Comment by Tufflaw 無料で利用できることが信じられないくらい良いフリーのソフトウェアって何？ reddit.com/r/AskReddit/comments/8dp8ui/whats_the_best_free_software_out_there_that_you/ reddit.com/r/AskReddit/comments/7x639l/what_free_software_is_so_good_you_cant_believe/?sort=new関連記事 外国人「Google Chromeで入れた方が良い拡張機能を紹介する」海外の反応 Comment by Tonin_Nebulus 17.9k ポイント 「Space Engine」はフリー（今のところは）。 http://spaceengine.org/download/spaceengine コンピューター
西川善司の「試験に出るゲームグラフィックス」（11）「ストリートファイターV」における高密度なノンフォトリアル表現，そのレシピを探る・後編 - 4Gamer.net
西川善司の「試験に出るゲームグラフィックス」（11）「ストリートファイターV」における高密度なノンフォトリアル表現，そのレシピを探る・後編 ライター：西川善司 前編の後，筆者側の都合で中編の掲載まで時間がかかってしまった「ストリートファイターV」（PC / PlayStation 4，以下 ストV）編も今回の後編で最後となる。 今回は，ストリートファイターVの独特なアートスタイルを実現しているシェーダのメカニズムや独特な色調整システムなどについて取り上げる。 それと，普段のプレイ画面では見えないところまで作り込んである背景などのネタばらしなどは，一般のゲームファンにとっても楽しめる内容になっているはずだ。 関連記事 西川善司の「試験に出るゲームグラフィックス」（10）「ストリートファイターV」における高密度なノンフォトリアル表現，そのレシピを探る・中編 前編の掲載から長らくお待たせしてしま
【随時更新】Kaggleテーブルデータコンペできっと役立つTipsまとめ - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ Kaggleのテーブルデータコンペに参加するときに役立つ(と思う)Tipsを Kaggle Coursera の授業メモに色々追記する形でまとめたものです 自分で理解できている内容を中心にまとめました。各種資料の内容はまだまだ理解できていない内容が多く、今後も随時更新していきます(随時更新できるように勉強します)。 この記事に書いてあるTipsをどのように活かしたかはKaggle参戦記に書いたので、併せてどうぞ。 参考文献 主として以下の資料の内容をピックアップさせていただきました。引用を明記していない部分は(ほぼ100%) Kaggle Coursera の内容です。 Kaggle Coursera kaggle_memo by nejumiさん Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggle TalkingData F
達人プログラマーを目指して
本日、日本Javaユーザーグループ（JJUG)主催のCCC 2014 SpringというJavaの勉強会に行ってきました。会場は、ベルサール西新宿で、都営大江戸線都庁前のA5出口を出て、新宿中央公園の5分くらい歩いたところにありました。今はスマートフォンで地図を確認しながら行けるので、初めての場所でも方向音痴の私でも電車の駅さえ間違わなければ大丈夫ですね。 CCCというのはCross Community Conferenceの略で、さまざまなコミュニティーの交流の場となる会議という趣旨でしょうか？このCCCというイベントは2012から開催されているようなのですが（CCC | 日本Javaユーザーグループ）、今回初めて参加させていただきました。残念ながら個人的な都合から、基調講演と午後の前半のセッションのみで後半と懇親会には参加できませんでしたが、参加したセッションについてまとめます。その他
リスクの影響考えて年利10%で月5万円の積み立てを30年間継続して得られる資産をシミュレートしてみた - 生物物理計算化学者の雛
某ファンドが月5万円の積み立てを年利10%で30年間行えば１億円になるという件で盛り上がっています。 http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/02/post-b4a9.html このリンク先にあるように、毎年10%の利回りを継続できれば、毎月５万円の積み立てで30年後には1億857万円の資産を形成できます。 ところが現実の投資には不確実性があり、定期預金・国債のようなケースを除けば毎年のリターンは一定にはならず、ばらつきが生じます。 このばらつきは「リスク」と呼ばれ、投資結果を考える上で無視することはできません。 今回はRを使って毎月5万円の積み立てを「平均利回り10%」とし、「利回りの標準偏差（リスク）」を様々に変えて30年間積み立てのシミュレートを行いました。 利回りのリスクって？ まず大雑把にリスクの説明をしておきます。 ここでは利回りは正規分布に
