2022-1-19 地震の予測マップと発震日予測 20日の地震列島は、岩手沿岸北部でM3.4,震度1！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１月２０日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 20日04時39分、岩手沿岸北部でM3
こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回は可視化で便利なOSSをご紹介します。1次元密度分布をさくっと描画でき、データの傾向を簡単に比較できます。 JoyPyとは ライブラリの読み込み データセットの準備 Joyplotsを試してみる グラフの色をデザインする 線の色を単色で指定 線の色をカラーマップで指定 塗りつぶし色を単色で指定 塗りつぶし色を個々で指定 まとめ 参考文献 JoyPyとは JoyPyは複数の1次元密度分布を重ねて描画できるPythonライブラリです。joyplotsもしくはridgeline plotsと呼ばれています。 1次元密度分布は、ヒストグラムを滑らかにしたデータ分布に相当します。そのため、変数の分布の確認で使用します。 変数分布の確認は、データ分析時に非常に重要です。例えば、商品の需要予測を考えます。対象の商品価格の分布が、低価格帯が多い、高
2020-12-03 地震の予測マップと発震日予測 4日の地震列島、M3.0以上かつ震度1以上は発生しませんでした！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１２月４日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ＊ 4日、報告すべきM3.0以上かつ震度1以上は発生致しませんでした ＝ 2020-12-
2021-06-13 地震の予測マップと発震日予測 14日の地震列島は、茨城北部でM4.1,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報６月１４日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 14日03時13分、茨城沖でM3.5、
2021-06-11 地震の予測マップと発震日予測 12日の地震列島は、宮城沖でM3.6,震度1！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報６月１２日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 12日17時49分、宮城沖でM3.8、
メモ 仕事でITパスポートの資格を急遽2週間で取得することになったのでその勉強用の備忘録です。 いつも何か勉強するときは基本的に書きながら覚えるのでここでアウトプットします。 有益な情報かどうかは不明(笑) 今回は経営系の用語やポイントの書き出し。 出題範囲3分野ある中のストラテジ系が多くを占めているらしい 企業活動 経営理念(企業理念)企業が活動していくためには、まず、基本的な価値観や目的意識を明確にすることが求められている。 自社の存在意義や掲げる目標、社会的責任などをまとめたものが経営理念(企業理念)。 利益の追求だけでなく、地域への貢献、環境への配慮をした上で運営する必要：社会的責任(CSR:Corporate SOcial Responsibility) 企業活動株式会社は、株式を発行することで株主である出資者から資金調達を行い、株主総会で委任を受けた経営者が事業を行う。 株主総
参考資料 科学技術・学術審議会 情報委員会 ジャーナル問題検討部会（第７回） 令和２年１０月２７日（火） PREPRINT プレプリントをめぐる近年の動向及び今後の科学技術行政への示唆 MEXT–NISTEP プレプリント調査・検討チーム∗ 要 旨 近年のオープンサイエンスの潮流にあって，研究成果の発信・共有や研究コミュニティ内での評価に係る営みの顕著 な割合を，研究分野によってはジャーナル論文だけでなく，その査読前段階のプレプリントが担うようになっている． 急速な ICT の進展と今般の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）流行下にあって，こうした動きには今年（2020 年）に入ってからもさらに拍車がかかっている．しかしながら，研究活動におけるプレプリントの役割や位置付け， そして頓に高まるその存在感に関する定量的なエビデンスは，これまで研究者や政策関係者の間でもごく限定的にし か
こんにちは。新熊屋@夜景スキスキーです。 私は工場夜景を撮影することがよくあります。 工場夜景の撮影現場で写真を確認してバッチリ成功！と思っても、家に帰ってパソコンの画面で確認するとなんだか思った以上に暗い写真になっている。。。ということがよくあります。 みなさんも撮影現場で確認した写真と、家に帰ってきてから確認した写真では、同じ写真なのに明るさが全然違ってみる、なんていう経験はありませんでしょうか。 これ、周りの明るさがまったく違った環境だったための目の錯覚のようなものです。 今回は、こんな失敗をしないためにヒストグラムで明るさを確認するといいですよ、というお話です。 そもそもどうして写真の見た目の明るさが変わるの？ ヒストグラムってなに？ ヒストグラムの山形は何を意味するのか？ 明るい写真の場合 暗い写真の場合 例外的なもの 夜景撮影 白い被写体 さいごに そもそもどうして写真の見た目
2021-06-29 地震の予測マップと発震日予測 30日の地震列島は、秋田内陸南部でM4.4,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
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2022-1-12 地震の予測マップと発震日予測 13日の地震列島は、大隅半島東方沖でM4.7,震度3！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１月１３日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 13日00時46分、種子島近海でM4.
