スマホをつないで遊べ！ 省電力＆低遅延な三菱電機の液晶ディスプレイをはてなエンジニアが試してみた - はてなニュース
9月某日、はてな屈指のガジェット好きにして、何枚ものディスプレイをデスクに設置しているエンジニア、id:halfrackのもとに、1台の新しいディスプレイが届きました。「三菱電機さんの液晶ディスプレイで、スマートフォンとつないでいろいろ遊べるみたいですよ！」とライターの深山がお伝えすると、彼は「ほほう……」と一言。後日、ディスプレイで遊び倒したid:halfrackは、社内のエンジニアらを集めてお披露目会を開催したのでした。 （※この記事は三菱電機株式会社提供によるPR記事です。記事の内容は三菱電機株式会社への取材をもとに、株式会社はてなが執筆したものです） ▽ http://url.hatena.ne.jp/OmJS4 深山 ということで本日はid:halfrackによる、三菱電機さんの液晶ディスプレイ「RDT234WX(BK)」のお披露目会です！ はてな京都オフィス8F奥にある休憩スペ
フラクタルの語源は 「ラテン語の動詞frangereは『壊れる』、すなわち不規則な断片ができるという意味」 なのだそうです。 >> http://www.biwa.ne.jp/~k-tochi/siryou/siryofra.html それでは、実際にものを壊したときの破片は、どのような大きさに散らばるのでしょうか。 岩石に衝撃を与えて破壊するとその破片の大きさの分布はベキ分布になることが知られています。 ガラスのコップを硬い床に落として割った時にできる破片も同じです。 大きな破片はほんの数個で、中くらいの破片はかなりの数になり、小さな破片は無数にあります。 -- 経済物理学の発見(光文社新書)より. 試しにやってみようと思ったのですが、岩石を割るのはたいへんだし、ガラスのコップを割るのはもったいない。 簡単に割れるものを探してみたところ、戸棚の中にビスケットがありました。 小袋の中に入っ
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
2019/06/11追記: これは2012年の投稿です。なぜかはてなブックマークで拡散されていますが、内容は時代にそぐわなくなったものもあるのでご注意ください。 これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツールのコメントに寄せられたツールを分類分けしてみました。 解説は、ほぼコメントに寄せられた内容のコピペです。 URLのみの記述は公式サイト(か、ほぼ公式サイトと化しているサイト) 公式サイトとは別に、ページタイトルだけでツールを説明しきっているページへのリンクも付けておきました。類似ページが複数ある場合は、はてブのブックマーク数が多いものを選びました。 知らないツールもあるので、分類がいいかげんなところもあると思います。何か気づいたらコメントください。 解説が不十分なツールについても、補足（コピペで本文に取り込める体裁だとありがたい）を頂けると助かります！ 元ネタの投稿は現在進
iOS 8 の新機能のサンプルコード集『iOS8-Sampler』を公開しました - その後のその後
WWDCでのアップルの発表によると、iOS 8 では4000以上もの API が追加されたとのことですが、新しいAPIはどう使うのか、実際に何がどこまでできるのか、といった具体的なところが、英語のドキュメントや動画をながめているだけだと正直あまりよくわかりません。やはり実際にコード書いて動かしてみるのが一番わかりやすい、ということで今年もつくりました、 iOS 8 新機能のサンプルコード寄せ集めアプリ『iOS8-Sampler』 ソースコードは GitHub に置いてあります。 https://github.com/shu223/iOS8-Sampler ※使い方は Xcode 6 でビルドするだけ なので、デザイナーさんやディレクターさんもぜひ最寄りのエンジニアにビルドしてもらってください。 中身について 今回はデザイナー okazu 氏の協力により立派なアイコンやスプラッシュ画像が最初
貯金額の平均値は389万円（昨年度は317万円） 貯金額の中央値は200万円（昨年度は100万円） 新型コロナに係る特別定額給付金や外出自粛で貯金額が増加したものと思料 貯金額の分布および平均値・中央値 上図は世帯貯金額の分布をヒストグラムで表したものです。 100万円未満が最も多く、その割合は回答者全体の33.8%に上りました。 中央値は200万円であった一方で平均値は389万円となり、1000万円以上貯金している一部の世帯が平均を押し上げていると考えられます。 上図は2019年度と2020年度における貯金額のヒストグラムを重ね合わせたものです。 2020年度は100万円未満の割合が9.7ポイント減少し、1000万円以上が4.2ポイント増加しています。 また、平均値は317万円から389万円に増加し、中央値も100万円から200万円に増加しました。 このように全体的に貯金総額が増加した原
iPhoneのカメラが過大評価されつつある。Blackmagic Cameraは簡単に扱えるモノではない（小寺信良） | テクノエッジ TechnoEdge
