FFmpegã§ç´ æ—©ãæ£ç¢ºã«å‹•ç”»ã‚’カットã™ã‚‹è‡ªåˆ†çš„ベストプラクティス - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
「金èžãƒªãƒ†ãƒ©ã‚·ãƒ¼ã€æœ€ä¸‹ä½ã®å±±æ¢¨ã€€ç†ç”±ã¯ã€Œç„¡å°½ã€ã®å½±éŸ¿ï¼Ÿã€æ±æ—¥æœ¬ç·¨ã€‘ | AERA dot. (アエラドット)
日銀å‰æ©‹æ”¯åº—ã®åºƒå ±ãƒ«ãƒ¼ãƒ ã«ãŠã‹ã‚ŒãŸã€Œï¼‘億円ã€ã®æ¨¡æ“¬ãƒ‘ック　（ｃ）æœæ—¥æ–°èžç¤¾ã“ã®è¨˜äº‹ã®å†™çœŸã‚’ã™ã¹ã¦è¦‹ã‚‹ 金èžåºƒå ±ä¸å¤®å§”員会「金èžãƒªãƒ†ãƒ©ã‚·ãƒ¼èª¿æŸ»ã€ã‹ã‚‰ã€‚１世帯ã‚ãŸã‚Šã®è²¯è“„é¡ã¯ç·å‹™çœã€Œå¹³æˆï¼’６年全国消費実態調査（二人以上ã®ä¸–帯）ã€ã®æ•°å—ã§ã€æ ªå¼ã€å‚µåˆ¸ã€æŠ•è³‡ä¿¡è¨—ãªã©ã‚‚å«ã‚€ 今ã€å…¨å›½ã®åœ°æ–¹éŠ€è¡Œå¹¹éƒ¨ã‹ã‚‰æ³¨ç›®ã•ã‚Œã¦ã„る資料ãŒã‚る。日本人ã®ãŠé‡‘ã«é–¢ã™ã‚‹çŸ¥è˜ã‚„判æ–力をã€åˆã‚ã¦å…¬çš„・大è¦æ¨¡ã«èª¿ã¹ãŸã€Œé‡‘èžãƒªãƒ†ãƒ©ã‚·ãƒ¼èª¿æŸ»ã€ã 。çµæžœã‚’見るã¨ã€é‡‘èžçŸ¥è˜ã®é«˜ã•ã‚„低ã•ã€æŠ•è³‡æ„欲ã®å¼·ã•ã‚„å¼±ã•ãªã©ã€ãŠé‡‘ã«ã¾ã¤ã‚る地域性ãŒæµ®ã‹ã³ä¸ŠãŒã‚‹ã€‚ ã€ã€Œé‡‘èžãƒˆãƒ©ãƒ–ルã€ã€Œè²¯è“„é¡ã€ãªã©ã®çœŒåˆ¥ãƒ©ãƒ³ã‚ング一覧表】 ãã®èª¿æŸ»ã§ç‰¹ã«è¡æ’ƒã‚’与ãˆãŸã®ãŒã€å±±æ¢¨ã 。ãã®ç†ç”±ã‚’æ±æ—¥æœ¬ã®åˆ†æžã¨ã¨ã‚‚ã«è¦‹ã¦ã¿ã‚ˆã†ã€‚ 「都é“府県別データãŒè±Šå¯Œã§ã€åœ°éŠ€ã®å–¶æ¥æˆ¦ç•¥ç–定ã«ã‚‚生ã‹ã›ã‚‹å†…容ã§ã™ã€‚データã®è³ªã¨é‡ã¨ã‚‚ã«å……実ã—ã¦ã„ã¦æµ·å¤–ã‹ã‚‰ã‚‚注目ã•ã‚Œã€è‹±è¨³ä½œæ¥ã‚’進ã‚ã¦ã„ã¾ã™ã€ ã“ã†èƒ¸
Ruby作者ã¾ã¤ã‚‚ã¨ã‚†ãã²ã‚æ°ï¼’万å—インタビュー (1/5)
ゲストを招ãã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®é…力やã¯ã˜ã‚æ–¹ã®ã‚¢ãƒ‰ãƒã‚¤ã‚¹ã€ã„ã¾æ³¨ç›®ã—ã¦ã„る技術ãªã©ã‚’語ã£ã¦ã„ãŸã ãシリーズ。第1回目ã¯ã€æ—¥æœ¬ã‚’代表ã™ã‚‹ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ¼ã§ã‚ã‚‹Rubyアソシエーションç†äº‹é•·ã®ã¾ã¤ã‚‚ã¨ã‚†ãã²ã‚æ°ã«ç™»å ´ã„ãŸã ã。プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’ã™ã‚‹ä¸Šã§ã‹ãªã‚‰ãšå¿…è¦ã¨ãªã‚‹ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è¨€èªžã€‚ãれを作るã®ã¯ã©ã‚“ãªäººãªã®ã‹ï¼Ÿã€€èžã„ã¦ã¿ã‚ˆã†ã€‚å‰å¾Œç·¨ã®ï¼’回ã«åˆ†ã‘ã¦ãŠå±Šã‘ã™ã‚‹ã€‚ ゲスト：ã¾ã¤ã‚‚ã¨ã‚†ãã²ã‚（Rubyアソシエーションç†äº‹é•·ï¼‰ èžã手：角å·ã‚¢ã‚¹ã‚ーç·åˆç ”究所 父親ã®ã‚¬ã‚¸ã‚§ãƒƒãƒˆã‚’æ¯åãŒã¶ã‚“ã©ã£ã¦ä½¿ã† ──プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’ã¯ã˜ã‚ãŸã®ã¯ã€ãŸã—ã‹åä¾›ã®é ƒã ã£ãŸã¨ãŠèžãã—ãŸã®ã§ã™ãŒã€‚ ã¾ã¤ã‚‚ã¨ã€Œãˆãˆã€çˆ¶è¦ªãŒã„ã‚ゆるガジェット好ãã§ã€å°å¦æ ¡6å¹´ã®ã¨ãã«å½“時10万円ãらã„ã—ãŸâ€œL-Kit16â€ã‚’è²·ã£ã¦ããŸã‚“ã§ã™ã‚ˆã€æ—¥æœ¬æ©‹ï¼ˆå¤§é˜ªã®é›»æ°—街）ã§ã€‚åŠç”°ã‚´ãƒ†ã§ãã®ã‚ットを作ã£ãŸã‘ã©ã€çˆ¶è¦ªã¯ã™ãã«é£½ãã¦ã—ã¾ã„ã¾ã—ãŸã€‚ã§ã‚‚ã€å°å¦
