地図とグラフでサクサク探せる賃貸物件検索。「最高に探しやすい！」「抜群に使いやすい」「なにこれめちゃ快適！」「相場とかいろいろわかってしまう」などのユーザさんの声多数
Comfy | 賃貸物件検索サービス コンフィ
地図とグラフでサクサク探せる賃貸物件検索。「最高に探しやすい！」「抜群に使いやすい」「なにこれめちゃ快適！」「相場とかいろいろわかってしまう」などのユーザさんの声多数
by OIST ドラマなどで窃盗をとがめられた犯人が「この手が勝手にやったんです」と供述するシーンを目にしたことがある人も多いはず。人間社会ではこんな言い訳は通用しませんが、最近の研究結果では、タコの触手は実際に本体とは独立して制御されていることが示唆されています。 Researchers model how octopus arms make decisions - AGU Newsroom https://news.agu.org/press-release/researchers-model-how-octopus-arms-make-decisions/ Octopus Arms Are Capable of Making Decisions Without Input From Their Brains https://www.sciencealert.com/here-s-ho
２０１３年報道写真展 記者講演会抜粋 – 東京写真記者協会
（2014･2･15日本新聞博物館） 日本新聞博物館主催の「2013年報道写真展 記者講演会」が14年2月15日（土）、同館のニュースパークシアターで開かれ、「見せましょう！日本の底力を」－JR南浦和駅で車体とホームの間に挟まれた女性の救出劇の様子を捉え、2013年東京写真記者協会賞（グランプリ）を受賞した読売新聞東京本社・繁田統央記者、「今年もふたりで～福島県飯館村の春～」で自宅の縁側で桜を見るお年寄り夫妻の姿をルポして企画部門奨励賞を受賞した毎日新聞社・須賀川理記者が講演しました。コーディネーターは東京写協の花井尊事務局長。講演のあと会場からの質問に答えながら、日ごろの取材活動、紙面だけでは語り尽くせない報道への思いなどについても語って頂きました。現代社会で写真・映像による報道に求められている役割や写真ジャーナリズム全般についても話し合いました。（以下はその抜粋です） 【花井コーディネ
東京都で行われている新型コロナウイルス検査について、「こんなに桁違いに検査数を増やした」などとするグラフ画像付きの投稿が拡散した。だが、元のデータの集計方法が大きく変更されたことによるもので、最近になってPCR検査数が桁違いに急増したという事実はない。（楊井人文、大船怜） チェック対象 東京都の新コロナ陽性者数が地道に増えてるって話題だけど、・・・こんな桁違いに増やしたのに陽性者がこんだけしか増えてないってのは、・・・（以下、略）（東洋経済オンラインのグラフ画像添付あり） （Twitter、2020年6月28日投稿） 結論 【誤り】厚労省は6月17日から、東京都の検査実施人数を、それまで除外していた「医療機関による保険適用での検査人数」を含めて発表するようになり、そのデータを元に東洋経済オンラインのグラフが掲載されていた。実際の東京都の検査実施人数が桁違いに急増した事実はない。 検証 投稿
![[新型コロナFactCheck] ｢(6月中旬)東京都が桁違いに検査数を増やした｣は本当か？](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c416fdace09e15f5419a92f914c9dbefa569481b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Finfact.press%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F07%2Ftoyokeizai-graph.png)
星野佳路の履歴書｜星野リゾートが「ボロボロの宿」だった頃。お金はない、人も採れない、ビジョンはある ＃ぼくらの履歴書 - ぼくらの履歴書｜トップランナーの履歴書から「仕事人生」を深掘り！
※この記事は2020年1月に取材・撮影した内容です 「教科書には出てこない課題が山積みだった」 自らのキャリアをそう振り返ったのは、星野リゾート代表の星野佳路（ほしの・よしはる／ @skier1960 ）さん。大学院で経営学を修めた理論家、という一般的なイメージからは想像できない一言かもしれません。 破綻した数々のリゾート施設を再生させてきた経営手腕が評価され、ついた渾名は「リゾート再生請負人」。今や、日本発のラグジュアリーホテル「星のや」に上質な温泉旅館「界」など、圧倒的な知名度のホテルブランドを率いています。 そんな“ホテル業界の革命児”も、これまでのキャリアは試行錯誤の連続でした。 家業にもかかわらず、副社長職を解雇された過去。その後も、不良債権案件の引き受け、未曾有の震災に直面するなど、想像を絶する困難が続きました。そんなピンチの中でも常にチャンスを見い出し続け、「教科書には出てこ
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
