Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに (2019.1.書き直しました / 2018.1.はバブルでしたねー) Team AIでは定期的にBlockChainハッカソンを開催しています。 相場が落ちついた今だからこそ、投機目的でない分散台帳の社会実装を真面目に追求したいと思っております。 私石井自身は、USDTなど基軸通貨連動型、Stable Coinに一番興味あります。 やはり実装の事例として通貨が成功するというのは実証済みであり、たまたま投機マネーが集まってバブルになっただけで、分散型で通貨発行できているのは凄いと思います。あとは、取引所経由でないと法律的に換金
定額型パブリッククラウド という触れ込みで先日ローンチされたCloudGarage。 cloudgarage.jp そのフレーズのとおり、「1Core/ 1GB/ 50GB なクラウド VM インスタンスが3インスタンスで 1,480円/月 固定（転送量など込み）」という月額定額制のサービスメニューが用意されていて画期的。すでに趣味用途で AWS や GCP などにインスタンスをいくつか立ててる僕にはとても興味深いサービスなわけなんだけど、さらに魅力的なポイントとして、CloudGarage では「Dev Assist Program」なる、開発者向けインスタンス無償提供制度がある。 cloudgarage.jp この申請に通ると、上述の「1Core/ 1GB/ 50GB なクラウド VM インスタンス x3」が1年間無料で利用できる。そして先日、めでたく僕もこの制度の適用申請が通った。あ
実践編！Haskellらしいアプリケーション開発。まず型を定義すべし【第二言語としてのHaskell】 トランプを使った有名なゲーム「ブラックジャック」の手札の値を計算をするアプリケーションを書きながら、Haskellによるプログラミングの中心となる「型を定義し、その型を利用した関数を書く」ことを実践してみましょう。 こんにちは。Haskell-jpの山本悠滋（igrep）です。 Haskellでプログラミングを始めるのに最低限必要となるものを「Haskellらしさって？「型」と「関数」の基本を解説！」という記事でお話しました。 その際に「Haskellによるプログラミングの大きな部分を占めるのは、問題に合わせた型を自分で考えて定義し、その型を利用した関数を書くこと」 と宣言しましたが、実践するところまでは踏み込みんでいません。 この記事では、実際にアプリケーションの一部を書きながら、「型
いくつものプログラミング言語サポートVisual Studio Codeでは主要なプログラミング言語をほとんどサポートしています。例えばJavaScript、TypeScript、CSS、HTMLまた他の言語拡張を VS Code Marketplaceで探して取り入れることが可能です。 Note: もしVS Codeの表示言語を変更したいなら、表示言語トピックを確認してください 言語固有のドキュメントVS Code docでは、サポートしている一般的な言語について概要をまとめています。C++ - C# - CSS - Dockerfile - Go - HTML - JavaScript - JSON - Less - Markdown - PHP - Python - Sass - T-SQL - TypeScript. リンク先でその言語をVS Codeで使用する方法の概要を紹介して
Provide Diagnostics Diagnostics are a way to indicate issues with the code. Language Server Protocol Your language server sends the textDocument/publishDiagnostics message to the language client. The message carries an array of diagnostic items for a resource URI. Note: The client does not ask the server for diagnostics. The server pushes the diagnostic information to the client. Direct Implementa
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
shibuya-java.connpass.com 渋谷javaもいつの間にか二十回、今回は久しぶりに蓮沼さんや小宮さんにも発表していただきました。 当日の様子は以下のTogetterまとめをご覧ください。 togetter.com emegさんが紹介されていたActiveMQ Artemisは、後でお話を聞いたところ実はHornetQ（JBossの次世代JMS実装として開発されていたもの）がASFに寄贈されたものだとのことで、昔HornetQとだいぶ悪戦苦闘していた時期があったのでちょっと微妙な気持ちになりましたw ActiveMQはもともとApolloという次世代版をScalaで開発していたのですが、なかなか開発者が集まらず困っていたところにHornetQの寄贈の話があり、こちらで行くことにしたそうです。いつの間にかそんなことになってたんですねぇ。 さて、自分はといえば、10分枠のLT
