半開区間の魅力 〜プログラミングでのスマートな区間の扱い方〜 - Qiita
はじめに こんにちは、kenです。 今回は「プログラミングで区間を扱いたいときは半開区間が良いよ」という話をします。 もしかしたら有名な事実かもしれませんが、友達にこの話をしたら知らなかったという顔をされたので、自分の理解を深めるためにも記事にすることにしました。 数学で区間を扱う際は実数上で考えることが多いかと思いますが、この記事では区間を考える際、整数全体の集合上での区間を考えることにします。 また以下ではleft（またはl）とright（またはr）という文字式を使って説明しますが、このときleft $ \leq $ rightという関係性は常に満たされているものとします。 半開区間とは？ 半開区間の前に、開区間と閉区間についておさらいしておきます。 開区間は(left,right)のように表され、両端点を含まないleftからrightまでの区間を表します。 一方で閉区間は[left,
デジタル庁のサイトやばすぎるwww - Qiita
はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ
ゲーム感覚でプログラミング学べるサービス集 - Qiita
はじめに 今回はゲーム感覚でプログラミングを学べるサービスを紹介します。 ゲームを通して学んだ知識をアウトプットできるサービス集を厳選したので、ぜひ学んだ知識を「使える技術」として自分のものにしていただければと思います。 この記事の主な対象者 プログラミング初心者~中級者 基礎文法は学んだけどアウトプットができていない人 フロントエンジニアを目指してる人 楽しみながらプログラミングを学びたい人 ぷよぷよプログラミング まずはじめに紹介するのは、SNSでも話題になった、ぷよぷよを開発しながらプログラミングを学ぶことができる「ぷよぷよプログラミング」です。 ぷよぷよプログラミングでは、人気ゲームぷよぷよを開発しながらHTMLやCSSやJavaScriptといったプログラミングをしていく中で基礎となる技術を学ぶことができます。 実際にアプリ開発をしながら学べるので、インプットとアウトプットが同時
大規模言語モデルと外部リソースとを融合させたアプリケーションを作ろう－langchainのご紹介－ - Qiita
はじめに 近年、深層学習を用いた自然言語処理技術の進展が目覚ましいです。 その中でも、GPT-3をはじめとする大規模言語モデル（LLM）には大きな可能性を感じています。 最近ですと、AI技術者以外にも大きなインパクトを与えたChatGPTが記憶に新しいでしょう。 今後もLLMの進化は止まらないと予想されており、私たちもどうやって活用するかを具体的に検討すべきフェーズに入ったのではないでしょうか。 しかし、LLMを実業務に適用するとなると、越えなければならない課題がいくつも出てきます。 今回は、以下にあげた第2・第3のハードルを越えるために役立つlangchainというライブラリをご紹介します。 第1のハードル：機密データの扱い LLMはOpenAPIのGPT-3等、モデル自体は公開されておらずWebAPIだけが提供されているというパターンが多いです。 そのため、機密データを社外に送信すると
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
リッジ回帰やラッソ回帰で因果推論できるのか？ - Qiita
はじめに 因果推論を行う手法の1つとして、線形回帰が挙げられます。今回は、その線形回帰の拡張とも言えるリッジ回帰(Ridge回帰)やラッソ回帰(Lasso回帰)を用いて因果効果を推定してみるとどうなるのか、Pythonによるシミュレーションと共にまとめました。内容に誤り等ございましたら、ぜひご指摘いただけますと幸いです。 結論 リッジ回帰やラッソ回帰を用いると、うまく因果効果を推定することができません。 これは、リッジ回帰やラッソ回帰を行うことで、線形回帰（線形回帰モデルをOLS推定）による推定値よりも汎化誤差が小さくなる一方で、不偏性と呼ばれる因果効果をバイアスなく推定するために必要な性質が失われてしまうからです。 通常の線形回帰における最小二乗法(OLS)では、下記の損失関数を最小化するパラメータを求めます。
未学習のニューラルネットに隠された「当たりくじ」 - Qiita
はじめに 従来式のニューラルネットでは, 未学習のニューラルネットに対し, 各辺の重みを徐々に変化させることで学習を行います. これに対し本記事では, 未学習のニューラルネットに対し, 重み更新なしで学習が可能な画期的な一風変わった手法"edge-popup algorithm"[1]を紹介します. 元論文: What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network? 公式実装: https://github.com/allenai/hidden-networks/blob/master/simple_mnist_example.py 本記事ではedge-popup algorithmがどういった着想で編み出されていて, 何を行うアルゴリズムか, どの程度高い性能が出るか, どういった後続研究があるかを順を追って見ていきます. 宝くじ仮説とは
Google Researchの神資料を読み解いてみる①【Deep Learning Tuning Playbook】 - Qiita
はじめに 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook（ https://github.com/google-research/tuning_playbook ）が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださっているようです。これは読んでおこうと思い、自分の読解とメモついでに和訳してみることにしました。 【注意】 翻訳アプリそのままではなく、一応多少自分なりに解釈して理解したいということで、一部抜けてたり言い回しが違ったり、そのまんま和訳になっているとは限りませ
全世界の建物地図情報の入手方法 - Qiita
