「Sublime Text」 完全入門ガイド！
こんにちは～ 仕事が恋人のデザイナー、王です φ(≖ω≖｡)♪。 最近海外でもてはやされまくりのテキストエディタ「Sublime Text」と恋に落ちたことをこの場で告白したい！ やっと出会えたぞ！僕が探し求めていた幻のエディタに！！ 昨今話題沸騰中の「Sublime Text」エディタについて、ご紹介しましょう！本記事を読んで、ぜひとも他のエディタからSublime Textに乗り換えていただきたいです！ 見た目的には、このように、優雅（Sublime）そのもの！ Mac、Windows、Linux 三大プラットフォームで動くのも嬉しいですな！ 公式サイトは下記リンクです。 https://www.sublimetext.com/ それでは、動画やキャプチャーを使ってSublime Textの素晴らしい魅力を伝えていきたいと思います。 Sublime Textのチャームポイント 特色機能
A useful tool for designing css buttons
This CSS button generator is a free online tool that allows you to create cross-browser CSS button styles in seconds. With a user-friendly interface, you can effortlessly design buttons that seamlessly integrate with various frameworks or libraries. Whether you're a veteran developer or just starting, this CSS generator simplifies the button styling process. You can choose from 30+ predefined styl
マネージャーは､イノベーターになれない
「良いアイデアを得る秘訣は、たくさんのアイデアを得ることだ」。こう述べたのはノーベル賞を2度受賞した科学者、ライナス・ポーリングである。イノベーターの共通点を一つ挙げるとしたら、アイデアを集めるのが好き、ということだ。エジソンは、一生の間に、3500冊を超えるノートにアイデアを書いていたという。 イノベーションは企業の規模を問わず必要なものだが、特にベンチャー企業の場合には不可欠だ。なぜならば、イノベーションを実現しない限り、事業を成長させ拡大できないまま、瞬く間に消えてしまうからだ。 発見力と実行力は違う イノベーションに関連して、ハーバード･ビジネス･スクールのクレイトン・クリステンセン教授の著書「イノベーションのDNA」の中に、次のような記述がある。 まず自分自身に問いかけて欲しい。自分は画期的なアイデアを生み出すのが得意だろうか？ 社員の創造性とイノベーション能力を高める方法を知っ
機械学習はどの分野に属するのか？ | POSTD
機械学習は、学際的な分野であり、密接に関連する分野である人工知能やデータマイニングと区別しようと考えると、かなり困惑するかもしれません。 この記事では、機械学習に関連したこうした分野について学びます。特に、機械学習が、どのようにして数学や人工知能の分野の上に成り立っているのか、そして機械学習がデータマイニングやデータサイエンスといった分野の中でどのように使用されているかということを学び、こうした分野の境界について学びます。 基礎 機械学習は、数学とコンピューターサイエンスの分野を基礎として成り立っています。特に、機械学習の手法は、線形代数と行列代数を使用して説明されることが多く、その作用は、確率、統計学というツールを使用して理解されることが多いです。機械学習にとっての基礎科目を代表する統計学、確率、人工知能の分野です。 確率 確率理論の分野では、ランダムな事象の可能性を描写する研究が行われ
［機械学習革命3］機械が人間を超えた
かつてはデータを機械に学習する前に、人間がデータを様々な形で分類したり加工したりしていた。近年台頭する「ディープラーニング」を初めとする機械学習技術では、機械が人間に頼らずにデータを分籍する。驚くべき機械学習の最新事例を示そう。 人間の試行錯誤を排除 -未来予測- 未来予測に関しては、NECの「異種混合学習」を紹介しよう。これは収集したデータの中に複数の規則性が存在する場合に、それぞれのパターンごとに適したモデルを生成する手法だ。 例えばNECは、ビルの電力消費に関する時系列のデータを収集して、電力消費を予測するモデルを作った。ビルの電力消費は、当然ながら曜日や時間帯ごとにパターンが変化する。従来は、どのようなタイミングでパターンが切り替わるか、人間が専門知識を動員して場合分けを行い、それぞれの場合に適したモデルを作っていた。。 NECの異種混合学習では、パターンの切り替わり自体を機械学習
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［機械学習革命2］常識破りのパターン認識