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
Kibana 3 + Rails + Fluentdのサンプルアプリを作ってみた - y_310's diary
miyagawaさんのPodcast Rebuild: 19でKibanaの話があってちょっと盛り上がり始めてるので、簡単に動作を試せるサンプルアプリセットを作ってみました。 https://github.com/y310/kibana-trial git cloneしてREADMEに書いてある手順を実行していくと大体動くと思います。 railsからfluentdにログを送る部分は、こんな感じでrack middlewareを使って送ります。 # application_controller.rb class ApplicationController < ActionController::Base around_filter :collect_metrics def collect_metrics yield # ensureを使うのは例外時のログも捕捉するため ensure # co
100人規模のエンジニア組織で DevOps Four Keys を導入し、アジリティー向上を目指した取り組み - MonotaRO Tech Blog
※この記事は 開発生産性 Advent Calendar 2022 のカレンダー2の13日目の記事になります。 前回は1日目は hiroshinishio さんの 『より筋肉質なチームにするために、開発者が見るべき21のDevOpsアウトプット指標』 で、個人的には指標それぞれの分析や改善の方法が書かれていて勉強になりました。 こんにちは。 モノタロウで主に DevOps エンジニアとして活動している伊藤です。 休日はジムに節制した食事、サウナと健康を意識するおじさんとしても活動しています。 （最近だと渋谷の改良湯さんのサウナと外気浴スペースの具合が最高でととのいました） 今回は DevOps Four Keys*1 （以降 4keys と呼称） というソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す4つの指標を導入し、部門の目標として掲げたここ1年の取り組みを紹介できればと思います。 背景
国立がん研究センターが2017年8月9日に全国188の病院を対象にした、がん患者の5年後生存率データを初めて公表しました。しかし、生存率データは単に各施設の生存率のみを表示しており、年齢や進行度(ステージ)などがんの5年後生存率に大きく関わる要素によって分類されていないため、単純な比較ができない状態でした。この不便を解消するために、統計モデリングを用いることで年齢やステージなどの影響を取り除いた調整済みデータをStatModelingさんが公開してます。 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 http://statmodeling.hatenablog.com/entry/best-hospitals-for-cancers 国立がん研究センターが公開した、全国のがん診療連携拠点病院におけるがん患者の5年後生存率に関する
【ハウツー】ゼロからはじめるPaint.NET - 無料の強力グラフィックソフトで画像編集 (1) Paint.NETの概要とインストール | パソコン | マイコミジャーナル
どんなソフト？ 手軽に画像編集を楽しみたい、でもWindows付属の「ペイント」では物足りない。こんなユーザーにおすすめしたいのが「Paint.NET」です。無料のソフトでありながら、レイヤーやヒストグラム補正、プラグインによる機能拡張、無制限アンドゥ機能を備え、市販ソフト並みの多機能さが特徴。それでいて動作が軽快で、起動も早く、使いやすいソフトです。対応する保存形式は、Paint.NET(.pdn), BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, TGA, DDS。Microsoftのサポートを受け、ワシントン州立大学で開発されたソフトですが、日本語にも対応しており、メニューやダイアログも日本語で表記されます。 なお、解説にはバージョン3.31を使用しています。対応OSは、Windows XP(SP2) / Vista、Windows Server 2003(SP1)、.NET
