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パチンコ アオイ アップデートによって動作速度が高まったことをうたうソフトウェアを試してみると、実際には動作速度が遅くなっていることがある。テキサスA&M大学の研究者とIntel Labsのコンピュータ科学者は共同で、このような問題の原因を特定する作業を完全に自動化する手法「AutoPerf」を開発した。2020年2月11日にテキサスA&M大学が発表したもの。

 ディープラーニングで問題特定用のアルゴリズムをトレーニングし、ソフトウェアが含む問題を数日ではなく数時間で発見できるという。

 テキサスA&M大学コンピュータ科学工学部 助教授のアブドラ・ムザヒド氏は次のように語る。

 「ソフトウェアをアップデートすると、かえって動作が遅くなる場合がある。ソフトウェアに変更を加える過程でエラーが混入することがあるからだ。この問題は、継続的に進化する大規模なソフトウェアシステムを使用する企業では、一段と深刻だ」

 このようなパフォーマンス上の問題を、コンピュータ科学の分野では「パフォーマンスリグレッション」と呼ぶ。同氏を含む研究チームは、パフォーマンスリグレッションに向けた便利な診断ツールを開発した。このツールは、あらゆるソフトウェアやプログラミング言語と互換性があるとしている。

研究チームが開発したアルゴリズムは、バグがないバージョンのプログラムから得たパフォーマンスカウンタデータ(上段)を使ってトレーニングすることで、変更後のプログラムの性能低下を検知する(出典:Texas A&M大学)

 ムザヒド氏によると、パフォーマンスリグレッションの診断には、CPUのパフォーマンスカウンタのデータを使う。

 「パフォーマンスカウンタは、プログラムの実行状態を理解するための情報を提供する。プログラムが期待通りに動いていない場合、パフォーマンスカウンタが通常、異常な挙動の兆候を記録する」(同氏)

 ソフトウェア実行後のパフォーマンスカウンタには特定のメモリアドレスにアクセスした回数やアクセスしていた時間、終了した時間などが記録されているため、診断に役立つ情報を引き出すことができる。

パフォーマンスカウンタが多過ぎる#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコ北上 スロット

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パチスロまどかマギカプレミア演出 CROYは、2015年12月29日に台湾の精密機器メーカーと共同開発したアルミバンパー「DECASE」シリーズ3種を発売した。

PhotoPhotoXperia Z5シリーズ向けアルミバンパー「DECASE」

 本製品は端末のフォルムを生かしつつ、強度や電波干渉を考慮して設計。ケースを装着した状態でも電源キーに搭載された指紋センサーを利用でき、周辺には2段階の段差を設けて高さ2メートルからの落下テストにも湾曲しない強度を確保した。

 「DECASE for Xperia Z5 Premium」は従来の5面立体カットを見直し、手に負担の少ない7面立体カットへ変更。グリップ感がさらに向上した。価格は6278円(税別)。

 「DECASE for Xperia Z5 Compact」は端末との一体感を重視したフラットデザインで、バンパー結合部にはスライドロック方式を取り入れた。「DECASE JP Edition for Xperia Z5 Compact」は7面カットデザインを取り入れ、手になじむアーチデザインによってグリップ感をさらに高めた。価格は各6000円(税別)。

製品名DECASE for Xperia Z5 PremiumメーカーCROYカラーバリエーションブラック、グラファイトブラック、シルバー、ゴールド、レッド発売日2015年12月29日価格(税別) 6278円
製品名DECASE for Xperia Z5 CompactメーカーCROYカラーバリエーションブラック、シルバー、レッド、ゴールド(コーラルは1月中旬予定)発売日2015年12月29日価格(税別) 6000円
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ボンズ カジノ サポート MVNO事業者の増加に伴い、安さだけの争いから独自のサービスやプランといった、ユーザを強く意識したものへと変化しています。昨年12月よりスマイルモバイルコミュニケーションズ株式会社が自社の格安SIMブランド「スマモバ」で提供を開始した2つの新プランはそうした業界の変化を表すものとなりました。

イメージ

 スマモバが新たにスタートさせている「PREMIUM PLAN(プレミアムプラン)」と「NIGHT PLAN(ナイトPLAN)」の2つのプランはともにデータ使い放題プランですが、他社で提供する使い放題プランと異なり、高速データ通信を利用できる時間が決まっているのがポイント。

 各プランの詳細は以下のとおりです。

PREMIUM PLANNIGHT PLAN高速データ通信利用可能時間帯1時から17時1時から9時低速通信(128kbps)制限時間帯17時から1時10時から1時データ専用プラン月額2,480円/月1,980円/月音声通話可能プラン月額2,980円/月2,480円/月

 上記表の月額料金はSIM単体プランでの価格となっていますが、別途端末がセットになっているプランも用意してあります。プレミアムプランの方がナイトプランよりも高速データ通信を利用できる時間が長いため、料金は若干高く設定しています。使い方次第ではありますが、少しでも安くお得に使いたいという人には最適なプランと言えます。

 MVNOの通信トラフィックは一般的に昼ごろピークを迎え、深夜の時間帯はかなり空いていると言われています。本サービスを提供するスマイルモバイルコミュニケーションズの技術力次第とは思いますが、実態がどのようになっているかが気になりますね。

 スマモバでの契約時に注意したいポイントは「解約」と「MNP」。約款部分を読むと利用開始月から24ヶ月以内に解約した場合の契約解除料は9,800円となっており、MNP転出時の事務手数料は5,000円とのこと。MVNOの多くは、解除料金や転出事務手数料の費用をわりと抑えている事業者が多い印象があるので、この辺りはもう少しユーザフレンドリーになってもらいたいところです。

(文:SIM通編集部)

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ナンバー ウェブ サッカーk8 カジノ 質問:iPhoneからAndroidへ画像を移動する方法を教えて

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キャリア:docomo 機種名:iPhone6

この質問の関連情報:設定 | 写真(画像)

 iPhoneからAndroidへ機種変更を考えています。

 iPhoneで撮影をたくさんしてきたので、それをAndroidに移動する方法について、友達に聞いたところPCがないと移動することができないと言われました。

 私はPCがないので、PCを使わなくてもよい方法ないですか?

