食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
夜な夜なBlender生活の始め方
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
リンク Webマガジン「AXIS」 nendo、ローソンのプライベートブランド商品の ロゴデザインとパッケージデザインを担当 | Webマガジン「AXIS」 | デザインのWebメディア 佐藤オオキが率いるデザインオフィス nendoは、ローソンのプライベートブランド商品のロゴデザインとパッケージデザインを手がけた。これと合わせて、ローソンの新型コロナウイルス対策のキャンペーンビジュアルも公開した。多くの国内コンビニチェーンには… 6 users 256 リンク Wikipedia 佐藤オオキ 佐藤 オオキ（さとう おおき、1977年12月24日 - ）は、日本のデザイナー、建築家である。デザインオフィス 「nendo」（ネンド）代表。 父親の仕事の関係により、カナダのトロントで生まれる。東京学芸大学附属大泉中学校、早稲田大学高等学院を経て、2000年早稲田大学理工学部建築学科を首席卒業。
ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ
ウェブデザインにおけるline-heightについて
ウェブデザインにおけるline-heightってけっこう曲者で、CSSを理解してデザインしないと「空き」の設計が破綻したりコーディングで苦労することになります。FigmaやAdobe XD、Affinity Designerなどのグラフィックアプリでline heightの扱いが異なるので、使うツールの挙動を理解するのも大切です。 ということで、今回はCSSのline-heightについてまとめてみます。 実は調べれば調べるほど奥が深いCSSのline-heightの世界ですが、まずは基礎からまとめていこうと思います。 目次 以下はページ内のセクションへのリンクです。 CSSのline-heightでは文字の上下にスペースができる ウェブで使われるハーフ・レディングとは 印刷とウェブにおけるレディングの違い デザインツールでのline heightの扱いの違い 上下のハーフ・レディングを帳
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
職務質問裁判の控訴は棄却された。判決文は以下から読むことができる。 https://github.com/EzoeRyou/calling-110-is-suspicious 2年前の7月3日、職務質問を受けた。 警察官に職務質問をされた話し この職務質問は明らかに違法であると感じたので、弁護士に相談の上、東京都に対して国賠訴訟を起こした。警察官というのは各都道府県の下に位置する行政組織なので、警察を訴えるというのは、その警察の所属する都道府県を訴えるということになる。 一審判決は請求棄却。理由としては、「最初の10分間は不審事由がないが、刃物などの危険物を入れることができるリュックを背負っていたから声をかけ10分間その場にとどめて話をするのは違法ではない。このとき110番通報を要請したことは不審事由にあたりその後の1時間20分の職務質問は不審事由が存在するために合法である」というわけのわ
はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
日本のアニメに描かれるロシア人
日本のアニメで描かれるロシアの登場人物は長い間、実際とは異なるステレオタイプ（とはいえ、西側諸国の人々が抱くステレオタイプとは違っているが）に基づくものであった。しかし、ここ20年は、紋切り型のロシアのイメージを超えたものになってきている。 謎の国ロシアは一風変わったストーリーや派手な画風、風刺的作風を特徴とする日本のアニメの作家、監督、脚本家たちにとって、ぴったりの研究ネタである。 西側の人々にとってロシア人は、厳格で、ウォッカとボルシチが大好きで、寒さに強いというイメージである。では、日本のアニメの中で、ロシアのルーツを持つ登場人物は一体どのように描かれているのだろうか？ ヒーローとしてのロシア アニメの中に登場するロシアの登場人物のイメージの真髄といえば、国擬人化歴史コメディ漫画「Axis Powers ヘタリア」（2009）でロシアとして描かれるイワン・ブラギンスキーだろう。シリ
Covid Trends
This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,
「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
次世代SQLクライアントArctypeを触ってみる
どうも、株式会社プラハCEOの松原です 先日社内のエンジニアに「このSQLクライアントがイケてそう！」と教わったので早速Arctypeを触ってみました TL;DR クエリの補完が最高 チャートやダッシュボードを通して簡単に可視化できる 操作性に優れていて、見た目が綺麗 クエリやダッシュボードごとに権限管理できる プレースホルダーを使えば非開発者ともクエリを共有しやすい 説明しよう、Arctypeとは なんかイケてるSQLクライアントです セットアップ それぐらいしか分からないので、ひとまずDBを立ち上げて実際に使ってみようと思います。こちらのmysql-employeesを使わせていただきましょう docker run -d \ --name mysql-employees \ -p 3306:3306 \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=college \ -v $PWD/
How To Center a Div
IntroductionFor a long time, centering an element within its parent was a surprisingly tricky thing to do. As CSS has evolved, we've been granted more and more tools we can use to solve this problem. These days, we're spoiled for choice! I decided to create this tutorial to help you understand the trade-offs between different approaches, and to give you an arsenal of strategies you can use, to han
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
