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【評判どう?】イースト駅前クリニック渋谷院の悪い&良い口コミを徹底比較! この記事では、イースト駅前クリニック渋谷院の悪い口コミや良い口コミをご紹介しています。自分でも口コミを調べることは可能ですが、非常に面倒だとお感じの方が多いと思います。ここでは、口コミだけでなく、料金などについても他のクリニックと比較しています。手間をかけずにイースト駅前クリニック渋谷院の口コミなどを知りたい方は参考にしてみてください。 イースト駅前クリニックがおすすめ! <おすすめのポイント> […] 【評判どう?】イースト駅前クリニック池袋院の悪い&良い口コミを徹底比較! この記事では、イースト駅前クリニック池袋院の悪い口コミや良い口コミをご紹介しています。自分でも口コミを調べることは可能ですが、非常に面倒だとお感じの方が多いと思います。ここでは、口コミだけでなく、料金などについても他のクリニックと比較しています
※この記事は2020年3月に取材・撮影した内容です 『ドラゴン桜』『働きマン』『宇宙兄弟』──出版不況が叫ばれ始めた時代に、講談社でビッグヒットを飛ばし続ける話題の編集者がいた。 コルク代表・佐渡島庸平(さどしま・ようへい/ @sadycork )さんの経歴は、出版業界に憧れを持つ人や身を置く人からすると、華々しく写るものかもしれません。 しかし、ヒットの裏側にあったのは、育ててくれた環境への感謝と作家への敬意、実直なコミュニケーション、1冊を届ける努力。何も特別ではないことをひたむきに積み重ねてきた結果が、このキャリアグラフと履歴書なのです。 33歳で独立し「コルク」を創業。国内出版業界では当時ほぼ例のない、クリエイターエージェントという新しいビジネスモデルを立ち上げた背景や、優しい気づきを与えてくれたコミュニティ「コルクラボ」、そしてこれから目指す楽しい未来について。佐渡島さんが歩む「
はじめに 昨今、サービスに推薦システムを導入することでUXを向上させることが多くなり、様々な推薦アルゴリズムが取り入れられております。学術界でも推薦は大きなテーマであり、様々なアルゴリズムが提案されております。 本記事では、推薦をする際に、「メディア上で、どんな人とと繋がっているか、どのアイテムにライクをしたか、どんなページを閲覧しがちか」など、人やアイテムとのつながりを重視して推薦するSocial Recommendationの最新論文であるGraphRec[1]を紹介します。GraphRecは2019年にWeb系のTop Coferenceの一つであるWWWで採択された論文です。 GraphRecは、近年グラフ界隈を盛り上げているグラフニューラルネットワーク(以下GNNs)を用いております。GNNsでは、あるノードiの特徴量に近傍ノードの特徴量を足し合わせること(aggregation
こんにちは、エンジニアの千吉良(ちぎら)@_naru_jpn です。ここ最近 QA に関して考える機会があり、Systematic Software Testing という本を読んでいたところ、色々と刺激を受けるところがありました。計画書の作成やリスク管理などテストの実施以外の領域についても多く書かれていましたが、まずはミラティブの現状に基づいた改善を行うべきだろうと考えました。今回は特にメトリクスの取得などに関して、GAS(Google Apps Script)を活用してミラティブの業務に応用してみたことについてまとめてみました。 以下では細かいことにも触れているので、3行まとめをおいておきます。 手動テストの進捗を見えるようにしたよ GAS(Google Apps Script)で実装したよ ついでに関連業務を自動化したよ ミラティブにおける QA と解決できそうと感じた課題 ミラティ
CloudSkew is an online diagram & flowchart editor. You don't have to install any software. Just login and start drawing! Icons for AWS, Azure, GCP, Kubernetes, CNCF, Alibaba Cloud, IBM Cloud, Oracle Cloud (OCI) and more are already available in the app. You don't have to search for & download the symbols separately.