TortoiseSVN
図の一覧 1.1. バージョン管理外フォルダーの TortoiseSVN メニュー1.2. インポートダイアログ1.3. ファイル差分ビューアー1.4. ログダイアログ2.1. 典型的なクライアント/サーバーシステム2.2. 回避したい問題2.3. ロック・変更・アンロックモデル2.4. コピー・変更・マージモデル2.5. ...コピー・変更・マージモデル（の続き）2.6. リポジトリのファイルシステム2.7. リポジトリ3.1. バージョン管理外フォルダーの TortoiseSVN メニュー4.1. エクスプローラーのアイコンオーバーレイ表示4.2. バージョン管理下のフォルダーのコンテキストメニュー4.3. バージョン管理されたフォルダー内のショートカットに対するエクスプローラーのファイルメニュー4.4. バージョン管理下のディレクトリに対する右ドラッグメニュー4.5. 認証ダイアログ
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
はじめに クリスマスはいつものように全く予定無かったあんちべです、こんばんは！ 皆様はクリスマスをお楽しみになられましたでしょうか？ 「今yesと答えた奴ら全員地獄に堕ちろ」ってサンタさんにお願いしておいたからな。 さて、世間のリア充様がクリスマスで浮かれまくりやがっていらっしゃる中、 やること無さ過ぎていつものようにpixivで腐女子向け作品を眺めていたところ、 ありがたいことに寂しさを感じる暇もない勢いでどんどん作品が投稿されていました。 ハッピーですね！ …………？ クリスマスの真っ只中に腐女子絵を投稿している…だと！？ クリスマスと言えば皆さんお楽しみのはずでは？ いや、クリスマスの夜にむしろ投稿数が増加しているような気が…？ という疑惑を抱いたので、実際データを色々眺めてみましょう。 データの説明 データはpixivから下記タイトルで検索した結果を12/26の午前中時点で 各々1
Python Jupyter notebookでpandasを使いCSVを読み込みグラフを描画してpdfなどで保存する方法
ここから特定の行（列）だけを抜き出してグラフにします。それで簡単な説明はあとでするとして、忘れないようにコードを書いておくことにします。 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os df = pd.read_csv("/Users/yourname/Desktop/book.csv", encoding="UTF-8") plt.figure(figsize=(8, 6.5)) plt.rcParams["font.size"] = 22 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15 plt.rcParams["legend.fonts
Pythonで音楽学 - ならば
Python向けライブラリmusic21の初歩*1。 music21は音楽学のためのライブラリで、音楽構造の抽出、変換、編集などといったことを記号操作によって行う。外部プログラムと連携して、抽出した情報の可視化もできる。 記号操作と書いたのは、MusicXMLやABCのような記譜用のマークアップ言語で書かれたファイルを入力として読み込んで、内部でも音楽要素を記号として扱って処理を実行するから。音響信号は扱えないので、WavやらMP3といった音声ファイルは読み込めない。 Pythonのインタラクティブモードであれこれ試すと楽しい。音楽学はよくわからないので*2、簡単にできる範囲で可視化したりして遊んだ。 ファイルを読み込んで楽譜を表示する。 楽譜の表示にはMuseScoreかFinale（Finale Reader）が必要。どちらのソフトも演奏機能があるので聴くこともできる。 >>> fro
ハイダイナミックレンジ合成 - Wikipedia
HDR合成。中間4段は露出違いの合成素材で、右側はそのヒストグラム。上下の1段は、露出違いの同じ場所のクローズアップ。 HDR合成。上記素材の合成完成品。 ハイダイナミックレンジ合成（ハイダイナミックレンジごうせい、英語：High-dynamic-range rendering）、略してHDR合成とは、通常の写真技法に比べてより幅広いダイナミックレンジを表現するための写真技法の一種。 例えば風景のダイナミックレンジ（最も明るい部分と最も暗い部分の明暗の比）は広く、しばしばコントラスト比100000:1を軽く超える。フィルムやCMOSイメージセンサなどの一般的な記録手段のダイナミックレンジは狭く、せいぜい15 EV、すなわちコントラスト比32000:1程度しかない[1]。 また、一般的なディスプレイ（モニタ）のコントラスト比も1000:1程度である[2]。そのため、現実の風景などの持つ広いダ