18年間テレビ番組制作者を務めたのち、文筆家として独立。家電から放送機器まで執筆・評論活動を行なう傍ら、子供の教育と保護者活動の合理化・IT化に取り組む。一般社団法人「インターネットユーザー協会」代表理事。 先日AV Watchの連載でBlackmagic DesignのBlackMagic Cameraを取り上げたことで、別の媒体からBlackmagic Cameraの特集をやりたいので手伝ってくれと声がかかるようになった。 ▲Blackmagic Camera ただその方向性が、Blackmagic Cameraを使えば凄い映像が誰でも簡単に、みたいなノリだったので、そういう方向性ならお手伝いできませんよ、とお伝えした。筆者も大人なのでまあ初心者向けの記事なのでそうしたキャッチコピーになるのはやむなしとは思うが、「誰でも簡単に」はさすがに違うんじゃないか。 どうもBlackmagic
Javaトラブルでは『情報がなくて、再現もなかなかしません』といった状況に陥ることがある。このような状況を回避するために、以下の3つの代表的なトラブルを例に、アプリケーションサーバを再起動する前に何を取得すれば良いのかをまとめてみる。 アプリケーションから応答がない アプリケーションが遅い ヒープメモリが足りない(OutOfMemoryErrorの発生) アプリケーションから応答がない 取得する情報 スレッドダンプ データ取得方法 スレッドダンプとは、コマンド実行時点でのJavaスレッド実行状態を出力したものである。応答がない場合、何らかの要因によりどこかで処理が止まっていることが想定される。スレッドダンプは『どこで止まっているのか？』を切り分けるのに大切な情報である。 取得方法はJDKのバージョンによって色々ある。 kill -3 <pid> (少なくとも1.4.2にはある〜JDK7でも
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed
DHTMLやAJAXを使いまくったオンライン画像加工サービスです。 レイヤー機能や自動でコントラストを調整する機能などがあり、シャープやぼかし、グレースケール、ガンマ値補正、ネガポジ反転といった代表的な各種フィルタも使用可能です。切り抜き、回転、反転、リサイズ、なんでもできます。 また、ちゃんと「元に戻る」機能があり、何段階でも戻ることが可能です。これは安心。 編集するためにアップロードした画像は最後に自分のパソコンへダウンロードして保存可能。ファイル形式も幅広く、JPEG・GIF・PNG・BMP・TIF・PICT・PCX・TGA・PCD形式で保存できます。JPEGは圧縮率の指定が可能で、GIFは色数指定やディザリングの指定もできます。 というわけで、実際にデジカメで撮影した画像で「nexImage」を使ってみました。 nexImage :: The ultimate online ima
こんにちは、ほけきよです！ 私はそれほど実績がないので、ブログ論を語ることは出来ません。でも、データに語ってもらうことは出来ます。 良くある「ブログは継続が難しいし、大事だ」といいますね。 そりゃそうなんですが、どのくらい難しいのか、また、どのくらい大事なのか というのはあんまりわかんないですよね。 なので、今回は、はてなブログをぶっこ抜いて、軽く分析してみました！！ ブロガーの生存率はどのくらいか 継続は力なり？継続期間と読者数の相関 読者数のヒストグラム 継続期間と読者数 どうやって調べたのか ブログリストを作る 色々と必要なデータを取る 継続期間を抽出する 分析する まとめ ブロガーの生存率はどのくらいか 今回は結論からいきましょう！ 下のグラフは何ヶ月ブログが続いているかです。縦軸がブログ数、横軸が継続期間、綺麗な曲線を描き、だんだんと下がっていっているのがわかります。 また、次の
リーディングテック株式会社は『デート代実態調査』の結果を公表しました。 本調査では異性とデートをしたことがある全国の18歳以上の男女を対象として調査を行い、対象となった2,450人のうち49.0%にあたる1,200人から有効回答を得ました。 デート代の平均値は男性が6,805円、女性が2,612円 デート代は「男性が多めに払う」が多いものの、若い世代では「割り勘」も多い 女性は割り勘だと思っているが、男性は自分が多めに負担していると思っている可能性がある 年収が高いほどデート代も高い 未婚だとデート代が高い デート代の金額（平均値、中央値） デート代の平均値は男性が6,805円、女性が2,612円 1回のデートで回答者が支払う金額（以下「デート代」）は、男女全体の平均値が4,041円、中央値が3,000円となりました。 しかし男女で金額に大きく開きがあり、男性の平均値は6,805円で中央値
Google Fontsからちょっと面白いフォントがリリース！ 商用利用無料、折れ線グラフや棒データを描くためのフリーフォント
折れ線グラフを描画するためのフォント「Linefont」、波形・スペクトル・ダイアグラム・ヒストグラムなどの棒データを描画するためのフォント「Wavefont」が、Google Fontsで利用できるようになったので紹介します。 Linefont | Wavefont フォントのライセンスはSIL Open Font Licenseで、個人でも商用プロジェクトでも無料で利用できます。 まずは、Linefont。 Linefontは中小規模の折れ線グラフ（時系列など）を描画するためのフォントです。値は0～100の範囲でさまざまな文字に割り当てられます。範囲、値、ウェイトはWavefontと互換性があり、視覚的な一貫性を維持しながらフォントを交換できます。
