画像処理.com | キーエンス
画像処理.comでは、こんなことが学べます！ ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理（カメラ検査）を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード（撮像素子CMOSやレンズ、照明など）やソフト（各種検査における画像処理の手法など）に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
イラストで学ぶ人工知能概論
増刷＆第２版１刷の誤植に関するお知らせ 第２版の１刷にありました誤植に関して情報を掲載しました。http://ai.tanichu.com/errata_v2またおかげさまで重版が決まりました。ありがとうございます。上記の誤植は第２刷では解消される予定です。https://twitter.com/kspub_kodansha/status/1367029244409221126 投稿: 2021/03/03 21:36、Tadahiro Taniguchi 『イラストで学ぶ人工知能概論 第２版』発売とTwitterキャンペーン（ハッシュタグ #ホイールダック2号との思い出 ） おかげさまで「イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版」が2020年12月22日に発売されることになりました！お値段据え置きで随分と分厚くなりましたので、お手にとってもらえれば幸いです。2010年代の人工知能ブームを
時系列データの解析（厚労省公開の医療費データ） - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
この本に沿って時系列データの解析方法をまとめました。 Rによる時系列分析入門 作者: 田中孝文出版社/メーカー: シーエーピー出版発売日: 2008/06/01メディア: 単行本購入: 12人 クリック: 113回この商品を含むブログ (19件) を見る サンプルデータを使っても面白くないので、厚労省が公開している医療費のデータを使いました。 厚労省の医療費データベース 例によってこのデータはエクセルで公開されていて、そのまま解析できる状態じゃありません。 今回は入院の総医療費だけを扱ったので、その部分だけ加工してcsvにしました。 一応、加工したデータはダウンロードのページに置いてます。 それでは、解析していきます。 まずはデータ読み込みと加工。 Iryouhi <- read.csv("医療費.csv", as.is = T) Nyuin <- ts(Iryouhi[, 2], fre
Rで多変量解析（一般化線形モデル）〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択（ステップワイズ法）変数縮小（主成分分析） どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル（GLIM、ぐりむと発音） 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル（GLM、じーえるえむ）を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
［配信講義］ CMSI計算科学技術特論A — 日本語
京コンピューターを中心としたネットワークインフラが整備され、日本各地に設置されているスーパーコンピューターを容易に使える環境が整いつつある。それを活用して大規模で高性能なシミュレーションを実行し、科学の進展のみならず、防災やものづくり、創薬といった社会の安全や産業、医療に貢献していくことが願われている。そのためには、そのようなシミュレーションソフトウエアを開発する人材を育成することが必要である。本講義では、新物質開発やエネルギー創製に関する分野に関係が深い科学技術計算ソフトウエアの開発で、物性物理、分子科学、材料科学などの研究に使われているものの開発に必要な要素技術を中心に取り上げる。 【開催要項】 開催日： 平成25年の下記日程 （木曜：13:00～14:30） 開催場所： CMSI教育拠点 東北大学、東京大学物性研究所、東京大学(本郷キャンパス)、金沢大学、豊橋技術科学大学 総合研究
HTTP(S)サイトをTelnetでページ表示。SSLでも大丈夫/openssl s_client - それマグで！
telnetでブラウズできますよね。HTTPサイトもtelnet でブラウズしましょう おさらい。telnetでページ取得 telnet でHTTPをしゃべってみる telnet www.yahoo.co.jp 80telnetを起動してサーバーに接続する takuya@debian00:~$ telnet www.yahoo.co.jp 80 Trying 124.83.235.204... Connected to www.g.yahoo.co.jp. Escape character is '^]'.トップページを取得する GET / HTTP/1.0エンターを２回押す サーバーから結果が帰ってくる HTTP/1.1 200 OK Date: Fri, 17 Aug 2012 08:57:53 GMT P3P: policyref="http://privacy.yahoo.co.j
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
F検定 (等分散の検定)
F検定(等分散の検定) まず「等分散とは？」であるが、漢字を見て分けるとおり等しく分散しているということである。つまり、それぞれの群の分布の形が似ているということである。 下にいくつかの例を示す。 独立2群の差の検定の場合、二標本t検定には「正規分布である」「等分散である」の二つの条件が必要である。そのため、たとえ正規分布していても等分散でなければ二標本t検定を使ってはいけない。 この等分散かどうかを調べるためにF検定がある。二標本t検定をする前にF検定をして等分散であることを確認する必要がある。 もし、F検定で「等分散でない」と検定されたなら二標本t検定ではなくてWelch法やMann-Whitney検定で検定しなくてはならない。 ・仮説の設定 帰無仮説(H0)：「2群間の分散に差がない(等分散である)」と仮定する。 対立仮説(H1)：「2群間の分散に差がある(等分散でない)」と仮定する