A slide for the hands-on session at Scala Kansai Summit 2018, originally presented by Kitora-san in 2017. 15.7.11 HiRoshima.R #4 Lightning Talks @imyuaotiの発表資料です。 ※注意※（2015.7.19追記） Rでは処理速度が遅いという理由で for関数の使用は避けるべきと考えられています。 本来は，処理を高速化をしたい場合，以下をうまく活用してください。 ・apply関数 ・foreachパッケージ，pforeachパッケージ 【参考資料】 「勝手に添削：for関数を使った繰り返し処理によるヒストグラムの一括出力 #rstatsj」 http://qiita.com/hoxo_m/items/5127c31f3eafd6be7428 （h
フリーのグラフスクリプト１０個:phpspot開発日誌
10 Free Chart Scripts | WebTecker the latest Web Tech, Resources and News. This week I’ve been working on a project that required data to be shown visually. フリーのグラフスクリプト１０個が特集されてました。 JavaScriptやFlash製のグラフを使う際の選択肢として使えます。 Flot Open Flash Chart AmCharts Emprise JavaScript Charts PlotKit Flotr PHP/SWF Charts Visifire FusionCharts JFreeChart グラフを作る際にはこうしたツールを使えば一瞬ですね。 その他、グラフ関連エントリは以下 ピュアCSSでクールなグラフサン
)
レナ (画像データ) - Wikipedia
lena_std.tif のRGB別ヒストグラム（対数表示）。ダイナミックレンジが、赤は低い方に広がっておらず、緑は高い方に広がっていない。青に至ってはその両方となっている レナ（LennaまたはLena）は、1973年から2010年代後半までにわたり、画像処理の分野で広く使用されていた標準的なテスト画像である[1]。 この画像は、『プレイボーイ』1972年11月号のセンターフォールドから切り取られたもので、写真家ドワイト・フッカーが撮影したスウェーデン人モデル、レナ・ソーダバーグの写真である。本名の綴りは"Lena"であるが、この綴りでは「リーナ」と読まれる恐れがあるとして、「レナ」と発音してもらうためにモデル本人の希望で『プレイボーイ』誌では"Lenna"と綴られていた[2]。 歴史[編集] 「レナ」以前にも、画像処理アルゴリズムの説明に『プレイボーイ』誌の画像が使われたことがある。1
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強した記録です。主に似たような境遇の方への情報共有を目的に執筆しました。こんなやり方もある、という参考になれば嬉しいです。 簡単に自己紹介通信会社の名前が頭につくシステムインテグレータ（SIer）で、フロントエンドエンジニア兼UIUXデザイナーとして働いています。私立大学の文系学部を卒業後、研究留学を経て東京大学の学際情報学府という大学院で修士を取得し、2018卒として新卒入社して現在3年目ですそうこうしてるうちに5年目になりました。 大学院は広い意味での情報系ではあったものの、「社会情報学」と呼ばれる分野で、いわゆるコンピュータサイエンスではありませんでした（ICT4Dと呼ばれる国際開発学と情報学の合いの子のような分野の研究をしていました）。入社前には応用情報技術者試験にも合格し、何とかついていけるかなと思っていました。
Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた | DevelopersIO
どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP
JavaScriptを使ったULリストをツリー風に表示するサンプル「Simple Tree Menu」:phpspot開発日誌