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
現在の日本の生涯未婚率によると、男性の4人に1人、女性の7人に1人は50歳まで一度も結婚したことがなく、そうした人たちの割合は今後も増えていくそうです（出典: ハフィントンポスト）。原因は様々あるようですが、やはり「適当な相手にめぐり合わない」という理由は上位に来るようです。 ですが、適当な相手とは、一体全体どういう相手なのでしょうか？ 年収、容姿、性格、家、などなど人によって様々相手に求める条件があるものですが、「人の出会いは一期一会」ともいうように、いい相手とめぐり合えたとしても「もしかしたら今後もっといい人と会えるかも……」などとうじうじしているうちに、機会を逃すことも多いかもしれません（涙 この問題は、結婚相手を探しているA君がいるとすると、 A君は、これから結婚相手の候補となるN人と女性と出会う 候補となる相手は、１人ずつ次々に現れる 候補となる相手は、それぞれ違うスコアを持つ
語彙力診断の点数分布 - Qiita
語彙力診断 2016年8月18日，とある診断がバズりました． ハッシュタグ検索 #私の語彙力は この診断は50問の類義語/対義語に関する4択問題に答えると点数化され，分布のどの辺にいるのかを教えてくれます． しかし，Twitterで該当ハッシュタグ#私の語彙力はを検索…するまでもなくこの点数が"上位0.43%"でないことくらい感覚的に分かります． なので点数分布を取ってみました． そもそもこんな診断は信憑性のかけらもないよとか言わない． 検索・分布の描画 Twitter APIを使ったプログラムを組むのはほぼ初めてなので，以下 Python で Twitter から情報収集 (Twitter API 編) をベースにして組みました． 変更点は点数の取得とヒストグラムの描画と検索件数の変更です． if point <= 36600としてるのはネタでめちゃめちゃデカい点数に改変してツイートする
統計・機械学習・R・Pythonで用途別のオススメ書籍 - StatModeling Memorandum
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分（行列積および行列とベクトルの積）さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
今すぐ使える『明日からつかえるシンプル統計学』
まちがえるな、統計学は道具だ。統計は学ぶものではなく、使うもの。 これはわたし自身への戒言。だから、使い方を誤らない程度に理解していればいいし、そのために教科書をイチから読み込む必要も、Rをマスターする必要もない。もちろん様々な武器（統計手法）が使えるに越したことはないが、次のような問題と向き合っているなら、本書をオススメする。 あと500人お客を呼び込むためには、いくら広告費が必要か？ カスタードケーキがチョコパイに勝つには、「味の改良」と「販促キャンペーン強化」のどちらが有効か？ クラス全体の成績が低迷している。国語と数学の両方が苦手な生徒だけ補習したほうがいいのか、全員に国語の補習をしたほうがいいのか 前任者から引き継いだデータが大量にあるが、それぞれの関係や着眼点がまとめられてない。どこから手をつければいいか？ 社内のKPI（Key Performance Indicator :
5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関
BPF Performance Toolsを読んだので、感想ブログです。 先に感想を言っておくと「最高」でした。 BPF Performance Toolsとは？ NetflixでKernel・パフォーマンスにかかわるチューニング・アーキテクチャを専門にしているBrendan Greggさんが書いた本です。BPFのiovisorというTracing分野の第一人者でもあります。 www.brendangregg.com 2019年12月に発売したばかりなので、BPFの分野では最新の本でしょう。他の著書に有名な本として(日本語版の)「詳解システム・パフォーマンス」があります。 BPF Performance Toolsは「詳解システム・パフォーマンス」第二弾と言えるかもしれません。ちなみにページ数は880Pあり、Kindleで表示される読み終わるための平均的な時間は「27時間30分」で、大作R
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
北岡明佳の錯視のページ
