Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
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自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
吉村英崇🎂8/28が誕生日と覚えなくて良いのよ_(: 3 」∠ )_ @Count_Down_000 中国人 『日本人、どうして餃子・ごはん一緒に食べる?炭水化物と炭水化物、おかしいでしょ!?ヤキソバ、パンを一緒にたべないでしょ?』 デイリー山崎のヤキソバぱん、オススメです _(:3 」∠ )_ 2020-11-03 21:33:19 リンク 海外の万国反応記@海外の反応 外国人「日本にはパンに麺を挟んだ焼きそばパンが存在する」→「炭水化物サンドイッチ…?」 : 海外の万国反応記@海外の反応 引用:https://redd.it/4kter3 https://youtu.be/oGT8PjhEj9k https://redd.it/jsja9スレッド「今日学んだこと(TodayILearn):日本では焼きそばのサンドイッチが食べられている」より。(海外の反応)1万国アノニマスさん 今日学
何のため、誰を代表する組織か、知られていない ⽇本学術会議(以下、学術会議)を巡って様々な議論が続けられている。 ⼤きな論点は2つ。学術会議から推薦された⼀部の新会員候補者の任命が政府によって拒否された事を巡る問題、そしてもう1つは学術会議の在り⽅そのものに関わるものだ。 そして⾔うまでもなく、この2つの問題は本来全く性格を異にするもののはずだ。何故なら、前者はこの学術会議の任命制度において政府の⾃由裁量権がどこまであるか、を巡るものであり、後者は、学術会議の現状がどうであり、また本来どうであるかべきかを巡るものだからである。 当然の事ながら、仮に政府により任命拒否が制度的に認められるものだとしても、それにより学術会議の改⾰が⾏われるべきであるとする理由にはならないし、逆に政府により任命拒否が認められないとしても、学術会議の現状に問題があるのであれば、その改⾰は粛々と⾏われるべきものである
最近のスタートアップにおけるロゴトレンドでは、そのスタイルに多くの類似性があることがわかった。その中でも、特にスマホ向けのアプリの影響でアイコンの存在がそのブランドを強く印象づける役割を果たしている。 【トレンド分析】最近のロゴデザインが似通ってきている問題 – 第2弾 多くのアイコンがどんどんカラフルに限られたスペースに複数のアイコンが並ぶスマホのホーム画面で存在感を出すためなのか、最近のアイコンはどんどんカラフルになってきている。これは、画面の解像度が上がってきている恩恵でもあるが、どんどん没個性にもつながっている。 カラフルアイコンの代表的なのがインスタグラム。インスタは2016年にそれまでのカメラ風のアイコンから、思い切ってカラフルなグラデーションを取り入れたアイコンにリデザインを行った。 Googleサービスの見分けをつけるのが難易度高めカラフルなカラースキームの代表といえばGo
はじめに 私は現在大阪市に住んでおり、一昨日の都構想投票はテレビにかじりつきながら見ていました。 経過を見ていて思ったのが、区ごとの結果の差が顕著に出ており、分析対象として適したデータが得られそうだと感じたため、詳しく分析してみました。 ※下図はおおさか維新の会HP掲載の、都構想における新旧区分け GitHubに、使用したスクリプトやクレンジング後のデータをアップロードしています Qiitaのガイドラインにあるように、あくまで技術記事としての領分を超えないよう、政治的な深い考察は避け、得られた事実のみを列挙していこうと思います。 また、私は因果推論のような高度な分析のスキルは持ち合わせていないので、「さらに深い知見を得るためにはこうしたらいい」 というような手法に関するアドバイスがございましたら、コメント頂けると大変ありがたいです! 結論 結論に至るまでの手順は次章以降で述べますが、以下の
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