やぐちはるしねーしょん @haruo2177 corp.rakuten.co.jp/investors/docu… いつのどの資料だと思って探したら、楽天グループ 2023年度第1四半期 決算短信 資料のp.87 にあった。図はともかく、この右側に契約数などのビジョンが書いてある。 twitter.com/shonboring777/… 2023-05-13 23:24:00 リンク 時事ドットコム 楽天、赤字825億円 携帯事業で苦戦、投資抑制へ―1~3月期:時事ドットコム 楽天グループが12日発表した2023年1~3月期の連結決算(国際会計基準)は、純損益が825億円の赤字(前年同期は918億円の赤字)だった。基地局投資の負担が重い携帯電話事業の苦戦で、大幅な赤字決算が継続。楽天は今後、KDDIの回線網を借りる「ローミング」の拡大により、投資抑制と通信品質の改善を進める方針だ。 2 u
皆さんは「グラフ」という言葉を聞いて何を思い浮かべますか。Excel の折れ線グラフや棒グラフを想像する方が多いことでしょう。しかしアルゴリズムの文脈では、グラフは「モノとモノを繋ぐ関係」のことを指します。今回は、グラフの基本について整理した上で、どんな問題をグラフで表すことができるのかを紹介します。 グラフとは グラフは、モノとモノを繋ぐ関係を表すネットワーク構造のようなものです。グラフは頂点と辺からなり、頂点はモノを、辺は繋がりを表します。イメージしづらい場合は、鉄道路線図の駅を頂点、線路を辺と考えると良いでしょう。なお、頂点同士を識別するため、各頂点には 1、2、3…… と番号が付けられることが多いです。 無向グラフと有向グラフ 下図左側のように、辺に向きが付いていないグラフを「無向グラフ」と言い、下図右側のように、辺に向きが付いているグラフを「有向グラフ」と言います。例えば、一方通
ChatGPTのプラグインが開放されてから色々と試したところ、「Webpilot」と「Show me」の組み合わせが最強と気が付いたので、紹介します! おすすめのプラグインは以下のページで解説しています! また、ChatGPTを使ってエンジニアの生産性を上げるChatGPTの活用方法とプロンプト例は以下の記事で紹介しているので、こちらも併せてご覧ください。 ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加することで機能を拡充できるものとなっています。 具体的には、プラグインを利用することで、ChatGPTに以下のような機能を追加できるようになります。
どうも、まさとらん(@0310lan)です! 今回は、人気のグラフィックデザインツール「Canva」に搭載されている多彩な機能のうち、Web開発者に役立つ機能を厳選してご紹介します。 「Canva」は、アイキャッチ画像やバナー広告・ポスターを作成するなど、さまざまな画像編集やデザインを作成できるのですが、実はそれ以外にも驚きの使い方ができる多くの機能が搭載されています。 新しい「Canva」の使い方を知りたい方も含めて、ぜひWeb制作に役立ててください! 【 Canva 】 ■Webサイトのプロトタイプを作って公開! 「Canva」を使うと画像やテキストなどを組み合わせて、手軽にWebサイトのデザインを構築できるのをご存知でしょうか。そのうえ、ホスティングも同時にしてくれるので、簡単なプロトタイプを作ってネット上に公開できる仕組みがあります。 方法は簡単で、「Canva」の検索ボックスに「
※この記事は2019年10月に取材・撮影した内容です 慶應義塾大学大学院在学中にスタンフォード大学へ留学。それでも「意識の低い学生だった」と自分を評する彼女は、その後、シリコンバレーの風に触れて起業家への道を決意し、23歳で日本初のクラウドファンディングサービス「READYFOR」を立ち上げ、ダボス会議へ日本人として最年少で参加──。 華々しい経歴を歩んできた米良はるかさん(@Myani1020)。「READYFOR」を順調に株式会社化し、これからだというタイミングで悪性リンパ腫を発症しました。しかし米良さんはその闘病期間さえも「自分と向き合うために必要な時間だった」と語ります。 起業までの葛藤と決断、闘病中に見えた景色、そして「女性起業家」として評価されることへのジレンマをどのように捉えてきたのでしょうか。米良さんのこれまでのライフイベントと心の揺れ動きを、キャリアグラフをもとに紐解いて
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog データ領域、サイエンス領域のデザイン責任者兼クリエイティブディレクションを担当している駒宮大己(コマミヤヒロキ)です。私たちのチームでは、ヤフー・データソリューションサービスをはじめ、Yahoo! JAPAN研究所、サイエンスを活用した最先端技術のインターフェイスデザイン、ヤフーを利用されるお客様のデータ保護やプライバシーに関するUXデザインを担っています。 私たちはビッグデータという、まだ正解のない新しい領域のデザインをしています。その上でビジュアライゼーション時に自分自身が意識していること、学んだことを、チームメンバーの奥村奈々(オクムラナナ)とともに紹介いたします。 ヤフー・データソリューションとは 私たちが主として担当して
