-[[ノート>ノート/ノート]]~

訪問者数 &counter();      最終更新 &lastmod();~

>>[[2017年の分>ノート/ハックメモ2017]] (このページの前)~
//>>[[2018年の分>ノート/ハックメモ2018]] (このページの前)~
---------------------------------------
[[ムキムキで疲れにくい体ができる?らくらくできる体幹トレーニングがこれwww:https://twicolle-plus.com/articles/393992]]

[[短期間で効率的にカロリー消費できるトレーニング10:https://www.lifehacker.jp/amp/2018/11/179095-10-trainings-to-lose-weight_mylohas.html]]

[[健康にいい、適度な運動量ってどのくらい?:https://www.lifehacker.jp/2018/04/how-much-exercise-do-i-really-need.html]]   [[Physical activity guidelines for adults (UK National Health Service):https://www.nhs.uk/live-well/exercise//]] 

-----

-2018-12-11 [[クラシック音楽だけじゃない、聴けばストレスが減る10曲:実験結果:https://www.lifehacker.jp/2018/12/180848stress_less_music_list_england.html]]


たとえば[[QuickGo:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/]]で、oxygen transportを検索→TermsとGene productsに分かれて出てくる。~
-2018-12-09 たとえば[[QuickGo:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/]]で、oxygen transportを検索→TermsとGene productsに分かれて出てくる。~
Terms中で、P (Biological Process) と F (Molecular Function) と C (Cellular Component) のマークが付いているので、それぞれのいくつかを選択(評価値があるのではないか?)。~
それぞれのGOの先を見る。

-2018-12-07 [[囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧:https://gigazine.net/news/20181207-alphazero/]]

-2018-12-06 バイオインフォマティクスの守備範囲?
--[[大阪大学 オープンコースウェア バイオインフォマティクス → 講義資料:http://ocw.osaka-u.ac.jp/engineering-jp/bioinformatics-jp/lecture-notes-jp]]~
    の[[5回目:http://ocw.osaka-u.ac.jp/engineering-jp/bioinformatics-jp/lecture-notes-jp]]、 [[6回目:http://ocw.osaka-u.ac.jp/engineering-jp/bioinformatics-jp/no-6-lecture-note.pdf]]、 [[7回目:http://ocw.osaka-u.ac.jp/engineering-jp/bioinformatics-jp/no-7-lecture-note.pdf]]、 [[8回目:http://ocw.osaka-u.ac.jp/engineering-jp/bioinformatics-jp/no-8-lecture-note.pdf]] あたり
--[[バイオインフォマティクス技術者認定試験出題範囲:https://www.jsbi.org/nintei/shutsudai/]]
--[[biopapyrusでは:https://bi.biopapyrus.jp/]]、 [[Python の基礎とバイオインフォマティクス:https://bi.biopapyrus.jp/python/]]
--[[バイオインフォマティクスの基礎:分子生物学データベース・分子系統解析(産総研村上氏):http://www.jst.go.jp/nbdc/bird/jinzai/literacy/streaming/h21_4_1.pdf]]

--[[パスウェイデータベース (五斗進):http://motdb.dbcls.jp/?plugin=attach&pcmd=open&file=pathway_databases.pdf]]
--[[パスウェイデータベースの紹介とKEGG PATHWAYの使い方(togo-tv):https://togotv.dbcls.jp/ajacs2016003.html]] → [[togo-tv 発現制御解析・可視化:https://togotv.dbcls.jp/expression.html#p3]]

-2018-12-05 [[機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1812/05/news042.html

-2018-12-04 [[NVIDIAが物理演算エンジン「PhysX」をオープンソース化すると発表:https://gigazine.net/news/20181204-nvidia-open-source-physx/]]

-2018-11-30 [[Molecular Signatures Database (MSigDB) :http://software.broadinstitute.org/gsea/msigdb]] for GSEA

-2018-11-30 Windowsでbowtieとか [[次世代シーケンサーのデータ解析 by Bowtieーその2:https://ameblo.jp/drosk/entry-10726567515.html]] CなのでWin用のバイナリは最新対応は無かった。2016年レベルのming対応版があるみたい。

-2018-11-30 [[Tips for NGS Data Analysis 次世代DNAシーケンサーのデータ解析技術 (2013/02/01) 二階堂愛:http://catway.jp/bioinformatics/]] (理化学研究所 情報基盤センター バイオインフォマティクス研究開発ユニットリーダー)

-2018-11-28
--[[Python, Requestsの使い方:https://note.nkmk.me/python-requests-usage/]]
--[[Flaskでmultipart/form-dataのファイルアップロードを実現する方法:https://qiita.com/5zm/items/ac8c9d1d74d012e682b4]]

--[[Flask-Loginの使い方:https://qiita.com/msrks/items/d9c327dd81749ec01d1d]]

-2018-11-23 [[機能ゲノム学講義(門田先生):https://docsplayer.net/24419325-%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%82%B2%E3%83%8E%E3%83%A0%E5%AD%A6-%E7%AC%AC6%E5%9B%9E.html]]

-2018-11-21 [[「むしろスキルがなければ給与が下がる可能性」、求められるデータサイエンティスト人材になる方法論をプロにイチからいろいろ聞いてみた:https://gigazine.net/news/20181121-udemy-data-scientist-interview/]]

-2018-11-19 [[:AIモデルをワンクリックで展開できるOSS「Athena」が登場:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1811/19/news046.html]]

-2018-11-18 [[「ディープラーニングを用いて通話時のノイズを抑える」という試みにNVIDIAが挑戦している:https://gigazine.net/news/20181118-noise-suppression-using-deep-learning/]]


-2018-11-16 [[「Raspberry Pi」に新モデル「Raspberry Pi 3 Model A+」が登場:https://japan.cnet.com/article/35128769/]]

-2018-11-15
--[[GO consortium:http://geneontology.org/]]
---[[Downloads: http://geneontology.org/page/downloads]]
---[[Ontology Downlods: http://geneontology.org/page/download-ontology]]~
ファイルgo.oboのイメージは
 [Term]
 id: GO:0000001
 name: mitochondrion inheritance
 namespace: biological_process
 def: "The distribution of mitochondria, including the mitochondrial genome, into daughter cells after mitosis or meiosis,
 mediated by interactions between mitochondria and the cytoskeleton."
 [GOC:mcc, PMID:10873824, PMID:11389764]
 synonym: "mitochondrial inheritance" EXACT []
 is_a: GO:0048308 ! organelle inheritance
 is_a: GO:0048311 ! mitochondrion distribution
---[[Biopython and the Gene Ontology (GO) consortium.:https://biopython.org/wiki/Gene_Ontology]]
---GOATOOLSでもoboファイルをパースできる [[GOATOOLS:https://github.com/tanghaibao/goatools/]]
---その他ライブラリ候補の記事 [[Ontology Support #686:https://github.com/biopython/biopython/issues/686]]

--[[GOA:https://www.ebi.ac.uk/GOA]]
---[[GOA Downloads:https://www.ebi.ac.uk/GOA/downloads]]
--[[QuickGo:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/]]
---[[Search thrL:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/search/thrL]]
---[[Search thrA:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/search/thrA]]
--[[QuickGo API:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html]]
---[[API-Gene Ontology:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html#!/gene_ontology]]
---[[evidence & conclusion ontology:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html#!/evidence_&_conclusion_ontology]]
---[[Annotations:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html#!/annotations]]
---[[co-occurring terms:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html#!/co-occurring_terms/findCoTermsUsingGET]]
---[[gene products:https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html#!/gene_products]]
--UniProtで済むかも知れない。
--[[UniProtでthrL e-coliをアクセス、更にReviewedのみ:https://www.uniprot.org/uniprot/?query=thrL+e-coli&sort=score]]
--[[UniProtでLPT_ECOK1をアクセス:https://www.uniprot.org/uniprot/P0C5Z1]]
---[[UniProt Programmatic Access:https://www.uniprot.org/help/programmatic_access]]
---[[Programmatic access - Retrieving entries via queries:https://www.uniprot.org/help/api_queries]]
---[[https://www.uniprot.org/uniprot/?query=thrL+AND+e-coli+AND+reviewed:yes&sort=score&format=xml]]
---ここから、(XMLなので)
 <dbReference type="GO" id="GO:0009088">
  <property type="term" value="P:threonine biosynthetic process"/>
  <property type="evidence" value="ECO:0000501"/>
  <property type="project" value="UniProtKB-UniRule"/>
 </dbReference>
 <dbReference type="GO" id="GO:0031556">
  <property type="term" value="P:transcriptional attenuation by ribosome"/>
  <property type="evidence" value="ECO:0000501"/>
  <property type="project" value="UniProtKB-UniRule"/>
 </dbReference>
---ここで https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/term/GO:0009088 (https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/search/GO:0009088ではないことに注意)
---APIを使うならば GET /ontology/go/terms/{ids}で~
https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/services/ontology/go/terms/GO%3A0009088~
curl -X GET --header 'Accept:application/json' 'https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/services/ontology/go/terms/GO%3A0009088'~
でJSON出力が得られる
 {"numberOfHits":1,"results": [{"id":"GO:0009088","isObsolete":false,
 "name":"threonine biosynthetic process",
 "definition":{"text":"The chemical reactions and pathways resulting in the formation of threonine (2-amino-3-hydroxybutyric acid), 
 a polar, uncharged, essential amino acid found in peptide linkage in proteins.",
 "xrefs": [{"dbCode":"ISBN","dbId":"0198506732"}]},
 "synonyms":[{"name":"threonine formation","type":"exact"},{"name":"threonine synthesis","type":"exact"},
 {"name":"threonine anabolism","type":"exact"},{"name":"threonine biosynthesis","type":"exact"}],
 "aspect":"biological_process","usage":"Unrestricted"}],"pageInfo":null}
~
 {"numberOfHits":1,"results": [{"id":"GO:0031556","isObsolete":false,
 "name":"transcriptional attenuation by ribosome",
 "definition":{"text":"A type of transcriptional regulation at the level of early termination. 
 This process can occur only in prokaryotes, where transcription of an operon into messenger RNA
 and translation of that mRNA into polypeptides occur simultaneously. The general principle is
 that alternative mRNA secondary structures occur under different physiological conditions such as
 available amount of a particular amino acid. One set of conditions favors early termination of
 transcription. In the classic example of the trp biosynthesis operon, translation of the gene for
 a short, trp-containing polypeptide called the trp operon leader peptide pauses either at a trp codon
 (if tryptophan is scarce) or the stop codon (if trp is readily available). In the former situation
 transcription continues, but in the latter a Rho-independent terminator forms and reduces,
 or attenuates, expression of the tryptophan biosynthesis genes. Although the polypeptides
 encoded by leader peptide genes appear not to be stable once their translation is complete,
 it is suggested by recent studies that their nascent polypeptide chains interact specifically with
 ribosomes, specific uncharged tRNAs, or other cellular components to inhibit release at the stop
 codon and improve the function of transcriptional attenuation as a regulatory switch.",
 "xrefs":[{"dbCode":"ISBN","dbId":"0198542682"}]},
 "synonyms":[{"name":"ribosome-mediated transcriptional attenuation","type":"exact"}],
 "aspect":"biological_process","usage":"Unrestricted"}],"pageInfo":null}

---APIを使うならば GET /ontology/go/terms/{ids}/ancestorsで~
https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/services/ontology/go/terms/GO%3A0005829/ancestors?relations=is_a,part_of,occurs_in,regulates
 {"numberOfHits":1,"results":
 [{"id":"GO:0005829","isObsolete":false,"name":"cytosol","definition":{"text":"The part of
 the cytoplasm that does not contain organelles but which does contain other  particulate
 matter, such as protein complexes."},
 "ancestors":["GO:0005623","GO:0005737","GO:0005829","GO:0044464",
  "GO:0044444","GO:0044424","GO:0005575","GO:0005622"],
 "children":[{"id":"GO:0099510","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:0044445","relation":"part_of"},{"id":"GO:0061502","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:0099522","relation":"part_of"},{"id":"GO:0045249","relation":"part_of"},
 {"id":"GO:1904962","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0045243","relation":"part_of"},
 {"id":"GO:0061475","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0042147","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:0090119","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0045248","relation":"part_of"},
 {"id":"GO:0016482","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0099523","relation":"part_of"},
 {"id":"GO:0099524","relation":"part_of"},{"id":"GO:0033576","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:0045250","relation":"part_of"},{"id":"GO:0006895","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:0002186","relation":"part_of"},{"id":"GO:0022626","relation":"part_of"},
 {"id":"GO:0061725","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0090160","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:1901950","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0045022","relation":"occurs_in"},{"id":"GO:0002184","relation":"occurs_in"},
 {"id":"GO:0099522","relation":"is_a"},{"id":"GO:0033582","relation":"occurs_in"}],
 "aspect":"cellular_component","usage":"Unrestricted"}],"pageInfo":null}

-2018-11-13 
--[[遺伝子発現解析入門:http://coop-math.ism.ac.jp/files/216/%E8%B3%87%E6%96%99_nakaoka.pdf]]
--[[計算生命科学の基礎:http://www.r-ccs.riken.jp/r-ccssite/wp-content/uploads/2016/05/20151104doi.pdf]]
--[[GO 解析:https://bi.biopapyrus.jp/pathway/go/]]
--[[GSEA:http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp]]

-2018-11-12 [[2009-07-22 Gene Ontologyを使って特定遺伝子の機能情報を検索する:http://togotv.dbcls.jp/20090722.html]]

-2018-11-12 [[無料でネット通信を高速&安全にできるDNSサービス「1.1.1.1」のiOS版とAndroid版が公開中、実際に使ってみた:https://gigazine.net/news/20181112-1111-cloudflare-faster-internet/]]

-2018-11-11 [[microbioinformatics:https://sites.google.com/site/microbioinformatics/genomu-bi-jiao-jie-xi]]~
[[ゲノムのGC含有量の解析:http://www.bioinfo.sfc.keio.ac.jp/class/genpro/Texts/gcskew1.pdf]]

-2018-11-09 [[「風が吹けば儲かるのは誰か」をAIが予測:https://business.nikkeibp.co.jp/atcl/opinion/15/221102/110800624/]]

-2018-11-09 [[「エネルギー関数」を用いてコンピューターに概念を機械学習させる:https://gigazine.net/news/20181108-learning-concepts-with-energy-functions/]]

-2018-11-08 [[写真や動画を手書きアニメ風にするアプリ「Olli」が人気に 漫画家やイラストレーターも反応:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/amp/1811/07/news095.html]]

-2018-11-07 [[機械学習アルゴリズムに見えない課題あり、米大学の研究者が指摘:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1811/07/news049.html]]

-2018-11-06 [[KEGG Pan troglodytes (chimpanzee): 732485:https://www.genome.jp/dbget-bin/www_bget?ptr:732485]]
--[[Uniprot UniProtKB - P69907 (HBA_PANTR):https://www.uniprot.org/uniprot/P69907]]
--[[hemoglobin subunit alpha [Pan troglodytes] NCBI Reference Sequence: NP_001036091.1:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/NP_001036091.1]]
--[[Pan troglodytes alpha-globin messenger RNA GenBank: X00226.1:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/X00226.1]]

-2018-11-05 [[深層学習を用いて歌からボーカルや楽器だけを抽出する技術が開発される:https://gigazine.net/news/20181105-music-source-separation-wavenet/]]

-2018-11-02 [[アメリカの国民食【ピザの歴史】:https://www.youtube.com/watch?v=5Sx2vZy_vRQ]]

-2018-11-02 [[【#01】はじめまして、茨ひよりです!~自己紹介編~:https://www.youtube.com/watch?v=q84pn-t2CZ4]]

-2018-11-02 [[コンテナ化プロジェクトの準備を行うための4つのステップ:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1811/02/news005.html]]

-2018-10-19 [[英検、AIによる自動採点を2019年に導入へ--中国の評価エンジン採用:https://japan.cnet.com/article/35127240/]]  彼らが何を公開すれば我々は信じることができるのだろうか? AIは過去のデータから判断するが、過去のデータがどの程度andどういう意味で「正しい」のか? 

