読者の皆さんは、「Cyan」（サイアン）という言語をご存じないかもしれない。Cyanは、Lispのマクロを持ち、Python風のインデントによってブロックを表すプログラミング言語。2008年の春、林拓人という1人の高校生によって設計された。 連載第1回の竹内郁雄氏が「開発」の天才、第2回の五十嵐悠紀氏が「発想」の天才とするならば、今回の林氏は「プログラミング言語」の天才だ。 林氏がプログラミング言語に初めて触れたのは中学3年の夏休み。そこから冬休みまでの5カ月間に、5つのプログラミング言語を習得した。その後もいくつかのプログラミング言語を学ぶ中、林氏の興味はWebサービスなどのものづくりには行かず、ひたすら言語自体へと向かっていった。 高校2年の春、自身でプログラミング言語Cyanを作り上げた。Cyanを設計した林氏は、「U-20プログラミング・コンテスト」（以下、U-20プロコン）で経済
ベトナムにおけるBacklog活用のリアル ベトナムにおけるBacklog活用のリアル backlog Backlog の Amazon EKS クラスターを Blue-Green アップデートするためにやっていること Backlog の Amazon EKS クラスターを Blue-Green アップデートするためにやっていること backlog 2023年最も素晴らしいプロジェクトを表彰！Good Project Awardを開催しました 2023年最も素晴らしいプロジェクトを表彰！Good Project Awardを開催しました backlog Backlog開発者が夫婦の不和をなくす家庭管理アプリを作ってみた話 Backlog開発者が夫婦の不和をなくす家庭管理アプリを作ってみた話 backlog 創業からもうすぐ80年の老舗企業！ミートボールでおなじみの石井食品様で、プロジェクト
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
Imagicを理解する
17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。
未経験から1ヶ月でWeb系企業に就職する勉強法
取り上げた技術は、本格的な開発でも役に立つもので、最も学習コストが低いものを選んだ。 重要度が低いものは載せていない。たとえばHTMLとCSSなんてググりながら書けば全く問題ない。Bootstrapなどのフレームワークも全くやる必要はなく、仮に就職先で使っていたら覚えればいい。 逆に言えば以下に挙げる技術は、そもそも概念自体がプログラミングにとって普遍的なものであり、（基礎的な部分を）調べながら使うようではエンジニア失格ということ。 基本的に現在では、バックエンド・フロントエンド・運用保守全てができないエンジニアに価値は無い。 以下に挙げた技術（①⑤⑥は他の言語やフレームワークで代替可能）が身に付いていなければまともな企業に就職することは難しい（もちろん、下らない業務システムを下請けで作ってる底辺企業には入れるだろうが）。 経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだ
文字列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の文字列操作の比較表を作りました。配列操作の比較表の続編です。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。 Ruby (String) Python (str) JavaScript (String) Perl C++ (std::string)
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。
はじめに 本稿では、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するツール「jsonengine」について紹介します。 対象読者 Google App Engineに興味はあるが経験のない方。JavaScriptやActionScriptによるクライアント開発、またはiPhoneやAndroidによるスマートフォン開発の経験のある方。JavaやPythonの開発経験は不要です。 必要な環境 最低動作環境は次のとおりです。 Java SE 5 jsonengineって何？ 「jsonengine」は、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するオープンソースのツールです。このツールは、昨年開催された「Mashup Awards 6」において「
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
Python-izm
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
先日Macを再インストールするに当って、いい機会なので使ってないツールを省き使っているツールを厳選してインストールすることにした。あまり増やす気はなかったが、使うものだけ入れても73個になった。 コマンドライン ツール管理 brew-cask: HomebrewでMacアプリをインストールできる。 brew-gem: Homebrewでgemツールをインストールできる。 brew-pip: Homebrewでpipツールをインストールできる。 npm: Node.jsのパッケージ管理ツール。 DevOps ansible: Python製の構成管理ツール。Chefから乗り換え。 boot2docker: MacでDockerを使える。 packer: 仮想マシンのイメージを作るのに便利。 Git git: バージョン管理ツール。 hub: GitHubのコマンドラインクライアント。プルリク
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
Firefox まとめサイト
Das Dating im Internet boomt. Aus diesem Grund gibt es auch vermehrt Angebote im Internet, die diesem Zweck des Kennenlernens dienlich sein sollte. Es ist der Mangel an klaren Regeln und sozialen Normen im Zusammenhang mit der Suche nach diesen nach Neudeutsch formulierten Casual Sex-Partnern im Internet, welche die Suche nach Partnern eigentlich erschwert. Dabei…
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
More preview enhancements for Windows Azure AD Premium - Active Directory Blog - Site Home - TechNet Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