The Weight: Android でのバックグラウンド処理
Tuesday, October 18, 2011 Android でのバックグラウンド処理 Androidでバックグランド処理を行うための手法がいくつかあるのでまとめてみた。 Androidでは用途や求めるユーザエクスペリエンスによってバックグラウンド処理のやり方が変わってくる。 大きく分けて、 スレッドを使う (Thread) 非同期タスクを使う (AsyncTask) サービスを使う (Service) レシーバを使う (BroadcastReceiver) といった感じなのだが、それぞれの特徴を上げてみる。 ※ NDKとIPC(Interprocess Communication) については触れない。 1.Thread 一番単純かもしれない。単なるスレッドであるが、UIに直接アクセスすることはできない。UIは単一のスレッドで管理されているのでそのスレッドに処理をdelega
Security Akademeia【セキュリティアカデメイア】
当サイトの一部ページには、アフィリエイト・アドセンス・アソシエイト・プロモーション広告を掲載しています。 Amazonのアソシエイトとして、Security Akademeiaは適格販売により収入を得ています。 広告配信等の詳細については、プライバシーポリシーページに掲載しています。 消費者庁が、2023年10月1日から施行する景品表示法の規制対象（通称:ステマ規制）にならないよう、配慮して記事を作成しています。もし問題のある表現がありましたら、問い合わせページよりご連絡ください。 参考：令和5年10月1日からステルスマーケティングは景品表示法違反となります。 | 消費者庁 『CODE 第2版』随所アップデートされているマネックス証券 クレカ積立の増額は3/25から可能auカブコム証券 クレカ積立の枠が増えました『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』サイン本とREALFORCEキーボード
About - Project Euler
About Project Euler What is Project Euler? Project Euler is a series of challenging mathematical/computer programming problems that will require more than just mathematical insights to solve. Although mathematics will help you arrive at elegant and efficient methods, the use of a computer and programming skills will be required to solve most problems. The motivation for starting Project Euler, and
Welcome To PKU JudgeOnline
Problem Set is the place where you can find large amount of problems from different programming contests.Online Judge System allows you to test your solution for every problem. First of all, read carefully Frequently Asked Questions. Then, choose a problem, solve it and submit your solution. If you want to publish your problems or setup your own online contest, just write us. Peking University ICP
5分でできるPHPセキュリティ対策 - ぼくはまちちゃん！
こんにちはこんにちは！！ Webプログラミングしてますか！ よく「PHPはセキュリティがダメ」とか言われてるよね。 でもそれって、べつにPHPが悪いんじゃなくて、 たぶん、セキュリティとかが、まだよくわからない人が多いだけなんじゃないかな。 がんばって勉強しようと思っても、なんだか難しい理屈が並んでいたりするしね…。 なので今日は、セキュリティ対策について、 「これだけやっとけば、わりと安全になるよ」ってことを、初心者むけに、大雑把に書いてみます！ 理屈がわからなくても、最初はコピペでも、 なにもやらないより、やったほうがきっとマシになる！ 1. XSS対策 動的なものを表示するとき、全部エスケープすればokです！ (NG) あなたの名前は <?= $name ?> ですね！ ↓ (OK) あなたの名前は <?= htmlspecialchars($name, ENT_QUOTES) ?>
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
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
ソケットについて
layer8.sh
ゲーム開発者のための C++11/C++14
http://japan.internet.com/linuxtutorial/20070713/1.html
AIZU ONLINE JUDGE: Programming Challenge
