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この記事はRuby Advent Calendar 2014の13日目の記事です。 初めに Rubyを教育・研究に使おうという試みはRubyの黎明期からありました。 この時期の有名なパッケージとしてはバイオインフォマティクスのBioRubyや地球科学の電脳Rubyプロジェクトが有名です。 先述のBioRubyやGPhys(電脳Rubyの成果物)は現在も更新が続けられており、多数の利用者を抱えています。 しかし全体として見た場合、科学の分野で使われるLL言語としてRubyはPythonやRの後塵を拝している印象があります。 科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか 記事のようにこの分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学習など新しい技術は真っ先にPythonで実装されるようになっています。 しかし最近Rubyでも少しずつですが環境が充
【お知らせ】現在、衆議員のデータを更新中です。リンク切れや見辛い個所などありますが、ご了承ください。今回の更新から議員立法のデータが新たに加わりました。また、各種データの順位表示も始めました。(2024/01/19) ご案内 国会議員白書は、衆参両院議員の国会での活動や選挙結果などの情報をまとめたウェブサイトです。 戦後新憲法下、1947年から衆議院議員は2023年12月まで、参議院議員は2022年12月までに当選した全議員について、選挙区と選挙結果、本会議や委員会での質問・答弁・演説などの発言の一覧と統計、出席した委員会の数や種類、質問主意書の数と内容、会派や役職就任状況など情報を整理して公表しています。見えにくい国会議員の普段の活動を可視化するのが当サイトの中心的な狙いです。 最新のデータは、衆議院は49期(2021年の第49回衆院選で当選した議員)、参議院は26期(2022年の第26
Top active languages A split by language view of active repositories GitHut is an attempt to visualize and explore the complexity of the universe of programming languages used across the repositories hosted on GitHub. Programming languages are not simply the tool developers use to create programs or express algorithms but also instruments to code and decode creativity. By observing the history of
2014年6月12日にブラジルで開幕し、世界中の人をくぎ付けにしている2014 FIFAワールドカップは、日本時間の7月5日と6日に渡って、ベスト4を決める準々決勝が行われます。2010年に南アフリカで開催されたワールドカップでは、ドイツの水族館で飼育されていたマダコのパウルくんが、予想した全8試合を全て的中させ話題を呼びましたが、2014年はGoogleが世界中から集められたビッグデータを使って勝敗予測をぶち上げ、なんと決勝トーナメント1回戦の勝敗全てを的中させ、次に行われる準々決勝の勝敗予測を公開しています。 Google Cloud Platform Blog: Google Cloud Platform goes 8 for 8 in World Cup predictions http://googlecloudplatform.blogspot.ch/2014/07/googl
@housecat442さんのプレゼンにインスパイアされて、某S社様のサイトからスクレイピングさせていただき家賃予測を行いました。目的は広さ・最寄駅・築年や各種設備の割にお得な割安物件を探すことです。首都圏の賃貸物件を全て扱うのは大変なので、まずは山手線の各駅から徒歩15分以内の物件(32945件)について解析を行いました。およそ10分の1ぐらいの物件数です。 解析に使うデータは最終的には、応答変数が「費用.2年間」で説明変数が226個になりました。ここで予測したい「費用.2年間」は (賃料+管理費)*24 + 礼金 + 敷金 + 仲介手数料 + その他初期費用 - フリーレント.price で求めています。また今回は駐車場の費用に関しては考慮にいれませんでした。さらにデータを十分に可視化した上で説明変数に関していくつか前処理を追加しました。例えば「間取り」は「専有面積」と相関が高すぎるの
データベース中の個人情報、プライバシー保護のために使うサンプリングやk-匿名化は分かったけど、��差分プライバシーはどうも難しくて分からんと思っているみなさん、��なんとかこれらをまとめてつないで説明しようとする話です。この元論文は2012年ですが、実は差分プライバシーが提案された2006年に、元データベースからサンプリングされたデータベースのプライバシー保護能力を評価する方法がすでに提案されています。後半では、この評価についても記載しています。事情により、分かり易く書き直した最新版はこちらです。http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/Privacy/Samplimg-K-anon-DP.pdf Read less
はじめに 統計のできるまで データの探し方(初級編) グラフの作り方(初級編) 特徴を捉える(初級編) 統計クイズ王!
この記事はIIJの@kazu_yamamotoさんの下で、アルバイトとして書いています。 最終的な目的はHaskellでの統計処理やデータ処理のツールを整備しようというものですが、その下調べをした内容をこの記事にまとめています。 ご意見などコメントいただけるとありがたいです。 今から3年前の2011年のICFPに、Emily G. Mitchell 氏のHaskellを使ったシミュレーションに関するExperience Reportが掲載されました。 [PDF] Functional Programming through Deep Time - Modeling the first complex ecosystems on Earth このレポートでは筆者が行ったエディアカラ紀の生態系シミュレーションの実装に関してプログラミング言語の選択や、使った言語にどのような利点・欠点があったかが述
実験計画法(じっけんけいかくほう、英: Experimental design、Design of experiments)は、効率のよい実験方法を設計(デザイン)し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野である。R・A・フィッシャーが1920年代に農学試験から着想して発展させた。特に1950年G・M・コックスとW・G・コクランが標準的教科書を出版し、以後医学、工学、実験心理学や社会調査へ広く応用された。またこれを基にして田口玄一による品質工学という新たな分野も生まれた。 他にも、マーケティングや新しい商品・サービスのコンセプトや仕様を考える場合などに用いられる、コンジョイント分析も有用である。 基本原則[編集] 実験計画法の基本的な原則は次の3つである。 局所管理化 影響を調べる要因以外のすべての要因を可能な限り一定にする。 反復 実験ごとの偶然のバラツキ(誤差)の影響を除
http://techblog.netflix.com/2013/12/scryer-netflixs-predictive-auto-scaling.htmlその1はこちら。 自動的にスケールするロジックを生み出すアーキテクチャについてはこちらの図を参照。Scryerに過去データを取り込んで、予想データをAmazon EC2に渡すというシンプルな仕組み。 API layer: Scryerとやりとりする自動化スクリプトとウェブUIのためのRESTfulインターフェースを提供する。 Data Collector: データソースから数値を受取り、データを整形し、Predictor向けのフォーマットに変換。 Predictor: アルゴリズムに基づき予想値を計算。 Action Plan Generator: 予想値とその他のパラメータ(サーバのスループットや起動時間など)をもとに自動スケール
2024/06/07 運営企画本部 学術支援技術補佐員(有期雇用職員、短時間雇用職員)及び技術補佐員(有期雇用職員、短時間雇用職員)の募集について [〆切:令和6年6月24日(月)16:00必着] 2024/05/31 オープンハウス「公開講演会」の講演資料を公開しました 2024/05/24 研究教育職員(統計基盤数理研究系 助教)の募集について [〆切:令和6年7月5日(金)消印有効] 2024/05/24 統計数理研究所ニュースNo.164刊行 2024/05/24 逸見昌之准教授の「コラム」を掲載 2024/05/23 管理部総務企画課事務補佐員(有期雇用職員)の募集について [〆切:令和6年6月14日(金)16:00必着]
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