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Macでウィンドウをいい感じに配置するツール再現してみた。
LGTM: 28
#Mac #Swift

Link: https://qiita.com/Kyome/items/b51d3c78d44e44a94921
Qiita
Macでウィンドウをいい感じに配置するツール再現してみた。 - Qiita
BetterSnapToolやMagnetのようなmacOS用のウィンドウ配置マネージャーツールを再現してみました。現在の最前面のウィンドウを右半分に配置したり、左３分の１に配置したり、最大限広げて配置したりといったことがメニューバー...
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pythonとBlenderで完全自作プラネタリウムを作る
LGTM: 24
#Python #ATOM #Blender #matplotlib #夏休みの自由研究

Link: https://qiita.com/ryupy/items/621c27e849befa6502d0
Qiita
完全自作プラネタリウムを作る - Qiita
はじめに

高校生という生き物はいつだって欲望に忠実である。
「星が見たい！」と言い出したのはいつだったか。
よーしわかった。プラネタリウムを作ろう。


目標

高校生が可能な範囲内でそれなりに良いものを作る。
作るものはプラネ...
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Pythonで論文用のグラフ作った話
LGTM: 22
#Python #matplotlib #グラフ

Link: https://qiita.com/GoshBird/items/90ceaf29068d888aad64
Qiita
Pythonで論文用のグラフ作った話 - Qiita
はじめに

私はPythonで実験データなどの操作を行っています。現在機械学習とかでも活発に使われている言語なので特に特記することもないかと思います。ライブラリが豊富であり、記述が簡単で精度さえ注意すれば素晴らしい言語だと思ってい...
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Railsチュートリアルの内容をPhoenixでやってみよう〜第1章 ゼロからデプロイまで
LGTM: 5
#Elixir #Phoenix

Link: https://qiita.com/kn339264/items/5f0112ad89d980e2227d
Qiita
Railsチュートリアルの内容をPhoenixでやってみよう〜第1章 ゼロからデプロイまで - Qiita
この記事はRailsチュートリアルの目次に沿って、PhoenixでWebアプリケーションを作ってみよう、という試みです。
（Phoenixは関数型プログラミング言語Elixirで記述されたWebフレームワークです。）

Railsチュ...
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傾向スコアを使った因果効果の推定方法
LGTM: 6
#Python #因果推論 #傾向スコア

Link: https://qiita.com/StoneRIeverKS/items/80c805676ed4dc5f8de4
Qiita
傾向スコアを使った因果効果の推定方法 - Qiita
はじめに

　調査観察データの統計科学に記載の傾向スコアを使った因果効果の推定手法とpythonコードをまとめました。本記事では最初に傾向スコアの定義をして、次に共変量調整の方法を記載します。共変量調整の方法としては、傾向スコアマ...
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競艇はスタート位置で決まるんじゃね？
LGTM: 8
#Python #AI #Jupyter #DataScience #ボートレース

Link: https://qiita.com/kazu-gor/items/e7d933aaac46ac9aa563
Qiita
競艇はスタート位置で決まるんじゃね？ - Qiita
はじめに

競艇のルール，予想の仕方など私自身何もその辺の知識がないことをご了承ください．

それらすべてをデータ分析，機械学習に任せることによって知識のない人間でも利益をプラスにできるのではないか，そういう魂胆でこの記事を書いて...
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リスト型のcontains​がどの程度遅いのか今度こそはっきりさせる
LGTM: 4
#Java #アルゴリズム #ベンチマーク

Link: https://qiita.com/penguinsan/items/7ec9b798274d99ab8211
Qiita
リスト型のcontains​がどの程度遅いのか今度こそはっきりさせる - Qiita
公開・非公開問わずソースコードを見ているとjava.util.List系のコレクションに対してcontainsメソッドを呼び出しているのを見かけます。

個人的にはcontains使うならjava.util.Set系のコレクションだろ...
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AWS CLIをコンテナから使えるようにする
LGTM: 7
#AWS #Docker #docker-compose #eks

Link: https://qiita.com/class2glass/items/85a433c25baac19e36bf
Qiita
AWS CLIをコンテナから使えるようにする - Qiita
はじめに

以前、AWS EC2のインスタンスにAWS CLIをインストールし、使用できるようにしていました。
しかしこれでは常にインスタンスが一つ必要になってしまいますし、AWSの利用料金も発生してしまいます。
次に試したのは...
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CTR予測ライブラリDeepCTRの主要モデル全解説(2021)
LGTM: 8
#MachineLearning #DeepLearning #論文読み

Link: https://qiita.com/guglilac/items/028ba8e156e5c74f650a
Qiita
CTR予測ライブラリDeepCTRの主要モデル全解説(2021) - Qiita
はじめに

Click Through Rate (CTR)の予測タスクにDeep Learningが用いられるようになって久しいです。

例えばこちらの記事を見てみると、2018年ごろにはDeep LearningとFactor...
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Kubernetes 1.22: SIG-API Machineryの変更内容
LGTM: 6
#kubernetes

Link: https://qiita.com/Ladicle/items/fbf416a9a07538ee05b1
Qiita
Kubernetes 1.22: SIG-API Machineryの変更内容 - Qiita
はじめに

Kubernetes v1.22がリリースされました

今回のAPI周りの変更では、Ingressを始めとしていくつかのBeta APIが削除されています(アップグレード時にはご注意ください)。他にも、Externa...
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Elixir Phoenix でのbootstrap iconの使い方
LGTM: 2
#Elixir #Phoenix #LiveView

