DevOps Platform for Agile Cloud Application - Wakame-VDC Overviewaxsh co., LTD.
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平素よりゼゼヒヒをご利用いただきありがとうございます。 開設以来多くの皆様にご利用いただきましたゼゼヒヒですが、スマートフォンに代表されるインターネット利用環境の変化に伴い、サービスの利用状況等を鑑みた結果、2020年10月30日をもちまして終了しました。 サービス終了に伴い、皆様にはご迷惑をおかけしますが、何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。 なお、ご利用の際にご登録いただいた個人情報につきましては、弊社が責任を持って消去させて頂きました。 最後になりますが、本サービスをご愛顧いただきました皆様には心より御礼申し上げます。 本件に関する問い合わせ先 zzhh@neo-logue.com
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Rainy Mood®Rain makes everything better. Also available on Spotify and Apple Music Welcome to Rainy Mood, the internet's most popular rain experience. Millions of people use Rainy Mood while sleeping, studying, and relaxing. Enjoy the free web version, or try the iOS/Android app with additional features.
Chains.cc helps you improve your habits. One day at a time. What is Chains.cc Chains.cc is an online motivational tool based on the "don't break the chain" method that helps you build good habits and break bad ones. Each day you complete a task you want to keep up, a visual streak grows. The streak will grow longer with each day and soon your main motivation is to keep the chain from breaking. You
MicrosoftのInternet Explorer PMであるJatinder Mann氏は、BUILD 2012でHTML5アプリとサイトを高速化する50のパフォーマンストリックというセッションで、Webアプリケーションを高速化する多くのチップスを提供した。 Mann氏が提供したアドバイスは、以下の6つの原則を中心に構成されていた。 1. ネットワークリクエストに迅速に応答する リダイレクトを避ける。上位1,000のWebサイトのうち63%は、リダイレクトを使用している。これらはリダイレクトをやめることによって10%のパフォーマンスを改善することができる。 メタリフレッシュを避ける。世界のURLのうち14%は、メタリフレッシュを使っている。 可能な限りユーザーの近くにあるCDNを使用してサーバーの応答時間を最小化する。 異なるドメインからのリソースをダウンロードすることによって、同時
サブスクリプションコマース的なものが流行りそうな、そうでもなさそうな昨今だが、ビールだったらいいかも!と思ったのでご紹介。 LIBATIOUSでは、あなたの好みを伝えると毎月ビールを届けてくれるようだ。 またまったくのおまかせというわけでもなく、ビールのリストから好きなものをぽんぽん放り込んでおけば届けてくれるというNetflix的な使い方もできるし、新作が出たらそれを届けてね、というやり方もありなようである。 他にも定期購読的なサービスがたくさんあるが、たしかにビールはあっても困らないし(でもないかw)、お値段的にも手頃だったりするので悪くないアイデアかもですな。
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
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