nokoのブログ

こちらは暫定のメモ置き場ですので悪しからず

インフラ構築の各フェーズで考えること(非機能要件定義・基本設計・詳細設計)

はじめに インフラ構築の各フェーズ(非機能要件定義・基本設計・詳細設計)で考えることのメモです。 要するに非機能要求グレードの抜粋。 非機能要件定義 非機能要件定義項目 大項目 中項目 小項目 小項目説明 例 可用性 継続性 運用スケジュール システム…

GitLabCICD環境構築メモ

はじめに GitLabCI/CDに入門したときのメモです。 参考 GitLab RunnerでCI/CDしてみる(前編) GitLab CI/CDパイプライン設定リファレンス(日本語訳:GitLab CI/CD Pipeline Configuration Reference) 構成例 環境構築メモ例 (以下、runnerをEC2サーバで構築す…

バッチ処理システムの設計フェーズで考えること

はじめに バッチ処理システムを設計するときに考えることのメモ 参考 バッチ処理について考える バッチ処理システムを設計するときに考えること システム構成 オフラインバッチかオンラインバッチか 観点が変わってくる ジョブスケジューラは何か プログラム…

TOEICパート別ポイント2020

はじめに TOEICのパート別ポイントを自分用にまとめました。 参考 公式TOEIC Listening & Reading問題集 とにかく公式の模試をやり込めばいいと思っている。 +αで、移動中に聞き込む用のリスニング用の教材。 直前期にコツが書いてある参考書をざっと見てお…

ABC151-D_MazeMasterをpythonで解いた(BFS)

問題 ABC151-D_MazeMaster ポイント 迷路の最短経路問題 -> BFS -> AtcorderABC-Dより先へ行くために代表的なアルゴリズムを勉強した-その3-(DFS、BFS).md -> 上記は、スタートとゴールが決まっている版。今回は、『ゴール決めずに全部調べる+距離の最…

ABC150-C_CountOrderをpythonで解いた(順列)

問題 ABC150-C_CountOrder ポイント 順列の要素の洗い出し n = 3 for permutations_i in itertools.permutations((range(1, n+1))): print(permutations_i) # 実行結果 (1, 2, 3) (1, 3, 2) (2, 1, 3) (2, 3, 1) (3, 1, 2) (3, 2, 1) 解法 n=int(input()) p_…

TSUKUBA-OCW_機械学習_10_ニューラルネットワーク2RNNとGANを視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)CNN 畳み込みNN 入力の次元が大きいのが特徴(20 * 20 でも400) 画像理解に役立つネットワークの構造を考える 実際の画像認識には局所的な…

TSUKUBA-OCW_機械学習_9_ニューラルネットワーク1基礎とCNNを視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ 機械学習から深層学習へ これまで機械学習は線形モデルwxをベースにしていた 深層学習は、「どうすればよい特徴量が得られるか」を学習ベースで獲得するた…

TSUKUBA-OCW_機械学習_8_k-meansと主成分分析を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習) 最小二乗法は、データが正規分布に生成されたことを想定したときの尤度最大化に相当する 決定的識別モデルは基本、二値分類だが、one-of-t…

TSUKUBA-OCW_機械学習_7_確率的識別モデル、経験損失最小化を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)ロジスティック回帰 シグモイド関数により、全実数を[0, 1]に押し込む モデリング: px = σ(wx) -> 損失どうするか。pxは[0, 1]の確率だが、…

TSUKUBA-OCW_機械学習_6_カーネル、確率的識別モデル1を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)精度と再現率のコントロール 指標が二つあるとどうすればよい? 精度も再現率もほどほどに = 正解率が高い ROC曲線の下の面積 = AUC(area u…

TSUKUBA-OCW_機械学習_5_決定的識別モデルを視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)正則化 ノルム = 原点からの距離 普通想像するのはL2ノルム(単位円) 2乗の総和の平方根 ラッソ: 1, リッジ: 2 最適解が、どこに引き寄せ…

AtcorderABC-Dより先へ行くために代表的なアルゴリズムを勉強した-その4-(優先度付きキュー、貪欲法、しゃくとり法)

はじめに ABC-Dを解くために、下記のアルゴリズムを勉強しました。 1. 優先度付きキュー 2. 貪欲法 3. しゃくとり法 アルゴリズム 1. 優先度付きキュー 参考 【Python】優先度付きキューの使い方【heapq】 いつ使うか 優先度付きキュー(Priority queue)は…

進捗管理タスクとしてやっていること

はじめに 進捗管理タスクとしてやっていることを書き出してみました。 1週間のスケジュール例 時間 月 火 水 木 金 10:00 進捗確認_日次 進捗確認_日次 進捗確認_日次 進捗確認_日次 進捗確認_日次 11:00 資料作成_アジェンダ作成、レビュー依頼 タスク整理_…

TSUKUBA-OCW_機械学習_4_特徴選択とL1正則化を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)汎化誤差 p(x): wineデータのアルコール濃度だと、12%に偏った正規分布だったり(xごとの、取りうる確率) p(t|x): xが決まったときのt(qua…