Amazon Web Services（AWS）などのパブリッククラウドサービスを早期に導入したユーザー企業の間で、仮想マシンを使わない構成に切り替える「サーバーレス化」に取り組むケースが増えている。目的はコスト削減に加え、サーバーの稼働監視やセキュリティ対策といった運用負荷の軽減にある。 セイコーエプソンは2013年からデータセンターのシステムをAWSに移行する取り組みを進めており、現在は仮想マシンの「Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）」を軸とした構成のサーバーレス化に取り組む。アマゾン ウェブ サービス ジャパンが開催した年次イベント「AWS Summit Tokyo 2017」（5月30～6月2日）の基調講演で、セイコーエプソンの熊倉一徳IT推進本部長が明かした。 関連記事：「100超のシステムを移行」、三菱東京UFJがAWS活用策明かす これまではオ
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan
2回に渡ってFPGAについて説明してきた。最終回であるこの3回目では、実際のFPGAの種類や製品展開をもう少し細かく紹介する。 どんなFPGAベンダーがあるのか 以前は、多数のメーカーがFPGAないしそれに類したものを手がけていた。ただベンダーの買収や製品ラインの統合、売却なども相まって、現在ベンダーはそれほど多くない。「EETimes」でPaul Dillien氏が執筆した記事によると、市場規模はおよそ4500億円程度。その半分以上を米ザイリンクスが占めており、2番手として米インテルが買収した米アルテアが追い上げている。この2社で市場の大半を占めている「2強体制」である。 3番手は2010年に米アクテルというFPGA専業メーカーを買収した米マイクロセミ、4番手が米ラティスセミコンダクターだ。主要FPGAベンダーといえば、この4社を指す。ちなみにラティスセミコンダクターは、中国のファンドが
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
stackoverflow.com $ bundle update hoge だと依存関係を持ったgemも含めて更新する。 bundler v1.13以前だと、他のgemと依存関係があっても特定のgem以外更新したくない場合、--sourceオプションを使う。 --sourceオプション自体がそういう用途で用意されてる訳ではなさそう。 $ bundle update --source hoge bundler v.1.14以降では--conservativeオプションが用意されてる。--conservativeを使うと依存関係があるgemの更新はしないようになる。 $ bundle update --conservative hoge Bundler: bundle update
経緯 この記事はPyCon JP 2017 Development Sprintsでの取り組みと、 その後の勉強会(Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpass)での取り組みをまとめたものです。 注記 下記の内容は2017年当時のものであり、現在ではよりよい方法があります。下記の内容に従って環境構築を行うのは、次の観点でおすすめできません。 pyenv が必要になるケースはかなり限定される一方、環境の構成に与える影響が大きいので導入には慎重になるべき Docker Container への接続を行った後のデバッグ手法については Remote Development でより容易に実現できる 例えば次に従うことで、Docker Container を開発環境として利用できます。 下記の内容は 2017 年当時の環境を知るための資料として残しますが、現在でもこの手順に従うことを
2018年12月4日 Japan Container Days 講演資料 谷脇大輔 Preferred Networksでは1000個以上のGPUとInfiniBandからなるオンプレミスのクラスターを自社で構築しており、研究者が様々な目的、リソース量、実行時間の機械学習ジョブをKubernetes上で実行して研究成果を出しています。 KubernetesはKubeflowの登場など、機械学習基盤としても非常に注目されている一方で、現実的には未だ発展途上です。 講演では機械学習基盤としてのKubernetesの導入理由、その実用性と将来性、Preferred Networksの挑戦についてお話ししました。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに CNNベースの高速な物体検出の先駆けであるFast R-CNN1やFaster R-CNN2、最新のMask R-CNN3では、まず物体の候補領域をregion proposalとして検出し、そのregion proposalが実際に認識対象の物体であるか、認識対象であればどのクラスかであるかを推定します。 Fast R-CNN系の手法のベースとなったR-CNN4では、region proposalの領域を入力画像から切り出し、固定サイズの画像にリサイズしてからクラス分類用のCNNにかけるという処理を行っていたため、大量のre
はじめに Netlify Netlifyは静的なサイトを超高速で提供できるWebサービスです。先日210万ドルの出資を受け話題になりました。わずか3ステップでおしゃれなサイトが作成できるとのことです。本記事の前半ではNetlifyの特徴を軽くまとめ、後半は実際にNetlifyを利用してサイトを作成してみます。 Netlifyの特徴 詳細は公式ドキュメントにあります。今回はその中から一部を抜粋して紹介します。 ビルド、デプロイ、ホスティングの全て Netlifyはフロントエンドのビルド、デプロイ、ホスティングの全てを行います。単純な静的サイトのデプロイであれば下記の3行をコマンドラインに打ち込むだけでできます。 また、NetlifyはGitHubリポジトリとリンクし、GitHubリポジトリにプッシュがある度にgruntやgulpを介したビルドをしたうえでサイトをデプロイしてくれます。 これら
