開発停止となって久しい「Skitch 1.x」を使い続けていました。しかし最近、起動時にエラーメッセージが表示されるようになり、キャプチャ中にフリーズすることも多く、そろそろ新しいアプリに移行したいと考えていました。 Monosnap カテゴリ: グラフィック&デザイン 価格: 無料 Macのスクリーンショット撮影アプリは星の数ほどありますが、いろいろ探した結果、無料かつ評判の良い「Monosnap」というアプリを使ってみることに決めました。今回はこのMonosnapを紹介したいと思います。 基本機能 これがMonosnapのメインウィンドウ。「Option+Command+5」でウィンドウを選択してキャプチャしたり、ドラッグして矩形範囲をキャプチャすることができます。 画像編集機能は、Skitchと似た感じで、矢印、長方形、楕円、直線、フリーハンド、文字、吹き出しなどを簡単に書き込むこと

ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ

TL;DR: そもそも単純に比べんな。ナイフとノコギリがどっちがいいかなんて一概には言えないだろう？ Twitterに書いたら思ったより反応されてるので、もうちょっと解説も兼ねて書いておきます。 なお、この話はtweetにもある通り某所で発表したやつの公開版です。前にも観たって方は内緒にしておいてください。 あと、若干、個人的な偏見を含んでいるかもしれませんが、そのあたりは頑張ってフィルターかけてください。 GeForceやTeslaといった、NVIDIA社のGPUでGPGPUしたい人がまず使うプログラミング環境。実質的にGPGPU界の頂点であり最強であることは否定できません。 ただし、NVIDIAがベンダーロックしていて、標準化はされていません（一応、CUDAのモデルはロイヤリティーフリーで使っても良い）。 CUDA Cという独自拡張されたC言語で、デバイスとホストを同じ.cuファイルに

MetaTrade4とMetaTrader5の開発言語であるMQL4、MQL5ファイルをSublimeText3でコンパイルしエラー確認ログを自動表示するパッケージを制作した。 この記事はそのSublimeText3用パッケージの紹介と経緯などを記す。 目次 経緯 パッケージについて MQL4をSublimeText3でコンパイル MQL5をSublimeText3でコンパイル まとめ 経緯 全てはこの記事｢Compiling - Creating Programs - MetaEditor Help｣を発見した事から始まる。 端末やコマンドプロンプト等でMQLのコンパイルを行う方法が書かれている。 そこで、コマンドをいろいろと試してみてこんなツイートをした。 MQL4をSublimeText3でコンパイルする.sublime-buildファイルの書き方 https://t.co/NbBQ

フォントが劣っていると言われ続けてきたWindows。実は、Windows 10から高品位な欧文書体が大幅に増えていた、のです。ですが、自らインストールしなくてはいけないし、その情報もないという何とも勿体ない状態になっていましたので、ここに記します。参考リンクNew fonts in Windows 10http://www.frederickding.com/posts/2015/07/new-fonts-in-windows-10-082445/気づいたのは、昨日。「設定..

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はじめに サーバ管理をしている身としては、 セキュリティ は常に付きまとう悪魔みたいなもので、このセキュリティに関しては何をどこまで頑張ればいいのか不透明な部分が多い。 脆弱性に関しては、CVEなど、毎日情報は入ってくるが、それがどのサーバの何に関連したものなのかなんていちいち調べてられないし、どの脆弱性がすぐに対応しなければいけないもので、どの脆弱性があとあと対応すればいいものなのかなんてわからない。 実際のところ、大きな話題になった脆弱性くらいしか緊急で対応してないという人は多いのではないかと思う。 そんな中、満を持して登場したのが vuls !! 各サーバの脆弱性情報を取得して、個々のサーバそれぞれでどんな脆弱性があり、どのくらいやばい脆弱性なのかを検知できるようになった！ 今回はこのvulsを紹介します。 Vulsとは 公式でロゴが発表されたので、差し替えました 公式ドキュメント:

2017/05/22 追記：この記事は古いので、今からRustをはじめられる方はこちらの記事にあるrustupをご利用ください！ プログラミング言語 Rust もラピッドリリースになり、コンパイラが頻繁にアップデートされるようになりました。homebrew やインストーラーではなく、multirust というツールを使ってインストールしておくと、アップデートを簡単に行えるようになって便利です。 公式サイトはこちら：brson/multirust multirust とは 複数バージョンの Rust をインストール / 管理できるツールで、以下のような特徴を持ちます。 オフィシャルに配布されている Rust バイナリをインストールできる ディレクトリごとに利用するツールチェーンのバージョンを管理できる nightly, beta, stable のリリースチャンネルを指定して、インストールや

概要 手を動かしながら docker コマンドの基礎を学びます。 Docker イメージを使い、どのようにコンテナを動かすかを理解します。 イメージを自動構築し、Docker Hub にアップロードします。 Dockerfile の基本と、CMD と ENTRYPOINT の違いを理解します。 所要時間は約15～30分です。 発表資料（Dockerライフサイクルの基礎）の中からハンズオン部分だけを抽出したものです（コピー＆ペーストの確認用）。こちらを副読資料として、あわせてご覧ください。 Dockerライフサイクルの基礎　地雷を踏み抜けろ！ http://www.slideshare.net/zembutsu/docker-underlying-and-containers-lifecycle ハンズオン内容 ドキュメントの Get Started with Docker の内容をベースに