質問日時:2015/12/14質問への回答photo

ぴょんがお答えします!

回答日時:2015/12/14 12:04

 こんにちはぴょんです。いちごさん、質問ありがとうございます。

 PCを使わないで移動する方法は複数あります。

 その方法がどれもクラウドストレージと呼ばれる、ネットワーク上にある保存場所に移動させて落とすという方法。

 Google PhotやDropbox、OneDriveというものが代表的なものです。

 ネットワークを通じてアップロードし、その後、ダウンロードを行うため、移動する際はWi-Fi環境でやったほうが良いかと思います。

 以下のリンクに掲載している方法が参考になるのではないでしょうか。

◆PC使わずiPhoneからAndroidへ連絡先や画像を移行するには?

 また、それ以外にも機器を直接差し込んで移動させるという方法もあります。

 こちらは専用の機器とアプリが必要になるので、別途費用が発生。

 また、動作が100%保証されているわけではありませんので、購入前には情報収取が必要になってくることと思います。

◆【PCATEC】 Lightning&microUSB&USB 全対応 Lightning&microUSB to i-FlashDrive Mirco SD/SDカードリーダー For [iOS9対応]

 リンク先の商品はあくまで1例であり、他にも同様の商品は多数販売されています。

 気に入るものを見つけてみるのも面白のではないでしょうか。

「gooスマホ部」バックナンバー ワンセグデータの移動はできないの?撮影した動画をパソコンで再生するには?自撮り方法を教えてフリップ付きカバーの窓からカメラを起動するとカメラを起動できない場合があるスマホの容量を確保したいSIMフリー対応のスマホについてスマホを初期化したら、Playストアが使えなくなりましたセーフモードになってしまったPCで受信しているメールをスマホで受けたい待ち受け画面が消灯しなくなった関連キーワードiPhone | Android | 機種変更 | クラウドストレージ | Dropbox | Google | gooスマホ部 | iPhone 6 | 写真 | データ移行仮想通貨カジノパチンコau wallet カード 番号 調べ 方

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パチンコ 2ch 店 複雑怪奇なIT“業界”を解説する本連載、第1弾はIT業界にまん延する多重下請け構造と偽装請負について、第2弾は多重下請け構造が起こる仕組みについて、第3弾はシステム開発プロジェクトには複数の契約形態が混在することを、第4弾はユーザーはなぜプロジェクトに協力したらがらないのか、第5弾は「案件ガチャ」が起こるメカニズム、第6弾はベンダーの営業が安請け合いする理由、第7弾ではエンジニアの年収が上がらない理由、第8弾では請負契約と準委任契約の違いを説明しました。

 今回もIT訴訟解説でもおなじみの細川氏が、偽装請負の不幸をつづります。

さまざまな契約形態で働くエンジニアたち

 システム導入に携わっているエンジニアの皆さんは、自分が今やっている仕事がどのような契約に基づいて行われているかご存じでしょうか。

 成果物さえ作れば「誰が」「いつ」「どこで」作業をしようと問われない「請負契約」なのか、決められた時間、契約先の責任の下で作業をすれば成果物の完成は求められない「準委任契約」(SES契約)なのか、あるいは派遣先担当者の指揮命令下で仕事をする「派遣契約」なのか――。

 同じようにシステムを導入する仕事であっても契約形態が異なり、おのおのに成果物の完成責任や指揮命令系統が定められているのは、比較的弱い立場にあるベンダーの社員を守り、過度な作業や責任を負わせないためです。

 請負なのに契約外の作業をさせられれば、偽装請負です。準委任契約なのに成果物の完成責任を負わされ、ユーザー企業担当者から時間外の作業を強いられるのも偽装請負となり、ユーザー企業かベンダー企業、あるいはその両方が法律を犯していることになります。

 しかし世の中には、契約形態の区別を無視してベンダー社員を好きに使い倒す現場がいまだにあるようです。前回も私の例を挙げてお話ししましたが、より強く注意喚起をする意味で、今回も偽装請負問題を取り上げます。

ねえ、コンサルタントさん。契約は請負だけど、翻訳もやってよ仮想通貨カジノパチンコじゅん 散歩 ロッピング 通販

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静岡 県 パチンコ 優良 店 「Windows 7」のサポートが2020年1月14日に終了する。日本マイクロソフトは改めて「Windows 10」への移行を促すとともに、移行支援施策を提供していることを公表した。2019年12月24日に、同社の公式ブログで訴求した。

 日本マイクロソフトの推計によると、2019年12月時点で稼働しているPCのOSシェアは、Windows 10が68%で、Windows 7が19%。台数では、法人で813万台、一般家庭で679万台のWindows 7が稼働しているとみられる。2020年1月時点には、法人で753万台、一般家庭で638万台に減ると推測されているものの、まだ多くのWindows 7が残る見込みだ。

画像Windows 7の稼働台数予測(出典:日本マイクロソフト)互換性問題が起きたら「Desktop App Assure」を利用#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコrwc france 2023

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データセット解説

 The MNIST database(Modified National Institute of Standards and Technology database)(以下、MNIST)は、「0」~「9」の手書き数字の画像データセットである(図1、Yann LeCun氏/Corinna Cortes氏/Christopher J.C. Burges氏によって、手書き文字データセットのNISTデータベースから抽出&加工して作成されたサブセットである)。

