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人間の闇を掘り尽くすNHKの「ねほりんぱほりん」が凄い - 根室記念館
最近のNHK 僕が毎週愉しみにしている番組に、NHKの「ねほりんぱほりん」があります。 最近だと、前期までNHKで放送していた「境界のRINNE」「スポンジ・ボブ」「サム＆キャット」を視聴していたのですが、残念ながら全て放送が終了してしまったので、仕方なく「おとうさんといっしょミニ」内の「5歳のつぶやき」というコーナーを観ながら、「今回もコーナー名に反して4歳とか6歳のつぶやき採用しているな……」と、至極どうでもいい感想を抱く日々を過ごしていた僕にとって「ねほりんぱほりん」の放送は救いでした。 因みに「サム＆キャット」は「フルハウス」のようなホームコメディなのですが、やんちゃな暴れん坊の女の子「サム」が、おとぼけた天然気味の美少女である「キャット」の家に居候するという、海外らしい大胆な百合ドラマでもあるので強くお薦めします。必ず後半に心温まる教育パートがある「フルハウス」と違い、破壊と混沌
ディレクターも営業も…非エンジニア職こそSQLを学ぶべき理由と初心者向け学習コンテンツ - paiza times
Photo by Delwin Steven Campbell こんにちは、谷口です。 皆さんは普段お仕事でSQLを使っていますか？ ITエンジニア以外の職種だと、「自分では使えないので、データがほしいときなどはエンジニアに依頼している」という方も多いと思います。 ただ自分でSQLが使えないと、今すぐデータがほしいのに確認できるまで時間がかかったり、エンジニアの仕事を増やしてしまったりして、双方にとって面倒が増えてしまう場合もあるかと思います。 「エンジニアじゃないんだからSQLなんてわかんないよ！」と思われるかもしれませんが、既に運用中のデータベースから基本的なデータ取得をするのであれば、自分で基本的なSQLの使い方を覚えた方が、マーケティングや営業、分析や企画といった業務も捗るはずです。 今回はSQL初心者の方に向けて、ブラウザ等でSQLを書きながら学べるコンテンツをご紹介します。 ■
ゼロから始めるJavaScript生活 - Qiita
（訳者注: これは、JavaScript Stack from Scratchを翻訳し、まとめて読めるように1ファイルにしたものです。元の翻訳と各種ファイルについては、日本語訳forkリポジトリを参照してください。また、原文が活発に更新されているため、訳文も追従して更新されます。ご了承ください。） ゼロから始めるJavaScript生活 モダンJavaScriptスタックチュートリアル、ゼロから始めるJavaScript生活へようこそ。 ⚠️️ このチュートリアルのメジャーアップデート版を3月初旬に公開する予定です。ご期待下さい! より詳しく(英語). これはJavaScriptスタックを使い始めるための最短最速のガイドです。このガイドは一般的なプログラミングの知識とJavaScriptの基礎を前提としています。これら全てのツールを一緒につなぎ合わせることにフォーカスしており、各ツールにつ
覚えるだけでPythonのコードが少し綺麗になる頻出イディオム - タオルケット体操
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
東京大学 杉山・本多研究室
東京大学 杉山・本多研究室：機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発，及び，実問題への応用研究を行っています [ English | Japanese ] 研究概要 教科書 機械学習のための確率と統計 イラストで学ぶ機械学習：最小二乗法による識別モデル学習を中心に 統計的機械学習 統計的学習の基礎：データマイニング・推論・予測 パターン認識と機械学習 強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方～実践で学ぶ強化学習 学習の種類 教師付き学習 教師なし学習 半教師付き学習 強化学習 機械学習の理論とアルゴリズム モデル選択 不偏モデル選択規準 正則化モデル選択規準 能動学習 単一のモデルに対する能動学習 複数のモデルに対する能動学習 追加学習／オンライン学習 次元削減 教師付き次元削減 半教師付き次元削減 教師無し次元削減 類似度データからの学習／カ
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