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About 一般社団法人OSGeo日本支部(OSGeo.JP) とは OSGeo財団（The Open Source Geospatial Foundation）は、高品質のオープンソース地理空間ソフトウェアの支援と構築のために設立されました。この財団の目的は、コミュニティーが先導し て、オープンソースプロジェクトの利用と開発を促進することです。OSGeo財団の日本における公式の支部が「一般社団法人OSGeo日本支部 （OSGeo.JP）」です。

アフィリエイター必見のisbn記法とasin記法。 それぞれの表示のされ方と長所・短所を考察してみた。 isbn記法 書き方 [isbn:4048686291] 表示のされ方 isbn:4048686291 長所 簡潔なところかな。 短所 これだけだとタイトルがわからない。 asin記法 書き方 [asin:4048686291:detail] 表示のされ方 エキスパートPythonプログラミング 作者: Tarek Ziade,稲田直哉,渋川よしき,清水川貴之,森本哲也出版社/メーカー: KADOKAWA/アスキー・メディアワークス発売日: 2010/05/28メディア: 大型本購入: 33人 クリック: 791回この商品を含むブログ (90件) を見る 長所 情報量が多い。 短所 表示スペースが大きすぎる。

メモを取りたいのに時間がなくてメモしきれない。過去のメモはメモ帳ごとなくてしまってもう探せない… こうした経験があるなら「Evernote」は大いに役立つかも。その特長や無料版と有料版の違い、向いていない用途について説明する。 どんな仕事でも、「これはメモしておかなくては」と感じる場面がある。でも実際には、メモを取るには情報が多すぎたり、時間が限られていたりして、満足なメモを作れないことがある。メモを取れたとしても、あとで探したときにたくさんのメモから見つけられなかったり、そもそもメモ帳やテキスト・ファイルをなくしてしまったりすることもある。 こういった経験があるなら、本稿で紹介するクラウド・サービス「Evernote（エバーノート）」によって、メモに関する課題を解決できるかもしれない。本稿では、すでに2000万人以上のユーザーによって利用されているこのサービスをまだ使ったことがない人を対

今日はどんな成果を達成しますか？すべてを覚えて、ノート、タスク、スケジュールを一箇所にまとめて、どんなプロジェクトにも取り組むことができます。 Evernoteを無料で入手すでにアカウントをお持ちですか？今すぐログイン 仕事を整頓し、 生活を整理しましょうすべてを覚えて、ノート、タスク、スケジュールを一箇所にまとめて、どんなプロジェクトにも取り組むことができます。 Evernoteを無料で入手すでにアカウントをお持ちですか？今すぐログイン

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カテゴリー お知らせ (20) アウトプット (48) BLOG (23) 勉強会の作り方 (3) 文章作成 (16) 資料作成 (6) インプット (22) ネットからの情報収集 (11) リアルからの情報収集 (5) 情報分析 (4) ガイダンス (1) ガジェット (1) コミュニケーション (32) ファシリテーション (2) メール術 (1) 交渉術 (2) 会議術 (3) 話し方 (5) ビジネスを生き抜くための武器を手に入れろ！ (2) ビジネススキル (55) チームビルディング (10) デザイン力 (1) ビジネスモデル構築 (1) プレゼンテーション (4) プロジェクトマネジメント (21) リーダーシップ (3) 発想放 (4) 論理思考 (11) プライベートライフ (67) お金の管理 (23) シンプルライフ (2) 子育て (29) 家事全般 (2) 掃除

Bee on Blue Flower Photo by Pheebie46 先日、RSSリーダーとして超人気アプリであるSylfeedがアップデートしたことによって、ブロガー界隈においては絶賛の嵐が吹き荒れていたわけです。 中身のないペラペラブロガーな私は、そんな嵐に抗うすべを持つはずも無く、長い間、愛用してきたReederからついにSylfeedに浮気をしてしまったのです。 Sylfeed 2.2.0（￥250） カテゴリ: ニュース, ソーシャルネットワーキング 販売元: GACHANET - GACHANET（サイズ: 3.5 MB） 全てのバージョンの評価: （435件の評価） Reeder 2.5.4（￥250） カテゴリ: ニュース 販売元: Silvio Rizzi - Silvio Rizzi（サイズ: 4 MB） 全てのバージョンの評価: （680件の評価） 多くのブロガ

