ども、大瀧です。 PaintsChainerはディープラーニング技術であるニューラルネットワークのフレームワークChainerを利用した、線画像を着色するWebサービスです。ソース自体は公開されているので、NVIDIA製GPUを搭載した自前のマシンで手軽に試すことができます。 線画着色webサービスPaintsChainerを公開してみた - Qiita 今回は、NVIDIA Tesla K80 GPUが使えるAmazon EC2 P2インスタンスのDockerコンテナ上で実行してみました。 [GPU] 新インスタンスタイプにp2が追加されました ｜ Developers.IO 動作確認環境 AWSリージョン : オレゴン EC2インスタンスタイプ : p2.xlarge AMI : amzn-ami-hvm-2016.09.1.20170119-x86_64-gp2 (ami-f173c

ペニシリン（英語: penicillin）は、1928年にイギリス・スコットランドの細菌学者・アレクサンダー・フレミングによって発見された抗生物質である。抗菌剤の分類上ではβ-ラクタム系抗生物質に分類される。フレミングはこの功績によりノーベル生理学・医学賞を受賞した。 発見後、医療用として実用化されるまでには10年以上の歳月を要したが、1942年にベンジルペニシリン（ペニシリンG、PCG）が単離されて実用化され、第二次世界大戦中に多くの負傷兵や戦傷者を感染症から救った。以降、種々の誘導体（ペニシリン系抗生物質）が開発され、医療現場に提供されてきた。 1980年代以降、日本国内においては主力抗菌剤の座をセファロスポリン系抗生物質やニューキノロンに明け渡した感があるが、ペニシリンの発見はこれらの抗菌剤が開発される礎を築いたものであり、しばしば「20世紀における偉大な発見」の中でも特筆すべき1つ

この項目では、「微生物に由来して他の微生物の発育を阻害する物質」について説明しています。「抗生物質を含めた細菌に対して殺菌などの作用を示す薬剤」については「抗菌薬」をご覧ください。 培地上での実験。抗生物質を含むディスクでは、黄色ブドウ球菌の繁殖が抑制される。菌が繁殖していない円形の部分を阻止円と呼ぶ。 抗生物質（こうせいぶっしつ、英語: antibiotic）は、微生物が産生する、他の微生物や細胞に作用してその発育などを抑制する作用を持つ物質のことである。これまでに200種類以上の抗生物質が細菌感染症の治療と予防に広く使用されている[1][2]。また、抗生物質の抗菌作用を利用した薬剤の総称として抗生剤と呼ばれこともある。抗生物質は細菌に対して作用する抗菌薬として使用されるのみならず、真菌や寄生虫、腫瘍に対して用いられることもある。 抗生物質は古来より使用されてきた。複数の文明がカビなどを

機械学習ライブラリがいろいろあって目移りしますね。私もUbuntuにCaffe,Chainer,Tensorflowと一通り入れてみたのですが、それ以外にも欲張ってあれもこれもと入れているうちに、ライブラリの依存関係がおかしくなったり、入れ替えると戻らなくなったりして、5回ぐらいインストールし直していました。 さすがに辛くなってきたのでgoogle先生に尋ねたところ、docker内からGPU使えることがわかったので、備忘録を兼ねてご紹介します。NVIDIA Dockerを使います。 この記事のゴール NVIDIA Dockerをインストールして Caffe組み込み済みのイメージを作成して コンテナの中に入ってMNIST実行するまで NVIDIA Dockerとは何ぞい？ NVIDIA社の日本語説明ページが参考になりますが、ホストOS側にGPUのドライバがあって、dockerのコンテナ側にC

とりあえず完成しました。 Nginxは全然触ったことがないので、触る機会があれば追加します。 このDockerfileでchainer GPU、Stan、server Juman++、monary mongo等がpythonから直ぐに使えます。 大変でした。色々やりこのDockerfileに落ち着きました。これでOSが立ち上がらなくなっても、直ぐに分析環境を復元できます。 image を docker hubにputしようと思いましたが、imageがデカすぎるのでやめました。 注意点としてはdockerへのディスク割当を多くしなければならないことです。 以下のサイトを参考にすればできると思います。 http://stackoverflow.com/questions/33784295/setting-dns-for-docker-daemon-on-os-with-systemd /var

