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USB-CをLightningに変換するアダプタです。これがあれば、Lightningケーブルを持ち運ぶ必要がなくなり、荷物が削減できます。 こちら、ケーブルに着けておくことができるので紛失の心配もありません。よく考えられてるね。 ひとつ注意することがあります。このアダプタを着けっぱなしにしておくと、バッテリーが放電することがあります。おそらく端子部分にスイッチがあり、機器に接続するとオンになるようです。そのため、このアダプタを着けたままだと放電されちゃうみたい。ええ、実際にそういうことありましたから…。 でも、これでLightningケーブルを持ち歩く必要がなくなって、気持ち的にもかなり身軽になりました。 iPhone 16は買うつもりなので、それまではこれでやり過ごそうと思います。 Photo: 三浦一紀
ESTYLEのデータサイエンス事業部の「京ちゃん」こと京黒です。入社時の研修のひとつとしてKaggleの「House Prices」のコンペに挑戦に挑戦しました! ここでは、その内容について紹介します。 機械学習に挑戦してみたいと思っている方の参考になれば幸いです。 Kaggleとは 一言で表すと、「データ分析・機械学習のコンペティションのプラットフォーム」です。 企業や研究者が課題とデータを投稿し、世界中のデータサイエンティストが課題解決のためのAIモデルを作ります。そして、作成したモデルの精度を競います。 開催中のコンペでは、精度の高いモデルを作成したチームに対して賞金が支払われます。また、精度の高いモデルに限らず、他の多くの参加者のコードや参加者同士の議論なども見ることができたり、自分で議論や質問を投稿することもできます。 つまり、世界中のデータサイエンティストの最先端の知見を得るこ
2階建ての仕分け構造で中身スッキリ! 荷物整理の工夫が詰まった「KABAG Box」を使ってみた2021.06.12 19:4521,391 lifehackerBuy PR Haruki Matsumoto こちらは、メディアジーンコマースチームからの記事です。 ライフハッカー[日本版]からの転載 通勤や通学からレジャーまで利用頻度の高いバックパックですが、詰め込むだけであまり整頓できていない方も多いのでは? 荷物探しに時間がかかるのはノットスマートなので工夫して効率化したいところですが、そんな整理整頓を助けてくれるバックパックがあるんです。 姉妹サイトmachi-yaでキャンペーン中の「KABAG Box」は特殊な構造で整理が簡単にできるのが特長。 サンプルをお借りしたので、整理機能を含めた実力をチェックしてみた様子をお届けします! 整理がしやすい縦構造Photo: junior「KA
前回まで [前回の投稿][1]ではKaggleのHousePricesコンペに参加して とりあえず最低限の労力でモデルを作り、4700人中4000位というnoobらしいスコアを叩きだしました 実際にKaggleに挑戦して改めてよく分かったのが前処理などの難しさ・大変さです 前回はすでに数値のデータだけを用いて回帰を行いましたが 今回はオブジェクトデータの値型データへの変換と欠損値の補完を行い とりあえず与えられたデータを全て使ってモデルを作り、スコアを確認してみます。 次回以降は、さらに外れ値の除去や特徴量エンジニアリングを行っていこうと思います。 データの準備 # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/pyt
概要 機械学習におけるモデルの開発を行う際に、基本的にデータセットをいくつかのグループに分割して検証を行います。 具体的には trainデータ、validationデータ、testデータ という3つのグループに分けられることが多くあります。 また、扱うデータセットや検証の目的によっては trainvalデータ というグループを作ることもあります。 本記事では、上記のグループそれぞれについて解説を行います。 train, validation, test のそれぞれの意味と用途 一般的に、収集したデータセットは train, validation, test の3グループに分割されることが多いです。 trainデータ trainデータはその名の通り、学習に用いるデータセットを指します。 よって、モデルの学習(重みの更新)はこのデータセットのみを基に行われます。 validationデータ v
この記事はFFオリジンのビルド作りに必要な知識や大事なことを羅列していくものです。 ※間違った情報や記載抜けがあったら申し訳ない。 ⬇️エンドコンテンツまで進んでいない場合はこちらを参考にしてください。 fforiginmemo.hateblo.jp 目次 ジョブ 固有アクション パッシブ効果 コンボアビリティ効果 マスターポイント 装備 ジョブ適正ボーナス カオス効果 装備の幻想終極 幻獣の加護 特殊なアクセサリー 鍛冶屋 特殊効果の強化 ジョブ適正の強化 合成 合成(幻獣の加護) 模造 一体型防具の有効活用 素材 ★ステータスの重要性 ステータスとは ステータスの上げ方 特殊効果のいろは 固有の特殊効果 汎用の特殊効果 アクセサリーの特殊効果 マスターポイント限定の特殊効果 ★魔物クエスト 想い出 シレーネとイド ひずみ「敵を全て倒す」 仲間 仲間のビルド ビルドギミック 召喚士120
