Stravaのサブスクリプション機能アップと、無料機能の縮小？
こんにちは Stravaからメールは来てましたが、殆ど見て無くてネットの情報を見て気づきました。 メールを見て、色々機能アップしてきたのね。。頑張ってるね！と思ってたんですが。。 今さらですが良く見てみると、無料ユーザから見て機能制限があるなと思いました。 ※色々書きますが、間違いもありそうで内容の保証はできませんので詳細はご自分の確認をお願いします。 情報の参照はStravaの以下のページを参考にしました。 → 最新のリリース/Strava 有料ユーザへの影響も大きい（特に費用面）のですが、それは最後に簡単に書こうかなと思います。 まずは無料から有料になった機能を見てみます。（元からあまり使ってなかったので説明できそうな所のみ詳細に。。） 一覧で見ると以下の記載があります。 セグメントエフォートの比較、フィルタリング、分析機能セグメントの全体リーダーボード（トップ10までは無料でご覧いた
自転車でルート作成ができるアプリ7選！一番使いやすいアプリは？
ライドやサイクリングで特に知らない場所や初めてのところへ行く場合に、スマホのナビアプリは非常に便利です。しかし、何となく道や行き方がわかる場所ならナビアプリでも問題ないかもしれませんが、まったくルートがわからない、知らない土地でのロングライドといったときには、事前にルートを把握しておくほうがいいでしょう。そんな際に便利なのが、ルート作成アプリです。
Microsoft、データ分析／AIで「Azure Synapse Link」や「リスポンシブルAI」を発表
Microsoft、データ分析／AIで「Azure Synapse Link」や「リスポンシブルAI」を発表：Microsoft Build 2020 Microsoftは2020年5月19日（米国時間）、「Microsoft Build 2020」で、データ分析や機械学習／AIに関する複数の発表を行った。これには分析のためのデータのバッチ移動作業を排除する「Azure Synapse Link」や、説明可能でバイアスのないAIを目指す「Responsible AI」、AIのためのスーパーコンピューターが含まれる。 Microsoftは2020年5月19日（米国時間）、オンラインイベント「Microsoft Build 2020」で、データ分析や機械学習／AIに関する複数の発表を行った。これには分析のためのデータのバッチ移動作業を排除する「Azure Synapse Link」や、説明可能
ストラバがリーダーボードやルートビルダーを有料化｜サイクルスポーツがお届けするスポーツ自転車総合情報サイト｜cyclesports.jp
text 中島丈博 サイクリスト＆ランナー向けのアクティビティ管理SNSアプリ「ストラバ」は、本日5月19日より一部機能の有料化を発表した。 有料化される機能は以下 ・セグメント：リーダーボード（各計測区間の順位表） ・アクティビティマッチ：ラン＆ライド（自分がいつも走っているトレーニングコースの成果比較） ・トレーニングログ：Android＆iOS（新機能）（携帯端末でもより見やすく） ・ルート：ルートビルダー（コース作成機能） これに伴い、これまで有料コンテンツの名称であった「Summit」ブランドを廃止、統合している。なお、60日間の無料期間が付いているので、しっかりと機能に納得してから課金の判断ができる。料金は1年間一括払いの場合は月額525円、月単位の支払の場合は月額800円だ。 リーダーボードはトップ10のみ無料で閲覧可能 ストラバ上では、世界中にセグメント（計測区間）が設定さ
Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani Download the book PDF (corrected 7th printing) Statistical Learning MOOC covering the entire ISL book offered by Trevor Hastie and Rob Tibshirani. Start anytime in self-paced mode. This book provides an introduction to statistical learning methods. It is aimed for upper
「データ分析プロセス」福島真太朗 - StatModeling Memorandum
書籍のタイトルは「データ分析プロセス」とありますが、偉い人を説得してどのようにデータを集めていくかを決めて、KPIをどう設定して～という、いわゆる啓蒙書ではありません。すでに顧客の行動データやPOSデータなどをデータベースに格納しつつあり、そこから例えば解約予測をするにはRで具体的にどうすればよいか、という問いに答えるRの本です。Useful RというRのシリーズ本の中の一冊であり、Rを使って機械学習をするためのエンジニア向けの本です。特におすすめする読者は、Rで機械学習をする人の他、欠損値・外れ値・不均衡データといったものにどういった対処方法があるのか知りたい、使ってみたいという人です。また、書籍のページではRのソースコードとともに対応するPythonのソースコードが一部提供されています。 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者:福島 真太朗発売日: 2015/06
Rust で主成分分析 - StatsFragments
Rust で重回帰に続き、今日は 主成分分析をやりたい。 Rust(Nightly) rustc 1.6.0-nightly (d5fde83ae 2015-11-12) rust-csv 0.14.3 : CSV の読み込みに利用 nalgebra 0.3.2 : 行列/ベクトルの処理に利用 rust-csv での CSV ファイルの読み込み 今回は ローカルのCSV ファイル (iris.csv) を読みとる処理を加える。CSV が単一の型しか含まない場合、 前の記事 のように読み取った値をそのまま Vec に追加していけばよい。 iris のように複数の型を含むデータから特定の型のみを抜き出すには以下のような処理を書く必要がある。 まず Reader.byte_records() で各行のエントリをバイト列として読み取る。 let mut reader = csv::Reader::
Rust で階層的クラスタリング - StatsFragments
こちらの続き。 Rust で重回帰 - StatsFragments Rust で主成分分析 - StatsFragments 階層的クラスタリングについてはこちらを。サンプルデータもリンク先のものを利用させていただく。 Ｒとクラスター(1) 再帰的なデータ構造の作成 階層的クラスタリングでは もっとも距離の小さいクラスタ同士を順に併合していく。そのため併合元となるクラスタ (子) と 作成される新しいクラスタ (親) に親子関係をもたせたい。 こういったとき、親から子に参照を持たせればいいかな? と思うのだが、Rust でこれをやろうとすると "親のインスタンスが存在している間は子への参照が有効となっている" ということを lifetime として記述しなければならず、すこし面倒である。 そのため、参照ではなく所有権を移してしまうのが一般的なようだ。 参考 The idea behind
