C言語のポインタとは何かを簡単にまとめておく - バナナでもわかる話
前お知らせした通り、C++練習中です。 スポンサーリンク 他のプログラミング言語とC言語の大きな違いは「ポインタ」という概念があることらしく、私自身もそうですが、「ポインタ」で躓く人がとても多いとのことで、初心者ながらに理解したことをまとめておきます。 ちなみに次の本を参考にしてます。 メモリ まず、ポインタを理解する前に"メモリ"を理解する必要があります。 どうやらメモリとはコンピュータの中に一時的に保存できる場所のことを指すようです。 例えばX=5みたいなものをコンピュータ上で考えた場合には、 Xが5ですという情報は当然パソコンのどこかに保存されているはずですよね。 その保存先をメモリと呼びます。 メモリの住所 で、X=5をメモリのどこかに保存したとしましょう。ただメモリ自体は保存する場所がたくさんあって、何か印が無いと区別がつきません。 そのため、各メモリには場所を示す目印がついてい
python入門 pandasを使ったデータフレームの扱い - バナナでもわかる話
pythonには、Seriesというデータ構造とDataFrameというデータ構造があります。 データ分析において、これらのデータ構造に関する扱いを理解しておくことは必須ですので、簡単に入門記事を書いておこうと思います。 目次 pandas Seriesの利用 Seriesを扱うメソッド DataFrameの利用 スポンサーリンク pandas pandasはデータ分析に便利なデータ構造と、簡単に分析が行えるツールを備えています。 Rユーザーであればデータフレームは馴染み深いとは思いますが、pythonではpandasを入れないとデータフレームは使えません。 ということでpandasを読み込みましょう。 import pandas as pd 慣例に従い、pdという名前で読み込みます。 Seriesの利用 pandasではシリーズというデータ構造を使うことができます。 In : seq0=
小学校のプログラミング教育必修化は授業でプログラミング教えるわけじゃないらしい - バナナでもわかる話
小学校教師である私の父親に、この間「プログラミング必修化になるらしいけど、どうするの？」と聞いてみたのが始まりです。 「勘違いされがちだけど、別にプログラミングは教えないよ。文科省曰く、プログラミング的思考を教えるんだ。」 まーた文科省の無茶ぶりで現場が混乱するといったようなニュアンスでそんなことを言っていました。 プログラミング的思考ってなんやねんと内心思いながらも、そこは現場の教員も同じ思いだろうと思い、突っ込まず 「じゃあ、それどうやって教えるの。科目が増えるの？」と聞いてみたところ 「各科目にプログラミング的思考を養う訓練を混ぜろとのお達しで、例えば算数を教える時に一定の手順を踏むことで解が出ることを教えるだとか、国語で論理的な思考力を養うとかそんな感じ。多分図工とか書道とかで織り交ぜるのは無理だから国語とかその辺に織り込む。あと、教科で織り込めない話は多分道徳とかにまわる？のかな
ペッパー君って役に立つ印象はないけど、AIやSF的なロマンは届けてくれたよね。 - バナナでもわかる話
dot.asahi.com 「ペッパー君さようなら」ということで、レンタル契約更新を行った企業が15％しかいないということでした。要はスマホ等の技術が発達し、「ペッパー君である必要がなくなった」、もっと端的に言ってしまえば、設置コストに対してウマミが少なくなったというところでしょうか。 まあ、確かに色々な場所でペッパー君は見かけますけど、最近は誰も構っている様子はなく、終始 「ロボットだからって無視しないでください。」 と言っていた印象があって....笑 何ともいえない哀愁を漂わせていますよね。 一発屋お笑い芸人が、テレビで飽きられてきて、笑いではなく拍手が起こる状態ってよくありますけど、アレの哀愁になんとなく近いものを感じていました。 それでもペッパー君はスゴかった 初めてペッパー君を見た時、私は結構感激しました。 特に目線ですね。 ペッパー君って、近寄ると(恐らく)顔認識をして、ひたす
『AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル』が個人的にとても面白かった - バナナでもわかる話
最近買った 『AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ 』 という本がメチャメチャ面白かったので、紹介します。 ちなみに下の本です。 この本の概要 最新のマーケティングサイエンスのトピックを「統計学」「機械学習」「経済学」「経営学」「最適化」等様々な側面から総合的に紹介しています。 そんな本なので、メチャメチャ前提知識があると思いきや、必要最低限の前提知識を初めに全部解説してくれます。 特に、この本は「自動化」「実用性」という点にも強いこだわりを持っており、これらの手法を総合的に活用し、ではどう実用に活かすか、どのような点で「自動化」するのかを懇切丁寧に解説してくれています。 これ一冊読めば、マーケティングのみならず機械学習、統計学、経済学、経営学の基礎までまとめて身につくお得本かなと個人的には思います。 スポンサーリンク 個人
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