はじめに この記事はFFオリジンのエンドコンテンツまでの進め方をすヽめる記事です。 いち早くエンドコンテンツでビルド構築を楽しみたい方などに向けて楽して早く進める方法を記載した記事でありビルドの構築の話などはあまりありません。 ※筆者の独断と偏見で書かれています。間違った情報があったら申し訳ない。 ⬇️ビルドつくりのすゝめ fforiginmemo.hateblo.jp 目次 はじめに ストーリーをクリアする ストーリーのクリア後 エクストラモード 光の戦士の防具 モルボルのサブミッションを入手する 難易度BAHAMUTに突入する 竜の秘宝とは 竜王の試練とは 装備を整える ジョブ適正ボーナス 平均装備レベル 銃士 銃士のセットアップ 周回の様子 銃をまだ持っていない場合の周回 難易度BAHAMUTをクリアする 難易度GILGAMESHに突入する 次元の迷宮とは 魔物クエストとは 装備を整
「夕方になると靴がきつく感じる」 「足がパンパンになって重だるい」 「靴下の跡がつく」 「指で押さえると指の跡が残る」 など、多くの方が感じたことのある症状は、すべて足のむくみがもたらすものです。 足のむくみは病気ではありませんが、ケアをせず放っておくと、疲れを感じやすくなるなどのさまざまな不調を起こす原因にもなりかねません。 今回は、自宅で簡単にケアできる方法を紹介します。 <監修> 石原 政子(SEIKO) 食事・栄養アドバイザー、料理講師 ヨガ&薬膳de美養生「feeling」主宰。 「薬膳フードデザイナー」認定講師として日々の食の大切さ、何かに頼るのではなく自分自身の力で健康と美を手に入れられる知恵を学ぶ「薬膳フードデザイナー資格認定講座」を開講。東洋医学からみる様々な不調改善や美容に関するイベントや講座、体質や不調の悩みを改善へと導く「中医カウンセリング」を行なっています。 ヨガ
タイトルの通り、「ある列に特定の文字(文字列)が含まれている場合、それを行ごと削除したい」という願いを叶えるPythonスクリプトをご紹介します。 Pythonスクリプト ''' nonG.py purpose: delete G row in ALT column ''' import os import pandas as pd import argparse import sys def main(): # make parser parser = argparse.ArgumentParser() # add argument parser.add_argument('input') parser.add_argument('output') # analize arguments args = parser.parse_args() # set input filename an
pandas.DataFrameから特定の文字列を含む要素を持つ行を抽出する方法(完全一致・部分一致)について説明する。 ここではブーリアンインデックス(Boolean indexing)を用いた方法を説明するが、query()メソッドを使うことも可能。 関連記事: pandas.DataFrameの行を条件で抽出するquery データ(要素)ではなく、行名・列名が特定の文字列を含む行・列を抽出するにはfilter()メソッドを使う。以下の記事を参照。 関連記事: pandas.DataFrameの行・列を行名・列名の条件で抽出するfilter 本記事のサンプルコードのpandasのバージョンは以下の通り。以下のpandas.DataFrameを例として使う。 sample_pandas_normal.csv import pandas as pd print(pd.__version__
区切り文字で分割: split() 区切り文字で分割するには文字列(str型)のsplit()メソッドを使う。 組み込み型 - str.split() — Python 3.11.4 ドキュメント デフォルトは空白文字(スペースや改行\n、タブ\tなど)で分割する。連続する空白文字はまとめて処理される。 戻り値はリスト。 s_blank = 'one two three\nfour\tfive' print(s_blank) # one two three # four five print(s_blank.split()) # ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] print(type(s_blank.split())) # <class 'list'>
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