「やりたいことが頭の中にいっぱいあるので、やりたいことを洗い出したい！」 と思うのは、よくあることです。 『頭の中にある「やらなければならないこと」「気になっていること（問題）」を紙などに書き出す』 GTDでいうところの、収集ステップですね。 さてそういうとき、あなたはどうやってやりたいことを洗い出していますか？ 思いついたことを、箇条書きで順番に書くのもいいですが、 こんな「頭の中をスッキリさせたい！いろいろと洗い出したい！」 というときに、マインドマップは効果を発揮します。 というわけで今回は、「マインドマップでやりたいことを洗い出す」ステップを簡単に説明しましょう！ マインドマップの基本的な描き方は、下記エントリを参考にしてみてください。 【マインドマップ１年生出張所】実際にマインドマップを描いてみよう！ 論じるよりまず行動！ 早速１枚マインドマップを描いてみるべし！ （１）気になる

ここ1～2年で「仮説力」をテーマにした単行本が増えておりちょっとしたブームのようです。今、仮説力が重視されるのは、スピード経営にかかわりの深いスキルだからでしょう。 競争戦略の研究者である早稲田大学ビジネススクールの山田英夫教授は「情報が不十分なうちから、仮説を立てて検証し修正する頭の使い方をしないと、市場や経営環境の変化にいち早く対応する戦略を生み出すことはできない」と解説しています。逆に市場や競合企業について十分な情報が集まるまで何も判断しようとしない姿勢だと、競合相手に後れを取ってしまう可能性が高いのです。 IT（情報技術）ツールで販売情報や在庫情報といったデータの分析を行う時でも、わずかな情報から仮説を立てることに長けた人のほうが、有意義な傾向を発見できる可能性が高いはずです。 では、仮説力はどうすれば養えるのでしょうか。『頭がよくなる『仮説力』のススメ』（アスコム、和田秀樹著）や

「google earthで表示」を右クリックしてリンクアドレスをコピーして、そのURLの中の「output=nl」を「output=kml」に変更してアクセスするとkmlファイルがダウンロードされます。↓のプログラムをkml2csv.jsという名前で保存して、それに↑のKMLファイルをドラッグ＆ドロップしてください。同名のCSVファイルに変換されます。 ※「google earthで表示」を押してダウンロードされるKMLでは、変換できません。 ※jsファイルが関連付けされてないと、実行できないかもしれません。 ※変換できない場合があったので修正しました。2010.1.17 var input; var output; input = WScript.Arguments(0); output=input.replace(".kml",".csv"); var fs = new Active

(2018.3.22追記)　JGD2011のEPSGコードを追加しました。 GISを利用する際に、最初にして最大の壁である測地系やら投影座標系についてまとめました。 測地成果 測地系 楕円体 投影座標系 EPSGコード 測地成果2011 JGD2011 GRS80楕円体 緯度経度 6668 UTM座標系 6688〜6692 平面直角座標 6669〜6687 測地成果2000 JGD2000 GRS80楕円体 緯度経度 4612 UTM座標系 3097〜3101 平面直角座標 2443〜2461 WGS84系 WGS84楕円体 緯度経度 4326 UTM座標系 32651〜32656 旧成果 日本測地系TOKYO ベッセル楕円体 緯度経度 4301 UTM座標系 102151〜102156 平面直角座標系 30161〜30179 UTM ゾーン EPSG (JGD2011) EPSG (JG

植生調査のデータを組成表としてまとめ、Rを使って組みかえて、 植物群落と標徴種を見つける方法を紹介します。 ※実際には、植物の性質を基に、手作業で再調整する必要があります。あくまで、その手助けということで。 データの準備 地点名と出現種と、その優占度（被度など）の一覧表を用意しておきます。（EXCELとかで作業） 複数の層で出現する種は、その最大値、合計、平均とかを採用する。（自分で決めて下さい） 被度を、r,+,1〜5で記録している場合は、rと+→0.1,1→2.5,2→15,3→37.5,4→62.5,5→87.5に変換する。（被度の百分率表示） 例　"組成表.csv" st1 st2 st3 st4 st5 st6 st7 st8 st9 st10 ヒメヒラテンツキ 62.5 87.5 イネ 62.5 87.5 ダンドボロギク 37.5 15 ヒメヘビイチゴ 2.5 2.5 0.1

