O/Rマッピングは百害あって一利なし！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #O/Rマッピングは百害あって一利なし！ O/Rマッピング(Object-relational mapping)について、Wikipediaには以下のように書かれています。 データベースとオブジェクト指向プログラミング言語の間の非互換なデータを変換するプログラミング技法である。 O/Rマッピングを実現する仕組みを、O/Rマッパーと言います。（両者を区別しなくても私が言いたいことは伝わると思いますので、ORMと統一して記述します）（また、個人的な理由で、プログラミング初学者向けに語りかける口調にしていますが、初心者向けの記事というわけでは
[Javascript] テキスト入力欄(input, textarea)の値をリアルタイムに監視するには
テキスト入力欄の値によって動的な処理を行いたい場合、現状Javascriptのビルドインなイベントでしっくり来るものはない。 例えばInput要素のvalueの変更を検知するイベントとしては、「change」イベントがあるが、これは対象のInput要素からフォーカスが外れた時に発火する。 これでは入力中の値をもとにリアルタイムな処理を行う事はできない。 別の例としてInput要素に対して「keydown」, 「keyup」, 「keypress」などのイベントでキーボードからの入力に応じて変更があったとみなすとしても、実はブラウザごとにIMEがオンになった状態での前述の3種のイベントの振る舞いが異なる。 具体的にはFirefoxにおいてIMEがオンになった状態で入力を開始すると、keyupイベントは最初の位置文字目で発生し、あとは何文字打とうと確定するときのエンターキーの入力までkeyup
![[Javascript] テキスト入力欄(input, textarea)の値をリアルタイムに監視するには](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d71ff5111e05619a10d29bb40d7aebaa75c8fbc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs0.wp.com%2Fi%2Fblank.jpg)
全117種類！Laravel 5.6〜7.xのコレクション実例
さてさて、以前「Laravelの便利なコレクション・メソッド７選！」を公開した時からいつかやりたいと思っていたのが、 全Laravel Collectionメソッド の使い方を再チェックすることです。 なぜなら、Laravelはマイナー・バージョンアップでも新しいメソッドを追加するので、定期的にチェックをしておかないとせっかくの便利な機能を見逃してしまうからです。 ということで、過去にあまりにも膨大な量になりそうで敬遠してた「Laravel Collection」の全実例をケース別でまとめてお届けしたいと思います。 開発環境： Laravel 5.6 〜 Laravel 7.x 【追記：2020.3.7】この記事は公開当時Laravel 5.6向けに作成されたものに加筆修正されたものです。そのため、記事の公開より後に追加されたメソッドについては、有効なバージョン情報を載せていますが、もし何
jQuery基礎講座：スクロールして要素が出現したらアニメーションを実行する方法（ZIP付） - P N R A
jQuery基礎講座[第７回] どーも＠PNRAです！ 忘備録もかねて随時更新していくjQuery基礎講座の時間がやって参りました。 表題の通り、スクロールするとアニメーションを実行する、というものを作っていきたいと思います。これは、ウィンドウのスクロール量とアニメーションを実行する要素の位置関係を取得し、ウィンドウに出現するタイミングでクラスをつけてアニメーションを実行する、といった内容になっています。 前回の基礎講座（jQuery基礎講座[第６回]：スクロール量に応じて要素（ヘッダーなど）を固定する（ZIP付））と近しい内容になっているので、是非こちらも合わせて読んでみてください。 それでは、具体的にみていきましょう。 実装実例 どんな動きになるのかは下記画像内のウィンドウをスクロールしてご覧ください。（こちらは『placeit』で作成させていただきました。） ページが読み込まれると、
一般化線形モデルによるデータの近似 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
この例では、glmfit と glmval を使用して、一般化線形モデルの当てはめと評価を行う方法を示します。通常の線形回帰を使用すると、直線、またはパラメーターにおいて線形である任意の関数を、正規分布した誤差を伴うデータに当てはめることができます。これは最もよく使用されている回帰モデルですが、必ずしも現実的なモデルであるとは限りません。一般化線形モデルは、線形モデルを 2 つの方法で拡張したものです。第 1 に、リンク関数を導入することで、パラメーターにおける線形性の仮定が緩和されます。第 2 に、正規分布以外の誤差分布をモデル化できます。 一般化線形モデル回帰モデルは、応答変数 (一般に y で示される) の分布を、1 つ以上の予測子変数 (一般に x1、x2 などで示される) を使用して定義します。最もよく使用されている回帰モデルである通常の線形回帰は、正規確率変数として y をモデ
一般化線形モデルによるデータの近似 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
