ハーバード大のコンピュータサイエンス講座「CS50」の日本語化が完了し、無償公開
Opencae勉強会OSS関連公開版_pptx
オープンソースCAEソフト 一覧調査 OpenCAE勉強会 SH 発表本日の内容 • 調査背景・調査手法 • 構造系CAEオープンソース等 • 流体系CAEオープンソース等 • 可視化ツールオープンソース等 • メッシュ生成オープンソース等 • 分子動力学・粒子法 • MBD（機構解析）オープンソース • 数式処理・行列計算・１D-CAE • 2D/3D-CADソフトオープンソース等 • 電気系CAD, 回路計算, 電磁場解析 • その他・便利ツールなど（未） • まとめ 調査背景 • OpenCAE勉強会に初参加する人や初心者向け にOpenCAE関連のツールが一覧があれば便利 と思い、元々構造解析と流体解析ツールのリス トは作っていたので、これをアップデートして、更 にその他のツールや関連ソフトのリストを追加し て関連リストを作成してみることにした。 • しかし、あまりにもツールやソフ
知らないとヤバイ!高精度翻訳DeepLのChrome拡張機能 | ソフトアンテナ
高精度な言語翻訳サービス「DeepL」。 これまではWebサイトや、デスクトップ用のネイティブアプリ経由で使用する方法が主流でしたが、今後はChrome用の公式拡張機能「DeepL翻訳」にも注目した方が良いかもしれません。 現在ベータ版ですが昨年末から便利すぎると話題になっています。 DeepL翻訳拡張機能の使用方法 ChromeでChromeウェブストアの「DeepL翻訳」ページにアクセスし、拡張機能をインストールします。 ▲Webサイトの情報を日本語に翻訳したい場合、Chromeでそのサイトを表示し、翻訳したい部分のテキストを選択します。表示されたDeepLのアイコンをクリックすると、その近くに翻訳結果がポップアップ表示されます(トップ画像)。 また、自分の入力した情報を他の言語に翻訳することもできます。 ▲拡張機能が有効な場合、TwitterやGmailの入力欄にDeepLのアイコン
将棋の勉強に lishogi.org が良さそう | ず’s 将棋
チェスの世界にはchess.comという素晴らしいサイトがあって、チェスの入門・日々の学習・対局・仲間作りまで全てが揃っています。私も毎日chess.comで次の一手問題を解いて勉強しています。 将棋にもchess.comのような総合サイトが欲しいなと前々から思っていたのですが、lishogiの存在を最近知りました。いつの間に。lishogi.orgの最初のブログ記事が2020/09/29ですので1年ちょっと前に出来たようです。 チェスサイトlichessのシステムをベースに作られているようで、β版にしてはシステムの完成度は高いです（棋譜が英語表記になるなどの細かい問題はあるけど棋譜の表示方法は設定で変更できました。コメントありがとうございました）。 lishogi.org • 無料オンライン将棋First blog post – test run | Blog • lishogi.org
【Aviutl】を爆速にして快適化するプラグイン作った【bakusoku.auf】
■概要aviutlはタイムラインにオブジェクトを沢山置くと、めっちゃ重くなるじゃないですか。そういうのを軽くするプラグインを作ってみました。他にも色々軽くしてあります。■ダウンロードページChromeでダウンロードすると、世界的にダウンロード実績が少ない実行ファイルのため「危害を及ぼす可能性～」と出ます。破棄の横の△マークから「継続」を選べば取得できます。（aviutlプラグインは中身が実行ファイルだから、どうしても出ちゃうの…）https://github.com/suzune25254649/bakusoku_aviutl_plugin■バグ報告TwitterのリプやDMでもらえると助かる～（引用RTは流れて見えなくなっちゃうので気づけない）■気が向いたら寄付でもしてやってくださいAmazonEメールギフトにて、寄付をいただけたら幸いです。https://amzn.to/2eU7KnZ
プログラミングというより物事が出来るようになる思考法｜牛尾 剛
私が人生でずっと悩んで追い求めていたものがついに解決した。それは、なんでも良いから何かが「出来るようになる」ことだ。 昔からいくらその対象に時間をかけても、努力しても、人並みにすらならない。人にやってもらうとか自分がやらないことに関してはうまくいくのだが、自分が何かが出来るようになるということに関しては人生５０年目だが、絶望的で、それが自分の自己肯定感や、人並みに生きることへの罪悪感を生んでいた。人生で解決したかった問題 No.1 だ。だからそれをずっと解決しようと頑張ってきた。 ギター演奏での解決方法私はクソ不器用で、なにやってもできないので、人生で出来たらいいことを２つだけ定めた。ギター演奏と、プログラミング。ギター演奏に関しては少し前に解決した。根本的な問題を一つ上げるとすると、「ゆっくりから、メトロノームで練習する」これだけだ。 ギターはもう何十年も演奏しているのに弾ける感がなかっ
Node.jsとはなにか？なぜみんな使っているのか？ - Qiita
この記事は 「JavaScriptの勉強してたらみんなNode.jsの存在を前提に話が進む。でもNode.jsってWebサーバじゃないの？ なんでインストールしなきゃいけないの？ なんでみんな使ってるの？」 といった疑問を解消することを目的としています。 基礎：JavaScriptの特徴 まずはJavaScriptと他のプログラミング言語の違いを知っておく必要があるので解説します。 JavaScriptはChromeやFirefoxといった「ブラウザ上」で動作するプログラミング言語です。 対してPythonやRubyのような一般的なプログラミング言語は通常「パソコン上」で動作します。1 このことが生み出す違いは、OSの機能にアクセスできるかどうかです。 「OSの機能」とは例えばファイルの読み書きや、ネットワーク通信などの機能のことです。 パソコン上で動作するアプリケーション（Pythonや