図1 MNISTに含まれる「手書き数字」の例図1 MNISTに含まれる「手書き数字」の例※データセットの配布元: The MNIST database(Modified National Institute of Standards and Technology database)。ライセンス指定なし

 MNISTは、主に画像認識を目的としたディープラーニング/機械学習の初心者向けチュートリアルでよく使われており、データがきれいに整形さているので「高い精度が出やすい」という特長がある(逆に言うと、MNISTでは精度が高すぎて、機械学習の手法間で精度を比較したい場合には使いづらいという欠点がある)。

 MNISTデータセット全体は、

6万枚の訓練データ用(画像とラベル)1万枚のテストデータ用(画像とラベル)合計7万枚

で構成される(※「ラベル」=正解を示す教師データ)。各画像のフォーマットは

8bitグレースケール(=色がないモノクローム): 白「0」~黒「255」の256段階幅28×高さ28フィールド(=784フィールド)

となっている(※「フィールド」=データを画像化する場合には「ピクセル」に対応する。RGBで作るグレースケールでは、0が黒で、255が白となり逆なので注意してほしい)。

図2 MNISTに含まれる画像データの内容図2 MNISTに含まれる画像データの内容引用のための情報

 このデータセットは、著作権はYann LeCun氏らが保有するが、基本的に自由に使用できる(※ライセンスは指定されていない。MNISTデータセットを提供するリポジトリが複数存在するが、基本的にCC(Creative Commons)の「パブリック・ドメイン・マーク」もしくは「CC BY-SA 3.0」ライセンスなどで提供されている)。

 データセットを引用する際に使える、その他の情報を以下にまとめておく。

作成者: Yann LeCun, Corinna Cortes and Christopher J.C. Burges. タイトル: THE MNIST DATABASE of handwritten digits公開日: Nov, 1998論文: Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition,” in Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, Nov. 1998, doi: 10.1109/5.726791.URL: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/利用方法

 実際にMNISTを使うには、scikit-learn/Keras/TensorFlow/PyTorchといった各ライブラリが提供する機能を利用することをお勧めする。というのも、MNISTの公式ページからダウンロード可能な、

train-images-idx3-ubyte.gz: 訓練データ用の画像(6万枚)train-labels-idx1-ubyte.gz: 訓練データ用のラベル(6万枚)t10k-images-idx3-ubyte.gz: テスト用の画像(1万枚)t10k-labels-idx1-ubyte.gz: テスト用のラベル(1万枚)

という4つのファイルは、.jpgのような一般的な画像ファイルではなく、独自のフォーマットを持つ単一(=複数の画像データがひとまとめになった形式)の画像データセットだからである(※ファイルフォーマットの仕様は、公式ページの「FILE FORMATS FOR THE MNIST DATABASE」および「THE IDX FILE FORMAT」を確認してほしい)。

 ライブラリを使わない場合、この画像フォーマットを読み込むためのリーダーをプログラムとして作る必要がある。プログラムの作成は難しくはないが、多くの人が使うものなので、主要な機械学習&ディープラーニングのライブラリでは基本機能としてMNISTをロードする機能が含まれている。よってそのロード機能を活用して、ムダな作業を減らすことを本稿ではお勧めする。

 それぞれのライブラリで「どのようなコードを書くとMNISTが使えるか」の典型的なコードを簡単に示しておく(※コードの詳細は解説しない)。基本的に各ライブラリは、MNISTデータセットを自動的にダウンロードして使いやすい形にロードしてくれる機能を提供している。

scikit-learn

# ! pip install scikit-learn # ライブラリ「scikit-learn」をインストールfrom sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml('mnist_784')

リスト1 scikit-learnでMNISTを利用する基本的なコード

 sklearn.datasets.fetch_openml()関数(※EXPERIMENTAL、つまり実験段階のAPI)を呼び出せばよい。この関数は、OpenML.orgからデータセットをフェッチ(=取得)するためのもので、リスト1では「OpenML mnist_784」をフェッチしている。

TensorFlow(tf.keras)/Keras

# !pip install tensorflow # ライブラリ「TensorFlow」をインストール# !pip install keras # tf.kerasの場合は不要だが、Kerasを使う場合はライブラリ「Keras」をインストールfrom tensorflow.keras.datasets import mnist # tf.kerasを使う場合(通常)#from keras.datasets import mnist # tf.kerasではなく、Kerasを使う必要がある場合はこちらを有効にする(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

リスト2 Keras/tf.kerasでMNISTを利用する基本的なコード

 tf.keras.datasets.mnist.load_data()関数を呼び出せばよい。

TensorFlow Datasets

# !pip install tensorflow tensorflow-datasets # ライブラリ「TensorFlow」と「TensorFlow Datasets」をインストールimport tensorflow_datasets as tfdsmnist_train = tfds.load(name="mnist", split="train")

リスト3 TensorFlow DatasetsでMNISTを利用する基本的なコード

 TensorFlow Datasetsで使用できるデータセットは、こちらのページにまとめられており、tensorflow_datasetsモジュール(=tfds)のtfds.load関数から利用できる。

PyTorch

# !pip install torch torchvision # ライブラリ「PyTorch」をインストールimport torchimport torchvisionmnist_data = torchvision.datasets.MNIST( './mnist', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())data_loader = torch.utils.data.DataLoader(mnist_data, batch_size=4, shuffle=True)

リスト4 PyTorchでMNISTを利用する基本的なコード

 torchvision.datasetsクラスのコンストラクター(厳密には__init__関数)でデータセットのオブジェクトを生成してデータをダウンロードし、torch.utils.data.DataLoaderクラスのコンストラクターでデータローダーのオブジェクトを生成してデータをロードする。

