Go強化月間～開発する上で知っておくべき知見を共有しよう～ - Qiita
Cannot participate because closed. ClosedWhen you participate, we will assume that you have agreed to the terms of use Require logged in for participate. campaignHow to participate① Check rule and participateCheck rule of posting campaign and participate. ② Write articleWrite article with content that is consistent with the theme of posting campaign! ③ Register campaign and post articleRegister ca
「Python実践データ分析100本ノック」を写経してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? » Python実践データ分析100本ノック | 下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行 はじめに この本を手にした動機 元々データ分析に以前から興味があったものの、次に繋げられなかった 非エンジニアがR言語を始めるときの手引き｜Kaggle Masterによるデータ分析技術者養成講座【R言語版】Day1メモ｜中野ヤスオ｜ARI ｜note 2021年10月から12月まで受講した初級Python講座で得たことをなにか繋げたかった 講座受講の経緯等こちら：若手エンジニア成長支援No1企業を目指して｜中野ヤスオ｜ARI ｜note コードを書くこ
設計を学びたいときに読みたい本一覧 - Qiita
これは何 の参加記事です。 エンジニアとして開発をしていく以上、設計についての知識を身につけていくことはとても重要です。 とはいえ設計という言葉からは何を勉強するべきかがいまいちピンときません。 この記事では、僕が読んできた設計に関するおすすめの本を網羅的に紹介しています。 これから設計を勉強する方の役に立てれば幸いです。 おすすめの本一覧 おすすめの本を紹介していきます。 他にもおすすめがあればぜひ編集リクエストをください！ オブジェクト指向設計実践ガイド 設計を始めに学ぶならこれ、という一冊です。 エンジニアとして開発を行なっている中で、オブジェクト指向設計は一番汎用的に使う設計知識なのではないでしょうか？ オブジェクト指向設計を学ぶことで、いわゆる「におう実装」と「良い実装」を見極めることができるようになると思います。 知らなかったら読んだほうが良いキーワード SOLID原則 Cle
今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統
無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita
#はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） #10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet a
SQLたったの2行で機械学習！BigQuery MLを用いたコロナ分析 - Qiita
はじめに 令和にもなるとSQLを2行書くだけで機械学習できてしまうようです。本記事では、表題の技術BigQuery MLの概要と使い方を調べ、世を騒がせているコロナの分析をしてみました。 「SQLで機械学習」や「コロナ分析」に興味がある方は覗いてみてください。 本記事の対象者 SQLだけで機械学習したい人 コロナ分析に興味ある人 機械学習を簡単に試してみたい人 機械学習はよく分からんけどデータベースはよくいじるという人 本記事の対象でない人 データとか機械学習とか難しいから興味ない人 機械学習モデルのアルゴリズムとか詳しく知りたい人 機械学習つよつよだから自分で独自モデル作って幅広い分析したい人 BigQuery ML概要 BigQueryとは BigQuery MLはBigQuery上のサービスです。BigQueryを知らない方のために簡単にBigQueryについて説明します。BigQu
だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
Re:FizzBuzzから始めるRust生活 - Qiita
新しいプログラミング言語に入門するためには、やはり手を動かすことが大事です。本を読んで体系的に学ぶのももちろん重要ですが、それは言語の魅力を知ってからでも遅くはありません。 しかし「Hello World」レベルだと簡単すぎて言語の違いを味わえず、ネットワークプログラミングのような高度なプログラミングはフレームワークの力が大きすぎて言語とフレームワークの狭間で立ち往生することになります。 そこで登場するのが**「FizzBuzz」です。「FizzBuzz」は単純なプログラムでありながら、プログラムの真髄である「順次」、「分岐」、「繰り返し」**があり、数値計算も学べる興味深い題材です。 その「FizzBuzz」を利用して**「Rust」という言語を学んでみようのが本記事の趣旨です。「FizzBuzz」というシンプルなプログラムで「Rust」のような表現力が豊かな言語**の機能をどこまで使い
