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  • Excel(エクセル)基本講座:Excel(エクセル)関数一覧表

    【機能別エクセル関数一覧表】    Topへ よく使われる関数をピックアップして、機能別にリストにしてみました。 合計する関数 合計する関数(SUM関数),オートSUMの使い方 オートサムで数式をまとめて入力する(オートSUM) 小計の関数(SUBTOTAL関数)の使い方 SUMPRODUCT関数の使い方 条件付きで合計する関数(SUMIF関数)の使い方 複数の条件で合計する関数(SUMIFS関数)の使い方 複数条件の合計の関数(DSUM関数)の使い方 集計値を求める関数・AGGREGATE関数の使い方 平均する関数 平均を求める関数(AVERAGE関数など)の使い方 平均(AVERAGE関数,AVERAGEA関数)、中央値(MEDIAN関数) 最も頻度の多い値(MODE関数)、異常値を除いた平均を求める(TRIMMEAN関数) 条件付きで平均を求める関数の使い方(AVERAGEIFS関数

    • Pythonのテキスト作りました - Qiita

      ▲訂正とお詫び▲ テキスト本体(第3.2版以前のもの)の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で,デストラクタ(ファイナライザ)に関する記述に誤りがありましたので修正しました.どうか最新版に差し替えてください. ●テキスト本体(PDF形式421ページ:3.58MB) 2024/06/18更新 (→ミラーサイトからDL)(→GitHubからDL) 言及している主なライブラリ: Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, tra

        Pythonのテキスト作りました - Qiita
      • Excel(エクセル)入門/基本/上級/実用講座の総目次

        Excel(エクセル)基本講座目次 [Excel基本講座へGO!] 各項目毎に詳細に説明しています。 基本的な使い方を忘れたときに便利? 基本操作(一般操作) はじめに Excelの起動と終了 Excelの画面構成 シートの操作 標準シート数の変更とシート名の変更 シートの追加と削除および非表示 シートの移動とコピー 複数シートの操作 シートの保護 セルの操作 アクティブセルの移動 セル/列/行の選択 セル幅/高さの調整 セル/行/列の挿入と削除 セル/行/列の挿入 セル/行/列の削除 セルをコピーする方法 セルを移動する 書式の設定方法 フォント(文字)の設定方法 文字の配置 罫線の設定方法 セルの塗りつぶし/パターン・網かけ データ/数式/関数の入力 データ(数値/文字列)の入力方法 数式と関数の入力方法 相対参照と絶対参照および複合参照 文字や数式の修正方法 オートフィルの使い方 フ

        • FFmpeg

          Converting video and audio has never been so easy. $ ffmpeg -i input.mp4 output.avi News June 2rd, 2024, native xHE-AAC decoder FFmpeg now implements a native xHE-AAC decoder. Currently, streams without (e)SBR, USAC or MPEG-H Surround are supported, which means the majority of xHE-AAC streams in use should work. Support for USAC and (e)SBR is coming soon. Work is also ongoing to improve its stabil

          • 脳はベイジアンなのに、なぜ正しく確率の計算ができないのか? - Qiita

            脳がベイジアンだと思われる件 私たちは、不確実な世界に生きています。ゴミをゴミ箱に投げてもなかなか入りません(私は)。これは、私の脳が、私とゴミ箱の物理的な距離と、ゴミの重さといった物理量、また私自身の運動機能といった、サクセスフルにゴミを投げ入れるために必要な計算事柄を、正しく計算できていないことを表しています。 認知科学 (Cognitive Science)の世界では、ベイズ統計学 (Bayesian Statistics)を用いて、人や動物の認知・行動をモデリングする試みがなされてきました。ベイズの利点はもちろん、行動の達成に必要な計算事項に関する不確実性 (Uncertainty)を、確率を用いて定量できることです。人や動物は、不確実な世界から情報を取得し、記憶や経験と組み合わせて行動を実行します。そのためベイズ統計学を使って主観的な不確実性を定量することは、行動の理解に大きく貢

              脳はベイジアンなのに、なぜ正しく確率の計算ができないのか? - Qiita
            • FFmpeg

              Converting video and audio has never been so easy. $ ffmpeg -i input.mp4 output.avi News January 3rd, 2024, native VVC decoder The libavcodec library now contains a native VVC (Versatile Video Coding) decoder, supporting a large subset of the codec's features. Further optimizations and support for more features are coming soon. The code was written by Nuo Mi, Xu Mu, Frank Plowman, Shaun Loo, and W

              • 拡張カルマンフィルタを使用した自己位置推定MATLAB, Pythonサンプルプログラム - MyEnigma

                目次 目次 はじめに カルマンフィルタの基礎 カルマンフィルタの応用例 EKFサンプルMATLABコード Pythonサンプルコード 共分散行列の更新において、なぜヤコビ行列で挟むのか? カルマンフィルタを身近に感じるために 誤差楕円の計算方法 その他のロボティクスアルゴリズムのサンプルコードや関連資料 参考文献 MyEnigma Supporters はじめに 移動ロボットにおいて, 自分の位置や姿勢を知ることは非常に重要です。 このように、自分の位置や姿勢をロボット自身が推定することを 自己位置推定(Localization)と呼びます。 参考: Localization (自己位置推定): 1 - MY ENIGMA 今回は, 自己位置推定の技術の一般的な方法である 拡張カルマンフィルタ(Extended Kalman Filter:EKF)の概要と、 EKFを利用した、 自己位置推

                  拡張カルマンフィルタを使用した自己位置推定MATLAB, Pythonサンプルプログラム - MyEnigma
                • GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody

                  January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience training neural networks. This implementation is missing tons of features on purpose to keep it as simple as p

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