ソニー α7 IV 徹底レビューVol.3 クリエイティブルック編
特に描写へ影響を与えやすい「フェード」「明瞭度」が適用されているプリセットは癖が強いと考えておけばOK。逆に、このパラメータを調整することで扱いやすい描写にすることも可能だ。「PT」で明瞭度やシャープネスを下げている点もポートレートなど人物の撮影で参考になると思う。 プリセットの色 従来のクリエイティブスタイルと比べてバリエーションが豊かになった。並べて見比べてみると、輝度や彩度に違いがある他、一部のプリセットは色相もずらしているように見える。さらにINやSHはシャドウや中間のトーンに作用する「フェード」が最初から適用され、ハイライト寄りの低コントラストな仕上がり。これにより全体的にパステルカラーのような色合いとなっている。 富士フイルムの「フィルムシミュレーション」のようだとよく言われている。特に色相が傾いている「FL」などはそう感じるかもしれない。とは言えハイライトで色が変化するような
キヤノン「EOS R3」はオーバーサンプリング4K60pで90分以上の長回しが可能 DPReviewTVに、キヤノンEOS R3のレビュー動画の完成版（最終版）が掲載されています。 ･DPReview TV: Canon EOS R3 final review クリスとジョーダンはEOS R3の製品版のテストを行い、高感度、ダイナミックレンジ、視線入力AF、フラッシュ撮影など限界まで追い込んできた。EOS R3の初期インプレではプリプロダクションモデルで何度かオーバーヒート警告が出たが、製品版ではどうなったのか見て欲しい。 電子シャッターとメカシャッターの画質：ISO12800の画像で確認しても両者の違いは全く分からなかったが、大幅に増感するとメカシャッターのダイナミックレンジが若干広く、メカシャッターのメリットはあることが分かる。しかし、その差は非常に小さく、電子シャッターのダイナミック
2021-12-01 地震の予測マップと発震日予測 2日の地震列島は、茨城南部でM5.0,震度4！ - 地震の予測マップと発震日予測
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こんにちは！ホワイトプラスのコアシステム開発グループでエンジニアをやっている古賀です。 以前、PHPでOpenTelemetryを使ってトレースを取得する方法を紹介しました。 今回はメトリクス編ということで、OpenTelemetryでメトリクス(リクエストレイテンシ)を収集し、OpenTelemetry Collectorを介してGoogle Cloudに送信する方法を紹介します。 前提 PHP：8.1 open-telemetry/opentelemetry：1.0.0 メトリクスとは メトリクスはデータの数値表現で、CPU使用率やリクエストレイテンシなどが挙げられます。メトリクスを取得して監視やアラート、傾向分析に利用します。 メトリクスのデータモデルには複数のタイプがありますが、本稿ではリクエストレイテンシを可視化するためにHistogramを用います。 Histogram ヒスト
2021-01-14 地震の予測マップと発震日予測 15日の地震列島は、十勝南部でM4.4,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
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【概要】 PPLの一つであるPyroを触ってみました Pyroでの変分推論とMCMC(NUTS)でのパラメータ推論についてのメモです 【目次】 はじめに ベルヌーイ分布のパラメータ推論 モデル Pyroによるモデルの定義 変分推論 近似分布の定義 推論 推論結果 MCMC 確率遷移核の指定 推論 推論結果 ガウス分布（正規分布）のパラメータ推論 モデル Pyroによるモデル定義 変分推論 近似分布の定義 推論 推論結果 MCMC 確率遷移核の指定と推論 推論結果 (参考)全コード おわりに 参考文献 はじめに 当ブログの他の記事を見ていただくと分かる通り、確率モデルの近似推論を行う際、普段私はPyMC3を使っています。ですが、以下の背景から別のPPL（確率プログラミング言語; Probabilistic Programming Language）も扱えるようにならんとなと思ってます。 Py
2021-02-27 地震の予測マップと発震日予測 28日の地震列島は、大阪北部でM3.5,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