-2018-10-18 [[デスクの上をスッキリ整頓。ファイリングもインデックスもできる「デミクリップ」:https://www.lifehacker.jp/2018/10/amazon-demiclip.html]]

-2018-10-16 [[GoogleのAIは転移性の乳がんを99%の精度で検知することが可能:https://gigazine.net/amp/20181015-google-ai-detect-breast-cancer]]  曰く、LYNAはオープンソースの画像認識ディープラーニングモデルである「Inception-v3」をもとに作られており、入力された画像からピクセルレベルでがんを探します。

-2018-10-13
--[[分子進化学の実際ネタ>ノート/分子進化学]]
--[[9. Accessing NCBI’s Entrez databases:https://biopython.readthedocs.io/en/latest/Tutorial/chapter_entrez.html]]
--[[The E-utilities In-Depth: Parameters, Syntax and More:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/#chapter4.ESearch]]

--[[EMBOSSを用いた配列解析への手引き:https://osdn.net/projects/jambo/docs/emboss_tutorial/...]]
--[[Package Bio :: Package Emboss:http://biopython.org/DIST/docs/api/Bio.Emboss-module.html]]
--[[Biopython emboss:https://www.google.co.jp/search?q=Biopython+emboss&newwindow=1&hl=ja&tbas=0&source=lnt&sa=X&ved=0ahUKEwiRvbb5vYDeAhUBdXAKHUCuD9EQpwUIIw&biw=1581&bih=736]]

--BioPython [[Package Bio :: Module pairwise2:http://biopython.org/DIST/docs/api/Bio.pairwise2-module.html]]

--[[Phylo - Working with Phylogenetic Trees:https://biopython.org/wiki/Phylo]]


-2018-10-12 [[スキャナーで記録したアナログレコードの画像から、音を再生するソフト:https://wired.jp/2003/02/27/%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%8A%E3%83%BC%E3%81%A7%E8%A8%98%E9%8C%B2%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%81%8B/]]  元サイトは [[Digital Needle - A Virtual Gramophone:http://www.cs.huji.ac.il/~springer/DigitalNeedle/index.html]]~
ざっと思うに、再生に必要なスキャナーの性能(精度、3次元性)は予測できるだろうから、それを満たすスキャナーの工夫をすればいいのだろう。ELPのようにメカで位置決めするとむずかしいだろうから(盤面が反っていたりなど)そこは光学補正でできないか。その意味で、この研究は良いと思ったのだが。 計算をしてみよう。~
LPレコードの一番内側のトラックの直径を100mmとする([[この記事:http://www7a.biglobe.ne.jp/~yosh/recordcollection.htm]]によると半径53.2mm)。円周は314mm。回転数33RPMとすると314x33/60=172.7mm/秒。この速度で走る線上に20KHz(かなりいい加減)の信号を刻むとすると、1振動あたり172.7mm/20000振動=8μmとなる。スキャナとの比較用にDPI(Dots per Inch)に直すと、2点あたり8μmだから1インチ当たりでは
(25.4mm/8μm)x2=6350ドットということになる。つまり、6000 DPIぐらいのスキャナが必要になる、のだとすると、そこらにある600DPIとかがんばって1200DPIとかであっても、まったく足りないのではないか? スキャンは明るさが12ビットの階調で取れる分の情報があるから、その分で何か工夫できるか?


-2018-10-12 [[ディープラーニングで翻訳プログラムを0から作った人がその仕組みを複雑な数式ではなく図で解説するとこうなる:https://gigazine.net/news/20181012-language-translator-deep-learning/]]

-2018-10-10 [[TSMCは5nmプロセスの先行生産を2019年4月にも行う予定:https://gigazine.net/news/20181010-tsmc-5nm-risk-production/]]~
TSMは極紫外線リソグラフィー(EUV)に関して重要な発表を2つ行いました。その1つは、第2世代の7nmプロセス(N7+)の製造が始まったというもの。TSMCはすでに2018年4月に第1世代の7nmプロセス(N7)での半導体大量生産を始めていましたが、新たにN7+で最初のカスタマー向けチップのテープアウトを行いました。N7+はN7比でトランジスタ密度は20%アップしており、消費電力は8%ダウンし周波数は6〜12%高まると期待されています。~
もう1つの重大発表として、TSMCは5nmプロセス(N5)でのRisk Production(リスクプロダクション)を早ければ2019年4月にも行う計画だと明言しました。「リスクプロダクション」とは、特定の顧客からのチップ生産の依頼を受けることなく半導体ファブが独自に先行試験として行う生産です。そもそも需要があるのかも手探りな段階で、半導体ファブが先行投資によりリスクを負うためこう呼ばれています。

-2018-10-06 [[無料で2000量子ビットの量子コンピューターをクラウドで貸し出す「Leap」をD-Waveがスタート:https://gigazine.net/news/20181005-d-wave-leap/]] 

-2018-10-02 [[タンパク質コード配列; CDS feature について:https://www.ddbj.nig.ac.jp/ddbj/cds.html]]

-2018-10-02 [[ダメな人ほど"チラシ配り"をムダと見下す ネットの「友だち」は役に立たない:https://president.jp/articles/-/26269]]

-2018-09-30 特色ある取り組み
--[[学生自身による学修のPDCAサイクルの確立〜東京理科大学〜:http://www.juce.jp/LINK/journal/1603/02_02.html]] (juce) ← AP補助対象
--[[北海道大学 科目別成績評価分布の公開:http://educate.academic.hokudai.ac.jp/seiseki/GradeDistResult11.aspx]]

-2018-09-30 
--[[Python Flaskでつくる LDAPログインページ:https://www.osstech.co.jp/~hamano/posts/flask-login-ldap/]]
--[[Flask-Loginの使い方:https://qiita.com/msrks/items/d9c327dd81749ec01d1d]]
--[[flask-login &#8211; Flaskユーザーセッション管理:https://githubja.com/maxcountryman/flask-login]]
--[[Flaskを使いこなす1:https://study-flask.readthedocs.io/ja/latest/04.html]]

-2018-09-30 WinPythonをUSBに入れたとき、Rも可搬にする
--tの下にRをインストールする
--scripts/env.pyは基本的にそのままでよさそう
 
-2018-09-28 WinPythonをUSBに入れたとき、matplotlibの日本語フォントを可搬にする
--matplotlibの設定ファイルの場所を探す
 import matplotlib
 matplotlib.matplotlib_fname()
とすると、WinPythonのインストールディレクトリ下のpython-3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc
があることが分かったので、
---フォントファイル自体はWinPythonのインストールディレクトリ下のpython-3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fontsの下へ。フォントファイル自体はたとえば[[IPAex:http://ipafont.ipa.go.jp/]]をダウンロード
---フォントの登録はインストールディレクトリ下のpython-3.6.6\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrcファイルに、以下の1行を追加する。
 font.family : IPAexGothic
---最後にフォントキャッシュを消すのを忘れずに。最近はfontList.cacheもしくはfontList.py3k.cacheという名前ではなくて、どうもWinPythonインストールディレクトリ\settings\.matplotlib\fontlist.jsonらしい。

-2018-09-28 WinPythonをUSBに入れたとき、Mecab-Nattoを可搬にする
--WinPythonをUSB下に展開・インストールする
--MeCabのWindows版を入れる([[公式版:http://taku910.github.io/mecab/#install-windows]]のバイナリパッケージでよい)。展開先をUSBメモリのWinPythonのインストールフォルダの直下にしてみた(E:\WPy-3662\MeCab)。更に漢字コードは敢えてUTF-8にする。
--WinPythonのWinPython Command Prompt.exeを起動。コマンド画面の中で、pip install natto でNattoをインストールする
--ここから、nattoでうまくmecabを認識するように設定変更。WinPythonのインストールフォルダの下にある scripts フォルダを開き、その中の env.bat を編集する。
---最後の方の、WinPython. ini part というセクションのすぐ上に、1つセクションを追加する。
 rem MeCab environment
 set MECABRC=%WINPYDIR%\..\MeCab\etc\mecabrc
 set MECAB_PATH=%WINPYDIR%\..\MeCab\bin\libmecabdll
 set PATH=%WINPYDIR%\..\MeCab\bin\;%PATH%
---WinPythonのWinPython Command Prompt.exeを一旦終了EXITして、再度起動する。(上記のenv.bat)を読み込ませるため。コマンド画面の中で set として環境変数を確認する。上記で追加したものが正しくセットされていればよい。
---最後に、jupyter notebook.exeを起動して、jupyter notebook内でnatto経由でMeCabが正しく起動できるかどうか確認する。
 from natto import MeCab
 nm = MeCab()
 text = 'すもももももももものうち'
 print(nm.parse(text))
--更にUSBメモリを外して、Windowsを再起動し、USBメモリを挿さない状態ではMeCabが存在しないことを確認し、次にUSBメモリを挿してWinPython/Jupyter-Notebook下でMeCabが動くことを確認しておく。

-2018-09-28 [[UniQro オリジナルデザインのシャツ・スェットを作る:https://utme.uniqlo.com/create/#/]]

-2018-09-28 [[Microsoft、「Azure Machine Learningサービス」に自動機械学習機能を統合し、Python SDKを追加:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1809/28/news055.html]]

-2018-09-28 古いページなれども、[[English-Chinese Periodic Table of Elements 英漢元素周期表:http://www.davelo.net/pte-davelo.pdf]]。漢字で書くとみな1文字?

-2018-09-26 [[QWERTY配列:https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/47/12/47_12_839/_article/-char/ja/]]

-2018-09-20 いつも忘れるやつ [[SELinuxを有効にしているときにありがちなpermission denied:http://kgbu.hateblo.jp/entry/20090209/1234146121]]

-2018-09-20 医科歯科生物概論テキスト?
--[[7 細胞の構造:http://www.tmd.ac.jp/artsci/biol/pdf3/Chapt7.pdf]]
--[[8 DNAからタンパク質へ:http://www.tmd.ac.jp/artsci/biol/pdf3/Chapt8.pdf]]
--[[9 タンパク質の生合成:http://www.tmd.ac.jp/artsci/biol/pdf3/Chapt9.pdf]]
--[[10 タンパク質のはたらき:http://www.tmd.ac.jp/artsci/biol/pdf3/Chapt10.pdf]]
--[[11 細胞周期と細胞分裂:http://www.tmd.ac.jp/artsci/biol/pdf3/Chapt11.pdf]]

-2018-09-20 [[flask tutorial:https://a2c.bitbucket.io/flask/tutorial/index.html]] と [[flask document:https://a2c.bitbucket.io/flask/index.html]]~
[[Flaskチュートリアル - Pythonでツイッターの分析ツールを作ってディプロイしよう!(動画つき!)-:https://note.mu/daikawai/n/n233ef9662323]]

-2018-09-14 [[何でもモールス信号変換:http://morse.ariafloat.com/]]

-2018-09-13
-- [[Python入門 基礎文法とサンプル集:https://algorithm.joho.info/programming/python/sample-code-py/]]
--[[PythonTutorials:https://github.com/vitroid/PythonTutorials]] このテキストは、WinPythonを使った2日間の集中講義で、まったくプログラミングをしたことのない理系の学部3年生にPythonを教えることを目標とした教材です。

-2018-09-12 [[円周率の公式と計算法 大浦拓哉:http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kenkyubu/kokai-koza/H16-ooura.pdf]] 平成16年度(第26回)数学入門公開講座テキスト(京都大学数理解析研究所,平成16年8月2日〜8月5日開催) 

-2018-09-11 [[プログラマーが知っておくべき「PC内部の通信速度」:https://gigazine.net/news/20180911-access-speed-history/]]

-2018-09-10 [[完成! 「お前は小籠包か」とツッコミたくなるうまさ 男のハンバーグ道(4):https://style.nikkei.com/article/DGXMZO35014550V00C18A9000000]] 炭火か、フライパン焼き目+オーブン180度15分か?

-2018-09-10 [[Possible Python rival? Programming language Julia is winning over developers:https://www.zdnet.com/article/possible-python-rival-programming-language-julia-is-winning-over-developers/]]

-2018-09-08 [[ファビュラスなデザイン!江戸時代に作られた和菓子のカタログ『御蒸菓子図』が無料オンライン公開中:http://karapaia.com/archives/52264497.html]]

-2018-09-07 [[大人数でビデオチャットができるアプリ8選 // ライフハッカー[日本版]:https://www.lifehacker.jp/amp/2018/09/what-to-use-for-video-calls-instead-of-facetime.html]]

-2018-09-06 [[近畿大学のマイクロドローン映像がすごいと大絶賛 「操縦者の技術がハンパない」「時オカのナビィ」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1809/05/news112.html]] これだけのパフォーマンスができるというのが、多芸というか。

-2018-09-06 [[VS CodeとPythonとDockerでWeb APIをコンテナ化! :http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1809/06/news030.html]]

-2018-09-06 [[Googleが科学者やジャーナリストを助ける「データセット検索」の提供を開始:https://gigazine.net/news/20180906-google-dataset-search/]]

-2018-09-05 [[JR東、通勤グリーン車にWi-Fi・コンセント 横須賀・総武快速線にE235系導入:https://japanese.engadget.com/2018/09/04/jr-wi-fi-e235/]]

-2018-09-03 Windows platex 
--[[TeXインストーラ 3:https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~abenori/soft/abtexinst.html]]
--[[W32TeX:http://w32tex.org/index-ja.html]]
--[[LaTeX入門/各種パッケージの利用:https://texwiki.texjp.org/?LaTeX%E5%85%A5%E9%96%80%2F%E5%90%84%E7%A8%AE%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AE%E5%88%A9%E7%94%A8#p3338b79]]
--[[CTAN:https://texwiki.texjp.org/?CTAN]]、  [[by name:http://ftp.yz.yamagata-u.ac.jp/pub/CTAN/FILES.byname]]
--[[TeX のディレクトリ構成:https://texwiki.texjp.org/?TeX%20%E3%81%AE%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AA%E6%A7%8B%E6%88%90]]  場所は C:\w32tex\share\texmf-local\tex\latex\{cprotect or plistings}\{cprotect.sty or plistings.sty}
--macros/latex/contrib/cprotect.zip [[cprotect:http://ftp.yz.yamagata-u.ac.jp/pub/CTAN/FILES.byname]] 中のREADMEに従ってコマンド処理
--[[plistings:https://github.com/h-kitagawa/plistings]]

-2018-09-02 [[情報中心性:https://tjo.hatenablog.com/entry/2015/12/09/190000]]

-2018-08-31 [[クラスタ数を自動推定するX-means法を調べてみた:https://qiita.com/deaikei/items/8615362d320c76e2ce0b]]

-2018-08-31 [[統計: Python と R で重回帰分析してみる:https://blog.amedama.jp/entry/2016/12/23/193452]]

-2018-08-31 [[仕事の教え方の理想がここに 発達障がい者への支援を目的として作成された「職場で使える『虎の巻』」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1808/30/news129.html]]

-2018-08-30 [[「いったい何者」Appleを倒産の危機から救ったジョブズの質問:http://news.livedoor.com/article/detail/15226755/]]

-2018-08-29  [[一千億分の八:https://koyamachuya.com/column/voyage/14753/]]~
[[apollo11号のソースコードを読みつつ:http://aerith7.hatenablog.com/entry/2016/12/21/171726]]~
[[Apollo 11 MOCR ACR Collection:https://archive.org/search.php?query=Apollo+11+MOCR+ACR+Collection&page=5]]

-2018-08-28 [[VS CodeとPythonで作るFlaskアプリの構成を一巡り (1/2):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/28/news032.html]]

-2018-08-27 [[無料のRPAツール!WorkFusion『RPA Express』導入記#1:https://sarudeki.com/robot/rpa/workfusion-rpa-express1.html]]~
[[無料で始めるRPA:https://qiita.com/tarobei/items/25f91dc287740fd190fd]]~
[[2018年版RPAツール14選:https://kashika.biz/sps_rpa_tools_2017/]]

-2018-08-25 
--[[19.1 正準相関:http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat19/stat1901.html]]、 [[19.2 正準変量:http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat19/stat1902.html]]、 [[19.3 正準相関分析と他の手法との関係:http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat19/stat1903.html]]
--[[正準相関分析入門:https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnns/20/2/20_62/_pdf]]
--[[正準相関分析と固有値問題:http://ut25252.hatenablog.com/entry/2017/12/01/181101]]
--[[Canonical Variate Analysis and Related Techniques:https://pdfs.semanticscholar.org/0543/6c136fb33d56d25b58b93175b1224897c5fd.pdf]]
--[[正準相関分析(CCorA:Canonical Correlation Analysis ):https://www.xlstat.com/ja/solutions/features/canonical-correlation-analysis-ccora]]

-2018-08-25  Izenman: [[Modern Multivariate Statistical Techniques --- Regression, Classification, and Manifold  Learning:http://ce.aut.ac.ir/~shiry/lecture/Advanced%20Machine%20Learning/Manifold_Modern_Multivariate%20Statistical%20Techniques%20-%20Regres.pdf]]

-2018-08-25 コレスポンデンス分析
--[[(マクロミル)コレスポンデンス分析:https://www.macromill.com/service/data_analysis/d010.html]]
--[[(インテージ)コレスポンデンス分析とは:https://www.intage.co.jp/glossary/400/]]
--[[(日経リサーチ)コレスポンデンス分析:https://www.nikkei-r.co.jp/topics_detail11/id=1628]]
--[[コレスポンデンス分析:https://www.pref.miyagi.jp/uploaded/attachment/617759.pdf]]
--[[(アイスタット)《コレスポンデンス分析 》:https://istat.co.jp/ta_commentary/correspondence]]
--[[(esafak/mca: Multiple correspondence analysis)Google Analytics のテ&#12441;ータを python て&#12441;コレスホ&#12442;ンテ&#12441;ンス分析する:https://www.monotalk.xyz/blog/google-analytics-%E3%81%AE%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92-python-%E3%81%A6%E3%82%B3%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%9B%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%82%B9%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%99%E3%82%8B/]]
--[[github esafak/mca:https://github.com/esafak/mca]]
--[[github prince:https://github.com/MaxHalford/prince]]
--[[(esafak)ワインの味を分析してリア充達のクリスマスディナーを台無しにしよう:https://qiita.com/nabesaan/items/f88bbacdd4f9217cd802]]

-2018-08-25 [[Windows 10の「Xbox」などのビルトインアプリを削除する:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1802/14/news016.html]]

-2018-08-26 [[Googleの音声認識エンジンを使って音声ファイルから文字起こししてみた:https://gigazine.net/news/20180824-speech-to-text-gcp-cloud-mojiokoshi/]]

-2018-08-21 [[子供の「つまずき」解析、個別指導にAI活用:https://www.yomiuri.co.jp/science/20180821-OYT1T50024.html?from=ytop_main5]]

