HTML プルダウンメニューをリンクメニューにする方法 - by Takumi Hirashima
HTML でプルダウンメニュー（ドロップダウンリスト）をリンクメニューにする方法を紹介します。 例えば、スマートフォンサイトなどミニマムスペースのリンクメニューを実装したいときに便利な方法です。 HTML プルダウンメニューの項目をURLリンクにするには、location.href に URL 情報を渡してページを遷移させます。 <select name="select" onChange="location.href=value;"> <option value="#">ページを選択してください</option> <option value="aaaaa.html">AAAAA</option> <option value="bbbbb.html">BBBBB</option> <option value="ccccc.html">CCCCC</option> <option value
若手のうちに絶対身に着けたい「ビジネス会食完全攻略マニュアル」｜yuuu/ビジネス会食完全攻略マニュアル発売中！
会食の本質は「店選び」ではない「２週間後に会食のセッティングをお願い！ ４人で、いい感じの店の予約と準備を任せた！ じゃ、あとはうまくやっといてね！ よろしく！」 上司からの依頼。何度聞いても心臓の奥で嫌な汗が出るような、この瞬間。そう、会食はビジネスパーソンにとってできる限り避けたい「雑務」である。 単に店を選べばいいだけかと思ったら、大間違いだ。少し考えるだけでも気が重くなる調整とビジネスパーソンとしての機微が求められる。 上司がクライアントと会食をセッティングする背景の理解 -相手の役職やビジネス背景、会食で達成したい目的を踏まえてどのような価格帯/立地の店にすべきか 上司やクライアントの食の好みの理解 -肉料理希望と言われたがステーキ/焼肉/肉割烹/メインが肉のフレンチやイタリアン、どれを選ぶべきか 個室が必要か不要か -オープン席の場合は席間隔はどのくらい空いた店にすべきか 二次
Pythonで使う可視化ライブラリまとめ - St_Hakky’s blog
こんにちは。 PyCon2017のビデオを全部ではないですが、気になったタイトルのものだけ見ているんですけど、その中で面白いものをみつけたので紹介します。 PyCon2017：Python's Visualization Landscape Pythonにはめちゃめちゃ沢山の可視化ライブラリがあります。 ぶっちゃけどれ使ったら良いんだみたいな感じになりますし、それぞれ特性はあるんだろうなぁとは思いつつも、「まぁmatplotlibとかseabornとかでいいか」みたいな感じになっちゃったり、「おぉーこれ便利じゃん」みたいな感じで、その場しのぎコードを書いたりしてあとで死にたくなります笑。 同じような思いはみんなもっているようで、PyCon2017で以下のプレゼンがされていました。 youtu.be 動画中で使われている、スライドは以下からみれます。 speakerdeck.com 最近見つ
Random forest - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Random forest|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があ
【初心者向け】データ分析で必須のPandasを入門しよう！ - AI Academy Media
Pandasとは Pandas(パンダス)とは、データ解析を容易にする機能を提供するPythonのデータ解析ライブラリです。 Pandasの特徴には、データフレーム(DataFrame)などの独自のデータ構造が提供されており、様々な処理が可能です。 特に、表形式のデータをSQLまたはRのように操作することが可能で、かつ高速で処理出来ます。 最新情報に関しては 公式ドキュメントを参考してください。 Pandasを使うことで、下記のようなことが出来ます。 CSVやExcel、RDBなどにデータを入出力できる データ前処理(NaN / Not a Number、欠損値) データの結合や部分的な取り出しやピボッド(pivot)処理 データの集約及びグループ演算 データに対しての統計処理及び回帰処理 なぜPandasを学ぶのか なぜPandasを学ぶのかについて説明します。 機械学習においてデータの
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