テã‚ストエディタã¨é«˜é½¢ç¤¾ä¼šï¼ˆæ–‡ç« を書ã心ãŒã‘）｜çµåŸŽæµ© / Hiroshi Yuki
ã€Œæ–‡ç« ã‚’æ›¸ã心ãŒã‘ã€ã®ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼ã§ã™ã€‚ ＊　＊　＊ çµåŸŽã¯ãµã ã‚“Vimã¨ã„ã†ãƒ†ã‚ストエディタを使ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ Vimã«ã¯ã€ãƒŽãƒ¼ãƒžãƒ«ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã¨ã‚¤ãƒ³ã‚µãƒ¼ãƒˆãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã¨ã„ã†äºŒã¤ã®ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ãŒã‚ã‚Šã€ãƒŽãƒ¼ãƒžãƒ«ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã§ã¯ã€å…¥åŠ›ã—ãŸã‚ー（文å—）ã¯ã‚³ãƒžãƒ³ãƒ‰ã¨ã—ã¦æ‰±ã‚ã‚Œã¾ã™ã€‚ ãŸã¨ãˆã°ã€ã‚«ãƒ¼ã‚½ãƒ«ã®ç§»å‹•ï¼ˆä¸Šä¸‹å·¦å³ï¼‰ã¯ k j h l ã¨ã„ã†ã‚ーを打ã£ã¦è¡Œã„ã¾ã™ã€‚æ–‡å—を入力ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ã€ã‚³ãƒžãƒ³ãƒ‰ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã‹ã‚‰ã‚¤ãƒ³ã‚µãƒ¼ãƒˆãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã«ç§»ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ……ã¨èª¬æ˜Žã™ã‚‹ã¨ã€ã‚ã‚“ã©ã†ãã†ã«æ„Ÿã˜ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ãŒã€Vimã®ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ï¼ˆVimmerã¨ã„ã†ï¼‰ã«ã¯ã‚ã‚“ã©ã†ãªè©±ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。ç¾åœ¨ã©ã®ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã«ã„ã‚‹ã‹ã¯èº«ä½“ãŒè¦šãˆã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€ç‰¹ã«æ„è˜ã—ãªãã¦ã‚‚ã•ã£ã¨ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã‚’移るã“ã¨ãŒã§ãã‚‹ã‹ã‚‰ã§ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ãªãŒã‚‰ã€Vimã¨ã„ã†ã‚¨ãƒ‡ã‚£ã‚¿ã¯ã€åŸºæœ¬çš„ã«ã‚¤ãƒ³ã‚µãƒ¼ãƒˆãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã®ç¶™ç¶šæ™‚é–“ãŒçŸã„ã“ã¨ã‚’想定ã—ã¦ãƒ‡ã‚¶ã‚¤ãƒ³ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ã¤ã¾ã‚Šã€æ–‡å—を連続的ã«å…¥åŠ›ã—続ã‘ã‚‹
