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
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
プロカメラマンが教える！ 知っておきたい写真のこと1002012.05.08 12:0022,079 そうこ 写真好きあつまれー。プロからのちょっとしたティップスが100個もここに詰まっています！ 賛成するもの反対するものあるかも知れませんが、まずは覗いてみましょうか。プロカメラマンからの100のこと。 1）高価な機材を使っているからと言って、腕のいいカメラマンとは限らない。2）常にRAWで撮影すること。3）単焦点レンズでの撮影は、腕磨きになる。4）写真編集はそれだけで、1つのアートだと言える。5）三分割法は99％の場合において効果的である。6）マクロ写真は誰でもできるわけではない。7）UVフィルターはレンズキャップの役割もある。8）写真フォーラムなんかに何時間も行くよりは、外に出て写真を撮った方がいい。9）平凡な日々の生活の中にある美しい一瞬を切り取ること。それが、入賞作品になる。10）
皆大好き自分も大好きな二十歳街道まっしぐらにはネタ帳という記事が定期的に挙がります。自分も普段記事にするネタをあれこれ自力で探している訳ですが、カメきちさんのネタ放出はかなり美味しい。という訳で有り難くご相伴に預り、 【ネタ帳】bitlyで短縮されたURLから動画だけを抜き取ったサイト「bitly.tv」 + 25記事*二十歳街道まっしぐらより拝借。 元々の絵は当然英語(YjWta.jpg (1024×767))なんだけど、ちょいと単語が分かりにくいので自分なりに妥当な用語をあてて日本語化してみました。 とってもひどい蛇足 まあ、普通にグラフ作ってるだけなら棒グラフ、線グラフと円グラフがあれば足りると思います。組成分析のためにウオーターフォール使うあたりになるとパレート分析やマトリクス分析に手が出始めて多分こういった図にまとめると言うのは厳しいかと(^^;; 後ですね、散布図が右にも左にも
はじめに ソフトウェアプロジェクトには不思議な性質があります。現状のスケジュールに課題を感じて、短くするために人員を投下しても、なかなか思い通りに短くならない。それどころか悪化してしまうことがあります。場合によってはプロジェクト自体が破綻して失敗してしまうことすらあります。 今回は、このようなソフトウェアプロジェクトに潜む直感に反する性質を数理的なモデルを介して理解していく試みです。ある種の思考実験としてお楽しみください。 宣伝 Qiitaさんとコラボ企画でアドベントカレンダーをつくりました。 DXをめちゃくちゃ改善した話を募集しています。 https://qiita.com/advent-calendar/2021/dx-improvement 10人の妊婦がいても1ヶ月で一人の子供は生まれない これは誰かの技術力やプロジェクトマネジメント力に欠陥があるのではなく、「人月の神話」で有名な
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
プロカメラマンが教える！ 知っておきたい写真のこと100
プロカメラマンが教える！ 知っておきたい写真のこと1002014.09.29 13:3112,475 写真好きあつまれー。プロからのちょっとしたティップスが100個もここに詰まっています！ 賛成するもの反対するものあるかも知れませんが、まずは覗いてみましょうか。プロカメラマンからの100のこと。 1）高価な機材を使っているからと言って、腕のいいカメラマンとは限らない。2）常にRAWで撮影すること。3）単焦点レンズでの撮影は、腕磨きになる。4）写真編集はそれだけで、1つのアートだと言える。5）三分割法は99％の場合において効果的である。6）マクロ写真は誰でもできるわけではない。7）UVフィルターはレンズキャップの役割もある。8）写真フォーラムなんかに何時間も行くよりは、外に出て写真を撮った方がいい。9）平凡な日々の生活の中にある美しい一瞬を切り取ること。それが、入賞作品になる。10）フィルム
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
間違ったデジタル一眼レフの使い方をしていませんか？Photoshop Camera Raw 現像テクニック | DX.univ
2013年 05月 29日 間違ったデジタル一眼レフの使い方をしていませんか？Photoshop Camera Raw 現像テクニック Tomonori Kawata どうも、新人エンジニアの川田です。 今回はいつものLinuxネタではなく、写真ネタを書いてみたいと思います。 写真（画像）の重要性 皆さんはどうやってこの記事にたどり着いたでしょうか？ トップページやFacebookから来たという方は、記事のタイトルと同時に美味しそうなハンバーグの写真を見かけたと思います。 もしかしたら、普段当ブログを閲覧しないような人も、ハンバーグの画像に釣られて見に来てくれたかもしれません。 記事の内容はもちろん大切ですが、文字ばかりだと文字を読むことが苦手な人が辛い場合もありますので、時折写真や画像を入れていくことが大事です。 また、記事の内容にあまり興味がない人にも、写真や画像の魅力によって記事を