GitHubでは、サーバーを自前で準備しなくてもWebページを公開できる「GitHub Pages」という機能があります。これまでは、gh-pagesという別ブランチを作成して、そこにソースコードをプッシュする必要がありました。しかし、本日(2016/08/18)実装された新機能により、masterブランチのみでWebページを公開できるようになりました。 本エントリーでは、具体的な設定手順を紹介します。 手順 masterブランチにて、「docs」フォルダーを作成します。このフォルダーに公開したいWebページのソースコードを入れます。 masterブランチをプッシュします。 GitHubのリポジトリページ上で、[Setting]→[Pages]に移動します。 [Source]の箇所から、「Branch: main」、「/docs」フォルダーを指定します。 [Save]を押すと、下図の赤枠部
class parent { char pvalue; }; class child : public parent { short cvalue; }; struct record { int rvalue; }; int main() { class parent p; class child c; struct record r; return 0; } $ LANG=C objdump -W ./a.out | grep "DWARF Version" DWARF Version: 2 $ LANG=C objdump -Wi ./a.out ./a.out: file format elf64-x86-64 Contents of the .debug_info section: Compilation Unit @ offset 0x0: Length: 0xe5 (32-bi
1. gitの基礎（言葉の意味） ワーキングツリー[working tree]：最新のファイルの状態 インデックス[index]（ステージ[stage]）：コミットするためのファイルの状態 ローカルリポジトリ[local repository]：ファイルの変更履歴を記録（手元で管理） ヘッド[HEAD]：最新のコミットの状態 リモートリポジトリ[remote repository]：ファイルの変更履歴を記録（みんなで共有） add：「ワーキングツリー → インデックス」への反映 commit：「インデックス → ローカルリポジトリ」への反映 push：「ローカルリポジトリ → リモートリポジトリ」への反映 2. git resetを使いこなす git resetには--hard、--mixed、--softの3つのオプションがある。 ※厳密にはもっとあります。詳しくは`git reset
![[git reset (--hard/--soft)]ワーキングツリー、インデックス、HEADを使いこなす方法 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b9ba6aff60d3fc810445933534ae12b98bdd5ec/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNDE0ODElMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE1NjEyODA0MDU_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9YmU3ZmQ0YmFjMGE3NWQwNjY3MzU1Njk2ZTQ2YjdlY2Q%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D6d06929bc38da3b8cbc22a1900ba4406%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCZ2l0JTIwcmVzZXQlMjAlMjgtLWhhcmQlMkYtLXNvZnQlMjklNUQlRTMlODMlQUYlRTMlODMlQkMlRTMlODIlQUQlRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjAlRTMlODMlODQlRTMlODMlQUElRTMlODMlQkMlRTMlODAlODElRTMlODIlQTQlRTMlODMlQjMlRTMlODMlODclRTMlODMlODMlRTMlODIlQUYlRTMlODIlQjklRTMlODAlODFIRUFEJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJTkzJUUzJTgxJUFBJUUzJTgxJTk5JUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9ODJjMmQzMWUxYmIxNjJmNGM2NWI5MTUxNTQ0ZDBkYTE%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzaHVudGFyb190YW11cmEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz03NmIzMmM4MWI3NmM4NDYxZTdhZjZjNGMxMWE5MGRlOA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D454%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-44K344Ot44Kv%26txt-x%3D242%26txt-y%3D539%26txt-width%3D838%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D28%26s%3D9b6d59e72baa3bf707088bcd66bd813e)