「AI・機械学習のデータセット辞典」のインデックス

「AI・機械学習のデータセット辞典」

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# datetimeモジュールを使用import datetimet_delta = datetime.timedelta(hours=9)JST = datetime.timezone(t_delta, 'JST')now = datetime.datetime.now(JST)print(repr(now))# 出力例#datetime.datetime(2021, 11, 4, 17, 37, 28, 114417, tzinfo=datetime.timezone#(datetime.timedelta(seconds=32400), 'JST'))print(now) # 2021-11-04 17:37:28.114417+09:00# YYYYMMDDhhmmss形式に書式化d = now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')print(d) # 20211104173728d = f'{now:%Y%m%d%H%M%S}' # f文字列d = format(now, '%Y%m%d%H%M%S') # format関数d = '{:%Y%m%d%H%M%S}'.format(now) # 文字列のformatメソッドprint(d) # 20211104173728# YYYY/MM/DD hh:mm:ss形式に書式化d = now.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')print(d) # 2021/11/04 17:37:28# MM/DD/YY hh:mm:ss形式に書式化d = now.strftime('%x %X')print(d) # 11/04/21 17:37:28# 日付のみを書式化d = now.date().strftime('%Y/%m/%d')print(d) # 2021/11/04# 時刻のみを書式化t = now.time().strftime('%X')print(t) # 17:37:28# 西暦を2桁にd = now.strftime('%y/%m/%d %H:%M:%S')print(d) # 21/11/04 17:37:28# 12時間制+AM/PM表示d = now.strftime('%Y/%m/%d %I:%M(%p)')print(d) # 2021/11/04 05:11(PM)# 曜日を含む日付d = now.strftime('%Y年%m月%d日(%a)')print(d) # 2021年11月04日(Thu)d_week = {'Sun': '日', 'Mon': '月', 'Tue': '火', 'Wed': '水', 'Thu': '木', 'Fri': '金', 'Sat': '土'}key = now.strftime('%a')w = d_week[key]d = now.strftime('%Y年%m月%d日') + f'({w})' #f'{now:%Y年%m月%d日}({w})'print(d) # 2021年11月04日(木)d_week = '日月火水木金土日' # インデックス0の'日'は使用されないidx = now.strftime('%u') # '%u'では月曜日がインデックス'1'となるw = d_week[int(idx)]d = now.strftime('%Y年%m月%d日') + f'({w})'print(d) # 2021年11月04日(木)# タイムゾーンd = now.strftime('%X%z(%Z)')print(d) # 17:37:28+0900(JST)# timeモジュールを使用import timenow = time.localtime()print(now)# 出力例#time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=11, tm_mday=4, tm_hour=19, tm_min=40,#tm_sec=1, tm_wday=3, tm_yday=308, tm_isdst=0)d = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', now) # YYYYMMDDhhmmssに書式化d = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S', now) # YYYY/MM/DD hh:mm:ssに書式化d = time.strftime('%x %X', now) # MM/DD/YY hh:mm:ssに書式化d = time.strftime('%y/%m/%d %H:%M:%S', now) # YY/MM/DD hh:mm:ssに書式化d = time.strftime('%Y/%m/%d %I:%M(%p)', now) # 12時間制+AM/PM表示d = time.strftime('%Y年%m月%d日(%a)', now) # 曜日を含む日付d_week = {'Sun': '日', 'Mon': '月', 'Tue': '火', 'Wed': '水', 'Thu': '木', 'Fri': '金', 'Sat': '土'}key = time.strftime('%a', now)w = d_week[key]d = time.strftime('%Y年%m月%d日', now) + f'({w})'print(d) # 2021年11月04日(木)

datetimeモジュールを使用している場合

 datetimeモジュールが提供するdatetimeクラス、dateクラス、timeクラスにはstrftimeメソッドがあり、これらを使うことでそれぞれのインスタンスが表す日付や時刻を簡単に書式化できる。

 簡単な例を以下に示す。

import datetimet_delta = datetime.timedelta(hours=9)JST = datetime.timezone(t_delta, 'JST')now = datetime.datetime.now(JST)print(repr(now))# 出力例#datetime.datetime(2021, 11, 4, 17, 37, 28, 114417, tzinfo=datetime.timezone#(datetime.timedelta(seconds=32400), 'JST'))print(now) # 2021-11-04 17:37:28.114417+09:00# YYYYMMDDhhmmss形式に書式化d = now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')print(d) # 20211104173728

 最初にタイムゾーン付きでdatetimeクラスのオブジェクトを作成して、それを表示した後に、YYYYMMDDhhmmss形式に書式化している。strftimeメソッドには、「now.strftime(‘%Y%m%d%H%M%S’)」のように「書式コード」を含んだフォーマット文字列を指定する。なお、print関数の出力にある「2021-11-05 08:08:48.050345+09:00」のような表現が必要なら、「str(now)」のようにstr関数で文字列化するだけでよい。

 上の例では「%Y」「%m」「%d」「%H」「%M」「%S」という書式コードを使用している。これらと共に、本稿で紹介する書式コードを以下に示す(全ての書式コードについてはPythonのドキュメント「strftime() と strptime() の書式コード」を参照のこと)。

書式コード説明例%Y西暦(4桁表記。0埋め)2021%m月(2桁表記。0埋め)11%d日(2桁表記。0埋め)04%H時(24時間制。2桁表記。0埋め)17%M分(2桁表記。0埋め)37%S秒(2桁表記。0埋め)28%y西暦の下2桁(0埋め)21%lAM/PMを表す文字列PM%x日付をMM/DD/YY形式にしたもの11/04/21%X時刻をhh:mm:ss形式にしたもの17:37:28%a曜日の短縮形Thu%A曜日Thursday%z現在のタイムゾーンとUTC(協定世界時)とのオフセット+0900%Z現在のタイムゾーンJSTdatetimeモジュールのdatetime/dateクラス/timeクラスのstrftimeメソッドで使える書式コード(一部)

