投稿時間:2022-01-12 12:30:09 RSSフィード2022-01-12 12:00 分まとめ(34件)

カテゴリー等	サイト名等	記事タイトル・トレンドワード等	リンクURL	頻出ワード・要約等/検索ボリューム	登録日
TECH	Engadget Japanese	好きだから、冷やす。HITACHI発のカラーも選べる新発想モジュール型ミニ冷蔵庫「Chiiil」	https://japanese.engadget.com/hitachi-chiiil-024521647.html	デスクサイドに置けば、忙しい在宅ワークの合間でも、飲み物や軽食で手早くエネルギー補給できます。	2022-01-12 02:45:21
TECH	Engadget Japanese	家庭用精米機のAmazon売れ筋ランキング。自宅で手軽に精米！ 美味しさにこだわるなら炊飯の直前に使おう	https://japanese.engadget.com/ranking-rice-milling-machine-024228811.html	amazon	2022-01-12 02:42:28
TECH	Engadget Japanese	TumblrのiOSアプリに「露骨な内容」表示設定が追加。ガイドラインは遵守しつつ自由度を改善	https://japanese.engadget.com/tumblr-ios-app-adds-a-sensitive-content-toggle-024027950.html	sensitivecontent	2022-01-12 02:40:27
ROBOT	ロボスタ	「バンクシーVRストリート」日本に初上陸！現存しない幻のバンクシーアートや話題の作品も登場、NYやスペインで好評のVR企画展	https://robotstart.info/2022/01/12/banksy-vr.html	banksy	2022-01-12 02:45:15
IT	ITmedia 総合記事一覧	[ITmedia News] ヤフー社員は全国どこでも居住OKに　飛行機出勤も　LINEやメルカリに対抗	https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2201/12/news105.html	itmedia	2022-01-12 11:44:00
IT	ITmedia 総合記事一覧	[ITmedia PC USER] Amazon、音声アシスタント「Amazon Alexa」で在室/不在を検知しての自動アクションが可能に	https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2201/12/news104.html	alexa	2022-01-12 11:42:00
IT	ITmedia 総合記事一覧	[ITmedia News] 米特許取得ランキング、中国が急上昇	https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2201/12/news101.html	ifipatentintelligence	2022-01-12 11:22:00
IT	ITmedia 総合記事一覧	[ITmedia ビジネスオンライン] トヨタ×星野リゾート　まるで動く「かまくら」なキャンピングカーを開発	https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2201/12/news096.html	itmedia	2022-01-12 11:21:00
IT	ITmedia 総合記事一覧	[ITmedia ビジネスオンライン] テレワークで役に立ったクラウドサービス、3位は「グループウェア」、2位は「ビジネスチャット」、1位は？	https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2201/12/news092.html	itmedia	2022-01-12 11:20:00
TECH	Techable（テッカブル）	転職希望の若手約4割が“成長”に不安。360度評価では上司の自己評価の甘さが浮き彫りに	https://techable.jp/archives/170791	itutionforaglobalsociety	2022-01-12 02:00:24
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	SPSS Modelerのデータ検査ノード（目的変数がカテゴリ型）をPythonで書き換える。	https://qiita.com/kawada2017/items/2a99ab2941f3793fc300	プレビューすると以下のように連続型の欠損値はnullで表され、カテゴリ型の欠損値は空文字や空白文字で表示されます。	2022-01-12 11:08:53
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	flask run が上手くできない場合の対処法	https://qiita.com/yutamugiruru/items/707c490c17545f41ddba	flaskrunが上手くできない場合の対処法PythonFlaskにてflaskrunでプレビュー画面を表示しようとした際、一部ターミナルでは機能しない場合があります。	2022-01-12 11:02:18
python	Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita	Progateの学習を終えたプログラム初心者が【テトリス】を作ってみた	https://qiita.com/snpyyy/items/f43b2e80160c1d6de392	以上、クソ記事ですがこれからレベルアップしてもっと質の良い記事を書くことができるよう誠心して行こうと思います。	2022-01-12 11:01:39
js	JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita	インタープリタを作る その35	https://qiita.com/ohisama@github/items/0a6e32e53d64c83c055a	jsforth	2022-01-12 11:08:59
Ruby	Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita	Ruby on Railsの環境構築【初心者用】	https://qiita.com/salsasource/items/2ca7f8254cc4019e27b0	rbenvinstalllrbenvinstallrbenvglobalbundlerGemライブラリのバージョン管理ツールgeminstallbundleryarnRails内におけるJavaScriptのバージョン管理ツールbrewinstallyarnRubyonRailsWebアプリケーションフレームワークgeminstallrailsnodocument動作確認して完了以下のコマンドを実行します数分程かかりますrailsnewsampleappcdsampleapprailsserverCtrlCで停止ブラウザchromeでもsafariでもOKのURL欄に httplocalhost と入力して、以下のような画面が表示されれば環境構築成功ですお疲れさまでした最後のコマンドはサーバーを起動するコマンドです。	2022-01-12 11:33:45
Ruby	Rubyタグが付けられた新着投稿 - Qiita	Rubocopを使って、Rubyのマジックコメントを coding: utf-8 から frozen_string_literal: true に修正する(一括置換)	https://qiita.com/oosawa/items/195abd913078c0043171		2022-01-12 11:01:21
Linux	Ubuntuタグが付けられた新着投稿 - Qiita	UbuntuにNVIDIAドライバ，CUDAをインストール	https://qiita.com/ksksho/items/37dc44b076c12f3e6a07		2022-01-12 11:57:51
AWS	AWSタグが付けられた新着投稿 - Qiita	【AWS】デプロイ後の修正を反映させる方法	https://qiita.com/tabby_k/items/84228aceb5360499f382	デプロイ後の修正を反映させるにはmasterにpushするまずはローカル環境で修正したファイルをGitHubのmasterブランチにpushします。	2022-01-12 11:28:32
Docker	dockerタグが付けられた新着投稿 - Qiita	django.db.utils.OperationalError: could not translate host name "db" to address: Name or service not known	https://qiita.com/noracorn92/items/a6600cc5b051d522a87e	djangodbutilsOperationalErrorcouldnottranslatehostnamequotdbquottoaddressNameorservicenotknownDockerのPostgreSQLが立ち上がらなくなった昨日まで普通に立ち上がっていたのに。	2022-01-12 11:44:43