はじめに グラフ最適化(Graph Optimization)は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整(Bundle Adjustment)問題 Graph SLAMのループクロージング問題 経路計画問題(TEB, ebandなど) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用することで、グラフ最適化問題を解決することができます。しかし、グラフ最適化の内部原理を理解していないと、性能の向上や課題の解決が困難になることが多いです。 筆者自身は、グラフ最適化の理解を深めるため、独自のグラフ最適化ライブラリをPythonで実装したことがあります。g2oなどの大規模なOSSと比較し
世の中には様々なデータや統計があふれており、それらを視覚的に示す「グラフ」を見かけることも増えました。 仕事や学校でグラフを作成する人も少なくないでしょう。 そして、よく見かけるグラフの1つに「円グラフ」があります。 しかし、円グラフに対して否定的な意見を持っている人は少なくないようです。 オーストラリアのクイーンズランド工科大学(QUT)統計学部に所属するエイドリアン・バーネット氏は、「数学が苦手な人は数字を避けるが、数学が得意な人の多くは円グラフを避ける」と述べています。 世間で円グラフが多用されているにも関わらず、統計学者や専門家、数学が得意な人のほとんどは円グラフを使わないというのです。 それはどうしてなのでしょうか? バーネット氏の主張から円グラフのメリットとデメリットを考えてみましょう。
今朝は雨が降ったようで、久しぶりに涼しい朝を迎えられた菅野です。 前回の記事「日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう」には多くの反響をいただきありがとうございます。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は、Pythonスクリプトを生成することで、Excel管理の作業を自動化することを目的としていました。 ただ、エンジニアでない社員からは、以下のようなコメントをもらいました。 エンジニアではない人はPython実行もハードルが高い ChatGPTとExcelファイルだけで完結させてほしい ということで、今回はPythonスクリプトを意識することなく、ChatGPTのCode Interpreterのみを用いてExcelの集計・編集作業を行ってみます。 今回のテーマではGPT-4モデル、Code Interpreterを使
この記事の趣旨 筆者(@yuzutas0)がプレゼンテーション資料作成をアシスタントに代行してもらうにあたって「こういう点に注意してほしい」という項目を列挙した。 自分のために書いた記事ではあるが、筆者と関わりがない方も、ぜひスライド作成の参考にしていただけると幸いだ。 もくじ この記事の趣旨 もくじ 背景 免責・参考資料 必読書 Tips 01: キーメッセージ Tips 02: コンセプト Tips 03: アウトライン Tips 04: PREP法 Tips 05: 免責事項 Tips 06: 自己紹介 Tips 07: 1スライド・1メッセージ Tips 08: 余白とグルーピング Tips 09: 余計な要素を削ぎ落とす Tips 09: 箇条書きではなく図や表にする Tips 10: x軸とy軸の慣習に従う Tips 10: カラーの慣習に従う Tips 11: カラーは6色ま
あなたの頑張りや継続を記録し、育てたい。 そのすべてを、APIで。 Pixela はAPIサービスです。このサービスを使えば、あなたの日々の様々な活動量を GitHub のような鮮やかなグラフで表現することができます。 そのすべての操作を、APIで。もちろん、無料です。 スポンサーについて Pixela はほとんどの機能を無料で利用できますが、 有料の支援登録をしてくれた人だけが使える機能もあります。 そして、それよりもう少し多い金額を支援してくれているのが、ロゴ/アイコンスポンサーの方々です。 Pixela は世界の人々の頑張りや継続を応援しています。 あなたやあなたの会社もそれを応援していることを、ロゴやアイコンの掲載でアピールしませんか? もっと詳しく ロゴスポンサー - 企業