プログラミングを知らない人でも、Pythonという言葉を聞いたことがある人は多いのではないでしょうか。 書店などに行くと、Pythonに関する書籍があふれていますが、プログラミングを知らない人からするとPythonを学ぶと何がうれしいのか、 さっぱりわかりませんよね。 そこで今回は、Pythonを学ぶとどんなことができるようになるのかを、普段プログラミングに触れていない人にもわかりやすくまとめてみたいと思います。一緒にどうやればできるようになるのかについても解説します。 ちなみに！先に言っておきますが、Pythonができると めちゃくちゃ 便利です！また、初学者でも学びやすい言語なので、エンジニアではない人でも非常に重宝します。 このツイートに書いたとおり、Python使えると本当に便利なんですよね～ では、Pythonではどういうことができるのでしょうか。結論からいうと、 Webスクレイ
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
ちょっと前に雑誌作りをしていて(全200ページくらいorz) 大量な人物補正をしなくてはいけませんでした。 その時に学んだPhotoshopの人物補正テクを分かりやすくご紹介したいと思います。 by：dancing+bambi 補正とは？ 画像劣化について 人物補正3つのテクニック step1.明るさ・コントラスト step2.トーンカーブ step3.部分補正 -応用編-色黒美人を色白美人に 補正とは？ 意味としては”足りないところを補って、誤っている部分を正す”みたいな感じです。 せっかくとった写真、もうちょっとこうだったらなぁ〜っていうのを直していきます。 そしてまず初めに画像劣化についてかるく知っておきましょう。 画像劣化について JPEGデータは補正をすればするほど劣化していってしまいます。 つまり今からやろうとしていることは画像を劣化させてしまう行為なんです。 といっても補正し
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
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/
日本を離れる日、成田空港の国際線ターミナルでCPU実験の記事を投稿してからあっという間に7ヶ月が経ちました。 日本人の知り合いが一人もいない状態でジュネーブに単身移住しアゼルバイジャン人とシェアハウスしながらヨーロッパ人しかいないCERNのソフトウェアチームでブルガリア人の上司を持ちC++標準化委員のリーダーと働くとはどういう感じなのかが伝われば幸いです。 ちょっと前ですが類さんに関連する話を収録していただきました。 15. CERNでのソフトウェアエンジニアリング (高橋祐花) 仕事編 なんの仕事してるの？ 仕事は"どう？" 生活編 生活が落ち着くまでに苦労したこと 平均的な平日 週末は何してるの？ ジュネーヴぐらし！ 学びと友人 追記 仕事編 ウェブが生まれたところがそこら辺にある。 なんの仕事してるの？答えるのがめんどくさい時の返答 物理解析に使うROOTというソフトウェアを開発して
【過去記事】プロカメラマンが教える！ 知っておきたい写真のこと1002013.06.30 13:30 写真好きあつまれー。プロからのちょっとしたティップスが100個もここに詰まっています！ 賛成するもの反対するものあるかも知れませんが、まずは覗いてみましょうか。プロカメラマンからの100のこと。 1）高価な機材を使っているからと言って、腕のいいカメラマンとは限らない。2）常にRAWで撮影すること。3）単焦点レンズでの撮影は、腕磨きになる。4）写真編集はそれだけで、1つのアートだと言える。5）三分割法は99％の場合において効果的である。6）マクロ写真は誰でもできるわけではない。7）UVフィルターはレンズキャップの役割もある。8）写真フォーラムなんかに何時間も行くよりは、外に出て写真を撮った方がいい。9）平凡な日々の生活の中にある美しい一瞬を切り取ること。それが、入賞作品になる。10）フィルム
登山やハイキングなどをしながらいい眺めだな〜と撮った写真が印象と違っていたということはよくあります。後から人がやってくるとか光が強くてファインダーがよく見えないとか要因は様々ですが、アウトドアで歩きながら1発で狙い通りの写真にするのは難しいものです。そんな時は±1段（計コマ）のブラケットでRAW撮影しています。 さて、今回はそんな状況で撮影されたRAWデータを実際の登山中に見た景色の印象（いわゆる記憶色）に現像で仕上げるという話です。 ※RAW現像はAdobe Lightroom Classic CCで行っていますが具体的なパラメータや操作方法などは詳細には触れません。 STEP1 RAW現像の準備まずはRAW現像の準備から。読みこんだままのデフォルトのRAW（左側）にレンズ補正とプロファイル（旧カメラプロファイル）からカメラニュートラルに設定した上で何をすべきか整理します。 ここまでの状
