画像や音声、動画ファイルといったメディアファイルの種類は、メジャーどころだけでもいくつかありますが、それぞれにどんな特徴があるのかいまいち自分で整理できていなかったので、自分への備忘録として、よく利用されている音声や画像ファイルの形式の特徴をまとめてみました。 特徴をざっくりとでも理解しておけば、どんな時にどんなファイル形式が適しているか判断しやすくなりますよ。 画像ファイル代表的な画像ファイル形式は、次のとおりです。 BMPBMP（Microsoft Windows Bitmap Image）は、非圧縮の画像形式で、表現できる色数は一般的にはフルカラー1670万色に対応しています。 BMP形式では、画像データが圧縮されていないため、元画像の再現率が高いですが、データ容量が大きいという特徴があり、Webサイトやメール添付には不向きな画像です。 GIFGIF（Graphics Interch
現在の空き容量を確認する現在の端末の空き容量を確認するには、Andoroidの「設定」メニューから「ストレージ」をタップします。 「ストレージ」画面が開くと、現在のストレージ全体の利用量と、どのような種類のデータが容量を消費しているかを確認できます。 それぞれのカテゴリをタップすると、関連するアプリやデータとその使用量を確認できます。 「写真と動画」をタップした時の画面 メディアファイルを削除or移動する空き容量を増やすのに最も効果があるのは、写真や動画、音楽といったメディアファイルの削除or移動です。 メディアファイルを削除する不要な写真や動画、音楽ファイルを削除する際は「ストレージ」画面から「写真と動画」または「音楽と音声」をタップして、画像や動画、音楽が保存されているディレクトリを開き、ディレクトリ内に保存されている不要なファイルを選択して削除します。 メディアファイルを端末外に移動
規模大きめの皮算用のお時間です。 まずはこちらのツイート zoomの話じゃないけど、「awsって最近すごいらしいね？あれいくらで作れる？1000万くらい？」と聞かれたことはある — じゃすてぃ🍖🐈駆け出しYouTuber (@justy_sh) June 9, 2020 そもそもAWSを作ることを考えたことは無かったなーと反省し 今後日本でも新しいクラウドサービスを1から作ることになる可能性も0ではないと思ったので AWSのようなものを1から作ることを雑に考えてみましょう。 AWSとは まずは1000万円で作れると思われているAWSってなんでしょうか。 まあAWSのHP見ろって話ですよね。 AWSとは 小学生でも分かるように言うと、すっげえクラウドサービスでしょうか。 どこかの国会議員には分からないかも知れませんがwwwwwww。 参考のためにWikipediaを引用すると Amazo
2020年05月08日 【画像】話題の“コロナ年表”に日経平均とマザーズ指数を重ねたら・・・こうなる ワイ「なんで下がらないの？」 にわか「織り込み済みだぞ（ﾄﾞﾔｧ」 Tweet 12コメント ｜2020年05月08日 11:00｜経済｜株式・FX｜Editタグ ：経済指標経済指数日経平均コロナショック コロナをめぐる現在までの動きを年表にまとめてみた（国内新規感染者数の推移と一緒に）。あのときどんな状況だったかすぐ分かるように…。 pic.twitter.com/ofsIZ8oOix— yamakai (@yamakai74) May 5, 2020 素晴らしいコロナ年表を作られている方がいらっしゃいました?感謝???♂? すみません 思わず日経平均とマザーズ指数を重ねてしまいましたww 株は半年〜1年先を織り込んで動く? https://t.co/9a8yBuewKo pic.twi
コレ書いた翌日に朝日新聞からも記事が出ました。どんどん広がれ!! 新型肺炎、たばこで重症化か 男性の致死率、女性の3倍 コロナウイルスの恐怖で放射脳みたいになってる人がたくさんいるようです。 町で院内感染、風評に恐々 宿泊も納税返礼品も「キャンセルしたい」 新型コロナ いや、要らないならわたしに送ってください。マジで。というかコロナウイルスについてみんなわかってない。 コロナ「感染拡大のおそれはとても小さい」大御所がパニックを叱る！ ↑わたしはこの先生の意見を信じてます。ww 実際ベトナムでたくさんの死者を出したSARSも雨期が明けて激アツになる４月上旬に終息しました。また、文中にもあるようにSARS対策時に、ベトナムの窓を開放した病院では平気だったのに閉鎖して閉じ込めようとした病院は失敗した。まさに今回の豪華客船のまんまです。 コロナウイルスは咳や痰で飛び出しても1メートルを超えれば死滅
最近、ネットで見た記事で、「世界における日本の経済規模は、ここ二十数年で1/3程度にまで縮小してしまっている」というようなことが書かれてて、「ウソやろ！？」と思って、ネットで統計データをダウンロードして見てみたら、「…ほんまや！！」（さんま風に）となったので、ここで共有させていただきます…（いや、何のために？） ■データの元ネタちなみに、データはこちらのサイトからダウンロードさせていただきました。 世界各国の名目GDPや人口のデータが無料で落とせるので便利です…GDPについては、本当は、実質GDPの方が良かったけど、そっちは有料だったので、断念しました…(^^; ■自作の円グラフ（名目GDP）で、添付の円グラフは、落としたデータから私がエクセルで作ったのですが、アメリカ・EU・日本・中国の名目GDPが世界全体に占める割合を、1995年と2018年で比較したものです。 米ドル換算なので、アメ
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富裕層を全体の10％以内として想定した場合、世界NO3の経済大国日本では個人所得が約800万円以上。そして世界NO1の経済大国では個人所得が1600万円以上ということがデータでわかりました。 その差はなんと2倍、実はすごい差があるんです。しかしデータを更に詳細にチェックしていくと日本の現状が豊かになることが非常に難しい環境になっていることが判明します。 ではもみあげ米国ブロガーの「【格差社会】日本富裕層800万円！米国富裕層1600万円 ！広がる所得格差とは？」 をお楽しみください。 日本の富裕層 日本の富裕層 所得格差 給与所得の分布 米国富裕層 米国富裕層 日本と米国の比較 日本と米国の富裕層比較 日本と米国の所得格差 まとめ 日本の富裕層 日本の富裕層 日本の富裕層を所得上位10％以内で限定すると780万円以上が現在はその対象になりそうです。下記は2017年の国税局からのデータにより
2018年7月29日の日経新聞8面に「あらゆる情報、グーグルに」という記事が載っていた。 記者は普段からgmailを使い、グーグルドライブにローン書類を保存していた。 つまり、日常的にGoogleを利用していたわけだが、それらの情報を「持ち出し」してみたら、Googleのサーバに全て保存されていて驚いた、という話だ。 データをダウンロードする手順 記事を読んで面白そうだと思ったので、僕もGoogleのデータをダウンロードしてみることにした。 手順を残しておくので、もし興味がある人がいたらやってみてほしい。 （手順の説明はなんかしっくりこないので「ですます」調で） 「自分のデータをダウンロード」ページを開きます。 ダウンロードしたいサービスにチェックを入れておき、「次へ」をクリック。 次のページで「アーカイブ形式のカスタマイズ」と表示されますが、基本はそのままでOKです。 「アーカイブ」とい
Who just called? Search out now...Search for name, address, age & more...