RubyからSeleniumを操作する際に使うコードのチートシートです。 Seleniumを使うことでブラウザを操作した表示テストを行ったり、ブラウザをつかった操作の自動化ができます。 🍣 ブラウザを開く
![Seleniumチートシート [Ruby]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c2ea7e72d0d7f3ba6c237909f321e67ffbdaa24e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fmorizyun.github.io%2Fimg%2Fog_image.png)
[この記事は”Creating and working with WebAssembly modules“の翻訳です] この記事は WebAssembly と何が速くしたのかのシリーズの5部です。もしまだ前の記事を読んでいない場合、最初から読むことをお勧めします。前の記事では WebAssembly や JavaScript を使ったプログラミングは、どちらか一方を選択するものではないことを説明しました。多くの開発者が完全な WebAssembly コードベースを記述しているとは考えていません。開発者はアプリケーション用に WebAssembly と JavaScript のどちらかを選択する必要はありません。 しかし開発者は JavaScript コードの一部を WebAssembly に取り替えようとしています。 例えば React に取り組んでいるチームは、調整コード (別名仮想 D
Using C++ code in JavaScript projects is nothing new. Node.js has supported C++ Addons since the beginning. In browsers, asm.js has been around for years now. Yet there had been issues with both approaches that made the experience less than perfect. The classic Node.js C++ Addon API exposes the underlying components of Node.js such as V8 and libuv which makes it powerful yet fragile since changes
データの活用が当然のことのようになってエンジニア以外でもSQL書いてデータ抽出するのが一般的になってきました。さらにデータサイエンティストの登場により高度な分析もされるようになってきて、顕在化してきたのがHadoopクラスタの無法地帯化とエンジニアの疲弊なんじゃないかと最近思っております。なおHadoopに限らずElasticsearchでも言えたりします。 これって要はユーザと管理者のバランスの問題で、Hadoopエンジニアを採用するのが難しいというのが背景にあります。 SQL書ける人はそれなりにいるけど、インフラ側の人材不足ですね。この状態でデータの民主化が進むとどうなるかというと、 クエリの数が増える -> なかにも重いクエリも結構ある -> 管理者がそれをチェックするのに疲れて放置するようになる -> クラスタの負荷が増えて障害も出るようになる -> クエリ実行にも時間かかるように
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事 is 何? 最近、生産性について考え直す機会があり、自分の開発環境周りの棚卸しや見直しをしている時にVSCode（Visual Studio Code）に興味を持ちました。(今更) 実際に使ってみたらとてもいい感じだったので、そのままVSCodeに移行してしまいました。この記事はVSCode移行の際に感じたことのまとめになります。 VSCode入門(インストール方法や、基本的な使い方)的な話はありませんので、そちらは公式ドキュメントご参考ください。 https://code.visualstudio.com/ エディタ難民やエ
初めに 以下の訳文です。カーネルレシピのGreg Kroah-Hartmanの話のJonathan Corbetによる要約です。ライセンスは原文に準じます。 https://lwn.net/Articles/702177/ (LICENSE: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 見出しは内容の整理のために訳者が勝手に付加したものです。 ご指摘等ありましたらコメント、編集リクエストでどうぞ。 参考： パッチ投稿のフローについては同じGregによる以下の記事（翻訳）が詳しいです。 http://blog-ja.intransient.info/2010/09/linux.html なぜカーネル開発ではいまだにEmailを使うのか？ 古臭い遺物? 世の中には見栄えの良い開発ツールやサイトが溢れていますが、カーネルプロジェクトはEmai
5の「振り返り」は以下の項目を検討しておくと良いです。 Idea：アイデア。コンセプト。テーマ。元ネタ What went right：やってみて良かったこと。うまくいったところ。成功したところ。次回に生かせそうなこと What went wrong：ダメだったところ。うまく機能しなかったところ。問題点。改善すべき点 What I learned：学んだこと。効果的なゲームデザインの方法やツールの使い方、獲得したテクニックなど ちなみに最初にリンクを貼った、作ったゲームの各ページの下の方には、振り返りや作成にかかった時間などを記載しています（以下はノンフィールドRPG「OneWay RPG」を作った時の振り返り) Game A Weekで得たもの ということで「Game A Week」を行った結果、私が得たものです。 ゲームを作りながら技術検証できる ゲームを完成させたときの達成感を繰り返
