技術Blogを毎月書くために心がけていること - Qiita
はじめに こんにちは、京セラコミュニケーションシステム 西田（@kccs_hiromi-nishida）です。 いつもは技術的な内容を投稿していますが、今回は技術Blogを毎月書くために心がけていることを投稿しようと思います！ 毎日投稿！とか毎週投稿！とかはちょっとハードルが高いな、けど継続して投稿したいと思っている方の一助になれば幸いです。 この記事の対象者 毎日Blog書くのはハードルが高いけど継続して投稿したいと思っている方 月に1本くらいはBlogを書きたいと思っている方 前置き 継続して書いているといっても月1記事程度なので、それほど参考になるかはわかりません。 そして、私に合った方法というだけで、皆さんに合うかはわかりません。 ただ、こんなやり方もあるよ！というのを見ていただき、少しでも誰かの参考になれば嬉しいです。 まずは記事の骨組みを作ろう！ 記事を作るとき、いきなり上から
PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
Pythonで理解する電気回路 - Qiita
メモ代わりに使っていきます。 https://www2-kawakami.ct.osakafu-u.ac.jp/lecture/ キャパシタとコイルの式 コイルの式 L’i(t)=V(t) 電流(t)をtで微分した後にLをかけるとV(t)となる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, labe
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
余らせたラズパイの使い道 - Qiita
about みんなだいすきRaspberry Pi(以下ラズパイ)、せっかく買ったのに、仮想化基盤を家に用意して不要になったり、電子工作に飽きてもう使わなくなりがち… 買ったときは数千円〜1万円以上出したのにね… そんな可哀想なラズパイ、家に転がってませんか？もったいなくないですか？ 僕も ラズパイ初代 ラズパイB+ ×2(マジでいらない…) ラズパイ4B(2GB) ラズパイ4B(4GB) が家に転がってます。 そこで、使い道を考えてみました。というか実際に運用しているものもあります。 使い道 Magic Mirror2 Magic Mirror2をご存知でしょうか？ なんかいい感じに、「鏡よ鏡、世界で一番美しいのは誰？」的なのをすることができます。 実際にどういった使い方を想定しているかは、「スマートミラー」を検索してみればいいかな〜と。(適当でごめんなさい) 直近の自分のタスクとかをい
ハッカーのおもちゃとしてのNostrのススメ - Qiita
はじめに Nostrという、SNSのようなものはご存知でしょうか？ ご存知でなければ、ぜひまず一度触ってみることをお勧めします。 割と普通にSNSっぽく使えます。 分散系SNSっぽいシステム Nostrは、分散系のSNSっぽいネットワークです。 図で表すとこんな感じ。普通に想像するWebサービスとは随分形が違うと思います。 各所のリレーサーバーに、ユーザーは投稿をばらまき、ユーザーがそれを見る形です。 分散の責任がユーザー(クライアント)側にあって、リレーサーバーが落ちたり消えたりしても影響が起きにくい仕組みです。 より詳しい説明は上記でやってるのですが、端的に言って 中央管理者がいない(各リレーに管理者はいる) 冗長で災害に強い Websocketのリアルタイム通信 オープンでシンプルで、でも拡張し放題な仕様 数多のサーバーによる分散ネットワーク といった特徴があります。 ※P2P技術は
プログラミング用語の中国語の漢字表記がカッコ良すぎるし初心者に優しいからもっとみんなに知ってほしい - Qiita
経緯 筆者は外国語大学で中国語を専攻しているのですが、偶然にも中国語のプログラミング関係の記事を読む機会がありました。その中で日本語だと直接カタカナで使用している用語も、中国語では意味のある漢字に置き換えられており、興味をそそられたので基礎的な用語を調べてみました。私自身は漢字文化圏で育った者として、こうした用語の漢字表記には元素記号の漢字表記のような魅力を感じます。また同時に、漢字は表意文字であるため初学者にもやさしく見えるので、日本でも（自然言語好きな変人たちの間で）もっと広まっていってほしいな、と思います。 個人的6選 Guard:守衛 かっこえぇ！錯誤（error）が発生しても、コードの安全性をしっかりと担保してくれそうな強さを感じますよね？ ええ、感じます。 Delegate: 代理 初心者には取っ付きづらいDelegateも代理とされたら、仕事の一部を任せるんだな、ということが
統計検定1級に受かりたければこれをやれ - Qiita
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
GitHub Copilotが便利になったのでターミナルもVSCodeで良いのでは？という話 - Qiita
