データベース設計の煩雑な作業を自動化する「ERMaster」CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
走行中にテレビ 世界に類を見ない日本の自動車運転習慣
Most new Japanese-market auto navigation systems come with a built-in TV tuner. That means drivers can watch their favorite shows live, whenever they're on the go. But how safe are they? WSJ's Chester Dawson reports. 都内のある店舗ではカーナビ新商品の一番上に変換装置が置いてあり、その箱には、走行中にテレビが見られナビ操作もできる、と誇らしげに書かれてある。ほかの変換装置の箱にも、テレビに変換する前の「ビフォー」画面と、変換した後の「アフター」画面が表示されている。「アフター」画面は、サッカーの試合が映っているテレビ画像だ。 Copyright ©2024 Dow Jones
jQueryで地震分布図を作成しよう
地理情報を含むデータを表現する場合、地図上で表すことで視覚的にその情報を認知しやすくなります。例えば、車のナビや道路標識などでは、単純に方向や座標だけを示すのではなく、地図上に表現することで、見た人が直感的に認知できるようにしています。本稿では、jQuery対応コントロール集である「Ignite UI 2013 Volume 1」のigMapというコントロールを用いて、地震分布図を作成していきます。 対象読者 JavaScriptの経験者、地図アプリに興味のある方。 必要環境 IDEは特に必要がなく、コード編集用のエディタと動作確認用のブラウザがあれば良いです。 今回使用するigMapコントロールは、jQuery UIウィジェットの一つであり、jQueryライブラリとjQuery UIライブラリに依存します。そのため、対応ブラウザについてもjQuery UIに依存します。 プログラム実行時
asm.js:コンパイラのための低レベルかつ高度に最適化可能なJavaScriptのサブセット
JavaScriptのサブセットとして静的型付け言語を定義し、事前コンパイルを可能にすることでJavaScriptの実行速度を劇的に改善しようというasm.jsの概要を、1つ前の記事で調べました。 まだasm.jsの情報は少ないのですが、その中でも分かりやすくまとまった記事がDevon Govett氏のブログBADASS JAVASCRIPTのエントリ「asm.js: A Low Level, Highly Optimizable Subset of JavaScript for Compilers」です。 Govett氏に翻訳の許可を得たので、翻訳記事として掲載します。 asm.js: A Low Level, Highly Optimizable Subset of JavaScript for Compilers MozillaのDavid Herman、Luke Wagnerそして
計量経済学 - 鹿野研究室
講義に関する最新の情報は、こちら。 2015年度シラバス・連絡シラバス重要な連絡講義を欠席した場合は、このページからノートなどを入手して下さい。復習問題の回答も載せています。宿題は返却いたしません。（提出後の閲覧は可。）提出する前にコピーをとっておいて下さい。講義ノート訂正個所前半分（2013年**月**日改訂）後半分（2014年**月**日改訂）分布表t分布カイ2乗分布 宿題（前半）#01. 問題（提出期限：2013/10/25） ... 解答。#02. 問題（提出期限：2013/11/08） ... 解答（（12）式を改定）。#03. 問題（提出期限：2013/11/22） ... 解答。 講義ノートと補足資料（前半）#01. イントロダクション ... 解答。 #02. 確率論 （1） ... 解答、補足資料。 #03. 確率論 （2） ... 解答、補足資料。#04. 統計的推測
計量経済学
シラバス | 連絡 | 概要 | 日程 | 小テスト | 宿題 | 過去の試験問題 | リンク 連絡 概要 授業目標 計量経済学とは「経済を計測する」学問である．この授業では，調査・分析の仕事に関心を持つ学生を対象に，経済データ分析（特に回帰分析による予測）の手法を習得させる． 授業の概要 前半は線形回帰分析の基礎を学習する．まず「条件つき期待値」について復習し，次いで（1）単回帰，（２）重回帰，（３）一般化線形回帰の順に拡張する．後半はやや高度だが実際のデータ分析に有用な手法を学ぶ．まず最尤法の考え方を導入し，次いで（１）質的従属変数，（２）切断された従属変数，（３）パネルデータのそれぞれの場合について，適切な分析手法を学習する．各回の授業では前半に講義，後半に小テストを行う．またデータ分析の実習を宿題として課す． テキスト 浅野皙・中村二朗「計量経済学（第2版）」有斐閣，2009．（授
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