2019この記事では、「凡人でもフォロワーを増やしたい」と思ってる人向けにTwitterでフォロワー数を増やすのに効果的な方法をまとめています。特別な能力があるわけではない面白いツイートができるわけでもない特にすごい人とコネクションがあるわけでもないといった「自分ってほんと凡人だなー」という人向けの記事です。いう、自分もこれといった取り柄がない凡人です。効果的な方法なので、「フォロワーが必ず増える!」といった内容ではございませんので悪しからず。去年の10月に技術系のことをメインに呟くTwitterアカウントを作成してから4ヶ月経過時点でフォロワーが数1,500人を超えました。試行錯誤しながらやってきたのですが以下のように数字が増えていきました。今日は自分が仕事中やジムでのトレーニング中によく聞いてる英語の勉強にもなるエンジニア向けPodcastをサクッと紹介します。Dailyお休みを除くほぼ毎日、更新されているので常に新しい情報をキャッチアップできます。全て英語ですが、新しい技術を追っている方であればなんとなく聴いたことのあるワードが出てくるのでなんとなく言ってることがわかるかと思います。最近だと、KnativeについてやKubeflowについてのPodcastもありました。WebこちらはWEB系の情報をキャッチアップできるPodcastです。2018に参加してきた際のメモを書いていきます。前回の記事はこちらからどうぞ機械学習はモデルの選定にセンスが必要機械学習のモデルを一から構築できる専門家が少ないためGoogleではAI(機械学習)の民主化がミッションとなっている。Googleを活用すれば機械学習モデル開発のライフサイクルはざっくり以下のような流れになる。機械学習モデルの選定機械学習モデルのカスタマイズカスタムモデルの保守運用1->2->3->2->1のサイクルを繰り返して開発していく。2018に参加してきた際のメモを書いていきます。前回の記事はこちらからどうぞGoogleが提供する機械学習モデルの種類Googleでは以下のようなモデルをそれぞれ用意している。VisionはGoogleが訓練したモデルをもとに画像を判別してくれる。2018に参加してきた際のメモを書いていきます。概要とメリットMobileMLはオンデバイスで機械学習ができるツールです。iOSやAndroidなどのネイティブアプリ上で機械学習ができるようになります。メリットとしてはプライバシーを守れる遅延がなくなる通信量が減る可用性があがるなどがあげられます。具体的には写真や動画などのプライバシーを守れるサーバーにリクエストを送らなくてよくなるインターネット通信がなくてもできるなどのメリットですね。2018に参加してきました。アジェンダはざっとこんな感じです。概要まずはTensorFlowとGoogleが提供している便利な機械学習のクラウドツールについて書いていきます。TensorFlowについてTensorFlowとは機械学習開発のためのオープンソースツールです。これを用いて独学でセルフレジをつくった例もあります。WEB開発の実務だけではなかなか身につかないのがアルゴリズムやデータ構造です特に文系からWEB系エンジニアになった人なんかは意識していかないと身につきません。プログラマーとして高いパフォーマンスを発揮するためにもまずは基礎力を身につけておきたいものです。アルゴリズムやデータ構造を勉強しておくと人気企業や外資系企業の採用でも有利に働きやすくなります今日はおすすめのアルゴリズムやデータ構造(データストラクチャー)について学べる本やWEBサイトを簡単に紹介します。今日はSteemというソーシャルブロックチェーンサービスについてまとめていこうと思います。Steemit.といった用途で使えるようです。このブログではたまーにエンジニアの英語面接対策を自分用メモ程度に記事にしております。このシリーズの記事はこちらをご覧ください。このブログではたまーにエンジニアの英語面接対策を自分用メモ程度に記事にしております。このシリーズの記事はこちらをご覧ください。Delivery”ではその回答を書いていきます。あなたが考えるCIやCDのメリットを教えてください今回の質問は直訳すると「あなたが考えるCIやCDのメリットを教えてください」といった感じになるかなと思います。HARVESTという会社の面接で聞かれる質問とのことです。今回の質問で聞かれているCIとCDについて簡単に説明しておきます。システムを作る」という勉強会に参加してきました。今日はそこで知った類似画像検索関連のワード・ツールをメモ程度に残していこうと思います。