ä¸å‹•ç”£ã®å–¶æ¥ãƒžãƒ³ã«è»¢è·ã—ãŸãŒã‚ツãã¦ä¸‰æ—¥ã§é€€è·ã—ãŸè©±ã—ã‚’ã—よã†ã¨æ€ã† - æ±äº¬ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒ‘イア
先日ã€28æ³ã®èª•ç”Ÿæ—¥ã‚’è¿ŽãˆãŸã‚«ãƒã‚ªã§ã™ã€‚一昨年ã‚ãŸã‚Šã‹ã‚‰ã‹ã€è‡ªåˆ†ã®å¹´é½¢ã‚’æ„è˜ã—ãªã„よã†ã«ãªã£ã¦ãã¦ã€å¿ƒã®ã©ã“ã‹ã§ã€Œ26æ³ã€œ28æ³ãらã„ã‚„ã£ãŸã£ã‘今ã£ã¦ï¼Ÿã€ã¿ãŸã„ãªæ„Ÿè¦šã§æ—¥ã€…éŽã”ã—ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ã€‚ãªã®ã§ã€èª•ç”Ÿæ—¥ã®ã¨ãã«ç¬¬ä¸‰è€…ã‹ã‚‰ã€Œ28æ³èª•ç”Ÿæ—¥ãŠã‚ã§ã¨ã†ï¼ã€ã¨è¨€ã‚れるよã†ã«ãªã£ã¦ã€ã€Œã‚ーã€ä»Šå¹´ã§28æ³ã«ãªã£ãŸã‚“ã‹ä¿º...ã€ã¨æ¯Žå¹´ã€ç¾å®Ÿã¨å‘ãåˆã†ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼ˆæ±—） ã¾ã‚ã€ãŸãã•ã‚“ã®äººã‹ã‚‰ãƒ¡ãƒƒã‚»ãƒ¼ã‚¸ã‚’もらã†ã“ã¨äº‹æ…‹ã¯å¤§å¤‰å¬‰ã—ãæ€ã£ãŸã‚Šã‚‚ã™ã‚‹ã‚‚ã‚“ã§ã™ãŒã€ä»Šå¹´ã¯ã‚ã‚‹æ„外ãªäººã‹ã‚‰ãƒ¡ãƒƒã‚»ãƒ¼ã‚¸ã‚’もらã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã‚’見ã¦ãƒ“ックリã—ã¾ã—ãŸã€‚ ãã®æ–¹ã¯ T ã•ã‚“ã¨ã„ã£ã¦ã€è‡ªåˆ†ãŒ24æ³ãらã„ã®ã¨ãã«è»¢è·ã—ãŸä¸å‹•ç”£ä¼šç¤¾ã®å½¹å“¡ã®æ–¹ã ã£ãŸã‚“ã§ã™ã€‚ã¡ãªã¿ã«ãã®ä¸å‹•ç”£ä¼šç¤¾ã‚’自分ã¯ã‚ツãã¦3æ—¥ã§é€€è·ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ã‚ã‚Œã‹ã‚‰4å¹´è¿‘ããŒçµŒã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€ã‚ã®ã¨ãã®è‡ªåˆ†ã¨ä»Šã®è‡ªåˆ†ã‚’照らã—åˆã‚ã›ãªãŒã‚‰è¨˜éŒ²ã—ã¦ã„ããŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ä¸å‹•ç”£ã®å–¶
Machine Learning in a Year
Getting into machine learning (ml) can seem like an unachievable task from the outside. After this highly effective introduction, I continued learning on my spare time and almost exactly one year later I did my first ml project at work, which involved using various ml and natural language processing (nlp) techniques to qualify sales leads at Xeneta. This felt like a blessing: getting paid to do so
ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
障害
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
移動ã¨è¨˜æ†¶ã‚’ã‚ãã‚‹éŠã³ãƒã‚±ãƒ¢ãƒ³GOをフィールドワークã—ã¦ã¿ãŸ
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}