FirefoxにGUIプロトタイピングの機能を追加するものすごい拡張「The Pencil... 次の記事 ≫：インターネット越しにWiiリモコンを操作できる「Wiimote-over-HTTP」 Dynamic Drive DHTML Scripts- Simple Tree Menu This is a unobtrusive Tree Menu script that turns any ordinary list (UL element) into a collapsible tree! JavaScriptを使ったULリストをツリー風に表示するサンプル「Simple Tree Menu」。 次のようなHTMLがあったとすると、 <ul id="treemenu2" class="treeview"> <li>Item 1</li> <li>Folder 1 <ul> <li>Su
目次 1. まえがき 2. pairsとシステム 3. kibana サンプルシステム構築 3.1 サンプルのサーバー構成例 3.2 fluentd 3.3 Elasticsearch 3.4 kibana 4. kibanaを使う 5. エウレカでの実際の活用事例 6. 〜終章〜 1. まえがき 1.1 対象者 気軽にデータ収集をしたいと思っている開発者 基本的なLinuxコマンドの理解がある方 1.2 この記事を読んで分かること fluentd x Elasticsearch x kibana を用いたアクセスログの収集・計測方法 pairsのシステム概要 私の好きなアニメ pairs高速化チーム 1.3 この記事を読んでも分からないこと 本格的な統計解析 恋人の作り方 1.4 自己紹介 はじめまして。サービス事業部の森川と申します。 エウレカには今年のはじめ頃にJoinしました。 エ
Deep Learning以外の手法でユニクロコンに参戦してみた (Kaggle Meetup #3)
Transcript Deep Learning以外の⼿法で ユニクロコンに参戦してみた @mamas16k Kaggle Tokyo Meetup #3 Outline 0.はじめに 1.ユニクロコンペとは？ 2.結果 3.⼿法 4.上位の⼈の⼿法まとめ 0.はじめに • Twitter ID: mamas16k • 物理系の学部2年⽣ • 機械学習暦・プログラミング暦共に1年ぐらいの初⼼者 • データ分析系の企業でインターンしてました • ユニクロコンは初の機械学習コンペ 今回のKaggle Meetupの初⼼者枠なので、あまり真に受けずにた くさんマサカリを投げてくれると有り難いです＞＜ 1.ユニクロコンペとは？ • Kaggleではなく、オプトDSLで2017年4⽉ ~ 7⽉に開催 • スポンサー：Fast Retailing (ユニクロの親会社) • 服、靴下、ベルト等の画像を2
「ゲームの画質が良くなる」というHDMIケーブル「mCable」を試す。オカルトと思いきや映像エンジン搭載，ただ実力は？
「ゲームの画質が良くなる」と謳われるHDMIケーブル，その実力は？ Marseille mCable Text by 西川善司 「善司さん，ある意味でとてもヤバいブツが手に入ってしまいましてね……」。 ある日，4Gamerの担当編集からそんな連絡が来た。聞いてみると，製品名は「mCable」。「Gaming Edition」と「Cinema Edition」の2モデルあるHDMIケーブル製品なのだが，メーカーである米Marseille（マルセイユ）は「使うだけでゲームの映像がキレイになる」などと謳っているそうな。 mCable Gaming Edition，mCable Cinema Edition メーカー：Marseille 直販価格：119〜139ドル（税別，長さによる。送料別） 最近は有名メーカーも参戦している「USB端子に差すだけで音質を向上させるドングル」とか，「クルマの四隅に
タグ Windows / インストール / Linux / 設定 / エラー / Java / Eclipse / AutoHotkey / TeX / C# / VisualStudio2008 / 対策 / Subversion / LaTeX / Vista / 方法 / CentOS / Android / Microsoft / Windows7 / Office / バージョン管理 / プログラミング / eclipse / PowerPoint / SSH / Ubuntu / WindowsVista / コマンド / ショートカット / .NET / Desire / VisualStudio / 便利 / P2P / Unix /
