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2015年10月29日のブックマーク (5件)

  • 熱愛、破局に関連するアーカイブ一覧 - Yahoo!ニュース

    日韓 3年半ぶり局長級対話[写真]NEW! 米、北に板門店での対話要求[写真]NEW! いじめ対応せず 女児自殺未遂[写真]NEW! 道でを救った看護師 探す夫[写真] ホールケーキ消える?洋菓子店[写真]NEW! バナナ 驚きの店舗増と高額化[写真] 新国立見た記者「案外普通」[写真] いだてん大河史上初の平均1桁[写真]

    熱愛、破局に関連するアーカイブ一覧 - Yahoo!ニュース
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    hpptms 2015/10/29
    アイゴー!
  • 3割の力で作って、新聞やテレビで紹介され、生活費くらいのお金が入るネタサイトの作り方【連載:村上福之】 - エンジニアtype | 転職type

    DB設計のメモ。ネタサイトのレベルであれば、これくらいで問題がないと思う ネタサイトの作り方その2: コードをもりもり書く。なるべくPHPで ある程度設計が固まったら、ブラウザでCloud9を起動して、いきなりコードをもりもり書きます。 サーバの言語はPHPが多いです。運良くヒットした時、日の大きな会社にサービスを売却するのに便利なのはPHPだからです。 Cloud9は素晴らしいです。感動します。無料でいきなりクラウド上のオンラインIDEとサーバを用意してくれます。ApacheとMySQLRubyPHPとGitくらいは普通に入っています。 昔は、オンラインIDEは遅くてダメなものが多かったのですが、Cloud9だけは別格です。テキストエディタすら立ち上げません。3割くらいの力でネタサービスを作るには最強の環境です。 オンラインIDEでは珍しく、ターミナルも叩けますので、普通にGit

    3割の力で作って、新聞やテレビで紹介され、生活費くらいのお金が入るネタサイトの作り方【連載:村上福之】 - エンジニアtype | 転職type
    hpptms
    hpptms 2015/10/29
  • もう全部パワポで良いや!PowerPoint魔改造アドイン7+1選 - リクナビNEXTジャーナル

    デザインテーマのダウンロード不要!いつでも呼び出せる大量のテーマを追加実装する必携アドイン VisualBee 確かに(昔よりは)Microsoftも頑張ってくれてるんですが、やっぱりダサいパワポのデフォルトテーマ。 これをなんとかするために、オシャレテーマ配布サイトを巡回してはみるものの…これを探す手間がまぁなかなか大変で。。。と、そんな方にオススメなのがこの「VisualBee」アドインです。 大量のスタイリッシュなテーマ、画像ファイルがサクッと使えるようになるのはもちろん、簡単に実装できるオリジナルアニメーション効果なども豊富にプリセット。 シンプルなUIに従って数クリックするだけで、まるでプロが作るようなゴージャスな資料作成が可能になるという統合プレゼン資料作成ツールです。 動画を見てもらえばわかりますが、結構ハンパないやつです。 >> ダウンロード:VisualBee これがパワ

    もう全部パワポで良いや!PowerPoint魔改造アドイン7+1選 - リクナビNEXTジャーナル
  • 「マーケティングオートメーションとは」その1 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    はじめに トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 「マーケティングオートメーション」という何とも都合の良い言葉をはじめに聞いた人は,懐疑的な印象を持たれるかもしれません。私もそうでした。しかしながら,実際に社内で導入して実行してくと,マーケティングオートメーションがいかに便利で重要なものであるかを思い知らされる結果となりました。 記事ではマーケティングオートメーションとは何か,その役割は何か,どう使っていったら良いかなど,マーケティングオートメーションについて入門から深い理解を得るところまでを, Marketo というツールを使って紹介していきます。 また,記事はマーケティングサイドからではなく,データサイエンティストサイドからの視点で記述している事にご注意ください。 マーケティングとデータ分析の関係 まず始めに,マーケティングの役割とそのに関わるデ

    「マーケティングオートメーションとは」その1 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
  • R vs Python:データ解析を比較 | POSTD

    主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま

    R vs Python:データ解析を比較 | POSTD