注意 serveoがサービス停止中です。 みんな大好きcloud functionには欠点があります。 それは、実際にコードをデプロイしないと、httpsで公開できないこと。 そのため、slackのコマンドを作ったり、ラズベリーパイとかを開発するのに不便だったりします。 以前私はngrokというcliアプリを使っていました。 とても使いやすく、ユーザー登録＋ngrokのインストール＋セットアップだけで使い始めることができます。 お金を払えば固定URLもゲットできます。 しかし、今回もっと良いものを見つけたので紹介します。 serveoです。 なんとこのserveoインストールもセットアップも不要です。 ターミナルで、以下のように ssh -R 80:localhost:3000 serveo.net と打つだけで自分のPCのlocalhost:3000を、固定URLでhttpsとして公開し

このツイートを見て、「アプリで再ログインを頻繁要求されるってユーザビリティ良くないな。」と思ったのですが、普段裏側の仕組みは意識していなかったりテックリードの方に任せきりだったりしていたので、これを機に調べてみました。 そもそもスマホアプリ の時代、もはやauthenticationですらないと思うのよね。（何を言ってるかわからねえだろうと思うが。） — Hiromitsu Takagi (@HiromitsuTakagi) 2019年7月8日 この記事は「アプリでログインしっぱなしは、どのように実現されるの？」という疑問と調べた結果を共有するために書いていきます。 間違いや「もっとこんな仕組みが使われてるよ！」等のツッコミがあれば、どしどし貰えると助かります！ 疑問1. アクセストークンという仕組みとは？ 「なぜアクセストークンという概念が必要なのか？」 モバイルアプリでユーザー認証をし

実行環境 macOS High Sierra 10.13.6 Python 3.5.1 方針 実装方法 偽中国語の慣例上 1 、 - 動詞「○○する」は「○○実行」と変換することが多い - 「明日お酒飲みに行かない？」のような提案する文章の場合、文末に「如何?」を付ける - 「私は◯◯したい」のようは希望を表す文は、文末に「希望」を付ける - 「お酒を飲む」は「飲酒」のように、熟語を形成する場合が多い というルールがあるようです。 そのため、上記の偽中国語変換を実現するために、 品詞情報まで活用した変換処理 を実施しました。 構文解析を行う 品詞情報を活用するには形態素解析を行う必要があります。この構文解析処理は COTOHA API の構文解析APIを活用しました。 ※参考 (自然言語処理を簡単に扱えると噂のCOTOHA APIをPythonで使ってみた) 日本語の文字列を構文解析し、

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 名著SQLアンチパターンを読み終えたので、それの復習のために悍ましいデータベースを作ろうと思った。 まず前半では、SQLアンチパターンを意図的に盛り込み、目も当てられない酷い設計をします。 そのあとリファクタリングを行なったER図に書き直していきます。 なお、真面目に書くと参考書の丸写しになってしまうので、この記事は アンチパターンもりもりのER図を見て嫌悪感を学習し、設計に役立てようという趣向のもと、詳しい説明は省きます。 とても良い本なので読んでください。 想定するシステムの概要と状況 目的において適切かはわかりませんが、とり

Pythonはコードが書きやすい？ご冗談でしょう ・とにかくコロンを忘れまくる ・Pythonでは、関数が返す値には明示的に「return」を付ける必要がある ・リストに対してmapやfilterといった関数を適用した結果が、リストではなくイテレーターのオブジェクトになっている こんなのを槍玉にあげてるの？ご冗談でしょう。 今こそあの記事を復活させなきゃいけない気がしたので、自分の昔のブログからサルベージ1しました。またせっかくなので、新しく加筆しました。Python の本当の落とし穴、ご査収ください。 自作の test.py を import しようとしてもできない 多くの初心者がハマることですが、自分で test.py というファイルを作って実行しようとしても、うまくいかないことがあります。 これは、Python には標準で test というモジュールが用意されており (!)、自作スク

