1. 各々の入力欄に、常に見えて分かりやすいラベルを付けよ 記入する前の入力欄にだけ、フォームのラベルを表示するのがWebデザインの主流になっています。これはユーザネームやパスワードなどを入力する際にはシンプルで使い勝手がいいのですが、それ以上に長い文字列になると少々勝手が悪くなります。 そのため余白があるのであれば、ラベルを表示すべきです 特に、長いフォームの場合では、ユーザは入力したものを見直すでしょう。どのラベルが入力欄と合致するのか分からなければ、間違いがないよう見直すことなどできるはずがありません。 改善前:入力欄中にラベルが記入してあります。今は見やすいかもしれません。 しかしフォームに入力するとラベルが見えなくなってしまい、間違いを見つけにくくなってしまいます。 改善後:それぞれの入力欄に、クリアでいつでも見えるラベルを付けましょう。 2. 十分な大きさのフォントを使用せよ

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに Jupyter Notebook (iPython Notebook)とは? インストール Notebookデータのバックアップ＆マルチアカウントアクセスする設定 Jupyter Notebookのショートカット コマンドモードのショートカット Editモードのショートカット セルを上から全部実行する Markdownで文章を入力する 数式を入力する 数式の計算をする 画像をドロップアンドドラッグで挿入できるようにする 目次を見出し情報から自動生成する レポートタイトルを入力する方法 PDFに出力する Ma

Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン

ちょっとしたデータをサクッと「グラフ」や「チャート」にして、Webページに素早く公開したい人に最適なJavaScriptライブラリ「CanvasJS」のご紹介です！ 類似のライブラリはいくつかありますが、「CanvasJS」はわずか数行のコードですぐにグラフが作成でき、なおかつ豊富なパラメータをいじることで驚くほど細かいカスタマイズも実現できるのが特徴的です。 今回は、基本的な使い方を中心にご紹介しようと思います！ 必要なファイルを準備しよう！ 「CanvasJS」の本体ファイルは、サイトのトップページからダウンロードできますが、CDN経由からも利用できるようになっています。 https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/canvasjs/1.7.0/canvasjs.min.js これを、HTMLファイルに読み込みます！ // index.html <!d

最近の趣味は「Haskellはいいぞ」と呟くかTwitter Search: Haskellを巡回して を押して回ることです 毎日巡回しているとHaskellに入門しようとするも細かいところに引っかかって前に進めないでいる人をちらほら見かけます。今回はそんな見回りの知見を活かしてHaskell初心者が躓きやすいポイントをまとめてみたいと思います。 1. 入門書は何がいいの？ それはもうすごいH本一択でしょう！…と言いたいところですが時々不満の声を聞くこともあります。確かにすごいH本こと『すごいHaskellたのしく学ぼう!』は世界一わかりやすいHaskell入門書であることは間違いないと思いますが、逆に内容が平易すぎるため記述が冗長だと感じたり読み終わっても何か自分で作れるようになった気がしなかったりするかもしれません。なので僕は「プログラミングも初心者でHaskellから入門してみたい」

この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた

論文ざっくりななめ読み。 JAMAヒトマズまとめてご紹介していきます！ 重症COVID-19患者に対するHigh Flow nasalと通常酸素投与療法の比較 脳卒中後の卵円孔開存に対するデバイス閉鎖の治療効果 -RCTの個別データ分析- 院外心停止患者に対するカルシウム静注の効果 jamanetwork.com 重症COVID-19患者に対するHigh Flow nasalと通常酸素投与療法の比較 COVID-19が一段落ついている段階で色々エビデンス確認していきます。今回は、途中からかなりあちこちで使われるようになった、高流量酸素療法であるHigh Flow nasalについてです。 通常の酸素投与ではなく高流量療法を行うことで、人工呼吸器装着や臨床的改善までの時間回復につながるかどうか？が今回の臨床疑問です。 Ｐ：コロンビアの３つの病院・ICU入室中のCOVID-19重症患者220人