Ruby	Railsタグが付けられた新着投稿 - Qiita	Ruby on Railsの環境構築【初心者用】	https://qiita.com/salsasource/items/2ca7f8254cc4019e27b0	rbenvinstalllrbenvinstallrbenvglobalbundlerGemライブラリのバージョン管理ツールgeminstallbundleryarnRails内におけるJavaScriptのバージョン管理ツールbrewinstallyarnRubyonRailsWebアプリケーションフレームワークgeminstallrailsnodocument動作確認して完了以下のコマンドを実行します数分程かかりますrailsnewsampleappcdsampleapprailsserverCtrlCで停止ブラウザchromeでもsafariでもOKのURL欄に httplocalhost と入力して、以下のような画面が表示されれば環境構築成功ですお疲れさまでした最後のコマンドはサーバーを起動するコマンドです。	2022-01-12 11:33:45
Ruby	Railsタグが付けられた新着投稿 - Qiita	【AWS】デプロイ後の修正を反映させる方法	https://qiita.com/tabby_k/items/84228aceb5360499f382	デプロイ後の修正を反映させるにはmasterにpushするまずはローカル環境で修正したファイルをGitHubのmasterブランチにpushします。	2022-01-12 11:28:32
技術ブログ	Developers.IO	[データアナリティクス事業本部] とある海外在住エンジニアの1日	https://dev.classmethod.jp/articles/da-ss-sd-team-workstyle/	海外在住	2022-01-12 02:48:16
技術ブログ	Developers.IO	AWS ParallelCluster 過去のバージョンのユーザーガイドの参照方法	https://dev.classmethod.jp/articles/user-guide-of-the-old-versions-of-parallelcluster/	awsparallelcluster	2022-01-12 02:22:56
海外TECH	DEV Community	Guide to Model Metrics - Part 1: Matrix performance	https://dev.to/mage_ai/guide-to-model-metrics-part-1-matrix-performance-21i6	Guide to Model Metrics Part Matrix performance TLDRLearn how to read the confusion matrix to understand model performance OutlineIntroductionBefore we beginYes or noConfusion matrixThe matrix generatedResults IntroductionIn this series we ll be judging our machine learning model we trained for our email remarketing campaign To get started we need to recognize what type of model it is and the performance metrics used to determine whether a model is bad average or good We ll begin by taking a look at how to generate and read a model s confusion matrix Before we beginIn this series we ll be reusing our training data and model from our Guide to Model Training Begin by loading the model s Pickle file and split the dataset into train and test For more information on this check out the conclusion of the Guide to Model Training Save amp Load Yes or noWhen we created our remarketing model we determined that the problem was a binary classification problem a yes or no question on whether an existing user would revisit the website after being sent an email In a binary classification problem the best way to tell where a model is good or bad is through a confusion matrix Is this True or False Source Facebook Confusion matrixA confusion matrix takes into account the set of data created from the train test split when creating the model The train test split creates model predictions calculated result with the known outcome test set These values are then compared to generate a confusion matrix There are quadrants in the confusion matrix True Positive False Positive False Negative and True Negative The first word represents whether the model predicted correctly while the second is the actual outcome Quadrants in order left to right Source GlassBoxMedicine Model outcomeIt is worth noting that depending on what the outcome is positive and negative doesn t necessarily equate to good or bad A model looking to calculate whether someone is infected or not will have positives being more likely to be infected which is bad But in this case since our model is on whether a user will come back it will look at usage Positive will be good since a user comes back and negative will be bad a user won t return True PositivesThe st quadrant of the confusion matrix contains the number of true positives These are the number of times the model predicted positive results correctly matching the outcome or goal In the case of remarketing this would be the likelihood of a user coming back to the product Customer Satisfaction Source NBRI False PositivesThe nd quadrant of the confusion matrix contains the number of false positives These are the number of times the model predicted that it would increase but it didn t In other words the model was wrong about positive outcomes In the case of remarketing this is when it expects a user to come back after being sent an email but doesn t Ghosted Source LeftOnRead False NegativesThe rd quadrant