元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -

はじめに 新たな環境にtensorflowを導入する機会がありましたので，備忘録としてその手順をまとめておきます． 公式のチュートリアルに従っていくだけですが． 16/4/30 - cuDNNライブラリをdocker内に導入する必要があるようです 16/5/10 - 新たな記事を追加しました．nvidia-dockerを使うと簡単です 導入手順 以前はホスト環境に直接インストールしたのですが，最近dockerを推進しているので[誰が?]今回はdockerを使ってみました．分散コンピューティングするときとかに便利かなと． 手順は(1)cuda環境の導入，(2)dockerを走らせる，です．cudaの環境はホストの環境に導入してある必要があります．ちなみにGPUを使わないのであればとくに環境の準備なくtensorflowを走らせることができます．dockerすごいですね． cudaの導入 Cu

データの爆発的な増加を背景に、 各産業の巨大企業もベンチャー企業も データを大きな経営資源と捉え、 ビジネスに取り入れる試みを初めています。 現在、データの活用率は3％と言われていて、 まだまだ進んでいないことも事実です。 しかし、見方を変えて見ればどうでしょう。 残り97%に活用の余地があるとも言えます。 私たちは、企業に「データ活用」というチカラを加え、 データを隅々にまで巡らせることが、 日本のビジネスを成功に導くチャンスになると信じています。

機械学習を1ヵ月で実践レベルにする 14日目 この記事は「機械学習を機械学習を1ヵ月で実践レベルにする」シリーズの14日目の記事です。 第一日目の記事はこちら 機械学習を1ヵ月で実践レベルにする #1 (とっかかり編) その他の記事は、本記事の末尾にインデックスをつけています。 それでは本題へ。 精度がでないとき、次に何をやるか ある予測モデル(分類でも可)で大きな誤差を生んでいたら次になにをすればよいか よくやりがちなのが「精度が出ないのはトレーニングデータが足りないからだ！」などといって、いきなりデータ集めに走ってしまうことだそうです。綺麗事をいわずに泥臭くデータ集めができること自体は立派な場合もありますが、無駄な努力に終わることも多いです。それでも「やってみなければわからない」と思うかもしれませんが、やる前からわかることもあります。 精度向上対策の候補 精度向上のための対策の候補には

はじめに 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(2014/08) 評判分析や質問タイプの分類などの文分類を行うCNNを提案している論文。 具体的には文を単語ベクトルの列として表し、それに対してCNNを用いて特徴抽出・分類を行っている。論文では事前学習済みの単語ベクトル(Goo

機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説

上記はDLに限らず基本的なシステムに言える事ですが、入力用のデータをモデルに入れて予測結果を導き出します。基本的には入力と出力はベクトルあるいはマトリックスになり、この流れがフォワードプロパゲーションです。 伝達関数は常に最後にあるものではなくモデルの中で各レイヤとセットで何度も出てくるものですが、イメージ図としての便宜上で簡略して最後に置いておきます。 通常は出力値を予測するだけですが、トレーニング中はこの予測結果をフィードバックします。入力データに対しての正解データ（教師データ）を用意してやり、損失関数という式を使って予測値が正解ととれだけ離れているかを計算します。 これを元に、現在のモデルをどのように修正すれば正解に近づく可能性が高いを計算します。これがオプティマイザです。損失値の勾配とオプティマイザによってネットワークがより強化され、この一連の流れがバックプロパゲーションです。 ネ

