公益通報した和歌山市職員が自殺 処分受けた職員と同フロアに配置 ｜ 共同通信
Published 2024/05/14 18:20 (JST) Updated 2024/05/14 23:52 (JST) 2020年に和歌山市の職員十数人が処分された不正支出を巡り、公益通報した男性職員が自殺していたと男性遺族の支援団体が14日、記者会見で明らかにした。公益通報者への配慮が欠けていたとして、公務災害認定や第三者委員会での真相解明を求める。 団体によると、当時20代の男性職員は、不正支出があった市内の児童館への補助金申請を担う青少年課に在籍。18年6月、「上司から書類の捏造を求められ、心身に不調が生じた」として休職し8月に公益通報した。 男性職員は18年10月に復職したが、20年6月に自殺。同年に遺族が公務災害認定を請求したが、今年の1月に棄却された。遺族は今月13日、不服を申し立てた。 和歌山市は児童館で計約1900万円の不正支出を確認、20年2月、当時の担当者ら15
【プレビュー】１ヶ月1000万頂く頂き女子りりちゃんの【みんなを稼がせるマニュアル】｜ちいかわころす｜note
<a href="http://archive.today/Owyye"> <img style="width:300px;height:200px;background-color:white" src="https://archive.md/Owyye/d32517806df52b70c39151aa24937f31ec8b2131/scr.png"><br> 【プレビュー】１ヶ月1000万頂く頂き女子りりちゃんの【みんなを稼がせるマニュアル】｜ちいかわころす｜note<br> アーカイブされた 2024年5月9日 16:18:41 UTC </a> {{cite web | title = 【プレビュー】１ヶ月1000万頂く頂き女子りりちゃんの【みんなを稼がせるマニュアル】｜ちいかわころす｜note | url = https://note.com/preview/nba450e53
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方まとめ
Web制作の技術は日々進化しており、会社やプロジェクトによっては昨今の環境に適さない書き方をしているケースも時折見受けられます。 そこで今回は「2024年のWeb制作ではこのようにコードを書いてほしい！」という内容をまとめました。 質より量で、まずは「こんな書き方があるんだ」をこの記事で伝えたかったので、コードの詳細はあまり解説していません。なので、具体的な仕様などを確認したい方は参考記事を読んだりご自身で調べていただけると幸いです。 1. HTML 画像周りはサイトパフォーマンスに直結するので、まずはそこだけでも取り入れていただきたいです。また、コアウェブバイタルやアクセシビリティも併せて理解しておきたい内容です。 Lazy loading <img>にloading="lazy"属性を付けると画像が遅延読み込みになり、サイトの読み込み時間が早くなります。
リアルタイム株価データベース「タワー」＿APIの配布
ソフトウェア開発者さま向けに、タワーの「開発者専用ＤＢ」に接続するためのＡＰＩを無償で提供いたします。 リアルタイム株価を利用する投資家向けソフトウェアの開発にご利用ください。 タワー接続ＡＰＩ（タワースコープ）の提供 タワー推進委員会は、リアルタイム株価に対応した投資ソフトウェア開発に関心のある方に、タワーのデータベース（タワーＤＢ）に接続して、タワーが提供するデータを取得するためのAPI（Application Program Interface、「タワースコープ」と呼称します）を無償で提供します。 端末用ソフトウェアにリアルタイム株価データを提供します タワーのデータベース（タワーＤＢ）は、専用回線によって国内7市場から直接リアルタイム株価を取得し、５秒ごとに最新情報にリフレッシュします。タワースコープはＤＢへ60秒ごとにアクセスし、そのタイミングの最新情報を取得するAPIです。 タ
<Python, pandas> 文字列をデータフレームへ。 - ねこゆきのメモ
文字列StringをデータフレームDataFrameへ。 In [45]: str = 'aaaaaaaa' In [46]: data = ','.join(list(str)) In [47]: data Out[47]: 'a,a,a,a,a,a,a,a' In [48]: df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None) In [49]: df Out[49]: 0 1 2 3 4 5 6 7 0 a a a a a a a a pandas.read_csv()と、io.StringIO()を使うのがミソ。 パンダもマニュアル。 IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)にある。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-tools-text-c
1.1(1) 日本語をread_csv(encoding='shift_jis')で読み見込めない時 - Qiita
日本語を含むcsvファイルを読み込む場合は、encoding='shift_jis'を指定して、pd.read_csv('data.csv', encoding='shift_jis')と書くのは定石です。 しかし、それでもエラーとなってしまう場合があります。 例えば、以下のようなcsvファイルです。 # 例1: 'shift_jis'でエラーとなる clm0 clm1 clm2 clm3 1 Ⅰ APPLE りんご 2 Ⅱ apple リンゴ 3 Ⅲ aPPLe ﾘﾝｺﾞ 4 Ⅳ Apple 林檎 何が違うのでしょうか？そしてどうすればいいのでしょうか？ ここでは、もとのcsvファイルを確認しても、おかしい部分が見当たらず、「何がおかしいの！(怒)」、という場面で対処する方法を説明します。上の２つの例が、大きなヒントとなります。 これを知っておくと、大きな時間短縮になります。 トピック
