プログラミング指南 - Code Knowledge ゲーム制作に関するプログラミング等を主に書き溜めていきます。ただ、どちらかと言えば日記的な書き方が続くと思いますが、そこは温かい目で見て頂ければ。あと、ちょっとしたサンプルやツールのダウンロードも出来るようにしておきます。 レトロPCは最初は安価なカセットテープを記憶媒体として使っていました。その後に登場したのがフロッピーディスク（以下FDと略す）です。カセットテープが何分もロードに必要なところを数秒から数十秒で完了し、かつ、ランダムアクセスが可能なFDは、当時は高価な周辺機器だったにもかかわらず、あっという間に一般に浸透していきました。また、ドライブの価格も一気に値下がりしていったのを覚えています。 ところが、この便利なFDは便利であるが故の問題を抱えていました。それが不正コピーです。ゲームソフトハウスが発売した製品も、簡単に複製でき

2023年1月5日以降、2億件を超えるTwitterアカウントのデータを公開したと主張する投稿がハッカーフォーラムで行われていたことを複数の報道機関が報じました。*1ここでは関連する情報をまとめます。 自分が影響を受けたのかを確認するには 約2億件のデータに自分のメールアドレスが含まれているか（影響対象か）はHave I been pwnedを使って確認することが可能。 メールアドレス入力後に「pwned?」をクリックし、「Twitter (200M)」と表示された場合は、今回のデータに含まれている。（それ以外のリークに含まれていた場合は別のリーク情報も表示される。） メールアドレスがリークデータに含まれていた場合にTwitter (200M)が表示。 Twitter APIの脆弱性より流出したデータと主張 Twitter APIに第三者が他人のアカウント情報を取得できる脆弱性が2021年

暗証番号分布。まず目につくのは xxyy 系。さすがに xxxx は簡単すぎると思うのか意外と薄い。6969 がなぜか大きい。ちょっとずれてるところに濃い点があるけどなんだろ、とおもったら5150。これヴァン・ヘイレンだろ。 https://t.co/Ks96Tece7W

「売れなかった」ハムサンド、カメラ50台で真相解明　高輪GW駅「無人決済コンビニ」の実力：開業から3カ月、成果は（1/3 ページ） 2020年3月14日に開業したJR山手線・京浜東北線の高輪ゲートウェイ駅。山手線の新駅としては約50年ぶりとなるだけに注目度は高く、開業初日には多くの観光客も訪れた。その一角で、注目を集めている店舗がある。AI（人工知能）技術を活用した無人コンビニ店舗「TOUCH TO GO」だ。有人レジはなく、来店客は店内で商品を手に取り、出口付近で「Suica」などを読み取り機にかざすだけで買い物を済ませられる。 こうした無人決済店舗は、米国では「Amazon Go」をはじめ実用化された例があるが、日本では長らく実験段階にとどまっていた。そうした中、TOUCH TO GOは国内では珍しい実用化事例として小売・流通業界はもちろん、他業界からも高い注目を集めている。無人もしく

はじめにはじめまして。 「構造と文脈を正しく理解することで物事はシンプルに理解できる」というモットーの元に、現在起きている社会現象が今後どうなっていくかの分析と解説を行っています。 最近は、新型コロナウイルスが今後どうなっていくのかについてマガジンで定期的に分析配信しています。(3/26の記事は、おかげさまで約120万ビューと7600を超えるスキ♡を頂きました） 現在、新型コロナウイルス感染拡大については、毎日様々な報道がなされ、指標や分析についても数多く紹介されていますが、多すぎて混乱されている方多いと思います。 今回、私のnoteマガジンで、データ分析編として２つの記事を投稿しました。 新型コロナウイルスについて⑫ - ＜データ分析 - 前編＞Phaseの目的に応じた正しい分析〜PCR検査は何故増えないか〜 新型コロナウイルスについて⑬：＜データ分析 - 後編＞数字を出さない官邸と「大

(この記事は2020年5月7日に公開されました。) こんにちは、フォレンジック課の traoka です。 よく「フォレンジックってなんやねん」と、あまり馴染みがない言葉ということで、この度AWSの名前の力を借りて技術面も交えながら少しご紹介したいと思います。 フォレンジックとは フォレンジックは法科学の一種で、事故・事件の痕跡や証拠を調査して原因究明を行うことを指します。調査の対象（事故現場）がコンピュータなどの場合、デジタル・フォレンジックと呼ぶ方が正しいのですが省略されることもしばしばあります。 デジタル・フォレンジックでは主にコンピュータ、ネットワークなどのセキュリティ事故（インシデント）や内部不正行為などを調査解析して事故原因や裁判で取り扱う証拠の特定などを行います。 分かりにくいので、ピンとこない場合は名探偵コナンにでてくる鑑識のトメさんみたいなイメージをもっていただければと思い

