宝くじ・公営ギャンブルの控除率

スクレイピングしない場合 # [競馬AI] スクレイピングしない競馬データの取得とデータ構造について - Qiita JRA-VAN データラボ 1986年から約30年分のあらゆる公式競馬データをデータベース化 前走・近走結果の情報、リアルタイムオッズや発走1時間前の馬体重などの最新情報も即座に反映 月額 2,090円(2023年1月現在) データ取得はJRA VAN SDK(C#/C++/Delphi7 /VB2019)を介して行う必要がありWindows前提 JRA-VAN Data Lab.　JVData 仕様書 JRDB データはテキストで取得可能 ＪＲＤＢデータのご案内 ベーシック 月額 1,980円(2023年1月現在) アドバンス 月額 2,480円(2023年1月現在) Mac上で使用したいことと、テキスト形式でのデータ提供の方が取り回しが簡単なため、自分の用途としてはJRDBの方がマッチしているか。 スクレイピングする場合 # 機械学習で競馬予想をしてみた系のまとめ - Qiita netkeiba.comをスクレイピングしている事例が多い。 競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ netkeiba-scraperが2019年6月現在動くかの話(Ubuntu 18.04.2 LTS) - Qiita

Choosing the right estimator — scikit-learn 1.2.0 documentationを元にMermaidでまとめた。 flowchart TD A((Start))--> B{50サンプル以上?} B -->|Yes| B1{カテゴリの\n予測?} B -->|No| B2((データを収集)) B1 -->|Yes| C1{正解ラベルあり?} C1 -->|Yes| Z3((分類)):::terminal C1 -->|No| Z4((クラスタリング)):::terminal B1 -->|No| C2{数量の予測?} C2 -->|Yes| Z1((回帰)):::terminal C2 -->|No| H((次元削除)):::terminal classDef terminal fill:#69F 分類 # flowchart TD Z3((分類)):::terminal --> I1{10万サンプル以下?} I1 -->|Yes| I11[線形SVC] I1 -->|No| I21[SDG Classifier]:::method I21 -->|うまくいかない| I22[kernel approximation\nGBDT]:::method I11 -->|うまくいかない| I12{テキストデータ?} I12 -->|Yes| I122[ネイティブベイズ]:::method I12 -->|No| I13[K近傍法]:::method I13 -->|うまくいかない| I131[SVC\nランダムフォレスト]:::method classDef terminal fill:#69F classDef method fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px クラスタリング # flowchart TD Z4((クラスタリング)):::terminal --> J1{カテゴリ数は既知?} J1 -->|Yes| J11{<10万サンプル以下?} J11 -->|Yes| J12[KMeans]:::method J12 -->|うまくいかない| J13[スペクトラルクラスタリング\nGMM]:::method J11 -->|No| J21[MiniBatch\nKMeans]:::method J1 -->|No| J3{<10K samples} J3 -->|Yes| J31[MeanShift\nVGBMM]:::method J3 -->|No| J34((不運)) classDef terminal fill:#69F classDef method fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px 回帰 # flowchart TD Z1((回帰)):::terminal --> D1{10万サンプル以下?} D1 -->|No| E1[SGD回帰分析]:::method D1 -->|Yes| E2{説明変数xの一部が重要?} E2 -->|Yes| F1[Lasso\nElasticNet]:::method E2 -->|No| F2[Ridge\n線形SVR]:::method F2 -->|うまくいかない| F3[SVR Kernel='rbf'\nEnsembleRegressors]:::method classDef terminal fill:#69F classDef method fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px 次元削除 # flowchart TD Z((次元削除)):::terminal --> H[Randomized PCA]:::method H -->|うまくいかない| H11{10万サンプル以下?} H11 -->|Yes| H22[Isomap\nSpectral Embedding]:::method H11 -->|No| H3[kernel\napproximation]:::method H22 -->|うまくいかない| H4[LLE]:::method classDef terminal fill:#69F classDef method fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px

クリエィティブコモンズで公開されている Pro Git(第2版)のHTML, PDF, epub3。むかしasciidoctorで生成したもの。 Pro Git 第2版（日本語版）HTML Pro Git 第2版（日本語版）PDF Pro Git 第2版（日本語版）epub3

毎年更新しているエンディングノートの項目。父が書いていてくれて助かったので。 自分の情報と家族への希望 # 自分の情報 # 生年月日 住所と戸籍 血液型 運転免許証番号と所在 パスポート、マイナンバーカードの所在 携帯電話番号 親族・友人・知人の情報 # 自分との関係、連絡先、葬儀告知の要否 家族への希望とメッセージ # 延命措置の希望 葬儀と墓の希望 家族へのメッセージ 契約しているサブスクサービス # 自動更新されるサブスクの名称、IDとパスワード ワンタイムパスワードの使い方 パソコン・スマホ # ログインID、パスワード 重要ファイルの所在 初期化の方法 金融資産 # 銀行 # 銀行、支店名、口座番号、通帳と印鑑、キャッシュカードの所在 インターネットバンクのIDとパスワード ワンタイムパスワードの使い方 口座自動引き落とし一覧 借金 # 住宅ローンの情報 生命保険 # 生命保険証券の所在 加入者サイトのID、パスワード 株 # 証券会社名、口座情報 加入者サイトのID、パスワード その他資産 # 不動産 宝石、貴金属など クレジットカード # カード会社、カード番号、カードの所在 加入者サイトのID、パスワード PayPalのID、パスワード 会社関係 # 法的手続きと取引先 # 必要な公的手続き（健康保険、年金、廃業届けなど） 連絡してほしい取引先と関係者 経理 # 法人口座情報（銀行、支店名、口座番号、印鑑） ネットバンクのID、パスワード ワンタイムパスワードの使い方 保有資産 税理士の連絡先

ABC記譜法 - Wikipedia イギリスのChris Walshaによって考案された音楽記述言語。音高を表すアルファベットと、音長を表す数字、その他の記号を組み合わせて表記する。 abc:standard [abc wiki] abc 記譜法 2.2 版

MP3からWAVへ変換 # ffmpeg -i "input.mp3" -vn -ac 2 -ar 44100 -acodec pcm_s16le -f wav "output.wav" WAVからMP3へ変換 # ffmpeg -i "input.wav" -vn -ac 2 -ar 44100 -ab 256k -acodec libmp3lame -f mp3 "output.mp3"