本シリーズは、WebブラウザをUIとして利用した業務システムやアプリケーション（以下、Webシステム、Webアプリケーション）のテストをテーマとして、Webブラウザを使ったテストを自動化するOSSのツール「Selenium2」を紹介します。業務システム開発の現場で適用してきたノウハウを元に、これまでSelenium2について知らなかった人から以前使った経験がある人まで、より実践的な「使える」内容を盛り込んでいきたいと思います。 本シリーズのスコープと対象読者 本シリーズはWebシステム・Webアプリケーションのテストの中でも「Webブラウザを操作して実施するテスト」をスコープにしています。開発工程としては、1モジュールとして単体テストに位置付けられる場合もあれば、複数のモジュールやシステムと連携して結合テストや総合テストに位置付けられる場合もあるでしょう。これらのテストのことを、本シリーズ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
ゼロから学ぶ Python
ホーム ホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テスト このサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。 対象¶ Python を初めて学ぶ人 プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人 関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い 標準ライブラリが非常に豊富 インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。
MIT OpenCourseWare OCW Home
Unlocking knowledge, Empowering Minds. Free lecture notes, exams, and videos from MIT. No registration required. Learn More about the OCW mission Free and open access to knowledge needs your support. When you donate to MIT OpenCourseWare, you open up possibilities for learners everywhere. Make your gift before our June 30 fundraising deadline. Chalk Radio: a podcast about inspired teaching at MIT
President Joe Biden has vetoed H.J.Res. 109, a congressional resolution that would have overturned the Securities and Exchange Commission’s current approach to banks and crypto. Specifically, the resolution targeted the…
同期エンジンの心臓部を書き換える
0 0 719 0 この 4 年間、Dropbox では、デスクトップ クライアントの同期エンジンを白紙の状態から再構築しようと懸命に取り組んできました。同期エンジンは、デスクトップ パソコン上の Dropbox フォルダの陰に隠れた魔法です。これは、Dropbox で最も長く使われているコード部分であり、最も重要なコード部分の 1 つでもあります。今回、新しい同期エンジン（コードネーム「Nucleus」）をすべての Dropbox ユーザー向けにリリースさせていただくことを、ここに発表いたします。 同期エンジンの書き換えは本当に大変な作業で、多くの環境でマイナスともなりうる構想であったことに鑑みると、手放しで祝う気持ちにはなれません。結果的には Dropbox にとって素晴らしいアイデアであったわけですが、それは、私たちがこのプロセスにどのように取り組むべきかを熟考したからこそ、たどり着
GIMPの他にはないチュートリアル30という記事を元に、 GIMPチュートリアルについて、まとめました。 上記サイトに紹介されているものをいくつか抜粋して、それと関連ある日本語サイトも載せています！
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
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Cyanを設計した高校生、5カ月で5つの言語を習得
ガントチャート上でドラッグ＆ドロップでタスクの並び替えられるようにしてほしい – Customer Feedback for Backlog
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
例え話をしないC言語のポインタの説明 | 右や左の旦那様
初心者でも3か月でwebサービスを必ず作れるようになる！Webサービス学習資料5選 | 就活の未来
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
OAuth 2.0でWebサービスの利用方法はどう変わるか（1/3）- ＠IT
VSCodeおすすめ設定大公開！！おすすめ拡張機能も - Qiita
http://fumieval.tumblr.com/post/28324791101
いやなブログ - 文字列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, P...
Teach Yourself Programming in Ten Years 日本語訳
AI時代へ向けて育成すべきはAI人材か?｜楠 正憲（デジタル庁統括官）
サーバー側コーディング不要のGoogle App Engine開発環境「jsonengine」
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
CSSの非表示(display:none)を使った広告の切り替えについて - Google グループ
Mac始めて6年目にして、使い続けている開発ツール73選 - Qiita
無線LANのWPA/WPA2-PSKをGPUで超高速解析してパスワードを見つけるフリーのオープンソースソフト「Pyrit」
さよなら手作業・人海戦術！ HTML5時代のツール「Selenium2」でWebシステムのテストを自動化
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
お手軽にプログラミングを学習したい人のための厳選5サイト（ ボーナス） - TechCrunch
こんなこともできる！GIMPのチュートリアル13個まとめ*二十歳街道まっしぐら
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD