うたフル_540 (540円/月) が契約されていました。 すべて、契約されていることを認識しておらず、 月1, 480円も無駄 に払っていたのです。 まとめ というわけで、私の友人は 月3, 674円も無駄に払っていました 。驚きです。 iPhone契約時、面倒な話もちゃんと聞いていないといけませんね。 私はというと、動画サービスなど無駄なものを、iPhone契約後すぐに解約したつもりでしたが、 「 iPhone基本パックR 」(500円) 「 あんしん保証パック(i) 」(500円) が私には不要だったことをあらためて知り、解約。 すでに1, 000円x16回=16, 000円も無駄に払っていた ことに…。 ソフトバンクだけでなく、他でもこういうことがあるかもしれません。 docomo・auのiPhoneユーザーさん、ブログに書いてみてください。 それにしても、無駄なことをしたなぁ。 孫さん、こういうのはマズイんじゃない? オススメの関連記事 管理人コウスケのひとこと 20代は元気が一番!だね。 4月からは別人…!「新社会人デビュー」に使える裏ワザ #connecc — Kosuke (Blogger, TLI) (@kosstyle) 2015, 3月 17
ライフハック 2015/03/19 12:41 0 ソフトバンクiPhoneユーザーのあなた。 毎月4, 000円も損 しているかもしれませんよ? 調べてみたところ、私は月1, 000円、友人はなんと月3, 674円も無駄にソフトバンクに払っていたんです! 1. IPhone 法人基本パック | サービス | iPhone | 法人のお客さま | ソフトバンク. 無駄な「オプションサービス」が契約されていないか? これは友人のiPhone6の契約状況を「 My SoftBank 」で確認したところ。 無駄なオプションがいっぱいです! 「 iPhone基本パックR 」(500円) は留守番電話サービスの拡張など。不要な方も多いはず。 「 AppleCare+ 」(423円) はAppleの保証サービス。 「 あんしん保証パック(i)プラス 」(650円) はソフトバンクの保証サービス。「AppleCare+」があるなら不要かも。 「 UULA 」(504円) はソフトバンクの動画サービス。 「 S! ベーシックパック(i) 」(324円) はiPhoneでMMS送受信、ウェブサイト閲覧をするために必要。。 「 スマホとくするパック 」( 540円) は、飲食店のクーポンや動画、雑誌見放題サービス、クックパッドの一部サービスなどが使えるもの。「とくするパック」で損してた。 「 世界対応ケータイ 」 は、海外でも今のiPhoneを使えるようにするサービス。 「 ソフトバンクWi-Fiスポット(i) 」(467円) は無料特典になっていました。 「 テザリングオプション 」 (500円) は無料特典になっていました。他端末でインターネットできるようになります。 「 発信者番号通知 」 は無料。 「 待ちうた 」(100円) は無料特典になっていました。相手が電話してくれたときに相手が聞く音楽。 友人はこのなかから、 「iPhone基本パックR」 (500円) 「あんしん保証パック(i)プラス」 (650円) 「UULA」 (504円) 「スマホとくするパック」 ( 540円) を解約。 これだけでなんと 月2, 194円の節約 に。 2. 無駄な「その他」サービスが契約されていないか? 友人が契約していたサービスは、他にもありました。 「ご登録中サービス」を確認すると、 moviefit_400 (400円/月) ビデオマーケット_プレミアム (540円/月) HAPPY!
iPhone 基本パックは2020年3月11日(水)をもちまして新規受付を終了いたしました。 今後、iPhone を安心してご利用いただくために、iPhoneセキュリテイパックへのお申し込みをおすすめいたします。 表示価格は特に断りがない限り税抜です。 ただし、「セキュリティチェッカー」「詐欺ウォール / Internet SagiWall」はApp内課金(税込)でご利用いただけます(2017年9月末時点)。 iPhone 基本パックでご利用いただける一部のアプリサービスについて、2020年2月14日(金)よりOSの動作保証範囲を以下の通り変更しました。 詐欺ウォール / Internet SagiWall:iOS 11 以降 迷惑電話ブロック:iOS 11 以降 みまもりマップ:iOS 10 以降 上記OS以外では正常にご利用いただけない場合があります。 OSアップデート方法の詳細をみる 新たにご加入すれば、 月額使用料が1ヵ月無料に!