-2018-08-21 flask
--[[VS CodeとPythonとFlaskでお手軽Web API開発 :http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/21/news036.html]]
--[[Flaskの簡単な使い方:https://qiita.com/zaburo/items/5091041a5afb2a7dffc8]]
--[[ウェブアプリケーションフレームワーク Flask を使ってみる:https://qiita.com/ynakayama/items/2cc0b1d3cf1a2da612e4]]
--[[[Python] Flask 入門:http://python.zombie-hunting-club.com/entry/2017/11/03/223503]]
--[[【Python】フレームワークFlaskの基本をマスター:https://www.sejuku.net/blog/55507]]
--[[Quickstart:http://flask.pocoo.org/docs/1.0/quickstart/]]
--[[Command Line Interface:http://flask.pocoo.org/docs/1.0/cli/]]
--[[dotenv:https://github.com/theskumar/python-dotenv]]

--[[web アプリケーションで matplotlib の図を表示する:https://qiita.com/5t111111/items/3d9efdbcc630daf0e48f]]
--[[PythonのFlaskでのrender_templateで画像ファイルの表示方法:https://teratail.com/questions/89341]]
--[[matplotlib を Flask から使う方法:http://arataka.github.io/2011/10/19/mpl-on-flask.html]]
--[[SQLからmatplotlibでグラフを作ってFlaskで表示:http://d.hatena.ne.jp/k-kuro/20180213/p1]]

-2018-08-21 [[アップグレードを繰り返してきたWindows 10 PC、たまにはお掃除を:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/21/news016.html]]

-2018-08-20 [[潜在クラス分析:https://www.slideshare.net/yoshitaket/ss-56356699]] ⇒ 9ページ
|>| |>|CENTER:潜在変数            |
|~|~|連続    |質的                |
|観測&br;変数|連続|因子分析|潜在プロフィール分析|
|~|質的|項目反応理論|潜在クラス分析  |
--Python:
--- pip lccm  https://pypi.org/project/lccm/
---[[dasirra/latent-class-analysis:https://github.com/dasirra/latent-class-analysis]]
--UCLA analysis sample [[LATENT CLASS ANALYSIS | MPLUS DATA ANALYSIS EXAMPLES:https://stats.idre.ucla.edu/mplus/dae/latent-class-analysis/]] ← 上記スライド68ページ
--[[M-plusとRによる構造方程式モデリング入門:https://www.amazon.co.jp/M-plus%E3%81%A8R%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%A7%8B%E9%80%A0%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%B0%8F%E6%9D%89-%E8%80%83%E5%8F%B8/dp/4762828254]]
--JMPマニュアル [[クラスター分析用プラットフォームの概要:http://www.jmp.com/japan/support/help/13/mm-normal-mixtures-3.shtml#399285]]
--[[潜在クラス分析についてまとめて、Rでお試し:https://qiita.com/saltcooky/items/dc48ca3cefa9c1dfc010]]
--[[潜在クラス分析(クラスタ・モデルおよび回帰モデル)とは:http://www.mindware-jp.com/news/2014/12/04/%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%88%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BB%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%8A%E3%82%88%E3%81%B3%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E3%83%A2/]] 曰く 矢印 XLSTATの潜在クラス分析のWebページを翻訳し終えました。

-2018-08-19 混合ガウス分布のパラメタ推定
--Scikit-Learns   
---[[2.1. Gaussian mixture models:http://scikit-learn.org/stable/modules/mixture.html]]
---[[GMM covariances:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/mixture/plot_gmm_covariances.html#sphx-glr-auto-examples-mixture-plot-gmm-covariances-py]]
--[[EMアルゴリズム徹底解説:https://qiita.com/kenmatsu4/items/59ea3e5dfa3d4c161efb]]
--[[EMアルゴリズム:http://hiro2o2.hatenablog.jp/entry/2016/02/12/202826]]
--[[EMアルゴリズム:https://ja.wikipedia.org/wiki/EM%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0]]
--[[pythonで混合正規分布実装:https://qiita.com/ta-ka/items/3e8b127620ac92a32864]]
--[[PythonでEMアルゴリズムを可視化してみた(混合正規分布):ttp://kujira16.hateblo.jp/entry/2015/12/06/223951]]
--[[Rで学ぶデータサイエンス5 混合分布モデル:https://www.slideshare.net/sleipnir002/04-8419654]]
--[[PRML読書会 9.2混合ガウス分布:https://www.slideshare.net/takmin/chapter9-2]]
--[[正規分布の和の分布と、混合正規分布の違い:https://www.yasuhisay.info/entry/20080529/1212339421]]
--[[pythonで混合正規分布実装:https://qiita.com/ta-ka/items/3e8b127620ac92a32864]] 一生懸命式展開
--[[混合正規分布のパラメータ推定(あるいは EM アルゴリズム練習問題):http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2014/11/09/010529]]


-2018-08-19 [[Pythonとカーネル密度推定(KDE)について調べたまとめ:https://vaaaaaanquish.hatenablog.com/entry/2017/10/29/181949]]

-2018-08-19 [[機械学習 &#12316; K−近傍法 &#12316;:https://qiita.com/fujin/items/128ed7188f7e7df74f2c]]  irisのフルセット例ほか

-2018-08-18 [[The RedMonk Programming Language Rankings: June 2018:https://redmonk.com/sogrady/2018/08/10/language-rankings-6-18/]]

-2018-08-17 
--[[2. 組み込み関数 dir([object]):https://docs.python.jp/3/library/functions.html?highlight=dir#dir]]
--[[29.12. inspect &#8212; 活動中のオブジェクトの情報を取得する:https://docs.python.jp/3/library/inspect.html]]

-2018-08-16 [[R言語のarulesVizパッケージでアソシエーション・ルール・マイニングを視覚化:https://media.accel-brain.com/arules-viz/]]
-2018-08-16 [[《共分散構造分析(1/7) 》:https://istat.co.jp/ta_commentary/covariance_structure]]~
[[共分散構造分析(SEM):https://www.macromill.com/service/data_analysis/sem-covariance-structure-analysis.html]]~
[[共分散構造分析(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%85%B1%E5%88%86%E6%95%A3%E6%A7%8B%E9%80%A0%E5%88%86%E6%9E%90]]~
[[共分散構造分析の基礎と実際:https://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/seminar2002_1.pdf]]

-2018-08-16 [[《コレスポンデンス分析 》:https://istat.co.jp/ta_commentary/correspondence]]~
[[コレスポンデンス分析とは:https://www.intage.co.jp/glossary/400/]]~
[[コレスポンデンス分析:https://www.macromill.com/service/data_analysis/d010.html]]~
[[コレスポンデンス分析/カテゴリー間の関係を視覚化する分析:https://www.videor.co.jp/solution/research/correspondence.htm]]~
[[双対尺度法:https://www.trunktools.jp/services/analysis/dualscaling.html]]~
[[双対尺度法 : Dual Scaling:https://bellcurve.jp/ex/function/dualscale.html]]~
[[双対尺度法:https://bellcurve.jp/statistics/glossary/2131.html]] 数量化3類、双対尺度法、コレスポンデンス分析、最適尺度法、等質性分析はほぼ同じ内容の統計手法~
[[双対尺度法による分割表(Contingency Table)の分析:http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/VCpp/DualScaleXTable/]]

-2018-08-16 [[micro:bit プログラミングとこれからのプログラミング教育(第2回):http://blogs.itmedia.co.jp/kataoka/2018/08/microbit.html]]

-2018-08-15 [[【厳選】おすすめの「鎌」7種|草刈りや収穫の用途別の鎌の選び方:https://inakasensei.com/kama-osusume]]~
[[庭の雑草対策まとめ|雑草を生えなくする9つの方法:https://inakasensei.com/zassou]]~
[[雑草対策 失敗しがちなポイントと6つの対策:http://gardeningya.com/paving/index.html]]~
[[お庭の雑草対策で失敗する防草シートとは?:https://www.bousou-sheet.com/docs/course/%E3%81%8A%E5%BA%AD%E3%81%AE%E9%9B%91%E8%8D%89%E5%AF%BE%E7%AD%96%E3%81%A7%E5%A4%B1%E6%95%97%E3%81%99%E3%82%8B%E9%98%B2%E8%8D%89%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9F/]]~
[[雑草対策なにがいい?施工が必要なものからお手軽なものまで7選。:http://www.rikcorp.jp/contents/syokusai07/]]~
[[いろいろな雑草対策:https://www.shirasaki.co.jp/greenup/various_proof]]

-2018-08-14 Orange / Orange3 + Orange3-associate 本家探し
--欲しいマニュアルページは [[Association rules and frequent itemsets (associate):https://docs.orange.biolab.si/2/reference/rst/Orange.associate.html]]
--Orange3のHP [[Orange:https://orange.biolab.si/]]
--[[Orange Data Mining Library Tutorial:https://docs.orange.biolab.si/3/data-mining-library/#tutorial]]
--GitHub [[biolab/orange3:https://github.com/biolab/orange3]]
--[[Orange-Associate scripting documentation:http://orange3-associate.readthedocs.io/en/latest/scripting.html]] 古い? fpgrowth.association_rulesとか書いてある。
--This is documentation for Orange 2.7.  [[Association rules and frequent itemsets (associate):https://docs.orange.biolab.si/2/reference/rst/Orange.associate.html]]

-2018-08-14 Orange3 + Orange3-associate 日本語の使用例.  Orange.associate.AssociationRulesSparseInducer
--[[アソシエーション分析:https://www.codereading.com/statistics/association-analysis.html]]
--[[OrangeでPythonからAprioriを動かす:https://qiita.com/gingi99/items/8c97f9c304b654b7d3d4]]
--[[Google Analytics のテ&#12441;ータを python て&#12441; アソシエーション分析 する:https://www.monotalk.xyz/blog/google-analytics-%E3%81%AE%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92-python-%E3%81%A6-%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%82%B7%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E5%88%86%E6%9E%90-%E3%81%99%E3%82%8B/]]
--[[Python でアソシエーション分析 - Orange3-Associate:http://fits.hatenablog.com/entry/2018/01/09/211900]]
--[[Pythonでデータサイエンスを試す(7_アソシエーションルール):http://esu-ko.hatenablog.com/entry/2016/03/13/Python%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E8%A9%A6%E3%81%99%287_%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%82%B7%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%AB]] (Orange旧バージョン?)



-2018-08-14 [[Getting Real by 37signals:http://gettingreal.37signals.com/GR_jpn.php]] 元記事[[なぜプログラマを難問奇問・一風変わったテストなどで雇ってはいけないのか?:https://gigazine.net/news/20120107-hire-programmers/]]に曰く~
「より小さく・より早くソフトウェアを作る」というアプローチを解説したもので、実際に37signals自身がその極端ではあるけれどもシンプルではっきりとしたいくつかの方法を組み合わせることで、数々の使いやすいウェブアプリケーションを世の中に送り出しており、それらは有料ですが多くのユーザーや企業から支持されて利用されています。

-2018-08-14 [[27TB以上の研究用データセットをBitTorrentで共有する「Academic Torrents:https://gigazine.net/news/20180813-academic-torrents/]]

-2018-08-13 おむつとビール再訪
--Wall Street Journal 1992/12/23
--@IT記事 [[アソシエーション・ルール:http://www.itmedia.co.jp/im/articles/0504/18/news085.html]] に曰く~
2002年にコンサルティング会社MindMeldの社長兼CEOのトーマス・A・ブリスコック(Dr. Thomas A. Blischok)が語ったところによると、同氏がNCRのビジネスコンサルティング担当の副社長だった1992年ごろ、Osco Drugsという小売ストア・チェーンの25店舗のレジスタからトランザクションデータ(120万以上のマーケットバスケット・データ)を得て分析を行ったのがオリジナルだという。~
 この結果、「午後5時から7時の間、消費者がおむつとビールを買うということを発見した」という。これは一度も検討されたことがない洞察を得られたという意味でデータマイニングの最初の事例だといえるが、この知見に基づいてOscoが同じ売り場におむつとビールを並べたといった事実はないという。
--[[Daniel J. Power: "Decision Support Systems: Frequently Asked Questions", iUniverse 2004.:https://books.google.co.jp/books?id=D-uw5PaKVMAC&pg=PT109&lpg=PT109&dq=Blischok%27s+presentation+with+an+update+on+data+mining+in+2002&source=bl&ots=inwU909Aik&sig=tbMNj-avuAZMhii9qVrMPfCNpOQ&hl=ja&sa=X&ved=2ahUKEwjtmLi_rOncAhUPUd4KHfCJCF4Q6AEwAXoECAkQAQ#v=onepage&q=Blischok's%20presentation%20with%20an%20update%20on%20data%20mining%20in%202002&f=false]] ~
Mike Grote, Director of the Teradata Data Mining lab in San Diego, followed up on Blischok's presentation with an update on data mining in 2002.  Mike notted "So if we think back about that beer and diapers story taht we are leveraging here today for purposes of the press conference, there are certainly some limitations associated with that as a data mining example, especially when contrasted with where the state of the art of data mining is today. ... 
--[[Monday, December 21, 1998 Of Interest:  More On Diapers and Beer:http://www.riggs.com/archives/1998_12_01_OIarchive.html]]~
John Earle adds:
"I worked for Teradata and the man attributed with starting the myth. We had done a data discovery for Osco Drugs...looking for affinities between what items were purchased on a single ticket. Then we suggested tests for moving merchandise in the store to see how it affected affinities. ~
"...Our 'fearless'leader, Thom Blischok, when talking with prospects and the press, didn't distinguish between the actual affinities tested and our hypotheses. Our job was to sell the value of systems. Sometimes in selling, fact blurred with folklore.~
"Anyhow, you can imagine our surprise when a company ran a full page add in the Wall Street Journal with a beer drinker in diapers to promote their data warehousing technology. We all laughed uncontrollably."
--[[DSS News  D. J. Power, Editor:http://www.dssresources.com/newsletters/66.php]]~
Ask Dan!  by Daniel J. Power~
What is the "true story" about using data mining to identify a relation 
between sales of beer and diapers?~
... ...~
So what are the facts? In 1992, Thomas Blischok, manager of a retail 
consulting group at Teradata, and his staff prepared an analysis of 1.2 
million market baskets from about 25 Osco Drug stores. Database queries 
were developed to identify affinities. The analysis "did discover that 
between 5:00 and 7:00 p.m. that consumers bought beer and diapers". Osco 
managers did NOT exploit the beer and diapers relationship by moving the 
products closer together on the shelves. This decision support study was 
conducted using query tools to find an association. The true story is 
very bland compared to the legend.|
So if someone asks you about the story of "data mining, beer and 
diapers" you now know the facts. The story most people tell is fiction 
and legend. You can continue telling the story, but remember no matter 
how you tell it, the story of "data mining, beer and diapers" is NOT a 
good example of the possiblities for decision support with current data 
mining technologies.


-2018-08-13 Association Rule / Apriori
--[[第2回:アソシエーション分析~「使ってみたくなる統計」シリーズ ~:http://bdm.change-jp.com/?p=1341]]
--情報マネジメント用語辞典 [[アソシエーション・ルール:http://www.itmedia.co.jp/im/articles/0504/18/news085.html]]
--mjin先生 [[アソシエーション分析(1):https://www.cis.doshisha.ac.jp/mjin/R/40/40.html]]

--[[Pythonでデータサイエンスを試す(7_アソシエーションルール):http://esu-ko.hatenablog.com/entry/2016/03/13/Python%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E8%A9%A6%E3%81%99%287_%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%82%B7%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%AB]]
--[[Python でアソシエーション分析 - Orange3-Associate:http://fits.hatenablog.com/entry/2018/01/09/211900]]
--[[Google Analytics のテ&#12441;ータを python て&#12441; アソシエーション分析 する:https://www.monotalk.xyz/blog/google-analytics-%E3%81%AE%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92-python-%E3%81%A6-%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%82%B7%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E5%88%86%E6%9E%90-%E3%81%99%E3%82%8B/]]
--Kaggle [[Association Rules Mining Using Python Generators to Handle Large Datasets:https://www.kaggle.com/datatheque/association-rules-mining-market-basket-analysis]]
--[[Introduction to Market Basket Analysis in Python:http://pbpython.com/market-basket-analysis.html]]
--[[アソシエーション分析:https://www.codereading.com/statistics/association-analysis.html]]
--[[俺のアソシエーション分析か&#12441;こんなに効果か&#12441;て&#12441;ないわけか&#12441;ない - 最終回 -:https://www.slideshare.net/iktakahiro/ss-55747510]]
--[[OrangeでPythonからAprioriを動かす:https://qiita.com/gingi99/items/8c97f9c304b654b7d3d4]]
--[[How to Create Data Visualization for Association Rules in Data Mining:http://intelligentonlinetools.com/blog/2018/02/10/how-to-create-data-visualization-for-association-rules-in-data-mining/]]


-2018-08-12 [[Appleを破産寸前の瀕死状態から「100兆円企業」へと導いたスティーブ・ジョブズの「問い」とは?:https://gigazine.net/news/20180811-steve-jobs-one-profound-question/]] 記事に曰く~
NIKEの例を挙げるジョブズ氏は、「NIKEは『靴』という一般消費財を売る会社だ。しかし、NIKEの製品を買う消費者は、そこに特別な感情があることを知っている。NIKEは『当社のエアソールはこんなに優れていて』や、『Reebokのシューズに比べて優れている点は』などといったマーケティングは行わない。替わりにNIKEは、一流のアスリートと、優れた競技に対してリスペクトを示している。それこそが、『NIKEとは誰であるか』『NIKEの役割は何か』を示すものとなっている」と語っています。

-2018-08-08 [[PythonとMeCabで形態素解析(on Windows):https://qiita.com/unias_day/items/f041b7c46543f38f78f7]] 記事に曰く~
mecabのdll ((mecabインストール先)/binの下にある?)を、
site-packages/の下にコピーするとある。

