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  • [特別読切] 超客観的基礎ラブロマンス概論 - 原作:ココカコ 作画:犬童燦 | となりのヤングジャンプ

    超客観的基礎ラブロマンス概論 原作:ココカコ 作画:犬童燦 高校で現代文の先生をしている通称・タナセンは教え子の女子生徒・海堀にラブレターの添削を頼まれる。自身の過去のトラウマから生徒の悩みには踏み込まないと考えるタナセンだったが…。

      [特別読切] 超客観的基礎ラブロマンス概論 - 原作:ココカコ 作画:犬童燦 | となりのヤングジャンプ
    • これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠

      まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその1つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例)AWS サービスと

        これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
      • レコメンドアルゴリズム入門:基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita

        1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける(上位N人) 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する(N人の平均値などで購入しそうな順に提示) アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する(上位M件) 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値(0, 0.5など)で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム

          レコメンドアルゴリズム入門:基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
        • 「基礎の上には建ってますよね?」建築中の家の下見に行ったら玄関の勾配や隙間が気になる→建築士ら専門家から意見が寄せられる

          はるちゃん@ゆったり投資ライフ @pina0817NISA はるちゃんと呼んでください🥰 プチFIREが目標の投資初心者🐷笑えるポストを目指してます✨資産公開/#今日はこれ で料理クイズ開催/٩(๑ơ ڡơ๑)۶♥ #一条工務店 ismile+Ⅱでマイホーム🏠 room.rakuten.co.jp/room_2b51a0615…

            「基礎の上には建ってますよね?」建築中の家の下見に行ったら玄関の勾配や隙間が気になる→建築士ら専門家から意見が寄せられる
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