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2021-02-02 地震の予測マップと発震日予測 3日の地震列島は、宮城沖でM3.8,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
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2021-05-05 地震の予測マップと発震日予測 6日の地震列島は、熊本でM4.0,震度4！ - 地震の予測マップと発震日予測
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2019-12-11 地震の予測マップと時系列予測グラフ 12日の地震列島は宗谷岬でM4.4, 胆振と茨城沖と佐渡と岩手沖でM3.X！ 解説：本日は、ARIMA時系列予測グラフ更新の日です！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です、記事は毎日、午前1時〜3時頃にアップされます ⚫ 地震の予測マップは、毎日更新です ⚫ 地震の時系列予測グラフは、2019-12-11に更新されました、次回の更新は2019-12-26で、約14日間隔で更新されます [こよみの計算 - 国立天文台暦計算室] 、[月の地心座標 - 国立天文台暦計算室] より： ⚫ 12月11日は月齢14.0日 東進Day 、月距離 38.7321万km 38.7万km超え直前日 ⚫ 12月12日は月齢15.0日 西進Day 満月、月距離 38.3224万km ⚫ 12月13日は月齢16.0日 西進Day 、月距離 37.9520万km 東進Da
3DLDF GNU 3DLDFはMetafontに似た言語を通じてMetaPostフォーマットの出力の3D描画をサポートします。TeX文書のために3Dのコンテンツを作成する方法を提供するのが主な意図ですが、TeXで組版されるアニメーションを作成することもできます。(ドキュメント) 8sync 8sync (「エイト・シンク」と発音します)はGNU Guile用の非同期のプログラミング・ライブラリです。これは限定継続を使用し、コールバックのごちゃごちゃを避け、クリーンで読みやすい、ブロックしないコードとすることができます。(ドキュメント) a2ps GNU a2psはほとんど何でもPostScriptへ変換し、印刷できるようにします。GroffやGzipなどの外部ハンドラにファイルを委譲することでこれを達成します。清書のファイルを生成するために、必要なだけの数の段階を処理します。--help
の続きです。 概要 指紋の稜線を分析します。前回の記事で稜線のラベリングまでしました。 最終的にはこの二値指紋画像をサブ領域に分割して、そこから特徴量(今回は稜線角度)を抽出。 指紋認識が可能か検討してみます。 もくじ 1.ラベリング画像から獲得したい情報 2.稜線間隔と方位情報取得のアルゴリズム 3.アルゴリズムの関数化 4.ヒストグラムにて結果の確認 1.ラベリング画像から獲得したい情報 前回の記事でサブ領域に分割した指紋の稜線ラベル画像を作成しました。 そこら 1.稜線同士の間隔 2.サブ領域の稜線方位 を調べます。つまり下の画像でいうと 赤矢印が稜線同士の間隔 オレンジ矢印がサブ領域の稜線方位になります。 これをサブ領域毎に取得するアルゴリズムを考えましょう。 2.稜線間隔と方位情報取得のアルゴリズム 稜線方位と稜線間隔を取得するアルゴリズムを下のフローチャートにまとめました 上図
darktable 3.4 を使ったカメラによるネガデュープ画像のネガポジ反転の方法 - 省型旧形国電の残影を求めて
非Raw ファイルのネガ画像のネガポジ反転には、darktable を使って下さい。RawTherapee および ART はベイヤー & X-trans Raw形式ファイルのネガポジ反転にしか対応していません。なお、Sigma Foveon センサーRaw ファイルの場合は、一旦 TIFFに変換して darktable で処理する必要があります。 以前、フリーウェアのRaw現像ソフトの一つ、darktableにおいてもカメラで撮影したネガデュープファイルをネガポジ反転するnegadoctorという機能が搭載された(2020.8に公開された Ver. 3.2.1より)ということを紹介しました。最近当サイトへのアクセスを見ますと、1月にクモハ11117の写真をアップしたことで一時的にこの記事へのアクセスが急増しましたが、それを除くと、どうやらデジタル一眼レフカメラ (DSLR)でどうやってネ