種死、AGE、鉄血は体調崩すほどつまらないゴミって聞いたけど 他にもそういう作品があるなら是非教えてほしい 0083と08小隊 ありがとう AGEの功績はまどかタイタスを生み出した事だけ あのネタも別に大して面白くないけどな AGEそのものが下痢便みたいなつまらなさなら納得だけど ZZと00 WとXとGもいらんな レコも優先度は低い ほー 00とWとGは人気あるけど絶対見なくて良いのか？ AGEは「『強いられているんだ！』 https://nico.ms/sm16437226 → なんでここで集中線なんだよ演出おかしいだろｗｗｗｗｗ → 公式も悪乗りしてまさかのキャラソン制作 https://nico.ms/sm18586346 」というのもあるので… マジでゲロ以下の汚物だなAGE… Zは当時の空気（リアリズムという名の迷走とか冨野作品連発後のガンダム回帰とか）コミでナンボなので、普通に
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
全都道府県にあるチェーン店等の一覧とは (ゼントドウフケンニアルチェーンテントウノイチランとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
全都道府県にあるチェーン店等の一覧単語 ゼントドウフケンニアルチェーンテントウノイチラン 9.7千文字の記事 71 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要一覧全都道府県に進出できない理由関連動画関連リンク関連項目掲示板全都道府県にあるチェーン店等の一覧とは、すべての都道府県に1つ以上立地しているチェーン店などの施設のリストである。 概要 いわゆる「全国チェーン」と言ってほぼ差し支えないと思われる店舗たち。 ただし、全都道府県にあったとしても、一部の地方都市や山間部、離島など、当然存在しない地域もある。当記事ではあくまでそれぞれの都道府県に1つでも存在していれば「全都道府県にある」として扱う。 当記事では「ロケスマ」から初版執筆者が目視で確認を行って作成（一部は掲示板の投稿から新しい店・施設について追記している）ため、見落としを含む可能性が十分に考えられる。また、時間が経つと店の開業・閉業
![全都道府県にあるチェーン店等の一覧とは (ゼントドウフケンニアルチェーンテントウノイチランとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
ベクトル演算のひとつである内積は、二つのベクトルの関係を一つの数字に変換してくれる便利な存在です。そんな内積によるベクトルのエンコードが3Dゲームにおいてどのように役立っているかをエンジニアのMing-Lun "Allen" Chouさんが説明しています。 Gamedev Tutorial: Dot Product, Rulers, And Bouncing Balls | Ming-Lun "Allen" Chou | 周明倫 https://www.allenchou.net/2020/01/dot-product-projection-reflection/ まずは「ベクトルの内積」です。2次元空間上にある始点が同じ2つのベクトルaとベクトルbの内積について考えてみます。感覚的に内積を説明すると、ベクトルbに垂直な方向から光を当てたとき、ベクトルb上にできるベクトルaの影の長さとベク
yabai自体は yabai -m window --focus recentなどのコマンドでウィンドウを操作するもので、キーボードで操作するには、skhdというショートカットツールが必要になります。 skhdをbrewでインストール #!/usr/bin/env sh # global settings yabai -m config mouse_follows_focus on yabai -m config focus_follows_mouse autoraise yabai -m config window_placement second_child yabai -m config window_topmost on yabai -m config window_shadow off yabai -m config window_opacity on yabai -m conf
【悲報】大手コンビニ開発者「残業までしておにぎりの開発してるのに“こっそり小さくしている”とSNSで叩かれ辛い」 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
【悲報】大手コンビニ開発者「残業までしておにぎりの開発してるのに“こっそり小さくしている”とSNSで叩かれ辛い」 1 名前：スタス ★：2021/03/15(月) 09:18:27.56 ID:cXUzXP9G9 企業も、値上げしたくても、これまで値上げしたことで売れなくなった事例をたくさん見てきたので、なかなか踏み切れないのです。東京大学の渡辺教授はステルス値上げについて調べた際、実際に企業がどういう気持ちで商品を小型化したのかを聞きに行ったことがある。 某コンビニエンスストア大手のおにぎりを開発・製造販売している総菜工場だ。 担当者はいかにおにぎりを小型化してコストを削減しているか、そのための設備投資や包装用紙の改良などを、細かに説明してくれたという。 だが最後に担当者がつぶやいたことが忘れられない。 「僕たち技術開発者は、通常業務が終わったあとに残業までして小さなおにぎりの作り方を試
キングジムは7月12日、テキスト打ち込み専用デバイス「ポメラ」シリーズの新モデル「DM250」を発表した。2016年に登場したDM200の後継モデルで、スマートフォンとの連携機能を搭載。価格は6万280円、発売は7月29日を予定している。キングジムの公式オンラインストアで、ホワイトカラーを250台限定で用意する。 キーボードはキーピッチ17mmを確保したJIS配列。旧モデルよりタイプ音を低減したという。英字を中央に配置しており、可読性が高くモダンな雰囲気を与えるAXISフォントを採用している。ボディはダークグレーと旧モデルよりやや明るい色を採用したことで、キーの形を把握しやすくなったという。US配列、親指シフトに対応するシートを付属。親指シフトは、親指が自然な配置になるよう右手を横に1列ずらしたレイアウトを追加している。
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
CSS Flexboxで実装するWebページでよく見かけるレスポンシブ対応のレイアウト、カードレイアウト、ナビゲーションバー、サイドバー、聖杯レイアウトなどのHTMLとCSSのコードを紹介します。 コードは非常にシンプルなので、テンプレートやスニペットとして再利用できます。 Master CSS Flexbox 2021 🔥- Build 5 Responsive Layouts🎖️|| CSS 2021 by Joy Shaheb 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 Flexboxの構造・各プロパティと値 実装の準備 Level 1: シンプルなカードレイアウト Level 2: ナビゲーションバー Level 3: サイドバー Level 4: 少し複雑なカードレイアウト Level 5: Holy Grai