北岡明佳の錯視のページ 北岡明佳・立命館大学・総合心理学部・教授、知覚心理学（錯視・目の錯覚） 認知センター 視覚センター OIC map OIC紹介 トリックアート 風景 外部へのリンク 街づくりプロジェクト SP Lab 展示もの サンプル画像 コメントもの 2002年5月10日開設・2024年4月9日更新 英語版(English) セルビア語版 ポルトガル語版 中国語版 錯視カタログ(2014/6/3) ご注意 このページには「動く錯視」（静止画なのに動いて見える錯視）が含まれています。現在まで錯視が人体に有害な影響を与えるという証拠はありませんが、車酔いなどを起こしやすい方はご注意下さい。万一気分が悪くなりましたら、速やかにこのページから退去して下さい。デザインの違法な商業的使用（要するに著作権侵害）には法的措置を取ります。 最新作（2024/2/4） 最新ページ（2024/4/
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
Adobe Photoshop Lightroom 5を使ったRAW現像の作業手順メモ | Heartlogic
Adobe Photoshop Lightroom 5を使ったRAW現像の作業手順メモ 2014/5/30 2015/10/22 Photoshop/Lightroom Adobe Photoshop Lightroom 5の使い方がある程度わかってきたので、自己流ですが、基本的な現像作業の手順をメモしておきたいと思います。 こちらの補正前の写真（左）は、典型的な失敗写真です。黒っぽい建物に引っ張られて露光時間が長くなりすぎた結果、空が白く飛んでしまっていて、桜の花も白っぽい。肝心なところのディテールもイマイチ。しかし、RAWデータから補正することで、右の写真ぐらいには救うことができます。 元データのヒストグラムを確認する 元のRAWデータのヒストグラムを見て、写真に色の階調がきちんと記録されているかを確認します。 この写真は空が白く飛んでしまっているように見えますが、ヒストグラムを見ると
プライベートで撮影した写真は形ある思い出となりますが、全ての瞬間をプロのカメラマンのような躍動感のある美麗な写真に仕上げるのは難しいもの。そんなデジタルカメラで撮影した画像を多彩なフィルターや詳細な設定によって美しく加工でき、「ナショナルジオグラフィックで働いているの？」と言われてしまうかもしれない無料の写真加工ツールが「Polarr Photo Editor」。オフラインで使えるChromeアプリ版「Polarr Photo Editor RAW」と、オンラインでさらなる機能が使える「Polarr Online Editor」を実際に使ってみました。 Polarr Photo Editor RAW - Chrome ウェブストア https://chrome.google.com/webstore/detail/polarr-photo-editor/djonnbgfieijldciea
明日から使える！Photoshopチャンネル＆レイヤーマスクの簡単過ぎるのに「応用効きまくり」な技・どどんと応用しまくりな応用編 – やもめも
効かせましょうそうしよう。 じゃこれを。 人物をもう少し明るくしてやりたい、でも背景はいじりたくない。とします。 でも、参考エントリの方法ではうまくいきません。 Cmd(ctrl)+Option(Alt)+2、でRGB合成チャンネルからグレースケールを拾って、反転してトーンカーブのレイヤーマスクにするだけでは、 背景も明るくなり過ぎちゃうんですよね。これはこれで…な気もしないでもないけど、やっぱ下手なHDRぽくて嫌。 というわけで、マスクをきっちり編集しましょう。方法は二つあります。 ①マスクをトーンカーブで編集する チャンネルパレットの「RGB」をCmd(ctrl)＋クリックするか、Cmd+Opt(Alt)＋２（キーボードショートカットで「従来のチャンネルショートカットを使用」していない場合。チェックを入れている時は「＾」）を押して選択範囲を取り、すぐさまＱでクイックマスクモードに入って
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
#################################### # CSVファイルの読み込み #################################### #Mac読み書きディレクトリを定義 basedata<-"/Users/saity/Dropbox/R/basedata/" output<-"/Users/saity/Dropbox/R/output/" #CSVファイルの読み込み crime<-read.csv(paste(basedata,"crime_prefecture.csv",sep=""), row.names=1) ソースコードを実行するには、カーソル行でcommand+enter(WinはCtrl+Enter)で実行ができます。 一度に複数行を実行する場合には、選択行で上記コマンドを叩きます。すると、メインコンソールに実行結果が表示されます。
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の
『わけがわかる機械学習』中谷秀洋（著）の書評 - StatModeling Memorandum
