Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
私たちのR: ベストプラクティスの探求
紹介 『私たちのR』は宋財泫（SONG Jaehyun）と 矢内勇生が共同で執筆するRプログラミングの「入門書」である。統計学の本ではない。 また、本書はデータ分析の手法の解説書でもない。Rを用いたデータ分析については他の本を参照されたい。私たちが専門とする政治学におけるデータ分析については、以下の本を勧める。 浅野正彦, 矢内勇生. 2018. 『Rによる計量政治学』オーム社. 飯田健. 2013.『計量政治分析』共立出版. 今井耕介（粕谷裕子, 原田勝孝, 久保浩樹 訳）2018.『社会科学のためのデータ分析入門（上）（下）』岩波書店. 本書が想定するのは、次のような希望をもつ読者である。 分析に入るまでの段階、つまりデータの入手やクリーニング方法が知りたい 分析結果を自分の思いどおりに可視化したい 複数のモデルを効率的に分析したい Rでシミュレーションがしたい Rと友達になりたい 本
論文の査読のしかた (TAKENAKA's Web Page)
学術雑誌に投稿された論文は，担当編集者が査読者（校閲者とも呼ぶ）に 読んで評価してもらい，これを参考にしながら受理したり改訂を指示したり 却下したりします． 東北大学の酒井さんのページ に， このプロセスの詳細についての解説 があります． 査読者は，一編の論文あたり２人のことが多いようです． 学術雑誌の平均受理率を40%とし，どの論文も2人の査読者がチェックすると すると，世に出る論文の数の5倍の査読レポートが書かれている計算になります． 論文の書き方についてはいろいろな成書もあり，インターネット上でもさまざまな 情報を得ることができます（たとえば上記の酒井さんの 「若手研究者のお経」 が有名）． なのに，その5倍も書かれているはずの査読レポートの書き方の心得の ようなものは，寡聞にして知りません(※)．考えるに，査読をするような人なら それなりの見識と経験を持っているはずで，今さら論文の
マツダ先生（仮名）の思い出、あるいは議論の仕方を習ったことのない人はやっかいだということ - みやきち日記
あたしが小学5〜6年生だったときの担任・マツダ先生（仮名）は、クラスで話し合うとき生徒にたったひとつのルールを課しました。そのルールとは、「意見を言うときは、必ず理由を言わなければならない」というもの。これは鉄の掟で、例外は許されませんでした。今にして思うとこれはすばらしい教育で、あたしはマツダ先生にものすごく感謝しています。 このルール下だと、「今度クラスのレクリエーション時間でどんなスポーツをやるか」なんて議題で話し合うとき、ただ各自で 「バスケがいいでーす」 「ソフトボールがいいでーす」 「ドッジボールがしたいでーす」みたいに提案だけしていきなり採決ってのはダメなわけ。提案するには、絶対に「なぜ自分はクラスでこのスポーツをやるのがいいと思うのか」を言わなきゃいけないんです。 そうなってくると、「自分がバスケが好きだから」クラス全体でバスケをするべきだなんて言えないわけですよ。いくら小
ResearchRabbit
Reimagine ResearchWe’re rethinking everything: literature search, alerts, and more
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
Rを用いた データ解析の基礎と応用2022
Step 3：データを可視化しよう！ データ可視化の重要性 ggplot2でデータを眺めよう geom_histogram ヒストグラム geom_density 密度分布 geom_point 散布図 aes(color) 色を表現する facet_wrap, facet_grid グラフを分ける geom_boxplot 箱ヒゲ theme_*** 全体の雰囲気を変える color（aesの外） 線を特定の色にする fill（aesの外） 特定の色で塗りつぶす color（aesの中） 線を値に応じた色にする coord_cartesian 軸の範囲を変える labs タイトルや軸ラベルを書く／書き換える theme 文字の大きさなどを細かく設定 ggsave() 図をファイルとして保存 その他のグラフの描き方を知りたい方は ggplot2公式サイト Jaehyun Songさんの解説
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
お悩みハンドブック
一人ひとりの悩みごとに合わせて適切な支援を案内するサービスです。あてはまる悩みにチェックをつけていくだけで200種類を超える公的支援を中心とした解決手段から利用できる可能性のある支援を提案します。
文章の作り方 - 伝わるデザイン 研究発表のユニバーサルデザイン
研究者や研究に関わる大学生や大学院生は、一年を通じて研究室ゼミや学会などで研究成果の発表を行なわなければなりません。また、近年、科学者でない人たちに対する一般向けのプレゼンや講演（アウトリーチ活動）の機会も増えてきています。他にも、研究論文や報告書を書いたり、研究費調達のために予算申請書やプロジェクトの提案書を作成したりすることも、研究者にとって欠かせない仕事です。これらはいずれも情報を他者（研究仲間や審査員、一般市民）へ伝えようとする行為であり、正確かつ効果的な情報の発信が望まれます。しかし、自己流で資料を作成して、闇雲に情報を発信していても、スムーズに情報は伝わりません。ときには誤った情報が伝わってしまい、研究の価値を正当に評価してもらえないことさえ起こりえるのです。 情報を正確にかつスムーズに他者に伝えるためには、情報をデザインすること、つまり文章を読みやすく整えたり、図表を見やすく
From data to Viz | Find the graphic you need
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid. What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities. Alternatively, check the complete decision tree.
Home - RDocumentation
Easily search the documentation for every version of every R package on CRAN and Bioconductor.
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