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
Flexboxでよく使用するプロパティと値をまとめたチートシートを紹介します。 コンテナ内にアイテムがどのように配置されるかを図やイラストで掲載しており、楽しく直感的にFlexboxの使い方を学べます。 FlexBox Cheat Sheets in 2021 by Joy Shaheb 同じ作者のCSS Gridのチートシートも翻訳しました。 CSS Gridでどのように配置されるかをまとめたチートシート 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 Flexboxの構造 Flexboxの各プロパティと値 flex-directionプロパティ justify-contentプロパティ align-contentプロパティ align-itemsプロパティ align-selfプロパティ flex-grow | shrink
ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成） - Qiita
ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成）PythonChatGPTChatGPTPlusGPT-4CodeInterpreter はじめに 先ほど、ChatGPT の Code Interpreter を軽く試した流れ（＋関連情報）を記事にしたのですが、その後に試したことも記事にしてみます。 ●ChatGPT Plusユーザー向けの Code Interpreter で QRコード生成を試す！（Pythonの qrcode パッケージを使用した処理） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/89a944fc9125ee6b8426 この記事で紹介するのは、グラフ描画と、ダウンロードが可能な PowerPoint のファイルの生成です。
以下では、DaskやPandasなどと比較して、swifterがどの程度高速なのかを検証したいと思います。 swifterはベクトル化可能な場合とそうでない場合で挙動が異なるので、各々の場合を検証します。 使用したPCのスペックはIntel Core i5-8350U @1.70GHz、メモリが16GBです。 ベクトル化可能な場合 swifterはベクトル化可能なときはベクトル化するので、swifterの計算時間は単純にベクトル化した場合と ほぼ等しくなるはずです。これを確認してみましょう。 import pandas as pd import numpy as np import dask.dataframe as dd import swifter import multiprocessing import gc pandas_time_list = [] dask_time_list
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
Big Data is Dead
For more than a decade now, the fact that people have a hard time gaining actionable insights from their data has been blamed on its size. “Your data is too big for your puny systems,” was the diagnosis, and the cure was to buy some new fancy technology that can handle massive scale. Of course, after the Big Data task force purchased all new tooling and migrated from Legacy systems, people found t
今回は表題のとおり、1980年代頃から現在に至るまで優れたロックアルバムやバンド等を輩出し続けているイギリスのインディーレコードレーベルである4ADについて、改めてその歴史や拘りについて書き出して、そして具体的にその長い歴史から30枚のアルバムを選んだので、それらのレビューも含めて色々と観ていこうという記事です。 この記事の前の記事でBig Thiefのライブについて書きましたが、このバンドが4AD所属なため何度かこの文字列を打っていたら思うところがあって、この記事を書くことにしました。一気に勢いで選盤して描いていこうと思ったんですが、色々と考えてたら最初20枚にしてたアルバム選定も30枚に達したり、前書き的な部分だけで相当なボリュームになったので前半と後半に分けて書きます。 4ADの歴史ーイギリスのレーベル？アメリカのレーベルじゃ…？ー その始まりーゴスな雰囲気を中心としてー Begga
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株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
ローソンPBデザインがあんな風になったのは、デザインした佐藤オオキさんの自宅を見て納得
新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか？｜ピーナッツ
AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5％以内を実現 | Ledge.ai
違法な職務質問をされたので東京都を訴えた裁判の控訴審は棄却、理由は突然に
暗号の歴史と現代暗号の基礎理論（RSA, 楕円曲線）-後半- - ABEJA Tech Blog
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
ガンダムで「これだけは絶対に見なくて良い」ってクソ作品教えて
自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました - ギークなエンジニアを目指す男
3Dゲームエンジンで使われている関数を数学的に説明するとこうなる
Mac用タイル型ウィンドウマネージャーのyabaiがヤバイ - Qiita
「ポメラ」に新作 スマホアプリでテキスト転送 台本用モードや限定の“ホワイトカラー”も
【保存版】CSS Flexboxでレスポンシブ対応のレイアウトを実装するHTMLとCSSのシンプルなコードのまとめ
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