概要 マイクロソフトが提供する衛星画像より推定した建物地図の入手方法について紹介します。 Building Footprints by Microsoft 建物地図の提供状況((C)Microsoft) 建物地図データは、こちらより確認できますのでご参考ください。 また、Google Colaboratoryのサンプルコードをこちらにアップしましたので、あわせてご参考ください。最後に、衛星画像に重畳した建物地図の例を紹介しています。 1.建物地図情報の入手 今回は、pythonでよく用いる行例モジュールであるpandasと同じ形式の位置情報データを扱うgeopandasを使います。geopandasを含めた位置データの使い方については、以下のサイトが網羅的にまとめれていますので、是非こちらをご参考ください。 【PythonでGIS】GeoPandasまとめ PythonでのShapefil
[研究] Githubによるプロジェクト進行・タスク管理 - Qiita
概要 一般的には、ソースコード管理・共同開発ツールとしてGithubは使われますが、 プロジェクト進行・タスク(チケット) 管理ツールとしても、Githubは非常に有効です。 Githubを使うことによって、研究のPDCAサイクルを行うことができます。 この記事では、ソースコードの管理のためではなく、Issueを使いこなすツールとしてGithubを紹介します。昨今の研究スピードでは、タスク管理による取捨選択はMustなはずです。 メリットについて説明したのち、Githubの実際の使い方を示します。 メリット プロジェクトを遂行する仕事をIssueという単位のチケットで管理することによって、 タスクの小分け・具体化がされるので、日々のタスクがわかる。 Project機能によって、タスクの進捗を可視化できるので、個々の作業の進み具合を共有できるので作業が重複しない。 開発のログ・思考プロセスが
![[研究] Githubによるプロジェクト進行・タスク管理 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fc15e7d91c9be326d261c8b50d4d15567784be53/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCJUU3JUEwJTk0JUU3JUE5JUI2JTVEJTIwR2l0aHViJUUzJTgxJUFCJUUzJTgyJTg4JUUzJTgyJThCJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgyJUI4JUUzJTgyJUE3JUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJTg4JUU5JTgwJUIyJUU4JUExJThDJUUzJTgzJUJCJUUzJTgyJUJGJUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJUFGJUU3JUFFJUExJUU3JTkwJTg2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xNzBjMjc2NDMyYWY2MzhlZDhjNzU4OWE2ZGY4YWI0MQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwa3Bhc3NvMTAxNSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OGEwZWRmYTg4NmZhYzYzNWIwYzE4MGM5ZDM1OTE2NWI%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2333876f9c2da8b1aace4c26a6556064)
プロジェクト管理ツールとしてGitHubを"普通に"使う - Qiita
プロジェクト管理はどのツールを使うかが一つのテーマになっていますが、以前行ったプロジェクトではプロジェクト管理ツールを新たに導入しなくても、GitHubの機能を普通に使うだけで実はうまくいったのでその時に行っていた管理方法を共有します。 ※ここでは「プロジェクト」をチームで達成する計画という意味で使っていて、「Project」をGitHubのカンバンツールという意味で使っています。 なお、この記事はタスク管理にGitHubを使う一連の記事の中の一つです。 情シスのタスクをGitHubのissueで管理するようにしたら捗った プロジェクト管理ツールとしてGitHubを"普通に"使う ←ここ Google Cloud Functions (Python) を使ってみた GitHub App を作ってPythonからAPIを叩いてみた Google Apps Script から Google C
Linuxの新しいsandbox機構「Landlock」 - Qiita
はじめに この記事ではLinuxの新しいsandbox機構であるLandlockのサンプルの使い方を概説します。 詳細で正確な情報は公式のページ https://landlock.io/ やLinux kernelのソースコード中にありますので、必要な場合はそちらを参照してください。 サンドボックスが欲しいわけ 一般的なLinuxディストリビューションとスマートフォンOSの両方を使い、それぞれで様々なアプリを使っている方は大きな違いに気付くと思いますが、前者はユーザーのデータはホームディレクトリと呼ばれる共通のディレクトリに格納され、他のアプリのためのデータを自由に参照できます。それに対し、スマートフォンの場合は各アプリが独自のデータ領域を持ち、他のアプリのデータを参照するには手間のかかるプログラミングとユーザーの同意が必要になります(バイパスできてしまう場合は脆弱性とみなされます)。 L
技術のトレンドと開発テクニックの知見を、無料で公開します！ - Qiita