Rustの日本語ドキュメント/Japanese Docs for Rust
このサイトではRustの日本語ドキュメントを公開しています。 Rustはパフォーマンス、安全性、生産性に優れるプログラミング言語です。 Rustの入門書 プログラミング言語Rust日本語版 Rustプロジェクト公式の入門書「The Rust Programming Language」を和訳したものです。通称「TRPL」または「the book」 Rust 2018 Editionに対応しています。最新の英語版をベースにしていますが、一部、古いところも残っています じっくり読みたい人向けにPDF版もあります Rust by Example日本語版 動作するサンプルコードを中心に学べる入門書です Rust 2018 Editionに対応しています。2020年ごろの英語版をベースにしていますが、一部未翻訳です 各種リファレンス、ガイド 標準ライブラリリファレンス 以下のモジュールについて和訳があ
Rust より C++ が優れている 12 のポイント - uchan note
若干釣りタイトルですが，私が「Rust にはない C++ の良さ」を募ったところ，12 個ほどの優れている点が報告されたので，まとめてみます． 背景 私は 2018/10/08 開催予定の技術書典5で，『C++でできる！OS自作入門』と題して，Clang+LLD で C++ を使って OS 開発する際の注意点とか C++ の活用例を解説する同人誌を書こうと思っています． その下調べもかねて，このようなツイートをしました． C++好きな人！ぜひ，RustにはないC++の良さを教えてください！— C++でOS自作 技術書典5 お05 (@uchan_nos) 2018年8月24日 そうしたら知り合いからこんなリプが飛んできました． これ、まとめてblogにして！— shoma (@shoma) 2018年8月24日 一部の人に参考になるかもしれないのでまとめることにしました．ただしネタ多めです
Google の機械学習研究者による研究・エンジニアリングの進め方のメモ - MyEnigma
TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門 (impress top gear)posted with カエレバ新村 拓也 インプレス 2018-02-16 Amazonで検索楽天市場で検索Yahooショッピングで検索 目次 目次 はじめに メモ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Goolgleのベイズ統計、機械学習の研究者である Dustin Tran氏が下記のような面白いブログ記事を上げていたので、 そのメモです。 dustintran.com メモ Googleの機械学習エンジニアにによるエンジニアリングのやり方。研究に使うツールを紹介していて面白い。 https://t.co/IrPU3t34Wx— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2018年3月11日 ちょっと内容をメモしてみる。まず初めに何を解くべきかを考え
【日記】インプットとアウトプットのバランスを大事に - キノコの自省録
去り行く平成を見つめつつの雑記。 インプットとアウトプットのバランス 平成の世を生きたソフト屋の自分が、ソフトの勉強する上で特に頭に入れていたのは、インプットとアウトプットのバランスでした。 インプットは要するに本を読んだりして知識を入れる作業で、アウトプットは自分の作りたい作品を実際に制作する作業です。 これってソフトウェアに限らず、イラストレーターなどでもよく言われる話ですが、 インプットをし過ぎるとインプット過多で何も入らなくなり、かといってアウトプットばかりし過ぎると、注目されることばかりに目が行き、雑な作品を生み出してしまうという結果を生んでしまいます。 成長のためにはバランスが大事ということです。 平成15年頃と比較すると、大分成長しました。育成方針は間違っていなかった気がします。 わかりやすい結果では雑誌に載る、Web上で紹介される、地上波TVで紹介される、何らかの賞を受賞す
フーリエ変換のナイキスト周波数についてもう少し - キノコの自省録
音（声）の高低を検出する方法を真面目に書く http://d.hatena.ne.jp/kinokorori/20130328/1364469421 この記事に最近ナイキスト周波数について記述を追加しました。 ……追加しましたが、ちょっとだけのつもりが長くなった割に説明不足で、 なんだかよくわからなくなりました。なので、再度書き直しします。 ナイキスト周波数ナイキスト周波数とは、サンプリング周波数の半分の周波数のことです。 一般的なwav形式のサンプリング周波数44100Hzならば、22050Hzということです。 これが、FFTで正しく検出できる、最大の周波数となります。 つまり、検出したい周波数があるならば、その倍のサンプリング間隔が必要ということです。 これを標本化定理と言います。 標本化とはサンプリングのことですので、サンプリング定理とも言います。 折り返し雑音44100Hzでは話が
今年読んだ本 - Effective Modern C++ - キノコの自省録
ブログの更新をサボり過ぎということで、リハビリついでに2016年に読んだ本を適当に紹介。 今回はEffective Modern C++ Effective Modern C++ ―C++11/14プログラムを進化させる42項目 評価の通り、良い本でした。 内容紹介 C++プログラマから絶大な支持を集めるC++界のカリスマ、スコット・メイヤーズが、優れたC++プログラムはどのように書けばよいのかを指南。 C++をすみずみまで知り尽くした著者が、効果的かつ堅牢、移植性の高い優れたC++プログラムを書くノウハウを42項目にまとめています。 さらに上を目指したい中上級者必携の一冊です。C++11/C++14対応。 この内容紹介では少々わかりづらいですが、C++11/C++14で追加された新機能について、使用上のポイントを重点に42項目を記載した本です。 対象は内容紹介の通り、完全に中上級者向け。
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Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.
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