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  RubyKaigi 2025 スピーカーからのメッセージ

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  • magazine.rubyist.net
  • テクノロジー
  • 2025/03/30

  はじめに 2025 年も RubyKaigi が近づいてきましたね。今年は RubyKaigi 直前記事として、スピーカーのみなさんに任意で参加者・るびま読者に向けてのメッセージをいただきましたのでご覧ください！ 名前の後ろのカッコに記載されているのは今年の RubyKaigi を含めた登壇回数、並びはスケジュール順です。 Day 1 Mari Imaizumi ( 5 ) Title: Between Character and Character Encoding 松山出身なので、地元で話すことができてとても光栄です。トークでは文字コードの面白いところについて語ります！お楽しみに！ Hiroya Fujinami ( 3 ) Title: Make Parsers Compatible Using Automata Learning 自分の研究がなんとか Ruby や現実世界で役に立た

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  Software Engineer, Database Internals / 株式会社プレイド

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  • open.talentio.com
  • 世の中
  • 2025/03/29

  株式会社プレイドはSoftware Engineer, Database Internalsを採用しています。

  
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  Biomeではじめる快適な開発環境 〜設定不要の高速Linter＆Formatter〜 - every Tech Blog

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  • tech.every.tv
  • テクノロジー
  • 2025/03/27

  はじめに Biomeとは 導入方法 使い方 lint format check 設定ファイル 複数の設定ファイル extends vcs まとめ はじめに こんにちは、TIMELINE 開発部 Service Development をしているhondです！ 普段からLinterやFormatterにはとてもお世話になっているのですが、いざ導入するとなると細かい設定などめんどくさいな、と友人に相談したらほぼ設定いらずかつ爆速なBiomeというツールを教えてもらったので触ってみた感想について紹介しようと思います！ Biomeとは Web開発のためのたった1つのツールチェーン フォーマット、リントなどが一瞬で完了します！ Prettierのようにコードをフォーマット、しかも高速 Biomeは JavaScript、TypeScript、JSX、JSON、CSS そして GraphQL のための

  
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  時系列分析入門【第５章 その３】時系列クラスタリング・再帰定量化分析・VARモデル・グレンジャー因果性検定・インパルス応答関数をPythonで実践する｜ネイピア DS

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  • note.com/e_dao
  • テクノロジー
  • 2025/04/01

  第５章 時系列データ同士の関係の評価 この記事は「5.7 時系列クラスタリング」「5.8 再帰定量化分析」「5.9 グレンジャー因果性検定とVARモデル」を実践いたします。 インポートこの章で用いるライブラリをインポートします。 ### インポート # 基本 import numpy as np import pandas as pd # Rデータセット読み取り import statsmodels.api as sm import rdata # WEBアクセス／googleトレンド import requests from pytrends.request import TrendReq # Zipファイル操作 import zipfile # データ前処理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 日付処理 from dat