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« Let's Encrypt を簡単操作できる CLI、Lego が MyDNS に対応した。 | Main | VimConf 2018 に行ってきた。 » gobrain という Golang だけで実装されたニューラルネットワークを見つけたので遊んでみました。 GitHub - goml/gobrain: Neural Networks written in go https://github.com/goml/gobrain 作りもシンプルですし、扱い方も簡単なのでちょっとしたサンプルを書くのには向いてると思います。例えば FizzBuzz であればこんな感じ。 package main import ( "math/rand" "github.com/goml/gobrain" ) type FizzBuzz []float64 func (fizzbuzz FizzBuzz)
これはなに 昨今、DARPA CGC始めネイティブバイナリを対象とした脆弱性自動解析技術はますます進歩の一途を辿っているが、あまりにも急激に進歩するため実際のユースケースやドキュメントが追従できてない様に思う。そのためangrやS2E、Drillerといった基礎ツールを使いこなすまでの壁が高く、何だかんだしてるうちにまた次の研究が登場してしまうといった始末。まあアカデミアのstate-of-artsなんでそんな物だと思うけどもうちょっとマシなTipsは無いのか。 まあ無いなら書いてみるか。って事でコードスニペット集みたいな記事を作ってみた。7割ぐらい自分のメモ目的だけど、まあ研究やら趣味活動やらでオレオレスクリプトコードが溜まってるので汎用的なやつは放出してみる。 今回はangrのスクリプト集。何か新しく書いたら適時更新して行くと思う。あくまで基本を理解してる人向けのTips集。多分研究者
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、全ての開発者が学ぶべき5つの言語という翻訳記事を投稿させて頂いたのですが、「プログラミング力を伸ばす」という観点においては記事主の方のご意見に大きな異論はないものの、これからエンジニアを目指す初学者の方や経験の浅い方が「日本のWeb業界でキャリアを爆速で成長させるための最適な習得順序」としてはまた別の組み合わせが必要だと思いますので、この記事ではそれに関する私の考えを簡単に述べさせて頂きたいと思います。 (注：主にバックエンドエンジニアの方を対象としています) 結論 未経験から日本のWeb業界でキャリアを爆速で成長させるためにはR
「どの言語を学ぶべきか」という議論が都内各所で流行しているようなので、FPGA論理合成の間に暇だったので私も書いてみることにしました。 全ての開発者が学ぶべき1つの言語 1.D言語 D言語はサーバーサイドのアプリケーション開発をリードできる言語です。 モバイルゲームやAndroidアプリの開発、そしてエンタープライズWebアプリケーションの開発まで、非常に大きなマーケットに大胆かつ冒険的な野心的大挑戦が行えます。 頑強でスケーラブルなサーバーサイドアプリケーションを開発したいなら、あなたはD言語を学ぶべきです。どのように複雑なシステムであってもD言語で書けますし、様々なツールやテクノロジー、そしてコミュニティのサポートを得ることができないこともないこともないかもしれません。少なくともソースコードは公開されています。 なぜD言語を学ぶ必要があるのでしょうか？D言語を使うことで、システムレベル
私と同じVSCode初心者は、とりあえず下記をインストールしておけばOKだと思います！ Dracula Theme Material Icon Theme Indent Rainbow Bracker Pair Colorizer 1. Dracula Theme まずはこれ。Dracula Themeです。 これを入れればシンタックスハイライトが変わり、かなり雰囲気が良くなります。デフォルトのハイライトだと特別感が少ないので、本当におすすめです。 追記：Dracula以外のおすすめThemeをこちらにまとめています。よかったら見てください。 VSCodeをカッコよくするTheme拡張7つ GitHub https://draculatheme.com 2. Material Icon Theme Material Icon Themeを使うと、ファイルアイコンをマテリアルデザインにできま
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今DL for NLP界で、BERTというモデルが話題です。PyTorchによる実装が公開されていたので、日本語Wikipediaコーパスに適用してみました。 コードはこちらに公開しております。 2018/11/27 作成したBERTのモデルを使って内部動作の観察とその考察を行いました。単語の潜在表現獲得の部分で感動的な結果を見せてくれました。ご興味あればご覧ください↓ https://qiita.com/Kosuke-Szk/items/d49e2127bf95a1a8e19f この記事ではBERTのポイントの解説と、ポイントごとの実
エンジニアのための実践アウトプット入門 継続的に発信し続けるコツ 実戦的アウトプット入門 なぜ？ なにを？ どうやって？ 2018年10月9日、Forkwellが主催するイベント「日々のアウトプットが変える！あなたのエンジニア・ライフ」が開催されました。エンジニアの成長に必要不可欠な「アウトプット」。しかし、今すぐアウトプットを始めようと思っても、何をどのように発信すれば良いのでしょうか？ 日頃よりアウトプットを積極的に行っている2名のエンジニアを迎え、エンジニアとして成長するためのアウトプットのコツを語っていただきます。また、エンジニア向けポートフォリオサービス「Forkwell Portfolio」を用いた、現役エンジニアのポートフォリオレビューも実施。エンジニアとしてのキャリアの作り方を語りました。プレゼンテーション「実戦的アウトプット入門 なぜ？ なにを？ どうやって？」に登場した
子どもに言葉を教える際、誰も主語と動詞の違いや、それらが文章中のどこに置かれるのかをわざわざ説明したりはしない。しかし、コンピュータに言語を理解させようとした場合には話が違ってくる。われわれは、文の構造や単語の意味を描写するための注釈を付加し、それらの文を使ってシンタックス（構文）パーサ（解析器）とセマンティック（意味）パーサを訓練することになる。この種のパーサはAmazonの「Alexa」のような音声認識システムに自然言語を理解させようとする場合に役立つが、その訓練は時間のかかるプロセスであり、あまり一般的でない言語の場合には、特に難しいものとなる。 米国時間10月31日、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、パーサの新しい訓練方法に関する研究論文を発表した。彼らが作成したシステムは、子どもの学習方法をまねながら、説明の付加された動画を読み込み、そこに映っている行動や物体との関
ひょんなことがきっかけで『ゼロ秒思考』というベストセラー本を書いたおっちゃんのセミナーに参加したことがある。 セミナーでは 「A4のノートに思考を書き出せば頭が良くなる」 「日本はこのままじゃやばい」 「ブロックチェーンが世界を変える」 みたいな話をしながら参加者の危機感を煽っており、主張自体は別にいいのだが、どれも根拠が薄く、この人は「マッキンゼー出身」という錯覚資産によってずいぶんと得している人なんだろうなぁと感じた。 そんな風に、ややがっかりしたセミナーではあったが、話の後半でほんの少しだけ、 「著者がどのように情報収集をしているのか」 という話が出てきて、これが実に役に立った。 「グーグルアラートを活用せよ」 という話である。 僕はこのセミナーでグーグルアラートの話を聞くまで、その便利なサービスを知らなかった。 読者の方も知らなかった人がいるかもしれない。 「ウェブ上の面白い新着コ
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