お詫びと訂正 本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。 このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。 私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。 申し訳ございません。 感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム（github）を訂正致しました。 また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。 さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。 お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ
科学技術情報分析の面白さ
下記のイベントで講演した資料です。私はDay 1に「科学技術情報分析の面白さ」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2021 https://peatix.com/event/3120368 「データ可視化研究の可視化」を始め、テキストマイニングやネットワーク分析を用いた事例を紹介しつつ、特許や論文・学術文献といった科学技術情報の面白さや動向をお話しました。データ可視化・分析に係る方々の参考になれば幸いです。 Day 1 https://www.youtube.com/watch?v=VxaZR55H9dE Day 2 https://www.youtube.com/watch?v=ZFxLzngdN_c
ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森
グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元
大量データの JSON serialize 処理を高速化し、レスポンスが倍速になった話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計でワークフロー機能の開発をしている @mitubaEX です。 先日 freee会計のパフォーマンスチューニングに取り組みました。本記事では、調査の流れ、改善の事例を紹介します。 問題発覚までの流れ freee では自社の経理業務に freee会計を利用しており、その中でも経費精算の機能はほぼすべての従業員が利用しています。そのため日々多くのフィードバックをもらえます。そのフィードバックの1つで、「経費精算の一覧を開くのが遅い」という報告をもらいました。幸い表示件数を指定できるので調整すれば遅くはならないのですが、一覧性が下がってしまうため有用な解決策ではありません。 そこでワークフローを開発しているチームで、このパフォーマンスイシューの調査を始めました。 調査する まず事前調査として Datadog*1 で一覧画面を表示するリクエストの処理を確認しました。 一覧
グラフアルゴリズム実践活用術
情報オリンピック夏季セミナー 2023: https://jcioi-summer-seminar-2023.peatix.com/ での講演スライドです。 講義概要: アルゴリズムを勉強していると，グラフアルゴリズムにたくさん出会います．しかし，グラフアルゴリズムが現実世界でどのように活躍しているのかについては目に触れる機会はあまりありません．本講演では，実社会で登場するグラフデータについての問題と，どのようなグラフアルゴリズムがそれらの問題を解決しているかについてご紹介します． ノイズ除去のソースコード: https://colab.research.google.com/drive/1Mdr3KGrwuX9jAWHk5pVGH2HaUmLmR-jB?usp=sharing 背景除去のソースコード: https://colab.research.google.com/drive/1vm
YouTubeデータで｢世界各国のヒットチャート流動性｣を視覚化してみる...日本は平均より上｜こちら徒然研究室(仮称)
YouTubeは日本で最もメジャーな音楽メディア今年の2月9日に、Spotifyの一年分のチャートデータを元に、世界各国のヒットチャート流動性を分析しました。 #Spotify の「Weekly Top 200」に登場する楽曲は一年間で何曲にのぼるのでしょうか...？ 国別に総数を計算して比較してみました。 日本は... 下から3番目、つまり世界で3番目にチャートの流動性が低い地域、ということになります。 逆に曲数が多い≒流動性が高いのは→ pic.twitter.com/A9MhKNEHOF — 徒然研究室✍🏻（仮称） (@tsurezure_lab) February 8, 2023 Spotifyデータからみるかぎり、日本のヒットチャートの流動性は72ヶ国中、下から3番目に低かったのですが、それはあくまで「日本のSpotifyユーザーのリスニング行動が示す傾向」です。 日本レコード
EngineeringOpen SourceInclude diagrams in your Markdown files with MermaidA picture tells a thousand words. Now you can quickly create and edit diagrams in markdown using words with Mermaid support in your Markdown files. A picture tells a thousand words, but up until now the only way to include pictures and diagrams in your Markdown files on GitHub has been to embed an image. We added support for
