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世界中の伝統音楽のデータベース、慶應大が公開 1026民族、5776件の音声記録を掲載
世界地図上にマッピングされたポイントをクリックすることで、その地域の民族にゆかりのある音楽を再生できる。例えば日本の東北地方なら、安全を願うために歌われてきた「津軽山唄」、東京都なら作業時に歌われてきた「木遣節」がある。他にもヨーロッパやアフリカ、米国など世界各国の伝統音楽が聞ける。 2017年に暫定版としてデータベースを一度リリースしていた。研究チームは、改めて楽曲の種別や特徴などを見直し、呼吸方法や楽器情報など、より詳細な情報や会話などの音楽ではない音源も加え、データの正確性を上げて再度リリースしたという。 データベース中の全ての楽曲は、個人や研究での利用など非営利での使用を推奨しており、著作権とその文化継承者が許す範囲内のみで利用できる。今後も継続的に新しいデータも追加していくという。研究チームは「Global Jukeboxが他の研究者に刺激を与え、音楽の伝統や文化の進化に関する多
4月から国立国会図書館の書誌データを利用目的にかかわらず自由にご利用いただけます｜国立国会図書館―National Diet Library
平成31年4月1日から、国立国会図書館の提供する書誌データは、利用目的にかかわらず、どなたでも無償で自由にご利用いただけるようになります。 対象となる書誌データの範囲や書誌データを取得する方法の詳細等については、今後、書誌データを提供するそれぞれのデータベースにおいて、順次お知らせいたします。 これを機に、ぜひ様々な場面で国立国会図書館の書誌データをご利用ください。 補足（2月26日） 対象となるのは、以下の書誌データです。書誌データとは、書名、著者名、出版社、出版年などの情報のことです。資料の本文は含まれません。 国立国会図書館が作成した書誌データ（典拠データ、雑誌記事索引データを含む） 外部機関との契約の範囲で提供できる書誌データ 資料の検索や蔵書リストの作成等にぜひご活用ください。
日本郵便が公開する郵便番号データをそのまま利用するのがなぜ難しいか。そして、住所から郵便番号を求めるのがなぜ難しいか［PR］
日本郵便が公開する郵便番号データをそのまま利用するのがなぜ難しいか。そして、住所から郵便番号を求めるのがなぜ難しいか［PR］ 郵便番号はコンピュータで扱う数字データとしてもっとも身近なもののひとつです。 例えば、ユーザーが入力した郵便番号から住所を補完する処理は、一般的なWebアプリケーションでよく行われています。また、ダイレクトメールの到達率の向上や返送率の低下のため、あるいは住所データをつねに最新のものにするため、住所から適正な郵便番号を付番する処理なども行われています。 その郵便番号は、実は毎月アップデートされています。というのも、市町村の合併や土地の区画整理、新しいビルやマンションの建築など、郵便番号にかかわるさまざまな現実が変化しているためです。 最新の郵便番号データはつねに日本郵便のWebサイトで公開されています。
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
エロゲーマーのためのSQL -エロゲーマーのためのSQL-
SQLはデータベースからデータを抽出したりするための言語です。 この文書は、ErogameScapeのデータベースからSELECTを使って自由自在にデータを取得できるようになることを目標にします。 エロゲーをやりはじめる大学生くらいのときに、大学の講義でデータベースを学んで、退屈だなーと思った時に、ErogameScapeでSQLを学ぶことで、少しでもSQLに興味を持って、自身でデータを加工することを学習して頂けると幸いです。 ※私の大学のリレーショナルデータベースの授業では、自分の身の回りの何かをER図に落とし込んで、DBを設計し、PostgreSQLに実装し、実際にデータを入力してSELECTしてみるところまでをやりました。 ER図という概念を学んだとき「ああ、これは面白い」と思いました。 先生はこう言ったのです。 「ER図に落とし込むと、思いもよらなかったことが分かる。」と。 当時、
物語要素事典
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大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
幻想の武器博物館
<body> 各地の神話・伝説に登場する名のある武器を集めたページです。<br> フレーム対応のブラウザでご覧になることを推奨します。<br><br> ・<a href="top.html">正面玄関</a>：トップページ<br> ・<a href="info.html">受付</a>：サイトの基本方針<br> ・展示室（<a href="guide.html#annai">展示案内</a>）<br> １．<a href="t1/1_mediter.html">地中海沿岸</a>地域の古代神話の武器<br> ２．<a href="t2/2_celt.html">ケルト</a>系神話・伝説の武器<br> ３．<a href="t3/3_german.html">ゲルマン</a>系神話・伝説の武器<br> ４．<a href="t4/4_europe.html">キリスト教</a>以後のヨーロ
地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
児童虐待についての基本データ : 少年犯罪データベースドア
2010年08月10日22:52 児童虐待についての基本データ 私は少年犯罪データベース主宰であるとともに、子どもの犯罪被害データベース主宰でもありますので、ここらで児童虐待についての基本的なデータを示しておきます。 『非行臨床の現場からとらえた子どもの成長と自律』の著者のひとりである前島知子さんが、掲載論文のために厚生労働省の人口動態統計にある死因のうちの年齢別他殺被害者数統計をまとめたものを送ってきていただき、それに刺激されて幼児の中でも殺され方の性質がまったく違う0歳児(嬰児)だけを別に分けたものを私が追加したものがちょうどできあがったところでしたので。 当サイトではすでに嬰児殺(赤ちゃん殺し)と幼児殺人被害者数統計というのをアップしておりますがこちらは警察統計で、昭和47年以降しかありませんし、また未遂事件も含まれています。 厚生労働省の統計は完全に殺された者だけの数が判りますし、
怪異・妖怪画像データベース｜国際日本文化研究センター
Copyright (c)2010- International Research Center for Japanese Studies, Kyoto, Japan. All rights reserved.
Leo's Chronicle: データベースシステム入門：「データベースは体育会系図書館？」
（データベースシステムとその研究の世界を一般の人にわかりやすく伝えるため、「図書館」をモデルにした話を書いてみました。試験に出そうな（？）部分は太字で強調してあります。） 「データベース」という言葉は、データの集まりという意味です。データベースシステムの研究では、例えて言うなら「欲しい本がすぐに見つかる図書館」をいかに作るかという問題を考えます。ここで「データ」は図書館の「本」に相当し、「ハードディスク」は「本棚」がたくさん収められている図書館の建物だと考えてください。 「欲しい本がすぐに見つかる」とはどういうことでしょうか？例えば、図書目録を調べて目的の本棚の番号がわかったとしても、本棚までの距離が遠ければがっかりしてしまいますよね？（高すぎて手が届かない、とか泣けてきます）
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初級〜中級者のためのSQL特訓 - 忘れないようにメモっとく
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