この記事はラクスアドベントカレンダー2の17日目です。 先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは？となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版（パブリックベータ）で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの３択に答えないといけなくて面倒でした。 ss
ペペロンチーノで学ぶ非同期プログラミングによる並行処理 - Qiita
非同期プログラミングについて、イメージだけを超速で掴むための記事を書きました。非同期プログラミングが全くわからない人、具体的には、「async await ってなに……？」「for 文で実行していくのと何が違うの……？」レベルの人を想定しています。 非同期プログラングって何？ 同期的じゃないプログラミングです。同期的ということは、プログラムが上から下に順々に実行されるということです。つまり、普通のプログラムはだいたい同期的です。言い換えれば、非同期プログラミングは順番が入れ替わる（可能性）のあるプログラムです。なぜそんなことをするかについては後述します。 ペペロンチーノを作りたい あなたはペペロンチーノを作りたいとします。以下のタスクが必要です。 パスタを茹でる（5 分） ニンニクを切る（1 分） ソースを作る（4 分）、ただしニンニクを切っている必要がある 盛り付けをする（0 分）、ただ
私たちは心理的安全性を誤解していたかもしれない。 - Qiita
はじめに 最近、新入社員の方が毎月のように入社されていて、うちの部署もにぎわってきたなーと感じています。 やっぱり、人が増えてくるといろんな方がいてコミュニケーションの大切さを実感しています。 うちの部署では、事業部で大切にしていることの一つに心理的安全性があるので、それについて考えてみたいと思います。 心理的安全性とは？ 心理的安全性とは何でしょうか？ググってみると 「心理的安全性とは、職場で誰に何を言っても、人間関係が壊れることなく、罰を受ける心配もない状態のこと。」と出てきます。 これだけだと抽象的で、よくわかりませんね そこで心理的安全性を提唱したエイミー・C・エドモンドソン先生の「恐れのない組織」を読んでみました。 本書では様々なケーススタディから組織での心理的安全性について書かれています。 心理的安全性の高い組織はどういうものかざっくり要約すると 「このままではまずいのでは？」
Gitを作ってみる（理解編） - Qiita
はじめに 都内でひっそり見習いエンジニアをしている@noshishiです。 addしてcommitするプログラムの作成を通じて、Gitを内部から理解しようという記事です。 前書き 昨年末、Gitの記事を書いて、理解できたなら作れるのではと思いったったのがこの記事の出発点です。 これを機に新しいプログラミング言語にも触れてみて、いろいろ学べたらと思いRustで今回挑戦しました。 （この時は、新たなことを同時に取り組み絶望すること知る由もない著者でした。軽い気持ちで手を伸ばした自分をしばきたいです。。。） 実際に作成した（継続開発中ですが）リポジトリは、こちらです。 ※一応ローカルでの一直線の開発はできそうな程度までは作成できました。コードのしょぼさはご容赦ください。 この記事だけでは説明しきれない部分があることをご容赦ください。 もちろん、間違い等あれば、ぜひコメントいただけると幸いです。
「技術書の読書術」を読んだら読書効率が上がったので感想&サマリ抜粋 - Qiita
「技術書の読書術」を読みました 「技術書の読書術」読んだら面白かったので、後から見返せるようにまとめました。 この本はどんな本？ 「探し方」「読み方」「情報発信＆共有」の3つの章でコツやテクニックが書いてある 二人の技術書の著者による共著であり、考え方や思想が異なる部分もそのまま載せている 2022年10月が初版で現時点（2022年末）では比較的新しい本 各章のページ配分は以下のような感じで、表題通り「読み方」が多く書かれている ５：読み方 ３：探し方 ２：情報発信＆共有 この感想を書いた人は？ 0歳2歳を絶賛子育て中のWEBエンジニア５年目くらいの人 育休中に生活や仕事の効率を上げたいと思ってこの本を手に取った 本は読むけど、何度も見返したりアウトプットすることはあまりなかった 個人的おすすめ度：★★★★☆（4/5） GOOD：技術書大好きな著者の具体的なノウハウに触れられて刺激を受けた
PythonでExcel作った - Qiita
はじめに データサイエンスで誰もがまず間違いなく扱うであろうテーブルデータ。pandasや最近ではpolarsを使って解析・可視化する人も多いでしょう。一方で、データサイズがそれほど大きくないときは、インタラクティブに編集・プロットしたり、セルの中でちゃちゃっと平均とかを計算できるExcelの方が便利な場合が多いです。 pandasGUIというものもあるのですが、かなり操作性が悪いし、開発もそんなホットではないですね... テーブルデータをExcelみたくいじりながら、いつでもDataFrameでデータを回収してPythonで解析できるソフトがあったらいいなあと思ったので、tabulousというのを作りました。この記事ではこれを簡単に紹介したいと思います。 名前はtabularとfabulousを掛けたものです。GUIはQtで作っています。 なお、詳しいドキュメント（英語）はこちらにありま