 なお、これらの書式コードを使って、f文字列/format関数/文字列のformatメソッドを使って書式化を行うことも可能だ。以下に例を示す。

d = f'{now:%Y%m%d%H%M%S}' # f文字列d = format(now, '%Y%m%d%H%M%S') # format関数d = '{:%Y%m%d%H%M%S}'.format(now) # 文字列のformatメソッドprint(d) # 20211104173728

日付と時刻の書式化

 書式コードを含むフォーマット文字列には、書式コード以外も含めてよい。例えば、以下は先ほど取得した時刻を「YYYY/MM/DD hh:mm:ss」形式に書式化する例だ。

d = now.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')print(d) # 2021/11/04 17:37:28

 日付を構成する要素の間にスラッシュを、時刻を構成する要素の間にコロンを入れて、それらを半角空白文字でつなぐようにしている。

 なお、日付が「MM/DD/YY」という形式でよければ、今見たように複数の書式コードを使わずに「%x」という書式コードを書くだけでもよい。同様に、時刻が「hh:mm:ss」という形式であれば「%X」という書式コードを使える。

d = now.strftime('%x %X')print(d) # 11/04/21 17:37:28

 この他にも、日付を書式化するコードとしては次のようなものが考えられる。

d = now.date().strftime('%Y/%m/%d')print(d) # 2021/11/04

 この例ではdatetimeクラスのインスタンスを基にdateクラスのインスタンスを作成して、そのstrftimeメソッドを呼び出している。このときには「%H」などの書式コードを使用すると例外を発生せずに「00」という値が得られることには注意されたい。

 「MM/DD/YY」以外の形式に書式化したいのであれば、datetime.datetime.strftimeメソッドとdatetime.date.strftimeメソッドのいずれを使うにせよ、「%Y」「%m」「%d」か、以下で紹介する「%y」を組み合わせて使うようにしよう。

 同様に、時刻だけを書式化するのであれば、先ほど紹介した「%X」に加えて、datetimeモジュールのtimeクラスが持つstrftimeメソッドも使える。timeクラスには日付情報が含まれないので、「%Y」「%m」「%d」などの書式コードを使うと、1900年01月01日となるように書式化が行われることも覚えておこう。

t = now.time().strftime('%X')print(t) # 17:37:28

西暦を2桁表示

 「%Y」は西暦を4桁で書式化するが、「%y」は西暦の下2桁を書式化する。

d = now.strftime('%y/%m/%d %H:%M:%S')print(d) # 21/11/04 17:37:28

12時間制+AM/PM表示

 「%H」は24時間制として時の初期化を行うが、「%I」は12時間制として書式化する。このとき、AM/PMは「%p」で取り出せる。

d = now.strftime('%Y/%m/%d %I:%M(%p)')print(d) # 2021/11/04 05:37(PM)

曜日を含む日付

 曜日は「%a」か「%A」の書式コードで取り出せる。前者は短縮形を、後者はフルスペルで取り出す。以下はその例だ。

d = now.strftime('%Y年%m月%d日(%a)')print(d) # 2021年11月04日(Thu)

 筆者がWindowsとmacOSのPython処理系で試したところ、「木」ではなく「Thu」と表示された。「木」と表示したいのであれば、以下のような変換テーブル(辞書)を作って、それを使うことが考えられる。

d_week = {'Sun': '日', 'Mon': '月', 'Tue': '火', 'Wed': '水', 'Thu': '木', 'Fri': '金', 'Sat': '土'}key = now.strftime('%a')w = d_week[key]d = now.strftime('%Y年%m月%d日') + f'({w})' #f'{now:%Y年%m月%d日}({w})'print(d) # 2021年11月04日(木)

 これはstrftimeメソッドにフォーマット文字列として「%a」のみを指定して、曜日(短縮形)を取得し、それを辞書のキーとして、漢字表記の曜日を取得するものだ。

 あるいは、フォーマット文字列に「%u」を指定すると、月曜日を1、日曜日を7とするインデックス(文字列)が得られるので、これを使って以下のようなコードとすることも考えられる(こちらはPythonの処理系によっては使えない可能性がある)。

d_week = '日月火水木金土日' # インデックス0の'日'は使用されないidx = now.strftime('%u') # '%u'では月曜日がインデックス'1'となるw = d_week[int(idx)]d = now.strftime('%Y年%m月%d日') + f'({w})'print(d) # 2021年11月04日(木)

タイムゾーン

 「%z」は現在のタイムゾーンのUTC(協定世界時)に対するオフセットを書式化するのに使用する。「%Z」はタイムゾーンの名前を取得する。

d = now.strftime('%X%z(%Z)')print(d) # 17:37:28+0900(JST)

timeモジュールを使用している場合

 timeモジュールにはstrftime関数があり、この関数にこれまでに見てきたのと同様なフォーマット文字列と変換したい値(time.localtime関数やtime.gmtime関数が返すstruct_timeクラスのインスタンス)の2つを渡すと、書式化した結果が返される。以下に例を示す。

 strftimeがメソッドではなく関数であり、引数に書式化対象の値を渡す以外の使い方は同じなので、コードの解説は省略する。ただし、struct_timeクラスのインスタンスに関してはf文字列やformat関数、文字列のformatメソッドによる書式化はできないことには注意されたい。

