Seleniumインストール pip install selenium 「そもそもpipが入っていない！」という方は curl -kL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python を実行してください。 ChromeDriverインストール brew install chromedriver 「そもそもbrewが入っていない！」という方は /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" を実行してください。 brewを使わない or Mac以外の方は以下サイトの「Latest Release」のバージョンのダウンロード画面から 環境に合うものをダウンロード・インストールします。 https://s

有料機能を使うと、 Google検索の月間検索数取得、 高精度AIによる提案、 より深いSEO競合分析などもできます！

Webサイトをより効果的に営業やマーケティング活動に生かすためには、SEO対策が欠かせません。検索結果の上位表示を狙うためにはさまざまな施策がありますが、そのひとつになりうるとして、最近注目を集めているものが日本語ドメインです。実際のところ、日本語ドメインは本当にSEO効果が期待できるのでしょうか。 導入のメリットやその注意点などと合わせ、日本語ドメインについて包括的に紹介します。 イノーバでは、伴走型マーケティング支援サービスを提供しております。BtoBマーケティングの「戦略策定・計画立案」から、「伴走支援」、各種コンテンツの「コンテンツ制作」まで幅広く、かつ中長期に渡ってサポートいたします。よろしければご一読ください。 日本語ドメインってどんなもの？ 150万件を超えるドメインが登録されている 日本語ドメインとは「日本語.com」「マーケティング.jp」などのように、URLの一部を日本

JDLA（日本ディープラーニング協会）のE資格の試験が、9月29日（土）に初めて行われました！ 第１回ということで過去問もなく情報が少ない中でしたが、受験してきましたのでそのレポートを書きたいと思います。 日本ディープラーニング協会とは E資格の試験概要 申し込み方法 試験方法 受験にかかる費用 試験会場 難易度 実際の試験で問われたこと（レポート） 特異値分解 サポートベクタマシン K−Means／K-Means++ 順伝播／逆伝播 活性化関数 正規化 ノルム 正則化 ドロップアウト AdaGrad CNN／畳み込み プーリング LSTM／GRU Seq2Seq 双方向RNN Attention word2vec 物体検出 セグメンテーション オートエンコーダ／VAE GAN／Conditional GAN 識別モデル／生成モデル 強化学習 今後の受験対策 深層学習 ゼロから作るDeep

JTP Technology Portにアクセスいただきましてありがとうございます。 JTP Technology Port は、2021年3月31日ををもちまして閉鎖いたしました。 これまでご利用いただきました皆さまには、心より御礼申し上げます。 トップ に戻る

この記事はLIFULL Advent Calendar 2018の19日目の記事とされている恐れがあります 謝罪 wasmとSWとReactのフロント全部盛りマンやります 🙋 部署が代わり開発領域も変わってしまい、ジェイクエィリでDOM操作をし過ぎた反動でフロントに関する知識を忘却してしまいました。誠に申し訳ございません。 どアタマでの謝罪により万に一人に楽しみにされていた方がいらっしゃった時の可能性を潰しておきます。 ここから本題 ここ1年の中で しまくったgithubリポジトリを年末調整すると同時に、 使っていて個人的に便利だなと思っているものを簡単に紹介しようと思います。 React 魂のviewフレームワーク Facebook謹製 Redux Flux思想の状態管理ライブラリ React使うならだいたい使うはず storybook インタラクティブなUIコンポーネント(React

あなたのシステムはきちんと動いていると言えますか？　本書は、システムのどの部分をどのように監視すべきか、また監視をどのように改善していくべきかについて解説する書籍です。 前半で監視のベストプラクティス、デザインパターン／アンチパターンを示して、監視の基本原則を詳しく説明し、後半でフロントエンド、アプリケーション、サーバ、ネットワーク、セキュリティの各テーマで強力な監視の基盤を設計して実装するための方法を示します。 監視対象が変化し、システムアーキテクチャが進化する中で、従来から変わらない監視の基本を示しながら、時代に合った監視の実践を解説する本書は、監視についての理解を深めたいエンジニア必携の一冊です。日本語版では、松木雅幸（@songmu）氏による監視SaaSの導入や活用方法を付録として収録しています。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載して

インターネットを使ったサービス ここでは、サイバーセキュリティ対策を立てるための基礎知識として、インターネットや、インターネットを使ったサービスの仕組みについて説明します。 インターネットって何？ インターネットの仕組み ホームページの仕組み 電子メールの仕組み ブログの仕組み 電子掲示板の仕組み SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）の仕組み チャットの仕組み メーリングリストの仕組み ショッピングサイトの仕組み ネットオークションの仕組み インターネットバンキングの仕組み クラウドサービスとは？ スマートフォンとは？ 無線LANの仕組み

はじめに Excelにデータを集めようとするとき、数式とVBAを駆使して行う方法が一般的です。 キーを使って複数のデータを結合するときには、Accessなども用いられます。 ですが、データが増えてくると下記のような課題が発生してきます。 収集に必要な手順が増え、数式やVBAが複雑化する データ収集に長い時間がかかる サイズが巨大化して格納しきれなくなる これらの課題を解消するツールとして PowerQuery を紹介します。 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、Excel2010以降に対応しています。 ファイル・DB・Webサービス等からデータを読み込み、変換・加工してExcelのシートに出力できます。 VBAのマクロの記録と同じように、画面上で操作するとクエリ（読み込み手順の定義）が生成されます。 複雑な加工をしない

