ちょっと前の話ですが、こんなツイートを見かけました。 「『PDF ファイルが開かない場合の対処方法』という PDF ファイル 」pic.twitter.com/f4wixbH97r を見て、とっさに「文字化けに関するトラブルシューティング」を思い出した。 pic.twitter.com/vvbRWOoDT0— suno (すの) (@suno88) February 16, 2014 職業柄文字化けデータを見ると復元せずにはいられないので、文字化けデータを私に見せるのはやめて欲しいです。 文字化け業界に長くいると、経験上パッと見てなんで文字化けしたのかだいたいわかるようになります。 今回のは、本来 EUC-JP なのにシフトJISとして表示しちゃってる感じです。 半角カナが多い場合はだいたいこのパターンです。 % ruby -e 'puts "日本語にほんごニホンゴ".encode("EU
MarineTraffic Live Ships Map. Discover information and vessel positions for vessels around the world. Search the MarineTraffic ships database of more than 550000 active and decommissioned vessels. Search for popular ships globally. Find locations of ports and ships using the near Real Time ships map. View vessel details and ship photos.
世界の艦船の位置は「Google Maps」で見れば分かる（条件付）：勝手に連載！「海で使うIT」（1/2 ページ） 個人のPCでも「世界の艦船」の位置を確認できる Google Earthではないが、Google Mapsを利用したWebサービスを使えば、世界中で運行している船舶の位置や動静を、自宅の机や布団の中にいながらにして知ることができる。有名なところでは「Marine Traffic」や「Ship Finder」などが提供している船舶動静表示サービスがあるが、このサービスでは「AIS」（Automatic Identification System）と呼ぶシステムで利用するデータをオンラインWebマップに“ほぼ”リアルタイムで表示する。 AISについては、この一連の連載でもこちらやこちらやこちらで紹介しているが、その仕組みを簡単に説明すると、船舶がGPSで得た移動情報や自分で入力
Tweet 「人の流れプロジェクト」において、「東京大学空間情報科学研究センターと共同研究を行っている(株)ゼンリンデータコムの「混雑統計(R)」データを用いて」、「携帯電話のGPSデータをもとに、2011年3月11日の東日本大震災時の人の流動を再現した」というこの動画は必見です。 地震前には活発に動き回っている人たち。 その人の流れが、地震発生時点、ピタっと止まります。 まるで東京全体が電気ショックを受けたようです。 その後、再び動き始めるのですが、その動きは非常にスロー。 交通機関が止まったからです。 ２３時を超えたあたりになって交通機関の復旧と共に、人の流れが徐々に高速に戻って行きます。 人の動きが見事に視覚化されています。 GISと地理空間情報―ArcGIS10とダウンロードデータの活用 posted with amazlet at 13.01.10 古今書院 売り上げラ
・性欲の科学 なぜ男は「素人」に興奮し、女は「男同士」に萌えるのか タイトルがストレートすぎるが、内容はいたって真面目な科学読み物である。進化生物学と脳の認知系の研究者が書いている。この分野では研究者たちは、性器にセンサーをつけての実験、きわどい単語が並ぶアンケートなど、データをとるのがとても困難な研究テーマに挑んでいるわけだが、近年、実に貴重な研究用データの鉱脈を掘り当てたそうだ。それはインターネットである。 この本の前半の圧巻はネットの利用調査の紹介だ。検索エンジンに入力された４億のキーワード、６５万人の検索履歴、４万のアダルトサイト、数千の官能小説サイトなどをデータマイニングすることで、ネット上の性的欲望の実態を明らかにした。これが興味本位的にも、科学的にも極めて面白いのだ。 ４億のキーワードのうち、１３％にあたる５５００万の語句がエロチックコンテンツを探すためのキーワードだった。５
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
フリーなデータセットへのリンク集 (お気づきのお勧めがあれば自由に追加して下さい。ホーム頁は頻繁に変わるものですから、記載日付を書いておくと良いと思います) (重複があるかも知れません) Julian Faraway の頁。 様々なデータソースへのリンク集 (2003-06-13) Data Sets の頁。 データソースのへのリンク集 (2003-06-13) The Data and Story Library の頁。 様々な分野別のデータセット集。データセットの詳しい解説が付いている (2003-06-13) Data: A Collection of Problems from Many Fields の頁。 有名な「データ集本」中のデータセット (2003-06-13) A Handbook of Small Data Sets の頁。 「データセット集本」中のデータセット (2
大量データを分析するためのテクノロジやツールは手段に過ぎない。そこから自社にとって真に有用な知見を引き出せるのは、自社の業務を知り尽くした人間である。 「極めて大量のデータを前にしたときに、誰もが『ここから何らかの有用な知見を得られるのではないか』という期待を感じるわけではない。極端なことを言えば、『日本人全員の過去１年間の購買状況』といったデータが仮に利用可能であったとしても、それらのデータを前に知見導出の可能性を感じることはなく、途方に暮れる、あるいは気持ちが悪くなってしまう人が大半だろう」「ビッグデータ活用の促進要因が増加する中で、大きな阻害要因は人材不足である」――。 本書、「ビッグデータビジネスの時代」は、昨今、クラウドに次ぐキーワードとなっている「ビッグデータ」活用の現況を全方位的にまとめた作品である。周知の通り、ビッグデータとは、「構造化データだけではなく、画像データやソーシ
mixi, Twitter, Facebook 2011年5月最新ニールセン調査、Facebook利用者820万人へ 6月18日に、2011年5月度のニールセン・インターネット視聴率が発表された。震災の反動で3サービスとも利用者が減少した4月と比較すると、5月度はサービス間の明暗がはっきりと出た一ヶ月となった。 データ元は、ネットレイティングス社提供によるインターネット利用動向調査「Neilsen/NetRatings NetView」サービス。対象は「一般家庭および職場のPCユーザー」としている。 利用者数でいくと、mixiは1287万人(前月比103%)と微増、Twitterは1466万人(同95%)と減少、Facebookは820万人(前月比118%)と大幅増加となった。ただし、ペーシビューや利用時間では、引き続きmixiが他を圧倒している。 Twitter訪問者数には専用クライアン
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
関東近辺で起きた地震の震央を確認できます。 現在αバージョンです。3/6～3/13までの期間で、関東近辺で起きた地震の震央を表示しています。 震央情報は、気象庁が発表したデータを使っています。
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