import timenow = time.localtime()print(now)# 出力例#time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=11, tm_mday=4, tm_hour=19, tm_min=40,#tm_sec=1, tm_wday=3, tm_yday=308, tm_isdst=0)d = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', now) # YYYYMMDDhhmmssに書式化d = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S', now) # YYYY/MM/DD hh:mm:ssに書式化d = time.strftime('%x %X', now) # YY/MM/DD hh:mm:ssに書式化d = time.strftime('%y/%m/%d %H:%M:%S', now) # MM/DD/YY hh:mm:ssに書式化d = time.strftime('%Y/%m/%d %I:%M(%p)', now) # 12時間制+AM/PM表示d = time.strftime('%Y年%m月%d日(%a)', now) # 曜日を含む日付d_week = {'Sun': '日', 'Mon': '月', 'Tue': '火', 'Wed': '水', 'Thu': '木', 'Fri': '金', 'Sat': '土'}key = time.strftime('%a', now)w = d_week[key]d = time.strftime('%Y年%m月%d日', now) + f'({w})'print(d) # 2021年11月04日(木)

「解決!Python」のインデックス

「解決!Python」

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きゅう てん メガ 割 と はk8 カジノ Rustへの関心の高まり

パチンコ d ステーション 仙台 近年、プログラミング言語「Rust」に関する重要なニュースを多く見るようになりました。例えば以下のような記事です。

Androidの開発へ「Rust」を導入、なぜなのか

Microsoft、「Rust for Windows v0.9」を公開

実装言語を「Go」から「Rust」に変更、ゲーマー向けチャットアプリ「Discord」の課題とは

 これらの記事が指し示すことは、いわゆる「GAFAM」(Google、Amazon.com、Facebook、Apple、Microsoft)と呼ばれる米国主要IT企業および先進的なWebベンチャー企業がプロダクションユースとしてRustを採用し始めており、さらに継続的投資意欲があることを示していると考えられます。他にもRustの勢いを示すものとして以下のような記事があります。

「Rust」はなぜ人気があるのか、Stack Overflowがユーザーのコメントを紹介

 Stack Overflowにおける最も愛される言語の1位にRustが君臨しています。2016年から2020年まで5年連続でRustが1位をキープし続け、さらには2020年の結果では非常に勢いのある言語である2位のTypeScriptに19ポイントという大差をつけて1位を獲得しており、エンジニアコミュニティーにおいても極めて勢いがある言語であるように感じられます。

 これらは単なる一過性のブームなのでしょうか。手慣れた既存言語ではなく、新しい言語であるRustを利用、学習するのはなぜでしょうか。第1回ではRustを採用するモチベーションとは何かを整理、考察します。

RustとC/C++

 Rustはその開発のいきさつからして、C/C++からの移行が意識されています。Rustが出現するまでは、C/C++はハイパフォーマンス(最速、最高効率)なアプリケーションを開発するならば避けて通れない言語だとされてきました。一方でC/C++では、言語規格に動作の定義がない命令を記述することができてしまいます。その命令の結果生じる動作のことを、未定義動作と呼びます。未定義動作を引き起こす命令の典型例としては以下のようなものがあります。

すでに解放されているメモリ領域を参照する(use after free)すでに解放されているメモリ領域をさらにメモリ解放する(double free)無効なメモリ領域を指しているポインタ(ダングリングポインタ)を参照解決する配列の範囲外アクセス複数スレッドによるあるメモリの同時参照・更新(データ競合) etc.

 未定義動作の典型例は(厳密には予測不能ですが例えば)以下のようなものがあります。

本来アクセスできないデータを参照・更新できてしまう(不正アクセス)OSのメモリ保護機構によりメモリの不正アクセスを検出しプログラムが停止する(segmentation fault) etc.// deref_null_pointer.c#include <stddef.h>int main(void){ int *null_pointer = NULL; int value = *null_pointer; // 未定義動作発生}【未定義動作を起こす極めて単純なCのコード】このコードの問題は明白ですが、現実の問題はここまで簡単ではないはずです【Cのコードの実行例】この実行ではOSのメモリ保護機構によりsegmentation faultとなりましたが、いつでもこの結果になるとは限りません// deref_null_pointer.rsfn main() { let p: *const i32 = std::ptr::null(); // null pointerそのものは安全である unsafe { // unsafeで囲まないとコンパイルエラー println!("{}", *p); // 未定義動作発生 }}【未定義動作を起こすRustのコード】unsafeを使うとRustコンパイラの安全性保証から外れてしまう一方、C同等の自由度を獲得できます

 未定義動作を引き起こすプログラムは安全とは言えません。例えば、セキュリティ問題や障害を引き起こす可能性があります。未定義動作が生じないことをC/C++コンパイラは(警告は出せますが)保証しないので、プログラマーがコードを確認し保証する必要があります。未定義動作は、コンパイラによる最適化などにより予期せぬ振る舞いや非決定論的な振る舞いを生じることも多くデバッグも困難なものになりがちです。言語仕様に精通したプログラマーの尽力による問題解決が必要になります。

 Rustは、unsafeという言語機能を用いない限り未定義動作を引き起こし得る命令を記述しようとしてもコンパイル時または実行時エラー(パニック)になります。もしパニックとなったときでも決定論的に振る舞うのでデバッグがしやすく、なおかつC/C++に比肩するパフォーマンスを同時に有しています。

※この記事では上述の「未定義動作を引き起こす命令」のうち1、2、3、4のような命令から保護されている、あるいは適切な動作が規定されていることをメモリ安全、5のような命令から保護されていることをスレッド安全と呼ぶことにします。

Web開発者の視点から見たRust#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコパチンコ 関西 グランド オープン