馬渕教室の公開テストの結果が返ってきましたので、赤裸々に発表したいと思います。 小学6年の結果ですが、正直、自慢できるほどの良い成績ではありません。 けれど、まだまだこれからなので、上昇できるように親子で頑張りたいと思っています。 ■公開テストの算数と国語の結果 さて、小6ですので、公開テストは、算数と国語の2教科となります。 早速結果ですが、点数と偏差値の結果はこんな感じでした。 算数 48点 偏差値50.3 国語 62点 偏差値50.3 偶然にも偏差値は50.3で一緒でしたが、まあ、平均ってことですね。 先日に記事で書いた小学生統一テストは4,000人位が受験していましたが、公開テストは3,200人位で少し減っていました。 その中でも平均の偏差値50なので、ど真ん中ってことですが、小学生統一テストでは、この2教科の偏差値は算数が49.1、国語が43.0でしたので、その時に比べると少しは
失業率と平均時給が「同時に上昇」──コロナ不況の米労働市場で何が起きていたのか（ニューズウィーク日本版） - Yahoo!ニュース
＜平均値のトリック＞この統計の動きには、平均値のトリックが隠されています。分かりやすくするために、労働者がA～Eさんの5人だけしかいない状況で考えてみましょう。平均値は、「データをすべて足したものをデータの個数（＝統計学ではサンプルサイズと呼ぶ）で割った値」です。よって、A～Eさんの時給が表5-9の通りとすれば、平均時給は、全員分の時給を足して人数で割れば出てきます。つまり、次の計算により平均時給は2740円であることが分かります。 平均時給 ＝（500円+700円+1000円+1500円+10000円）÷5 ＝2740円 それでは、Aさん、Bさんが解雇されて失業中の場合、平均時給はどうなるでしょうか？ AさんとBさんはそもそも働いていないので、「労働者の平均時給」の計算からは除外されます。その結果、時給の高いC～Eさんだけで平均を取ることになるので、平均時給は4167円と大幅に上昇します
はじめにこんにちは、ペンギンズラボの@Doryと申します！ 昨年12月にChatGPTが登場して以来、毎日のように技術革新が起きていて、本当に日々ワクワクしています。 タイトルにあるとおり「6人のAI」がチーム一丸となってデータ分析をするアプリケーションを開発しておりまして、その仕組みなどを説明できればと思います！ どんなアプリケーション？動画 完全自動でデータ分析してくれるAIが、半分くらい出来上がりました🤖 ExcelやCSVをアップロードするだけで、AIがデータ分析方法を自分で考えて、数分でグラフつきのレポートにまとめてくれます！先行登録も開始したので、αテストにご協力いただける方は何卒🙇https://t.co/s0epfcMMOW#ChatGPT pic.twitter.com/9AR7MGRlq5 — Dory (@dory111111) March 10, 2023
Tableau Resource Monitoring Tool のメニューを把握する | DevelopersIO
以降、各メニューの内容をもう少し詳しく見ていきます。 パフォーマンス パフォーマンスページには、環境の全体的な状態を把握するのに役立つビューが提供されています。 ページには、4つのタブが用意されています。 ・Environment ・Servers ・Insights ・Status Environment 下記の構成で、サーバーを含む全体的な状態が可視化されています。 パフォーマンス チャート 監視対象のサーバーのハードウェアリソース（CPU、メモリ、ディスクキュー、ネットワーク）の使用状況です。グラフ右側のリソース名を押下すれば、それぞれの使用状況チャートに切り替わります。 Tableau プロセス チャート Tableau Server で実行されているプロセスの詳細が表示されています。ここから、どのプロセスがCPU やメモリの使用率を高めているか確認できます。 ある時点を選択すると
みなさん、ライフプランシミュレーションやってますか？ ライフプランシミュレーションって楽しいですよね！ この記事では、投資リターンだけではなくリスクを考慮したライフプランシミュレーションを紹介しています。 シデ ライフプランシミュレーション？ 何それ、おいしいの？ 食べてみたい！ という、まだよく分かっていない方は、ライフプランシミュレーションで人生の収支を把握しよう！無料エクセル、スプレッドシート公開にて詳細を紹介していますので、まずはそちらをご覧ください。 ライフプランシミュレーションのエクセル、スプレッドシート無料公開！人生の収支を把握して老後貧乏を回避しよう！「シデとセルリアンの節約blog」では、ライフプランシミュレーションの作成方法を紹介しています。スプレッドシートまたはエクセルのたたき台も公開していますので、ぜひご自分でライフプラン表を作ってみましょう！shide-ceru.
