はじめに 今までコードの書き方の勉強には力を入れてきました。 ですが、コメントに対してはあまり意識せずにコーディングしてきました。 実際、コメントを書くのは面倒だし、書くことにメリットが見出せていませんでした。 理由は明確で、コメントを書くことのメリットや目的、自分の中での方針を決めるような時間を取っていなかったことが原因だと思います。 書く書かないなどいろんな流派があって答えはないと思いますが、 自分の中で理由とセットで意見を持つことは重要だと思うので、さっそくコメントにどう向きあうか考えてみます。 コメントを書くことのメリット・デメリット まずはコメントを書くことのメリット・デメリットについて洗い出してみます。 こんな重要なメリットやデメリットもあるよ！！などありましたらコメント欄でご指摘いただけますと幸いです。 メリット コードを読まなくてもメソッドの使い方などがわかる 初めてコード

純音楽家・遠藤賢司（エンケン）の鍵盤楽器3台のうち、一番長く使用していたという『KORG アナログシンセサイザー PS-6 Polysix』が、エンケンの楽器周りを担当したレオミュージックにて販売が開始されています。 以下、遠藤賢司のFacebookページより 【エンケンの鍵盤楽器３台のうち、ポリシックスを販売します】 1台目、一番長く使用していた「KORGポリシックス」1980年代にはライブでも活躍。その後、2000年発売のシングル「エンヤートット」、2002年『幾つになっても甘かあネェ！』収録曲「ネコラ」などで使用、2016年に不具合をチェックして修理済みです。 2台目、同じくビンテージシンセ「Roland ジュピター8」、2016年末に購入。「ポリシックス」と共に新曲使用予定で練習中でしたが…正式には使われてません。 3台目、2010年前後だったか…ピアノ曲の作曲＆練習用に「YAMA

こんにちは、gamiです。 2018年12月13日にICL手術を受けて1ヶ月以上がたちました。 周りの人の話を聞いても、レーシック経験者はそこそこいますが、ICL経験者はあまりいなさそうだったので、その結果や感想を書きます。 ICL手術とは？ 視力回復のための手術の一種です。 視力を戻すための手術としてはレーシックが一番有名ですが、 私は後述する理由によりICLという珍しい手術を受けました。 ICL(Implantable Contact Lens)手術はその名の通り、眼球の表面を切って、 その隙間から眼の中にコンタクトレンズを挿入する手術です。 痛そうですね。 特に問題なければ何十年もコンタクトレンズを入れっぱなしにするので、「眼内永久コンタクトレンズ」とも呼ばれるそうです。 なお、眼内レンズ手術には入れる場所やレンズの種類によって「前房型」と「後房型」の2種類があります。 前房型レンズ

最近アラサーになりました。pockeです。 前回までのお話: 近況 – Masataka Pocke Kuwabara – Medium TL;DR 2018年11月末付でクックパッド株式会社を退職しました。 2019年2月1日付で株式会社ビットジャーニーに入社しました。 何故退職したのか 働く時間を減らしたかったからです。週5日、1日8時間働くのはつらい1。 そのため次の職場では、勤務時間を減らして働きます。 本当はもっと前職について良かったことも悪かったことも書きたかったのですが、遅筆なのでやめました。 知りたい人がいたら適当に聞いてください。 転職までの期間について ほそぼそとフリーランスとして働きつつ2、基本的には無職を謳歌していました。 この期間中には、ナンバープレースのスマホアプリや、koratというGitHubのIssue Readerを作成しました。3 pocke.hate

Denoの公式homepageに、拙作のロゴアニメが採用されました！https://t.co/iQyox3QK5D Ryanへの質問回答のお礼として作ったものでしたが、公式に使いたいと言ってもらって感激でした😂 pic.twitter.com/3qYho3bUaL— はっしゅろっく (@hashedrock) 2019年2月2日 この件についての経緯を書く。 先週、しゅうまいさんから「技術書典でDenoの薄い本書きませんか？」という呼びかけがdeno-jaのslackにあった。 もともと技術書典楽しそうだなと指をくわえて見ていたので、即飛びついたのだった。しかし、自分はそこまで技術に自信がない。 他のメンバーはDenoの深い部分について書きそうなので、 じゃあ「マンガでわかる～」シリーズみたいな感じで、イラストを交えて初心者向けの章を書こうかな？ と考えたのだった。自分は典型的な器用貧乏