鉄拳 パチンコk8 カジノ[評価関数]決定係数(Coefficient of Determination)R2とは?仮想通貨カジノパチンコslots welcome bonus

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スロット 話題 の 新台k8 カジノ 「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

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用語解説

 統計学/機械学習における決定係数(Coefficient of Determination、寄与率)のR2(R squared)とは、主に単回帰分析/重回帰分析といった線形回帰(Linear Regression)*1における回帰式のモデルが「観測データ(正解データ)*2にどれくらい当てはまるか」の割合(通常は0~1.0=100%、マイナスになることもある)を出力する関数である(図1)。

*1 統計学に基づく線形回帰モデルに入力する各種データは「説明変数」や「独立変数」と呼ばれ、これが機械学習での「入力データ」となる「特徴量」に相当する。また線形回帰モデルでは、モデルから出力される「予測値」は「目的変数」や「従属変数」と呼ばれる。本稿の趣旨から逸脱するのでごく簡略的に示すと、線形回帰のモデルは、説明変数(例えばx1とx2)と目的変数(例えばy)を用いてy=ax1+bx2+cのような式で表現でき、最適化によってパラメーターa/b/cを決定する。

*2 機械学習で「(教師)ラベル」や「正解値」などと呼ぶものは、統計学においては「観測値(observed value)」や「実測値」「実際の測定値」などと呼ばれることが一般的である。

図1 「決定係数R2」のイメージ図1 「決定係数R2」のイメージ定義と数式

 R2の値は一般的に、1(=100%)から「残差平方和÷全平方和」(0以上)を引く計算式で算出される(※ちなみに詳細は割愛するが、この計算式以外にも微妙に異なるさまざまな計算式がある)。下に前述の計算式を示すが、今回は式が複雑そうに見えるのと見慣れない用語が幾つか出ていると思うので、式の部分ごとに分けてどういう意味かを以下で説明していく。

 残差変動とは、観測データ(正解データ)がモデルの予測からどれくらいズレているかを示す数値である(数値が大きいほどズレていることになる)。残差変動は、各データに対して「観測値と予測値の差(=残差)」*3を二乗した値を総和する計算(=残差平方和、平均していない二乗誤差と同じ計算式)で得られる。

*3 ここでいう「残差(residual)」とは、平均二乗誤差など他の評価関数では「正解値と予測値との差(=誤差:error)」と説明したものと同じものである。

 この残差変動を全変動における割合値にするために、上記の数式では「残差平方和を全平方和で割って」いる。

 全変動とは、観測データ(正解データ)自体の平均からのバラツキ具合を示す数値である。全変動は、各データに対して「観測値と全観測データの平均値との差」を二乗した値を総和する計算(=全平方和、平均していない分散と同じ計算式)で得られる。

自由度調整済み決定係数について

 R2は説明変数(特徴量)の数が増えるほど、1.0に近づく性質がある。その問題を回避するために、自由度調整済み決定係数(Adjusted Coefficient of Determination、Adjusted R2)というR2の応用バージョンがある。この評価指標は、統計ツールの出力結果などでよく見るので、統計処理では広く使われていると考えられる。機械学習ライブラリのscikit-learnには、R2基本バージョンしか搭載されていないので、本稿でも以下に式を示すだけにとどめる。残差平方和がn-k-1で割られ、全平方和がn-1で割られるのがポイントである。kは説明変数の数で、(R2の式にもあった)nはデータ数(サンプルサイズ)である。

用途と特徴

 R2は、既に述べた通り、主に線形回帰の評価関数として用いられる。関数から出力される値は、1に近いほどより良い。

 前述の式における分数の分子を「平均していない二乗誤差」と説明したように、R2を最大化することは、平均二乗誤差のMSEやRMSEを最小化することと同じ意味合いを持つことになる。

API

 機械学習の主要ライブラリでR2は、次のクラス/関数で定義されている。

scikit-learn: r2_score関数TensorFlow(2.x)/Keras: ※標準では用意されていない。カスタムで自作することは可能。アドオンにtfa.metrics.RSquareクラスがあるPyTorch: ※標準では用意されていない。カスタムで自作することは可能「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

「AI・機械学習の用語辞典」

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qoo10 メガ 割 タイム セールk8 カジノ 彼女はiPhoneを使いこなせない

パチスロ 星矢 不屈 超ITオンチな妻に最新iPhoneを渡して、奮闘する様をつぶさに観察する連載「彼女はiPhoneを使いこなせない」。フリック入力を身につけつつ、スーパー方向音痴にもかかわらず地図アプリまで使い始め、スマホマスターへの階段を一歩一歩、着実に登っている。

 iPhone 6sの購入直後から、アプリのアップデートやAppleからの通知が届くのだが、妻はいちいち「これってなに?」と尋ねてくる。先日は「OSをアップデート云々って指示してくるんだけど、オーエスってなに?」と聞かれたので、無茶だとは思いつつも「スターウォーズ」にたとえて説明してみたところ、何とか彼女なりに腹落ちしてくれたようだ。

連載「彼女はiPhoneを使いこなせない」過去記事はこちらからまずはノーヒントで「OSが何か」を予測してみる

 アプリのアップデートについては、「新しく更新されたから、素直にYESって押して更新していいよ」と伝えて一件落着。しかし、OSについては何の略称かはもちろん、意味もチンプンカンプンだそうな。まずはノーヒントで予測させてみた。

妻

妻 綱引きで「オーエス! オーエス!」って掛け声出すけど、何か関係ある?