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 原子の構造を、子供に説明できますか？ 僕は、だらだらと長い説明を聞いていることができません。飽きてしまうからです。 僕が相手に何か話すときは、まるでそれがすごいことであるかのように、間と抑揚をつけて喋ります。これで飽きを感じさせないようにすることができる気がしています。 しかし、複雑に入り混じった情報を、何の知識もない子供に説明するときには、非常に難しさを感じます。 出会い PiCamera(RaspberryPiの純正カメラ）のAPIのドキュメントを読んでいるときに、次のような文章を見かけました。 Many questions I r
Headless Chrome（ヘッドレス Chrome)がついに、Chrome 59に搭載されました。 GUIのないLinux環境でも簡単にChromeが実行できるようになりました。 これでリリース後にデザイン崩れをチェックしたり、毎日のサイトチェックなんかにも利用できます。 試しに、Yahoo! JAPANのトップのニュース確認という体で毎時にスクショを撮ってみます。 Google ChromeをUbuntuにインストール 今回はUbuntuの環境だったのでapt-getを使います。 apt-getでChromeをインストールできるようにする $ echo "deb http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list deb http://dl.google.co
個人的なプロジェクトも含め、いくつかの現場で Amazon Athena について触れる機会があったので、個人的に思うところについて記載します。 数時間で書いた雑な文章ですが、ご了承ください。 なお、先日リリースされた Amazon Athena API については以下の Qiita に first impression をまとめているので、 API 以外の話題について書きます。 Amazon Athena の API を使ってみた (2017/05) データの設計について Amazon Athena は managed な Presto 環境で、 事前に Presto サーバーの立ち上げなどリソース確保を行わなくても良い データについても、S3 にファイルをアップさえすれば、後付でいかようにでもデータの解析が出来る という手軽さを売りにされています。 これは利点としていっさい間違いではな
今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. ３行でまとめると Jupyter本（以下,jupyterbookと略す）はいいぞ！Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ！ pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標（打率・出塁率・長打率・OPS）のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
![「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の感想と野球版サンプルを作った #jupyterbook #mokupy - Lean Baseball](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/08b6333844bf1a1359485191a3e2fc2ff0f5617c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F1745f867c332d146603e736fa5726e34eeecdb8b%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fs%252Fshinyorke%252F20171001%252F20171001170611.png)
C++のfilesystemライブラリが膨大すぎる
C++17の参考書はほぼ書き終えて、あとはfilesystemライブラリの解説を残すだけになっている。 EzoeRyou/cpp17book: textbook for C++17 ファイルシステムライブラリは、ext4とかbtrfsのようないわゆるファイルシステムに対するライブラリではなく、ディレクトリとファイルに対する操作を提供するライブラリだ。具体的にはファイルパスの文字列処理や、ファイルのコピーやリネーム、ディレクトリ構造のトラバースといった雑多なファイルシステム操作を提供する。 C++のファイルシステムライブラリは、原則としてPOSIX互換になっている。POSIXの規定するライブラリをモダンなC++風のライブラリとして設計したものだ。例えば、カレントディレクトリにあるファイルをすべて表示するプログラムは以下のように書ける。 #include <filesystem> #inclu
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
![[JA] Golang Package Composition for Web Application: The Case of Mercari Kauru](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ab1799aa1da618e477284191bd1285584832aef4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Ff310d111b27c41dcb2894f50c3a6c947%2Fslide_0.jpg%3F8662136)