デジタル・ロックのパイオニアでグラミー賞にノミネートされているユニットThe Chemical Brothersのニューアルバム『No Geography』に、ゆるふわギャングのNENEが参加することになった。 今作でThe Chemical Brothersは最初の2枚のアルバムを作った小さな部屋で、トムの家の屋根裏部屋に20年間眠っていた機材を引っ張り出し、制作。実験的な作業は、彼らに精神的自由と、自由な音楽制作環境とマインドを与えた。 同作には、ノルウェーのシンガーソングライターのオーロラが複数の楽曲で参加している一方で、アルバムの冒頭を飾るトラック"Eve of Destruction"にNENEが参加。彼らの作品に日本人アーティストが起用されるのは初めてとなる。 Info ケミカル・ブラザーズ『ノー・ジオグラフィー』 2019年4月12日（金）発売 UICW-10018 / 2,

Reactで組んでる中で、読みやすいコードを書くにはこうしたらいいよというものを紹介します。 よかったらツイッターフォローしてください🙏 https://twitter.com/hmktsu

@UdemyJapan udemy会員のID/Password、受講コースが漏えいしています。早急に調査して下さい https://pastebin.com/v16FQCas #udemy — yasshi2009 (@yasshi2009) 2019年1月29日 Thank you for your message. Our Trust & Safety team has taken action on any associated Udemy accounts. We take these reports very seriously and thank you for your diligence in flagging this to us. — Udemy Japan (@UdemyJapan) 2019年1月29日 被害者です😭 不正ログインされ6000円のコースが勝手に購入

歴史秘話ヒストリアでも貢献しているのにも拘らず、それでもあんな状態だったから遂に出なかったのね…。 にも増してアニメ枠減ったなあ…。 それは兎も角として梶浦由記よ、 #RIZIN出ろ

ときどき参加させていただいている「Scala勉強会」にて、OE氏(@OE_uia)より、ScalaDays 2015 in San Franciscoのレポートがありました。いろいろ話はあったわけですが、その中でひとつ気になったフレーズがありました。それは、 "CRUD is dead" です。 調べましたらTwitter上でこのような会話がされているのが見つかりました。"CRUD is dead"を唱えているのはJonas Bonér氏、Typesafe社の設立者の一人で現CTOです。会話の最後の方で、 "FP is nice. But this slide is about killing 'update-in-place'. Event logging is my primary tool." ※「FP」は「Functional Programming」です。 と述べています。「「更

2015年3月24日に開催されたマルレクの講義ノートです。マルレク開催概要と講演資料は下記にて。 マルレク 第六回「Amazonのクラウド・データベースAurora」 開催概要：http://kokucheese.com/s/event/index/271242/ 講演資料：https://drive.google.com/file/d/0B04ol8GVySUuX3Q3RzJqWGJMTWs/view?pli=1 また、丸山先生のHPは下記です。 丸山事務所、「マルレク2014-1015」：http://www.digital-life365.com/%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%AC%E3%82%AF2014-2015/ 本記事は、丸山先生の講義を受けて、私が理解したところを記すものです。 ◆注意！◆ 本記事に記した内容は、特に性能値について、全て、私が理解し認識し

doda X（旧：iX転職）は、パーソルキャリアが運営するハイクラス転職サービス。今すぐ転職しない方にも登録いただいています。 今の自分の市場価値を確かめてみましょう。 LINEやチャットワーク、メッセンジャーなどチャットツールが仕事の連絡を取り合う主な手段という企業がIT業界などで徐々に増えつつあります。しかし、そうではない業界、企業ではいまだに「電話」が主流、固定電話にしても、会社から支給される携帯電話にしても、それがなくなっては困るという企業がほとんどでしょう。 そんななか、オフィス移転を機に「会社の電話をなくした」企業があります。サイト内検索技術などを開発・提供する日本発のグローバルBtoB企業、マーズフラッグ社です。同社は北米・シンガポール・上海など海外でも事業を展開し、サイト内検索市場では国内トップシェアを誇る、数少ない ”IT業界でGoogleに勝った” 日本の企業です。 営

イスラエル・ベングリオン大学のチームが「クルマの安全運転には適度なテンポの音楽が一番」という研究結果をまとめ、イギリスの科学雑誌『New Scientist』（ニューサイエンティスト）の最新号でこれを発表することになった。 これはベングリオン大学のウォレン・ブロズキー研究員らのチームが実験してきたもの。運転暦が7年以上の28人を対象に、ドライビングシミュレーターに乗車させた状態で様々なテンポの音楽を聞かせ、音楽が運転中の人体に与える影響を計測する実験を行った。 被験者には“クルマの中で音楽を聴いている”というシチュエーションを与え、BPM60のバラードから、140超のユーロビートまで、様々な音楽をバックにシミュレーターでの運転を行わせた。ちなみに“BPM”とは「Beats Per Minute」の略で、これによって1分間に入る四分音符の個数を表す。数値が高いほどテンポが速くなり、その分だけ

