はじめに
最近、家のネットワーク回線が安定しなくなった。我が家ではプロバイダを契約しておらず、マンションの居住者が無料で利用できるセイワBBを利用しているのだが、入居したての時は問題なく利用できたにもかかわらず、ここ最近になって何故か安定しなくなった。
無料な物に対して大きい声で文句は言えないが、今までは安定していたものなのでなんとかできないかと思い、原因を調査し改善を試みた。
続きを読むCloud Pub/Subを利用したワークキューシステムの構築
はじめに
過去、センサーデータをMongoDBに保存する仕組みを作成し、日々家の温度や湿度を計測して、快適な住空間の構築に努めている。
しかしこの仕組みでは、MongoDBサーバが落ちている時はセンサーデータを保存する処理が失敗するため、MongoDBが落ちている間のセンサーデータをロストしてしまう事象が発生した。MongoDBは自宅のサーバに構築しているため、予想外の障害（ブレーカーが落ちる、LANケーブルが切れている）が発生しやすく、落ちてしまうことが多々あった。
【資格試験】LPIC Level3 303 Version2
過去にLPIC Leve2を取得していたのですが、その試験の有効性の期限が切そうになっており、有効性を伸ばすためにLPICのLevel3に挑戦してみました。
かなり短期決戦で取り組んだのですが、無事1ヶ月の勉強で取得できたのでその体験記です。
どんなもの？
LPICは、LPIが提供しているLinuxの試験。以下にあるとおり、Level3はLinuxのプロフェッショナル該当するレベルの試験となるらしい。
LPIC-3認定は、Linux Professional Institute（LPI）のマルチレベルプロフェッショナル認定プログラムの頂点です。 LPIC-3は、エンタープライズレベルのLinuxプロフェッショナル向けに設計されており、業界で最高レベルのプロフェッショナルなディストリビューションニュートラルLinux認定を表しています。
Level3には301(混在環境)、303(セキュリティ)、304(仮想化と高可用性)の3つがあり、今回はそのうちの303(セキュリティ)を受験したものとなる。
続きを読む【データコンペ】Signate Apple引越し社需要予測をPyCaretで挑戦
はじめに
SotaになっていたSignateのApple引越社 需要予測のコンペに挑戦したので、その記録を書きます。
今回はモデル作成にPyCaretというAutoMLライブラリを利用した。PyCaretは、複数のモデルの構築と評価を少ないコードで簡単に実装できるAutoMLライブラリで、個人的に最近注目しているツール。モデル学習をPyCaretのみで実施してみて、どれだけの順位に組み込めるか試してみた。
先に結果を言うと、PyCaretのみで作成したモデルの評価値は、アップロード時点では150位くらいの結果となった。しかし最近見たら200位まで下がっていたので、現時点でもかなり挑戦している人は多そう。私自身時系列データ分析の経験は少ないのだが、データ数やタスクの難易度的に時系列タスクにちょうど良い課題だったと思うのと、PyCaretの手軽さを実感できた。