なんか、2/6 の夜に「修士論文の代わりに退学願を提出してきた」が Twitter でばずったらしく、Yahoo 砲よろしく突如としてアクセスが集中しました。下の方にリソースモニタリングのグラフを貼りつけてますが、今までがほぼ 0 に見えてしまうくらいに来てたのでびっくりでした。 まぁ色々コメントつけて頂いたりしてますが、もう2 年も前なんでこのエントリについて今更僕から突っ込むことは無くて、あのエントリはあのエントリとして見て頂ければと思います。ここでは今回そんな突然のアクセス集中にも見事耐えてくれたさくら VPS に感謝しつつ、アクセス集中の状況を鯖管的立場から分析してみましょう。 ちなみに、以前エントリに書いていますがサーバの構成としてはさくら VPS1 台で、CentOS+Apache+mod_fastcgi+PHP-FPM+MySQL5.5(InnoDB)で WordPress
「超チューニング祭 ～ニコニコを超快適にしてみた～ in ニコニコ超会議３」の問題点 - Webパフォーマンスについて
来る2014年4月26日(土)・27日(日)に、「ニコニコ超会議3」が開催され、その中で「超チューニング祭 ～ニコニコを超快適にしてみた～」が開催されるそうです。 これは、現行のスマートフォンサイトのTopページのソースファイルを競技者がチューニングして、速度やデザイン・UIの改善をして、速度と使い勝手を競うのだそうです。 「これは面白そうだ! 会場は家から近いし!」と思って参加するつもりでいましたが、事前調査で計測してみた結果、フロントエンドのチューニングでは速くならないことがわかったので、その内容について説明します。 (主催者の方にも、フロントエンドのチューニングでは速くならないという情報は伝えてあります。) まずは、計測データ まずは実際のトップページ(http://sp.nicovideo.jp)の計測データを見てみましょう。 計測は、NTT DoCoMoとSoftBankの3G回
データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary
(2019/10/12追記 データ解析のプログラムもGitHubで公開しました) (2019/10/15追記 会員の見分け方に誤りがありました。本文中では"非会員"と"有料会員"に分けると述べていますが、正確には"非会員・無料会員"と"有料会員"に分かれています。以後の図・文章は脳内で変換していただけると幸いです。詳細は https://anond.hatelabo.jp/20191011180237 で他の方が調べてくださっています) はじめに この記事は、藍屋えん氏( @u874072e )の以下のブログに触発されて、個人的に行った一連のデータ解析をまとめたものです。 clean-copy-of-onenote.hatenablog.com 上のブログでは、食べログ3.8問題と称される問題、 「評価3.8以上の店舗は年会費を払わなければ評価を3.6に下げられる」 との説を食べログの店舗
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
Ajaxに関する日本語の情報をざっと集めてみました。(一部日本語ではないものを含みます) 丁寧な調査ではないので、本当に大ざっぱなものです。 一応、以下の内容は多少メンテナンスしようと思うので、追加削除などのリクエストがあれば、私までメールを下さい。 非常に長くて申し訳ありませんが、頑張って必要な情報を探してみてください。 ★ 出版物 (この部分は現在フォロー仕切れていません) Ajaxイン・アクション (2006/06/20追加) https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4844322222/autumnmagazin-22 Ajax イン・アクションの4章が酷すぎる (2006/06/20追加) https://blog.hawklab.jp/item-69.html Googleマップ+Ajaxで自分の地図をつくる本 Google Maps
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