-2018-08-08 [[Janome v0.3 documentation (ja):http://mocobeta.github.io/janome/]]~
python で形態素解析。Janome が簡単。pip 一発でインストール
http://ailaby.com/janome/

-2018-08-07 [[VS CodeとFlask-SQLAlchemyでデータベース操作:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/07/news029.html]]  記事に曰く~
Flask用のSQLAlchemy拡張機能「Flask-SQLAlchemy」の使い方を概観し、ToDoリストをデータベースに保存してみよう。 

-2018-08-07 [[FPがガチで勧める高金利商品ベスト10:https://president.jp/articles/-/25785]]

-2018-08-03 時系列分析
--[[時系列分析入門~季節調整モデル編~ RとPythonで実装:https://qiita.com/dr_paradi/items/b279de980268e1dc114a]]
--[[季節調整済みARIMAモデルで電力使用状況を推定してみる:http://jbclub.xii.jp/?p=695]]
--[[PythonでのARIMAモデルを使った時系列データの予測の基礎[後編]:https://blog.brains-tech.co.jp/entry/arima-tutorial-2]]

--[[SARIMAで時系列データの分析(PV数の予測):https://www.kumilog.net/entry/sarima-pv]] コンパクトにまとまった解析例

-[[Pythonによる時系列分析の基礎(Logics of Blue):https://logics-of-blue.com/python-time-series-analysis/]]
--[[Rで季節変動のある時系列データを扱ってみる:https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/10/30/190552]]

-2018-08-03 単位根
--[[単位根(wikipedia):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E4%BD%8D%E6%A0%B9]]
--[[単位根:http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/~tanizaki/class/2005/econome.grad/0709/coint.pdf]]
--[[回帰分析と単位根検定:https://www.slideshare.net/teramonagi/r-7066155]]
--[[時系列データへの回帰分析:https://logics-of-blue.com/time-series-regression/]]
--[[見せかけの回帰について(そして単位根過程・共和分など):https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/04/23/190417]] <<<--再度チェック
--[[共和分(wikipedia):https://ja.wiki
pedia.org/wiki/%E5%85%B1%E5%92%8C%E5%88%86]]

-2018-08-03 [[バレットジャーナル(Bullet journal)のやり方!バレットジャーナル公式ルール日本語訳:https://minimals.info/bullet-journal-official-japanese/]]

-2018-08-01 [[夏休みだから、30人の中高生にPythonを教えてハッカソンをやってみた : 情熱のミーム 清水亮:https://japanese.engadget.com/2018/08/01/30-python/]] enchant.pyだそうな。
--[[enchant.jsユーザが最速でPythonに入門できるようにラズパイで動くenchant.pyを作った:http://ch.nicovideo.jp/akiba-cyberspacecowboys/blomaga/ar1626349]]
--[[shi3z/enchantpy:https://github.com/shi3z/enchantpy]]

-2018-08-01 [[VTuberキャラも作れる無料ソフト VRoid Studio、ピクシブが公開:https://japanese.engadget.com/2018/07/31/vtuber-vroid-studio/]] 記事に曰く~
VTuberキャラクターなど、3DCGアニメやゲーム・VR/ARで使えるキャラクターの3Dモデルを簡単に作成できるとうたいます。

-2018-07-31 
--[[自己相関(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9B%B8%E9%96%A2]]
--[[自己回帰移動平均モデル(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E7%A7%BB%E5%8B%95%E5%B9%B3%E5%9D%87%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB]]
--[[Autoregressive integrated moving average:https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average]]
--[[新手法例 時系列分析(ARIMAモデル)の機能とその活用:https://www.i-juse.co.jp/statistics/jirei/sympo/10/arima-model.html]]
--[[ARIMAについての感覚的な理解:http://muddydixon.hatenablog.com/entry/2013/03/23/050131]]
--[[Rで計量時系列分析:AR, MA, ARMA, ARIMAモデル, 予測:https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/07/12/184704]]
--馬場真哉先生 [[時系列解析_理論編:https://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%A7%A3%E6%9E%90_%E7%90%86%E8%AB%96%E7%B7%A8/]]
--[[時系列分析_実践編:https://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90_%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E7%B7%A8/]]
--[[Pythonによる時系列分析の基礎:https://logics-of-blue.com/python-time-series-analysis/]]

-2018-07-30 [[DBLP Computer Science bibliography:https://dblp.uni-trier.de/]]では全データのXMLファイルが提供されている→[[Index of /xml:https://dblp.uni-trier.de/xml/]]~
 → これを使ったネットワーク解析 [[大規模ネットワーク分析 篠田:https://www.slideshare.net/kosukeshinoda/ss-64857695]]の10枚目、 論文 [[論文投稿のための国際会議マップ:http://www.profile.k4no.info/file/kshinoda_jsai08.pdf]](産総研 篠田孝祐氏)~
国際会議と著者の共起関係を生成し、国際会議間の類似度を、著者を特徴ベクトルとするベクトルコサイン類似度から計算~
国際会議マップの作成には,国際会議の論文情報のみを対象とし,著者名と国際会議名を抽出した.
著者および共著者名,ならびに国際会議名を用いて 2 部グラフを作成し,
その 2 部グラフを用いて国際会議の類似性を計算した.
その類似性によって国際会議マップ(ネットワーク図)を作成する.


-2018-07-29 [[プログラミング言語「Kotlin」の人気--若い開発者の間で急上昇している背景:https://japan.techrepublic.com/article/35122899.htm]]

-2018-07-28 [["人工知能"のための統計力学:https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/182068/1/bussei_el_031202.pdf]] どうも絶対勉強したくないと思っていた分野が面白そうだ。でも絶対勉強したくない。

-2018-07-27 [[ユーザーローカルが「自動要約ツール」を公開 ニュース記事から3〜10行のダイジェストを生成:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1807/17/news128.html]]

-2018-07-27 [[アジャイル開発とDevOps、渦巻く不信感:https://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1008498/071901388/]]

-2018-07-27 [[「チルってる」新入社員をやる気にさせる方法  博報堂・原田曜平氏に聞く若者活用の妙手:https://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1008498/071901388/]]

-2018-07-26 [[How to read gml file using igraph python library:https://www.youtube.com/watch?v=auEmZ4SpgmI]]   [[How to Run Label Propagation and Infomap Community Detection:https://www.youtube.com/watch?v=mO0J_H4YLJA]]

-2018-07-26
--[[実践で学ぶネットワーク解析:https://www.slideshare.net/MitsunoriSato/tokyor32-network-analysis-24442516]]~
[[『レ・ミゼラブル』の人物相関図:https://tjo.hatenablog.com/entry/2015/04/10/080000]]
--[[Using Gephi with PubMed-derived Citation Data:https://vimeo.com/17848309]]
--[[Proliferating Information through Communities &#8211; A short talk and visualization using Gephi software.:https://vimeo.com/17507027]]
--[[Text Network Analysis with Gephi:https://vimeo.com/16692084]]

-2018-07-25 [[SQLの結合でLikeを使う:http://dev.gem-stones.net/sql%E3%81%AE%E7%B5%90%E5%90%88%E3%81%A7like%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86/]]~
[[テーブル結合 LIKE演算子:https://teratail.com/questions/65949]]~
[[MySQLで使える文字列結合方法:http://proengineer.internous.co.jp/content/columnfeature/6836]]~
[[【SQL】JOINで複数の条件を書くには:https://sql-oracle.com/sqlserver/?p=1180]]~
[[JOIN ON で絞り込み条件を入れるのと、JOIN ONの後WHERE句で絞り込み条件を入れるのとでは、結果が違う件:http://atsuizo.hatenadiary.jp/entry/2016/12/12/163921]]

-2018-07-25 [[簡単にAIが作成できる「AIメーカー」で画像判別AIを作成してみた:https://gigazine.net/news/20180725-ai-maker/]]~
[[グーグル、「G Suite」をAIでさらに強化--「Hangouts Chat」のスマートリプライなど:https://japan.cnet.com/article/35122975/]]

-2018-07-25 [[サイボウズ、知識が少ない教員でも教えられる「プログラミング教育指導案」を無償公開 :https://m.japan.cnet.com/amp/story/35122782/]]

-2018-07-24 [[Jupyter notebook plotting does not work with pycairo:https://github.com/igraph/python-igraph/issues/102]]

-2918-07-24 [[VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1807/24/news024.html]]

-2018-07-23 [[シンガポール人も悩み続けた 猛暑は仕事の生産性をいかに落とすか:https://diamond.jp/articles/-/175351]]

-2018-07-20 [[FakeApp2.2:https://www.fakeapp.org/]]と~
[[Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos:http://www.niessnerlab.org/projects/thies2016face.html]]~
[[Wikipedia: Deepfake:https://en.wikipedia.org/wiki/Deepfake]]~
[[「馬がシマウマに」「夏の写真が冬に」 “ペア画像なし”で機械学習するアルゴリズム「CycleGAN」がGitHubに公開:http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1704/12/news099.html]]~
[[GANで犬を猫にできるか~cycleGAN編(1)~:https://qiita.com/itok_msi/items/b6b615bc28b1a720afd7]]~
[[フェイクポルノで問題になったDeepfakesを簡単に試せるサイトを作ってみた:https://qiita.com/Tansan_sui/items/77b3bb7aeea8fc01c6ec]]

-2018-07-19 [[Rで季節変動のある時系列データを扱ってみる:https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/10/30/190552]]

-[[R言語 サンプルデータ一覧:https://www.trifields.jp/r-sample-data-491]]~
[[R言語 標準データセットの私的まとめ:https://qiita.com/wakuteka/items/95ac758070f6f4d89a96]]

--2018-07-18 [[Pythonによる時系列分析の基礎:https://logics-of-blue.com/python-time-series-analysis/]]~
[[PythonでのARIMAモデルを使った時系列データの予測の基礎[後編]:http://blog.brains-tech.co.jp/entry/arima-tutorial-2]]

-2018-07-19 ネットワーク解析
--[[グラフとネットワーク 電通大岡本先生:http://dopal.cs.uec.ac.jp/okamotoy/lect/2014/gn/]]
--[[ネットワーク分析:https://github.com/matsuolab/Tutorial/wiki/%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E5%88%86%E6%9E%90]] < 良心的かも
--[[無向グラフと有向グラフ:http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching/ad11/ad11-09.pdf]]
--[[グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(1):グラフ可視化・描画手法:https://tjo.hatenablog.com/entry/2015/11/04/190000]]
--[[igraph:http://steavevaivai.hatenablog.com/entry/2017/03/22/064139]]
--[[実践で学ぶネットワーク分析:https://www.slideshare.net/MitsunoriSato/tokyor32-network-analysis-24442516]] ← おもしろかった
--[[大規模ネットワーク分析 篠田:https://www.slideshare.net/kosukeshinoda/ss-64857695]]
--[[ネットワーク分析 東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座:http://gci.t.u-tokyo.ac.jp/tutorial/network/]]
--[[UCI機械学習リポジトリのデータ(など)で遊ぶ(2):『レ・ミゼラブル』の人物相関図:https://tjo.hatenablog.com/entry/2015/04/10/080000]]
--

--[[numpyとNetworkXで関係データ学習(スペクトラルクラスタリング):https://qiita.com/kazetof/items/3d5bd3241dcf349fb24e]]

--[[University of Oregon Route Views Archive Project:http://routeviews.org/]]
--[[Index of /bgpdata/2018.06/RIBS:http://routeviews.org/bgpdata/2018.06/RIBS/]]
--[[Datasets:https://github.com/gephi/gephi/wiki/Datasets]]
--[[Network datasets:http://kateto.net/2016/05/network-datasets/]]


-2018-07-19 [[日経平均株価:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E7%B5%8C%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%A0%AA%E4%BE%A1]]
--[[ダウンロードセンター:https://indexes.nikkei.co.jp/nkave/index?type=download]]
--[[日経平均 過去データ:https://jp.investing.com/indices/japan-ni225-historical-data]]
--[[


-2018-07-19 [[ドコモ、対話型AIサービスの開発環境を教育研究機関などに無料公開:https://japan.cnet.com/article/35122669/]]

-2018-07-19 [[ストローマン論法:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%B3]]

-2018-07-17 [[Network data:http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/]]
--[[Stanford Large Network Dataset Collection:http://snap.stanford.edu/data/]]
--[[University of Oregon Route Views Archive Project (PGP):http://routeviews.org/]]
--[[SuiteSparseMatrixCollection (University Florida)(Power Grid Data):https://sparse.tamu.edu/]]
--[[Community Centrality (Coauthership network):http://www-personal.umich.edu/~mejn/centrality/]] と データへのリンク[[Scientific collaboration networks:http://www-personal.umich.edu/~mejn/collaboration/index.html]]
--[[Data Citation Index on the Web of Science:http://wokinfo.com/products_tools/multidisciplinary/dci/]]
--[[UCINET software:https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/datasets]]

--[[(Gephi) Datasets:https://github.com/gephi/gephi/wiki/Datasets]]

--[[Gephi のサンプルデータセット。:http://oss.infoscience.co.jp/gephi/wiki.gephi.org/index.php/Datasets.html]]

-2018-07-17 [[Visual Studio Codeの使い方、基本の「キ」:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1507/10/news028.html]]

-2018-07-17 [[無料でブラウザ上でさまざまな形式の履歴書を簡単に作れる「yagish(ヤギッシュ)」:https://gigazine.net/news/20180717-yagish/]]

-2018-07-16 
--[[graph-tool (Python package):https://graph-tool.skewed.de/]]
--NetworkX [[Exploring and Analyzing Network Data with Python:https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python#data-prep-and-networkx-installation]]
--NetworkX [[An Introduction to Graph Theory and Network Analysis (with Python codes):https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/introduction-to-graph-theory-network-analysis-python-codes/]]
--[[【Python】NetworkX 2.0の基礎的な使い方まとめ:https://qiita.com/kzm4269/items/081ff2fdb8a6b0a6112f]]

-2018-07-15 [[日経平均プロフィル-日経の指数公式サイト- ダウンロードセンター:https://indexes.nikkei.co.jp/nkave/index?type=download]]は使えそう。

-2018-07-15 [[コンピュータシステム概論 - 1 (小林 克志):https://elf-c.he.u-tokyo.ac.jp/courses/282]]  PythonとGitとflaskだって

-2018-07-15 [[時系列データに対する多様体学習について:https://cocon-corporation.com/cocontoco/manifoldlearning/]] 多様体というからわからないのだけれど、どうも要するに次元圧縮のための主成分分析とかNNとかを含む概念らしい。本文曰く~
「主成分分析」は多様体学習の代表例ですが、このように、次元数を縮小する手法を工夫すれば、少なくなった次元で表されたデータから、元々のデータの位置を復元できる、つまりデータの持っている情報を保持したままデータの次元数を縮小することが出来る、という訳なのです。
多様体学習のアルゴリズムにも様々なものがありますが、One-Hot-Vector化した離散データなどを含む高次元のベクトルデータを扱う場合に有効なのが、ニューラルネットワークを使用した多様体学習です。~
それをログデータに適用するという話らしい。

-2018-07-12 「ヱビス」ビールなら、「大国」ワインとか、「ホテイ」テキーラとか??