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田 (id:uKita) です。 今年のMultinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC)という国際学会にて、私たちのチームがサポートしてきた研究開発がオーラル発表されたので、今回はその内容について紹介します。発表のアブストラクトはこちらです。 www.eventsforce.net 臨床AIの開発 今回の研究の背景 データセット 解析 データ量があまり多くないことへの対処 画像の前処理 結果 データ量と精度の関係 まとめ We're hiring! 臨床AIの開発 AI・機械学習チームでは、臨床現場で活用できるAIの開発に取り組んでいます。これまで、間質性肺炎の診断AIやCOVID-19肺炎の重症化を予測するAIをはじめ、様々な疾患や症状を対象にモデルを開発してきました。これらの
Which APIs are supported in Web Workers and Service Workers? This chart shows the breakdown for each browser, based on automated testing. Note that the goal is not for browsers to reach 100% on all tests. Some APIs are intentionally not exposed to workers. This site is for informational purposes only.
初めに 何気にzenn初投稿なのでお手柔らかにお願いいたします。 業務でReactを使用しており、チャートツールの導入を行う際に良さそうなライブラリを調査しました。 ※スター数は調査時点での数です サンプル実装 全部ではないですが、棒グラフを自分で実装してみました。参考にどうぞ。 調査基準(選定基準) Reactベースであること 定期的にメンテナンスがされていること スター数がある程度多いこと チャートが見やすいこと できることが多いこと(チャート数が多いこと) 開発していてモチベが上がりそうなこと(モチベ大事) 今回調査したライブラリ react-chartjs-2 [特徴] Chart.jsベースのコンポーネント スター数: 5.3k Ant Design Charts [特徴] G2Plot, G6, X6, L7Plotベース(これらが何かは知らない) スター数: 1.2k マップ
グラフストックは誰でも無料で使えるグラフや図表の素材サイトです。企業の決算情報や官公庁の統計などのグラフが利用できます。文章を発表する人たちが、より客観的なデータを引用できる世界を目指します。
特に何かしらの出典はありません. プログラムの複雑さに対する大局的で直感的な指標として, 表面積とグラフの構造というのを個人的に意識しているという話. いわゆる code smell をどう嗅ぎつけているか. 表面積 プログラムは最も単純には 1 つの入力チャンネル (引数) と 1 つの出力チャンネル (戻り値) でモデル化できます. 要するに関数ということですが, 関数型プログラミングに限らず大抵は似たような考え方ができます. graph LR yield[ ] -- 引数 --> program[プログラム] -- 戻り値 --> return[ ] 一方で現実世界で価値のあるプログラムとなるためには引数と戻り値だけでは不十分で, 実際にはその他の入出力チャンネルも必要になってきます. 例えば, 可変な変数の読み書き 環境変数の読み取り ユーザー入力の読み取り 画面への出力 ファイル
大規模言語モデル(LLM)は、質問応答、翻訳、テキスト要約など、さまざまなNLPタスクで優れた性能を発揮しています。しかし、モデルはしばしば正確な事実知識を捉えるのが難しく、根拠のない回答を生成することあります。この問題を解決するために、Amazonなどの研究者らが『Graph Neural Prompting(GNP)』という新しいフレームワークを考案しました。このフレームワークは、LLMにナレッジグラフ(知識グラフ)を連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。 従来の方法では、モデルに学習データを追加するためには高いコストがかかりました。しかし、GNPを用いることで、より低いコストで高い成果を得ることができます。さらに、この方法はカスタマイズが非常に柔軟であり、特定のドメインや業界に合わせて調整することが可能です。 この記事では、この興味深い研究について詳しく解説していきます