僕が中谷さんと初めて会ったのはみどりぼんの読書会で、初めて話したのは岩波DSの打ち合わせだったと思います。今でもそんなに親しくはないと思います。しかし、中谷さんのブログは10年ぐらい前から読んでいました。自然言語処理を中心とする機械学習に関連する理論（の解釈）・論文レビュー・数値実験の記事が多く、他のブログでは見られない独特かつ理解の深い内容で、毎日勉強させてもらっていました。今でも何度も読むべきブログです。その中谷さんが機械学習についてまるごと一冊書いたものが本書になります。もともと買うつもりでしたが、献本いただいたので簡単にご紹介いたします。 わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する 作者: 中谷秀洋出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/28メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 目次は以下になります。 0章： はじめ
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
なぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
お久しぶりです。林岳彦です。もうすぐ『愛なき世界』の日、いわゆる（マイブラッディ）バレンタインデーですね。何かと雑音が多いこの世界ですが、いつでも自分の足元を見つめて行きましょう。 さて。 今回は、以下の： そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ 統計学的検定に対するある拒絶反応: ニュースの社会科学的な裏側 A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT のあたりの皆様の良記事に触発されて「仮説検定」について何か書いてみようと思いました。で、書こうと思えば色々な側面から書ける気もするのですが、今回はちょっと斜めからのアプローチとして、「リスク分析の人の頭のなかで仮説検定はこんな感じに見えている」というところを書いていきたいと思います。 ここで、ひ
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
統計モデリングで癌の5年生存率データから良い病院を探す - StatModeling Memorandum
概要 2017年8月9日に国立がん研究センターは、がん治療拠点の約半数にあたる全国188の病院について、癌患者の5年後の生存率データを初めて公表しました（毎日新聞の記事）。報告書は国立がん研究センターが運営するウェブサイトからダウンロードできます（ここ）。報告書をダウンロードしようとすると注意点を記したポップアップが表示されます。大切な部分を抜粋すると以下です。 本報告書には、施設別の生存率を表示していますが、進行がんの多い少ない、高齢者の多い少ないなど、施設毎に治療している患者さんの構成が異なります。そのため、単純に生存率を比較して、その施設の治療成績の良し悪しを論ずることはできません。 一般に高齢者が多い病院ほど、進行癌（ステージが進んだ癌）が多い病院ほど、その病院の生存率は下がるわけです。それならば、統計モデリングで年齢と進行度（ステージ）の影響を取り除いて（専門的な言葉で言えば「調
日本とイタリア計100通りのプロのカルボナーラレシピを集めて解析した。全ての論争に決着を - Lifecooking
こんにちは現代の百蘭王を目指すニャック。漆原ニャックです。 みなさんカルボナーラ好きですよね？嫌いかならそっ閉じしてください。 カルボナーラの魅力ってなんでしょうかね。 パスタ・卵・チーズ・豚肉±生クリームという少ない材料、簡単な手順にもかかわらず濃厚な味で簡単にレストランの味を楽しめるところだと思います。 ただ同時に心を痛めているのがカルボナーラの話題になると必ず登場するカルボナーラマスターたちによる「生クリーム入れる・入れない」という論争。あと「本場では～」みたいな論争ね。 そこで今回は日本とイタリアでのカルボナーラの作り方を集めれるだけ集めてみて、解析してみることにしました。 基本的事項 日本のプロのレシピ 集め方 パスタの重量を100gにそろえる 肉の種類と重量 ソースの構成成分 日本人プロの一般的なカルボナーラ レシピ１(日本のプロ) 生クリーム使う？使わない？ 生クリームを使う
Jacob Kaplan-MossのPyCon 2015における基調講演: プログラミングの才能という都市伝説
Keynote - Jacob Kaplan-Moss - Pycon 2015 - YouTube The programming talent myth [LWN.net] PyCon 2015で、Djangoの貢献者であるJacob Kaplan-Mossが興味深い基調講演をしているので紹介する。LWM.netでほぼ全面書き起こしに近いまとめがあったので助かった。 自己紹介 Kaplan-MossはDjangoの貢献者であり、Herokuのセキュリテイ部門の部長である。PyCon参加者としては歴史が長く、その他のカンファレンスでもよく発表している。Pythonコミュニティは「自分にとってこの業界におけるとても重要なもの」であり、PyConの基調講演を行うということは、「自分のキャリア上の絶頂」である。 自分の最初のPyConの発表は2005年のことで、PythonとAppleScri
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