半空洞男女関係

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RubyKaigi2018に参加してる

今年も会社にスポンサーをしてもらってRubyKaigiに参加している。いつもどおり色々な人と会って、仲良くなって飲んだり食べたり英語話したり日本語教えたりをしているが、もちろんセッションは聞いている。

今回は人事系のひとが来ておらず、エンジニアだけでの参加となったけれど、ブースはあるので、それぞれでシフトを組んでブースの対応をするという感じになった。Quipperからも何人か参加しており、会社のブースをサポートしてくれていた。

今回はスポンサーブースを回ってスタンプを集めるとRubyのピンバッジがもらえるという企画が行われており、様々なブースにそこそこのお客さんが来るようなしかけがされていた。これは大変良かったと思う。RubyKaigiはノベルティとかしかけ勝負になっているところがあると思うので、なかなか予算や時間がかけられない会社は若干不利(?)なところがあるのかなと思うからだ。(これはRubyConfかどこかから持ってきたネタらしい。考えた人ステキ。)

スポンサーの企画という意味だと、SpeeeさんのCode Party企画はステキだなと思った。私は参加していないので概要はわからないが、きっと面白いものになったのではないかなと期待している。こんな感じでブースを出すだけではなく、自分達で企画し、RubyKaigiのサブ企画のような位置づけでKaigiを盛り上げるというのはいいやり方だと思う。


さて、RubyKaigi本編に話を戻したい。聞けたセッションもあれば聞けてないセッションもあり、自分の担当の仕事を中途半端にして仙台に来てしまったのでちょくちょく作業をしてしまったりで、なかなか集中してセッションを聞くことが出来なかった。そんな中でも、ピンときているセッションはこんな感じである:

GuildのPrototypeは楽しみにしていたのだが、もう少し時間がかかりそうな感じだった。というより、ご意見募集です、という感じだった。昔Matzが並列処理の重要性をKeynoteで言っていたし、Google I/O18に行ったときに(まだブログを書いていない…)1プロセスの性能自体はサチっているから、いろいろやっていかないとイカンという話をジョン・ヘネシーが言っていた。CSを学んでいないのであまり詳しくない身としても、納得できるような感じにはなっているので、はやく簡単に並列処理が書けると良いことがあるんだろうな、という感じは思っている。(小並感)

RubyDataのワークショップにも参加してみたのだが、一年でコツコツと進捗しているのだなあということがわかった。みんなおいでよ!一緒にやろうという感じがとても伝わってきたが、あいにく今の所私が普段書くのはSQLPythonになってしまうので、すこし縁がないのかもなあと思ったのだった。いやしかし、今年こそは何か言語コア周りを触れられないかなあと思っていたのだけれど、Ruby 2.6 preview2のリリースでAST出力のサポートが入ったと言うので、この周りで遊んでみるのはどうかという思いつきがあった。

この周りというのは、コーディング支援のことである。ピンと来たセッションはStripeの静的解析ツールの話だったし、去年のRubyKaigiでもRubyMineを作っている人のセッションは面白かった。今の所の自分の関心は、どうやったらいい感じにRubyでも補完が出るのよ?というところであって、VSCodeとかVimとか使ってても、いい感じに補完が出せたらいいなーというところにある。時間がどれくらい取れるのかわからないが、まずはRubyのLanguage Serverで足りないところを実装してみるとか、中身を眺めてみるとかをしてみると良いのかなーと思っている。そういう意味で明日のyouchanさんのiSeqの話とかは楽しみにしている。

なんかまとまりのない文になってしまったし、なんとも論理がおかしい気がするけど、メモ的にのこしておく

ゼロから作るDeep Learning 準備

入社祝いにもらったけど放置してた本。移動中とかによんでいる。パーセプトロン使ってAND回路とか作っていくくだりはよく出来てて感動した。読むだけでも良いのだけれど実際に動かしてみると分かることもあると思うので、気になるところは動かしてみる。


Python3はHomebrewで入れる。

brew install python3

環境はvenv で整える。

python3 -m venv deep-learning
. deep-learning/bin/activate

matplotlibnumpy を入れる。

pip3 install matplotlib numpy

IntelliJPython Pluginを入れて、さっき作ったdeep-learningの環境のディレクトリにIDEAのプロジェクトも作る。 開発というか、手元で動かすのはipynbでやってみる。Jupyter、IntelliJが立ち上げてくれて素敵。

gyazo.com

ここまで特に困ること無くできた。

gyazo.com

グラフの軸が見えなかったりするのは微妙だけど。Jupyter Notebookで共通のプログラムを書いておくとか出来るんだろうか。