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「PyCon APAC 2018 in Singapore」参加レポートを寄稿した

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PyCon APAC 2018 in Singaporeに参加してgihyo.jpさんにてレポートを寄稿した。
今年のレポートはPyCon JPのスタッフと元スタッフメンバーで書いた。カンファレンスのセッションレポートだけでなくカンファレンス参加に関連するコラムも盛り込んでいてめちゃくちゃ読み応えのある内容になったと思う。

Day1レポート

目次

  • Day1
    • PyCon APACとは
    • シンガポールと今年のカンファレンス会場
    • Keynote ~ Tell me your secrets – Privacy in machine learning systems
    • セッション
      • Build a Data-Driven Web App That Everyone Can Use
      • TeaTeaching Computers ABCs: A Quick Intro to Natural Language Processing
      • Better Care and Feeding of Machine Learning Model
    • コラム
      • APACで発表者をしてみて
      • PyCon APACミーティング
    • 終わりに

Day1:プライバシーを機械学習でどう守るか?/機械学習の基礎と応用

こんにちは, taisaです。2018年5月31日(木)~6月2日(土)にかけて行われた「 PyCon APAC 2018 in Singapore 」に参加してきました。本レポートでは最後の2日間に行われたカンファレンスデイの様子やセッション以外の現地滞在の様子などを2回に分けて,当日参加したPyCon JPスタッフや元スタッフのメンバーがお届けします。 PyCon …

Day2レポート

目次

  • Day2
    • keynote
    • セッション
      • Concurrency vs Parallelism
      • Elements of Programming Interviews in Python
      • Streaming data processing pipelines with Apache Beam in Python, naturally!
    • コラム
      • PyCon APACの開催国となったシンガポールについて
      • 海外カンファレンスに参加してみて
      • 2日目の夜について
    • 終わりに

Day2:今すぐ始められる機械学習,”Pythonic”なコードを書くには?

こんにちは, taisaです。第2回となる今回は,「⁠ PyCon APAC 2018 in Singapore 」のカンファレンスデイ2日目の様子をお届けします。⁠キーノート」や「セッション」のレポートの他にも「はじめて海外カンファレンスに参加してみて」や「夜の懇親会について」「⁠シンガポールについて」のコラムもありますので合わせてご覧ください。 (家治亮) 2日目のKeynoteには …

PyCon APACしか参加したことはないけど海外カンファレンスは本当に刺激的でおもしろい。来年が楽しみだし他にも行きたい。

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申告と節税について整理した。税率?青色?白色?扶養控除?など

フリーランスではないけど確定申告する機会があったりと税金のことを考える機会が増えたので大分昔に買った「フリーランスを代表して 申告と節税について教わってきました。」という本を読み返しました。かなり昔の本ですが大きくは変わっていないと思うのでまだ大丈夫かなと思っています。ただ間違いがある可能性もあるのでその点はご注意ください。指摘も大歓迎です。税金については、その時理解した気になってもすぐ忘れてしまうので大事なところだけメモとして残しておきます。 フリーランスを代表して 申告と節税について教わってきました。 Amazonより 最終的な納税額はどのように決まるか 最終的な納税額は次のように決まります。 年の稼ぎ 売上(収入)- 経費 = 所得 税金の対象 所得 – 各種控除 = 課税所得 最終的な税額 課税所得 × 所得税率 = 納付税額 所得税の速算表 課税される所得金額 税率 控除 以下 超 195万円 5% 0 195万円 330万円 10% 97,500円 330万円 695万円 20% 427,500円 695万円 900万円 23% 636,500円 900万円 1800万円 33% 1,536,000円 1800万円 40% 2,796,000円 ここで初めて知ったのが、所得に応じて税率はあがっていきますが、限度額を超えた分だけがその税率で納税する対象になるという仕組みでした。つまりそれが「控除」に該当するもの。少し控除はあるものの課税所得の限度額を超えたら全ての所得がその税率で計算されると思ってました。どういうことか具体例をあげてみます。 課税される所得金額が200万円の場合 5%までの金額を計算 195万円 × 5% = 97,500円 10%になった分の金額を計算 5万円 × 10% = 5,000円 5%までのと10%分の金額を足す 97,500円 + 5,000円 = 102,500円 所得金額が200万円の場合は、195万円を超えた5万円分んだけ税率が10%になり、納税額は102,500円となります。これは単純に以下のように控除額を引く計算方法でやっても同じ結果となります。 単純に計算して後から控除額を引く 200万円 × 10% – 97,500 = 102,500円 じゃあ税率があがった場合はどうなるの?というのが疑問になったので同じように計算してみました。 課税される所得金額が340万円の場合 順番に計算した場合(10%の控除額を引く) 330万円 × 10% + 10万円 * 20% – 97,500円 = 252,500円 単純に計算して後から控除額を引いた場合 340万円 × 20% – 427,500円 = …

Go言語 GORM+GinでTODOリストのAPIを作ってみた

前回の「Go言語 GORM+GinでTODOリストを作ってみた」に続いて「GORM+Gin」でTODOリストのAPIを作ってみました。ソースコードは前回からの差分だけを記載しています。できたものは下記URLから確認できます。 http://sandbox.taisablog.com/api/v1/ GinのGithub 事前情報 Webフレームワーク:Gin (https://github.com/gin-gonic/gin) ORM:GORM (https://gorm.io/docs) DB:MySQL ルーティングは今回はAPIなので以下としました。モデルをtasksにすればよかったと思いましたが一旦このままにしておきます。 [GIN-debug] GET /todo –> main.main.func1 (3 handlers) // 一覧表示 [GIN-debug] POST /todo –> main.main.func2 (3 handlers) // 新規作成 [GIN-debug] GET /todo/:id –> main.main.func3 (3 handlers) // 編集画面表示 [GIN-debug] PUT /todo/:id –> main.main.func4 (3 handlers) // 編集 [GIN-debug] DELETE /todo/:id –> main.main.func5 (3 handlers) // 削除 ディレクトリ構成 . ├── api │   └── v1 │   └── todo.go ├── controllers │   └── todo.go ├── db │   └── db.go ├── main.go ├── models │   └── todo.go ├── router    └── router.go router.go router.goにr.Group(“/api/v1”)のAPI用のグループを追加してルーティングを追加しました。 package router import ( “github.com/gin-contrib/cors” “github.com/gin-gonic/gin” “github.com/jinzhu/gorm” v1 “github.com/taisa831/sandbox-gin/api/v1” “github.com/taisa831/sandbox-gin/controllers” …

