序 機械学習で不動産を予想する意味 特徴量から重要度を知ることができる EndUserにとって嬉しいことは？ 線形モデルならばChrome ExtentionなどJavaScriptなどにモデルを埋め込むこともでき、意思決定の補助材料などとして、不動産の情報の正当性を推し量る事ができる 管理会社にとって嬉しいことは？ 特徴量の重要度が明確にわかるため、設備投資戦略をどうするか、異常に値段がずれてしまっている案件の修正などに用いることができる データを集める ダウンロード済みのデータはこちらLink モデルを検討する ElasticNetを利用 ElasticNetはL1, L2の正則化をあわせた線形モデルで、オーバーフィットを強力に避けて、予想するアルゴリズム 1 / (2 * n_samples) * ||y - w*x||^2 + alpha * l1_ratio * ||w|| +

2020.5.3 Sun [pytorch] CycleGANを追加 2020.4.3 Fri [tf.keras] pix2pixを追加 2020.3.27 Thu [tf.keras] Style Transferを追加 2020.2.25 Tue [Pytorch] WGAN-GPを修正 2020.1.1 [Pytorch] EfficientNetB1~B7を追加 2019.12.30 [Pytorch] EfficientNetB0を追加 2019.12.23 Chainerのサポートが終了したらしいので、PytorchとTensorflowに絞っていきます 2019.12.23 [Pytorch] 可視化 Grad-CAMを追加 2019.11.23 [Pytorch] 言語処理・会話生成のHREDを追加 2019.11.19 [Pytorch] 画像生成のWGAN-GPを追加

はじめまして。DMM.comラボ エンターテインメント本部イベント開発部の上井（ウワイ）と申します。 インフラからフロントエンドまで幅広く担当しております。 今回は、業務で利用しているNuxt.jsとFirebaseを使って、SPA×SSR×PWA×サーバーレスのWebアプリケーションを構築する方法をご紹介いたします。

画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使

画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正

Google Colaboratoryをもっと便利に使いたい ブラウザさえあれば、環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory（以下Google Colab）」。Windows PC等で手元に適切なPython環境が無い場合や、手元の環境を崩したくないとき、GPUを活用したいときなど幅広く活用しています（詳細は以下記事参照下さい）。 そんな中、よく使うコマンドやTIPS、使いたいときに探すのに時間がかかるのが多いため、一度まとめてみることにしました。 以下に本記事で紹介するコマンドをまとめたGoogle Colabのノートブックのリンクを貼っておくので、こちらも好きにコピーして使用してもらってOKです。 Google Colab Tips集 スペック確認 OS確認 !cat /etc/issue 容量確認 !cat /etc/issu

スノーボードを少しでも安く買いたかった そこで目を付けたのがヤフオクで開催されている１円スタートのスノボである 終了直前までの価格をみていると結構お得に買える！と、思っていた 少しの間、１円商品のスタートを見ていると入札されている価格帯が同じだということに気づいた だとすれば自分もその価格帯付近で入札すれば買えるんじゃないかと思い、価格帯を調べることにした 最近スクレイピングではPythonを使う NodeJSだと非同期を少しでも考えるのが嫌なので、できるだけ使いたくない 実行環境はColaboratoryを用いた スクレイピングして表形式で出力したいだけだからだ 簡単にPythonの実行環境にできるのでスゴイおすすめである colab.research.google.com スクレイピングには定番のBeautiful Soupを使って集計するコードを書き始め、できた結果が下記のようなコー

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Testing is vital. Without properly testing your code, you will never know if the code works as it should, now or in the future when the codebase changes. Countless hours can be lost fixing problems caused by changes to the codebase. What’s worse, you may not even know that there are problems at all until your end users complain about it, which is obviously not how you want to find out about code b

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はGoCon 2016 springで話す内容を圧縮するためのものです。 WebサービスのAPI仕様を記述したりするためのそれなりに有名な仕様について、筆者(@vvakame)の私見を述べていく。 なお、Google Trendの結果を見ると…。 仕様を調べてSwaggerを選択する事にしたのは1年弱程度前のはずなので、もし "今はそれもうできるよ！" とかあったらコメントなどで教えてください。 RAML RESTful API Modeling Language なので、手書きを前提にしている。 YAMLで頑張って仕様を書く。