oʞɐsɐ ɐɹnıɯ on Twitter: "どこのテレビ局でしょうか．ご連絡いただいておりませんので防ぎようがないのですが，我々の調査結果を紹介されたのだとしたら，端的に迷惑です． https://t.co/PmzU0C84As"
どこのテレビ局でしょうか．ご連絡いただいておりませんので防ぎようがないのですが，我々の調査結果を紹介されたのだとしたら，端的に迷惑です． https://t.co/PmzU0C84As
iモードに絵文字を生んだ男の、やりきる力。やがて絵文字はemojiになった｜栗田穣崇の履歴書 ＃ぼくらの履歴書 - ぼくらの履歴書｜トップランナーの履歴書から「仕事人生」を深掘り！
※この記事は2019年12月に取材・撮影した内容です 「楽しみにしているね」などとテキストに感情を乗せたいとき、当たり前のように「絵文字」が使われるようになりました。 今や、私たちの生活にすっかり馴染んだ絵文字ですが、それを生み出したのが栗田穣崇（くりた・しげたか／ @sigekun ）さんです。NTTドコモ（旧：エヌ・ティ・ティ移動通信網）に新卒入社した後、異例の社内公募でiモードの開発チームに所属。大きな企業「らしくない」メンバーに囲まれて全力を尽くします。絵文字は、2016年にその世界的な価値が認められ、ニューヨーク近代美術館に収蔵されました。 デザイナーやエンジニアの経験はなく、ましてや「ネットと遭遇したのは、ドコモに入社してから」。その状況からどのようにして、いまや世界のスタンダードとなった絵文字を生み出し、ユーザーを楽しませるサービスの作り手になったのでしょうか。絵文字開発後に
けんけん on Twitter: "これは凄い！斬新な表現だな。。 #詐欺グラフ https://t.co/KlodCxVFvt"
これは凄い！斬新な表現だな。。 #詐欺グラフ https://t.co/KlodCxVFvt
ChatGPT Code Interpreterで気象データを分析する - Taste of Tech Topics
最近は、健康系アプリにはまっているkonnoです。 今年は本当に暑いですね...過去〇〇年で最高、などと言われることもありますが、でも、実際のところはどうなんでしょうか？ 今回は、データさえ与えればあっという間に分析してくれるCode Interpreterを使って、過去の気象データから気温変化の傾向を見てみたいと思います。 気象データをCode Interpreterで分析 気象データを取得する 今回使用する気象データは、気象庁が公開している「過去の気象データ・ダウンロード」という以下のページから取得しました。 www.data.jma.go.jp 条件としては、以下のようにしています。（※今回は2022年12月31日までのデータを使用しています。） 項目 内容 地点 横浜 項目 日平均気温 期間 1893/01/01 ～ 2022/12/31 表示オプション デフォルト設定のまま ファ
404 Not Found
404 Not Found ﾓｫ? ﾓｫ? Ａ_Ａ Ａ_Ａ ／⌒▼⊂ ・・つ ⊂・・ つ▼⌒ヽ *～|● ■ (＿‥） （‥＿) ■ ●|～* ∪ー～∪∪ ~ ~ ∪∪～－∪ ┌─────┐ │五十鈴牧場│ └─────┘ お探しのページは牛さんたちが食べてしまったようです。 それでは、牛さんのコメントを聞いてみましょう。 牛(右)「ムシャムシャしてやった。今は反芻している」 牛(左)「お腹いっぱい。モォ食べられない」 戻る
Material Design
Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
ゲームUI演出
ソーシャルゲーム会社でUIアニメーションや演出、エフェクトを担当しています。 UI演出についての知見を深めるためにブログを始めました。 最近インプットアウトプットをしていなかったので、ブログをきっかけにインプットアウトプット力を高めていけたらと思っています。
グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト：https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）好評発売中！：https://www.amazon.co.jp/d/4065347823 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
Next.js + NestJS + GraphQLで変化に追従するフロントエンドへ 〜 ショッピングクーポンの事例紹介
今回は、fragmentを活用するためにパターンCを採用しており、厳密には、以下のように方針を定めています。 SSR時のクエリ発行: ページコンポーネント単位 CSR時のクエリ発行: CSRが必要なコンポーネント単位 この際、取得したqueryの結果をどのようにfragmentへ変換するかというのがポイントです。 そこで、graphql-anywhereの filter メソッドを用いることで、クエリ結果をfragmentへ変換します。 以下は、簡略化されたクーポンページの実装例です。 type DetailPageProps = { // GraphQLクエリの結果 data: Query } const DetailPage: FunctionComponent<DetailPageProps> = ({ data }) => { // couponはGraphQLのCouponスキー