#この文書について 筆者がtiny-cnnを実装するにあたってまとめた、ニューラルネット＋tiny-cnnの解説資料です。基本的なフィードフォワード型のニューラルネットに関する解説を行いつつ、数式に対応するコードの箇所が分かるように書きました。数式と実装のギャップがあれば、適宜補足を行っています。 ざっと読むとニューラルネットの基礎、およびtiny-cnnの実装を理解するうえで役立つかもしれません。特に筆者のような、動くコードとセットでないと理解が深まらないタイプの方に役立てば幸いです。内容に間違いがあれば、ぜひ指摘をお願いします:beers::sushi: ###表記について ニューラルネットワークの基本用語で、かつ実装中に登場する言葉については__太字__で強調します。 🍄 tiny-cnnの実装に関する注釈はキノコのアイコンで記述します。キノコに深い意味はありません:cat: :

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米Twitterは2月7日（現地時間）、新たな3つのいじめ対策を発表した。同社のサービスは匿名で利用できるため、いじめ問題が後を絶たず、ジャック・ドーシーCEOは昨年末、2017年に取り組む最重要課題の1つとしていじめ対策の強化を約束した。 永久凍結されたユーザーによる別アカウント作成の阻止 Twitterはスパムや攻撃的なツイートなど、Twitterルールに反する行為をするユーザーのアカウントを一時的あるいは恒久的に凍結する。それでも別のメールアドレスを使うなどして同じユーザーが新たなアカウントを作成することがあるが、これを阻止する対策を強化する。 具体的な方法は公表されていない（公表すればその裏をかこうとするユーザーに利するだろう）が、Twitterの広報担当者は米Recodeに対し、人間と機械学習の両方を使って対処すると語った。 検索結果での問題コンテンツ非表示化（表示も可能） 検索

こんにちは。ねちょです。 タイトルの通り、本サークルの最新作「スズとマリの冒険２～lost colors and golden bells～」がこのたびSteamで発売開始しましたのでお知らせいたします。 store.steampowered.com 価格は1,000円となっておりますので、是非ともよろしくお願いいたします。 なお、Boothのページからは体験版も無料でダウンロードすることができますので、そちらも遊んでみていただけると嬉しいです。 syawasekingdom.booth.pm なお、前回告知しておりましたデジゲー博2022およびコミックマーケット101への参加に関してですが、残念ながら落選となってしまったため、これらイベントは不参加となりました。 引き続き、各種ゲーム系イベント等への参加・出展は計画しておりますので、今後ともしあわせの国をよろしくお願いいたします。 こんに

しあわせの国って同人サークルでゲーム制作してます。 ダラダラと野郎4人でゲーム制作を開始してから1年経ちました。まったり楽しく制作しています。 そんな同人活動ですが、資金はないし、同じ物理スペースに居るわけでもないし、活動時間なんて決まってないしと、様々な事情が会社という組織と異なってきます。そんな中で、快適に活動するためにいろんなツールだとかサービスだとか試してきました。以前はコロコロ使用サービス増やしたり使用ツール変更したりしてましたが、安定してきたのでいくつか紹介します。 なお、それぞれのツールについては軽く紹介する程度とします。気になる物があったらぜひググって、利用してみてください。 メンバー全員Windowsです。Windows以外のOSじゃ動かないものも含まれてます。 ゲームそのものを作るためのもの Unity - Game Engine 最強のゲームエンジン Visual S

株式会社KADOKAWA 吉崎観音が手がける魅力的なキャラクターが盛りだくさんの『けものフレンズ』！お気に入りの「アニマルガール」のスタンプを見つけよう！

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人気アイドルグループ、私立恵比寿中学のメンバー、松野莉奈（まつの・りな）さんが８日、死去した。１８歳だった。フジテレビ系「ＦＮＮスピーク」（月〜金曜前１１・３０）が報じた。病死と見られる。松野さんは７日午後４時３０分、私立恵比寿中学の公式ツイッターを通じ、同６時３０分開演の「港カヲル人間生活４６周年コンサート大阪オリックス劇場」を体調不良のため出演を取りやめることを発表。東京都内の自宅で療養していたが容体が急変し、この日午前５時ごろ、両親が１１９番通報し病院に救急搬送されたが、病院で死亡が確認されたという。 私立恵比寿中学はももいろクローバーＺの妹分として活躍する女性８人組アイドル。２０１２年５月にデビューし、１３年１２月にさいたまスーパーアリーナで単独公演を行った。デビューからわずか１年７カ月となる同所でのライブは、日本人アーティストとして史上最速。ロックバンド、シドの２年０カ月の記録を