マーケットスピード II RSS | 楽天証券のトレーディングツール
マーケットスピード II ダウンロードがお済みでないお客様 ご利用にはマーケットスピード II のインストールが必要です。 ※ご利用中のお客様は再ダウンロード不要です。
株価四本値(/prices/daily_quotes) | J-Quants API
株価データを取得することができます。 株価は分割・併合を考慮した調整済み株価（小数点第２位四捨五入）と調整前の株価を取得することができます。
PythonでNone判定をしてNoneでなければその変数をif分の中で処理するには
Pythonで以下のようなプログラムがあり、aaa(bbb)がNoneでなければaaa(bbb)の内容を表示させたいと思っていますが、aaa(bbb)の関数が2回呼ばれるが気持ち悪いと感じております。 例えば、if文の中でNone判定をしてNoneでなければ、ある値に結果を入れておいてif文の中でその変数を使って処理のようなことはできないのでしょうか。 もしくはもっと効率のいい方法でも結構です。ご存知の方、是非ご教示お願いします。 def aaa(bbb): if bbb == "ccc": return "ddd" return if aaa(bbb) is not None: print aaa(bbb)
softmax関数の功罪｜おかだ＠野良DS
今回は softmax 関数についてのぼやきですNN使っていると、最終出力を得た後にほぼ必ずと言って良いぐらい入っている softmax 関数。今回はそれについて書きます。ちなみに、確かにこれがないと困るという事は良ーくわかるのですが、これがあるおかげで妙な誤解とかも生まれていそうな気がするので、単なるぼやきとして書いてみようかと思います。 softmax 関数って？まぁ、何となく入れているとは思いますが、この関数は、いくつかのバラバラな値をそれなりに成形して出力してくれるいわば便利関数です。 具体的には、ニューラルネットワークで分類問題を解くとき、最後にこいつを挟むことで何となく出力が確率っぽくなるので使いやすいといった感じです。 で、説明する人も何か面倒くさいんだと思いますが、softmax関数をかけることで確率値が得られるみたいな説明をしているケースをよーく見かけます。 いや、それで
【時系列解析】Pythonで移動平均を出してみた
株式会社pipon代表取締役。 キャリアはADK(広告代理店)でテレビ広告運用をして残業120時間するが、ネット広告では自分の業務がAIで自動化されていることに驚愕する。そこで、機械学習受託会社に転職し、技術力を身につけた後、piponを創業。現在、製薬業界、大手監査法人、EC業界、様々な業界でAI受託開発事業を運営。 1. はじめに 今回はPythonを使い、移動平均を算出する方法を紹介します。 移動平均とは、主に時系列のデータを平滑化するのによく用いられる手法で、株価のチャートで頻繁に見られるのでご存知の方も多いでしょう(「25日移動平均線」など)。データの長期的なトレンドを追いたいときに、よく用いられます。 2. 移動平均とは 「移動平均」と言ってもいくつかの種類、計算方法があるので、それぞれを見ていきましょう。 1) 単純移動平均(Simple Moving Average; SM
4-4_時系列データの解析
4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 4-4 時系列データ解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 2020年5月11日 4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 概要 • 本節では，まず時系列とは何か，時系列データ解析の⽬的は何か など時系列データ解析の概略について学びます． • 次に，時系列データがもつトレンド，周期性，季節性，ノイズに ついてその意味を学ぶとともに、移動平均，階差などによる情報 抽出の⽅法とスペクトや相関関数による特徴可視化を学びます． • さらに，時系列モデルを⽤いた予
2値分類モデルの予測値を確率として使用する際にはCalibrationが必要 - Qiita
2値分類モデルの予測値を確率として使用する際はCalibrationを行う必要があるらしいので調べました。 概要 Calibrationとは 広告のクリック率(CTR)予測など、2値分類モデルの予測値を確率として使用する際に必要な補正処理のこと。 どうしてCalibrationが必要なの？ 機械学習モデルはデータから傾向を学習し予測を行いますが、2値分類モデルが学習するのは{0,1}の分類結果であって、分類確率ではないからです。 学習済みモデルに未知のデータを与えて予測すると0.0 ~ 1.0の間の小数が返ってきますが、これはあくまで予測結果であり、確率ではありません。 例えば、予測結果が0.1であるデータを集めて目的変数の平均をとっても0.1にならない場合があります。 また、学習データに含まれているのは分類結果であり、分類確率ではありません。 明示的に分類確率の学習データを集めるには、ユ
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ＪＲ東日本でシステム障害 「モバイルスイカ」や「えきねっと」 サイバー攻撃か
コンピュータはどこから来て、どこへ行くのか [公開]
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PyTorch Tensorをprintで要約表示させないようにする - Qiita
【ゆっくり解説】重力は時間の流れが生み出す幻なのか？－重力の正体－