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小学校6年間の算数から中学3年間の数学までを復習してみた

はずかしながら小学校算数から中学校数学までを復習してみたのでまとめておきます。 動機 もともとはこちらの「文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。」の記事を見たのがきっかけでした。復習しようにもどうアプローチしたらよいかわからなかったからです(私の場合は機械学習よりかはただの興味という感じです)。もともと高校数学を少しやってみようかと思っていましたが、そもそも高校入ってからは真面目に授業を受けていなかったので高校数学などほとんど覚えていません(高校入るまではそれなりに勉強していましたが..)。それで高校数学をやるとすぐくじけそうなので、中学数学までをやってみることにしました。タイトルに時間があるのも心理的にとっつきやすくてよかったです。 教材 教材は記事にあった以下の教材を使いました。公立高校受験レベルですがとても分かりやすくまとまっていてよい本でした。ほとんど通勤時間にみていたのでかかった時間は分かりませんが、小学校算数は6時間もかからず、中学校数学は大体6時間くらいだったかと思います。ただ読んでいるだけだと分かった気になるだけなので、こちらの問題「都道府県別 公立高校入試[問題・正答]」を少し解いたりしました。 小学校6年間の算数が6時間でわかる本 中学3年間の数学を8時間でやり直す本 目次 小学算数 PART1 分数の計算 PART2 少数の計算 PART3 面積図・線分図・方程式 PART4 すばやく計算 PART5 割合 PART6 比 PART7 単位量あたりの大きさ PART8 速さ・時間・道のり PART9 平面図形 PART10 立体図形 PART11 比例・反比例 PART12 場合の数 中学数学 PART1 正の数と負の数 PART2 文字式 PART3 1次方程式 PART4 連立方程式 PART5 因数分解と展開 PART6 平方根 PART7 2次方程式 PART8 確率 PART9 1次関数 PART10 関数y=ax2 PART11 図形 PART12 三平方の定理 おまけ ついでに暗算も少しは早くできるようになりたいということで検索して一番にヒットした「暗算を簡単にする10の方法」も少しやってみました。他にもよい暗算の方法があれば教えてほしいです。 左から右に 細かい文字をシンプルに 分数、少数のきまりを覚えておく 数字の「0」と「5」を利用する 倍数を使いこなす 大まかな数字を出す 数字を”リフレーズ”と”リアレンジ”する 答えが合えばそれでいい 億単位の数字にも計算方法はある チップを計算する簡単な方法 まとめ まだまだ先ですが子供らの高校受験まではある程度教えられるかなという気持ちになりました。ただ実際にはちょっと問題を解いただけなので、またその頃になったら復習しているかもしれません。次は時間を見つけて高校数学で面白そうな分野(機会学習にも役立ちそうな?)を選択してやってみようと思います。

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2018年の抱負

今年も去年と同様に2018年の抱負を書く。 2018年の抱負 去年と同様にいろんなことはできないので大目標3つ+サブ目標。これ以外にも細かいものはいくつかあるけど別途まとめる。 CTOとして 機械学習 英会話 サブ目標 引き続きフロントエンド CTOとして 今年1月から不動産テックのスタートアップカンパニーであるCocolive.Inc(ココリブ)にCTOとしてジョインした。エンジニアとして長年やってきたけどCTOははじめて。そしてスタートアップながら良いエンジニアが5人集まったという好状況なのでこれまでのチームビルディングの経験を活かしつつ会社を成長させていきたい。自分個人の目標は昔から「日本のエンジニアの地位をあげる・世界に通用する」であるのでこれはぶれないようにする。また合わせて決めていることは「選択と集中」をすること。限りあるリソースの中でできることできないこと、やるべきことやらないことを見定めて1年やる。あとは楽しむこと。 機械学習 今年技術的には一番力を入れる予定。個人的な興味と現在のサービスの性質上なんらかの形で機械学習が導入できると大きなメリットが見込めることから本格的にスタートすることにした。 機械学習の勉強会を開催する 機械学習の話をいろんな人とする プロダクトに導入する 英会話 これまでほそぼそとやっていたけど実践では全然だめという状況なのでこれをなんとか打開したい。今年は1年間継続して実践メインで徐々に英語慣れしていく。去年はPyCon APAC in マレーシアに参加したけど今年は5月末にシンガポールで開催されるということでここを一つのターゲットとしてやる。 コミュニケーションがとれること サブ目標 いくつもやりたいことをこなすなんてことは自分にはできない。けどサブとしてでもやりたいもの。 フロントエンド 去年はサブでなくもはやメインとして活動できてなおかつ執筆もできたので結果的にすごいよかった。JSはやればやるほど面白いので引き続きやる。 VueJSの深掘り Reactの深掘り CSSやる コードリーディング 今年の抱負のまとめ なにはともあれ健康で楽しく仕事ができていることがなによりなので毎日「今日も生き抜こう©」とつぶやきながらマイペースにやっていく