仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
そうだ、ラクスルを作り直そう！ - RAKSUL TechBlog
10月からラクスルにジョインさせていただいた水島です。 新参者ですが、宜しくお願いいたします。 さて、入社して間もなくCTOの肝いりでスタートした 「Raksul Platform Project」 のプロマネを拝命したため、今日はその全体感の話をしたいと思います。 なにをするのか 「スタートアップあるある」だなんて言わないでください。 ラクスルをフルスクラッチで作り直そうとしています。 でもそれはあくまで手段です。 目的は、 技術負債と思われている部分を根本的に解消して開発しやすい状態にする（エンジニアを幸せに） システムに柔軟性を持たせて経営戦略の選択肢が増えている状態にする（経営を幸せに） の大きく2つです。 特に前者の「エンジニアを幸せに」という目的に対する経営陣の温度感が不思議と高いのはポジティブに感じています。短期的な投資対効果とかではなく、「ものづくり」を大切にする会社になる
雪崩のように社員が退職する組織で思ったこと | mom0tomo
これは退職者アドベントカレンダー2017の18日目の記事です。 前書き2016年10月から2017年11月まで１年間、人材系の会社に勤めていました。 社員1000名を超える大きな会社でしたが、ほとんどの人は営業職で、社内の技術部門は40〜50名と大変少ない人数で回していました。 わたしはエンジニア未経験でこの会社に転職し、ディレクターの部門に所属しながら、技術部門と兼務しているシニアエンジニアの方に開発を少しずつ教えていただいてきました。 雪崩のきっかけ今年の６月に、念願叶って企画部門から技術部門に異動しました。 異動して初めて気づいたことですが、技術部門の半数はベンダー管理やマネジメント職で、開発エンジニアはとても人数が少なく、肩身が狭い環境でした。 もちろん、このような開発環境を改善しようとしているベテランエンジニアの方々もいました（今でもいます）。 しかし、今年の春先〜初夏にかけて、
Webアプリケーションフレームワーク導入時に考慮すべき22の観点 - Qiita
本記事では、 チームによる持続的に変更可能なWebアプリケーションの開発を目標に、フレームワーク導入時に考慮すべき22の観点を紹介する。 フレームワークによって特徴は異なるが、本番導入にあたって、考慮すべきポイントはあまり変わらないので、極力フレームワーク1に依存しすぎないよう配慮する。また、話をシンプルにするため、REST APIを提供するアプリケーションを題材とする。 前提 ソフトウェアのエントロピー ソフトウェアがエントロピー増大の法則を避けられないことを、体感している開発者は多いだろう2。普通にアプリケーション開発を続けると、開発スピードは鈍化し、品質は低下してバグが増え、開発者からは技術的負債への怨嗟の声が聞かれるようになる。エントロピー増大というフォースは極めて強力で、意思を持って立ち向かわなければ、容易にダークサイドに堕ちてしまう。 関心事の分離 大規模Webアプリケーション
機械学習で乃木坂46を顏分類してみた - Aidemy Blog
この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://engineering.mercari.com/entry/2017/12/18/deadlock
Kubernetesに入門したい