れかけた「５月病」以降の方がニーズがあるかも知れない。 新書未満のものからはじめて、教科書にも採用されているような（しかし専門書よりはずっとやさしい）シリーズまで順々に紹介する。 昔なら、入門なら「新書を読め」と言われておしまいだったかもしれないが、新書が本気で教科書に使われていて、しかもそれに歯がたたないケースが今回のターゲットである。 ずっと手前から始めたって、分からないままごまかし続けるよりずっといい。 〈分かる〉ことは、つながることだ。 逆に言えば〈分からない〉というのは、孤独の最中に投げ出されることだ。 不明のうちに惑い
ネットワークに自信のない人は東大講義の情報工学概論Ａを見よう - 2012-01-28 - きしだのはてな
東大にUTオープンコースウェアというのがあって、いろいろな講義資料が公開されています。 http://ocw.u-tokyo.ac.jp/ その中には動画授業があるものもあって、そのほぼすべてがおもしろいです。ただ興味がもてるかどうかという違いだけ。 その中で、情報工学概論Ａというのがあって、授業内容としてはネットワークの概論になってます。まだ全部見てないけど、ネットワーク全般の話からTCP/IPの話、セキュリティまでの講義が公開されてるみたい。 こういう一貫した話がちゃんと語られてる講義というのはなかなか公開されてない、公開されてたとしてもネットワーク設定程度だったりするので、これは貴重だと思います。 http://ocw.u-tokyo.ac.jp/lecture?id=11314&r=609526321 ネットワークの勉強をしたことがない人は、テレビのかわりにこの講義を流しておくとい
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