Link: https://qiita.com/omini/items/7713844a297ce77cd3d0
Qiita
Elixir Phoenix でのbootstrap iconの使い方 - Qiita
PhoneixでBootstrap Iconsを使う

liveviewやlivecomponentでアイコンを使いたくなったのですが、

hexに登録されているライブラリがあまり使いやすくなかったため、別のやり方を探していたら、...
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移動平均・分散を逐次的に算出するアルゴリズム
LGTM: 2
#Python #アルゴリズム #時系列解析

Link: https://qiita.com/jamojisan/items/0a663f58832c4c2e8fb5
Qiita
移動平均・分散を逐次的に算出するアルゴリズム - Qiita
こんにちは！データサイエンティストのじゃむです。
本日は、時系列データで使用する移動平均と移動分散を逐次的に求めるアルゴリズムの紹介です。


問題設定

長さTの時系列データX=(X_t)_{t=1,・・・,T}に対して、k項移動平...
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Flutterライフサイクルについて理解する
LGTM: 2
#Flutter

Link: https://qiita.com/swift_bird/items/784ee5e3ff2a06e0ed11
Qiita
Flutterライフサイクルについて理解する - Qiita
ライフサイクルとは

ライフサイクルとは、人間でいうと誕生してから死ぬまでのこと
この記事の文脈では、画面が誕生してから消滅するまでのことです！


StatelessWidgetのライフサイクル

abstract class ...
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Oracle Container Engine for Kubernetes(OKE)にKubeflowをインストールしてみる
LGTM: 2
#MachineLearning #kubernetes #oci #oraclecloud #OKE

Link: https://qiita.com/takuya_0301/items/c6e40166c37b8436698c
Qiita
Oracle Container Engine for Kubernetes(OKE)にKubeflowをインストールしてみる - Qiita
はじめに

ふとしたきかっけでKubeflowを触る機会があったので、OKEにインストールしてみました。
せっかくなので、インストール手順をまとめてみようと思います。


Kubeflowとは

Kubeflowは、Kuberne...
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IT業界と、東京2020オリンピックに関する話題ハイライト
LGTM: 16
#まとめ #IT業界

Link: https://qiita.com/e99h2121/items/6537ddf40d4677f34374
Qiita
IT業界と、東京2020オリンピックに関する話題ハイライト - Qiita
酸いも甘いも色々な気持ちになってしまう今回のオリンピックで、なるほどと思った記事の記録くらいは残しておこうと、この業界界隈 x オリンピックの話題をまとめておいたもの。硬軟なんでも。（まだ追記する目標）


オリンピック情報システム
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Java Codeシリーズを使ったCI/CD
LGTM: 3
#Java #AWS #CodeDeploy #CodePipeline #CodeBuild

Link: https://qiita.com/ha_ru/items/4e06ce0b9a2ca7eeb65a
Qiita
Java Codeシリーズを使ったCI/CD - Qiita
はじめに

転職活動の際にポートフォリオとして、Javaを使用したアプリケーションを作成しました。
GitHubへソースコードをプッシュすると、AWS上のEC2へデプロイされるように環境を作成した際のメモを残そうと思います。

C...
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（C#）System.RandomとUnityEngine.Randomの違い
LGTM: 3
#C# #Unity #Unity2D

Link: https://qiita.com/nemuiO/items/c54c420b642f1dcc9918
Qiita
（C#）System.RandomとUnityEngine.Randomの違い - Qiita
◆はじめに

unityでC#を使っている大学生です。スクリプトを書いていて躓いたことを備忘録として残します。
同じ疑問をお持ちになった方是非お役立てください。

今回は、乱数についてです。
・Randomクラス使用時の落とし穴
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C で「*」をたくさんつけるとコンパイラが死ぬ
LGTM: 14
#C #GCC #clang #コンパイラ

Link: https://qiita.com/Nabetani/items/3ddd37cf987102640c57
Qiita
C で「*」をたくさんつけるとコンパイラが死ぬ - Qiita
これは何？

C++でアスタリスクをつけすぎると端末が落ちる という素晴らしい記事がある。

ふと、もっと簡単なコードでたくさん * をつけられるな、という事に気づいたので試した。


* のつけかた

こういう感じ。


c
#...
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VSCodeで多段SSH接続
LGTM: 4
#SSH #VSCode #ssh設定

Link: https://qiita.com/ktokey/items/70882ecca1a21bb40b53
Qiita
VSCodeで多段SSH接続 - Qiita
はじめに

会社や大学などでサーバにSSH接続する際に、社内ネットワークサーバをいくつか経由しなければならないことがたまにあります。毎度毎度、手動で接続することは面倒なので、一度に接続できるように設定をし、さらにVSCode環境で...
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初心者が書いたMatlab強化学習のまとめ
LGTM: 13
#matlab #機械学習入門 #Simulink

Link: https://qiita.com/CreamyFoam/items/9901cab28aa7a491f7d8
Qiita
初心者が書いたMatlab強化学習のまとめ - Qiita
Matlabで強化学習をしてみた

いきなり大学のセミナーで「はい、じゃ君たちの班の課題は強化学習ね！」と放り出され、6週間でなんとか一応結果を出すことができた。しかしかなりきつかった。

Matlabの強化学習はPythonのそ...
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BERTによる自然言語処理についてモデルを組んで確認してみた
LGTM: 7
#Python #PyTorch

Link: https://qiita.com/koei_miwa/items/dc8bf7f4496b844fc3d5
Qiita
BERTによる自然言語処理についてモデルを組んで確認してみた - Qiita
はじめに

　　システム会社所属のシステムエンジニアが独学に限界を感じて
　オンライン受講した結果を記録する記事です。
　これまでの自己学習での各種技術の習得を行ってきましたが、
　日々複雑になる技術説明の信憑性を担保することに限...
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