アホの子教えるのは楽しかった
学生時代バイトで個人指導の塾講師をやっていて、座ってられない＆話が聞けない中2とか、アルファベットのaとdとbの区別が付いてなくてbog とかdopple とか平気で書いちゃう中3とかを担当していた。 そういうレベルの子供でも、ちょっとした一言というかきっかけが見つかれば変わるし、偏差値27から50超のだいたい普通レベルまでもってくことは、片手間の個人指導の大学生バイトでも割と難しくなかった。 逆に私にとっては、普通の子を出来る子にする方が簡単じゃなかった。本人に勉強への自発的意欲があって家庭の協力があれば偏差値60超くらいまではいけたけど、そこから先は元々の素養がないとダメかなぁという感じだった。個人的な体感だと65を超えるのは元々の素養が大きく左右するなぁと思っていた。 アホの子を普通の子にする役目は、他のバイト講師仲間の誰もがやりたがらなかった。私はアホだったからそっちのが性に合って
機械学習 チュートリアル 線形回帰を最小二乗法と最急降下法の2つの手法で理解しよう
コース概要 ブラウザとインターネットで実行可能（Google Colab利用） Jupyter Notebookを利用したプログラミング演習 線形回帰の基本的なコンセプト 線形回帰の数学的理解 最小二乗法を使って線形モデルを構築(単回帰分析) 最急降下法を使って線形モデルを構築(単回帰分析) テキスト量はA4で約40ページ相当 Python実習コード約100行 学べる内容 機械学習には数多くの手法がありますが、線形回帰はその中でも基本的な手法です。本チュートリアルでは、線形回帰のコンセプトや基本的な数学理解、さらに単回帰分析の問題を機械学習ライブラリーを使わず、スクラッチでモデルを構築していきます。 チュートリアル序盤では、具体的な実例を見ながら線形回帰のコンセプトと用語を紐解いていきます。また2つのプログラミング実習では、全く一緒のデータセットを使い「最小二乗法」と「最急降下法」を比較を
理想の習慣化を実現できる「ガントチャートノート」。30日間続けて得られた嬉しすぎる効果 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「勉強を習慣化したいけれど、飽きっぽくて続かない」 「よい習慣を毎日続けて、理想のルーティンをつくりたい」 習慣化のやり方に悩む人におすすめなのが、「ガントチャートノート」というノート術です。今回はその実践方法と、筆者が30日間実践してみて感じた効果をご紹介します。 「ガントチャートノート」とは？ 「ガントチャートノート」とは、現役東大生で『東大生のノートから学ぶ 天才の思考回路をコピーする方法』の著者・片山湧斗氏がすすめる、勉強の進捗管理のためのノート術です。 そもそも「ガントチャート」は、ビジネスシーンなどで用いられる工程管理表のこと。縦軸にタスク、横軸に日付を書き、帯状のグラフをつくることでタスクの進捗状況を管理します。 ガントチャートの勉強への活用法を簡単に紹介しましょう。たとえば参考書を読み進める場合、縦軸に「参考書」と書いて、横軸は章や項目ごとに目盛りを振ります。そして1章読み
｢朝から晩まで塾通いをする受験生｣ほど成績が伸びない本当の理由 "プロに任せれば大丈夫"は大間違い
受験生は塾に通うべきなのか。東大卒の参考書作家である船登惟希さんは「高校生にとって一番大事なのは時間だ。塾に通おうと思うなら、2つのことを考える必要がある」という――。
欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日本テラデータ
欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日本テラデータ 2021.04.28 Updated by Naohisa Iwamoto on April 28, 2021, 10:30 am JST 「インダストリー4.0を実現するには、1社だけでは限界がある。サプライチェーンやバリューチェーンを包含した改善が必要で、独BMWはそうした社外を含めたデータ連携の仕組み作りに着手した。米テラデータも、米マイクロソフトとともに、BMWのアライアンスに参画した」。日本テラデータは2021年4月、スマートファクトリーや製造IoTのデータ活用の現状についてメディア向け説明会を開催し、世界で先行するデータ活用の状況を説明した。 冒頭の説明は、日本テラデータ ビジネスコンサルティング事業部 マネージャー・ビジネス・コンサルタントの矢野寛祥氏のもの。テラデータは、BMWグループとマイクロソフトが共
輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
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[pdf] 豊橋技術科学大学様向け MATLAB Campus-Wide Licenseご説明資料
新版 真空技術実務読本 単行本 – 1994/5/20
テックキャンプ プログラミング教養 - 人生を変えるプログラミングスクール
「2年目になって泣きながら勉強してる」プログラミングに興味を持つのはいいが、これらの知識を先に入れておかないと入社したときに結構病む
[pdf] No. 1 業種 フィットネスクラブ 内 容 図 表 ・ 参 考 資 料 項 目
徳丸 浩 on Twitter: "これは本当にオススメ。トレーニングなので、Linuxのインストールからやるのがよいです。Exploitが刺さるだけで楽しいですが、なぜそれが成立するかまで追いかけるとさらに勉強になります。 https://t.co/tHyQuPSvjw"
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