Programming Languages - Google Code University - Google Code
Programming Languages Google's Python Class This is a complete online introduction to Python programming, including writen materials, lecture videos, and coding exercises. The class is geared for people with a little bit of programming experience, and is used within google to introduce Python. Below are video-taped lectures from Google Video on various technology areas. These videos are great oppo
日本に居ながら、ナマの英語に触れる工夫 | Chem-Station (ケムステ)
一般的な話題 日本に居ながら、ナマの英語に触れる工夫 2009/9/26 一般的な話題, 化学者のつぶやき, 化学英語・日常英語 Nature, Web2.0, ポッドキャスト, 英会話, 英語 コメント: 0 投稿者: cosine グローバル化の流れにある現在、化学の世界に限らず、英会話スキルは各方面で必要不可欠となりつつあります。しかし日本の英語教育はちょっとどころではなくアレで、読み書きは何とかできても、聴きとれないし喋れない人間が量産されている惨状です。 日本の英語教育が文法・英作文偏重になっているのが主要因です。聞くところでは、日本の高校レベルの英文法とは、英語圏では大学でようやく矯正されるレベルのものなんだとか。 そんなレベルの文法をなぜムリして学習しているのか？――その背景にあるのは、先生側が点数・成績を付けやすい教育システム=「管理側・オトナがラクできる」モチベーションに
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
俺様に論文を指導してもらいたければ以下の手順を踏みやがれ！ - 発声練習
でも、基本は所属研究室のやり方に合わせるんだぜ！ 何を書きたいのかはっきりさせやがれ！ 次のことをまずはっきりさせて、メールで送りやがれ！ 問題はなんでぃ？ その問題を解決してぇんか？それとも緩和させてぇんか？ その問題を解決／緩和すると誰がよろこぶんでぃ？ この問題について他に誰か挑んでねぇか？ どこのどいつさまが、いつ、何をしでかしたん？ 何で、おめぇさんはそいつの成果に何か上乗せできるとおもっているんだい？ どういう方法で問題を解決／緩和を実現するつもりだい？ どんな結果がでそうなんだ（あるいはてにいれたんだ） 論文の骨ってやつを俺様にメールで送れ！ 論文の味わいを決めるのは脂じゃなくて骨なんだ！骨がきっちりした論文は肉がきっちりついてうめぇ。骨がガタガタなのに肉をつけようとすると犬にでもくれてやりたいできあがりになる。そいつはいただけねぇ。次のことをメールで送りやがれ！ 論文の題目
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
わかりやすい技術文章の書き方
誰が読むのか。 読み手にどんな感想を持ってもらいたいか。 読み手はどれくらいの予備知識を持っているか。 読み手はどんな目的で、何を期待して読むのか。 読み手が真っ先に知りたいことは何か。 レポート・論文とは何か 問いが与えられ、または自分が問いを提起し、 その問題に対して明確な答えを与え、 その主張を論理的に裏付けるための事実・理論的な根拠を提示して、主張を論証する。 標準的な構成要素とは何か レポート・論文の構成は、 概要 序論 本論 論議 という要素が標準的である。次にそれぞれの要素について簡単に見てみる。 概要 論文全体を結論も含めて、すべて要約する。 序論 本論で取り上げる内容は何か。 その問題をどんな動機で取り上げたのか。 その問題の背景は何か。 その問題についてどんなアプローチを取ったのか。 本論 調査・研究の方法・結論 論議 自己の議論・結論を客観的・第三者的に評価する。 そ
最終的な応用方法を、実際的な例で示せ
自分は研究者ではなく実践者だと周りにはいつも言っているんですが、それでも論文審査なんかに担ぎ出されてしまうことがよくあります。ちょっと断れない相手からだったのでここのところお付き合いしているのは、論文に加えて面接試験も。 そこで思ったのが、素人に自分の専門分野を説明する方法を知らない人が多いということです。 私も、人文系ならまだ畑違いでもだいたいの方向は分かるのですが、理系の、しかも化学とかバイオになると、もう全然分かりません。申請者たちは、面接を突破するにはこのズブの素人に自分の研究の価値を分からせなければならないのですが、それに成功できる人が本当に少ないんですよね。 価値が分からないことの大きな理由は、彼らの言う「こんなすごいこと」が理解できないからです。「この研究に成功すればナンチャラホンチャラな物質がホゲホゲ反応を起こすようになるんですよ！」なんて誇らしげに言われても、そのナンチャ
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