この例では、glmfit と glmval を使用して、一般化線形モデルの当てはめと評価を行う方法を示します。通常の線形回帰を使用すると、直線、またはパラメーターにおいて線形である任意の関数を、正規分布した誤差を伴うデータに当てはめることができます。これは最もよく使用されている回帰モデルですが、必ずしも現実的なモデルであるとは限りません。一般化線形モデルは、線形モデルを 2 つの方法で拡張したものです。第 1 に、リンク関数を導入することで、パラメーターにおける線形性の仮定が緩和されます。第 2 に、正規分布以外の誤差分布をモデル化できます。 一般化線形モデル回帰モデルは、応答変数 (一般に y で示される) の分布を、1 つ以上の予測子変数 (一般に x1、x2 などで示される) を使用して定義します。最もよく使用されている回帰モデルである通常の線形回帰は、正規確率変数として y をモデ
2008年01月のブログ｜LIFE is JOURNEY. ～ヒマラヤ瞑想で内なる旅～
2008年01月のブログ｜LIFE is JOURNEY. ～ヒマラヤ瞑想で内なる旅～ホームピグアメブロ芸能人ブログ人気ブログ新規登録ログイン新着月別テーマ別アメンバー限定 2008 1月(1)2月(0)3月(0)4月(1)5月(2)6月(1)7月(0)8月(1)9月(0)10月(3)11月(5)12月(4)2008年1月の記事(1件)忘却係数
精神的負担とは - Google 検索
職場で発作が起きて気まずい雰囲気でも、平気なふりを装ったり、発作が起きない様に仕事を調整したり、他の人への申し訳なさを抱えての暮らし、治療に先が見えないことは精神的に負担です。 また、年齢や状況によって症状が変化することがあるという不安があります。
自己相関列からの反射係数の計算 - MATLAB schurrc - MathWorks 日本
説明k = schurrc(r) では、Schur アルゴリズムを使用して、自己相関列を表すベクトル r から反射係数ベクトル k が計算されます。k と r は同じサイズです。反射係数は、与えられた自己相関列 r を使用した信号に対する予測フィルターの、ラティス フィルター パラメーターを表します。r が行列の場合、関数 schurrc では r の各列が独立した自己相関列として扱われ、r と同じサイズの行列k が返されます。k の各列は、対応する自己相関列 r を使用して変動過程を予測するための、ラティス予測フィルターの反射係数を表します。 [k,e] = schurrc(r) では、予測誤差分散を表すスカラー e も計算されます。r が行列の場合、e は行ベクトルになります。e の行数は、r の列数と同じです。
自己相関を使用した残差解析 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
この例では、信頼区間をもつ自己相関を使用してノイズ データの最小二乗近似の残差を解析する方法を示します。残差は近似モデルとそのデータの誤差を示します。信号とホワイト ノイズのモデルで信号に対して良い近似が得られている場合は、残差はホワイト ノイズのはずです。 加法性ホワイト ガウス ノイズを伴う 1 次の多項式 (直線) で構成されるノイズ データ セットを作成します。加法性ノイズは N(0,1) 分布に従う一連の無相関確率変数です。これは、すべての確率変数は平均 0 と分散 1 をもつことを意味します。再現性のある結果を得るために、乱数発生器を既定の状態に設定します。
ストレス指標としての自律神経機能活性度 HF，LFとは [ストレスと自律神経の科学]
ストレス指標としての自律神経機能活性度 その２ ストレス指標のHF，LFとは？ HFとは高周波（Hi Frequency）の略語で、３秒から４秒程度の周期を持つ呼吸を信号源とする変動波です。または、その周波数領域のパワースペクトルの合計量を指します。LFとは低周波（Low Frequency）の略語で、メイヤー波と呼ばれる約１０秒周期の血圧変化を信号源とする変動波です。または、その周波数領域のパワースペクトルの合計量を指します。これまで解説したように、交感神経と副交感神経の緊張状態のバランスによって、心拍変動へのHFの変動波とLFの変動波の現れる大きさが変わってくるため、これを利用して心拍変動から自律神経のバランスを推定しようという算段です。以下にわかりやすく解説します。 ここで扱う「ストレス」の定義は、交感神経と副交感神経の緊張の程度、バランスであり、交感神経が緊張状態にあれば「ストレス
コルモゴロフ–スミルノフ検定 - Wikipedia
コルモゴロフ–スミルノフ検定（コルモゴロフ–スミルノフけんてい、英: Kolmogorov–Smirnov test）は統計学における仮説検定の一種であり、有限個の標本に基づいて、二つの母集団の確率分布が異なるものであるかどうか、あるいは母集団の確率分布が帰無仮説で提示された分布と異なっているかどうかを調べるために用いられる。しばしばKS検定と略される。 1標本KS検定は、経験分布を帰無仮説において示された累積分布関数と比較する。主な応用は、正規分布および一様分布に関する適合度検定である。正規分布に関する検定については、リリフォースによる若干の改良が知られている（リリフォース検定）。正規分布の場合、一般にはリリフォース検定よりもシャピロ-ウィルク検定やアンダーソン-ダーリング検定の方がより強力な手法である。 2標本KS検定は、二つの標本を比較する最も有効かつ一般的なノンパラメトリック手法の
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一般化線形モデルによるデータの近似 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
arcov、ar.ols(最小二乗法によるAR係数の算出) - mikeo_410
http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki_public/117.html
AR係数とパワースペクトル - mikeo_410
血圧・心電図RR間隔変動の周波数解析とその臨床的意義 : Head-up tilt,生理的加齢および急性期脳梗塞の影響に関する検討 | CiNii Research
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