型パラメータ(generics)とerrors.Joinを使ってバリデータを作っています。 github.com 経緯 Goで値のバリデーションを行う場合、有名なライブラリには以下の2つがあります。 go-playground/validator go-ozzo/ozzo-validation go-playground/validator はよくある構造体のフィールドに validate:"required" のようにタグを付けるスタイルのバリデータです。awesome-goで紹介されているvalidatorのほとんどはこのスタイルで人気もありますが、個人的には validate:"required" 程度ならともかく validate:"oneof='red green' 'blue'" あたりからは、手軽さよりも複雑さの方が強くて少々厳しいなと感じます。 一方、 go-ozzo/oz

リンク 窓の杜 Twitter APIの有償化は再延期、2月13日の予定をさらに数日遅らせる／ 米Twitterは2月13日（現地時間）、新しい「Twitter API」プラットフォームのローンチを再延期すると発表した。 146 users 48

モバイルバッテリーとは呼べない。「ほぼポタ電」なコレ1台で有事の時もアウトドアも大活躍!【AmazonスマイルSALE】

菅総理大臣は、4都府県の緊急事態宣言を延長し、愛知県と福岡県を対象地域に追加すると決めたことを受けて、7日夜、記者会見し「私自身が先頭に立って、ワクチン接種の加速化を実行に移す」と述べ、7月末を念頭に希望するすべての高齢者に接種を終わらせるため、1日100万回の接種を目標とする考えを強調しました。 緊急事態宣言 愛知県福岡県を追加 31日まで延長を決定 菅総理大臣は、記者会見で「先ほど新型コロナ対策本部を開催し、緊急事態宣言の対象地域に、愛知県、福岡県を追加するとともに、5月31日まで延長することを決定した。また『まん延防止等重点措置』について、北海道、岐阜県、三重県を追加し、5月31日まで延長すること、宮城県については、5月11日に終了することを決定した」と述べました。

はじめまして、 @mocobetaと申します。 パッケージソフトウェアベンダー、コンサルティング会社、Webサービス企業などを経て、現在は株式会社LegalForceというスタートアップの研究開発セクションでソフトウェアエンジニアをしています。 個人としては、Python形態素解析ライブラリjanomeを開発するとともに、OSS検索エンジンライブラリApache Luceneのコミッターをしています。ちなみに本記事のアイキャッチ画像は、絵師さんに描いてもらったjanomeのキャラクターです。とてもかわいく描いていただいて、お気に入りの1枚です。 この記事では、進路とエンジニアとしての力不足に悩んでいた私の若手時代から、10年（以上）の模索期間を経て、ライフワークにしたいと思える技術に出会い、なんとか好きな仕事で食べていけるようになるまでを振り返ります。アップダウンの激しいIT業界において、

先日、こちらのツイートを見かけました。 それに対して筆者は以下のツイートをしたところ、いくつかの反応が寄せられました。 コード部分を再掲します。 async function foo1() { return await Promise.resolve(); } async function foo2() { return Promise.resolve(); } async function wait() { await null; } // pika // chu // と表示される foo1().then(() => console.log("pika")); wait().then(() => console.log("chu")); // chu // pika // と表示される foo2().then(() => console.log("pika")); wait().the

巨大な自動車産業を根本から変える技術として、国内外の企業がしのぎを削る自動運転。その弱肉強食の世界で、海外の有力企業と手を組み、名をとどろかせているのがスタートアップのティアフォー（名古屋市）だ。創業者で最高技術責任者（CTO）を務める加藤真平（38）は自動運転の基本ソフト（OS）を世界に先がけて公開し、新たなプラットフォーマーとして頭角を現しつつある。「ぜひ参加してもらえないでしょうか」――

今日のスライド資料です． 「組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ」 https://t.co/d84vOyD9Xg #opt_night

形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un

DataRobot DataRobotは、1000を超える高度な分析アルゴリズムを備え、データを入れるだけで精度が高い順の予測モデルを自動で作成してくれるプラットフォーム。プログラミング、モデルチューニングの必要はなく、ユーザーは生成されたモデルを選択するだけ、それが機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」です。 2018年5月31日、その開発元であるDataRobot Japanと、DataRobotを製造現場へ導入したパナソニックとのトークセッションが、「日本の製造業におけるAI利活用の最前線」というテーマのもとおこなわれました。 昨年の1月に日本にオフィスを構えたばかりということもあり、国内ではこれからという段階のDataRobot。しかし、DataRobotが掲げる「AIの民主化」の波は確実に来ているんだなと、今回のトークセッションで実感させられました。 井上 昭彦（左

追記 kazuho さんからの指摘いただいた通り、TCP BBRアルゴリズムがモバイル環境の通信速度向上に影響を与えているわけでは無く、キャリア/ISPが制御している回線(本記事ではIIJmio回線)を、BBR+SSRという特殊なコネクションにより、トラフィックシェイピングの挙動を変えてしまい*1、そのため帯域幅が増えたと推測されます。この利用方法では、TCPの公平性に悪影響を与えてしまう行為になる可能性があり、一般良識の範囲内で試すなど、定常的な利用は控えた方が良いでしょう。 さらに追記 IIUC同僚氏いわく、kernelのtcp実装ならBBRv1。モバイルキャリア内にありがちなユーザ毎のキューがボトルネックか、同一ユーザが並行ダウンロードを行なって確認すればいい（バンド幅の総和が不変ならユーザ毎のキューあり）。キューがあってそこがボトルネックなら輻輳制御間の公平性の懸念はない— Kaz