ある会社で配布された、新入社員向けの資料があった。タイトルは、「新入社員へうちの会社が求めていること」 内容を拝見したのだが、かなり本音で書かれており、面白いと思ったのでこちらで紹介したいと思う。 1.言われたことを、キッチリやること。 うちの会社がまず最初に皆さんに求めることは、「言われたことをキッチリやること」です。 納期内に、先輩や上司の指示した仕事を100%終わらせること。それが重要です。正直、創意工夫も、提案も、今の皆さんにはあまり求めていません。それはもう少し仕事を覚えてからでも遅くありません。 そのために、頼まれたことは決して忘れないこと。忘れてしまう不安がある際には、必ずメモを取ってください。 あと、ほんのちょっとアドバイスをするとすれば、納期を前だおしして、頑張って仕事を終わらせること。先輩や上司はそれだけで喜びます。 2.上司に可愛がられること。 どんな人が可愛がられる

CodeZineがお届けするPodcast「かまぷとゆうこのデベロッパーズ☆ラジオ」略して「デブ☆ラジ」。この番組では、USP研究所のかまたひろこと、CodeZine編集部の近藤佑子が、ソフトウェアデベロッパーのみなさんに向けて、IT技術に関するちょっといい話をお送りします。音声に加えて、ダイジェスト版の記事もお届け。第6回のゲストは、技術系同人誌サークルTechBoosterのmhidakaさんをお呼びし、同人誌制作の裏話や、エンジニアの情報発信について聞きました。 iTunesからの視聴はこちら！ 近藤佑子（以下、ゆうこ）　第6回になりました。ちょっと重大な発表がございまして、私たち、いよいよ公開収録をやらせていただくことになりました。 かまたひろこ（以下、かまぷ）　未熟なままで出てみる（笑）。ゲストさんに目立ってもらって、私たちは影のようにやりましょうかね。謙虚に。 ゆうこ　その日程

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Debianは1月29日、コマンドラインネットワークトラフィック分析ツールの「tcpdump」に見つかった32件の脆弱性を修正するセキュリティアップデートを公開した。 脆弱性を悪用された場合、サービス妨害（DoS）状態を誘発されたり、任意のコードを実行されたりする恐れがあるとされ、Debianではtcpdumpパッケージをアップグレードするよう勧告した。 米セキュリティ機関SANS Internet Storm Centerはこの脆弱性について、「ライブの攻撃トラフィック監視にtcpdumpを使っている場合は特に憂慮される」と指摘。「-Z userid」のオプションを使ってroot権限ではなくユーザー権限で起動することも可能だが、それでもユーザーとして任意のコードを実行することはできると解説している。 脆弱性の詳細は不明だが、tcpdumpの4.9.0よりも前のバージョンは全て影響を受ける

未組立プラモ写真家。稀に組む。山登る。からぱたへのお問い合わせ、文章・写真・DJ・飲酒のオファーはTwitter @kalapattar からどうぞ

概要 前回のじゃんけんの例を使って、TensorBoardでスカラのグラフを出力するためのMinimum Working Exampleを作ります。 SummaryWriterのインスタンスを取得 まず以下の一行でSummaryWriterを取得しておきます。引数の'data'はログの出力先ディレクトリです。 @@ -30,12 +31,15 @@ def training(loss): supervisor_labels_placeholder = tf.placeholder("float", [None, 3]) input_placeholder = tf.placeholder("float", [None, 3]) feed_dict={input_placeholder: input, supervisor_labels_placeholder: winning_hands}

Constant Value Tensors zeros numpyのzerosみたいなもの TensorのデータタイプとShapeを指定する import tensorflow as tf x = tf.zeros([1], dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print(x.eval()) [ 0.] import tensorflow as tf x = tf.zeros([10], dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print(x.eval()) [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

