はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2024年5月のトップ50です*1。 順位 タイトル 1位 仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた | Agend(アジェンド) 2位 取調べを受けることになったら ー取調べを受ける心がまえについてー - しんゆう法律事務所 3位 1on1ミーティングガイド (1on1ガイド) 4位 正常独身青年、先祖の戸籍を取り寄せる 5位 令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方50選 6位 ひとり社長の経理の基本｜Tetsuya Morimoto 7位 知れば写真が上手くなる！基本・応用の構図15選と構図を使いこなすコツ | Adobe 8位 【個人資産800億円】“伝説の投資家”清原達郎氏の情報収集「会社四季
Ethereum、Bitcoinで応用が広がる高機能暗号 後編：ゼロ知識証明、準同型暗号などの高機能暗号を理解するための数学とプログラミングの手引 5月27日、シリコンバレー発で世界最大級のスタートアップ・起業家・イノベーター・クリエイターが集まるコミュニティ「Startup Grind」YouTubeチャンネルで、「アフリカ・南米を中心にグローバルで活躍するweb3起業家に聞く」（ゲストスピーカー：日置玲於奈氏）と題したアーカイブ動画が公開されました。イベントは2月20日に、Startup Grindの日本・名古屋拠点である「Startup Grind Nagoya」が開催しています。 ゲストスピーカーとして招かれた日置玲於奈（ひおき・れおな）氏は、暗号資産のイーサリアム（以降、Ethereum）を中心に暗号資産・ブロックチェーン関連技術を多く開発するエンジニアです。イベント
5月27日、シリコンバレー発で世界最大級のスタートアップ・起業家・イノベーター・クリエイターが集まるコミュニティ「Startup Grind」YouTubeチャンネルで、「アフリカ・南米を中心にグローバルで活躍するweb3起業家に聞く」（ゲストスピーカー：日置玲於奈氏）と題したアーカイブ動画が公開されました。イベントは2月20日に、Startup Grindの日本・名古屋拠点である「Startup Grind Nagoya」が開催しています。 ゲストスピーカーとして招かれた日置玲於奈（ひおき・れおな）氏は、暗号資産のイーサリアム（以降、Ethereum）を中心に暗号資産・ブロックチェーン関連技術を多く開発するエンジニアです。イベントでは自身の事業内容を中心に、暗号資産・ブロックチェーン開発において応用されている暗号技術について語りました。 本記事では日置氏の説明をベースにしながら、ビッ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。5月13日（月）～5月19日（日）〔2024年5月第3週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 1on1ミーティングガイド (1on1ガイド) 2位 令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方50選 3位 頼むから男は「今すぐ」化粧水を塗れ！！（追記でデッキ公開） 4位 タワマン刺殺女性「命を賭けて金を搾り取る」証拠動画が物議。色恋営業論はなぜ和久井容疑者に通用しなかったのか？ - まぐまぐニュース！ 5位 フルタイムで働く6児の母が副業でゲームを作った話を聞いたら「天才すぎて何の参考にもならねえ」と思ってしまった話 6位 日本人女性の海外売春の現状●続きあり 7位 わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Mat
anond:20240520211053 https://b.hatena.ne.jp/entry/4753738212916529184/comment/preciar ＞名誉毀損裁判、裁判官の価値観出過ぎて一貫性が保ててなくね？ これ見て書きました 日本歴史学協会の声明歴史研究者による深刻なハラスメント行為を憂慮し、再発防止に向けて取り組みます（声明） http://www.nichirekikyo.com/statement/statement20210402.html 呉座の主張https://ygoza.hatenablog.com/entry/2022/04/07/102424 日本歴史学協会の「今般、日本中世史を専攻する男性研究者による、ソーシャルメディア（SNS）を通じた、女性をはじめ、あらゆる社会的弱者に対する、長年の性差別・ハラスメント行為が広く知られることとなりました
「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね
Immersive Math