はじめに 日本の人口は2017年10月1日時点で1億2670万人ほど。都道府県の人口1位はもちろん東京都で、1372.4万人。最下位となる47位は鳥取県で、56.5万人。その差は約24倍にもなります。 現在ではあまりにも当たり前の東京の人口1位。しかし、かつては東京が人口1位ではなかった時代が続いたことは、あまり知られていません。 現在は東京が1372万人、ぶっちぎり 逆に人口ワーストは山陰と四国、北陸の県。 元来日本はここまで東京一極集中ではなく、その地方に応じた産業が活発で、今より地方が元気な時代がありました。 人口の統計がはじまった1872年から見てみると、実は東京ではなく、意外な都道府県がトップに立っていることが分かります。そんな思わぬ再発見の多い「歴代人口ランキング」（※）を見ていきましょう。 ※：採用する人口データは、1872～83年までは本籍人口。1884～1907年までは乙
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モンスト1,300億円、FGO 982億円、ポケGO 890億円。2017年のアプリ収益データとツイートまとめ。 スマホゲームやアプリの収益データ（2017年）を簡単にまとめておきます。 世界のスマホゲーム収益ランキング（2017）世界でのスマホゲーム収益ランキング。 1位：Arena of Valor（1,900億円） 2位：Fantasy Westward Journey（1,500億円） 3位：モンスターストライク（1,300億円） 4位：クラッシュ・ロワイヤル（1,200億円） 5位：クラッシュ・オブ・クラン（1,200億円） 6位：Fate/Grand Order（982億円） 7位：リネージュ2 レボリューション（980億円） 8位：キャンディークラッシュ（910億円） 9位：ポケモンGO（890億円） 10位：Ghost Story（860億円） 参考：SuperData h
某株価データサイトが12月をもってデータ公開を終了するそうです。 今回はシステムトレードに使う株価データの収集について考えてみます。 1.株価データは一般公開してよいのか 株価データの公開には色々と問題が生じます。 まず、東証から購入したものを第三者に提供する場合、東証とのデータ配信契約が必要です。 次に、東証のサイトをスクレイピングしたデータを公開する場合、これは著作権法に抵触する可能性があります（というか抵触すると思います）。 東証のサイトに記載されているデータはQUICKまたはその提供元から提供されているものであり、著作権を含む一切の権利はQUICKまたはその提供元に帰属する、と謳われています。 株価データ以外の情報（サイトに記載されている図や写真など）の著作権も、東証に帰属しています。 最後に、他のデータ配信会社（証券会社やYahooファイナンスなど）から得たデータの場合、その著作
Evernoteには「ローカルノートブック」という機能がありまして、 Evernoteのサーバ上にはノートを保存・同期せずに今使用しているPCのみで ノートを保存する機能になりますが、たとえば会社のみで利用したい外に出したくないデータや、 自宅だけで見たいデータなどをEvernote上で使う際には便利です。 そもそもEvernoteのキモは同期してどこでもノートが見られることなんじゃ・・・？ という話はありますが、Evernoteは全文検索機能に優れている部分がありますので、 その辺を利用するためにローカルノートブックを使うのは結構有用であったりします。 ただ、同期されないということは、PCを変更する際には当然同期されないために 何もしないとそのローカルノートブックのノートは無くなってしまいます。 ぼくも過去に何度かPCを入れ替えた際にEvernoteのローカルノートブックを持っていく方法
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
仕事の資料やブログでも「統計データ」を使いたい！ってときがありますよね。 数字を上手に使えると説得力が出ますね。 そう、私たちは「数字に弱い」のです。 私は数学能力が著しく低く、Excelも大して使えないんですが、そんな私でもたまには説得力ある資料を作りたい！と思うときがあるんです。 そんな時に、二次情報を手に入れるために、利用しているウェブサイトをご紹介します。保存版ですぞよ。 【一次情報・二次情報とは？】 一次情報とは、調査のために自分で採ったデータのこと。 二次情報とは、自分以外の誰かが調査して集めたデータのこと。 欲しい統計情報が検索しても出てこない・・・ってときにイライラしないように、本記事をブックマークしておくと便利かもしれませんね。これは便利！と思った統計情報があれば、随時更新していきますね。 また、統計情報を使って資料を作成すると、あなたの資料がちょっぴりかっこよくなること
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