ゴールデンウィークはいかがお過ごしされただろうか。今年は天気も良く、行楽日和が続いたように思う。 さて、先日MySQL 8.0が正式にリリースされた。少し時間が経ってしまったが、今回はMySQL 8.0の新機能について紹介したい。コミュニティ版のダウンロードはこちらから可能だ。 ひとつ前の正式バージョンはMySQL 5.7だったのだが、MySQL 8.0は非常に大きなリファクタリングが含まれており、5.x台のバージョン番号を捨て去ろうという話があった。そこで、次のメジャーバージョンは最初の桁を増やすということになったのだが、MySQL 6.0は過去に既に存在し、買収などの騒ぎで開発が頓挫してしまった経緯がある。7.xはMySQL NDB Clusterと被っている。というわけで、5.7の7の部分の次という意味合いもあって、8.0というバージョン番号を引っさげ、満を持しての登場となった。その
役に立ってない中学受験勉強 中学受験はおよそ害悪だ。私がそう思う理由は単純だ。それが子どもたちの役に立っていないからだ。中学受験制度そのものは、それは何らかの役に立っているのかもしれない。少なくともそれを実施する私立中学校にとっては、メリットがあるはずだ。そうでなければやらないだろう（そのメリットも、後述するように怪しいものではあるけれど）。けれど、当事者のもう一方である子どもたちにとって、得られるものは「合格」以外のものはなにもない。そういうものだと言ってしまえばそれまでなのだが、じゃあ、合格競争のためだけに貴重な時間を無駄にすることはどうなのか、ということになる。私はそれを害悪だと思う。 なぜ、「子どもたちの役に立たない」というのか。それは、家庭教師としての経験からだ。私は中高一貫の私立中学・高校の生徒の指導にあたった経験が過去に何件もある。いずれも中学受験を無事に突破した生徒たちだ。
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
Photoshopのトーンカーブをなんとなく使っていませんか？改めて基礎や活用方法について学ぼう｜ferret [フェレット]
Photoshopを使った画像補正で無くてはならない機能が「トーンカーブ」です。感覚で使うこともできますが、最大限に活用するためには正しい理解が必要です。 今回はトーンカーブの基礎、活用方法をご紹介します。 これまでなんとなく使ってきた方、思い通りの結果にならないという方はぜひご覧いただき基礎を身につけてみてはいかがでしょうか。 1.トーンカーブとは トーンカーブの機能は多くのペイントソフトに付属していますが、ここではPhotoshopをベースに説明を進めていきます。 Photoshopにはトーンカーブ以外にもいくつかの補正機能が備わっています。中でも使いやすい機能の一つに「明るさ・コントラスト」がありますが、画像の質を低下しやすいデメリットがあります。 また、細かな部分や複雑な画像の補正にも不向きです。これに対して、トーンカーブは視覚、データの劣化をおこさずに細やかな補正ができます。 ト
![Photoshopのトーンカーブをなんとなく使っていませんか？改めて基礎や活用方法について学ぼう｜ferret [フェレット]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3d8d57e65276a773190390b3d8b20980e310cf51/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fferret.akamaized.net%2Fuploads%2Farticle%2F4050%2Fog_image%2Fdefault-42e32f465927ecf2f67aab7887191c0a.jpg)
（データは2018年9月４日のものです。） 2016年8月に長寿アニメの声優さんの高齢化について記事を書いたのですけど、 長寿アニメの声優さん、高齢化問題。 - プリキュアの数字ブログ あれからたった2年経って、当時表に載せていた方でも、 ホラーマンの肝付 兼太さん、 ブルマ役、ドキンちゃん役の鶴ひろみさん、 ミスターサタン役の石塚 運昇さん が鬼籍に入られ、 クレヨンしんちゃんのヒロシ役、藤原 啓治さんは病気療養のため休養（代役として森川 智之さんに交代） しんちゃんの声優も矢島 晶子さんから小林由美子さんに交代しました。 現状、長寿アニメの声優さんの年齢分布はどんな感じになっているのか、 再度まとめておきました。 長寿アニメ主要声優さんの年齢分布について 長寿アニメの主要声優さんを年齢順にソート ＜対象＞ 10年以上放送が続いているアニメ（の一部）を抜粋。 （サザエさん、ちびまる子ちゃ
無料なのに多機能すぎるカメラアプリ「Blackmagic Camera」登場 iPhone用、10bit 4K ProRes対応
豪Blackmagic Designは9月15日、オランダ・アムステルダムで開催中の「IBC 2023」において、iPhone用のカメラアプリ「Blackmagic Camera」を発表した。同社の動画用カメラと同じようなプロ向けの機能がiPhoneでも利用できる。すでに提供を開始しており、無料でダウンロード可能だ。 Blackmagic Cameraは、10bit Apple ProResで4Kまでの収録に対応。同社製カメラと同じシステムをベースにしており、UIなどもプロユース向けに最適化している。画面には、ステータス、収録パラメーター、ヒストグラム、フォーカスピーキング、録音レベル、フレームガイドなどを表示可能。3D LUTを追加してモニタリングすることもできる。