技術のトレンドと開発テクニックの知見を、無料で公開します！ いかに無駄な努力をせず、効果的にトレンドに沿ったアプリ開発ができるかを研究してきました。 この記事は、定期的にトレンドに沿って更新していこうと思います。 twitterもやってます！ 今後も情報発信しようと思うので、フォローお願いします！ https://twitter.com/joer_sbt 自分が一番知見のある、フロントエンドの分野中心に見解を述べたいと思います。 結論から言うと、 React, Next.js, Typescript, Tailwind, react-query, prettier, Stylelint, auth0, tRPC, Prisma, playwright, vscode, github actions, PostgreSQL, Terraform, Flutter これらの技術スタックが今後ま
エンジニア向けのニュースアプリを作った【個人開発】 - Qiita
要約 エンジニア向けのニュースアプリをFlutterで作った。 毎日Zenn、Qiita、noteやそのほか海外のテックメディアを開くのが面倒。 RSSフィードで登録していくのもいいが面倒だし、時に不要な情報もある。 個人に最適化されたニュースを提供し、エンジニアの日々の情報収集を効率化させることを目的とした個人開発アプリを作ることにした。 スマホアプリ開発言語はFlutter,バックエンド言語はPython、インフラはGCPのCloud FunctionsとFirebaseを利用。 背景と課題 わたしたちエンジニアは毎日チェックすべき情報が多すぎる。毎日Zenn、Qiita、noteやそのほか海外のテックメディアをひらいて、不要な情報の中で自分に関連するような情報を見つけて確認する作業をしているとあっという間に１時間が経過してしまう。おそらく、わたしたちが重要な記事に辿り着いて読んでいる
使いやすい管理画面を作るために考えておきたいと思ったこと - Qiita
はじめに 管理画面を開発しているときに、いくつかポイントがあるなと思ったのでアウトプットします。 現場で行われるやり取りやコミュニケーションを考慮する URLでの共有 現場では 「こういう検索結果のこういうユーザーに対してこういう操作をしてください！」 というふうに他の人にURLを共有して指示を出したり、 「今月の対象はこの人達だから、確認お願い！」 というふうにコミュニケーションを取りながら業務を進めます。 ある状態のページをURLを通して共有したいことは多々あります。 URLに状態をもたせることは重要ですし、URLで表現できたら便利なことはたくさんあるのではないかなと思っています。 管理画面の開発をするときは、 そのページがどのようなコンテキストで共有される可能性があるのか、URLで表現できたら便利なことは無いかを考えてみる と良いと思います。 やり取り、コミュニケーションに必要な情報
機械学習で歌舞伎町ライブカメラの人流を3D化してみる - Qiita
はじめに この記事は「画像処理系の技術をつかってなにか作ろう！」というゆるい授業で作成したグループ自由課題を抜粋・一部改変して投稿したものです。 モデルの考案やシステムの開発は自分で行いましたが、Introductionでの調査や、実地測定はグループメンバーに手伝ってもらっています 学術論文っぽい体裁になってますが中身はエンジョイ企画なので軽い気持ちで読んでいってください！ 先に結果をみたい方はこちら！！ 🥚 Abstract 本プロジェクトでは莫大なサイズにもなりうるデータを利用価値を落とさずに、すなわち特定の人物の追跡などが可能な質を保ったまま効率的に保管・処理する手法を提案する。 新宿歌舞伎町に設置されている2台の防犯カメラに映る通行人を検出し、防犯カメラの仰俯角・方位角を推定した上でそれらの座標を3次元座標に変換した。複数の防犯カメラ映像から得られる座標群を合成することで2カメラ
FigmaとNotionでUML・経理処理・デザインまでAll in oneな仕様書を書いて、更新・共有を楽にしてる話 - Qiita
前提としての情報 単に「Figmaで要件定義のためのUMLも、外部設計のためのデザインも、内部設計のためのERDも全部つくるよ〜〜」という話をすると、ERD書くならデザインツールなんて使わないで、DBMSから自動生成できるツールとか使った方がいいじゃん、みたいな疑問が出るのは重々承知なので、そもそもこの形式に落ち着いた前提事項を書いておきたいと思います。 ご興味がなければ読み飛ばしてください。 筆者の仕事範囲 さて、冒頭で「事業会社でデザイナーとPMの狭間みたいな仕事をしてます」と書きました。キャリアの背景的には受託のPMっぽい仕事（厳密には違うんですが、本旨ではないので割愛します）→事業会社のインハウスデザイナー→現職という感じで、外渉から手を動かす所まで、必要ならなんでもします。 ざっくりいうと、機能の起案をして、経理などの関連部署に相談して、WBS引いて、UML書いて、画面遷移図書い
「ワイくん、来月からサーバー費用30%削減でよろしく。」 - Qiita
Ateam Group U-30 Advent Calendar 2022の11日目は 株式会社エイチームライフデザインの @yutaroud が担当します。 はじめに この1年で、円安によって1ドルの価値がかなり上がってしまいました。 結果、AWSやGoogleCloudなど海外のクラウドサーバーを使用している場合、同じ性能のものであっても、1年前とではコストに大きな違いが発生しています。 今回は、工夫次第で、コストは削減できる！という話をします。 私の所属している開発チームでは主にAWSを使用しているので、AWSのコスト削減について取り上げます。 ※先に断っておきますが、この話はフィクションです。実際の人物・団体とは関係がありません。 とある日 ｼｬﾁｮｳ「ワイ君、システムの費用、最近上がってきてない？ 特に何も聞いてないけど、このままだと厳しいよー」 ワイ「すんません。円安の関係で、
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優良データサイエンス関連教材をたっくさんまとめてみた【僕の学習記録】 - Qiita
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