Last Update:2006/2/28 PM 9:57 【Photoshop CS自動化作戦】 このページはPhotoshop CSをJavaScriptによって自動化運用するためのサンプルスクリプトを掲載しています。本当はシリーズ化のような形で書籍として発売されればよかったのですが諸々の都合により企画自体が消滅したため、Webにて公開、掲載しています。 Photoshop CSはJavaScriptのコアオブジェクト、Adobeファイルオブジェクトに関しては他のAdobeソフトと同じです。つまりInDesign CS、AfterEffects 6.5、Illustrator CSで作成された一部のコードは、そのまま動かす事ができます。Photoshop CS独自部分の機能だけを習得すれば良いと言うメリットもあります。ただし、スクリプト内に日本語を含む場合にはUTF-8 (Unicod
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
Mozilla Re-Mix: 【2009年4月版】きっと誰かの役に立つ４４個のFirefoxアドオン。
昨年末に紹介しきれなかったFirefoxアドオンをまとめて記事にしましたが、今年も4月となり、その間に多くの小技系アドオンに出会いました。 そこで今回も、今年に入って試した個別記事として紹介できなかったアドオン達を、ちょっとまとめて紹介してみたいと思います。 それではちょっと長くなりますがお付き合いください。 １．Status-bar Calculator ステータスバーに電卓アイコンを表示し、それをクリックすれば式を利用できます。中央のボタンをクリックすれば各種計算記号もマウスで入力できるのが特徴です。 ２．GoogCal ワンクリックでGoogle カレンダーを現在のタブに表示するボタンを付与します。 ３．last.fmCode Last.fmのレビュー欄などに記入する際、メニューからBBコードを簡単に扱うことができるようになります。 ４．Social Media for Firefo
Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Spring Boot 3の新機能を使ってみよう！ 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Javaの開発フレームワークであるSpringの最新バージョンとして、Spring Boot 3が2022年11月にリリースされました。この記事ではSpring Boot 2で書かれたサンプルコードをSpring Boot 3にアップグレードしながら、考慮点や新機能を体感していただきます。ヴイエムウェア株式会社の星野真知さんによる解説です。 Javaのエコシステム、その中でも世界で一番の人気を誇るのが（JetBrains社の調査によると）Spring FrameworkおよびSpring B
VASILYさんのクローラーとディープラーニングの話が聞きたくて『Fashion Tech meetup #2』に参加した - 雑なメモ
Fashion Tech meetup #2 に参加してきました。 fashion-tech.connpass.com tech.vasily.jp in.fablic.co.jp はじめに VASILYさんのクローラーの話は面白くて前々からDEVELOPERS BLOGをよく読んでいます。 私自身、アド関係のエンジニアをしているので業務レイヤ的にも共通するところがあり、以下の様な記事・スライドを毎回興味深く拝見しています。 iQONでクロールしたアイテム画像がコーディネートに使われるまで - VASILY DEVELOPERS BLOG iQONを支える、400サイトのクローラーの裏側 - VASILY DEVELOPERS BLOG iQONを支えるクローラーの裏側 // slideshare iQONを支えるクローラー/iQON Crawler // Speaker Deck 日本最
遅ればせながら、あけましておめでとうございます。 先週には、ベイエリアの友人たちがやっているEchofonがPostUpに買収されるなど、幸先のよい新年のスタートとなりました。 さて、最近ホットなマーケットといえばソーシャルゲームですが、ゲームといえばリーダーボード。ハイスコアのランキングで友人や見知らぬ人たちと競うのは、ビデオゲームが誕生した1970年代から欠かせない要素でした。 ところが、インターネット経由で100万人規模のプレイヤーがつながるようになってきた現在、その全体をランキングづけするのは、技術的にも大きなチャレンジとなってきました。 今回は、そのリーダーボードのつくりかたについて、ぼくらの作っているソーシャルゲーム・プラットフォームであるPankiaの運用で得られた知見を共有したいと思います。 自分の順位を知る方法 リーダーボードの基本的な考え方はシンプルで、それはつまり「ユ
組織はツリーではない - Jim Coplien さんのスケールフリーネットワーク論 - kawaguti’s diary