僕もこのシャープレシオの考え方を信仰していて、それに沿ってS&P500にフルインベストしているわけです。なお彼の理論では市場ポートフォリオ（≒全世界に時価総額加重平均でばらまいたポートフォリオ）がシャープレシオ最大と結論づけています。 まあここまではいいんですが、自分のファイナンスに関する知識が甘く、未だに理解できていないことがあります。それが「期待収益率（リターン）」として何を使うか？というものです。 ここでは特に結論を導くつもりはないですが、どんなことを疑問におもっているか？をツラツラ書いていきます。（不躾ですがぜひ有識者の方にアドバイスいただきたいです） とにかくこの”リターン何を使えばいいのか問題”をすっきりさせたい！その思いでいっぱいですw ※なお当方は数学に疎いので、変な表記や突拍子もないこと書いていると思います。 算術平均リターンと幾何平均リターン このブログでも何回か紹介し
はじめに Doubly Robust Learner(以下、DR-Learner)について、Pythonによる実装を交えてまとめました。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 機械学習を用いた因果推論 機械学習を用いた因果推論手法は大きく分けて下記の2通りが存在します。 Meta-Learner系 Causal-Tree系 今回はMeta-Learner系の手法の1つであるDR-Learnerについて紹介します。 Meta-Leanrerとは Meta-Learnerとは、機械学習と因果推論の考え方を掛け合わせて条件付き平均処置効果(CATE: Conditional Average Treatment Effect)を推定する手法の総称です。 条件付き平均処置効果(CATE)とは、平均処置効果(ATE: Average Treatment Effec
2021-07-06 地震の予測マップと発震日予測 7日の地震列島は、根室中南部でM3.9,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
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2021-05-08 地震の予測マップと発震日予測 9日の地震列島は、福島沖でM4.4,震度1！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報５月９日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 9日01時57分、福島沖でM4.4、深さ
この記事では、DMI(方向性指数)のTradingViewインジケーターを14個紹介します！ 目次 DMIバー ADXヒートマップ 正規化ADX DMIによる利食いシグナル DMIによるトレンド発生検出 出来高withDMI DMIヒストグラム DMIモニタリング DMI線形回帰チャネル DMIカラー DMI＆ボリンジャーバンド １．DMIバー このインジケーターは、ADXや±DIの数値に応じてローソク足の色が変化します。 黄色：ADXが20未満 ライム色：ADXが20を超え、+DI> ... この記事では、TradingViewのユニークなインジケーターを10個紹介します！ 目次 イントラバーアナライザー 出来高テープ EWOシグナル フラクタルトレーリングストップ マルチMA乖離率 トムデマーク・トレンドライン サークルブレイク ミニチャート １．イントラバーアナライザー このインジケ
2021-04-01 地震の予測マップと発震日予測 2日の地震列島は、十勝南部でM3.4,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報４月２日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 2日06時22分、和歌山南部でM3.4、深さ50km、震度1 西域 ● 2日08時36分
