見てるページを全部保存するという行ない をもうずっとしていて、以下のような user.js でページを全部保存してます。 // ==UserScript== // @name 見たサイト全部保存 // @namespace http://tampermonkey.net/ // @version 0.1 // @author You // @match http://*/* // @match https://*/* // @grant GM_xmlhttpRequest // @noframes // ==/UserScript== if(!!document.querySelector('title')){ const title = document.querySelector("title").textContent; const url = location.href; GM_x
各種郵便番号データのダウンロードはこちらからどうぞ。 住所の郵便番号（CSV形式） 読み仮名データは半角カタカナになっています。 読み仮名データの促音・拗音を小書きで表記しないもの例：ホツカイドウ 読み仮名データの促音・拗音を小書きで表記するもの例：ホッカイドウ 住所の郵便番号（ローマ字）（CSV形式） 読み仮名データはローマ字になっています。 住所の郵便番号（ローマ字）例：HOKKAIDO 住所の郵便番号（1レコード1行、UTF-8形式）（CSV形式） 郵便番号のデータ利活用の観点から2023年6月更新より新たな形式でのデータを追加で公表します。 住所の郵便番号（1レコード1行、UTF-8形式） 事業所の個別郵便番号（CSV形式） 事業所の個別郵便番号 郵便番号簿PDF（2023年度版） 郵便番号簿PDF（2023年度版） 郵便番号変更案内（2024年9月30日更新） 2023年度版郵便
日本郵便が公開する郵便番号データをそのまま利用するのがなぜ難しいか。そして、住所から郵便番号を求めるのがなぜ難しいか［PR］ 郵便番号はコンピュータで扱う数字データとしてもっとも身近なもののひとつです。 例えば、ユーザーが入力した郵便番号から住所を補完する処理は、一般的なWebアプリケーションでよく行われています。また、ダイレクトメールの到達率の向上や返送率の低下のため、あるいは住所データをつねに最新のものにするため、住所から適正な郵便番号を付番する処理なども行われています。 その郵便番号は、実は毎月アップデートされています。というのも、市町村の合併や土地の区画整理、新しいビルやマンションの建築など、郵便番号にかかわるさまざまな現実が変化しているためです。 最新の郵便番号データはつねに日本郵便のWebサイトで公開されています。
Mock your back-end API and start coding your UI today.It's hard to put together a meaningful UI prototype without making real requests to an API. By making real requests, you'll uncover problems with application flow, timing, and API design early, improving the quality of both the user experience and API. With Mockaroo, you can design your own mock APIs, You control the URLs, responses, and error
This incident affected the database (including issues and merge requests) but not the git repo's (repositories and wikis). Timeline (all times UTC): 2017/01/31 16:00/17:00 - 21:00 YP is working on setting up pgpool and replication in staging, creates an LVM snapshot to get up to date production data to staging, hoping he can re-use this for bootstrapping other replicas. This was done roughly 6 hou
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
9. $ ping -c 3 192.168.1.1 PING 192.168.1.1 (192.168.1.1): 56 data bytes 64 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=0 ttl=64 time=4.306 ms 64 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=1 ttl=64 time=1.542 ms 64 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=2 ttl=64 time=1.475 ms --- 192.168.1.1 ping statistics --- 3 packets transmitted, 3 packets received, 0.0% packet loss round-trip min/avg/max/stddev = 1.475/2.441/4.306/1.31
サービス概要 本サービスは、日本郵便のWebサイトで公開されている郵便番号データを再配信するサービスです。 LZH形式ではなく、ZIP形式でダウンロード可能 ダウンロードしたらすぐに使える「加工済バージョン」も公開中 郵便番号データが更新されたらメールでお知らせ 郵便番号検索機能をWebサービスで利用可能 日本郵便のWebサイトで公開されている郵便番号データを、ZIP形式で圧縮しています。 ZIP形式に標準で対応しているOSであれば、LZHの解凍ソフトなしで郵便番号データをご利用いただけます。 ※解凍後のCSVファイルの仕様については、日本郵便のWebサイトをご確認ください。 ※差分データは、１つの圧縮ファイル中に「新規追加データ」と「廃止データ」を含んでいます。 ※公開しているデータは、「読み仮名の促音・拗音を小書きで表記するもの」になります。
2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェックしてみて下さい． Linked Data の基本 Linked Data では，エンティティ，プロパティ，リテラル の 3 つを使って情報を表現します．エンティティは上図の
Design for Real Life is now available, for free, in its entirety, at dfrlbook.com. If you like what you read and want a personal copy, or just to support Sara and me, print-on-demand and ePub versions are also available from a number of sources. There are some countries where the book is not yet available, which we hope will be fixed soon. We’ll update the “Buy the book” page as appropriate. Th
どうも。王連 (@seo_ou) | Twitterと申します。 ３名の小さな会社組織でアフィリサイトを作って生計を立てている者です。今までＳＥＯで上位をとるテクニックばかりに力を注いでいましたが、今回、巷で言われている小手先のテクニックなどを捨てコンテンツ制作と向き合ってみました。 着手から約４ヶ月、一通り形になりましたので、「サイトの紹介」「制作過程」をご紹介したいと思います。 作ったサイトと概要 ＜今回作ったサイト＞ nurse-colors.jp ＜制作期間＞ 下準備：６カ月くらいふんわりと企画 着手：2014年12月中旬 公開：2015年 4月16日 ＜サイトのコンセプト＞ 「看護師の声を可視化する」 現場の看護師の声を重要視しＷＥＢ上で可視化するというのが大きなコンセプトです。 今のところ「読み物コンテンツ」と「看護師の転職方法をリサーチしたコンテンツ」があります。今後は、地方
多くのベンチャー企業が起業後に、同じような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験をしており、成長に伸び悩む企業が多いと言われています。そこで、ベンチャー企業の経営者が様々な場面で決断を下す際の「転ばぬ先の杖」として、将来起こりうるリスクを予見できるような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の事例を収集・データベース化しました。ベンチャー企業の成長に向けた経営判断の材料としてご利用いただければ幸甚に存じます。 本データベースには、平成19年度にベンチャー企業にインタビュー調査を実施して収集した83の失敗、トラブル、ヒヤリとした経験に関する事例を掲載しています。事例は、ベンチャー企業の成長ステージや失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の原因及び結果といった分類項目をもとに検索が可能となっています。
経済産業政策局 産業構造課 電話:03-3501-1626(直通) FAX:03-3501-6590 地域経済産業グループ 地域経済産業調査室 電話:03-3580-4987（直通） FAX:03-3580-4988
前回下に貼り付けたブログで私の取得資格の満足度ランキングなるものを書いたところ多くの方に読んでいただいたので、これらの資格を取得しようと勉強中の方のために続編というかもう少しブレイクダウンして、私が試験勉強をやっていた当時を振り返って、これがあったから合格できたんだなあと実感している合格するための『肝』みたいなことを各資格につき３つづつ厳選して絞り込んで推薦したいと思う。 その『肝』とは、書籍であったり、ＤＶＤだっだり、予備校の講師であったり、過去の環境や経験値だったりと様々なアプローチになってしまったが是非参考にしていただければと思う。結構遠い昔（１５年以上前）に取得したもの（日商簿記１級）もあるので情報があやふやなものも多少あるのだが何卒ご勘弁いただければと思う。 hikarujinzai.hatenablog.com まず前回のランキングを振り返ると、 発表！満足度ランキング 一位
2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄
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