身も蓋もないが本当に有効な「論文の書き方」 - 発声練習
CAREERzine：身も蓋もないが本当に有効な「企画書の書き方」のフォーマットパクリです。 前例を重視する 論文には内容と結果、主張の独自性は求められますが、形式については独自性を求められません。むしろ、独自性が高く前例にしたがっていない論文はダメな構成の論文であるとみなされる傾向にあります。 企画書を書くとき、とくに、異動したてであるとか、新しい仕事であるとか、そういう場合は必ず、その部門での企画書に目を通しておくべきです。どういう順番で書いてあるか、どこを手厚くしているか、などに着目していきましょう。あるいは、前例となる企画書をフォーマットだと思って文章を上書きしていくのも有効です。 （CAREERzine：身も蓋もないが本当に有効な「企画書の書き方」より） 研究テーマや投稿先の学術雑誌、国際会議によって論文が通りやすいフォーマットというのが決まっていることが多いです。必ず投稿先の学
研究者志望の人は読んでおきたい 大学院入試に役立つエントリー集 - はてなニュース
梅雨も終わりに近づき、大学院入試に向けて準備を始める研究者志望の学生が増えてくる時期ではないでしょうか。「学部でちゃんと勉強していれば、別に院試の対策なんて大げさに考える必要ないよ」という考えの人が多いと思いますが、落ちてしまっては元も子もありません。この辺で、ちょっと気を引き締めるためにも、簡単に院試対策エントリーを眺めてみてはどうでしょうか。 研究室選び 大学院を探すなら|リクルート大学＆大学院.net 大学院入試を受けるためにはもちろん研究室を選ぶ必要があるのですが、インターネット上には、研究室選びで失敗してしまった人による生々しい体験談や、決して良い研究環境とは言えないブラック企業ならぬ「ブラック研究室」の惨状についての報告がいくつも転がっています。 大学院教育 その恐るべき実態 ブラック研究室｜ Power2ch ですから、自分の志向性や研究室の業績だけでなく、指導教官の人格や自
Podcastで英語のリスニングの勉強をしてる奴ちょっと来てください:アルファルファモザイク
Podcastで英語のリスニングの勉強をしている方のｽﾚです。 Podcastでリスニングの練習まとめ @Wiki http://www12.atwiki.jp/janssen-26/pages/9.html ♪iTunes for Windows まとめ http://www1.atwiki.jp/itunes/ ♪iTunes for Mac まとめ http://www3.atwiki.jp/itunes/ 前ｽﾚ 【iPod】 Podcastでリスニングの練習5 http://academy6.2ch.net/test/read.cgi/english/1195660988/ 関連ｽﾚ 【iPod】英語学習に最適なAV機器【リスニング】 http://academy6.2ch.net/test/read.cgi/english/1162710092/
最小二乗法について
最小二乗法は計測データの整理に使われる方法である。 n個のデータ(x1,y1),(x2,y2), .......(xn,yn)が得られたとする。 に最もフィットする直線をy=ax+bとすると、 でa,bが求められる。 以下詳しい解説が書いてあります。解説は上から順番に書いてありますが、適当に飛ばし読みしたいときは、以下をクリックしてください 最小二乗法の目的 最小二乗法の考え方 具体的な計算方法 一般的な場合 車が一定速度で動いているとする。それを測定して時間と位置との関係をグラフに表すと となる。 しかし、実際は測定誤差があるので、こんなふうにきれいに並ぶことはない。 こんなふうに並んだものに対して、エイヤっと線を引いてしまうわけである。 そして、この直線の傾きから車の速度を求める。 この、エイヤっと引いた線を、人力ではなく、もうすこしもっともらしく計算で決定しましょうとい
多重比較
多重比較 multiple comparison (Post-hoc test) 検定の多重性の理解は重要！ １）多重比較とは ３つ以上の群で、個々の群と群を検定する場合に、有意水準を上げずに（第一種過誤率を保ったまま）行う検定法。 ANOVA（分散分析）で、有意差があった場合にどの群とどの群に有意差があるか調べる場合に使用されることが多い。 ２）多重性とは ひとつの実験系で、統計的検定を繰り返すことをいう。 検定を繰り返すことにより、１回のみ検定を行った場合より第一種過誤率が大きくなってしまう。 すなわち、有意差がでる可能性が高くなってしまう。 ３）なぜ、多重比較が必要か 分散分析のところでも述べたが、多群の比較をおこなうのに例えば２標本ｔ検定を繰り返すと有意水準があまくなってしまうのである。 A,B,Cの３群について、A-B,A-C,B-Cの すべてについて２標本ｔ検定を行
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VIDEO: Steve Jobs and Bill Gates Highlight Reel | D5 Highlights | AllThingsD
VIPPERな俺 : 勉強を長く続けるにはどうすればいい？
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