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? emacsキーバインドに慣れ親しんだせいで長らくVim幼稚園のままだった私が来ましたよ。キーバインドを一度に覚えようとすると挫折しやすいので、以下のように少しずつボキャブラリーを増やすのがたぶん吉。 特記しない限りノーマルモードが前提。後、.vimrcでの設定については最小限にしか触れない (emacsでつい設定ファイルをいじってしまいがちだった反省から) ので各自好きにしてください。 Level 1 最小限の使い方だけ覚えて、ぶっつけでサーバーの設定ファイルを更新したりしていた。10年以上この状態。 iでその場でインサートモード aで

HTML 5.2のそれぞれの要素が入れ子にできる「子要素」、包含されることが可能な「親要素」の一覧のルールを視覚化して表示します。 ※1 a要素の親要素が包含可能であること※1 audio要素の親要素が包含可能であること※1 canvas要素の親要素が包含可能であること※1 del要素の親要素が包含可能であること※1 ins要素の親要素が包含可能であること子要素省略※1 map要素の親要素が包含可能であること※1 noscript要素の親要素が包含可能であること かつ body要素の子孫であること子要素省略※1 video要素の親要素が包含可能であること ルート要素＆文書メタデータ html 親 子 head 親 子 title 親 子 base 親 子 link 親 子※HTML 5.2から可能。フレージングコンテンツが期待される場所※head要素の子孫であること meta 親 子※he

タイトルの通りですが、大規模データをクラスタリングする際には単純なK-Means法ではなく、Mini Batch K-Means法を使うべきという話です。 とある大規模データ（150万件ほどの文章ベクトル）をクラスタリングしたいことがあったのですが、単純にScikit-learnのK-Means法に投げてクラスタリングを走らせていたところ、数時間経っても一向に終わる気配がありませんでした。色々と調べていると、大規模データのクラスタリングにはMini Batch K-Means法を使うべきという記述を見つけました。公式ドキュメントによると、大体1万件を超えるデータをクラスタリングする場合にはMini Batch K-Meansを使うべきとのことです。 APIとしては単純にKMeansをMiniBatchKMeansに置き換えれば動きます。理論的な背景としては、論文 “Web Scale K-

背景 AWSでVPC作ったりしたことあるけど、GCPやったことないって人は色々違いに戸惑う アカウントの関係性、ネットワークの概念の違いなどを理解したのでまとめた AWSとGCPのアカウントの考え方の違い AWSの場合、ある人間に対して色々なAWSアカウントが付与される。 (人間) -> 個人で発行されたアカウント -> 会社で発行されたアカウント GCPの場合、ある人間は色々なプロジェクトというものに属することができる。 そして、その人間が使うアカウントはGmailとかで使ってるようなGoogleアカウントである。 (人間 with Googleアカウント) -> プロジェクト 会社のやつ -> プロジェクト 何の関係もない個人のやつ GCPの方が始めるのはすごく簡単な気がする。アカウント管理もGoogleアカウントさえやっときゃいいみたいな感じなので、Googleにロックインされる感は

下記の記事で、Vue.js で構築したサイトをS3にホスティングし、Route 53で公開するまでの流れを整理しました。 www.ketancho.net 今回は、このサイトに Google Analytics （以下、GA）を導入します。厳密に言うと、Google Tag Manager（以下、GTM）を導入し、その上で GA を管理します。大きく分けて、 タグを追加するだけパターン 環境に応じて GA の飛ばし先を変えたいパターン というふたつの方法があり、前者は設定は簡単ですが、開発環境へのアクセスもトラッキングしてしまいます。要は、開発中の自分のリクエストもカウントされてしまうということです。これを避けるのが後者のパターンになります。では、見ていきます。 タグを追加するだけパターン GA と GTM の初期設定を行う まず、Google 側のセットアップをします。こちらについては、

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 転職ナビのフロントエンドを担当しています、@sueshinです。 Livesense - 関 Advent Calendar 2017、22件目をお送りします。 どうぞ宜しくお願いします。 はじめに フロントエンドでよく注目されるJavaScriptではなく、 地味で渋いまるで関節技のような、Google Chrome Devtoolsを使った技術をtipsの形式でまとめました。 免責事項 ショートカットなどは全てMacのキーボード操作にしています。Windowsユーザーは適宜読みかえてください。 Chromeのバージョンは63系に基づ

3. Datasetについて(1) • train_users.csv - the training set of users • test_users.csv - the test set of users – id: user id – date_account_created: the date of account creation – timestamp_first_active: timestamp of the first activity, note that it can be earlier than date_account_created or date_first_booking because a user can search before signing up – date_first_booking: date of first booking – gen