新型コロナウイルスの感染食い止めのため、小売りでの来店客の密集防止が叫ばれている。政府などが必要に応じた入場制限を呼び掛けているスーパーと並び、焦点となっているのがドラッグストアだ。在宅勤務などで消費が増えた日用品を買いに訪れる人を減らすのは、容易ではない。加えて、マスクやトイレットペーパーを買うための早朝の行列も問題になった。 では、実際にドラッグストアに実際に「殺到」しているのはどの年代で、時間帯はいつ頃なのか。「高齢者は～」「若者だから」などとどうしても印象論で語られやすいこうした消費者行動や世代差の実像について、購買データによる独自分析で迫った。 「トイレットペーパー騒動」時、特に50～60代急増 分析は、ビッグデータによるマーケティング分析を手掛けるTrue Data（東京・港）が、全国のスーパーやドラッグストアにおける延べ約5000万人の購買情報を活用。レシートに加えてポイント

この中から機械学習（Machine Learning）やデータサイエンスに関する書籍を65冊ピックアップしました。リストは下記のサイトを参考にしてます。 1  リストにアクセスする方法書籍のリストはグーグルシートに「Machine Learning and Data」のタブを追加して表示しています。アクセスする方法は、 ①下記イメージをクリック ②グーグルシートへ遷移 ③Machine Learning and Dataのタブを選択 リストに含まれている、「Robotics, Vision and Control」は僕も持ってますが、通常ですと8000円を超える教材です。 Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms In MATLAB® Second, Completely Revised, Extended And Updat

※記事公開後のデータ更新について 週に一度程度ですが、データを更新したチャートを筆者のブログ・サイトへ掲載しています。 東京都公式と厚労省公式で異なる死亡者数上記チャート画像をご覧ください（拡大画像はこちら）。東京都内でCOVID-19関連で亡くなった方の人数、今日（4月14日）の時点で、東京都公式の数値（42名）が厚労省公式（19名）の二倍以上なんですよね。 データはそれぞれ以下の、公式に準ずるGitHubレポジトリから取得しています。 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト 東洋経済オンライン これは一体どういうことなのでしょうか。厚労省のサイトを読むと、補足自体は以前からなされており、 「※５ 都道府県から公表された死亡者数の合計は132名であるが、うち30名については個々の陽性者との突合作業中のため、計上するに至っていない。」 出典:厚生労働省 新型コロナウイルス感染症について

更新履歴 2020/4/7 新記事へのリンクを追加しました。 はじめに 老技術者は新型コロナに感染したらひとたまりもない満身創痍の古老であります。妻は私に感染させようと日々東京に出向いてウィルスをかき集めては埼玉の我が家に運搬しております。というのは悪い冗談であってほしい今日この頃。 高校数学を使って、妻が毎日東京へ行くことがどれほど危険なことか示したいと思います。 環境: Windows10 Pro 64bit + anaconda + Python 3.7.3 (1) 基本式 感染症というのはウィルスを持っている「感染源候補者」からある割合で感染して自分も「感染源候補者」となるわけです。ということは「感染源候補者」が多ければ多いほど「感染源候補者」の増え方も激しくなるのは明らかですよね。そこでここでは単純化して、「1日当たりの感染源候補者の増分は、その前日～n日前に存在した感染源候補者

SQLをはじめよう - 初心者でもわかる、構文とデータ取得の基本 リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）において、データの操作や定義を行うためのデータベース言語であるSQL。“データ”の重要性が謳われるようになった昨今において、この言語はより重要性を増しています。本稿では日本MySQLユーザ会の副代表であり、データベースを中心とした業務システムの設計・コンサルティングを手掛ける坂井恵さんが、「SQLを学びはじめたばかりの若手IT技術者」や「社内のデータを利用したい非IT技術者」に向けて、SQLによるデータ操作の基礎を解説します。 企業活動において、近年ますます、蓄積されたデータの活用が重要になっています。自社の持つ大量のデータの中から必要なデータを抽出・集計するという操作は、以前はITエンジニアが用意した画面を通して限定的にのみ行うことができるのが一般的でした。 しかし最近は