immersive linear algebra by J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller v1.1. ISBN: 978-91-637-9354-7 The world's first linear algebra book with fully interactive figures. Learn More Check us out on Twitter and Facebook Preface A few words about this book. Chapter 1: Introduction How to navigate, notation, and a recap of some math that we think you already know. Chapter 2: Vectors The concept of a
昨今、AIをはじめとしてデータ分析に関する話題をニュースで見かけることが増えました。それによって、データ分析について学習したいと考えている方も多いのではないでしょうか。 データ分析の基礎となるのが統計学であり、統計に関する知識や活用力を評価する試験として「統計検定」があります。 統計検定に合格すれば統計に関する確かな能力を有していることの証明となり、就職や大学院への入学などでもアピールすることもできます。 この記事では、80,000 名以上の受講生に AI・データサイエンスの教育を行ってきたキカガクが、統計検定について詳しくお伝えします。 検定の詳細や取得のメリット、学習方法について解説していきます。ぜひ最後までご確認ください！ 目次 統計検定とは？ 統計検定の概要 統計検定取得のメリット 統計検定の試験概要と学習方法 統計検定 4 級 統計検定 3 級 統計検定 2 級 統計検定準 1
物理の本ではよく, 「反変ベクトルとは～～という変換則をもち, 共変ベクトルは・・・という変換則をもつものとして定義される」と説明がなされますが, 初学者にとってはなぜ唐突にこのような定義がされるのか非常にわかりにくいと思います. そこでこのページでは数学的によりシンプルな定義を採用し, 一点の曇りなく自然に反変ベクトルと共変ベクトルが導入されることを説明します. さらに2つの拡張としてテンソルが自然に導入されることもみていきます. 以下では$${\left(e_i\right)_{1\leq i\leq n}}$$を$${n}$$次元実ベクトル空間$${V}$$の基底とします. 複素ベクトル空間の場合も以下の$${\mathbb{R}}$$を$${\mathbb{C}}$$に変えるだけで全て上手く成り立ちます. このページと同じ内容のPDFも用意していますので適宜ご利用ください. 前提知
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。4月15日（月）～4月21日（日）〔2024年4月第3週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 簡単でおいしい山本ゆりさんのレシピ、その中でも個人的に激推しを並べます。ガチ勢の皆さまも一押しを教えてください。 - Togetter 2位 小学生に教えるために編集者歴17年の父親が本気で考えた…｢きちんと伝わる文章｣を書く10のコツ ｢説明ができる｣とは｢生きる力がある｣ということ | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン） 3位 好きなポッドキャストについてまとめる 4位 私が学問に目覚めた時 法学部教授・蒲島郁夫 5位 東京ディズニーリゾートは、過去イチ遊びやすくなってる 6位 雑に思考を整理する技術と効能 - Speaker Deck 7位 「病気を公開しながら、音
[PDF] 線形代数って？ 三谷純
「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」
三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授（'75生）CG/折紙/幾何/プログラミング，一風変わった折り紙の設計，制作をしてます．令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました．主に数学と折紙と日常のことについてツイートします．折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの？」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j
University of the Peopleを卒業してコンピュータサイエンスの学士号を取りました(仮) - Journal
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
世界大学ランキングで東大より上位の米国大に留学してました
ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
データ解析用ライブラリ - Qiita