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なぜアメリカでは大学の学費が過去30年間で急激に上昇しているのか？
アメリカでは大学の学費を払うために学生ローンを使用する人が多く、2019年には学生ローンを抱えているアメリカ人は4000万人超、その総額は1兆5600億ドル(約170兆円)に達しています。学生が卒業後もローンの返済に苦しまなくてはならない現状が問題視されていますが、この裏には「アメリカの大学の学費が過去30年間で数倍に増加している」事実があるとのことです。 Why has college gotten so expensive in the last 30 years? Probably because the government handed them a blank check in 1993. | by Andrew | Sep, 2020 | Medium https://medium.com/@gh0bs/why-has-college-gotten-so-expensive-
大阪府コロナ第4波、医療現場はどうなっているのか？ 医療逼迫の原因、対策は（倉原優） - エキスパート - Yahoo!ニュース
私は第1波の頃から新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の患者さんを受け入れている病院に勤務する呼吸器内科医です。第4波で「大阪が医療崩壊だ」と報道されていても、読者の多くはCOVID-19を受け入れている病院で働いてるわけではありませんから、医療が逼迫しているという実感はそこまでわかないと思います。 第4波がなぜここまで大阪の医療を逼迫させたのか、また医療現場はいったいどうなっているのか、説明させていただきたいと思います。 軽症中等症病床のスタッフが危機を察知2021年4月に入ってから、コロナ病棟に肺が真っ白になった患者さんが次々と運び込まれてきました。対応した医療従事者の多くが「これまでより重症が多いな・・・」と感じていました。さほど基礎疾患がない患者さんでも広範囲の肺炎を起こしていることが多く、第3波以前には経験したことのない現象でした。報道されている通り、変異株（特にN501
本記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2020 の17日目の記事です。昨日は id:papix さんでした。 papix.hatenablog.com AWSの資格試験を受けようとして失敗した話と、その副産物であるAWSしりとりについて書きます。 AWS認定資格試験の、Solutions Architect Associateを受験しようとしていました。受験には試験会場まで行く方法と自宅でオンラインで受ける方法があり、出かけるのが面倒だった私はピアソンVUEのオンライン受験を予約しました。 PCの要件は満たしていてシステムチェックも通ったけど、実際受けたら失敗したので、その体験談です。 1回目 監督者の方とチャットが繋がり、「それでは試験を送ります」と連絡をもらったところまでは順調でした。 試験案内のページに移り、チャットで「ページは切り替わりましたか？」と確認されま
" class=code-demo loading=lazy style=height:350px>これを突き詰めると、スプリングアニメーション（Spring Animation）のような、従来は JavaScript でフレームごとに描画していたアニメーションも CSS アニメーションで実装できます。 iOS のスプリングを CSS 数式アニメーションで再現する この記事では数式を使ったアニメーションを CSS で行う方法について、実際にデモを実装しながら解説します。 数式でアニメーションを表現できることの利点 #数式でアニメーションを表現すると聞いて、ピンとこない人もいると思います。以下の画像はこの記事のはじめのデモで使っている数式をグラフにしたものです。このグラフの形がイージング関数に似ていると気づいた方もいるかもしれません。 このようなグラフを描く数式を作ることができればイージング
［速報］マイクロソフト、企業向け「Bing Chat Enterprise」プレビュー開始、個人ユーザーも月額5ドルで利用可能。Inspire 2023
［速報］マイクロソフト、企業向け「Bing Chat Enterprise」プレビュー開始、個人ユーザーも月額5ドルで利用可能。Inspire 2023 マイクロソフトは、日本時間7月19日未明から開催中のパートナー向け年次イベント「Microsoft Inspire 2023」において、AIチャットサービス「Bing Chat」の企業向けとなる「Bing Chat Enterprise」プレビュー版の提供開始を発表しました。 Bing Chat Enterpriseは、従来のBing Chatと同様に自然言語での質問に対してAIがテキストやグラフ、チャート、画像などで回答してくれるサービスです。 ただしBing Chat Enterpriseでは、入力されたデータやAIによる回答は保護され組織外に出ないことが約束されます。 また、これらのデータは保存されることもなく、マイクロソフト自身も
Charts.css