おすすめインフラ入門書2020

はじめに インフラに入門したときに読んでよかった本です。 おすすめ技術書 ネットワーク インフラエンジニアの教科書2 Amazon Web Service 基礎からのネットワーク&サーバー構築 ネットワークはなぜ繋がるのか TCP/IPの絵本 DNS ハードウェア・OS インフラ…

プロジェクトが立ち上がったときにまずやっていること

はじめに プロジェクトが立ち上がったときにまずやっていることをメモしました。抜け漏れはあります。 やったこと ツール整備 Google Drive整備 フィルダ作成 [参考]もうデータ探しに迷わない!Webディレクター向けフォルダ整理術、基本のキ 00_プロジェクト…

Machine Learning Production Pitch(5)参加レポート

はじめに Machine Learning Production Pitch #5 に参加させていただいたときのメモです。 Machine Learning Production Pitchとは 機械学習について業務で培った知見や経験や苦労話を共有できる場を提供することを目的としたMeetupです。機械学習に取り組み…

JTF2019参加レポート

はじめに JTF2019に参加させていただいたときのメモです。 JTF(July Tech Festa)とは インフラエンジニアのための祭典 今年のテーマは「Share! Your Engineering Culture!」 メモ 「ペパボっぽい」エンジニアカルチャーを創る言葉と仕組み 山下さん GMOペパ…

DataPlatformMeetup_vol2参加レポート

はじめに Data Platform Meetup 【vol.2】に参加させていただいたときのメモ。 Data Platform Meetupとは (以下引用) 自社のデータプラットフォームを設計/開発/利用している方(データエンジニア/データアナリスト/データサイエンティスト/機械学習エンジ…

AtcorderABC-Dより先へ行くために代表的なアルゴリズムを勉強した-その3-(DFS、BFS).md

はじめに ABC-Dを解くために、下記のアルゴリズムを勉強しました。 1-1. DFS(再帰) 1-2. DFS(スタック) 2. BFS(キュー) アルゴリズム 1-1. DFS(再帰) 参考 深さ優先と幅優先でディレクトリ探索 深さ優先探索と幅優先探索 競プロ覚書:深さ優先探索,幅…

TSUKUBA-OCW_機械学習_3_モデルの複雑さと汎化を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)二乗誤差の最小化 最適化の手法として二種類ある 近似解を求める 計算が軽い こちらの方が今は多い 最急降下法など ステップパラメータ 解…

TSUKUBA-OCW_機械学習_2_重回帰を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ (前回の復習)最急降下法 局所解は求まるが、最適解は求まらないのでは 初期化で何回もチャレンジするとか 凸関数なら求まる (前回の復習)演習問題 バ…

TSUKUBA-OCW_機械学習_1_機械学習概論と単回帰を視聴したときのメモ

はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ 機械学習とは何? 人間がもつ学習能力を計算機に データから知識・予測を得る技術 人口知能 統計学 最適化, etc 近年の発展は、大量データが取得になった…

AtcorderABC-Dより先へ行くために代表的なアルゴリズムを勉強した-その2-(競プロにありがちな典型数学問題)

はじめに ABC-Dを解くために、競プロにありがちな典型数学問題を勉強しました。(C以下でも出ますが。) 手法 素数判定 def is_prime(n): if n == 1: return False for i in range(2,int(n**0.5)+1): if n % i == 0: return False return True is_prime(4) #…

Macの初期セットアップ手順メモ(vivaldi, vscode, xonsh, etc)

はじめに 会社支給PCをWindowsからMac(MacBookPro)に替えてもらったので初期セットアップしたときのメモ。 インストールしたアプリと設定 vivaldi スタートページ登録 拡張機能インストール Gmail送信チェッカー Google翻訳 Full Page Screen Capture swit…

aws-innovate_【AI/ML】機械学習モデルの開発プロセスを加速する:Amazon SageMakerの実践活用方法 を視聴したときのメモ

はじめに AWS INNOVATE オンラインカンファレンスの機械学習モデルの開発プロセスを加速する:Amazon SageMakerの実践活用方法を視聴したときのメモです。 SageMakerは、なんとなく触ってブログも書いたことがあるので、知ってることもありましたが勉強にな…

KUPC2019-B_ナップサック問題をpythonで解いた(動的計画法)

はじめに 友人に勧められてたまたまKyoto University Programming Contest 2019のB問題を解いたので、備忘までにブログに書いておきます。 問題と解法 問題 ナップサック問題 参考 PythonでのUnion-Find(素集合データ構造)の実装と使い方 動的計画法(ナッ…

AtcorderABC-Dより先へ行くために代表的なアルゴリズムを勉強した-その1-(DP、累積和、UnionFind木、bit関係、二分探索)

はじめに ABC-Dを解くために、Atcoder Beginner Contest D埋めしたので初心者向け学習法とか色々書くを参考に、下記のアルゴリズムを勉強しました。 1. DP 2. 累積和 3. UnionFind木 4. bit関係 5. 二分探索 アルゴリズム 1. DP 参考 動的計画法(Dynamic Pr…

FortiGateコマンド集

はじめに 昔FortiGateを触っていたときのメモをたまたま発掘したので、載せます。 コマンド集 基本コマンド # シャットダウン $ execute shutdown # 再起動 $ execute reboot # 設定箇所を探す $ show | grep -f "internal" # 設定解除 * 引数は項目のみ(Ci…