最初にちょっと、今年の目標について喋りたいと思います。 そのあとは、ひたすらLightGBM のドキュメントを読んでいきます。 Welcome to LightGBM’s documentation! — LightGBM documentation https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html# 特にここを重点的に読んでいきます！ Parameters — LightGBM documentation https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html

機械学習アルゴリズム自体の実装方法はよく知られるようになり、実際実装してみた方も多いと思います。ただ、システム内に機械学習アルゴリズムを組み込むには多くの周辺機能を必要とします。学習時にデータを読み込み与えてくれる機能はもちろん、予測時には予測値を読み替えてくれる機能（ラベルが0なら猫、1なら犬、など）が必要です。また機械学習の判断は確率的なため、どれくらいの確率ならこうする、といった解釈を行う機能も必要です。講演では、こうした「機械学習アルゴリズムの周り」で必要になる機能を整理し、その設計方法について解説します。 【日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 キックオフシンポジウム】 https://sites.google.com/view/sig-mlse/%E9%81%8E%E5%8E%BB%E3%81%AE%E6%B4%BB%E5%8B%95/%E3%82%AD%E3%83%8

機械学習という言葉が産業界にも広く聞かれるようになり、ソフトウェアエンジニアの中でも非常に注目されるトピックになった。実際のソフトウェアシステムに機械学習を組み込む際は、高速に試行錯誤をするスピード感とプロダクション環境を守るバランス感を持った開発・運用が重要となる。こうした繰り返しの開発・運用を支えるデプロイの方法や、機械学習プロジェクトの進め方などまだ整理されていないことは多い。本発表では、こうした機械学習を含むシステム開発特有の問題について議論していく。​

年末年始、驚異の16連休を手に入れたので、一念発起して部屋の片付けをすることにした。私は実家に住んでいて部屋は約6畳。しかしヲタクゆえに物が多過ぎて常に収納スペースから物が溢れ出ている状態だった。2018年の初めに「物を捨てる」を目標にしていたはずが、2018年の年末になってみても、全く物が減った様子はなかった。朝起きて物が多過ぎる部屋を眺め、何とかしなければと思うものの、何から手を付けてよいか分からなかったし、まとまった時間が無い限りリセットすることは難しいと感じていた。どれくらい物が溢れていたかビフォアー写真を撮影しておけばよかったのだが、他人様に見せられるような状態ではなく、大学を卒業して実家に戻って来てから丸８年、なかなか物を捨てられずにいた、と言えば想像がつくだろうか。何なら大学時代から取ってあるものも沢山あり、「いつか使う」と取っておいたものが充満した部屋だった。 今回こそはと

機械学習を適用した分析アプローチの設計は従来のソフトウェア設計と異なりソフトウェア工学（要求分析、設計検証、品質保証、保守等）の必要性が語られることは稀でした。しかし昨今、アクセンチュアでも多くのIoT関連のユースケースが生まれつつあり、新たな課題認識が出てきています。データ分析プロジェクトは要求事項や設計仕様が、想定する成果と必ずしも連動するとは限らないため、大規模システムへのスケールアウトを意識したモデリングプロセスであっても、ウォーターフォール型では想定を満たせないことが起こります。そのため、イノベーション創発を期待した機械学習プロセスでは、イテレーションで段階的に検証するための導入として概念検証（Proof of Concept）アプローチが必須ですが、データの提供やドメイン知識の反映は、専門家や現場の理解と協力なしには進められません。本講演では、こういった課題認識に対して今後どの

音声認識，画像理解，自然言語翻訳などの分野で，機械学習の性能が人間を超えるレベルに達しつつあり，機械学習の研究がますます活発化している．一方，現在の機械学習分野の研究スタイルでは，理論構築・アルゴリズム考案・ソフトウエア実装・データサイエンティスト育成と多大な時間とコストが掛かるため，国際的な巨大企業が機械学習の業界を独占しつつある．また，深層学習などの先端技術の活用のためには膨大な量の教師付きデータが必要となるため，医療や災害などビッグデータが取れない分野への機械学習応用は未だ道半ばである．本講演では，機械学習技術の研究開発コストとデータ収集のコストを軽減することを目指した我々の取り組みを紹介し，ソフトウェア工学の研究者・技術者との議論の出発点としたい． 【日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 キックオフシンポジウム】 https://sites.google.com/view/