永久保存版！デジタル一眼レフ初心者のためのカメラ用語辞典 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは。みなさま、連休はどこかにお出掛けしましたか？ 7年振りの海外旅行で張り切り、自前のデジタル一眼レフを持って行ったのに、バッテリーを忘れて結局iPhoneで撮影していたライターのemiです。 iPhoneでも充分キレイな写真が撮れるけど、最近流行りのデジタル一眼レフも使ってみたい！という方のお役に立つように、今回はよく使うカメラ用語をまとめてみました。「これ、どういう意味だっけ？」と思ったとき、ぜひ参考にしてください。 それでは、はじめます。 ア行 アウトフォーカス 絞りを調節することで、画面の中にあえてピントを外してぼかした部分を入れること。ピンぼけとは違います。 例えば、人物の撮影でバックをぼかして際立たせるなどは、LIGブログでもよく取り入れている手法だと思います。 こういうことですね。 赤目現象（あかめげんしょう） フラッシュを使って写真を撮影したとき、人物などの目が赤く
先日、TV番組「ナカイの窓」で声優の山寺宏一さんが、 「アンパンマン」では「男性では一番下」との発言をされていました。 いやいや、まさか山寺宏一さんレベルで一番下はないだろう、と思って 過去に調べた資料を更新がてら見てみたら、 確かに山寺宏一さん、年齢的にはアンパンマン主要男性声優では一番下でした。 長寿アニメ主要声優さんの年齢分布について 現在TVシリーズが放送されているもののみです。 （新世紀エヴァンゲリオン、ルパン3世などレギュラーＴＶ放送が無いものは含めていません。） ＰＣ用拡大画像 スマホ用拡大画像 画像中、山寺宏一さんは右から2番目の真ん中らへんにいます。 山寺宏一さんは現在2016年8月現在で55歳。その上にはそうそうたる声優さんが沢山いました。 しかし長寿アニメってやっぱりこういったベテラン声優さんに支えられている感じですね。 そうなってくると、やはり長寿アニメの声優さんの
『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』はデータ分析でSQLクエリを叩く人なら必読の黒魔術大全 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こちらの本をご恵贈いただきました。 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 作者: 加嵜長門,田宮直人出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/03/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 一般的なSQLの本というのはDB管理の一環としてのインフラエンジニア向けの技術書であることが多く、意外にもデータ分析を主目的としたSQLの使い方やクエリの工夫の仕方について書かれた本というのはあまり多くないんですよね。故に、多くのデータ分析者は難解なテーマを実現するクエリを書きたくても参考になる資料が乏しく、途方に暮れるわけです。僕もHive / Redshift / BigQueryのクエリを書きながら「こんな分析がしたいんだけど、それを実現できるクエリってないよなぁ。。。」と何度天を仰いだことか。 そんなところに突然降って湧いてきたのがこちらの新刊書。もう目次を見ただ
ログデータを活用してビジネスに役立てようという最近のトレンドは理解できる。 しかし、なぜログ収集ソフトウェアのFluentdがこれほどまで話題になるのか、不思議に感じている方もいるのではないだろうか。単にログデータを収集するならばsyslog-ngやrsyslogで十分ではないかという意見もあるだろう。 それらは既存のログシステムを置き換えるプロダクトであり、Fluentdのそれとは根本的に異なる。Fluentdは、既存のログシステムに手を入れることなく新たにログの収集を行い、ストリームデータ処理を実現するプロダクトなのである。 一般的にログデータはサーバの数だけ分散しており、それを定期実行処理で収集するということだけでも、なかなか骨の折れる仕事である。さらに集めるだけでなく、日々増え続けるログデータを活用できる形に加工してしかるべきデータストアに保管するということに挫折した方もいるのでは
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
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