新型コロナウイルスの透過型電子顕微鏡画像。米国初の感染者から単離されたもの。球状のウイルス粒子（青く染色されている部分）の中に見える黒い点はウイルスのRNAの断面。（IMAGE BY CDC / HANNAH A BULLOCK; AZAIBI TAMIN） 無償で公開されているオープンソースプロジェクト「ネクストストレイン」（Nextstrain.org）は、アウトブレイク（集団感染）を起こした病原体の博物館のようなものだ。世界各地の研究機関が、患者から採取したウイルスの遺伝子配列データをここに投稿する。ネクストストレインはそのデータを使って、感染の広がり方を示した世界地図や、ウイルスの系統樹を描き出している。（参考記事：「オープンソースな養鶏は可能か―――遺伝子を企業支配から解放する」） ネクストストレインが取りこんだ新型コロナウイルスのゲノムは、3月末の時点で2000を超えた。データ

Excelには、「セルを結合して中央揃え」をはじめとするセル結合の機能があります。これは、セルの区切りを無くす書式であり、Excelの基本的な機能として知っておかなければならないものです。ところが、最近は、無意味にセル結合を多用してしまう事例が後を絶たず、大きな問題となっています。「セル結合をやめろ」という意見もあり、Excelファンの一人として残念で仕方がありません。 確かに、過剰なセルの結合はデータ管理や分析の妨げとなり、不特定多数の人に多大な迷惑を及ぼす行為です。しかし、セルの結合そのものは単なる書式の一つにすぎず、正しく健全に使えば、決して害悪を及ぼすものではありません。 そこで、今回は、Excelのセル結合と解除の方法について改めて復習するとともに、セル結合の正しい使い方と間違った使い方について解説します。 目次 １．セルの結合と解除（復習） ２．セル結合が許される例 （１）タイ

データ・リテラシーと言う言葉を聞いたことありますか？ 簡単に言うと、「データを読むことができて、データを理解でき、データを使って議論でき、データから得られた情報を使って意思決定ができる」能力のことです。 ダレル・ハフによって今から70年前になる1950年代に書かれた「統計でウソをつく方法 (How to Lie with Statistics) 」というこの世界では古典となる本があります。この本ほどデータリテラシーがいかに重要かをわかりやすく簡潔に説いた本はないと思うのですが、その教えは70年経った今でもまるで昨日書かれたかのように新鮮です。 むしろ、私達市民のデータリテラシーは当時と比べてあまり変わっていないかのようで残念です。 さらに、今日のようにデータがいよいよ簡単に手に入るようになり、簡単に分析できるようなツールも出てくるようになると、情報の消費者としてだけでなく、むしろ情報の供給

まずはご意見、ご指摘、ありがとうございました。 本「明日のプランニング」や「ファンベース」を書いたときも、初稿を多くの若い人たちに読んでもらい、厳しいダメ出しをもらい、推敲を重ねて今の形になっています。 ご指摘は常にありがたいです。 ただ、バットを持って今にも乱暴するような男のタイトル画像で、しかも文章冒頭に「データという棍棒で殴ります」とか、初対面なのになんだか穏やかじゃないですね。 意識的にウソを書いたのならともかく、引用データを元にコラムで意見を述べただけで、なんでこんな脅しっぽいのを受けないといけないのでしょう、とは思いました。 ・・・それはともかく、あまり時間がないので本題に入ります。 主張なさっている「データ」について、異論も反論もありません。 なるほど、と思いました。 ご指摘ありがとうございました。 ボクはあの投稿において、それなりのメディア（週刊現代、週刊朝日、講談社現代新

by Glen Carrie 7000ページにもおよぶFacebookの内部機密文書がリークされました。これは独占禁止法の疑いでFacebookを調査している多くの組織にとって非常に役立つ可能性の高い資料であると、テクノロジーメディアのArs Technicaは指摘しています。 Massive Facebook document leak gives ammunition to investigators | Ars Technica https://arstechnica.com/tech-policy/2019/11/facebook-sold-competition-quashing-as-a-privacy-move-leaked-documents-show/ リークされた7000ページにもおよぶ内部機密文書は、ビキニになった友人を検索するFacebookアプリ「Pinkini」