2023年5月8日よりレンジ・ルーム利用料金の一部改定を予定しています。詳細については、Newsをご参照下さい。 オープンレンジを異なる料金の時間帯に渡ってご利用頂いた場合、ご利用された時間分の料金が適応となります。 各打席に球数に制限はありません（打ち放題です） 料金は、レンジもしくはルーム単位となります。

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何年にも渡り、私は相応量の製品戦略、ロードマップ、プロジェクトガントチャートを作成しました。しかし、もうこれらの資料を作ることはありません。以下に説明する優れた代替策を見つけたからです。 まず、以前のやり方はこちらです。 注釈： 戦略 ロードマップ プロジェクトプラン 実行 アジャイル このプランニング方式だと膨大な仕事が必要です。株主全員の同意を得るだけでも大変だと言うのにROIはかなり低くなります。プランはあっという間に現実と一致しなくなり、期間が長いほど、乖離も大きくなります。私の作ったすてきなロードマップやプロジェクトガントチャートが公開する時点で既に古くなっていると気づいたのは、少し経ってからでした。このプランニングもウォーターフォールのひとつなので（有名な ウォーターフォール・モデル とは異なります）、即応性はほとんど期待できません。トップで変更があると、それが波及しボトムでの

イノベーション イノベーションを起こすためのスキルを習得し、業務に活かす方法を学びます。

Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release

不動産投資専門メディア「楽待新聞」の編集部。さまざまなバックグラウンドを持った専属記者が、独自取材などをもとに日々情報を発信しています。物件購入、管理、融資、税金など多様なジャンルの記事を毎日掲載。編集部へのご意見・情報提供等は https://www.rakumachi.jp/r/tejsbsfs まで。

K-分割交差検証 (K-Fold CV) を用いた機械学習モデルの評価では、元のデータセットを K 個のサブセットに分割する。 そして、分割したサブセットの一つを検証用に、残りの K - 1 個を学習用に用いる。 上記の作業で、元のデータセットを K 個のサブセットに分割する工程に着目してみよう。 果たして、どのようなルールにもとづいて分割するのが良いのだろうか？ このとき、誤ったやり方で分割すると、モデルの学習が上手くいかなかったり、汎化性能を正しく評価できない恐れがある。 今回は、分割方法として層化抽出法を用いたK-分割交差検証 (Stratified K-Fold CV) について書いてみる。 この方法を使うと、学習用データと検証用データで目的変数の偏りが少なくなる。 実装には scikit-learn の sklearn.model_selection.StratifiedKFol

Javaを勉強するに当たって表題通りの疑問が湧いたので、色々と調べました。 getter／setterが必要とされる理由に関しては各所で散々解説されているので、"不要派"の意見を重点的にまとめています。 まずオブジェクト指向プログラミングの定石 フィールド＝private、メソッド＝public フィールドを操作するためにgetterメソッドとsetterメソッドを用意する ＝　カプセル化である。 カプセル化が好まれる理由 メンバ変数のアクセス制御ができるようになる クラス内部のデータ表現を変えた場合でも呼び出し側のコードを変更する必要がない メンバ変数の参照や変更を追跡することができる 値の正当性チェックを入れることができる オブジェクト指向とはそういうものである。 オブジェクト指向プログラムでgetter/setterメソッドを使わなければならない10の理由 プロパティについて C#や

国土交通省「不動産価格指数（住宅）」によると、全国ベースで価格指数の上昇が続くマンションに加え、大都市圏では住宅地や戸建住宅の価格指数も緩やかながら上昇傾向がみられる。 全国ベースのマンションの価格指数は2018年3月に142.7で初めて140台に達し、指数作成以来の最高値を更新した（原数値）。 2017年は住宅地とマンションの価格指数において京阪神圏で高い上昇がみられた。 国土交通省が2012年8月から作成･開示している不動産価格指数（住宅）（指数データは2008年4月から2018年3月分まで）を元に、全国および3大都市圏※1の住宅価格（住宅地※2、戸建住宅およびマンション※3の3種）の動向をみる。不動産価格指数（住宅）は「不動産の取引価格情報提供制度」により蓄積された取引データ※4を元に、「同一品質の物件」を仮定して、その月ごとの変化を把握できるよう作成されている（2010年の平均＝1

社会人になって数年も経つと、オタク趣味を続けるのも大変になってきました。 以前はいくらでも音楽の情報を追って遊んでられていたのですが、そこそこ真面目にプログラマーやろうとすると「あのグループって今は活動してるんだっけ？」とか「知らないうちにアルバムいくつも出してた」とかあります。 Google Apps Script(GAS)とSpreadSheetsを使って、「簡単なURLと正規表現の設定で、最新のニュース告知をクローリングして通知する」ようなスクリプトを実装しました。 github.com 正規表現を使ってパースしているのは、「必ずしもRSSやATOMを用意しているページばかりではない」「GASのXMLServiceが必ずしもHTMLを読み込めない（エラーを出すこともある）」ためです。 こちらの記事のプログラムを全面的に真似しています。 qiita.com 実装は参考になるものがあった

例えばtmpファイルを置くディレクトリだけgit管理下に置きたいなど 空ディレクトリはgit管理したいが、中にあるファイルはgit管理したくないような場合は、 1. 管理したいディレクトリの中に.gitkeepファイルを作成 $ touch /tmp/.gitkeep 2. .gitignoreでtmpフォルダ内の.gitkeep以外を無視させる .gitignoreに下記を記述。 tmp/* !.gitkeep※ !.gitkeep は最後に記述すること これで tmpフォルダ内に置かれたファイルはgit管理下に入りませんが、 .gitkeepが生きているので空フォルダでgit管理下に置くことができます。 入門git 作者: Travis Swicegood,でびあんぐる出版社/メーカー: オーム社発売日: 2009/08/12メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 25人 クリック:

I've got nginx running handling all SSL stuff and already proxying / to a Redmine instance and /ci to a Jenkins instance. Now I want to serve an IPython instance on /ipython through that very same nginx. In nginx.conf I've added: http { ... upstream ipython_server { server 127.0.0.1:5001; } server { listen 443 ssl default_server; ... # all SSL related stuff and the other proxy configs (Redmine+Jen

今回は、nginxの設定します！ 設定の目標は、 ・静的なファイルをちゃっちゃと返す ・/jupyterにアクセスしたら、jupyterにアクセスできる ・/djangoにアクセスしたら、gunicornで動いているdjangoにアクセスできる（保留） ・/jupyterと/djangoのところに、Basic認証をつけたい あたりかなと思います。 お供には、nginx実践入門です。 amzn.to Jupyter 公式ドキュメント：Jupyter Documentation — Jupyter Documentation 4.1.0 documentation 参考1：Jupyter notebookをリモートサーバで実行する - Qiita まずは、jupyterのインストールから、 # pip install jupyterで終了。 とりあえず、 $ jupyter notebookし