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。-> @
深層学習を用いた三次元点群処理入門
第230回CVIM研究発表会 チュートリアルでの「深層学習を用いた三次元点群処理入門」のスライド資料です 図などは各論文から引用しています
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
ゼロからのPython入門講座 - python.jp
このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。 Colab は、Google社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。Colabは無料で使えますし、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 この講座では、プログラミング未経験者を対象に、Pythonプログラミングに必要な最低限な操作方法と、基礎知識を覚えてもらうことを目標にしています。この講座でかんたんにプログラミングの概要を学び、それから一般的なPythonの入門書に取り組むと、学習がスムーズに進むのではない
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
定期的に知識をリフレッシュする - Magnolia Tech
IT系に身を置いていると、つい新しい知識ばかりを追いかけがちになるけど、CS的な基礎知識や、Linuxのコマンドとかの（もちろんソラでコマンド10個のオプションを言える必要は、無い)も当然大事なわけです。というか、土台となる知識が無いと、新しい知識がちゃんと身につきません。 だけど、普段使わない、手を動かさない分野のスキルはどんどん忘れていきます。歳をとると加速度的に忘れていきます。 そしてヤバいのは、分かっていることと、分かっていないこと、できること、できないことの区別がつかなくなることです。 人は分かる範囲でしか物事を理解しないので、「分かっていないことを知る」という行為を行なって「分かる範囲」を広げる、または最低でも維持する営みを続けていかないとどんどん判断する時に必要な材料が狭まっていきます。 Java 1.5の知識で、Java17時代の判断はできないですよね、10倍以上違うんだか
【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
日本語でBERTが動くイメージを知ってほしい。『BERTによる自然言語処理入門』の著者に聞く | Ledge.ai
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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
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
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
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数学×Pythonプログラミング入門
最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」
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