僕

僕 1ミリもないよ。

妻

妻 OとSか……何かの略称だよね、きっと。

僕

僕 オペレーティングシステムの略称なんだけど、ヒントになるかな。

妻

妻 余計に分からなくなったわ……ゴメン、ギブアップ。想像がつかない。

僕

僕 えっと、Wikipediaにはこう書いてある。“OSとはコンピュータにおいて、ハードウェアを機能毎に抽象化したインタフェースを利用者またはアプリケーションソフトウェアに提供するコンピュータプログラムである。主に、与えられたハードウェアリソースを無駄なく簡易に利用可能にすることに重点が置かれている”……と。

妻

妻 待て待て待てぃ! ハードウェア、ソフトウェア、インタフェース、アプリケーション、リソースとか、よく分からない言葉をよく分からない言葉で説明されてもさっぱりだよ。

僕

僕 だよね……。

妻

妻 ちゃんと、素人にも分かりやすく説明してよ。

iPhoneって、こちらが用語を全て知っている前提で話しかけてくるよね

 iPhoneを買い与える前から、「カタカナ用語をいちいち解説することになるだろうなぁ」とは気付いていたのだが、とうとうそのタイミングが来たようだ。機械そのものの操作は、一度覚えればそれまでだ。でも、形のない概念とか抽象的な事象を腹落ちするように説明するのはカンタンではない。

僕

僕 これまで、OSアップデートのお知らせが来たときはどうしてたの?

妻

妻 ぜんぶ無視だよ。

僕

僕 でもさ、とても大切なお知らせだった可能性だってあるじゃない? スルーしちゃうのはまずいかもしれないよ。

妻

妻 うん。でもいきなりOSをアップデートうんぬんっていわれても、意味が分からないし、従うことで得られるメリットに触れてこない。iPhoneって、こちらが用語を全て知っている前提で話しかけてくるよね。

僕

僕 確かにそれは否めないね。

妻

妻 ソフトウェアとハードウェアって単語は、iPhoneを使う前からよく耳にしたんだけど。

僕

僕 ハードウェアは想像できる?

妻

妻 たぶん、機械そのものじゃない? “ハード=硬い”だし。

僕

僕 ……ざっくり合ってる。じゃあソフトウェアは?

妻

妻 機械の中に入っているデータ。例えば、住所録の電話番号とかメールアドレスがソフトウェアだと思う。

僕

僕 むむむ……。

 このあたりから、「これは話が長くなるぞ」と予感し始めた。

OSとは何かを「スターウォーズ」で解説してみる

 とは言え、Wikipediaや用語集に書いてあるように、辞書的な説明をするだけでは難解すぎる。ここは思い切って、スターウォーズにたとえて説明してみることにした。

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sap スロット 米Appleが10月18日(現地時間)に発表した2011年第4四半期(7~9月期)決算は、iPadとMacが過去最高の販売台数で、四半期ベースで過去最高の売上高、純利益となった。だが、iPhoneの販売台数は、10月4日の「iPhone 4S」の発売を前に買い控えられて伸びなかった。

売上高が前年同期比39%増の282億7000万ドル、純利益は同54%増の66億2300万ドル(1株当たり7.05ドル)。同社が前期に発表した見通し(売上高が約250億ドル、1株当たり純利益が5.50ドル程度)は上回ったが、Thomson Reutersがまとめたアナリスト予測(売上高が295億ドル、利益が1株当たり7.31ドル)には届かなかった。粗利率は40.3%と前年同期の36.9%を上回った。

 iPhoneの販売台数は前年同期比21%増の1707万台で売上高は109億8000万ドル。新製品を待つ買い控えにより、前期より約300万台販売台数が落ちた。10月4日に発売されたiPhone 4Sは、発売後3日で400万台売れている。

 iPadの販売台数は前期比166%増の1112万台で、売上高は68億6800万ドルだった。Macの販売台数は489万台で、前年同期比では26%増、売上高は62億7200万ドルだった。MacBookシリーズの売り上げが好調だった。

 iPodの販売台数は27%減の662万台で売上高は11億300万ドル。iTunes StoreやiPod関連サービスでの売り上げは35%増の16億7800万ドルだった。App Storeに登録されたアプリ数は50万件。

 売上高を地域別で見ると、アメリカが34%増の96億4800万ドル、欧州が36%増の73億9700万ドル、日本は21%減の11億1100万ドル、アジア太平洋地域が139%増の65億3000万ドル、直営店経由が1%増の35億8400万ドルだった。ピーター・オッペンハイマーCFO(最高財務責任者)は業績発表後の記者会見で、日本での売り上げ減少の原因はiPhoneの買い控えだと説明した。

 2011年通年では、売上高が前年比66%増の1082億4900万ドル、純利益は85%増の259億2200万ドルだった。

 ティム・クックCEOは発表文で「2011年度を非常に力強く完了でき、興奮している。iPhone 4Sへの顧客の反応は素晴らしく、このまま好調なホリデーシーズンを迎えるだろう。われわれは引き続き製品パイプラインに取り組んでいく」と語った。

 10~12月期の見通しについては、売上高を約370億ドル、1株当たり純利益を9.30ドル程度と予測した。

 クックCEOは業績発表後の電話会見の冒頭で、「これは、スティーブ・ジョブズ氏が亡くなってから初めての業績発表になる。同氏の精神は永遠にAppleの基本となるだろう。われわれは同氏が愛してやまなかった素晴らしい仕事を続けていくつもりだ」と語った。電話会見では、第4四半期中の「OS X Lion」のダウンロード数が600万本だったこと、iTunes Storeの売り上げが過去最高の15億ドルだったことなどが発表された。楽曲は160億曲、テレビ番組は6億5000万本ダウンロードされ、iBookstoreでは1億8000万冊が売れたという。

変更履歴:本文中、iPhoneの販売台数が間違っておりました。お詫びして訂正いたします。[2011/10/19 9:34]

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