地点ごとに確認された生物群集の類似性にもとづき、調査地点をマッピングします。マッピング（序列化）する方法には、CAまたはRA（対応分析、交互平均法）、DCA（除歪対応分析） 、PCA（主成分分析）、 nMDS（非計量多次元尺度構成法）などがあります。生物の調査には、DCAもしくは、nMDSを使うのが良いようです。 マッピングされた地点を、任意の数にグループ分けします。グループ分け（クラスタリング）する方法には、階層的クラスター分析、非階層的クラスター分析などがあります。 グループ分けされた地点を特徴付ける指標種を見つけます。指標種を見つける方法には、INSPANやDufrene-Legendre Indicator Species Analysisがあります。 地点の環境データがある場合には、どのような環境条件によって、その指標種が表れた（=地点がグループ分けされた）のかを調べます。環境条

PythonとRubyは使用時に変数宣言をしなくてもいい。逆に言うと、ソースコード見ただけだと、型が分からないことがある。そんなときにどうやって型を調べるか？という問題。 Python >>> v = 10 >>> v 10 >>> type(v) <type 'int'> Ruby irb(main):001:0> v = 10 => 10 irb(main):002:0> v => 10 irb(main):003:0> v.class => Fixnum 相違点 PythonとRuby使っていてたまに違和感感じるんだけど、語順違うんだよね！Python使いの自分からすると、Rubyを使っていると違和感を感じる。逆もまた然りなんじゃないだろうか？ 手続き型言語の関数だと、 func(val) みたいになることが多い。 それにたいして、オブジェクト指向の言語、特にクラスやオブジェクトとい

平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ

気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 最近、ビッグデータが注目をあつめている。大規模記憶装置としてのデータウエアハウスとコンピューターの計算能力の急速な発達に伴って、今まではほとんど不可能に近かった、大量のデータを用い大量の計算を瞬時に成し遂げることが可能になり、経営戦略そのものに多大な影響を与えるようになった。 自社に蓄えられた膨大な顧客のデータをなんとか新たな購買力に結びつけるアイディアを出せと、部下に檄を飛ばしたり、ビッグデータを標榜するコンサルティング会社に相談を持ちかけたりしている経営者も多いのではないかと思う。今回は、そういった経営者の方々や、ビッグデータに何らかのかかわりを持つ方に、ビッグデータに飛びつく前に、これだけは念頭に入れておいて頂きたい2、3の重要事項を述

2011/11/27 "第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り−"を開催しました。 第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 16th)−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(15分) 講師 ： id:hamadakoic

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わからないことがあったら？ 慌てないこと。わからないことがあるということは、異常ではなく普通。 わからないことがあたときに頼るべきもの マニュアル ソースコード google わかる人(知恵袋やOKWaveも含む) 書籍 まずは、提供もとのマニュアルを読むのがいい。けっこう、これで解決することが多かったりする。ググってみても、マニュアルを引用している人がいたり・・・。 ソースコードが手に入るものなら、ソースコードを読むのもいい。 googleは、同じようなトラブルを抱えた人を探すにはいいけれども、くだらない情報も多いので注意が必要。 わかる人に聞くのも良い手段。ただし、上記で調べつくした後に・・・。 書籍は意外と役に立たないことが多い。概念とかアーキテクチャとか、基本的な知識を得るには書籍に適うものがないんだろうけど、わからないことがあったときは、書籍にも書いていないことが多い。ググってみ

Flaskのsessions.pyを読んでいたら真偽値を入れるところでboolを使っていて(32行目くらい)なるほどと思った。 def _set_permanent(self, value): self['_permanent'] = bool(value)

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Exposure Magazineで、キヤノンの岡田正人氏と金田直也氏のコメントが紹介されています。 ・Canon STM Lens's Focal Length can be Longer & Wider　（via CanonWatch） キヤノン本社で役員の岡田正人氏にキヤノンのレンズ技術に関する話を聞いた。 「STMレンズはより短い焦点距離とより長い焦点距離のものが登場する可能性がある」と岡田氏は述べている。キヤノンのSTMレンズは特殊なステッピングモーターによりAFノイズをほとんど無音の状態まで抑えており、（以前のもよりも）より優れたものになっている。 「我々は、光学設計のプロセスを通過した後に、より広角のSTMレンズとより望遠のSTMレンズを開発することを考えている」と岡田氏は付け加えている。 より広角とより望遠の焦点距離のレンズの話に加えて、キヤノンの幹部がSTMレンズにISを

