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はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
英ラジオ局「NTS Radio」は、山下達郎の楽曲（29曲）を特集した約２時間のミックス音源を公開した。 近年のシティポップ・ブームで海外でも高い人気を博す山下達郎。NTSの記事では「YouTubeのアルゴリズムには、これまで聴いたこともなかったレコードを数100万回再生に導く力があります。山下達郎の1982年のLP『For You』はそのひとつです」と紹介。 また『For You』について「このレコードには彼の音楽的特徴が詰まっており、ファンクやジャズに影響を受ける“シティポップ”というジャンルの代名詞になっている」と紹介している。 同ミックスの選曲は、“邦シティポップの大ファン”だというロンドン在住の女性DJ ANUが担当している。 【トラックリスト】 1.TATSU YAMASHITA Overture 2.TATSURO YAMASHITA Fragile 3.TATSU YAMA
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マーケティングを20年やってきて、それなりに、というか、かなり効果測定には向き合ってきた自負があります。 広告やマーケティング効果測定に関する本はだいたい読んだし、大学の先生たちとディスカッションを重ねたこともあります。 宣伝会議の広告効果測定講座や広報効果測定講座でも過去8年以上に渡って延べ1,000人以上の実務家へ問いを投げかけてきましたし、多くの企業で効果測定に関するコンサルティングも手掛けてきました。 その上で、「効果測定」（＝マーケティング効果の検証）というテーマは、まるで出口のない深い森のように感じます。 でも、このテーマにちゃんと向き合わないと、これからより一層、ROI検証が厳しくなるこの世界で、誠実な仕事に取り組めないとも思います。 ということで、今回はこの難しいテーマを（体力の続く限り）まとめてみます。 商品が生まれて店頭に並びお客さんに買ってもらうまでには基礎研究や応用
「みんなが選ぶ邦楽オールタイムベストアルバム100」というツイッター企画の結果が、すごく興味深かったことについて｜THE MAINSTREAM(沢田太陽)
皆さんの投票による邦楽アルバムベスト100ランキングやりたいと思います。 ①邦楽アルバムを30枚選んで「順位をつけて」僕にDM下さい。DMが嫌なら@JmxMbp にリプでもOKです。僕をフォローする必要は全くありません。参加自由です。 ②締め切り 8月22日午後10時まで 画像は細かいルールです【必読】 pic.twitter.com/beYqp0Ilg8 — JMX (@JmxMbp) August 12, 2020 ツイッター上で「邦楽のアルバムのオールタイムを選ぼう」と言う企画が浮上して、実施した方がいたんですね。これ、評判呼びまして、結果的に200人、集まったんですって。一般で実施するにはかなりの母集団なので、「これ、楽しみだな」と思って、僕も楽しみに待っていました。 僕自身はこれ、ちょうど「ロックと日本の65年」の企画の「昭和」「平成」のアルバム50枚ずつを選んだ直後で、あれで1
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ゼロから作る時系列データベースエンジン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
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JSONをいい感じに見るCLIを作った
その他 OS の方は GitHub のrelease ページから DL することができます。 使い方 tv はミニマムな CLI として作ったのでテーブル表示の機能とそれに付随したオプションのみを提供しています。 配列になっている JSON をテーブル表示する キーを指定することでそのキーを使ってソートできる いくつかのスタイルでテーブルを表示できる 以上が主の機能です。 Table 表示 ユースケースとして JSON が帰ってくる API を想定します。 API の例として jsonplaceholder を利用します。 今回は https://jsonplaceholder.typicode.com/users を使います。 この API は以下のようなデータが返ってきます。 $ curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/users [
Haskellコミュニティでは、ネットワーク関連を担当。 4児の父であり、家庭では子供たちと、ジョギング、サッカー、スキー、釣り、クワガタ採集をして過ごす。 不定期連載を始めます IIJ-II 技術研究所 技術開発室の山本です。私はプログラミング言語HaskellでHTTP/2とTLS 1.3を実装した後、もっぱらQUICを実装することに時間を費やしてきました。 ご存知の方もいらっしゃると思いますが、今年の5月にQUICの仕様がRFC9000として公開されました。このRFCは実によく書かれているので、読みこなせばQUICの全容が掴めるでしょう。 しかし仕様は膨大ですし、実際に実装してみて初めて腑に落ちることもあります。そこでこの機会に、実際にQUICを実装した経験者目線で、QUICの解説をしていきたいと思います。なんとなくTCP/IPを分かっている方が、ある程度QUICの理解ができることを
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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