<template> <div> <label> <input type="file" placeholder="何でやねん" /> </label> </div> </template> これ実行してみると デフォルトのプレイスフォルダーを変更したい ファイルを選択という箇所。 何でやねん が表示されてないようだ。 これは自由の変えられないのかな?と悩んでいたら。書く場所を間違っていました。 placeholderはinputへ書くものじゃないらしい。 デフォルトのスタイルを変更するには、
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法(またはユースケース)」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
ホワイトボード、電子黒板に移行しつつある今でも、かたくなに黒板とチョークを使い続ける人々がいる。世界の名だたる数学者たちだ。 常に難解な数式や図式の解を求める彼らには強いこだわりがあるのだ。黒板は答えを導き出すための最高のツールなのだろう。それは最高のチョークを使用することで実現する。 数学者たちにとっての最高のチョーク、それは日本の羽衣文具が発売した「ハゴロモ(HAGOROMO)”フルタッチ”」チョークである。 炭酸カルシウムを主原料とするこのチョークは、なめらかで書き味に優れ、折れにくいことから、数学者の間では「チョーク界のロールスロイス」とまで言われる最強のアイテムなのだ。 数学者界を激震させたチョーク・アポカリプス 残念なことに羽衣文具は2015年3月、後継者不在を理由に廃業となり、80年余りの歴史に幕を下ろした。これに嘆いたのは、世界中の数学者たちだった。 廃業が発表になるや否や
<すみません、言いたいことが多すぎてまとまり切りませんでした> 当たり前ですが、これは一個人の意見です。しかも現場寄り視点なので視野が狭いと思います。あとかなりむしゃくしゃしながら書いてしまったので、私情で学校側や教師側の立場に寄り過ぎてフェアではない部分とか、不快な表現や雑な表現が多くあると思います。まとまってなくてぐちゃぐちゃだしこれについては評価から差し引かれるのが当然だと思います。なので批判はじゃんじゃんしてください。(でも個人攻撃は非表示にしますンゴ) 今後自分でも各要素をを丁寧に書いていきたいと思いますが、なによりこういう話は現役の教師の人とか、実際に不登校児を抱えている家庭の人とか、不登校経験者の人とかが、それぞれの立場からいろんな意見や情報を発信されていらっしゃるので、そういう人達の声に、少しでも耳を傾けて上げてください、、、 まずそもそも今現在、どのくらいの子供が不登校か
経済学とは何か?―こんなシンプルな質問にさえ、今の経済学は答えるのが難しい状況にある。かつて、個々の経済主体の行動から経済全体の動きを理解するミクロ経済学と、GDPなどの集計量から経済全体の動きを扱うマクロ経済学の二つが主流だった頃には、「経済現象を対象とし、それを解明する学問」で済んだものが、20世紀半ば以降、従来の主たる研究対象だった市場メカニズムだけでなく、企業のような市場以外の経済制度も分析対象とするようになり、急速に多様化・複雑化していった。そして、過去30年の間に、本書の副題にあるようなゲーム理論や行動経済学や制度論といった新しい手法が次々と生まれてきた。 こうした中で、本書は、経済学とは何かという答えを示す代わりに、現在の経済学の広範で多様な様相を整理することで、そもそもなぜこの問いに対して簡潔に答えるのが難しいのか、経済学はなぜそれほどまでに複雑になったのか、そして経済学は
英語の勉強時間1500時間達成 学習時間 TOEICスコア推移 中断前 本格始動後 各段階における学習内容 TOEIC465点~700点を取るまで(2013年6月~2018年12月 ※空白期間有り) TOEIC700点~785点まで (2018年12月~2019年3月) TOEIC785点~ (2019年4月~) 勉強継続のために 関連記事 英語の勉強時間1500時間達成 2018年2月11日に英語の勉強をはじめて、先日2019年5月8日に勉強時間1,500時間を達成しました。1年3ヵ月で1,500時間なので、ちょうど毎月100時間ペースですね。 いいタイミングなのでこれまでの学習について振り返ってみたいと思います。 学習時間 実施月 学習時間 2018年2月 61h 2018年3月 123h 2018年4月 102h 2018年5月 100h 2018年6月 65h 2018年7月 63
高校生の頃、テキ屋(祭りや夜店の屋台)で夏場だけ毎年アルバイトしてた。 YouTuberのヒカルとかがクジに当たりが入ってないとかの動画を公開して物議を醸していたが、あれは我々の中では常識である。 本当はさらに闇が深いのでそれを暴露していこうと思う。 (続く)
人手不足やドラッグストアの“越境”により成長に陰りが見え始めたコンビニ市場。そんななか、スタートアップ企業が開発した異色のキャッシュレス無人コンビニが、マンションへの展開を開始。コンビニよりも消費者に近い“小商圏”を発掘し、新市場の創造を狙う。 次世代型の小売業態としてひそかに増殖しつつあるのが、スタートアップの600(東京・中央)が開発したキャッシュレス無人コンビニ「600」だ。2018年6月のサービス本格スタートから1年弱で東京都内のオフィスを中心に、約50カ所に設置され、KDDIやLINEといった大手から、BASE、Gunosyなどのベンチャーまで幅広い企業で利用されている。 19年8月にはついに、マンションへの展開をスタート。第1弾として、新日鉄興和不動産の分譲マンション「リビオレゾン板橋本町ステーションサイド」(東京・板橋、総戸数95戸)に付帯サービスとして導入される。マンション
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