Pythonのコードを書いていて、あるタイミングでデバッガを呼び出したいことはよくあります。あらかじめ呼び出したい状況が決まっていれば、単純にpdbでブレークポイントを指定したり、コード中に"import pdb; pdb.set_trace()"を埋め込むことで対応できますが、完全な「任意」のタイミングとなるとそうもいきません。 gdbでいう、実行中のプロセスにattachするようなことができないかと調べたところ、StackOverflowにエレガントな方法があったので、ここに記録しておきます。 python - Attaching a process with pdb - Stack Overflow import signal def handle_pdb(sig, frame): import pdb pdb.Pdb().set_trace(frame) if __name__ =

はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し，XNORの識別をしてみました． 数式も載せたので，興味のある方は読んでみてください． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワークとは，人間の脳の神経回路を模したモデルです．このモデルを使うことで，画像認識や音声認識が可能となります． 今回実装したネットワークは入力層，中間層(1層)，出力層の3層構造です． 重みの更新 下の図で説明していきます． $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします． また，$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(l-1)}$ とします．

今回は、iXce’s blog » Blog Archive » Optimizing memory usage in Python: a case study という記事を見つけて興味深かったので紹介したいと思います。何も説明書いてないところがあるので、詳しく知りたい人は元記事を読んでほしいです。 動機 プレーンテキストをGコードに変換するプログラムを書いている 3.8MB (14万Gコード) のファイルを読み込むと、244MBもメモリを使ってしまう だからメモリ使用量を減らしたい やったこと プロファイル どこがメモリをたくさん使ってるのか調べるためにHeapyを使う $ pip install guppy で入れられる。 するとこんな感じの結果が出力される。 Partition of a set of 225737 objects. Total size = 115386656 by

$python --version Python 3.4.3 $python -m venv GXtunes $cd GXtunes $source ./bin/activate $pip install --upgrade pip

みなさんは普段Node.jsをどのように使っていますか？ サーバーサイドで動くJavaScriptであるNode.jsは、Socket.IOと連携してリアルタイムなウェブコンテンツを作ったり、webpackやgulpのようなフロントエンドエンジニアのツールとして使われたりとさまざまな場面で活用されています。 Node.jsで大規模な開発をする場合、TypeScriptを採用して開発の生産効率性・保守性を上げるのもオススメです。WebStormやVisual Studio Codeを使えばコード補完が効くためプログラミングの効率が劇的に向上し、TypeScriptの静的型付けによってコンパイル時型チェックが行われるので安全性が増します。Node.jsを使って中・大規模なシステムを構築するときはTypeScriptを検討するといいでしょう。 今回はNode.jsをTypeScriptで記述する

GitやGitHubの使い方を学習することができるデスクトップアプリ「Git-it」。Electronで作られていて、Mac / Windows / Linux用の実行ファイルをGitHubよりダウンロードすることができます。英語表記のみだけでなく、日本語に対応しているところもありがたいところです。 使用方法 Git-it自体は問題集のようなもので特別な仕掛けはありません。画面の指示に従いローカルの環境でGitを使いながら学習を進めていきます。Git-itではGitHub Desktopの使用を推奨していますが、実際の運用を考えてターミナルでGitを勉強してみるのも良いでしょう(Windowsの場合若干めんどくさいですが)。 Git-itでは、Gitのインストールから始まり、リポジトリの作成やコミット、GitHubの使い方、最終的にはプルリクエストの送信方法まで学ぶことができます。 プルリ

動機 1:10,000以上の不均衡データを使用した分類器の学習を効果的に行いたいな、ってのがモチベーションです。 web系のCV分析などされている方はこの辺り悩まれているのではないかと思います。 僕もその一人ですｗ このブログに書いたこと 不均衡データにおけるサンプリング手法の概要 under-sampling, over-samplingの具体的な手法の概要 参考コード 不均衡データにおけるサンプリング手法の概要 参考文献 AdaOUBoost: adaptive over-sampling and under-sampling to boost the concept learning in large scale imbalanced data sets A Novel Class Imbalance Learning Using Intelligent Under-Sampling

こんにちは、@yoheiMuneです。 今日はPython2系におけるリストに関する操作をブログにまとめてみたいと思います。リストはよく使いますが、よくWebで調べている気がするので、まとめることで作業効率化できたらなーと思います。 https://flic.kr/p/9nG8RA 目次 リストを生成する # 空のリストを作る >>> list01 = list() >>> list01 = [] # 初期値を指定する >>> list01 = ["a", "b", "c"] # タプルからリストを作る >>> aTapple = (1, 2) >>> list01 = list(aTapple) [1, 2] # セットからリストを作る >>> aSet = set([1,2,3,4,5]) >>> list01 = list(aSet) [1, 2, 3, 4, 5] # 文字列から作

はじめに ほとんどの自動売買システム（ATS）開発者は、なしかしらシグナルのフィルター機能を使用しているものです。それだけがシステムの特性を向上させる方法ではないにしても、もっとも効率的であると考えられています。『聖杯作成』の初心者はフィルター機能の魔法に陥ることが多いものです。なにかトレーディング戦略を取り入れ、そこに何十ものフィルターをぶらさげれば、できあがり、これで収益性ある Expert Advisor、ということはひじょうに簡単です。 しかし、フィルター機能の利用には敵がいるのです。フィルターは大幅にディール数を減らし（ときとして2～3倍）ますが、将来それらが過去と同様に効果的である保証はないのです。確かに、他にやむを得ない理由もあります。 よって、もっと詳しく見て、これのすべてを一度に1ステップずつ考察します。 フィルター機能は無意味だという仮説 Expert Advisor