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サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
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Metric Insights - Keeping your users engaged with governed BI
BI Catalog & SearchIntegrate all reports, dashboards, and metrics from across the organization into a governed BI Catalog. BI GovernanceEmpower analysts to certify and share reliable content via documented, categorized, and tagged reports and dashboards for organizational use. Persona Optimized UICustomize BI Portal interfaces for different organizational roles, ensuring users easily access and co
Datavisualization.ch
How We Created Color Scales In this article we share insights and our working process for creating refined color scales for charts and visualizations. A diverse and balanced palette is one of the key components to efficiently communicate information trough color. Read more Inside Color, Process A Note From Your Editor 01 Mar 2016 Notes We will no longer actively publish on Datavisualization.ch, as
管理者以外の人がインストールする
以上の説明は通常通りスーパーユーザー（管理者）がインストールする場合です。ここでは、スーパーユーザー以外の人がインストールする方法を解説します。といっても、このあたりは実地にやったことがないです。以下、きのぼずUser-MLで小原聖健さん、Sageさんにお教えいただいたものを整理しました。 （WIN環境であれば、「全文検索システム Namazu for Win32（WIN環境で動くNAMAZU）」と「検索クライアントperl版（pnamazu）」の組み合わせでスーパーユーザー権限無しにサーバ上にNAMAZUシステムを持てます。詳しくは「pnamazuについて」を参照して下さい。） ●管理者でなくてはならない理由 管理者でなくてはインストールできない理由は、 namazu やその関連モジュールはデフォルトでは管理者権限でしか書き込めない領域、「/usr/local」にインストールされるから
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
WordPress 超簡単にソーシャルログインを設置・facebook,twitter,googleなど様々なログインを実現する方法 | Stronghold Archive
WordPress 超簡単にソーシャルログインを設置・facebook,twitter,googleなど様々なログインを実現する方法 STEP1.まずはダウンロード コチラからダウンロードし/plugin/内に格納 もしくはプラグインの検索で「Social login」をインストールしてください。 STEP2.OneAllでサイト登録 ダウンロード後、管理画面左メニューに【Social Login】の項目が追加されます クリックすると下記のような画面が表示されますので 『 Click here to login to your account 』をクリック その後、アカウント作成 & 登録しましょう。 STEP3.サイト情報の設定 サイト情報の登録に必要なのは ・ログイン用サブドメイン名、これは何でもOKです。 ・サイト名 ・サイトのドメインを（http://abcd.com の場合は a
私のブックマーク: 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) - 人工知能学会誌
私のブックマーク: 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 山田 誠 (Makoto Yamada) URL: http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~yamada はじめに パターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題が確率密度比(確率密度関数の比)の問題として定式化できることから、近年、確率密度比に基づいた機械学習の研究が機械学習およびデータマイニングの分野において大変注目されている。本ブックマークでは確率密度比の研究開発のための有用なリソースを紹介する。 解説記事等 密度比に基づく機械学習の新たなアプローチ 統計数理, vol.58, no.2, pp.141-15
HTTP Server Test Page powered by CentOS-WebPanel.com
This page is used to test the proper operation of the HTTP server after it has been installed. If you can read this page it means that the HTTP server installed at this site is working properly. The fact that you are seeing this page indicates that the website you just visited is either experiencing problems or is undergoing routine maintenance. If you would like to let the administrators of this
【動画あり】５分でわかる「LTの作り方とポイント」あるいはウケるプレゼンのコツ - 941::blog
YAPC::Asia とか、勉強会とかの運営とか司会とかをしょっちゅうしている人の視点で書いてみる。 基本的には「伝える」ことが目的なので、必ずしもウケる必要はないんだけど。 LTとは 基本的には技術的なネタをわーっと喋って５分で退場する電光石火のトークのこと。 Lightning Talk （ライトニングトーク）略してLT。 ・利点 ５分という制約があるのでダラダラしない 興味のない話でも５分ならば飽きない ・デメリット とくに無し。あえて言うなら５分のトークを準備するのに１週間かかったりする。 俺調べによると、喋る時間が短くなればなるほど内容が洗練されていくため準備に時間がかかる。 ・歴史 こちらを参照。YAPC発祥。 ライトニングトーク - Wikipedia 構成 基本的にはなんでもOKだが、オーソドックスにはこう ・自己紹介（１０秒くらいでいい、あなたが誰かなんて興味ない） ・ト
LTをはじめてやる君へ - tokuhirom's blog
LTをはじめてやる君へ LT というのは メインのトークは大変なので、簡単に発表できる場をもうけよう 5分なのですべっても大丈夫 マイナーなネタをしゃべってもゆるされるように なんか一発ネタとかも発表できる場をもうけよう などの目的をもって設置されるものです。それほど気負う必要はないし、その日のうちに思いついてやったりする場合もあります(とくに海外では、飛び込みはあたりまえにあるといいます)。 ただ、一方で5分と話す時間がみじかくなっているので、話しなれていない場合には 自己紹介は手短に スライドの文字は大きく ゆっくりしゃべる よく練習する の4点に気をつけましょう。 発表になれてない人ほど自己紹介を長くしがちですが、聴衆はあなたの生い立ちに興味はありません。名前、所属程度をいえば十分です。発表が、あなたのバックグラウンドをしらないと伝わらないものならば、かるく説明する必要はありますが、
『フカシギの数え方』 おねえさんといっしょ！ みんなで数えてみよう！ - YouTube
「フカシギの数え方」おねえさんといっしょ！みんなで数えてみよう！ ※LINEスタンプ「フカシギお姉さんと仲間たち」をリリースしました。※ "The Art of 10^64 -Understanding Vastness-" Time with class! Let's count! LINE sticker "Combinatorial Explosion!" has been launched! http://line.me/S/sticker/1143771 「フカシギの数え方」で紹介している、組み合わせ爆発の例です。 「それでもね。私はみんなに「組み合わせ爆発のすごさ」を教えたいの！止めないで！」 お姉さんと子どもたちが実際に数え上げる大変さを伝えます。 This is an example about combinatorial explosion. "I want to de
Python 2.7 on CentOS 6.2 with Setuptools
First check the python version that is currently install on CentOS 6.2: python Before installing the python, please install these packages: sudo yum install gccgcc-c++.x86_64 compat-gcc-34-c++.x86_64 openssl-devel.x86_64 zlib*.x86_64 wget make setuptool Now download the Python 2.7 (In my case, I will download it in tmp directory): cd /tmp/ wget http://www.python.org/ftp/python/2.7/Python-2.7.tar.b
1.1. Linear Models
>>> from sklearn import linear_model >>> reg = linear_model.LinearRegression() >>> reg.fit([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) LinearRegression() >>> reg.coef_ array([0.5, 0.5]) The coefficient estimates for Ordinary Least Squares rely on the independence of the features. When features are correlated and the columns of the design matrix \(X\) have an approximately linear dependence, the design ma
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