抽出するやつをlispでやるかから今現在までの流れ
Common Lispやってたんだけどlispよりシェルスクリプトが面白くなってきて最近ずっとシェルスクリプトやってた
前回
抽出するやつをlispでやるかから今現在までの流れ
流れとしては
railsの会社入るしruby on railsやるか→これは実際けっこうダルい→firebaseでアプリ作るか→JS必要やん→JSやる→少しだけ書けるようになってnode.jsでクローラー書いてエッチなサイトからURLとそのURLのレートを拾ってembeddedで複数のサイトの動画を見れるサイトをfirebaseで作る→underscore.jsのコード読んだりする→むずい→JS書きづらすぎて飽きる→技術広げたい→エッチな動画落とすのにcurlでやるプログラムをpython経由でいじる→直接シェルスクリプト書く→コマンドをパイプで繋げて処理書くの実質関数型プログラミングやん!!→shで処理書くのめっちゃ簡単→()もいらない;もいらない変数もいらない→シェルスクリプトでやれること広げたい→正規表現を改めて学習→kindle to calibreめっちゃ便利→紙の本だとコピペ試せない→OCRや→google vision apiのOCR試す→OCRめっちゃ簡単やん→時代は機械学習か→awkを学習→なんやこれめっちゃ便利やんけ→コマンドラインツール入れたり情報収集したり→sublimetextとウィンドウ切り替えしながらスクリプト書くのダルい→vimやってみるか→vim結構覚えるのむずい→機械学習やってみるか→python覚える必要あるな→『ベイズ推論による機械学習入門』を読む→冒頭で線形代数と微分積分を覚えてる前提で話が進む→それはそうだな→線形代数のテキスト集めて覚え始める→飽きる(そのうちリトライ)→画像分類なら比較的簡単っぽいし機械学習体験版ができる(コピペだけでいけそう)→シェルスクリプトでクローラ書いて画像大量に集めて飽きる→改めてシェルスクリプト強力だと実感する→文章処理の機械学習ってどうなんだろ→fasttext試す→めっちゃ簡単な上に強力→calibった洋書をmecabしたりして頻度順にソートしてfasttextしたりする→良い感じ→unabridgedのオーディオブック聞くの再開(続いている)→couseraのML学習が1週間以内なら無料との情報をキャッチ→始める→手を動かすのが少ないから飽きる→python始めるまえにpythonの情報集めるやつ作るか→シェルスクリプトとtwitterのapiをrubyのgemで動かす→limit低すぎ→puppeteerでやるか→チャットボットの記事読む→dialogflow面白そうやんけ→いまここ
どんだけ飽き性なんだよって話だけどそれなりに技術が身についてる部分もあって一概に全部中途半端とも言えない感じ
道具箱の中身を充実させててその証拠にコマンドラインだけでhtml編集してfirebaseにhtmlアップしてデプロイするとかできるようになった
技術への考え方がコマンドラインとコマンドみたいなウェブサイトとかプログラミング言語とそのライブラリをAPIとして捉えるようになってきてデータを左から右に透過させてインターフェイスを作るみたいな考え方を最近してて実際楽しい
gistにプログラムどんどん放り込んでる