はじめに 皆さん、データ解析やデータ処理にどのライブラリを使用していますか？ 恐らく、ほとんどの人がpandasを使用していると思います。 今回は、その他のデータ解析用ライブラリやデータ処理ライブラリについて紹介したいと思います(/・ω・)/ Pandas 言わずと知れたデータ解析用ライブラリですね。 データフレームとシリーズという2つの主要なデータ構造が提供されており、データの読み込みやフィルタリングなど、様々なデータ解析/処理に適しています。 中小規模のデータセットに適しており、大規模なデータの処理はメモリ不足や処理速度の問題からあまり向いていません。 Numpy こちらも言わずと知れたライブラリです。 高速な多次元配列の処理とベクトル化演算のためのライブラリであり、配列の生成やブロードキャスティングなどの多彩な操作を提供しています。 線形代数や乱数生成、フーリエ変換などの科学技術計算
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
非モテ男だけど英検と数学とジムに救われている
恋愛したくなったり、風俗に行きたくなったり、過去何度も敗退したマッチングアプリに登録してみたくなったりする 3年前くらいにここでこういう苦しみを吐露した時に「物理と筋トレをしろ」と言われた それ以来、異性への関心や渇望が湧いたら運動するか勉強することにしている 運動は市立体育館のジムをビジター利用 常にいるアルバイトのマッチョなお兄さんに教えてもらって筋トレするか、ランニングマシンで走る 勉強は英検か数学 英語歴は中学の英検、高校の大学受験、大学時代のTOEICくらいだったが、コツコツと勉強し続けたことによって英語検定一級を取得した 数学は大学受験（文系）のセンターと個別で利用した数学1A2Bまでで大学に入ってからは頭から吹っ飛んでいた 中学数学から始め、基礎問題精講や青チャートを使って記憶を辿り、数3にも手を出し、高校数学が終わった現在は解析、線形代数、確率の入門書を一冊ずつ購入してそれ
最近、ビッグデータの利活用の重要性が高まる中で、データサイエンティストという職業が注目されるようになりました。データサイエンティストとして就職・転職するために、データサイエンティストに関連する資格を取得したいと考えている方もいらっしゃるのではないでしょうか。 この記事では、データサイエンティストとして活躍したい人におすすめの資格を初学者向けからレベル別・目的別に紹介します。 そもそも、データサイエンティストに資格は必要なのでしょうか。既にデータサイエンティストとして働いている場合、資格を取得する必要性は低いといえます。資格取得のために時間をかけるより実務経験を積む方が、キャリアップにつながる可能性が高いからです。 しかし、未経験からデータサイエンティストとして就職したい場合、資格は有利な武器になります。資格を取得しておくことで、自分がどのようなスキルを有しているかを客観的に説明できるからで
教育【制御工学チャンネル】：500本以上の制御動画ポータル（制御工学技術者・大学生・研究者向け）
達人出版会
［令和6年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 著 徹底攻略AWS認定SysOpsアドミニストレーター - アソシエイト教科書＆問題集［SOA-C02］対応 鮒田 文平, 長澤 美波, 日暮 拓也, 奥井 務, 渡辺 樹, 山下 千紗, 伊藤 翼 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション 第4版 第2巻 高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. … 問題解決の教科書 CITA式問題解決ワークブック 市岡 和之 はじめてのType-C電子工作 じがへるつ スッキリわかるJava入門 実践編 第4版 中山 清喬(著), 株式会社フレアリ
会社のDX推進に欠かせないデータサイエンティストですが、具体的にどのようなスキルを備えている必要があるのでしょうか。今回は一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「データサイエンティストスキルチェックリストver5」の内容に則り、データサイエンティストに求められる3つのスキルセットを解説します。 データサイエンティストに必要な3つのスキルセットとは？ データサイエンティストには、大きく分けて「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3種類のスキルが求められます。 データサイエンス力 データサイエンス力は、企業のビジネス課題に関連するデータを情報科学理論に基づいて分析し、課題解決につなげる能力です。企業が効率的にデータを活用できるかどうかはデータサイエンティストの解析能力に大きく左右されるため、データサイエンティストにとって要のスキルと言えます。 データエ
はじめに この記事は、特徴量エンジニアリングについてわかりやすく説明することを目的として書きました。特徴量エンジニアリングについては、多くの記事で取り上げられていますが、最初に読む入門的な内容を目指しています。 「特徴量エンジニアリング」とは、大雑把に言えば「機械学習モデルの予測精度を上げるための入力データの加工」のことですが、実はこの言葉の定義には曖昧さがあります。様々な記事を読むと、この言葉は使う人により若干意味が異なっていることが分かります。 例えば、ある記事では、欠損値の補完は「前処理」で、カテゴリカルデータのワンホットエンコーディングが「特徴量エンジニアリング」と解説されています。一方、別の記事では両者とも「特徴量エンジニアリング」と解説されています。したがって、この言葉でイメージするものは人によって異なっていると言えます。 データサイエンティストの中でも自然言語処理をメインに扱
