Tableau DesktopやTableau ServerのTipsや可視化ネタを"一人 a.k.a.全部俺"で投稿していくAdvent Calendarです。 ネタは全て、会社のブログに投稿して行きます。 AWS/iOS技術者の必読メディア:クラスメソッド株式会社ブログ | Developers.IO http://dev.classmethod.jp/
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今年もやりましょうか。 Machine Learning Advent Calendar 2013とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 (PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.) 皆さんのご参加をお待ちしております。 Qiitaで数式を書く方法 「母国語が数式なのだけれどQiitaで数式は書けるのか」という心配からAdvent Calendarへの参加を躊躇されている皆さんのために、はてな風TeX記法をQiita上
AngularJS Startup Advent Calendarは、AngularJSという、一見便利そうだが、日本ではあまり広まっていないJavascriptフレームワーク(MVW(?))の普及目的で立ち上げ。 AngularJS 最近の気になった記事 作成者は、触りたての初心者であるため、AngularJSを始めるに当たっての基本的なところをチュートリアルなどをやりながら、投稿することイメージしています。 このカレンダーの意図に感して頂ける方はどしどし参加願います。 日本での知名度があまりないため日本語ページが少なく、少し敷居が高いようです。 2013年12月24日(月)追記: 個人的に勝手に上げた本Advent Calendarでしたが、最終的に予想外に多くの方々に投稿を頂き、濃い内容になりました。 (間違いなく、こいつに任せているととんでもなくチープになり危なかっしいというところ
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Apache Hadoop およびその関連ソフトウェアの Advent Calendar 2013 です.Pig/Hive といった MapReduce 上で動作する基盤の他, Impala/Drill/Presto/Spark/Shark など,HDFS 上で動作する処理基盤に関する話題でも構いません :-)
URLYou can post either your article on Qiita or your blog post. About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
Haskell Advent Calendar 2013 今年もアドベントカレンダーの季節がやってきました。内容はHaskellに関係していれば何でもOKです。 どこに書けばいいの? Qiitaでも、自分のブログやgistなどで書いてリンクを貼ってもOKです。 過去のAdvent Calendar Haskell Advent Calendar 2012 Haskell Advent Calendar 2011 Haskell Advent Calendar jp 2010 画像出典 http://www.craftynest.com/2009/12/craft-stick-advent-calendar-with-origami-boxes/
Machine Learning Advent Calendar 2012とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 当初PRML Advent Calendarとして立てたのですが、PRMLは敷居が高すぎるのかネタだと思われてるのか皆ROMる気満々で執筆側に誰も回ってくれる気配がなかったので、対象を機械学習全般にしてみました。URLが変更になりすみません。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 (PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.) 皆さんのご参加をお
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