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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 Pragmatic Terraform on AWS、控えめにいって神本です。 AWSの知識がある程度ある人が、IaC入門するのに最適すぎる。 今週中にやり終わりそうなので、金曜あたりにレポ書きます。 — nari@エンタメ系エンジニア (@fukubaka0825) June 1, 2019 予定より、ちょっと遅くなってしまいましたが、宣言通り書評書いていこうと思います。。 ただただ「Pragmatic Terraform on AWS」を褒めちぎるだけの記事になってしまうことをご了承ください。。 こんな人にオススメ AWS

機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、 同じ記事や同じ本をおすすめされてることが多かったので、自分なりにまとめてみました。 私は数学も機械学習も無知だし、まだ何も機械学習のコードを書いてません。 ただのリンク集になってます。 実際にやってみた画像認識の内容も含めたブログ記事はこちらです 機械学習をやるまえに 最初に機械学習で何をしたいのかを決めることが重要 ゴールを持つことが学習の進み具合を変えるらしい。 たしかに、やりたいことがあれば、勉強量も定着量も全然違う気がする。 無駄な知識を学ばないことも大切なんでしょう。 すべての理論を理解しようとしない。 機械学習は難しすぎるのでまず理解できないし、少しずつ簡単なものを実践して理解していくことが大切。 まずはコードを書く！ コードを書いていけば、なぜ動くのかをおおまかに理解していける。 数式や理論の理解は後回し、慣れろ、ってことで

概要 ある朝自宅に神奈川県警が乗り込んできた。 (なお自宅は神奈川県ではない) どうやら俺はTwitterにモロ画像を投稿していたらしい。 「間違いなくこの家から投稿されていた。プロバイダにも確認済みだ。」 「(ハンドルネーム)というアカウント使ってるでしょ」 「心当たりあるでしょ？」 「(ブランド名)のTシャツ持ってるでしょ？」 おやっ、何かがおかしいです。 想定される経緯 自宅サーバーではTwiGaTen( https://twigaten.204504byse.info/ )というWebサイトが稼動している。 そしてこいつはTwitterアカウントでログインしたアカウントのタイムラインを24時間365日収集し続けている。Twitterの仕様上、これは時々ログイン履歴として記録される。 そして警察はモロ画像をうｐしたアカウントのログイン履歴を見て… 「固定回線からうｐか。バカめ。」 「

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はじめに AtCoder では AtCoder Beginner Contest（ABC）が開催されており、ABC-A問題 は Python の実装方法を知っていれば解ける問題が多くあります。ABC-A問題を解けるようになるために、本記事では実装方法を整理しました。 本記事について 本記事について説明します。 目的 本記事の目的は下記です。

TL;DR 文科省によるプログラミングの教材はダメダメ。PEP8読め。 追記 もちろん、この指摘が普通のコードに対するものだとすれば 「重箱の隅をつつきすぎ」 だというのは全くその通りだと思います。こんな指摘をするつもりはさらさらありません。 しかし、これが文科省という権威ある機関が発表するものならば話は全く違います。 全ての日本の教育を一身に背負うくらいの気持ちと成果を伴わなければならないとも思います。 そういう理由での、厳しい(というか細かい)指摘です。 追記2 自分の説明が足りませんでした(すみません)。ちなみにこの教材は「教員研修用」です。 この教材で研修を受けた教師にプログラミングを教えられると思って考えてみてほしいと思います。 追記3 (2019/9/25 文科省の改訂を受けて) この度文科省がPythonに関する資料の改訂版を発表しました。 文科省に対して改善を求める当初を行

前書き サイゼリヤ1000円ガチャをつくってみた(Heroku + Flask + LINEbot) 「サイゼリヤで1000円あれば最大何kcal摂れるのか」を量子アニーリング計算(Wildqat)で解いてみた。 完全に二番煎じですが、古典コンピューターが好きなので、個人的に古典コンピューター最強のなんだかよく分からないけどよく分からないものをよく分からないうちに解いてくれるソフト、z3を使ってサイゼリア問題を解いてみました。 問題 サイゼリヤのメニューを重複無しで合計1000円以下になるように選んだときに、最大の総カロリーになるようなメニューの組み合わせを求めよ。 サイゼリヤのメニューは https://github.com/marushosummers/Saizeriya_1000yen こちらを使わせて使わせて頂きました。メニューは100種類ぐらいみたいで、カロリーは整数値で、プロコ