-2018-07-12 [[ニューラルネットワークを用いて相手の表情を認識し自然に対話できるチャットボット「ハンク」登場:https://gigazine.net/amp/20180711-face-to-face-neural-conversation]]

-2018-07-11 [[CentOS7.2のpyenv上python3.5.2環境でtkinterを利用する方法:http://goodbyegangster.hatenablog.com/entry/2016/12/17/054050]]

-2018-07-11 個人メモ [[jupyter notebookのインストールの方法と使い方 &#12316; ノート形式で逐次実行できるpythonエディタ:http://www.what-a-day.net/entry/2016/11/02/004543]]  ⇒ 様々な種類のグラフを美しく描画可能
 %matplotlib inline
 import seaborn as sns
 sns.set()
 df = sns.load_dataset("iris")
 sns.pairplot(df, hue="species")


-2018-07-11 個人メモ Jupyter NotebookでMarkdownを使う時
--[[Jupyter (iPython) Notebookを使って技術ノート環境を構築する方法:https://myenigma.hatenablog.com/entry/2016/02/20/183423#Markdown%E3%81%A7%E6%96%87%E7%AB%A0%E3%82%92%E5%85%A5%E5%8A%9B%E3%81%99%E3%82%8B]]
--[[Spec:https://daringfireball.net/projects/markdown/]]
--[[Markdown記法 チートシート:https://qiita.com/Qiita/items/c686397e4a0f4f11683d]]

-2018-07-11 個人メモ [[Apache:アクセス制御をする:https://qiita.com/YasuyukiKawai/items/727d2238572851000c79]]

-2018-07-11 [[日本全国電子部品店マップ:http://yukukawano.html.xdomain.jp/parts-map/index-map.html]]

-2018-07-10 忘れるので、MySQLDBは、今はmysqlclientとしてpipインストール

-2018-07-10 [[MariaDBの日本語の文字化けを解消する:https://qiita.com/aiiro/items/1c160f5cb70c0850e8ce]] character_set_databaseがlatin1なのをutf8に変更するには、データベースごとにalter database sample character set utf8;

-2018-07-08 [[1915年誕生「和文タイプライター」はいまだ現役だった! 日本の印刷を大きく支えた機械と人がつむぐ、103年後の言葉とは:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/amp/1807/08/news007.html]]

-2018-07-09
-- [[やってみよう分析! 第3章:ExcelとMySQLの連携:https://qiita.com/msano/items/fdcc0cbb8e41b988ce2d]]
--[[Excel+MySQL連携:2 ODBCでMySQLへ接続してデータベースの情報を見る方法:https://pasocafe.space/excel-mysql-connect-2/]]
--Excel 32 に対応するMySQLのODBCコネクタが無い(Win10ではx86_64のみで32に対応しないらしい)[[Supported Platforms: MySQL Database:https://www.mysql.com/support/supportedplatforms/database.html]]
--前のバージョン ([[ダウンロードページ:https://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/]]から前のバージョン) として Windows (x86, 32-bit), MSI Installer	5.3.10 を入れる。リンクはhttps://dev.mysql.com/downloads/file/?id=475583 

-2018-07-08 [[この夏のDIYプロジェクトはAIが落書きを作りだすカメラがいいかも(コードはオープンソースだ):https://jp.techcrunch.com/2018/07/07/2018-07-06-your-next-summer-diy-project-is-an-ai-powered-doodle-camera/]]

-2018-07-07 [[GeForce GTX 1180、来月発表の噂。エンジニアリングサンプル画像も流出か:https://japanese.engadget.com/2018/07/06/geforce-gtx-1180/]]

-2018-07-07 [[GoogleのTPUって結局どんなもの? 日本法人が分かりやすく説明:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1807/06/news108.html]]

-2018-07-07 [[スパコンに発生する謎のエラー、その原因となる「宇宙線」との闘いが始まった:https://wired.jp/2018/07/05/cosmic-ray-crash-supercomputers/]]

-2018-07-04 [[強力なDIYボードUDOO BOLTは小さいけどMacやPCを超えてワークステーション並の性能:https://jp.techcrunch.com/2018/07/04/2018-07-03-the-udoo-bolt-is-a-powerful-computer-on-a-tiny-board/]]

-2018-07-01 コレスポンデンス分析(対応分析)
--金先生 [[Rと対応分析:http://mjin.doshisha.ac.jp/R/Chap_26/26.html]]
--[[コレスポンデンス分析とは・・・:https://www.marsh-research.co.jp/glossary/word0048.html?gclid=Cj0KCQjw1NzZBRCoARIsAIaMwus9iBWXuOuoiZmKrnB4u8yvcLqU_fibR0DkolMlgsf0L5lWB6QMyJQaAmZAEALw_wcB]]
--[[コレスポンデンス分析のポイント:https://www.cross-m.co.jp/solution/correspondence/?gclid=Cj0KCQjw1NzZBRCoARIsAIaMwuuNC32-qLjiNgHIZjYyfgwmTZfk_9b5U1OG4mRFUav3bqZNj06EwAUaAg09EALw_wcB]]
--[[コレスポンデンス分析/カテゴリー間の関係を視覚化する分析:http://www.videor.co.jp/solution/research/correspondence.htm]]
--[[コレスポンデンス分析:https://www.macromill.com/service/data_analysis/d010.html]]
--[[対応分析の結果の解釈について:https://blog.albert2005.co.jp/2015/04/01/%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE%E7%B5%90%E6%9E%9C%E3%81%AE%E8%A7%A3%E9%87%88%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6/]]
--[[IBM Knowledge Center コレスポンデンス分析:https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/ja/SSLVMB_23.0.0/spss/categories/idh_cors.html]]
--[[コレスポンデンス分析:https://www.ic.nanzan-u.ac.jp/~urakami/pdf/RpdfW/v95_22w.pdf]]
--[[Google Analytics のテ&#12441;ータを python て&#12441;コレスホ&#12442;ンテ&#12441;ンス分析する:https://www.monotalk.xyz/blog/google-analytics-%E3%81%AE%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92-python-%E3%81%A6%E3%82%B3%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%9B%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%82%B9%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%99%E3%82%8B/]]


-2018-07-01 k-近傍 k-Nearest Neighbor
--scikit-learn
--[[scikit-learn 1.6. Nearest Neighbors:http://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html]]
--[[sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html]]
--[[A tutorial on statistical-learning for scientific data processing:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/index.html]]
--[[Supervised learning: predicting an output variable from high-dimensional observations:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/supervised_learning.html#nearest-neighbor-and-the-curse-of-dimensionality]]
--[[Auto Examples  Nearest Neighbors Classification:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/neighbors/plot_classification.html#example-neighbors-plot-classification-py]]

--ウィキペディア [[k近傍法:https://ja.wikipedia.org/wiki/K%E8%BF%91%E5%82%8D%E6%B3%95]]
--OpenCV [[ k近傍法(k-Nearest Neighbor)の理解:http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_ml/py_knn/py_knn_understanding/py_knn_understanding.html]]
--Qiita [[K近傍法(多クラス分類):https://qiita.com/yshi12/items/26771139672d40a0be32]]
--[[Python と R の違い (k-NN 法による分類器):https://pythondatascience.plavox.info/python%E3%81%A8r%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84/k-nn%E6%B3%95]]
--[[K nearest neighbors in Python: A tutorial:https://www.dataquest.io/blog/k-nearest-neighbors-in-python/]]

--Qiita [[k近傍法とk平均法の違いと詳細.:https://qiita.com/NoriakiOshita/items/698056cb74819624461f]] ??


-2018-06-28 [[JupyterNotebookのセル幅を変えたい:https://qiita.com/goripon4416/items/a876f8122181b0734a40]]~
     [[ブラウザでJupyter / ipythonノートブックのセル幅を広げるにはどうすればよいですか?:https://code.i-harness.com/ja/q/14f41f9]]


-2018-06-28 [[第7回 おすすめPython関連書籍 (辻真吾):https://www.school.ctc-g.co.jp/python/columns/tsuji/tsuji07.html]]


-2018-06-27 [[「ルンバ」が家族の一員になるまで--CEOが紆余曲折の歩みを語る:https://japan.cnet.com/article/35121166/]] 面白い!!

-2018-06-26 [[スパコン「TOP500」、IBM製「Summit」で米が中国を抜き首位に返り咲き:https://japan.zdnet.com/article/35121450/]]

-2018-06-26 [[日本民族の力(田中寛一 1942):http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/1460145]]

-2018-06-24 Numpy Enhancement Proposals [[Plan for dropping Python 2.7 support:http://www.numpy.org/neps/nep-0014-dropping-python2.7-proposal.html]]

-[[筋トレ後は血行改善で疲れない体に 部位別ストレッチ   最短で筋肉が鍛えられる自重筋トレ(8):https://style.nikkei.com/article/DGXMZO30859720T20C18A5000000]]

-2018-06-22 [[写真をアニメキャラクターに変換できる技術が登場:https://gigazine.net/news/20180622-create-anime-characters-with-gan/]] おなじみのGANを使うようです。

-2918-06-21 [[チャットボット開発を手早く簡単に:https://www.ibm.com/watson/jp-ja/how-to-build-a-chatbot/]]

-2018-06-21 [[学校単位でGitHubを無料で使えるようになった:https://jp.techcrunch.com/2018/06/21/2018-06-19-github-education-is-now-free-for-schools/]]

-2018-06-19 [[講義を「かぶりつき」にする2つのテクニック:http://blogs.itmedia.co.jp/itsolutionjuku/2018/06/post_576.html]]

-2018-06-19 [[あると便利? VS Codeで使えるPython関連の拡張機能:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1806/19/news026.html]]

-2018-06-15 [[クラスタリング (クラスター分析):http://www.kamishima.net/jp/clustering/]]

-2018-06-15 [[PythonでWebページ内の特定のタグ要素をまとめて取得する:https://tonari-it.com/python-html-tag-list-bs4/]]~
[[みんなの大学情報TOP   >>  東京都の大学   >>  東邦大学   >>  理学部   >>  口コミ:https://www.minkou.jp/university/school/review/20268/732/]]

-2018-06-15  [[「ハンド・トーク」が開くコミュニケーション:http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/opinion/15/221102/060500584/]]  最近こんな手の記事が面白く感じられるようになってきたんだけれど、歳かねぇ。

-2018-06-14 [[社会・人口統計体系 社会生活統計指標−都道府県の指標−2018:https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200502&kikan=00200&tstat=000001112055&cycle=0&tclass1=000001112057&result_page=1&second=1&second2=1]]~
[[平成20〜24年 人口動態保健所・市区町村別統計:https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450013&tstat=000001063680&cycle=0]] (余分)

-2018-06-14 [[己の才能を知り、使いこなす――ストレングス・ファインダーで最強の“自分”をつくる:http://www.itmedia.co.jp/bizid/articles/1502/06/news004.html]] こういうのって、キャリヤ教育で使っているテストとどう違うの?

-2018-06-14 [[matplotlib グラフ作成Tips (2) 上と右の軸を描画しない:https://qiita.com/damyarou/items/943bb12c91471bf1f805]] axisを決めないで軸表示をいじるときにはgca()を使うらしい。

-2018-06-14 MySQLでレコード長が長すぎるというエラー。これらの記事で納得(対処もアリ)。

--[[InnoDBの8KBの壁にぶち当たったら。:http://sawara.me/mysql/2219/]] ← これだ!
--[[InnoDBでのページ内のレコード最大長は8KB:http://d.hatena.ne.jp/hirose31/20060221/1140524329]]
--[[InnoDBの一行は8KBまで &#8211; MySQL InnoDBの制限:https://serversmanvps.xn--ockc3f5a.com/2011/12/08/innodb%E3%81%AE%E4%B8%80%E8%A1%8C%E3%81%AF8kb%E3%81%BE%E3%81%A7-mysql-innodb%E3%81%AE%E5%88%B6%E9%99%90/]]
--[[14.6.7 InnoDB テーブル上の制限:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/ja/innodb-restrictions.html]] (マニュアル、分かりづらいが)
--[[D.10.4 テーブルカラム数と行サイズの制限:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/ja/column-count-limit.html]] (マニュアル)

--[[MySQLでレコード平均長を変更する:http://a1designer.net/archives/tag/mysql%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%BA%E8%A8%88%E7%AE%97]]

-2018-06-13 [[Googleの大学情報検索が便利になった(米国のみ):https://jp.techcrunch.com/2018/06/13/2018-06-12-google-wants-to-make-the-college-search-easier/]]

-2018-06-13 [[Android OS版Chromeを便利に使うためのテクニック集:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1806/13/news040.html]]

-2018-06-12 [[むろと廃校水族館:https://twitter.com/murosui_kochi]] いいねぇ。

-2018-06-12 [[3回の倒産危機を救った自作の在庫削減ツールを世の中へ、ハモンズが1.2億円を調達:https://jp.techcrunch.com/2018/06/12/hamons-fundraising/]]

-2018-06-12 [[時系列解析教材(北川源四郎):http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/mds-oudan/%E8%AC%9B%E7%BE%A9%E8%B3%87%E6%96%99%E4%B8%80%E5%BC%8F%28%E6%95%B0%E7%90%86%E6%89%8B%E6%B3%95VII%29/time_series_analysis.html]]

-2018-06-12 [[VS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1806/12/news041.html]]

-2018-06-09
-- SQL to DF  [[MySQLのデータをJupyter Notebook上でグラフにする:https://oinume.hatenablog.com/entry/visualize-mysql-data-in-jupyter]]
-- DF to SQL
--- [[to_sql DataFrameの内容をDBに格納する:http://www.python.ambitious-engineer.com/archives/1179]]
--- [[pandas.DataFrame.to_sqlの落とし穴と対処法:https://qiita.com/fuppi/items/a2c28d64dc08c3c7e159]]

-2018-06-09
-- SQL (SQL ServerではないSQL) で、queryの結果をテーブルに作る [[MySQL &#8211; クエリのテーブル保存:http://taustation.com/mysql-query-to-table/]]
 CREATE TABLE [talbe] SELECT [fields] FROM [tables]

-- SQLで、COUNTをGROUP BYとともに使う [[ループ化して数える:https://www.grapecity.com/tools/support/powernews/column/how_to_database/019/page04.htm]]  [[【初級編】SQLのGROUP BYでレコードのグループ化と集計を行う:https://kaya-soft.com/sqlserver2008-toranomaki/beginner/groupby/]]
 select id, ABC, count(*) from tablename group by id, ABC

-- GROUP BYでCOUNTした結果を横に並べる。 [[MySQLでクロス集計してみた【1/2】:http://torhamzedd.halteria.com/2010/06/mysql.html]]
 
 create table newtablename select id, entyear, gakka, 
  count(case when ABC='A' then 1 else null end) as 'A',
  count(case when ABC='B' then 1 else null end) as 'B',
  count(case when ABC='C' then 1 else null end) as 'C'
 from tablename group by id;

-2018-06-09 [[「Sholes and Glidden typewriter」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1806/09/news012.html]] QWERTYタイプライタの元祖らしい。

-
--[[分子生物学研究用ツール集:http://www.yk.rim.or.jp/~aisoai/molbio-j.html]]
--[[分子生物学研究用ツール集:http://www.yk.rim.or.jp/~aisoai/tool-j.html]]
--[[DNA解析ソフトに近い機能を提供するwebツール集 SMS:http://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2017/09/06/015439]]
--[[
DNA・アミノ酸配列用ツール集:https://staff.aist.go.jp/s-hanai/clockbase/302_howto_j.html]]
--[[blastp:https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi]]

-2018-06-07
--MotifDoc
 Dictionary of Protein Sites and Patterns
 Release 2018_05, May 18
 Swiss Institute of Bioinformatics
 2,525 entries
 
 Protein families database of alignments and HMMs
 Release 31.0, Mar 17
 The Pfam Consortium
 16,479 entries
 
 NCBI Conserved Domain Database
 Release 3.16, Apr 17
 National Center for Biotechnology Information
 50,369 entries
--[[2015年度「バイオインフォマティクス」講義予定表:http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/lecture/5_motif.pdf]]
--[[MOTIF Search:https://www.genome.jp/tools/motif/MOTIF.html]]
--[[1.1   モチーフとは:http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~shimizu/bio/motif.htm]]
--[[JASPER:http://jaspar.genereg.net/docs/]]
--[[Chapter 14  Sequence motif analysis using Bio.motifs:http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html#htoc211]]
--[[PROSITE:https://prosite.expasy.org/]]
--Wikipedia
---[[Sequence motif:https://en.wikipedia.org/wiki/Sequence_motif]]
---[[PROSITE:https://en.wikipedia.org/wiki/PROSITE]]
---[[Position weight matrix:https://en.wikipedia.org/wiki/Position_weight_matrix]]
---[[Consensus sequence:https://en.wikipedia.org/wiki/Consensus_sequence]]
--[[PFAM --> HMMER:https://www.ebi.ac.uk/Tools/hmmer/]]

-2018-06-05
--[[Calculating dNdS for NGS datasets:http://bioinformatics.cvr.ac.uk/blog/calculating-dnds-for-ngs-datasets/]] SNPだけから(何が何に変わったかを探して)比率を求める
--[[How to calculate dN, dS?:https://www.researchgate.net/post/How_to_calculate_dN_dS]] 数える方法よりYangらの統計的方法が良いと言っている。
--[[A Beginners Guide to Estimating the Non-synonymous to Synonymous Rate Ratio of all Protein-Coding Genes:https://www.researchgate.net/publication/268231340_A_Beginners_Guide_to_Estimating_the_Non-synonymous_to_Synonymous_Rate_Ratio_of_all_Protein-Coding_Genes_in_a_Genome]]

-- [[Ka/Ks (dN/dS) の計算:http://d.hatena.ne.jp/MikuHatsune/20130621/1371803603]]
--[[同義・非同義置換率の計算方法:http://ultrabem.com/other_topics/genetics/synonymous_substitutions.html]]
--[[dN/dS 検定:http://www.geocities.jp/ancientfishtree/dNdS_ji.html]]

--[[dN/dS Calculator (Python):https://github.com/adelq/dnds]] Countingによる計算法らしい。pip search "dnds"で見つかるので、pip install dnds出来ると思われる。

-2018-06-05 [[括弧で括られた部分だけを正規表現で抽出する - 最短マッチの正規表現:https://joyplot.com/documents/2016/12/18/regular-expression-short/]]
 \([^\)]*\) または \(.*?\) 

-2018-06-05 Codon Usage
--[[Codon usage bias (Wikipedia):https://en.wikipedia.org/wiki/Codon_usage_bias]]
--[[An evolutionary perspective on synonymous codon usage in unicellular organisms (Sharp):https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3104616]]
--[[Codon usage in regulatory genes in Escherichia coli does not reflect selection for 'rare' codons. (Sharp):https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3534792]]
--[[A new and updated resource for codon usage tables:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5581930/]]
--[[Codon Usage Table:http://www.kazusa.or.jp/codon/]] (Kazusa) NCBI-Genbankにある35,799 organismsについてのCodon Usageの表
--[[コドン使用とtRNA量との関係、遺伝子工学との係り:https://www.nig.ac.jp/museum/evolution/04_d.html]]

-- ----------

--[[Codon Adaptation Index (Wikipedia):https://en.wikipedia.org/wiki/Codon_Adaptation_Index]]
--[[The codon Adaptation Index (Sharp) (Nucleic Acids Res 15(3), 1281-1295, 1987):https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC340524/]]


-- ----------

--[[How to calculate codon usage bias (RSCU) in biopython:https://stackoverflow.com/questions/48554986/how-to-calculate-codon-usage-bias-rscu-in-biopython]]
--[[Module CodonUsage CodonAdaptationIndex:http://biopython.org/DIST/docs/api/Bio.SeqUtils.CodonUsage-module.html]] A codon adaptation index (CAI) implementation.