of the confusion matrix contains the number of false negatives These are the number of times the model has predicted that it would decrease but it didn t In other words the model was wrong about negative outcomes In the case of remarketing this is when the user would have come back if they got an email but didn t There was an announcement Source FoundersBeta True NegativesThe th quadrant of the confusion matrix contains the number of true negatives These are the number of times the model correctly predicted that it would decrease the likelihood In the case of remarketing this is when the model believes that after sending an email to the user they would still not use the product This information is helpful to avoid annoying customers and being potentially flagged as spam Flagged as Spam Source conquest tech The matrix generatedAs with the rest of this series we ll be using the SciKitLearn Python library and import the ConfusionMatrixDisplay function Using our data we ll be adding on Pyplot from matplotlib to generate an image of our confusion matrix Here I ve chosen to color in my confusion matrix as blue and apply visual helpers using the color map aka cmap PercentageAnother step that can be done is normalizing so that the values of everything have a percentage and may be easier to understand at a glance This is done by setting the normalization flag to “true AnalysisBased on our use case there are quadrants we care about looking at the most Starting with the first quadrant of true positives since our overall goal is to see how many users will come back The next would be quadrant False Negatives since these are users that will come back and we missed them Due to these factors we want to see if our Confusion Matrix minimizes the number of False Negatives and maximizes the number of true positives ResultsWe ve analyzed the model and have determined that the confusion matrix isn t ideal There is a chance of False Negatives which we wanted to avoid the most Thankfully its redeeming factor is that the chance of True Positives are at which should suffice for our email campaign Our next step is to validate the trustworthiness of the model by using the confusion matrix s values to come up with our metrics	2022-01-12 02:17:38
医療系	内科開業医のお勉強日記	COVID-19ワクチンブースター　免疫系へ懸念って　４回目ブースターの話でしょ　＆　T細胞免疫ワクチン	https://kaigyoi.blogspot.com/2022/01/covid-19.html	「CoVacは、特に、現在承認されているワクチンでSARSCoVを接種しても十分な免疫応答を得ることができない高齢者や免疫不全者において、T細胞免疫を誘導するための補完ワクチンとして十分に機能する可能性があります」と著者らは書いている。	2022-01-12 02:08:00
海外ニュース	Japan Times latest articles	Europe slowly starts to consider treating COVID-19 like the flu	https://www.japantimes.co.jp/news/2022/01/12/world/spain-covid19-flu/	Europe slowly starts to consider treating COVID like the fluSpain is calling for COVID to be treated as an endemic disease becoming the first major European nation to explicitly suggest that people live with	2022-01-12 11:09:16
ニュース	BBC News - Home	Downing Street party: PM to face MPs following revelations	https://www.bbc.co.uk/news/uk-politics-59961535?at_medium=RSS&at_campaign=KARANGA	downing	2022-01-12 02:36:42
北海道	北海道新聞	米軍岩国基地で３４人感染　関係者計１０７０人に	https://www.hokkaido-np.co.jp/article/632410/	山口県岩国市	2022-01-12 11:19:00
北海道	北海道新聞	重い雪、交通網寸断　倒木、落雪相次ぐ　道内暴風雪	https://www.hokkaido-np.co.jp/article/632396/	道内	2022-01-12 11:08:56
北海道	北海道新聞	和歌山の公立高に宇宙専門コース　全国初の試み	https://www.hokkaido-np.co.jp/article/632399/	和歌山県	2022-01-12 11:10:00
IT	週刊アスキー	スシロー、ブランドまぐろ「京都伊根生本鮪6貫盛り」売切御免で発売中	https://weekly.ascii.jp/elem/000/004/080/4080035/	豪華	2022-01-12 11:55:00
IT	週刊アスキー	DMM GAMES、「流星ワールドアクター The Strange World」を正式サービス開始！ リリース記念限定ガチャも実施中	https://weekly.ascii.jp/elem/000/004/080/4080015/	dmmgames	2022-01-12 11:10:00
マーケティング	AdverTimes	米メタ、取締役に米ドアダッシュCEOのスー氏	https://www.advertimes.com/20220112/article373696/	取締役会	2022-01-12 02:49:15
海外TECH	reddit	Novak Addresses The Allegations Of His Whereabouts After Testing Positive for COVID	https://www.reddit.com/r/tennis/comments/s1unzb/novak_addresses_the_allegations_of_his/	Novak Addresses The Allegations Of His Whereabouts After Testing Positive for COVID submitted by u hi Im gosu to r tennis link comments	2022-01-12 02:21:35