Quick Start GitHub Repo Charts.css is a modern CSS framework. It uses CSS utility classes to style HTML elements as charts. The source code is available on GitHub (opens new window). If you like the project, please consider starring the repo on GitHub.
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
Haruhiko Okumura on Twitter: "これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI"
これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI
Diagrams lets you draw the cloud system architecture in Python code. It was born for prototyping a new system architecture without any design tools. You can also describe or visualize the existing system architecture as well.
ED治療ナビ～クリニック・オンライン診療のおすすめは？
【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
Examples
Scrollytelling Create immersive digital experiences and bring your data to life with our no-code scrollytelling solution Data Explorer Morph between various chart and map types to create rich and compelling data stories
佐渡島庸平の履歴書｜「お荷物の新入社員」から抜け出すために、ある編集者がやったこと #ぼくらの履歴書 - ぼくらの履歴書｜トップランナーの履歴書から「仕事人生」を深掘り！
※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
![[論文紹介]グラフニューラルネットワークによる推薦アルゴリズム - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9eeaa576e4ce565745e431fea5d67643b4ee3c9e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc2toaXVrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zYWZhM2U3NmJlZGI2OGYyMDliYTRlZGRiNjY5NmIxYg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8456c28062a009db7fb7dd1be4e7f4a2)
MIZUNO Yoshiyuki 水野義之 on Twitter: "我々って、どんな感じなんですかね。今ここ。 https://t.co/5T8gyA3NnY"
我々って、どんな感じなんですかね。今ここ。 https://t.co/5T8gyA3NnY
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
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タコの8本足は「それぞれが独立したCPUを持つ分散型ネットワーク」だという研究結果
[新型コロナFactCheck] ｢(6月中旬)東京都が桁違いに検査数を増やした｣は本当か？
数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも
新型コロナウイルス感染者数を数理モデルで推定 - 四谷ラボ公式ブログ
Include diagrams in your Markdown files with Mermaid
「電卓」のグラフモードが正式機能に昇格 ～「Windows 10 May 2020 Update」で利用可能／複数の方程式をプロット、変数に応じたグラフの変化を確認。線形代数の学習にぴったり
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
情報セキュリティ10大脅威 2021年版 | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
AWS認定試験の受験失敗とAWSしりとり - 見返すかもしれないメモ
CSS 数式アニメーションで初速も考慮できる表現力の高いイージングを書く - Katashin .info
震災「復興期」に高い自殺率 「幻滅期」後の16年以降：朝日新聞デジタル
Diagrams · Diagram as Code
[論文紹介]グラフニューラルネットワークによる推薦アルゴリズム - Qiita
テスト工程の可視化や自動化に向けた取り組みのご紹介 - Mirrativ Tech Blog