今日から使える 医療統計学講座 【Lesson11】 同等性・非劣性の解析 新谷歩（米国ヴァンダービルト大学准教授・医療統計学） （2967号よりつづく） 臨床研究を行う際，あるいは論文等を読む際，統計学の知識を持つことは必須です。 本連載では，統計学が敬遠される一因となっている数式をなるべく使わない形で，論文などに多用される統計，医学研究者が陥りがちなポイントとそれに対する考え方について紹介し，臨床研究分野のリテラシーの向上をめざします。 通常の解析では，P値が0.05より小さければ「差がある」，0.05以上であれば「差がない」としますが，「差がない」という事実のみに着目して，「比較群が同等である」と判断してはいないでしょうか？　これは統計的にみて，絶対にしてはいけません。P値では，差があることは証明できても同等であることを証明することはできないのです。 では，どうすれば統計的な同等性を

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先日クライアントから問い合わせがあり、私の収めたWIn7のパソコンでログインが出来なくて困っていると問い合わせがあった。 話をよく聞いて見ると、パスワードの有効期間をデフォルトの42日のままで出荷していたのだが、 クライアントが納品時に初回ログインして、ウイルスソフトのインストールなど必要設定をしたのち２ヶ月あまり放置しており、 久しぶりに起動したらログインできなくなった、という事情らしい。 パスワードの有効期間が切れた場合、通常ならログイン時に有効期間が切れている旨の通知がされ、新しいパスワードを設定するとログインできるので、クライアントの言う「ログインできない」状態というのが不可解であった。 クライアント曰く「４２日を過ぎたから古いパスワードが使用できなくなってしまったんじゃないか」と私側の責任に感じているらしく、ちょっとまずい空気感だなーと重いパスワードを解析させてもらうことになった

【画像あり】作画が可愛いダークファンタジー漫画教えて Tweet 1: 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2015/06/29(月) 18:45:28.433 ID:NF8gtgkV0NIKU.net 人が死ぬ系 ヒロインなら尚可。 2: 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2015/06/29(月) 18:45:55.031 ID:ByPAsbvBdNIKU.net 黒 【事前予約】最大4人の対戦マルチプレイ！自由自在なアクションバトルに注目 3: 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2015/06/29(月) 18:46:54.764 ID:nf9GLm4c0NIKU.net 名前忘れたけどWeb漫画から裏サンデー？で連載してるやつ モブサイコではない 5: 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2015/06/29(月) 18:48:21.301 ID

この花火の加工の方法は1枚1枚写真を足していって1枚の写真に仕上げています。下記のこのような写真を足していくと上記の画像のような写真になります。 --- では逆にこの写真の花火の部分を引いていくと、 と考えました。 実はこの「複数枚から同じ部分は残しておいて、違っている部分だけを消す」という処理方法はPhotoshopのある機能を使えば実現出来るのです。 ノイズはどの写真も微妙に違う花火が写っていない夜空の写真というのは、そんなに欲しいと思わないでしょう。特に必要性が無いのと、簡単に撮影できるからです。 そこで、「普段は写っているけど、写っていないと嬉しいもの」を考えたとき、自分が思いついたのはノイズでした。 都合が良かったのはどの写真のノイズも微妙に違う（ランダム）ということです。 風景はずっと動きませんが（同じ部分）、ノイズだけはバラバラです（違う部分）。つまり、風景が固定されてる写真

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今回は疑似実験（Quasi-experiment）の中でも近年ますます使われるようになってきているプロペンシティスコア（Propensity score; 以下PS）を用いた解析方法を2回に分けてご説明します。アメリカでも日本でも、プロペンシティスコアPSはしばしば間違った方法で行われており、そして誤解の多い方法論になります。今回はPSを用いた解析の正しい方法をお話します。PSとは1983年にポール・ローゼンバウムとドナルド・ルービンの2人が発表した解析方法です。PSを理解するのに一番良い教材はこの1983年の論文か、もしくは経済学者のグイド・インベンスと統計学者のルービンが書き2015年に出版された因果推論の教科書になります。PSにはマッチングと層別化がありますが、今回はマッチングを中心にお話したいと思います。ルービンの因果モデルのページを読んで頂ければ分かるように、基本的なコンセプトと

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。