テレビ番組の“今の視聴率”が分かるWebサイト登場、SNS投稿も 「リアルタイム視聴への関心を高めたい」
クラウド型のテレビCM出稿サービスなどを運営するスイッチメディア（東京都港区）は12月5日、放送中のテレビ番組の視聴率をスマホやPCで確認できる「TVAL now（ティーバル ナウ）-テレビ番組リアルタイム視聴率-」の提供を始めた。SNSに投稿する機能もある。 その時間に放送しているテレビ各局の番組名とリアルタイム視聴率、視聴率推移グラフなどを確認できるWebサイト。3時間前までの視聴率を確認できるため、少し前のクライマックスシーンの視聴率なども分かるという。 専用の調査機器を設置した調査パネル（関東: 1万2000人、関西: 4000人、中京: 2000人）のデータから、リアルタイムの視聴率データを生成する仕組み。誰でもアカウント登録なしで、スマートフォンやPCのブラウザから利用できる。 画面にある「シェア」ボタンからX（旧Twitter）やLINE、動画配信などへの投稿も可能だ。「今後
VSCode のおすすめ拡張機能 2023年度版
株式会社ゆめみの 23 卒 Advent Calendar 2023の4日目の内容です。 2022年のはじめに自分の開発環境を紹介する記事を投稿したのですが、思いのほか読んでいただいているので2023年度版を作成しました。 今回は拡張機能編です。キーバインドなどは後日公開します。 今年1年間で JetBrains 製品や、neovim を使ってみたりしましたが、紆余曲折あり現在は VSCode に落ち着いたのでいつかその辺りも紹介出来ればと思います。 VSCode 関連記事 下記にキーバインドや設定周りの記事リンクを追加していきます 汎用的な拡張機能 BracketLens 右括弧の左側にスコープの情報が表示されるようになる。 ChangeCase 選択範囲のテキストの case を変更することが出来る CodeSpellChecker スペルチェッカー EditorConfig .edi
MetaQuest3をモニターとして業務活用してみた - ANDPAD Tech Blog
こんにちは、バックエンドエンジニアをしています武山 (bushiyama) です。 この記事は ANDPAD Advent Calendar 2023 の 3日目の記事です。 これはなに Meta Quest 3 + MacBook Pro(M1 Max) でコーディング作業環境を整えてみた一例です。 手順や技術的観点は薄く、利用感にフォーカスしたレビュー的記事かと思います。 good 中堅ディスプレイ１枚分のお値段で購入できる MetaQuest3 ひとつで VR/MR 空間に 1~5 画面が設置できるので、これはコスパが良いと言わざるを得ません。 画質もとても良くなっており、コーディングに支障のないレベルになっています。 場所を選ばない作業環境 デスクでもコタツでも作業可能。分離KBなどあると寝ながらでもいけるんじゃないでしょうか。 オフィスやカフェなど人目がある場所は...まだ勇気が
VSCode 中級者になるための Tips 集 - Adwaysエンジニアブログ
こんにちは！ エージェンシー事業部でアプリケーションエンジニアをしている23新卒の森田です！ 4,5年前に Atom から VSCode に乗り換えてすっかり VSCode のことを相棒だと信じ、もう知らぬことはないとそう思っていました。 しかし、今年エンジニアとして業務で VSCode を使用していると、「あれっ、そんなこともできるの？」と日々相棒の新しい機能を発見しています。 完全に理解したと思ったところからさらに新しい面に気づかせてくれる VSCode は最高の相棒ですね！！ そんなところでこのブログでは、VSCode を完全に理解した VSCode 初心者の僕が、VSCode やっぱわからん VSCode 中級者になるために使いこなす必要がありそうだなと思った機能の Tips 集をご紹介します。 筆者の環境は以下のとおりです。 Mac Apple シリコン Ventura 13.3
【画像解析】画像データ内の粒子の形状分類・検出【ImageJ】 - LabCode
形状分類について 形状分類（Shape Classification）は、さまざまな形状を識別し、分類するプロセスです。これは、コンピュータビジョン、パターン認識、機械学習などの分野で広く使用されています。形状分類の目的は、画像や物体内の特定の形状を識別し、それらを事前に定義されたカテゴリに分類することです。このプロセスは以下のステップで構成されます。 データ収集と前処理： 形状を含む画像や物体のデータセットを収集し、ノイズの除去やサイズの調整などの前処理を行います。 セグメンテーション：前処理された画像は、個々のオブジェクトを識別するためにセグメンテーションされます。 特徴抽出：各オブジェクトから形状記述子（面積、周囲長、円形度、アスペクト比、丸み、固体度など）を計算し、形状を識別するために重要な特徴を抽出します。 分類と評価： 抽出された特徴を使用して形状を分類し、例えば機械学習（ニュ
データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
[本日の一品]サイズ違いのダンボールも簡単にまとまるダンボールストッカー![[本日の一品]サイズ違いのダンボールも簡単にまとまるダンボールストッカー](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8dcf43b7b6469e178dd5ebd27fddefc616fe6b0c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1551%2F912%2Fneedle00.jpg)