ガジェット好きには必須！ 疲れ目を癒す｢あずきのチカラ｣ハンズオン2013.02.10 14:007,163 毎日毎日、スマホやタブレットを見ていると、目がショボショボしてきませんか？ 私もかなり目を酷使してしまい、ついにはドライアイになってしまいました。ガジェット好きな人は、どうしても目が疲れがちです。 そんな人たちにオススメなのが、今回紹介する｢あずきのチカラ｣。これを使えば、手軽に目の疲れを緩和できます。使い方は簡単。本体を電子レンジでチンするだけです。500Wで40秒（600Wでは30秒）加熱し、あとは目もとに載せて使います。温熱は5分程度持続するようです。なお今回は｢目もと用｣について取り上げますが、｢首肩用｣も市販されています。 ｢実際の大きさはどのくらいなのか？｣、｢なぜ『あずき』を使っているのか？｣など謎が多いこの商品。以下で実際に使ってみたレポートをお送りします。 という

はじめに この記事では、Oracle SQL Developerのエクスポート機能を使って、OracleDBの任意のテーブルのデータをCSVファイル形式でエクスポートする方法を紹介します。 10日でおぼえる Oracle11g入門教室(DVD付)posted with amazlet at 13.02.10井上 賢一郎 翔泳社 売り上げランキング: 357,976 Amazon.co.jpで詳細を見る 必要なもの Oracle SQL Developer Oracle SQL Developerのインストールは、以下の記事を参照してください。 【脱SQL*Plus】Oracle SQL DeveloperでOracleDBを操作する - 大人になったら肺呼吸 Oracleでテーブルの中身をCSVファイルに出力する １．Oracle SQL Developerを起動します。 ２．任意のテーブ

反省を兼ねてメモ． ソフトウェア受信機にBeiDou信号の追尾機能を実装したのですが， なぜかGEO衛星の航法メッセージがデコードできません． 信号追尾，特にFLLによる周波数の引き込みでsecondary codeに よるビット反転の処理が上手くいっていないのかと悩んだのですが， ICDを読み直してみたら，GEOの航法メッセージはMEO/IGSOをは異なり， 500bpsでseconday codeなし． フォーマットもMEO/IGSOとGEOでは，それぞれD1とD2と異なります． ちゃんとICDを読めってことですね．RTFM！ SparkFun: RTFM Tee

止まっているものを動かすのは、動いているものを加速するよりも、大変である。 何事も、最初のスタートアップが難しい。 語学学習は、なかでも〈初期不良〉が多い。 スマホがいかに人間をダメにするかみたいな記事が流れていたので、少しは役立つ事例として、この語学学習を取り上げてみる。 マーケットが大きい英語以外のまともな語学教材は、秀才向けに書かれている。 前に言ったことは繰り返さなくても完璧に覚えていることができ、分からないところがあっても自力で調べて（あるいは分からないところを我慢して）先に進んでいける人間を対象に作られている。 以下は、落差の大きな階段を登っていくための杖であり、手すりである。 １．まずAnkiをダウンロードする （本家サイト；ダウンロードもここから） http://ankisrs.net/index.html （日本語ユーザーマニュアル） http://wikiwiki.jp

日本時間だと2013年2月7日未明のことですが、「Topaz」（トパーズ）と名付けられたPythonで実装されたRubyのバージョン0.1がリリースされました（リリースに関するブログ、プロジェクトのページ、GitHubのリポジトリ）。Ruby処理系はC、Java（JVM）、Ruby、CLI、JavaScript、Smalltalkなどによる実装がありましたが、Pythonというのは、ちょっと驚きです。ただ、Pythonといっても、Python言語で書くのが主眼なのではなく、Pythonエコシステムで高速処理を目指して作られた「PyPy（パイパイ）」の成果物の上に実装したというのがTopazのようです。現在のところコード作者リストに9人の名前が上がっていて、JRuby実装で知られるチャールズ・ナッター氏の名前も入っています。 Topazは正確にはPythonではなく、RPythonと呼ばれる

Mathematica 9 にはRLinkパッケージに REvaluate という関数があるそう. MathLink は外部プログラムからMathematicaの機能を実行するためのAPI?だったけど, RLinkはMathematicaから外部プログラムRに接続するためのMathematicaのパッケージ. 組み込まれたRとの統合 Mathematica 9はR言語のコードを Mathematica ワークフローに統合する方法を組込みで提供し，Mathematica の広範な機能と統計計算言語を結合する．RLink は J/Link とrJava/JRI Javaライブラリを使い，Mathematica とR言語との間でのデータ交換および Mathematica 内からのRコードの実行を可能にする．RLink によって，R言語のユーザは Mathematica システム全体から何千もの関