大学で習う基礎的な「熱力学」を分かりやすく解説するシリーズ：目次 - Yukihy Life
（このシリーズは未完です。今後コンテンツを増やしていきます） この一連の記事は、大学でこれから熱力学を学ぼうとしている方向けに書かれた、熱力学の基礎的な部分について解説したものになります。 抽象的な考えが多く理解するのが非常に難解な熱力学を、教科書の補足になるようになるべく式を使わずに言葉で解説しました。ただ単に読み物としても面白くなっているのではないかと思います。 ただ、全く式が無いと、ご自身の教科書との対応が無くなったり、むしろ直感的な意味を捉えづらくなるため、入れたほうが分かりやすいと判断した部分には入れるようにしました。 目次 全体の流れは 熱力学目次（コンテンツが出来次第、リンクになります） 目次・熱力学のはじめに（この記事） 熱力学の視座 熱力学第零法則 熱力学第一法則 操作・過程の説明 熱力学第二法則 エントロピー 参考文献・オススメ図書 となるようにするつもりです。最終的に
3カ月でTOEIC800点超え続出！究極の英語ジムENGLISH COMPANY (1/3)
2016年05月13日 07時00分更新 文● 松本佳代子 聞き手・編集●北島幹雄／ASCII STARTUP 撮影●曽根田 元 パーソナルトレーナーによる週2回の集中トレーニングと自宅でのトレーニングで、たった3カ月でTOEICのスコアが800点や900点になるという「英語のパーソナルジム」がある。現在、東京・四ツ谷、恵比寿、有楽町と京都・四条烏丸の４カ所にスタジオを持つ「STUDY HACKER ENGLISH COMPANY」（以下、ENGLISH COMPANY）だ。 パーソナルトレーナー制度、3カ月限定のトレーニング期間、そして1カ月以内なら無条件で返金するというシステムから「英語版ライザップ」と称する声もある。実際その効果もすさまじく、オープンから10カ月ほどしか経っていないが、続々と短期間で英語を身に付けた人たちを生み出しているという。 ENGLISH COMPANYを運営す
【１クリックで導入OK！】Google Analyticsの見やすい画面作成しました！ご活用ください♪ - とまじ庵
みんな大好き♪Google Analytics！！ ただ、見れるデータが膨大すぎて、あっちをクリックしたりこっちをクリックしたり・・・。 気づけば「何のデータを見たかったのか忘れてしまった」なんて事も日常茶飯事です。 実はウィジェットを配置して、見やすい一覧画面を作成できたりします。 「マイレポート」って機能ですね。 で・・・。マイレポートの作成手順とか説明してもいいんですけど、長くなっちゃうし、読むのもめんどくさいでしょ？ って事で！！ 数クリックで導入する方法を解説します Google Analyticsの標準機能で発行されるリンクをクリックするだけで導入できてしまいますので、面倒な手順は一切必要ありません。 もちろん共有されるのは「レイアウト」なので、中身はあなたのサイトのデータになりますのでご安心ください（笑） では次項でレイアウトの概要を説明した後、文末で導入方法（と言ってもクリ
意外と楽しい「平均」の世界あるいは相加、相乗、調和平均の例題として40と60という数値がピンポイントで絶妙である件 - 🍉しいたげられたしいたけ
一週間前の「学び」ホッテントリ関連の話題です。 意外と深い「平均」の世界 from Yasuhide Minoda www.slideshare.net 元ネタの岡山県立倉敷古城池高等学校 内田康晴 先生による「相加・相乗平均不等式の証明図と新しい一般証明」 http://www.sqr.or.jp/usr/haru/websitemodel/rezume3.pdf ともども、内容自体とても興味深いものだったが、それ以上に「こういうのは著者本人が一番楽しんで書いているんだろうな」ということがわかって、うらやましい気がした。 スポンサーリンク ときに、ブックマークコメントとして次のようなものを投入させてもらった。 意外と深い「平均」の世界 <a href="/deep_one/">id:deep_one</a> さんに横コメ。速度の平均は調和平均。ある車が往路を40km/h、復路を60km/
機械学習を使って作る対話システム - Qiita
このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を
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