-2016-06-02 [[BioPython GC content routine:http://biopython.org/DIST/docs/api/Bio.SeqUtils-module.html]]、  [[ソースコード:http://biopython.org/DIST/docs/api/Bio.SeqUtils-pysrc.html]]

-2018-06-02 [[Handling sequences with the Seq class. ⇒ Translation:https://biopython.org/wiki/Seq]]

-2018-06-01 [[か細い声でも、母音を鍛えれば響くようになる:http://blogs.itmedia.co.jp/nagaichika/2018/06/post_173.html]]

2018-05-01 [[覆された常識、CSVファイルでウイルス感染:http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/00535/]]  記事に曰く~
 CSVファイルに書かれている内容が単なるテキストなら、それを表示するだけなので害はない。だが、関数などが記述されていると、Excelはそれを読み込んで解釈し、その内容に従って動作する。コマンド(プログラム)を実行する関数を記述することもできる。

-2018-06-01 [[AWSのグラフデータベースNeptuneが一般公開、既存の主要なグラフAPIもサポート:http://jp.techcrunch.com/2018/05/31/2018-05-30-awss-neptune-graph-database-is-now-generally-available/]]

-2018-06-01 [[Aiが好みの日本酒を選ぶ? 不思議なBar Yummy Sakeを体験。ユニークなシステムと高精度に驚き:https://japanese.engadget.com/2018/05/31/ai-bar-yummy-sake/]]

-2018-06-01 [[「ぼくドラえもんです」--Line、スマートスピーカのコラボモデルを6月1日に発売:https://m.japan.cnet.com/amp/story/35119990/]] 思いつかなかった。

-2018-06-01 [[Pcをクラッシュさせる音響攻撃「ブルーノート」--スピーカから音を流すだけで:https://japan.cnet.com/article/35120062/]]

-2018-06-01 [[メアリ・ミーカー、恒例のインターネット・トレンドを発表:http://jp.techcrunch.com/2018/05/31/2018-05-30-internet-trends-2018/]]

-バイオハッカソン
-2018-05-30
--[[【Javascript】テキスト入力ボックスの文字を取得:https://algorithm.joho.info/programming/javascript/document-form-input-value/]]
--[[JavaScript/フォーム/テキストフィールドの入力をチェックする:http://www.tagindex.com/javascript/form/check1.html]]
--[[Google Chart APIで作成する電力使用状況グラフ (1/3):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1105/12/news123.html]]

-2018-05-29
--[[【保存版】ビジネスで使える13のデータ分析手法を分かりやすく解説:https://www.leadplus.net/blog/business-analytics.html]]
--[[python で コレスポンデンス分析を行うライブラリ:https://www.monotalk.xyz/blog/google-analytics-%E3%81%AE%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92-python-%E3%81%A6%E3%82%B3%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%9B%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%82%B9%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%99%E3%82%8B/]]
--[[多変量解析の手法別解説一覧:https://istat.co.jp/ta_commentary]]

--[[共分散構造分析:https://istat.co.jp/ta_commentary/covariance_structure_02]]
--[[共分散構造解析(R):https://sites.google.com/site/scriptofbioinformatics/r-tong-ji-guan-xi/gong-fen-san-gou-zao-jie-xi-r]]
--[[Is there any package for structural equation modeling (SEM) using Python?:https://www.quora.com/Is-there-any-package-for-structural-equation-modeling-SEM-using-Python]]
--[[[Nipy-devel] Structural Equation Modeling in python:https://mail.scipy.org/pipermail/nipy-devel/2014-January/009563.html]]
--[[Using R SEM library "Lavaan" in ipython notebook:http://nbviewer.jupyter.org/gist/JohnGriffiths/8478146]]

--[[数量化理論(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AB%96]]、 [[多変量解析(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90]]

--[[判別分析(discriminant analysis)(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%A4%E5%88%A5%E5%88%86%E6%9E%90]]
--[[PCA:Linear Discriminant Analysis (LDA):https://rindalog.blogspot.jp/2017/09/pcalinear-discriminant-analysis-lda.html]]

-2018-05-29
-- [[エクザメトリカ カテゴリカルデータ解析:http://antlers.rd.dnc.ac.jp/~shojima/exmk/jcda.htm]]
--[[記述統計の基礎:https://logics-of-blue.com/%E8%A8%98%E8%BF%B0%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E/]]
--[[統計分析手法:https://www.statweb.jp/method]]

-2018-05-29 [[新しいことを学ぶには気が散るものを排除する「ディープ・ワーク」と「30時間学習法」が重要:https://gigazine.net/news/20180529-deep-work-30-hour-method-learning-new-skill/]]  実際に、ARMアーキテクチャの内容を覚えるための具体例として、次のような時間割が示されています。(以下略)

-2018-05-28 [[BioPythonで系統樹を書いてNewick出力:http://kmooog.hatenablog.com/entry/2016/07/01/165723]]

-2018-05-28 [[MATLABユーザのためのPythonグラフ作成ツールmatplotlib入門:https://myenigma.hatenablog.com/entry/2015/08/30/223559]]~
[[Matplotlibのpauseを使ったアニメーションを簡単に動画にできるPythonスクリプト :https://myenigma.hatenablog.com/entry/2017/04/22/132039]]~
[[matplotlibの手動で描画更新:http://oregengo.hatenablog.com/entry/2017/04/20/111932]]

-2018-05-27 [[レトロゲームの攻略をAIに学習させてスーパープレイを生み出すことが可能な「Gym Retro」:https://gigazine.net/news/20180526-gym-retro/]]

-2018-05-27 [[米Lifehacker編集長がすすめる、生産性を高めるChromeの拡張機能10選:https://www.lifehacker.jp/2018/05/the-best-chrome-extensions-for-productivity.html]]

-2018-05-27 [[あなたの声をデータ化。自分の声で文章を読み上げてくれるアプリ『コエステーション』:https://www.lifehacker.jp/2018/05/167310.html]]

-2018-05-26
--[[JS:URLにパラメータを付けて渡す:http://yohshiy.blog.fc2.com/blog-entry-205.html]]
--[[みんなのPython Webアプリ編 - Webアフ&#12442;リケーションに値を渡す:https://coreblog.org/ats/stuff/minpy_web/04/index.html]]、 [[Python3.5のcgiモジュールを使ってページ間で値を受け渡す:https://qiita.com/shuichi0712/items/84427a7722463a5cb4dd]]

-2018-05-25 [[Google Charts:https://developers.google.com/chart/]]
--[[Visualization: Bubble Chart:https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery/bubblechart]]
--[[Controls and Dashboards:https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery/controls]]
--[[Populating Data Using Server-Side Code:https://developers.google.com/chart/interactive/docs/php_example]] こちらの方が簡単そう。~
要は、googlechartでデータを
      var jsonData = $.ajax({
          url: "getData.php",                  <--- これで済むところがミソか。
          dataType: "json",
          async: false
          }).responseText;
          
      // Create our data table out of JSON data loaded from server.
      var data = new google.visualization.DataTable(jsonData);
として取り込む。あとはグラフを描くだけ。送り出し側は、たとえばPHPで書けば~
 <?php 
 
 // This is just an example of reading server side data and sending it to the client.
 // It reads a json formatted text file and outputs it.
 
 $string = file_get_contents("sampleData.json");
 echo $string;
 
 // Instead you can query your database and parse into JSON etc etc
 
 ?>
で、つまりCGIとしてjsonデータを送りだせばよいらしい。

--Pandasとjsonは
---[[19.2. json &#8212; JSON エンコーダおよびデコーダ:https://docs.python.jp/3/library/json.html]] jsonライブラリのマニュアル
---[[【Python入門】JSONの扱い方まとめ:https://www.sejuku.net/blog/41293]]
---[[【Python入門】JSON形式データの扱い方:https://qiita.com/Morio/items/7538a939cc441367070d]]
---[[pandasでJSON文字列・ファイルを読み込み(read_json):https://note.nkmk.me/python-pandas-read-json/]]
---[[pandasのjson_normalizeで辞書のリストをDataFrameに変換:https://note.nkmk.me/python-pandas-json-normalize/]]

--[[データの変更(インタラクティブな計器図):http://yohshiy.blog.fc2.com/blog-entry-203.html]]
--[[Google Chart Tools - フィルタリング(Dashboard と Control):http://yohshiy.blog.fc2.com/blog-entry-205.html]]


--[[Data Source Java Library - About This Guide:https://developers.google.com/chart/interactive/docs/dev/dsl_about]] (やや面倒そう)
---TomCatが必要 [[TomcatでHelloWorld:http://www.searchman.info/java_eclipse/1040.html]]

-2018-05-24
--[[Python-igraph:http://igraph.org/python/]] ⇒ Windows
--[[Unofficial python-igraph:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-igraph]]
--[[Unofficial pycairo:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycairo]]

--[[日本語メモpython-igraphをwindowsにインストールする(python3):http://hytmachineworks.hatenablog.com/entry/2017/04/22/171620]]
--[[日本語メモpycairoをwindowsでインストールする(python3):http://hytmachineworks.hatenablog.com/entry/2017/04/22/155842]]

-2018-05-24 個人メモ
--Bres パタン別分類・posのパタン別リスト化
--G-ratioのための世代別seq固定
--%%Semi → MeCab周り確認 別マシンで 手順問題かMeCabパッケージか環境変数か%% → サイト準備?
--MolB授業作製 授業資料案検討
--DataM内容詰め
--IRダッシュボード検討
--[[見てみたい:https://www.qlik.com/ja-jp/resource-library]]

-2018-05-24 [[Windows 10のコマンドプロンプトからWSL上のLinuxコマンドを呼び出す(バージョン1803対応版):http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1805/24/news022.html]]

-2018-05-23 
--[[DataFrame から ピボットテーブルを作成−Python pandas:http://ailaby.com/dataframe_pivot/]]
--[[Pandas: グルーピング(Groupby):https://openbook4.me/projects/183/sections/1670]]
--[[pandas.DataFrameをGroupByでグルーピングし統計量を算出:https://note.nkmk.me/python-pandas-groupby-statistics/]]

--[[Python pandas プロット機能を使いこなす:http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2015/11/15/222543]] 特にバブルチャート
--[[BUBBLE CHART WITH MATPLOTLIB:https://pythonjp.wordpress.com/2013/12/15/bubble-chart-with-matplotlib/]]

-2018-05-23 [[Superset vs Redash:https://qiita.com/hiro_koba_jp/items/65f3e278d86174210776]]

-2018-05-23 [[人工知能(Ai)が人類を驚愕させた10の瞬間:http://karapaia.com/archives/52259938.html]] まあいい線選んでいますな。

-2018-05-23 [[「世界最高齢のアプリ開発者」と認められた82歳の日本人女性はなぜアプリ開発の道へと進んだのか?:https://gigazine.net/news/20180523-82-year-old-developer/]]

-2018-05-21 [[2016-06-07 JavaScriptでグラフ描画入門!全8個のライブラリをコード付きで一挙に解説!:https://paiza.hatenablog.com/entry/2016/06/07/JavaScript%E3%81%A7%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E6%8F%8F%E7%94%BB%E5%85%A5%E9%96%80%EF%BC%81%E5%85%A8%EF%BC%98%E5%80%8B%E3%81%AE%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%82%92%E3%82%B3%E3%83%BC]]
--[[chart.jsのデモページ:https://canvasjs.com/javascript-charts/]]にバブルチャート(スキャッタ)があった。

-2018-05-21 Jupyter notebookでLatex経由PDF印刷したい場合
--[[Jupyter nbconvert(ファイル変換)メモ:http://cartman0.hatenablog.com/entry/2016/03/29/131903]]~
要するに、nbconvertを導入したうえで、templateを漢字対応(article⇒jarticle)に書き直す
--[[jupyter の nbextension, nbextensions_configurator の導入コマンド:https://qiita.com/mmsstt/items/a148c45c5190a272db6a]]~
要するに、
 まずextensions configuratorを導入
 pip install jupyter_nbextensions_configurator
 jupyter nbextensions_configurator enable --user
 その上で、nbextensionがいっぱい入ったパックをインストール
 pip install https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/tarball/master
 jupyter contrib nbextension install --user

-2018-05-21 Javaサポート Oracleは無償サポートを止める?~
所謂コミュニティ版は残るみたい。Oracleのサポートフィーはかなり高いみたい。
--[[なくなるJava SE無償版、ユーザーはどうなる:http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00294/051700002/?ST=print]] &ref(2018-05-21_なくなるJava SE無償版、ユーザーはどうなる _ 日経 xTECH.pdf,,だって);
--[[Javaのサポートについてのまとめ:https://qiita.com/nowokay/items/edb5c5df4dbfc4a99ffb]]

-2018-05-20 Re:Dash ソース → [[PivotTable.js:https://pivottable.js.org/examples/]] やら [[gl-vis:https://github.com/gl-vis/]] やらが使われていた。

-2018-05-17 [[PivotTable.js Examples:https://pivottable.js.org/examples/]]

-2018-05-17 [[:Twitterサードパーティアプリは8月からリアルタイムのタイムライン取得が不可になる新API「Account Activity API」発表:https://gigazine.net/news/20180517-twitter-account-activity-api/]]

-2018-05-16 [[現役高校生が使っている「学習アプリ」は--スマホ画面から読み解く実態:https://japan.cnet.com/article/35119002/]]

-2018-05-16 [[自分で修理可能な選択肢を広げてくれる、固まるとゴムになる粘土:https://www.lifehacker.jp/2018/05/lht-sugru.html]] なんだかとっても面白い。

-2018-05-16 [[「スマートスピーカー」の中にある「人工知能」は何をしているのか、作り方から理解する:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1805/16/news016.html]]

-2018-05-14 [[インタビューや会議の録音に便利! メモと録音を同期できるアプリ『Noted』:https://www.lifehacker.jp/2018/05/165683noted-syncs-your-lecture-notes-and-audio-recording.html]] とこれに付随していた [[音声認識を使った「文字起こしの自動化」を3つの方法で試して比較! 夢の「寝て起きたらテキスト化」は可能なのか?:https://www.lifehacker.jp/2018/04/mojiokoshi_voice_recognition.html]]

-2018-05-11 Visualization?
--[[Re:dashのVisualizationで何ができるかがパッと見分かりづらかったので自分なりにまとめてみた:https://qiita.com/yutaro1985/items/ec2d50070f8f824a52b8]]
--[[re:dash でグラフを作成してみる:https://hawksnowlog.blogspot.jp/2016/12/creat-graph-on-redash.html]]
--[[オープンソースのデータ可視化ツールのre:dashでらくらく分析共有 その1 &#12316; インストール編:https://qiita.com/wapa5pow/items/9e3feb19c0e7c80476d0#_reference-a6d2407ea33d8742da0d]]~
[[オープンソースのデータ可視化ツールのre:dashでらくらく分析共有 その2 &#12316; グラフ編:https://qiita.com/wapa5pow/items/1455222b519946dc16db]]~
[[オープンソースのデータ可視化ツールのre:dashでらくらく分析共有 その4 &#12316; pivot table編:http://qiita.com/wapa5pow/items/0d7ab1735ba4137f141c]]
--[[redash-hands-on:https://github.com/kakakakakku/redash-hands-on/blob/master/README.md]]
--[[その他検索画面を見よ:https://www.google.co.jp/search?hl=ja&q=re%3Adash+new+visualization&lr=lang_ja]]

-2018-05-11 外部接続?
--[[Dockerコンテナ作成とコンテナポートをバインドして外部接続するために:https://academy.gmocloud.com/docker/20151126/1013]]
--[[Dockerのネットワークを理解するために覚えたことまとめ:https://christina04.hatenablog.com/entry/2016/07/22/193000]]
--[[dockerのコンテナを手軽に外部ネットワークへ公開する方法:https://qiita.com/s-suefusa/items/f0c44907d526b6ae951e]]
--[[Docker コンテナ・ネットワークの理解:http://docs.docker.jp/engine/userguide/networking/dockernetworks.html]]
同じハードのdocker外のmysqlをアクセスしたかったのだが、とても分かりにくかった。mysql側から見るとアドレスはcontainerのアドレス(172.18.0.2かな)で、containerの内側から見るとマシンのIPではなくてdocker管理下のアドレス(172.22.205.85なんてなアドレス)だった。このアドレスはmysql側のマシンでifconfigをしてみて、外部用IPアドレスではなくてこのアドレスだったので、分かった。やっかいだった。ちなみに、全く外側(別のハード)からはもともと付けたアドレスが見えている。

-2018-05-11 docker操作
--[[CentOS7にDockerをインストールする:https://qiita.com/inakadegaebal/items/be9fecce813cebec5986]]
--[[Dockerコンテナの作成、起動&#12316;停止まで:https://qiita.com/kooohei/items/0e788a2ce8c30f9dba53]]
--[[Dockerコンテナの起動と停止、接続と抜け方を知ろう〜attach/start/exitコマンド〜:https://academy.gmocloud.com/docker/20151126/948]]
--[[Dockerコンテナの停止と一覧表示の見方を知ろう〜stop/psコマンド〜:https://academy.gmocloud.com/docker/20151126/961]]
--[[さわって理解するDocker入門:https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/docker/part1.html]]
--[[docker-composeを使うと複数コンテナの管理が便利に:https://qiita.com/y_hokkey/items/d51e69c6ff4015e85fce]]

--[[dockerで立ち上げたコンテナにログインする:https://qiita.com/TakahiroSakoda/items/5180ff9762ebddb0bd4d]] shellが見えていないときにattachするとハングして(無応答になる)しまうのだが、docker exec -it [コンテナ名] /bin/bash として動かすと良いらしい。