Hash)とはpHashは画像などのメディアデータのハッシュを計算するアルゴリズム群のことをさします。imagehashで使用できます。2018どうも、YukiHiraiです。エンジニアのみなさん健康診断の結果はいかがでしたか?エンジニアのためのヘルスケア入門という勉強会にいってきたのでその時のことを簡単にメモとして残しておこうと思います。w健康のユニットテストこの命の危機より脱するには歩くことが効果的のようですさらには運動すると記憶の定着にも効果があるそうです。#1」というイベントのLT枠で登壇してきました。登壇者の方々がGoogleやFacebook、メリカリといった有名企業の方々ばかりといったこともあり参加者100人超えというイベントでした。今日はそのときのことを書いていこうかなと思います。GLOBALというイベントは今回が第一回目で今回のイベントページから引用すると海外での活動や海外のエンジニア文化に興味のあるエンジニアが集まり、知見の共有や交流を目的としたコミュニティです。海外の話を参加者の間で積極的に共有し、日本のテック業界が世界に躍進するのを後押しする存在となることを目標にしております。いった目的で運営されていくそうです。2018どうも、YukiHiraiです。この間、「日本のスタートアップのグローバル化」というイベントに行ってまいりました。そこで個人的になるほどな〜と感じたことをメモ程度に残していこうとおもいます。サービス自体も現地でローカライズするのが成功の近道グローバルなサービス開発していくときに現地の文化を理解している人をチームメンバーにするのは重要だよっていう話がありました。なってしまう、みたいな話がありました。requestを知りたい/作りたい方のためのgit勉強会」に行ってきたのでそのときのことをメモ程度に残しておきます。デザインができるエンジニアはモテるという勉強会に11月1日に参加してきたので簡単なメモを残しておこうと思います。【サポーターズCoLab勉強会】デザインができるエンジニアはモテる次世代のリーディングカンパニーはデザインを重視しているイケイケなサービスを提供してる会社はデザインを重視しているっていう話が面白かったです。アップルのデザイン責任者「世の中の物体のほとんどが適当にデザインされている。今日ははじめてKeras(ケラス)のRNN-LSTMを使用して時系列データの将来予測をやってみたので簡単に勉強したことをメモしておこうかと思います。Keras(ケラス)RNNLSTM↑機械学習やったことない人からすればなんのこっちゃって単語ですねwKeras(ケラス)とはKeras(ケラス)は簡単にデープラーニング処理ができるようにつくられた機械学習ライブラリです。機械学習に詳しくない人でも少ないコード量で機械学習を活用することができます。Kerasを使用すれば難しい数学的理論の部分を自分で実装する必要がなくなります。今日は主にエンジニア向けの内容にはなりますが日本にいながらでも英語が無料で学べるミートアップを紹介したいと思います“学べる”というよりは異文化交流しつつスキルアップもできるようなイベントの紹介と言う感じかもしれません←ミートアップとはちょっと情報が古いですがWikipediaから引用します。世界中で2,700万人以上が参加している(2016年9月時点)、共通の地域や興味に関するコミュニティを簡単に始め、運営することを可能にするプラットフォームサービス。タイトルにもありますが前回受けた人生初TOEICの結果は825点でした!ひとまず目標だった700点は無事突破できました今後の英語学習についてちなみに人生初TOEICを受けるまでにどのくらい勉強したかは前に記事を書いているので↓こちらの記事をご覧ください具体的にどのくらい勉強したかをけっこう細かく書いてます。無事目標の数字を達成できたので次はより実践的な英語を学んで行こうと思います。オンライン英会話エンジニアの技術試験対策(英語)ミートアップの参加などをやっていこうかなと思います。オンライン英会話に関してはひとまずレアジョブを続けていこうかなと思います。前回の記事からエンジニアの英語面接対策を自分用メモ程度に記事にしております。今日もざっくり想定質問とその回答を書いていこうかなと思ってます!前回の記事はこちらをご覧ください。↓ではさっそく想定質問とその回答を書いていきます。platforms”と聞かれたりします。Platformそれぞれについて、どのくらいノウハウがあるのか?を聞いてるのかなと思います。