図解は、情報を整理したりわかりやすく伝えたい時に便利な手段です。ビジネスにおいても、研修やセミナー、プレゼンなどあらゆるシーンで活用されています。 しかしながら、スライドや資料の一部に図解を入れようと思った時、「どうやって描き始めたらいいのかわからない……」と感じたことはありませんか?作ってみてもしっくりこなかったり、なかなか見た目が整わないこともあるのではないでしょうか。 絵心がないと難しいと思われがちな図解ですが、知識を身につけることで誰でも簡単に描けるようになります。 本コンテンツのゴールは、図を描く力=「図解力」を習得すること。実例を間に挟みながら、図解作成のフローとコツをご紹介します。 「伝えたいこと」を明確にする まず最初に、図解を使って「誰に」「何を」伝えたいのかを明確にする必要があります。図解の役目はテキストのみでは伝わりきらないことを補強・補足したり、ビジュアル化して直感
第1部: 誤情報・まちがい・無意味データを見つける方法「どんな宣伝屋でも煽動者でも,その仕事をこなすには,これという聴衆に影響を及ぼす最良の手段を見つけ出さねばならない.このうえなく頭に入りやすく,見てわかりやすく,きわめて強烈な印象を残し,このうえない説得力をもって,確たる真実を提示する最良の手段を見つけなければ宣伝も扇動もできない.」 ――レーニン 2020年の終わり頃にこのブログを書き始めたとき,「こんな記事を書こう」というアイディアをあれこれと用意していた.そのひとつは,「バズりグラフにだまされない方法」という記事だ.有名なグラフをいろいろと準備万端にリストにまとめてあった.でも,ちょっとワケあって,その記事は後回しにした.それからの年月で,ネタになるグラフのリストは増える一方で,記事にとりかかるのをぼくはずっと後回しにしてた. でも,後回しはもう終わりだ.バズりグラフにいよいよ我
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 本記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま
長いだけで議論の前進しない会議や、参加者が当たり障りの発言しかできない空気のある会議など、不毛な会議が続いてうんざりした経験はありませんか? そんな場の議論を整理・活性化させるため、主に模造紙とペンを用いて人々の対話をイラストや図式でリアルタイムに可視化する「グラフィックレコーディング」という手法が、近年注目を集めています。 今回お話を伺う清水淳子さんは2013年から「Tokyo Graphic Recorder」としてグラフィックレコーディングの研究・実践を続けている人物。日本におけるグラフィックレコーディングの第一人者である清水さんに、グラフィックレコーディングという手法を始めたきっかけやその効果、そしていち会社員が社内の会議に無理なくグラフィックレコーディングを取り入れるためのコツなどを語っていただきました。 きっかけは「このまま終わったらまずい」会議だった 清水さんがグラフィックレ
初めに javascriptベースで手軽に対話的な操作が可能な作図が出来るPlotly Express(公式サイト)というライブラリが少し前に公開されたのを見つけました。 今までの静的な作図とは明らかに異なる次元のポテンシャルを感じたので、備忘録を兼ねて基本的な可視化手法の描き方をまとめました。 参考までに、matplotlib+seabornで同様の図を書いたパターンと比較しています。 「基本的な可視化手法」は、以前書いた「探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方」に準拠しています。 Plotly Expressとは Plotly Expressは2019年の3月に公開されたplotlyの高レベルAPI群です。 インタラクティブで複雑な描画を簡単に書けるのが特徴です。 公式サイト: https://plot.ly/python/plotly-express/ API re
Rapidly self-serve the assembly of customized dashboards in minutes - without the need for advanced coding or design experience - to create flexible and scalable, Python enabled data visualization applications Use a few lines of simple configuration to create complex dashboards, which are automatically assembled utilizing libraries such as Plotly and Dash, with inbuilt coding and design best pract
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