NASにMacのTimeMachineを置く

デブサミ

参加記録。

  • 【19-B-1】 身近になりつつある人工知能。エンジニアとして知っておくべき勘所とは?
  • 【19-E-2】 クラウドAPIを利用した開発について

〜 セルフポータル、ストレージサービス、Infrastructure as code

  • 【19-A-L】 アドテク×人工知能 〜人工知能が導くスマホアプリの未来〜
  • 【19-G-3】 クラウドを支えるこれからの暗号技術
  • 【19-G-4】 Zendeskによる、Developerコミュニティサイト運営のコツ、教えます
  • > 【19-E-4】体感!「IBM Bluemix」が実現するリアルに迅速な開発 に変更
  • 【19-E-5】 セキュリティエンジニアへの転身と大舞台挑戦への取り組み
  • >【19-B-5】システムテスト自動化のアンチパターンに変更
  • 【19-E-6】 Web を利用した 3D の可視化と活用
  • 【20-C-1】 ITアーキテクトの役割と責任
  • 【20-C-2】 14,000件/secの配信を実現したリクルートのモバイルアプリを支えるプッシュ通知基盤 〜AWS上での開発・運用の中で見えてきた課題と解
  • 【20-C-L】 要注意!?効果の出ない技術研修に共通する3つのこと
  • 【20-B-3】 システム開発を前進させるためのGradle導入法
  • 【20-C-4】 "作る" 開発と "作らない" 開発の使い分け〜herokuとForce.com
  • 【20-B-5】 社内スタートアップによる組織の成長に伴い発生する痛みとその解決策について(拡大版)

スクラム&リーンスタートアップ導入について〜

買った本

アジャイルサムライ――達人開発者への道

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Team Geek ―Googleのギークたちはいかにしてチームを作るのか

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マスタリングNginx

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システムテスト自動化 標準ガイド (CodeZine BOOKS)

システムテスト自動化 標準ガイド (CodeZine BOOKS)

  • 作者: Mark Fewster,Dorothy Graham,テスト自動化研究会,伊藤望,玉川紘子,長谷川孝二,きょん,鈴木一裕,太田健一郎,森龍二,近江久美子,永田敦,吉村好廣,板垣真太郎,浦山さつき,井芹洋輝,松木晋祐,長田学,早川隆治
  • 出版社/メーカー: 翔泳社
  • 発売日: 2014/12/16
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
  • この商品を含むブログ (4件) を見る
Selenium Design Patterns and Best Practices (English Edition)

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Effective Ruby

Effective Ruby

Chefはまったところメモ

  1. knife soloが動かない→chef gem install knife-soloでプラグインを入れなければいけない
  2. Argument Error: user chef-solo doesn't exitってずっと言われてた→/Users/XXX/.chef/knife.rbのcookbookの設定で、~/chef-repo/site-cookbooks って書かなければいけないところを、~chef-repo/site-cookbooksってなってた。
  3. knife solo cook {IP}ってした時に、パスワードをガンガン入れなければならないのはなんとかならんものか、、、

Effective JAVA

冒頭にもあるが、言語の本はたくさんあるけど、コツを書いてある本はあまりない、がそのままの本。

不完全なコードの例と、なぜダメはのかが解説されてて、理解しやすい。
ただ、きちんと言語仕様を理解していないと、理解が難しい部分がある。理解してたと思ってたこと(ディープコピーのとことか)でも、あらためて理解する助けとなった。(不変なものを作ろうとしても参照を入れてしまうと変更できてしまう)

きちんと理解できた部分は半分以下な印象なので、
またしばらくしたら読み返したい。
(こんなコメントばかり。精進せねば)

EFFECTIVE JAVA 第2版 (The Java Series)

EFFECTIVE JAVA 第2版 (The Java Series)

Missing "sysctl"

いろいろインストールするときに、sysctlが見つからないって言われることが多い。

/usr/sbin/sysctlにあるんだけれども、、、、

/usr/sbin/でコマンドを叩くとできるんだけどよろしくない、、、

/usr/sbinにPATH設定してもないって言われるのはなぜ、、、、

pybrainでマッチ箱をやってみる

ビッグデータ関連で人工知能に興味を持ったので読んでみた。

マッチ箱の脳(AI)―使える人工知能のお話

マッチ箱の脳(AI)―使える人工知能のお話

遠足のお菓子問題をpybrainで解いてみた。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.supervised import BackpropTrainer

# machi bako no nn

NN = buildNetwork(3, 1)
#buildNetwork(入力層, 出力層)

DataSet = SupervisedDataSet(3, 1)
#SupervisedDataSet(入力データ, 出力データ)
DataSet.addSample( (1, 1, 1), (0)) #ngの買い方
DataSet.addSample( (1, 1, 0), (0)) #ngの買い方
DataSet.addSample( (1, 0, 1), (1)) #okの買い方
DataSet.addSample( (0, 1, 1), (1)) #okの買い方
DataSet.addSample( (1, 0, 0), (1)) #okの買い方

trainer = BackpropTrainer(NN, DataSet, verbose = True)
for i in range(0,100):
trainer.train()

TestSet = SupervisedDataSet(3, 1)
TestSet.addSample( (0, 1, 0),(1)) #okの買い方、合ってる
TestSet.addSample( (0, 0, 1),(1)) #okの買い方、合ってる
TestSet.addSample( (0, 0, 0),(1)) #okの買い方、合ってる

trainer.testOnData(TestSet, verbose = True)

テスト部分の出力

Testing on data:
('out: ', '[-0.146]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.65715369
('out: ', '[0.909 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.00411796
('out: ', '[0.359 ]')
('correct:', '[1 ]')

うーむ、、、、あんまり合ってないってことかな。

学習を6パターン、1000回にするとほぼoutは0.5か1.5になる、、、、(1か0に近づかなければいけないのに?)

Testing on data:
('out: ', '[0.5 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.12476625
('out: ', '[1.501 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.12546397
('All errors:', [0.12476624828904992, 0.1254639688456621])
('Average error:', 0.12511510856735603)
('Max error:', 0.1254639688456621, 'Median error:', 0.1254639688456621)