-2018-05-11 dockerインストール
--[[CentOS7にDockerをインストールする:https://qiita.com/inakadegaebal/items/be9fecce813cebec5986]]
--[[(Dockerオフィシャル)About Docker CE:https://docs.docker.com/install/]]
--[[(Dockerオフィシャル)Get Started, Part 1: Containers:https://docs.docker.com/get-started/part1/]]
--[[(Dockerオフィシャル)Get Started, Part 2: Containers:https://docs.docker.com/get-started/part2/]]

-2018-05-10 [[Googleが機械学習/AI活用で見せた「これまでとは違った景色」、トップ7:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1805/10/news035.html]] 電話予約(第1位の部分)がすごい。

-2018-05-10 [[人は生まれながらにつながり、孤独でもある:http://www.dhbr.net/articles/-/5326]]

-2018-05-09 
--[[【比較表つき】無料で使えるBIツール4種の「できること」「できないこと」を徹底的に調べてみた。:https://www.justsystems.com/jp/products/actionista/bi-trend/free-bi.html]]
--[[無料で使えるBootstrap製のダッシュボードのテンプレート10選:http://uxmilk.jp/43020]]
--[[【無料BIツールピックアップ】初めてのBIツール導入で試したい無料BIツール4選:https://boxil.jp/mag/a300/]]
--[[Microsoft Power BIは無料で使えるBIツール | 分析環境の作り方:https://www.graffe.jp/blog/2336/]]
--[[なんと無料!Tableau Publicでかっこいいダッシュボード作りを体験してみた:https://www.webprofessional.jp/visualize-big-data-using-tableau/]]
--[[デザインの時間短縮&思いつかない時に!無料で配布されているダッシュボードUIキット7つ:http://scrmble.jp/346/]]
--[[ダッシュボードツール「Re:dash」とは?インストール方法から使い方まで解説!【初級編】:https://seleck.cc/614]]  Python?
--[[Excel でダッシュボードを作成し、Microsoft グループで共有する:https://support.office.com/ja-jp/article/excel-%E3%81%A7%E3%83%80%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%97%E3%80%81microsoft-%E3%82%B0%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%81%A7%E5%85%B1%E6%9C%89%E3%81%99%E3%82%8B-ad92a34d-38d0-4fdd-b8b1-58379aae746e]]

--[[The Bootstrap Blog:https://blog.getbootstrap.com/2018/01/18/bootstrap-4/]]
--[[Webデザイン初心者でもできる、Bootstrapの使い方超入門:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1403/19/news034.html]]
--[[Webデザインの知識がなくてもOK!Bootstrapの使い方【入門者向け】:https://techacademy.jp/magazine/6270]]

-2018-05-09
--[[Pentaho Data IntegrationでETL(Extract/Transform/Load)を体験する:https://qiita.com/ariarijp/items/7f3820d569202804c8d0]]
--[[CentOS7でpentahoを使う(2)インストール総集編:https://ameblo.jp/wakaba-1027/entry-12226187260.html]]
--[[Pentahoの構築手順(インスール/基本設定)	:http://infra.blog.shinobi.jp/Entry/114/]]
--[[Memo: Pentaho BAサーバーインストール:https://qiita.com/akito1986/items/6d421175bd8668d7a6ed]]

--[[Hitachi Vantara | Pentaho:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/]]
--[[コミュニティ:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009931-downloads]]

-2018-05-08 [[「マッハ新書」が本当に速い 電子書籍を12時間以内に執筆・販売するムーブメントが勃興:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1805/07/news091.html]]

-2018-05-07 [[Gmailの機能をフル活用して、受信トレイをすっきりさせる方法:https://www.lifehacker.jp/2018/05/how-to-clean-your-overwhelmed-gmail-inbox-by-hand.html]]

-2018-05-07 [[DigitalOcean eBook: How To Code in Python:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/digitalocean-ebook-how-to-code-in-python]]

-2018-05-05 [[CERN、機械学習コンテストを開催――誰でもLHCの実験データのAIモデルづくりに挑戦できる:https://jp.techcrunch.com/2018/05/05/2018-05-04-particle-physics-gets-the-machine-learning-treatment-as-collider-data-multiplies/]]

-2018-05-05 [[1.4. Matplotlib: 作図:http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/intro/matplotlib/matplotlib.html]]

-2018-05-04 [[Pythonでbcryptを使ってパスワードをゆっくりハッシュ化:Pythonでbcryptを使ってパスワードをゆっくりハッシュ化]]

-2018-05-02 [[ミュージシャンは盗むよりもSpliceを使ったほうが簡単で早い:https://jp.techcrunch.com/2018/05/02/2018-04-16-splice-sounds/]]

-2018-05-02 [[Pandasのplotの全引数を解説:http://own-search-and-study.xyz/2016/08/03/pandas%E3%81%AEplot%E3%81%AE%E5%85%A8%E5%BC%95%E6%95%B0%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%84%E3%81%93%E3%81%AA%E3%81%99/]] 有難い。

-2018-04-29 [[チップ設計の「オープンソース化」が、ハードウェア開発に革新をもたらす:https://wired.jp/2018/04/28/open-source-chips/]]

-2018-04-28 [[Python pandas プロット機能を使いこなす:http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2015/11/15/222543]] なかなかここまで整理しきらんなぁ。

-2018-04-28
-- [[Jupyter Notebookでプレゼンをするとっても便利な方法:https://qiita.com/cvusk/items/d425751ba663dc8c6517]]
-- [[【Day-5】Jupyterでできる!イケてるプレゼンスライドの作り方:http://www.procrasist.com/entry/5-jupyter-slide]]
-- [[Markdown Cheatsheet:https://github.com/adam-p/markdown-here/wiki/Markdown-Cheatsheet]]


-2018-04-28 [[Jupyter Labの便利な新機能まとめ -機械学習エンジニアが愛する開発環境(IDE)の決定版:https://www.codexa.net/jupyter-lab-beta-review-ml-ide/]]

-2018-04-27 [[ニュースをきっかけに“飽きられない”対話をする「雑談対話型Ai」--Kddi総合研究所が開発:https://m.japan.cnet.com/amp/story/35118489/]]

-2018-04-26 [[Python GUI PyQt もっと早く使っておけばよかった:http://typea.info/blg/glob/2014/08/python-gui-pyqt.html]] サクッと書いてくれているのが有り難い。

-2018-04-26 [[欧州6カ国が共同でAIの研究を行う「AI研究ハブ」を構築へ、アメリカへの人材流出の阻止を狙う:https://gigazine.net/news/20180425-ellis-european-ai-hub/]] 記事に曰く~
いま世界のAI研究の最先端を行くのはアメリカと中国であるといわれています。進化が著しいAIは今後社会の在り方を大きく変えるともいわれており、ロシアのプーチン大統領がAIを制するものが世界を牛耳ると説くように、今後の世界のパワーバランスはAI技術によって決定づけられるという考え方があります。~
→ ホンマかいな? AIが今まで2回ポシャッてきた歴史を見てきたものにとって、にわかには信じがたいが。

-2018-04-25 [[邪魔な物体を塗りつぶすだけでAIが画像を違和感ないレベルに自動修正する技術「Image Inpainting」をNVIDIAが公開]:https://gigazine.net/amp/20180425-nvidia-image-inpainting]]  記事に曰く~
写真の情報が欠落した部分を自動で補正する技術「Image Inpainting」をNVIDIAが公開しました。ディープラーニングを使って実現したImage Inpaintingは、写真の中の要らない物体をキレイさっぱりと消し去ってくれます。また、画像の欠落部分の意味を理解して、自然な内容を補うことも可能です。

-2018-04-24 [[金属ガラスの発見を「機械学習」で200倍高速化することに成功:https://gigazine.net/amp/20180423-ml-accelerate-matellic-glass]]

-2018-04-20 お勧めかも [[Jupyter Notebook の Tips をまとめてみた:https://adtech.cyberagent.io/techblog/archives/2317]]
-2018-04-20 [[jupyter notebookのipynbファイルをバッチ実行してhtmlを出力する:http://takemikami.com/2017/01/16/jupyter-notebookipynbhtml.html]] うまく行った。結構いいかも。
-2018-04-20 [[IPythonの使い方:https://qiita.com/5t111111/items/7852e13ace6de288042f]] とりあえずiPythonで特に%コマンド。

-2018-04-20 [[How to add SSL and HTTPS to WordPress (in 3 steps):https://www.godaddy.com/garage/how-to-add-ssl-and-https-to-wordpress-in-3-steps]]

-2018-04-19 [[アプリケーションにチャット(会話)機能をつけるAPI、Dialogflow Enterprise EditionをGoogle Cloudが一般公開:http://jp.techcrunch.com/2018/04/18/2018-04-17-google-cloud-gas-dialogflow-enterprise-edition-for-building-chat-apps/]] およそよさそうな話だけれど、値段がどうかな?

-2018-04-19 [[音声認識を使った「文字起こしの自動化」を3つの方法で試して比較!:https://www.lifehacker.jp/amp/2018/04/mojiokoshi_voice_recognition.html]]~
文字起こし(テープ起こし・書き起こし)を簡単にする方法が話題です。そこで、音声認識サービスとGoogle ドキュメント 、Speechnotes、writer.appを実際に使って比較しました。 ~
というのだけれど、結論は「まだまだかな」というところ。2番目のものは試してみたいな。

-2018-04-19 [[イラクに派遣された自衛隊員たちが記した日報を全文検索可能な「イラク日報全文検索【イラク日報村】」が公開される:https://gigazine.net/amp/20180418iraq-reports-full-text-search]]  
こういうことが個人で出来てしまう訳ですね。

-2018-04-19 [[「滑り止めでも落ちる」人口減なのになぜ? 受験生を襲った私立大学“難化”〈AERA〉:https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20180417-00000042-sasahi-life]]

-2018-04-19 [[謎の企業がFacebookやYouTubeなどから収集した膨大な画像から顔認識データベースを構築していることが明らかに:https://gigazine.net/amp/20180418-face-int-terrogence]]~
少なくとも5年にわたってFacebookやYouTubeなどソーシャルメディアから集めた映像や写真を元に、巨大な顔認識データベースを構築するイスラエルの企業の存在を、アメリカの経済誌Forbesが明らかにしています。~
人が集めたデータを使って商売するのは、いいのかな?

-2018-04-11 [[「何が」良い/悪い評価だったかが分かる――機械学習で感情解析、TISがデータセットを無償公開:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1804/11/news035.html]]

-2018-04-11 [[最新のラベルライター、意外に便利な使い方があった:http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00087/00014/]]

-2018-04-10 [[Googleのテキスト音声変換APIにメジャー・アップデート――音声認識も改善:https://jp.techcrunch.com/2018/04/10/2018-04-09-google-launches-an-improved-speech-to-text-service-for-developers/]]

-2018-04010 [[[シェル] Grepでand検索、or検索、not検索、正規表現、再帰的に検索、圧縮ファイル内検索、など行う:https://www.yoheim.net/blog.php?q=20160302]]

-2018-04-10 [[無料で「データサイエンス」コースの人気講義をオンラインで提供することをカリフォルニア大学バークレー校が発表:https://gigazine.net/news/20180409-berkeley-data-science-course-free/]]

-2018-04-05 [[ゆるふわPandasチートシート:https://qiita.com/tanemaki/items/2ed05e258ef4c9e6caac]]

-2018-04-05 [[Windows用高機能sshクライアント Xshell:https://qiita.com/gujauja/items/15135ef0eb16cdbdfcce]]~
      出所は [[2. Windowsアプリでポートフォワードできるものにはどういうものがあるか。:https://qiita.com/ynott/items/6f0088b412b3a4128910]]

-2018-04-04 [[DigitalOcean eBook: How To Code in Python:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/digitalocean-ebook-how-to-code-in-python]]

-2018-04-04 [[ExcelでFAQを作り“チャット形式”で質問できる「AI-FAQ ボット」--L is Bが開発:https://japan.cnet.com/article/35117182/]]

-2018-04-04 [[[実装備忘録] Python3のpandasでMySQLにアクセスする方法:https://qiita.com/takahashi_yukou/items/10f1510c7b433e114e70]]

-2018-04-04 [[MIT AGI: Boston Dynamics (Marc Raibert, CEO) YouTube:https://www.youtube.com/watch?v=LiNSPRKHyvo]]

-2018-04-03 [[ブラウザで機械学習が実行できるようになる「TensorFlow.js」が登場:https://gigazine.net/news/20180403-tensorflow-js/]]

-2018-04-03 [[新人SEのためのOS基礎:http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00206/]]


-2018-04-03 [[「人生に幸福をもたらすものは何なのか?」という名門イェール大学の講義が人気沸騰:https://gigazine.net/news/20180402-yale-university-well-being-class/]]

-2018-04-03 [[How scientists use Slack (Nature 2016-12-29) Eight ways labs benefit from the popular workplace messaging tool.:https://www.nature.com/news/how-scientists-use-slack-1.21228]]

-2018-04-02 [[「コミュ障」編集者が『人と会っても疲れない コミュ障のための聴き方・話し方』の著者、印南敦史さんに聞く新生活に役立つコミュニケーション術 // ライフハッカー[日本版]:https://www.lifehacker.jp/amp/2018/04/hacknewlife-mindchange-communication-hack.html]]

-2018-03-30 [[(2017-03-06) 258億語の日本語コーパスをウェブで公開〜国立国語研究所:https://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/1047913.html]]

-2018-03-30 [[画像のノイズを落としたり容量を小さくしたりするにはどのようなコードを書く必要があるのか?:https://gigazine.net/amp/20180329-compress-hand-written-notes]]

-2018-03-26 [[自分が住まう街での地域デザイン「こすぎの大学」(その10)〜サードプレイスのつくりかた:https://www.huffingtonpost.jp/katuhiko-okamoto/design-kosugi_a_23395473/]]

-2018-03-26 [[NVIDIAのハイエンドGPU「Titan V」は計算結果がその度に異なる気分屋すぎて技術者が悲鳴:https://gigazine.net/news/20180326-nvidia-titan-v-different-answer/]]

-2018-03-26 [[FacebookはAndroid端末においてテキストメッセージや通話記録を収集していることが話題に:https://gigazine.net/news/20180326-facebook-collect-sms-call-history/]]

-2018-03-26 [[データ分析や機械学習にバリバリ使える上にブラウザで使用できて環境構築不要のPython実行環境「Google Colaboratory」:https://gigazine.net/news/20180326-google-colab-notebook/]] Jupyter NotebookがGoogle上で(クラウド上で)できるということらしい。これはすごく便利かも。ただpipでインストールがうまく行くのかな?(特にCなどのライブラリの場合)

-2018-03-26 [[住居も旅先もまるっと任せよう。デジタルノマド向け旅先選定サービス5つ:https://www.lifehacker.jp/2018/03/cool-travel-services-that-will-help-you-achieve-your-di.html]] 何かすごい。感心した。

-2018-03-16 [[AIが作ったコンテンツの著作権はどうなる?--福井弁護士が解説する知財戦略:https://japan.cnet.com/article/35115900/]] まだ結論は無いみたい(日本は認めない、フランスは認める方向?)だが、これから本格的になってくるとどうするか? 知能・知性とは何かという問題なのか?