RSGT2020の基調講演をやっていただく Jim Coplien さんによる、大規模組織のお話がありました。 この話を聞くのは実は三回目(飲み屋、ウィーンでのScrum Gathering、今回)ですし、ありがたいことに、色んな人に日本語で説明することもあるので、周りの人とも話しながら自分なりの認識がまとまってきました。 いや、お前のまとめなんていらないんだよ、とは思いますが、全体をちゃんと書くのは難しいので(ビデオとっとくべきでした)、ざざっと書いておきます。 人々は組織をツリー構造*1で考えがちで、実際に公式な組織アサインはそのように運営されがちだが、末端のノード間やたすき掛けのようなつながりは自然に起きていて、それによって情報流通の効率性が維持されている。これは、兼務をつけて複数部署にマネージャーを頭出しさせるのとも違うし、マトリックス型組織でプロジェクト運営するのともちょっと違う
前回の続き。 前回の時点では「git blameが密になっているところはきっと活発に編集されていたに違いない」という仮説があったわけですが、これは本当のところは、よくわからない。なぜかというと、blameというのは地層のように降り積もったコミットの表面に露頭してるところしか見せてくれないわけです。本当に活発に更新されていたかを知るには、ようするに地質平面図じゃなくて地質断面図が必要なわけ。分かりますよね。 で、それはどうやって作ればいいかというと、gitには便利なgit log -pという、こういうとき便利だけど普段は使い道のなさそーなコマンドがあって、これは生のdiffをすべてだらだらと表示してくれるわけですよ。で、diffからblameを再構成するにはdiffの+行をひたすら集めてくればいいわけだけど、その時-行も一緒に覚えておいて、あるコミットでどのコミットが上書きされたかを覚えてお
はじめに ちょうど3年ほど前に機械学習による株価予測のTipsをブログにて公開したことがある。 機械学習による株価予測には押さえておくべきノウハウが多数あり（要するにドメイン知識が必要であり）、データサイエンティストが単に予測対象を株価に置き換えても簡単に良い結果を得ることは難しい。フィナンシャルデータは過分散で統計的エラーが発生しやすく、バックテストや検証の結果は殆どの場合で信用するに値しない。その上、取引における市場の仕組みや制度を正しく検証に反映できていない場合、実運用において大きくパフォーマンスが劣化してしまう。考慮すべき事象は、上場情報（新規、廃止、監理指定等）、取引規制や貸借情報（売買停止、空売り規制、信用取引規制等）に加え、売買のレイテンシー、板の厚みやキューの考え方など多岐に渡る。 このため殆どの検証は机上の空論で終わる可能性が高い。検証に関する記事は多数存在するが、実弾投
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？ ライター：西川善司 北米時間2018年3月26〜29日の会期で開催されたGPU Technology Conference 2018（以下，GTC 2018）では，とにかく機械学習ベースの人工知能（Artificial Intelligence，以下 AI）に関するセッションが多かった。 GTC 2018で支配的だったのは自動運転関連だが，機械学習ベースのAIをゲームに応用するセッションもいくつかあり，なかでも個人的に興味を惹かれたのとしては，DeepMindによるセッション「StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research」（AI研究開発環境としてのStarCraft II）が挙げら
とにかく世に出すべし：魔法のようなGmailプラグイン「Boomerang」の舞台裏 | ライフハッカー・ジャパン
「Boomerang」は、魔法のようなGmailプラグイン。メールの予約送信、一時的に隠す（スヌーズボタンのようなもの）など、メールにまつわる悩みごとを解決してくれる便利機能が満載です。著名人の仕事術を紹介する「How I Work」シリーズでも、数々のCEO、編集者、起業家らが、欠かせないツールとしてBoomerangを挙げています。 有名アプリの誕生にまつわる逸話を紹介する「Behind the App」シリーズ、今回はBaydinのCEOであるアレキサンダー・ムーア（Alexander Moore）氏に、アプリの開発秘話と今後の展望を聴きました。 ── Boomerangのアイデアは何がきっかけで生まれたのでしょうか。あなた自身が直面していた問題の解決策としてなのか、それとも別のきっかけがあったのですか？ ムーア：ほとんどのアプリがそうであるように、Boomerangのアイデアは、個
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