ニューラルネットの分類問題 分類するクラスの数＝出力層のユニットの数 ラベルデータ 現実の出力 ソフトマックス関数 確率を出力している 交差エントロピー 損失関数 交差エントロピーを用いる理由 ニューラルネットの分類問題 分類するクラスの数＝出力層のユニットの数 ニューラルネットワークで分類問題を解く場合は、入力層はデータの次元の数に合わせ、中間層は任意の構造を持たせることができますが、出力層は分類したい種類（クラス）と同じ数のユニットで構成します。 あるデータから、男女を判別したいならば出力層のユニットは2つですし、お馴染みの手書き文字認識のmnistを使う場合は「0〜9」の手書き文字を認識するために10個のユニットを出力層に準備するということです。 ラベルデータ 入力データに対してそのラベル（答え）をとした時に、は分類したいクラスの数（出力層のユニットの数）の次元を持つことになります。

TensorFlowのチュートリアル（MNIST For ML Beginners） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルは、機械学習と TensorFlow に不慣れな読者を対象とします。MNIST が何であるか、ソフトマックス（多項ロジスティック）回帰が何であるかを知っている場合は、よりテンポの速いチュートリアルを好むかもしれません。チュートリアルを開始する前にTensorFlow をインストールしてください。 プログラミングを学ぶとき、最初に「Hello World.」をプリントするという伝統があります。 プログラミングには Hello World があるように、機械学習には MNIST があります。 M

今回はMNIST For ML Beginnersの解説です。何人かの方々がわかりやすい解説を既にされていますので、それらには言及されていない箇所に重きをおいて記述します。まず、TensorFlow.orgの当該ページで五月雨式に書かれているPythonのコードをまとめて書きますと下記です。 2018/01/30 追記： TensorFlow ver 1.5のSyntaxに対応してコードをアップデートしました。 python:MNIST_For_ML_Beginners.py # -*- coding: utf-8 -*- # Implementing the Regression import tensorflow as tf # このコードと同じ階層にinput_data.pyがあるとして import input_data # このコードと同じフォルダ階層にMNIST_dataという

ニューラルネットワークの出力は例えばニューロンが一つの場合は以下のようになります。 各ノードの出力 まず、それぞれの入力xに重みwを掛け合わせ、全て足します。そして、閾値θを引いた式を、活性化関数に入力した結果が出力yとなります。活性化関数には、様々種類があり古いものではtanhやsigmoid関数などが使われてきました。 しかし、勾配消失問題というニューラルネットワークの層が深くなるにつれて、学習の際に勾配が0に近くなり、低い層で誤差が消失する問題がありました。 この問題に対応するために開発されたのが、ReLU(rectified linear unit)やMaxOutという活性化関数です。これらの手法では誤差消失問題を起こさないため、深い層のネットワークでも学習が可能となり、現在多くのネットワークで採用されています。 Softmaxとは このような活性化関数を通して出力される値は、使用

こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen

『真・女神転生Ⅴ Vengeance』本日発売！ 発売を記念し、感想投稿キャンペーンも開催！ また、悪魔人気投票より上位5体のスペシャル壁紙を配布！

OpenCVの公式ドキュメントに各フラグがどのよな処理をするか記載されているので，確認してください． cv2.threshold は二つの出力を返します．一つ目の出力 retval については後述します．二つ目の出力がしきい値処理された後の 二値画像 になります． コード : import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('gradient.png',0) ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,thresh3 = cv2.threshold(img,127,2

はじめに モバイルアプリを開発しているときに、アプリとサーバー間の通信を確認したいときがあります。たとえば、期待通りの HTTP リクエストが送られているか調べたり、サーバーからのレスポンスが間違っていないか確認したりする必要が生じます。 そんなときに、いちいちデバッガで止めても良いのですが、プロキシをはさめば簡単に通信を覗くことができます。しかも、レスポンスを改竄して、わざと不正なレスポンスにしてアプリがクラッシュしないかテストしたり、特定のリクエストだけブロックしてサーバー障害を擬似的に再現することができます。 mitmproxy とは mitmproxy は man-in-the-middle 型のプロキシサーバーのツールです。OS X や Windows、Linux 上で動作し、対話式の CUI を持ちます。SSL サポートをしている点が特長になります。 公式サイト: http:/