ちくま学芸文庫刊行書目一覧 最新版｜かるめら
2024年2月29日時点での既刊のちくま学芸文庫全2,036点（セット版を除く）をあげた。 文庫の整理番号順に従って表記（一部変更あり）した。 「♾️」マークはMath&Scienceシリーズ（青背）を示す。 人名表記の揺れ（例「シモーヌ・ヴェイユ」と「シモーヌ・ヴェーユ」）は訳者に従い、統一はせずそのままにした。 編者、訳者は一部を除き割愛し、編著者が3人以上に及ぶ場合は代表者1人の名前のみ記した。 Math&Scienceシリーズのみの刊行書目一覧はこちら。 浅田彰『ヘルメスの音楽』 赤坂憲雄『異人論序説』 赤坂憲雄『王と天皇』 赤坂憲雄『排除の現象学』 赤坂憲雄『遠野/物語考』 赤坂憲雄『象徴天皇という物語』 赤坂憲雄『柳田国男を読む』 天沢退二郎『宮沢賢治の彼方へ』 飛鳥井雅道『明治大帝』 E・アウエルバッハ『ミメーシス［上］ ヨーロッパ文学における現実描写』 E・アウエルバッハ『
子どもの保育園選びにAHP（階層分析法）を使ってみた話（の数学パート解説） - tsujimotterのノートブック
トポロジーでデータの「かたち」を捉える
ノルウェー科学技術大学のデータ科学者ベンジャミン・A・ダンが1枚の画像を見せてくれた。点が均一ではなく，なんとなくストーンヘンジの岩のように分布している画像だ。その全体的なパターンは少なくとも人間には明らかだ。「私たちが見ればこれは間違いなく円だ」とダンは言う。しかし，コンピューターはこのシンプルな形を認識するのに苦労するだろう。「コンピューターは全体像をつかめないことが多い」。 多くの科学プロセスにはループ，つまり繰り返しが含まれている。コンピューターがこうした関係性を捉えられないことは，極めて多数のデータ点に潜む円形パターンを明らかにしたい科学者にとって問題だ。データは多くの場合，夜空の星のように，空間に浮かぶ点として視覚化される。例えば，公海上での船の位置を示す緯度と経度の2個の数字は，物理的位置として1つの点でプロットされる。同様に，遺伝子は多くの次元を持つ数学的空間中にプロットで
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
月間はてなブックマーク数ランキング（2024年5月） - はてなブックマーク開発ブログ
後編：ゼロ知識証明、準同型暗号などの高機能暗号を理解するための数学とプログラミングの手引 | gihyo.jp
前編：Ethereumレイヤー2とゼロ知識証明を学ぶための手引 | gihyo.jp
今週のはてなブックマーク数ランキング（2024年5月第3週） - はてなブックマーク開発ブログ
法律に詳しくない人と司法のズレがよく見える例なのでまとめたよ
わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」
統計検定とは？1級取得者が難易度とメリットを徹底解説！
テンソルが意味不明な物理学習者へ: 共変ベクトルと反変ベクトルからテンソルまで｜vielb
今週のはてなブックマーク数ランキング（2024年4月第3週） - はてなブックマーク開発ブログ
今こそはじめるJAX/Flax入門 Part 1
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Numpyが18年ぶりのメジャーアップデート！ 改善点、変更点まとめ - Qiita
PythonとSymPy: 数学の力を解き放て！ - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
スイス人の友達に「心折れそう...」と伝えたら「なんか日本の漁師がめっちゃ励ます動画あったろ、あれ見ろ」と励まされた
「入試に数学を課さないデータサイエンス学部」は是か非か - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
うさぎでもわかる線形代数 第22羽 ジョルダン標準形
データサイエンティストにおすすめの資格は？初級からレベル別に紹介 | PARK | データサイエンスに関する情報を発信
年始からお手軽ベクトル検索を作る - kurainの壺
2023 年の振り返りと 2024 年やりたいこと | Yuku Kotani
国産量子コンピュータ・システム(3号機)の概要を紹介します - Qiita
統計検定1級に受かりたければこれをやれ - Qiita
データサイエンティストに必要な3つのスキルセットとは？くわしく解説
【統計検定準1級】育休中に4ヶ月で合格した勉強法 - Qiita
最適輸送と機械学習：機械学習の数理シリーズ | 集団授業 | すうがくぶんか
アメリカでレイオフからの再就職に苦労した話｜america_iroiro
改めて「特徴量エンジニアリング」とは何か？ - Qiita