最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita
タイトルが全てです。 個々のパーツとしてはありふれた部品なのに、合体させると「存在しない漢字」になる組み合わせは一体何なのか調べてみました。 ※この記事は TSG Advent Calendar 2022 の14日目の記事です。 手法 以下の手順で「ありそうで存在しない漢字」を調べることにしました。 すでに存在する漢字を構成する部品を調査する 出現回数が多い部品どうしを組み合わせ新たな漢字を作る 構成する部品の出現頻度から、それぞれの組み合わせの「ありそう度」をスコア付けする スコアが最も高いものを「最もありそうで存在しない漢字」とする CHISE 漢字構造情報データベースは、Unicodeに収録されている全漢字を含むさまざまな漢字の部品構造をデータベース化したオープンデータです。今回はこちらのデータを利用して調査を行うことにしました。 頻出部品を調査する UnicodeのCJK統合漢字か
Google Mapよりすごい！と噂の位置情報サービスを使ってみた - Qiita
こんにちは。ミーティングテクノロジーという会社で会議ツールを開発している伊勢川です。 仕事で位置情報サービスを軽く調べる機会があって、せっかくなので調べた内容を記事にしたいと思います。 位置情報（地図）サービスといえば、Google Mapを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。私もGoogle Mapのヘビーユーザー＆ファンで、カーナビの代わりとして使ったり、街で見つけた史跡の写真等を2000件以上投稿したりしています。 B2Cのサービスの中ではGoogle Mapが圧倒的な存在感を放っていますが、B2B向けのサービスとなると様相が異なるようです。今回は、ある調査でB2B向けサービスの中ではGoogle Mapより高い評価がついていた「HERE」というサービスについて書きます。 Google Mapよりすごいと言われる所以はなにか Omdiaのレポートによると、B2B市場の位置情報サ
WindowsのPythonでデスクトップ通知(トースト)作ってみた【WinRT】 - Qiita
from win11toast import toast toast('Hello Python', 'Click to open url', on_click='https://www.python.org') from win11toast import toast toast('Hello', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Earum accusantium porro numquam aspernatur voluptates cum, odio in, animi nihil cupiditate molestias laborum. Consequatur exercitationem modi vitae. In voluptates quia obcaecati!')
Amazon VPCを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに AWS上で仮想ネットワークを構築できるAmazon VPCは、多くのAWSサービスが動作する基盤となる、非常に重要かつ多機能なサービスです。 多機能ゆえに公式ドキュメントやネット上の記事も断片的な機能の解説が多く、全体像を把握することが難しいサービスとも言えます。 そこで本記事はVPCの全体像を理解できるよう、各機能のつながりや動作原理を丁寧に解説し、 「VPC界の百科事典」 (あくまで例えですが…笑) となるような記事を目指したいと思います。 【追記】 実践編の記事を追加しました VPCの実画面での構築方法は、以下の別記事にまとめました。「VPCを実際に触ってみたい！」という方は、こちらもご一読いただけると嬉しいです。 VPCとは 「Virtual Private Cloud」の略で、クラウド上に仮想的なネットワークを構築するためのサービスです。 例えば、オンプレ環境でWebア
Pythonのコードを1行書くだけで誰でも手軽にインタラクティブな地図アプリを作れるLeafmapを使ってみよう - Qiita
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですか GISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね？ GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず… GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか？ いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
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