-2018-03-15 [[Visual Studio 2015 Communityへのリンク:https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202015&wt.mc_id=o~msft~vscom~older-downloads]]~
こちらの情報は未確認 [[Visual Studio 2015 with Update 3 日本語版ダウンロード:http://d.hatena.ne.jp/mocotiti/20170504/1493868466]]

-2018-03-15 [[ティッシュをモジモジしながら配る、周りの人にゴミを入れてほしそうにする……ひとりでは何もできないけれど「弱いロボット」が愛らしい:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1803/14/news031.html]]

-2018-03-15 [[「Android Studioで始めるKotlin入門」:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1803/15/news012.html]]

-2018-03-14 [[機械学習を使って全く新しい音作りを可能にする新概念シンセサイザー「Google NSynth Super」:https://gigazine.net/amp/20180314-nsynth-super]]

-2018-03-13 [[どうした獨協? 初期研修医採用サイトが大変なことに:http://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/all/cadetto/tuusin/201803/555210.html]]

-2018-03-11 [[Windows 10:英語配列キーボードを日本語環境で使う際に便利なTipsまとめ:https://enjoypclife.net/2016/10/17/windows-10-us-keyboard-layout-japan-tips/]]

-2018-03-08 [[5.4. SELINUX の有効化および無効化:https://access.redhat.com/documentation/ja-jp/red_hat_enterprise_linux/6/html/security-enhanced_linux/sect-security-enhanced_linux-working_with_selinux-enabling_and_disabling_selinux]]

-2018-03-08 [[外郎売 口上部分テキスト:http://web1.kcn.jp/kujiraza/training/uirouri.htm]]、YouTube [[外郎売:https://www.youtube.com/watch?v=Cfe6pItEbys]]とか[[外郎売:https://www.youtube.com/watch?v=Hi46QVIyUdg]]とかたくさん有るが、この辺がプロっぽい。[[『外郎売』 森川智之:https://www.youtube.com/watch?v=rgvid9d58g8]]やら[[外郎売 市川團十郎:https://www.youtube.com/watch?v=zjrZMhRTg78]]、[[【森丸】外郎売の口上 講談:https://www.youtube.com/watch?v=zVxzNaBITF4]]、[[この辺:https://www.youtube.com/watch?v=RoE45a4utMM]]も聞いていて抵抗がない~
ついでに、[[金明竹:http://kamigata.fan.coocan.jp/kamigata/rakug474.htm]]

-2018-03-06 [[C#によるAlexaスキル実装の基礎:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1803/06/news026.html]]

-2018-03-05 [[PythonがJavaに迫る - PYPLプログラミング言語ランキング:https://news.mynavi.jp/article/20180304-592699/]]

-2018-03-05 [[macOS上でLinuxアプリケーションをそのまま動作させるアプリ ケーション Noah を使ってみた:http://d.hatena.ne.jp/yohei-a/20180304/1520138751]]

-2018-03-03 [[インストール不要・誰でも無料で打ち込み音楽をブラウザ上で簡単に作曲できるGoogle「Song Maker」:https://gigazine.net/news/20180302-chrome-music-lab-song-maker/]]

-2018-03-02 nattoはpy3/64でうまくいかなかった。[[準備2:mecab+デフォルト辞書 (updated!):https://sites.google.com/site/keiopython2017/home/zhun-bei2-mecab-ci-shu]]ではMeCabを64ビット対応のコンパイルをしているらしい。

-2018-03-02 Win10でpipをインストール?? [[Windows10 64bit環境でPythonとpipを使えるようにする:https://qiita.com/hrst_/items/999791ed24bdb5083f0f]]~
まず [[get-pip.py:https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py]]をダウンロード。SuperShell(管理者)でpython get-pip.pyで走らせる。(ez_setup.pyはセキュリティエラーを起こした)~
これでpipとsetup-toolsがインストールされた

-2018-03-02 [[グーグル、誰でもAIを学べるサイト「Learn with Google AI」を公開:https://japan.cnet.com/article/35115500/]]

-2018-03-02 [[世界最大の携帯電話メーカーNokiaがMicrosoftに買収された裏に何があったのかを明かす「Operation Elop」がついに全文英訳され公開へ:https://gigazine.net/news/20180302-operation-elop/]]

-2018-03-01 
--[[Windows10にMeCabをインストール:http://blog.livedoor.jp/oyajieng_memo/archives/1749255.html]]
--[[Windowsにmecab-pythonを導入編集する:http://seesaawiki.jp/spz/d/Windows%A4%CBmecab-python%A4%F2%C6%B3%C6%FE]]
--[[RとPythonでMeCabを使う環境構築(Windows, Mac):http://y-mattu.hatenablog.com/entry/2016/01/06/030929]]
--[[Windows環境でのMeCab(Python)のインストール:https://qiita.com/satetsu007/items/187e5a3f0ed0b898b152]]


-2018-03-01 Win10でPATH設定: 「環境変数の変更」は<Windows>左クリック⇒Windowsシステムツール⇒コントロールパネル⇒システム⇒システムの詳細設定⇒一番下の「環境設定」

-2018-03-01 [[Googleでドメインが購入できる「Google Domains」が日本語対応開始:https://gigazine.net/news/20180301-google-domains-japanese/]]

-2018-03-01 [[AIアナウンサー「荒木ゆい」が正式サービスイン、月額9800円で20回分の音声をダウンロード可能:http://jp.techcrunch.com/2018/03/01/spectee-araki-yui/]]

-2018-02-28 [[個人開発の「猫型自律ペットロボット」をキットで量産するプロジェクト「OpenCat」:https://gigazine.net/news/20180228-open-cat-robot/]]

-2018-02-28 [[グンタイアリは自分たちの体で橋を作るとき2つのシンプルなアルゴリズムに従っている:https://gigazine.net/news/20180228-ants-build-bridge-algorithm/]]

-2018-02-26
-- [[CentOS7のLVMを使ってHDD追加&パーティションの拡張をしてみる。(メモ):https://hogehoge-k.com/article/2016/11/centos7_lvm_extend_memo/]]  この通りで出来た。
--[[CentOS7 ホスト名の設定(変更)方法:http://www.server-memo.net/centos-settings/centos7/hostname.html]] hostnamectl set-hostname  [ホスト名]で。

-2018-02-20 [[ディープラーニングでリアルタイムに声をボカロのものに変換する試み:https://gigazine.net/news/20180220-ai-voice-change/]]

-2018-02-20 [[学生1万6625人がエントリーしたくず餅の船橋屋:http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/269655/020100057/]]

-2018-02-20 [[Gmailに届いたメールをエイリアスごとに自動でタグを付けて分類してくれるGoogle Apps Scriptを使ってみた:https://gigazine.net/amp/20180219-gmail-auto-label]]

-2018-02-19 [[HDDとオンラインストレージ、勘定科目はどう違う?:https://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/feature/1106259.html]]

-2018-02-16 [[杉原氏の統計関連のページ:http://heartland.geocities.jp/ecodata222/ed/sm-j.html]]

-2018-02-16 [[グラウンデッド・セオリー・アプローチ (Grounded Theory Approach ; GTA) :https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%83%E3%83%89%E3%83%BB%E3%82%BB%E3%82%AA%E3%83%AA%E3%83%BC]]

-2018-02-15 [[ARMが新AIプロセッサ「ARM Machine Learning」を発表、クラウドなしで端末による機械学習処理が可能に:http://gigazine.net/news/20180214-arm-machine-learning-object-detection/]]  考えようが微妙なところがあって、学習の時は確かに処理が非常に重いんだけれど、とか、自動車で使う時にはリアルタイム性が要求されるのでデータを使う側の処理(軽いことが期待される)でも早い方がいい、だろうけれどなぁ、…という微妙さを感じたりしています。

-2018-02-12 [[ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要:http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2018/02/10/084840]]

-2018-02-11 因子分析の因子抽出法と回転法(from [[関西学院大学社会学部 清水裕士 先生のHP:http://norimune.net/]])
--[[因子分析の因子抽出方法について:http://norimune.net/705]]
--[[因子分析における因子軸の回転法について:http://norimune.net/706]]
-2018-02-08 [[リアルタイム音声変換AI技術を搭載した“メガホン”--ワンフェスで声優音声のデモ:https://japan.cnet.com/article/35114439/]]

-2018-02-08 [[ディープラーニングにおける「カプセルネットワーク(CapsNet)」による画像認識とは?:http://gigazine.net/news/20180208-capsnet/] ヒントン先生たちらしい。

-2018-02-08 [[アクセス解析の基本と応用をマスターできるGoogle公式講座&資格「Google アナリティクス個人認定資格(GAIQ)理解度テスト」:http://gigazine.net/news/20180207-gaiq-qualification/]]

-2018-02-07 [[白泉社ら、深層学習技術を活用した自動着色のカラー版マンガ作品を配信:https://japan.cnet.com/article/35114383/]]

-2018-02-07 [[思索の副作用:http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20070710/135723/]]

-2018-02-05 [[Factor Analyizer Package:https://pypi.python.org/pypi/factor-analyzer/0.2.2]]   [[Prince package:https://github.com/MaxHalford/prince]]
-2018-02-04
--[[【NumPy】Pythonでデータの標準化 【SciPy】:https://fisproject.jp/2016/06/data-standardization-using-python/]]
--[[sklearnでのscale sklearn.preprocessing.scale:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.scale.html]]
--[[【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 4.3. データ前処理:https://qiita.com/nazoking@github/items/d6ac1948ee138d73fef1]]
--[[sklearnでのいろいろなscalerの例 Compare the effect of different scalers on data with outliers:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/preprocessing/plot_all_scaling.html]]
--[[Normalize A Column In pandas:https://chrisalbon.com/python/data_wrangling/pandas_normalize_column/]]

-2018-02-04 [[Numpyの配列の有効数字を揃えたい:https://qiita.com/sasayabaku/items/d09526881a4b5eebe690]]  Pandasでも x.round(4)とか可

-2018-02-02 [[ディープラーニングを用いてAIに「皮肉」を理解させるという研究:http://gigazine.net/news/20180202-ai-detect-sarcasm/]] これ、おもしろい。

-2018-01-31 [[MicrosoftのAIをカスタマイズしてハンバーガーとチーズバーガーを区別させよう:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1802/02/news030.html]]

-2018-01-30 [[電子レンジやシャワーまで。アウトドアや緊急時に頼りになるポータブル家電まとめ:https://www.lifehacker.jp/2018/01/amazon-portable-kaden-matome.html]]
-2018-01-30 [[Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1801/30/news038.html]]

-2018-01-30 [[Joplin:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1801/30/news032.html]]
Joplinを使うと、メモやノート、ToDoリストをMarkdown形式で記述し、それらをさまざまなデバイスで共有できる。

-2018-01-30 [[“勉強ノート”を共有できる「Clear」がEdTech世界大会で優勝:https://japan.cnet.com/article/35113881/]] ノートを上手に共有させて理解を促進するという授業方法が、今後大事かもしれない。

-2018-01-25 [[AIで有名女優のポルノ動画を作成するプログラマーが登場、まるでリアルのような完成度(2017-12-12):https://gigazine.net/news/20171212-ai-assisted-fake-porn/]] ⇒ [[AI製「有名女優のポルノ」が爆増(2018-01-25):http://gigazine.net/news/20180125-ai-fake-celebrity-porn/]] ⇒ [[元はここらしい FakeApp: A Desktop Tool for Creating Deepfakes:https://www.reddit.com/r/deepfakes/comments/7ox5vn/fakeapp_a_desktop_tool_for_creating_deepfakes/]]

-2018-01-24 [[アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース:http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1712/21/news027.html]]  Python入門も無料コースにある。

-2018-01-24 [[Pythonで分子構造の表示(化学への利用):http://cheminformist.itmol.com/NEW/?p=399]]  [[OpenBabel(ウィキペディア):https://ja.wikipedia.org/wiki/Open_Babel]]  [[RDKitの紹介:https://web.chaperone.jp/w/index.php?RDKit]]

-2018-01-23 [[ヒトよりも「空気」を読める感情認識AI:http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/278209/012200182/]]

-2018-01-21 因子分析
--[[因子分析(マクロミル):https://www.macromill.com/service/data_analysis/d008.html]]
--[[主成分分析は因子分析ではない!(狩野裕):http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/seminar/30BSJ/kano.pdf]]
--[[心理測定の立場から見た因子分析と主成分分析(村上隆):http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/seminar/30BSJ/murakami.pdf]]
--[[因子分析使いこなすには:http://univprof.com/archives/17-03-05-13148040.html]]   [[主成分分析? 因子分析?:http://univprof.com/archives/17-02-14-12331169.html]]
--[[因子分析:http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem13/masuda.pdf]]
--[[重回帰分析と因子分析のちがい:http://shannon-lab.org/?page_id=4393]]
--[[因子分析の考え方:http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/chap8/sec1.html]]
--[[因子分析(Factor Analysis):http://www2.rikkyo.ac.jp/web/murase/07factor.pdf]]
--[[統計学の代表的な手法を実践する (4) &#12316; 因子分析:https://qiita.com/ynakayama/items/a2b711e7c476a72b4af5]] Pythonではfactanalが使えるらしい
--[[因子分析:http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/Python/misc/FA/]]
--[[Using factor analysis for decomposition:https://www.packtpub.com/mapt/book/big_data_and_business_intelligence/9781783989485/1/ch01lvl1sec19/using-factor-analysis-for-decomposition]]
--[[FACTOR ANALYSIS IN R AND PYTHON:https://koheiw.net/?p=120]]  scikitlearnのパッケージの使用結果
--[[scikitlearnのAPI:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html]]  [[sklearn.decomposition.FactorAnalysis:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.FactorAnalysis.html#sklearn.decomposition.FactorAnalysis]]
--[[Stanfordのクラスの例:https://web.stanford.edu/class/psych253/tutorials/FactorAnalysis.html]]
--[[Rと因子分析(同志社金先生):https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_25/25.html]]
--[[Rによる因子分析(奥村太一):http://www.juen.ac.jp/lab/okumura/handout/160201R%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90.pages.pdf]]

-2018-01-21 [[分散分析(ぶんさんぶんせき、英: analysis of variance、略称: ANOVA):https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%88%86%E6%9E%90]]
--一元配置分散分析 [[Pythonで統計学を学ぶ(6):http://lang.sist.chukyo-u.ac.jp/classes/PythonProbStat/Python-statistics6.html]]
--[[Pythonで一元配置分散分析(1way -ANOVA)を実装する。:https://mkacky.wordpress.com/2013/05/22/numpy%E3%81%A7%E5%88%86%E6%95%A3%E5%88%86%E6%9E%90/]]
--[[一元配置分散分析:https://qiita.com/ynakayama/items/d332d77ae40a6827345b]]
--[[pythonで一元配置分散分析(one way ANOVA):http://swdrsker.hatenablog.com/entry/2017/06/13/184206]]
--[[Python で “formulas” を利用して統計モデルを指定する:http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/packages/statistics/index.html#formulas-to-specify-statistical-models-in-python]]、 事後仮説検定: analysis of variance (ANOVA):http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/packages/statistics/index.html#post-hoc-hypothesis-testing-analysis-of-variance-anova]]

-2018-01-21 [[マン・ホイットニーのU検定 - Wikipedia:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9B%E3%82%A4%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%81%AEU%E6%A4%9C%E5%AE%9A]]

-2018-01-20 [[Aiを実現する「ニューラルネットワーク」を自動的に構築することが可能なAiが出現:https://gigazine.net/amp/20180119-menndl-ai-for-ai]] 待てよ?ニューラルネットのコンセプトは、外枠の構造はほぼ同じで、ネットワーク内の結合パラメタを学習するのではなかったかな?確かに深層学習では外枠構造を選択しなければならなくなったけれど…

-2018-01-18 [[GoogleのAutoMLで誰もが機械学習を利用できる――プログラミング不要、ビジネス利用へも:http://jp.techcrunch.com/2018/01/18/2018-01-17-googles-automl-lets-you-train-custom-machine-learning-models-without-having-to-code/]]

-2018-01-16 [[アリババのAI、成績が人間上回る−スタンフォード大の読解力試験で:https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180115-01080564-bloom_st-bus_all]]~
    [[読解力試験 SQuAD The Stanford Question Answering Dataset:https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/]]

-2018-01-16 [[家じゅうで「Alexa」を使ってみて分かったこと--便利な点、不便な点、不気味な点:https://japan.cnet.com/article/35113060/]] 「家じゅうAlexa」の体験談としておもしろい。

-2018-01-16 [[TOEIC900点レベルのAI翻訳ソリューション--NTT Comが3月から提供:https://m.japan.cnet.com/amp/story/35113168/]]

-2018-01-13 [[AIを開発するGoogle Brainチームが2017年の機械学習研究の成果を振り返る「Looking Back on 2017」パート1を公開:http://gigazine.net/news/20180112-google-brain-work-2017/]] ひととおり眺める価値あり。

-2018-01-08 個人メモ 
--オリジナル [[SamToolsのマニュアル:http://www.htslib.org/doc/samtools-1.5.html]]
--日本語 [[SAMの解説:http://cell-innovation.nig.ac.jp/surfers/SAM.html]] と [[SamToolsの解説:http://cell-innovation.nig.ac.jp/surfers/SAMtools.html]] と [[umichのWiki:https://genome.sph.umich.edu/wiki/SAM]]
--[[pysamでbam/samを読む:http://pysam.readthedocs.io/en/latest/api.html#sam-bam-files]]  [[pysamの解説記事:https://bi.biopapyrus.jp/python/module/pysam.html]]
--[[SamファイルのCIGAR string, MD tagから変異(mismatch&indels)を取得する:https://qiita.com/usuyama/items/2338cb7f75aa9407a1c2]]

-2018-01-06 個人メモ [[杉本典夫氏の統計サイト:http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html]]とその[[章立て:http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0001.html]]


-2018-01-06 [[物語テキストから動画自動生成テスト:http://blog.vrai.jp/article/455977263.html]] おもしろいんだけれど、なんだかとっても変だ。

-2018-01-05 [[「今年こそはやせる」と誓った人が30分のトレーニングで効果的に脂肪を燃やす方法を科学的に説明:http://gigazine.net/news/20180104-burn-calories/]] 高強度インターバルトレーニングの機序

-2018-01-04 [[Pythonでパワポの説明資料(報告書)を生成する:https://qiita.com/code_440/items/22e8539da465686496d3]] 高頻度で定期的にPython開発系に関する報告書を出さなければならないときに、便利かも。Pythonからpptを作れるライブラリ。

-2018-01-03 [[画像認識システムを騙して空港の警備をすり抜ける方法…Googleの研究者たちがステッカーで実験:http://jp.techcrunch.com/2018/01/03/2018-01-02-these-psychedelic-stickers-blow-ai-minds/]]

-2018-01-02 [[平成28年度NGSハンズオン講習会 Reseq解析:https://biosciencedbc.jp/gadget/human/20160726_amelieff_20160803.pdf]]~
FastQC+TrimmomaticによるQC→BWAによるマッピング→GATKによるアラインメント+SBV+InDel検出→SnpEffによるアノテーション

-2017-12-27 [[samtools:http://cell-innovation.nig.ac.jp/surfers/SAMtools.html]] で、tview/pileupの利用やMD-tagの生成が書いてある。pileupはmpileupに置き換わっているらしい。~
[[samtoolsのmpileupの表示スペック:http://samtools.sourceforge.net/pileup.shtml]]~
[[同上、v1.5:http://www.htslib.org/doc/samtools-1.5.html]]

-2017-12-27 [[デンキウナギを参考に体内で発電してコンタンクトレンズ型ディスプレイや心臓ペースメーカーを動かそうという研究:https://gigazine.net/amp/20171227-electric-eel-inspired-organ]]

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