日本語が本格的に使えるようになりだした頃、そのコードはJISコードを巧妙に細工してモード切替を不要にしたシフトJISと呼ばれるものが使われました。当時は英語のみが使える環境でプログラムが作られることが殆どだったので、これを移植して日本語を扱えるようにすれば充分だということだったのです。 文字コード 最初に使われたのはCP/M-86という説もありますが、一般的に使われるようになったのはMS-DOS(PC-DOS)が最初です。これはWindowsにも引き継がれ、Macintoshも日本主導で日本語化が行われたという経緯もありシフトJISが使われました。 さてシフトJISの問題は米国標準であるASCIIに対する拡張であって、それ以外の国のローカルコードのことを考えていないことです。例えば英国では一部の記号がポンド記号に置き換わっているコードが使われていましたし、他のヨーロッパ諸国の言語でもいろい
シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース オープンソースとして開発されているOLAP用データベース「DuckDB」が正式版となるバージョン1.0に到達したことが発表されました。 OLAP用のデータベースといえば、クライアント／サーバ方式の大規模なサーバアプリケーションが一般的ですが、DuckDBは、SQLiteのようにローカル環境上でシングルバイナリでローカル環境でも簡単に実行できる点が最大の特徴です。 SQLでクエリを記述すると同時に、Python、Java、Node.js、Rust、Go、C/C++、R、ODBCなどから呼び出せるAPIも備えており、クライアントアプリケーションに組み込むこともできます。 対応するプラットフォームはWindows（x86_64）、macOS（Intel/Apple Silicon）、Lin
DuckDB Foundationは2024年6月3日、オープンソースのインプロセス分析データベース「DuckDB」の正式リリースバージョン1.0.0（コードネーム“Snow Duck”）をリリースした。 Announcing DuckDB 1.0.0 DuckDBは高速に動作するインプロセス分析データベース。ビルドする際に外部依存関係がなく、インストールとデプロイが簡単で、ホストアプリケーション内でインプロセスで実行したり、単一のバイナリとして実行できる。Linux、macOS、Windowsや、すべての一般的なハードウェアアーキテクチャ上で実行可能で、 Python、Rに深く統合されているほか、Java、C、C++といった主要なプログラミング言語用のクライアントAPIを備えている。また豊富なSQL方言が利用可能で、CSV、Parquet、JSONなどのファイル形式で、ローカルファ
どうも、オリィ研究所の ryo_grid こと神林です。 こんにちは。 時系列データに対するディープラーニング適用の一例として、深層強化学習（DQN）させたトレードエージェント（まともなパフォーマンスを発揮する）のモデルを作成し、FX自動トレード（のシミュレーション）をするということにトライしてきました。 深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【続】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【成功】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【LSTM導入版】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita このテーマに
パソコンの世界で漢字を含む日本語を扱えるようにするために、処理が煩雑になるJISコードをそのまま扱うのではなく、文字コードセットの切り替え処理が不要になるシフトJISというコードが発明されました。 このコードがどのような経緯でMS-DOSなどで採用されたのかは、あまり詳しくわからないのですが、この文字コードは規格ではなくあくまで実装に過ぎなかったので、メーカー独自の判断で構わないと思われていたようです。 MULTI16 - 遂に三菱電機もパソコンを出した この文字コードが身近に使われるようになったのは、MS-DOSが日本語に対応した1983年にリリースされた「日本語MS-DOS Ver2.x」からだと思います。この段階で階層化ディレクトリもサポートされ、CP/Mから継承したコマンドオプションは”/”で始まるというルールが仇となりパスの区切り文字がUNIXなどで使われていた”/”の代わりに”
CSVデータをS3にアップロード時AWS Lambdaをトリガーし、自動的にDynamoDBへデータを書き込んでみた | DevelopersIO
CSVデータをS3にアップロード時AWS Lambdaをトリガーし、自動的にDynamoDBへデータを書き込んでみた はじめに Amazon S3バケットにアップロードしたCSVデータをAmazon DynamoDBテーブルに自動的に書き込むAWS Lambdaの作成方法を紹介します。 CSVデータをAmazon S3バケットにアップロード時、AWS LambdaをトリガーしAmazon DynamoDBテーブルにデータを書き込む方法について紹介します。 CSVデータをAmazon S3バケットにアップロード時、AWS LambdaをトリガーしDynamoDBにデータを書き込んでみた 構成は以下の通りです。 本構成では、AWSマネジメントコンソールからS3バケットにCSVファイルをアップロードすると、S3のPUTイベントをトリガーとしてLambda関数が起動します。Lambda関数は、CS
月日が経つのは早いものです、昨日（2024年6月5日）をもちまして、走り始めて100日になりました。 この100日で、17時間36分かけて52回走り、10,643kcalを消費しました。自分なりに頑張ったのですが、体重は微減に留まっています。その理由は明白です。そうです、食べ過ぎです。 このランニングの努力の結果の消費カロリーは、脂肪に直すと何キロになるのでしょうか？ このような視点をもてば具体的に食事のことも考えていけそうです。 フィットネスアプリの履歴をGTP-4oで読み込む 減らない体重をどこまで減らすか？ 100日かけて走ったカロリーを脂肪に直すと？ 脂肪「細胞」のカロリーを計算する Perplexityによると7200kcl 詳細 ChatGPTによると脂肪1Kgは7,700kcal 結局、脂肪細胞換算すると何キロ分を消費した？ 実際に減った体重は？ 8000kcalが月あたり消
kintone hive 2024 sapporoの事例登壇の3番手は、地方新聞を発行するデーリー東北新聞社の情シスである十文字孝太氏。紙の新聞を発行しているが故に、紙への愛着が強すぎた同社がコロナ禍を契機にkintoneをフル活用。紙伝票からの脱却や100万枚のネガフィルムの活用までを実現したストーリーが語られた。 発行地域は青森と岩手の一部なのに、なぜデーリー東北新聞社なのか？ 「みなさん、こんにちは！」という元気な第一声から始まった十文字氏のセッション。青森県八戸市からやってきたデーリー東北新聞社の十文字氏は、「根強い紙文化からの脱却」というタイトルで、紙が大好きな新聞社がkintoneでどうやってDX推進を図ったか解説した。 十文字氏が所属するデーリー東北新聞社は、青森県の東半分と岩手県の県北を対象とした公称8万3000部の地方新聞を発行している。「東京に行くと、『デイリースポーツ
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Windowsコードページの謎｜kzn
シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース
高速インプロセスデータベースDuckDB 1.0.0がリリース | gihyo.jp
深層強化学習（DQN）で学習するFXトレードエージェントを作ってみた - Qiita
￥を巡る不都合な真実 - モディファイド・シフトJISという化石｜kzn
走り始めて100日で、燃やした脂肪は何キロ？ - 43号線を西へ東へ
紙、紙、紙がDNAに刷り込まれたデーリー東北新聞社、kintoneで変わる