最近のウェブ開発では各機能ごとをAPIでつなぎ込む時代になっています。 そのため、各チームが開発をしていく上で、 他のチームにAPIの仕様を伝える方法をきちんとまとめておく必要が出てきています。 そんな中でAPIドキュメントにどのような役割が求められていて どのような選択肢があるか、一旦自分の把握している知識をまとめています。 (ここで書いているAPIは、httpでアクセスしたら、JSON形式でレスポンスを返すウェブサービスのAPIを指しています) APIドキュメントを用意する上で、すぐにぶつかる壁 APIドキュメントを用意する場合に、何も考えずにExcelやwikiにまとめると、早い段階で メンテナンスのコスト の問題にぶつかります。 『APIドキュメントを書く時間がない』 『本当にドキュメント通りの結果が返ってくるか、試してみないとわからない』 『実際に返ってくるAPIとレスポンスが違

ブログ・メディア サービス L'OREM [ローレム] Product Hunt プログラミング・開発 postd awesome - いろんな言語とかプラットフォームのawesomeなものを紹介してる デザイン AWWWARDS MUUUUU.ORG　縦長のwebデザインギャラリー CSS Design Awards materialup (マテリアルデザインをさがす) UI Garage Free Downloads : iconを探す INTERFACE SKETCH: デザインをスケッチするときに使えるテンプレート 事業計画 上級者のための事業計画書の書き方 記事 プロダクト開発 アイディア インスタグラム (Instagram) の起源・生い立ちを教えてください 仕組み Spotifyはどのようにプロダクトを開発しているのか？ コミュニケーションサービス 機能ではなく、人。 —

こんにちは。この記事は【Noby API】ノビィ取り扱い説明書【CotoGoto】の続きの記事になります。 今回は使い方についてを説明していきます。 1. 認証キーの発行 認証キーの発行は以下の手順で行います。 1-1. API利用の場所 CotoGotoの下のリンクからAPIをクリックします。 1-2. ユーザ登録 アカウントとAPIキー取得から次のページに遷移します。 Line or Facebookで ユーザ登録を行います。 1-3. 認証キーの発行 認証キーが発行されます。 2. APIを動かしてみる APIの動作確認はApiaryからも動作確認を行うことができます。 3. JavaScriptでAPIを実装する 次にJavascriptでAPIを実装します。 3-1. HTMLのテンプレートを作成 HTMLのテンプレートを作成します。 <!DOCTYPE html> <html

APIを作る機会が増えてきている 例えばマイクロサービス間はAPIでやりとりすることが多い。 外部のサービスもだいたいAPIでやりとりする。 社内APIもいくつかあるが、いざ使おうとなるとどんなリクエストを送るべきなのか、またどんなリクエストが返ってくるのかを調べるのが面倒。 API ドキュメントを書くのは大変 フォーマットは？ Markdown? HTML? Text? エンジニア間で書き方がバラバラにならない？ そのドキュメントの内容は今も正しい？ そもそも書くのが面倒… ということで、いい感じのAPIドキュメントツールがほしい API ドキュメントツールに求めること その1 ドキュメントが書きやすい ドキュメントが読みやすい ドキュメントがGitで管理しやすい リクエスト情報、レスポンス情報が見やすい curlですぐに試せるようにサンプルがほしい ドキュメントとコードに乖離がないよう

成果物：apiary.ioによる、APIドキュメント とりあえず見て貰えるとイメージつかみやすいです↑ あらすじ 100万円欲しいのでAPIを利用したアプリ開発を学ぶ絶好の機会なので、東京メトロオープンデータ活用コンテストに挑戦しようとしている。 前回、とりあえずざっと触ってみてAPIのイメージは掴んだ 今回は、公式ドキュメントと実際のレスポンスを咀嚼して、仕様設計を汎用ドキュメント化しつつ理解していくことを目的とする せっかくドキュメント化するからには、汎用性と実用性が高いフォーマットとしたい（オレオレにはしたくない） 成果物 API Blueprintで記述されたテキストをApiary.ioでホスティングし、以下を作った TokyoMetroOpendataAPI · Apiary github上のソース（markdownプレビュー版） やってみてわかった、ApiaryによるAPIドキ

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概要 アプリの開発を進めるには、APIの仕様 + API仕様通りのレスポンスを返すモックがあると捗る モックを簡単に効率良く作成する方法を調査 調査・検証 1.自分で仕様から書き起こす 長所 好きな言語で書ける 普段書かない言語を選択すればスキルアップ 短所 地味に大変 実際に使うときが面倒(ローカルか開発サーバ) 使いまわせない 時間がかかる 仕様変更ごとにコードを修正 2.JSONSchemaからの生成 長所 JSON SchemaでAPIを設計することでfieldの型など仕様が明確になる。 APIのレスポンスが正しいかValidationするのに使える。 サーバ、クライアントどちらでもテストに使用できる ドキュメントを自動生成できる。 短所 書くのが大変 json_worldというRubyのDSLでJSON Schemaが書けるgemがある 参考 http://r7kamura.ha