「サイゼリヤで1000円あれば最大何kcal摂れるのか」を量子アニーリング計算(Wildqat)で解いてみた。量子コンピュータナップザック問題量子アニーリングqubowildqat こんにちは！初投稿です！ この記事が誰かに何かでためになれば幸いです！ 背景 僕は先日、この記事↓↓を読んでふと思いました。 サイゼリヤ1000円ガチャをつくってみた(Heroku + Flask + LINEbot) 「サイゼリヤで1000円あったら最大で何kcal取ることができるんだろう？」と。 最近、最適化計算を得意とする量子アニーリングの勉強を始めたこともあって、ナップザック問題をそのまま使えば、計算できるんじゃないか？と思い、早速実験してみました。 ナップザック問題とは ナップザック問題とは重量制限のあるリュックに、値段と重さが定義されたアイテムを詰め込むとき、値段を最大化させるアイテムの組み合わせは

はじめに こちら の AWS サービス一覧をもとに各クラウドで対応するサービスを記載しています AWS では提供されていないが、Azure/Google Cloud では提供されているサービスが漏れている場合があります 主観が含まれたり、サービス内容が厳密に一致していない場合もあると思いますが、ご容赦ください 物理的なデバイスや SDK などのツール群は記載していません Analytics AWS Azure GCP

作ったもの 紙の書類などスキャンして管理してると ↓こんな感じでファイル名がカオスになりがち… そこで、今回のツールを一発たたくとこうなります。 何となく中身が推測できるようになりました。 このツールは何？ 請求書・名刺・Webページなどのpdf・画像ファイルの中身を読み取り、重要(っぽい)ワードで自動リネームするツールです。 内部では以下を行ってます。 ファイルをGoogle Driveにアップロード (G Suiteが理想) OCRされたテキストを抽出 重要部分をNTTコミュニケーションズの固有表現抽出APIで抽出 (企業名とかの専門用語辞書使うと精度上がるっぽいけど無料版だと使えない…) 日付、会社名、人名を結合したファイル名を作りリネーム 動作確認環境 Mac 10.14.3 Python 3.7.2 動かし方手順 1.ファイルをGoogle Drive APIでアップロードできる

個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）

はじめに もともとふつうのベンチャーでしたが、2014年に量子コンピュータにピボットしてからはすくすく会社が育ち、向いてることをするのは大事だなと感じてます。 Qiitaはポエムを書かないといけないらしい（多分）ので。おそらく日本初の量子コンピュータベンチャーとしてまず五年目までに気づいたことを書いてみます。 もともとはデザイン会社 もともとうちの会社はデザイン会社でした。出身が建築事務所だったので、そのまま2009年に独立してデザインをしてました。建築時代はphotoshop+autocadを使っていました。イラレはいまだに苦手です。 前の建築事務所は隈研吾建築事務所というところで、青山の美術館の設計や中国のアリババの社屋のコンペなどを主にしていました。 建築は当時CGパースも仕事がたくさんありましたので、CGのモデリングやレンダリングをやりながら当初は生計を立てていました。ただ、リーマ

機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化 Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt

はじめに 貧乏IoTには100均が欠かせませんよね。 さて、以前から「もしかしたらな〜」と思っていて試していなかったこと。 USBで電源供給できるIoTセンサー類のバッテリーに100均のやつが使えないか？ まあいつか試そうと思っていて機会がなかったが、昨日ダイソーに行ったときに思い出したので108円(税込）の電池式モバイルバッテリーを買ってやってみました。 やってみた 結論から言うと、うまくいきました。 オムロン環境センサ USB型（2JCIE-BU)をダイソーの電池式モバイルバッテリーにつけてみた。電源が入ってデータが送信され、途中で切れることがなかった。 1時間ほど環境センサのデータをAmbientに送ってみたらちゃんと送信されつづけていました。うむ、これはコスパがいい！ なにがうれしいのか？ それ、なにがうれしいの？という方もおられると思うので、うれしいことを説明しておきます。要点は