Qiita Trends

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

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

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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Qiita Trends

Dockerメモ①
LGTM: 3
#docker-compose

Link: https://qiita.com/Hokuyo/items/09db4b73e162502dbdcc

Qiita

Dockerメモ① - Qiita

Dockerfileのメモ走り書き

Dockerfileを作成するメリットってなにか

軽量化
生産性・可用性

環境を作成することで、複数人がローカルで開発する際の環境差異をなくすことができる.
しかしDockerfil...

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Qiita Trends

Pythonで東京都内 62区市町村の新型コロナウイルス陽性者数推移グラフを一気に作る
LGTM: 2
#Python #Visualization #データサイエンス #plotly #COVID-19

Link: https://qiita.com/Nobukuni-Hyakutake/items/8c842650e18f5babef7a

Qiita

Pythonで東京都内 62区市町村の新型コロナウイルス陽性者数推移グラフを一気に作る - Qiita

目的

都内在住・在勤の者として、細かく区市町村ごとの陽性者数推移が知りたかったので開発しました。
同じ都内といっても、区市町村ごとに傾向が違っています。

【今回作ったもの】
https://nobukuni-hyakutake...

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Qiita Trends

iPhone,iPadのppi対応表
LGTM: 3
#iPhone #iOS #Swift

Link: https://qiita.com/Moto0124/items/4b0e295b26a729ac1627

Qiita

iPhone,iPadのppi対応表 - Qiita

ppiとは

ppi（ピーピーアイ）とは、pixels per inchの略で、ディスプレイやビットマップ画像における解像度を示す単位である。別名画素密度 (pixel density) とも呼ばれる。

ppi - Wikipe...

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Qiita Trends

これからのエンジニアが身につけるべき基礎知識・アルゴリズム／Julia入門編
LGTM: 9
#アルゴリズム #Web #初心者 #Julia

Link: https://qiita.com/amenoyoya/items/b8b1801b20f97a416ceb

Qiita

これからのエンジニアが身につけるべき基礎知識・アルゴリズム／Julia入門編 - Qiita

序論

本稿は元市役所職員がWEBプログラマに転職するまでのロードマップの連載記事の一部です。

これからのエンジニアが身につけるべき基礎的な知識およびアルゴリズムを Jupyter Notebook 形式で掲載しています。
...

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