アベノミクスの本質とは何か - シェイブテイル日記2
無茶苦茶ご無沙汰しています。 個人的に色々と忙しいことと、アベノミクスへの期待が失望に変わっていったことからブログの更新を怠っておりました。 さて、久々にブログを更新しようと思ったのは、アベノミクスの現状を端的に示す２枚のグラフをお見せしたかったからです。 言うまでもなく、アベノミクスとは（１）大胆な金融政策 （金融緩和）、（２）機動的な財政政策 （財政出動）、（３）民間投資を喚起する成長戦略 の３本の矢であったはずです。 大胆な金融政策については、GDP比でみたとき、世界金融史上にも例をみないほどのマネタリーベース拡大などがいまも続いています。 また成長戦略についても、有効性はともかくとして、経済特区や働き方改革などなど各種の施策が矢継ぎ早に打ち出されています。 しかし、財政政策についてはどうでしょうか。 図1のグラフは、財務省ウェブサイトに掲げられた一般会計の歳出状況のグラフを分かりや
外部キー制約を活用する
なおサンプルではフォーム入力値のチェックやMySQLサーバの設定に、セキュリティに対する考慮が不足しています。また、主に管理者が利用する「在庫管理」機能と、不特定のユーザーが利用する「オンラインストア」機能が同居しているうえ、ユーザーパスワードやクライアント認証による使用規制も行われていません。 不特定のユーザーから利用されることがないよう、公開されたサーバ上での使用は控えるようにします。 # cd /var/www/html # tar xvfz /..pathto../sample5.tgz # cd sample5 「sample5」をドキュメントルートに展開し作業ディレクトリを移動。 Apacheをソースからデフォルトのままインストールした場合は、ドキュメントルートを/usr/local/apache2/htdocs/などに適宜変更します # mysqladmin -u root
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - Qiita
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換）Python画像処理機械学習DeepLearningTensorFlow 「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-g
2017年のフロントエンドエンジニアならこの程度は知ってて当然だよな？ - Qiita
って海の向こうの人が言ってました。 私はjQueryさえあれば概ね生きていけるので全然知らないけど、 あなたは全部知ってるフロントエンドエンジニアなんだね。すごーい！ 以下はFront-End Developer Handbook 2017の第三部、Front-end Developer Toolsからリンクされているツールと、その簡単な紹介です。 ドキュメントツール Dash 150以上のライブラリのAPIリファレンスを検索できる。有料、Mac専用。 DevDocs 200以上のライブラリをオンラインで検索できる。無料。 Velocity 中身はDashと同じ。 有料、Windows専用。 Zeal 200以上略 無料のオフラインドキュメント。 SEOツール Keyword Tool 検索ワードを入れると関連キーワードを教えてくれる。 Google Webmasters Search C
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