キヤノンITソリューションズ 2017-04-01 ESETの細かい機能は以下の通り(画像は公式サイトよりお借りしました)。 ESETで置き換えられる項目 セキュリティ系はほぼほぼESETで置き換えが可能です。 スマートセキュリティ powered by McAfee → ウイルス・スパイウェア対策 Internet SagiWall → フィッシング対策 安心遠隔ロック → アンチセフト 紛失ケータイ捜索サービス → アンチセフト また、電話フィルタ機能もあるので、着信拒否の設定もESETできます。 ESETで置き換えられない項目 利用料金が一定金額を超えた場合にお知らせメールを送ってくれるもの。 →アプリで自己管理すればよいと思われる。 端末の持ち主がGPSでどこにいるか監視できるサービス。 →Android デバイスマネージャーやCerberus等で対応可能 伝言を100件まで、最大1週間お預かり。 →業務で使っていないのであれば、スマートフォンの内蔵メモリに録音する形でよいのでは。 現在通話中の電話を一旦保留にして、あとからかけてこられた方と通話ができます。 →業務で使っていないのであれば不要では? 相手を切り替えながら最大6人まで同時に通話ができます。 →LINEを使うべし。 まとめ ソフトバンクの料金は見せかけだけ安く、オプションで料金を回収する仕組みになっています。本当に必要なオプションかどうかを見極めて不要なもの、必要だけれどもアプリで対応可能なものについてはオプションから外すようにしましょう。 スマートフォン基本パックRは上記のとおり、毎月500円(年間なんと6000円)も支払う必要性はなく、ESETをインストールし、代替アプリを利用すれば1年1000円もかかりません。 (2021/5/4追記)2020/3に新規受付は終了し、スマートフォンセキュリティパックに名前を変えています。しかしながら基本的にぼったくりな内容なのは変わらずなので、自分で用意しましょうね。
SoftBank 2021. 05. 04 2015. 02. 13 スマートフォン基本パックRはぼったくりサービスNo.
『SQL 第2版 ゼロからはじめるデータベース操作』ミック著 本書は「データベースやSQLがはじめて」という初心者を対象に、プロのデータベース(DB)エンジニアである著者がSQLの基礎とコツをやさしく丁寧に教える入門書です。 40. 『いちばんやさしい SQL 入門教室』矢沢久雄著 本書では更新系のSQLの基本的な使い方も解説します。マスターするSQLは、「SQLの構文」「サンプル(例文)」「練習問題」の3ステップで解説します。段階を踏んで学べるので、初心者の学習に最適です。 41. 『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』加嵜長門、田宮直人著 本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。 42. 『Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで』金明哲著 本書はR言語によるデータ解析の入門書です。データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来、網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーに支持を得てきました。 43. 入門 パターン認識と機械学習 解答. 『Rではじめるデータサイエンス』Hadley Wickham、Garrett Grolemund著 本書はデータサイエンスに必要な要素とプロセス(インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング)を明確に定義し、それぞれ順を追い、各節の最後には練習問題を掲載して、ていねいに説明します。データサイエンティストを目指すなら必読の一冊です。 44. 『Rクックブック』Paul Teetor著 本書はオープンソースの統計解析ツール、Rの使い方、機能、威力を、200以上におよぶ問題の「レシピ」を通じて紹介するクックブックです。 45. 『IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集』Cyrille Rossant著 本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。 46. 『Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習』Jake VanderPlas著 本書はPythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 47.
1 scikit-learnを用いた機械学習の枠組み 2. 2 使用するクラス分類器 2. 3 Pythonでの機械学習の実際の流れ 1)必要なモジュールの読み込み 2)特徴量の読み込み 3)識別器の初期化・学習 4)評価 5)結果の集計・出力 6)学習した識別器の保存、読み込み 2. 4 各種クラス分類手法の比較 ―様々な識別器での結果、クロスバリデーション 3.Deep Learningの利用 3. 1 Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning 3. 2 Kerasを用いた特徴抽出を含めたDeep Learning ―畳み込みニューラルネットワーク 3.
このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。 同じテーマ/カテゴリーのセミナーはこちら 開催日時 2021/2/24(水)13:00-16:30 担当講師 川西 康友 氏 開催場所 Zoomによるオンラインセミナー 定員 - 受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41, 800円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:47, 300円 ★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適! ★基礎からモジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、 ディープラーニング実装の流れ、今後自力で開発を進める際のおススメ情報源まで。 【提携セミナー】 主催:株式会社情報機構 本セミナーでは、近年注目されている人工知能の基礎技術である、パターン認識・機械学習について解説し、Pythonを用いた実装の流れとポイントを解説します。また,そのために必要なPythonの基礎やモジュール・パッケージについても解説します。最後には、近年注目集めるDeep Learningの実装方法についても解説します。 ◆ 受講対象者: 人工知能・機械学習を業務で利用しようとしている方 Pythonを学んでみたい方 Deep Learningの利用を考えている方 本テーマに興味のある方なら,どなたでも受講可能です. ◆ 必要な予備知識: 何語でも良いが少しでもプログラミングに関する経験 人工知能や機械学習という言葉を聞いたことがある程度の知識 ◆ 本セミナーで習得できること: パターン認識・機械学習とは何かについての知識 Pythonプログラミングの基礎知識 Pythonでのパターン認識・機械学習の方法 Deep Learningの実装方法に関する知識 など ■ 本セミナー受講者特典として、セミナー中に紹介したソースコードを配布致します。 名古屋大学 情報学研究科 講師 川西 康友 氏 セミナープログラム(予定) 1.はじめに 1. 人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門【提携セミナー】 | アイアール技術者教育研究所 | 製造業エンジニア・研究開発者のための研修/教育ソリューション. 1 パターン認識と機械学習 1. 2 機械学習の枠組み 1. 3 機械学習に基づくパターン認識手法(ポイントをかいつまんで紹介) 1)k近傍法 2)線形識別関数 ―単純パーセプトロン、サポートベクトルマシン 3)アンサンブル学習 ―ランダムフォレスト 4)ニューラルネットワーク ―多層パーセプロトン、深層学習 1. 4 最先端手法と応用例 2.Pythonでの機械学習 2.