「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語（日英中独仏西葡伊）対応　→　長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は

スタバTwitterシリーズの第４回目です。 今回は、tweetデータに含まれる位置情報を処理してみたいと思います！ その１：Twitter REST APIsでデータを取り込みmongoDBにインポート http://qiita.com/kenmatsu4/items/23768cbe32fe381d54a2 その２：取得したTwitterデータからスパムの分離 http://qiita.com/kenmatsu4/items/8d88e0992ca6e443f446 その３：ある日を境にツイート数が増えたわけは？ http://qiita.com/kenmatsu4/items/02034e5688cc186f224b その４：Twitterにひそむ位置情報の視覚化（今回） http://qiita.com/kenmatsu4/items/114f3cff815aa5037535 <<

この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります

前回の記事「D3.jsの使い方とグラフを作成するサンプル」に引き続き、今回もD3.jsを使用します。 今回はD3.jsを使用してブラウザ上に日本地図を作成し、 CSVファイルに記載された果物の都道府県別出荷量のデータを反映してみます。 ⇒サンプルデモ（平成25年産 主要果樹都道府県別出荷量） まずは必要なデータを準備します。 [準備1] 地図データの取得（日本地図の座標データ / JSONファイル） 日本地図は座標データを元にSVGの要素を使用してパスを作成します。 ひとつひとつ座標データを設定するのは大変なので、フリーの地理データを使用します。 フリーの地理データは下記のサイトで取得できます。 ●Natural Earth このサイトで取得できるデータはShape形式なので、 これをブラウザ上で使用するために、Shape形式→GeoJSON→TopoJSONの順番で変換します。 GeoJ

まずはじめに、データ可視化は真の目的ではありません。手段です。 Vitaly Friedman の有名な言葉で、データ可視化の大目的は明瞭かつ効果的に情報とコミュニケーションができるように、データを視覚化できる能力そのものである (The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating infomation clearly and effectivelty.) というものがあります。 情報を視覚的に伝える 明確に情報を伝える 効果的に情報を伝える こういったことがデータ可視化の要件かと思います。 とくに、何のための可視化なのかという大目的を見失ってはいけません。 この辺の話は以下の「データ可視化勉強会」のスライドがとても素晴らしいのであわせて参照すると良いでしょう。 http:

データの確認 上記で述べたように、元々特徴量はほとんどが主成分化されているため、どのカラムがどういった内容を表すのかは不明です。 また、欠損値もありません。 クラスについて集計をしてみますと、 データ件数 不正利用フラグ=1の件数 不正利用データ確率 と、かなり不均衡なデータになっています。 相関行列のヒートマップを可視化してみると、 df = pd.read_csv('./data/creditcard.csv') plt.figure(figsize=(18,15)) sns.heatmap(df.corr(), annot=True, vmax=1, vmin=-1, fmt='.1f', cmap=cm) plt.show() といった感じ。（不正利用クラスのカラムは最下段の Class の項目） データサンプリング 上記の通り、データがかなり偏っていますので、ちゃんとモデルを学習

こんにちは。 ITエンジニア・webディレクター・webデザイナーなどのIT人材の自立・キャリアを支援するITプロパートナーズの木村です。 弊社では、独立精神旺盛な優秀なエンジニアの方々の独立・起業サポートや、フリーランス支援を行っています。 こちらでは、日々の現場でサポートさせていただいている中での、プロの目線で、エンジニアに役立つお話をしてまいります。 さて、今回はフロントエンドの中でもJavaScriptのライブラリについてお話しします。 ライブラリの中でも、react.jsとriot.jsについて今回は触れていきます。 react.jsとriot.jsというのは、どちらもJavaScriptライブラリです。 なんとなく名前もそっくりでややこしいですよね。そこで今回は、react.jsとriot.jsそれぞれの特徴と違いを確認してみましょう。 複業/フリーランスで月収80万以上を稼ぐ

はじめに こんにちは。 前回作成したQiita記事データセットを用いて、2018年Qiitaで最も流行ったものは何かを調べてみました。 Qiitaの投稿記事からデータセット作った - Qiita やったこと 記事のタイトルを抽出し、mecab（neologd）を利用して分解 投稿年ごとに出現頻度、前年度比増加率が高い固有名詞をランキング ベスト３を流行語として勝手に選出 選定方法・ルール ”流行語” = 前年からの出現頻度の増加率が最も高い単語 固有名詞であること ◯ Python、Vue.js... × ファイル、インストール... 過去に大賞🥇に選出されたものは殿堂入りとして除外 大文字、小文字の表記ブレは同一とみなす、それ以外（スペルミス、辞書にないもの）は無視 ”windows”と”Windows”は一緒 "windows10"と"Win10"は別もの 早速ですが結果発表です👏