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調べもの:Pandas [プログラミング学習]

Pythonで一次元、二次元のデータを扱うためのライブラリ。
CSVやExcelの表を思い浮かべるとイメージしやすい。

「Python Data Analysis Library — pandas Python Data Analysis Library」
https://pandas.pydata.org/

「10 Minutes to pandas — pandas 0.22.0 documentation」
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

「Pandas - Wikipedia」
https://ja.wikipedia.org/wiki/Pandas
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調べもの:NumPy [プログラミング学習]

Pythonで使える高次数値計算ライブラリ。

「Numpy - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=Numpy

「NumPy — NumPy」
http://www.numpy.org/

「NumPy Reference — NumPy v1.13 Manual」
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/index.html

「NumPy - Wikipedia」
https://ja.wikipedia.org/wiki/NumPy

「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 « Rest Term」
http://rest-term.com/archives/2999/
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調べもの:正解ラベル [Technology]

教師あり機械学習で、正解であるデータを示すラベル。実際はデータに対応する一次元配列など。

「正解ラベル - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=%E6%AD%A3%E8%A7%A3%E3%83%A9%E3%83%99%E3%83%AB

「教師あり学習 - Sideswipe」
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-13
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メモ:CERT C コーディングスタンダード [Technology]

後で見る。

「CERT C コーディングスタンダード」
https://www.jpcert.or.jp/sc-rules/

「【改訂版】「組込みソフトウェア開発向けコーディング作法ガイド ESCR [C++言語版] Ver. 2.0」の発行:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構」
https://www.ipa.go.jp/sec/reports/20161018.html
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調べもの:Django [Technology]

なんだかわからないので調べてみた。
Pythonで実装されたWebアプリケーションフレームワーク。

「Django - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=Django

「Django ドキュメント Django documentation Django_0」
https://docs.djangoproject.com/ja/2.0/

「Django - Wikipedia」
https://ja.wikipedia.org/wiki/Django

「Python製Webフレームワークの比較とDjangoの環境構築 (1-4):CodeZine(コードジン)」
https://codezine.jp/article/detail/10525
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調べもの:Kubernetes [Technology]

最近名前を聞くので調べてみた。
仮想実行環境をまとめたものであるコンテナの管理などを自動化実行するプラットフォーム。複数コンテナの連携なども可能。

「Kubernetes - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=Kubernetes

「Kubernetes - Wikipedia」
https://ja.wikipedia.org/wiki/Kubernetes

「Docker(コンテナ型仮想化)と Kubernetes についての簡単な紹介 – ゆびてく」
https://ubiteku.oinker.me/2017/02/21/docker-and-kubernetes-intro/

「What is Kubernetes」
https://www.redhat.com/ja/topics/containers/what-is-kubernetes

「なぜKubernetesが必要なのか? Think IT(シンクイット)」
https://thinkit.co.jp/article/13289

「今さら人に聞けない Kubernetes とは? - Qiita」
https://qiita.com/MahoTakara/items/85096f8b2632c802ab22
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調べもの:Python [プログラミング学習]

最近機械学習などの学習でPythonに触れる機会が増えた。
が、実用レベルで使っていたのはC, C++, Visual Basic, Visual Basic for Application, C#で、実行環境などから違う。
プログラミングの汎用スキルでおおよそ感覚的にはつかめるが、実用しようとすると突っかかることが多いので、ここらで一つきちんと理解しようと思った。

「Python - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=Python

「Welcome to Python_org_org-」
https://www.python.org/

「Python - Wikipedia」
https://ja.wikipedia.org/wiki/Python

「Python 3.6.4 ドキュメント」
https://docs.python.jp/3/

「Python チュートリアル — Python 3_6_4 ドキュメント」
https://docs.python.jp/3/tutorial/index.html

「1. Pythonをはじめる前に — Python Boot Camp Text 2016.04.28 ドキュメント」
http://pycamp.pycon.jp/textbook/1_install.html

「Python入門 - PythonWeb」
https://www.pythonweb.jp/tutorial/


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調べもの:Google Colaboratory [Technology]

Googleが提供する機械学習用プラットフォーム。Web ブラウザ上でPythonコードによる機械学習を実行できる。
今勉強しているものの次、として考えてよさそうだなあ。

「Google Colab」
https://colab.research.google.com

「Google colaboratory - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=Google+colaboratory

「Google Colaboratory事始め - Qiita」
https://qiita.com/kouki_outstand/items/cd24dccbaa92274be39e

「日本語版最速! jupyter notebookをgoogleが神改造 colaboratoryについてまとめてみた。 - Aidemy Tech Blog」
http://blog.aidemy.net/entry/2017/11/11/084105

「Google Colaboratoryを使ってみた - uepon日々の備忘録」
http://uepon.hatenadiary.com/entry/2018/03/20/205134
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調べもの:ミニバッチ学習 [Technology]

機械学習の学習方法の一つ。学習のデータを分割した単位で学習させる方法。

「ミニバッチ学習 - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=%E3%83%9F%E3%83%8B%E3%83%90%E3%83%83%E3%83%81%E5%AD%A6%E7%BF%92

「IBM Knowledge Center - 学習 (多層パーセプトロン)」
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/ja/SSLVMB_24.0.0/spss/neural_network/idh_idd_mlp_training.html

「機械学習の仕組み (Vol_4)」
https://products.sint.co.jp/aisia/blog/vol1-4
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調べもの:MNIST [Technology]

機械学習によく使われる、手書きの数字のデータセット。

「MNIST - Google 検索」
https://www.google.co.jp/search?q=MNIST

「MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges」
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/


「MNIST データの仕様を理解しよう」
https://weblabo.oscasierra.net/python/ai-mnist-data-detail.html
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