2021-09-12 地震の予測マップと発震日予測 13日の地震列島は、有明海でM3.6,震度3！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報９月１３日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 13日00時16分、有明海でM3.6、
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Photoshop ユーザーガイド Photoshop の概要 夢をカタチに Photoshop の新機能 初めての写真編集 ドキュメントの作成 Photoshop | よくある質問 Photoshop の必要システム構成 Photoshop とは Photoshop とその他の Adobe 製品およびサービス Photoshop で Illustrator アートワークを作業する InDesign での Photoshop ファイルの操作 Photoshop 用 Substance 3D マテリアル Photoshop の Capture アプリ内拡張機能の使用 Photoshop iPad 版（中国本土ではご利用いただけません） Photoshop iPad 版 | よくある質問 ワークスペースについて システム要件 | Photoshop iPad 版 ドキュメントの作成、表示、書き
2021-01-08 地震の予測マップと発震日予測 9日の地震列島は、三陸沖でM4.6,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１月９日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 9日00時04分、津軽海峡でM3.4、深さ90km、震度2 中域 ● 9日03時23分、
2020-07-02 地震の予測マップとヒストグラム 3日の地震列島は、福島沖でM4.7, 震度3！ 解説：房総半島南東沖M5.X群の震度を考察、簡単に！ ⬅ 追記あり - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレートの影響領域 ⚫ 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレートの影響領域 ⚫ 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレートの影響領域 ＝ 最新地震情報７月３日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 3日11時36分、長野中部でM3.9、深さはごく浅く、震度2 西域
機械学習をやってみたいけど何から初めて良いか解らないと思ったことはありますか？もしそうでしたら、この記事はそんな方に向けて書かれています！ 本記事では「TensorFlow 入門」として、Googleが提供する機械学習フレームワークである「TensorFlow」を使って、不動産価格を予測する流れをまとめました。概要は下記の通りです。 プログラミング経験がある方が対象 環境構築不要！ブラウザのみで可能 TensorFlowの基礎的な使い方が学べます 機械学習の基礎が学べます 所要時間の目安は1〜3時間程度 TensorFlow（読み：テンソルフロー）とは、グーグルによって開発された高速数値解析用のPythonライブラリです。ディープラーニングやニューラルネットワークを構築するのに使われます。また、TensorFlowをバックエンドとしたラッパーライブラリも多く出回っています。 グーグルによっ
日本のYouTube動画の音圧を分析しました。 YouTubeでは、ラウドネスノーマライゼーションが導入されています。YouTubeのラウドネスノーマライゼーションは、音圧が大きすぎる動画の音量を下げますが、音圧が小さすぎる動画の音量は上げません。 仮に、YouTubeに音圧が小さすぎる動画がたくさんあるとしたら、音質を損なわない範囲で音圧を上げることで、YouTube上で再生される音量を大きくできる可能性があります。 Question YouTubeに音圧が小さすぎる動画はどのくらいあるのか？ 前述の通りです。 YouTube動画の長さが長いと音圧は下がるのか？ 長さが長くなると、偶然、波形のピークが大きくなる確率が高まります。リミッターを使っていれば、それらのピークを抑えられますが、リミッターを使っていない場合、長さが長くなるほど音圧が小さくなる可能性があります。 このことから、長さと
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