サイバーセキュリティ・フレームワーク「MITRE CALDERA」紹介：使用方法・レッドチーム編 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? サイバーセキュリティ・フレームワーク「MITRE CALDERA」紹介：使用方法・レッドチーム編 はじめに 趣旨 本記事は、『サイバーセキュリティ・フレームワーク「MITRE CALDERA」紹介』の 第二弾「使用方法・レッドチーム編」です。 本編では、模擬サイバー攻撃を実施するレッドチームでの MITRE CALDERA の使い方を紹介します。 機能概要や環境構築につきましては第一弾「機能概要・動作環境構築編」をご覧ください。 記事構成 紹介内容が多いため、以下の4記事に分けて紹介しています。 機能概要・動作環境構築編 使用方法：レッ
Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・物体検出・姿勢推定・ROS2(Realsense)・ROS1を動かす - Qiita
Jetson Nanoに満を持してJetPack 4.4/4.5を入れてみました からあげといいます。半年ほど前に「Jetson Nano超入門」という本を共著で書きました。詳しくは以下ブログ記事参照ください。 共著で書いた本「Jetson Nano超入門」が12/21に発売されます ただ、この手の本の宿命として、書いたタイミングと発売するタイミングで基本ソフト（JetPack）のバージョンが異なり、本の通りにやってもうまく動かないということがありました。一応本やサポートサイトでは、古いバージョンのソフトでの動作を推奨しているのですが、気づかない人も多いし、最新のソフトで動かしたいのが人情というものですよね。 というわけで、ずっと先延ばしにしていたJetPack 4.4を入れて、本に書いてあることを色々試してみました。書籍のサポートという位置付けで記事を書きたいと思います。 追記：JetP
2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
高精度なアニメ顔検出をアノテーションなし(Domain Adaptation)で実現してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに アニメ顔の検出器としてlbpcascade_animefaceが広く利用されています。 しかし、lbpcascade_animefaceは基本的に正面に近い姿勢の顔しか認識できないため、横向きなどの顔を認識することが困難です。 一方、（実写の）顔画像認識はDeepLearningにより高精度化が進んでいます。 顔画像認識技術の進化をアニメ顔検出にも取り入れたいところですが、それには大量のアノテーション（学習データ作成）が必要であり、すぐに実現することはできません。 そこで本記事では、Domain Adaptationという手法
自作OSとかLinuxカーネルについて役立った本 - Qiita
はじめに なんらかの理由によってOSやOSカーネルに興味を持つ人は多々います。しかし、その次のステップとしてどんな本を読めばいいんだろうと思っている人はこれまたいっぱいいます。そこで、長年Linuxカーネルにかかわってきた筆者がこれまでに読んでよかったと思うものについてここの列挙しました。紹介するのは本だけであって、記事は省いています。もう一点、筆者が書いたものは省いています。 OSそのものに興味を持った人は、その後に興味の方向が次のような二つに分かれることが多いと筆者は考えています。 オレオレOSを作りたい 既存のOSを改造したい この仮説をもとに、それぞれについて筆者がかつて真面目に読んだ本の中から「自作OS」および「Linuxカーネル」というキーワードでよかったものを挙げておきます。Linux以外の既存OSについては語れるほどの知識はないので書いてません。 筆者について 本の良し悪し
技術で勝負するキャリアアップのためのコンピュータサイエンス - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? キャリアアップについて考えるところのあるソフトウェアエンジニアの皆様ごきげんよう。 ソフトウェアエンジニアとしてののキャリアアップに computer science の学位を取るという選択肢を提案するという記事です。 Qiitaその他ではキャリアアップというと大抵マネジメントやソフトスキル・コミュニケーションスキル全開の、つまりコミュニケーション強者にとってのキャリアばかりが紹介されていますが、この記事ではそうじゃなくて真っ向で技術を楽しむ為のキャリア形成を考えるものです。 海外の企業なんかでは、ソフトウェアエンジニアはCSの学位を持
言語処理100本ノックをdocker(19)で。python(1)覚えるのに最適。 - Qiita
注意事項。無茶でかいです。うんじゅうGBあるらしい。ごめんなさい。 いくつかに分割してあげなおすよう調整中の予定が転職で手がまわらず。ごめんなさい。 Windowsだ, Macintoshだ という違いを意識せず、Debian系つながりで、 Raspberry PIでもそのまま動く可能性が大なのがお勧めの理由。 ソースコードは、gitで保存し、各種枝分かれを管理したい。 複数人で並列に実行している言語処理１００本ノックのソースを、 GitHub に掲載し、そのソースを利用するdockerを作っていた。 言語は原則pythonとし、それ以外の言語での記述も保存できる方法を検討していた。 GitHub登録は最年長が、作業のリーダは最年少者がするのは、過去の同グループの習慣による。 ソースコードのない環境、あるいはいろいろなソースも入っている環境を構築しているメンバはこちら。 https://h
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