アプリケーションの自動操作をスクリプトで実現するために、Sikuliを調べてみました。 Sikuliとは# Sikuliとは、 OpenCVをつかった画像認識 OCRをつかった文字認識 で、アプリケーションの自動操作を実現するためのツール、スクリプト言語。 Sikuli Script - Home Javaで実装されているため、JVM上で動作するスクリプト言語から利用できる。 スクリプト編集のためのIDEは、画像とプログラム言語を合わせて表示できるという、革命的なソフトウェア。久々に、スゴイ！とおもったソフトウェアだ。 インストール# sikuli-setup.jarをダウンロードして、インストーラをダブルクリックで起動するだけ。 すると、いろいろとインストールオブションがきかれる。JRubyを選択。 slkulix.jarをダブルクリックで起動。IDEが立ち上がる。 インストールは、以下

はじめに sikuliは画像認識(OpenCV)を利用したGUI自動操作ツールです。 操作対象を画像としてマッチングするため、スクリーン上に表示されているものであればアプリケーションの種類を問わず操作することができます。 スクリプトはjythonで書きます。 詳細は公式サイトを参照して下さい。 開発者向けにAPIも公開されています。 今回はSikuli 1.0.1のインストール方法と簡単なサンプルを紹介します。 インストール手順(for windows 7) 1. JDKの準備(割愛。JDK6,7で動きました) 2. ダウンロード 公式サイトの"SikuliX Package - Learn More and Get It"を選択 "SikuliX powered by RaiMan"の"Stable Version"を選択 "launchpad"の"sikuli-setup.jar"をダ

BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき

人付き合いや人間関係が苦手、怖い、面倒……。その気持わかります！他人と一緒にいてもただただ疲れるだけで、うまくやっていくコツとか永遠にわからないんじゃないかと不安だけが募るわけですが、今回はそんな人々の気持ちや行動を、“あるある”という形で書いてみました！ こんにちは、ライターのギャラクシーです。 僕は人間関係や他人とのコミュニケーションが本当に苦手で、過去に働いたバイト先などでは「コミュ障」と揶揄されたことも一度や二度ではありません。今回はそんな僕が、人付き合いが苦手な人だけにわかる“あるある”を50個挙げてみました。 「別に人付き合いが苦手なわけじゃないけど、これはわかる」というのも、きっとあるはず！ では、どうぞ！ 人付き合い苦手なやつあるある 01：遠くに知り合いの姿が見えたら、光の速さで別ルートに移行する 気づいたのが遠距離であれば、気付いてないフリして別ルートに急ぐ。遠回りでも

文部科学省による「天下り」のあっせんについて、７日に開かれた衆院予算委の集中審議。前事務次官や仲介役ＯＢへの追及から浮かんだのは、ＯＢに厚遇ポストを与え、再就職の支援活動を組織ぐるみで下支えする違法な構図だ。 「天下り」あっせんの仲介役だったのは、本省の人事課に通算１５年以上の勤務経験がある嶋貫（しまぬき）和男氏（６７）。職員の異動を担う任用班の事実上の責任者を務め、人事課企画官などを経て２００９年に退職した。 問題の一つとなったのは、顧問だった明治安田生命保険での嶋貫氏の待遇だ。嶋貫氏の処遇について、省内で「保険会社顧問に就任し、再就職支援業務をボランティアベースで行う」とする案がつくられた翌年の１４年に就任した。 民進党の小川淳也議員は、顧問報酬について「月２日勤務で１千万円か」と質問。嶋貫氏が「社に出向く回数は基本的にそう」「金額はその通り」などと答えると、委員や傍聴人からは「おお」