5万円~(大阪・愛知)
97% 厚生労働省が発表している「衛生行政報告例」によると、2017年の全国の火葬率は約99. 97%です。約140万人が亡くなり、ほぼ同数が火葬をしています。ほぼ100%の人が火葬を行っていることになりますね。 しかし、興味深いのは0.
新規開設法?資金調達法?ガバナンス?株式?M&A? 違う。個々の制度・目的・趣旨は知っているのだ。だから、個別の制度をどんなに詳しく説明したって、それを分かり易いとは思わない。 知りたいのは、生の条文との対応・照応関係なのだ。そして、関連する判例・実務の相場感。 著者というのは基本的に頭が良くて優秀だから、その辺が意識できないのだろう。 となると、結局一般的な会社法コンメンタール本に帰着するわけ。当たり前の話だけど。 そして、それを学部2,3年生でも読みやすく腑分けしたのが、有斐閣リーガル・クエストや弘文堂の紅白の4人組本なのだ。これらは、本当に傑作である。4人組本以前・以後とでは、会社法の叙述スタイルは大きく変わったと言ってよい。 ここを経由すると、何とか江頭本にも手が届くのだ。もちろん難解だけど。 だから結論。優秀な著者も読者も、雑魚本には手を出すな。 (本レビューは、一定期間経過後削除します。) Reviewed in Japan on March 1, 2021 薄っぺらく、中身がありません。ターゲットがよくわからない書籍です。実務周りの記載も怪しく(おそらく著者は中小企業相手の弁護士?
読書ノートには、読んだ本のタイトルや著者名といった基本的な情報はもちろん、本から得た学びや、印象に残った言葉などを記録していきます(※詳しい書き方は後述)。何も複雑なことはなく非常にシンプルですが、読書効果を高めるさまざまなメリットがあります。 備忘録のみならず。記憶の定着にも効果あり!
機械学習手法のデパート:scikit-learn Pythonで機械学習と言ったら、まずエンジニアが思いつくのはscikit-learn(サイキットラーン)です。このライブラリには様々な機械学習手法が実装されています。 まずは scikit-learnのチートシート を見てみましょう。これを見ることで、自分がやりたい事に適したアルゴリズムを見つけることができます。 ここにある以外にも、本当にたくさんの機械学習手法が実装されています。Deep Learningなどのアルゴリズムは実装されていませんが、それ以外であればscikit-learnの恩恵を受ける機会は多いです。また、scikit-learnのAPIシステムはPythonで機械学習モデルを実装するときのお手本としても使われています。 つまりこのライブラリに実装されていないモデルでも、 scikit-learnのAPIに沿って実装されて公開されている ことがあります。詳しくは、 こちら のページを見てみてください。 CythonやNumpyによって実装されているので、scikit-learnに入っているアルゴリズムはどれも即戦力です。データサイエンティストになりたい、機械学習エンジニアになりたいという人たちはまず、「 Scikit-Learn 」を使ってみてください! Google謹製の深層学習ライブラリ:Tensorflow AIといえば、今ブームになっているDeep Learning(深層学習)ですね。Pythonでももちろん、Deep Learningを試すことができます。まず紹介するのは、Googleが作った深層学習ライブラリ、Tensorflow(テンソルフロー)です。 TensorFlowとは?機械学習に必須のライブラリを分かりやすく紹介 更新日: 2019年10月14日 Tensorflowは、GPUなどを載せたアクセラレータボードで計算の高速化ができるライブラリです。複数のGPUを使ったり、複数のPCを使ったりといったこともできます。 ただし、Tensorflow自体はとても細かい部分をコーディングする事ができる反面、これをそのまま使ってDeep Learningを実装するのは少し大変です。なので、Tensorflowの上位ラッパー(Kerasなど)を使って、より簡単にDeep Learningを実装するのがオススメです!