ビニール袋やスーパーやコンビニのレジ袋、ゴミ袋の収納って意外とかさばってしまって難しいと感じていませんか?
ムキーッ!みたいな。 あ〜早くハイソサエティ(意味 ハイソ、上流階級)になりたい。 もともとビニール袋なんてぎゅーっと圧縮してしまえばかなり小さくなりますからね。 今まではただ単に圧縮してなかったので無駄にかさばってたということですね。 取り出すときはティッシュを取り出すように1枚出せば自動的に次の袋が出てきます。 数珠つなぎにしましたからね。ティッシュのようにそこまでスムーズにいきませんが全然問題ないです。 ティッシュ箱が空箱になり次第、ビニール袋収納箱にしていこうと思います。 写真1枚目に写っているビニール袋の量なら3箱〜4箱ぐらいあればすべて収納できそうです。 これで台所付近が少しは整理できそうです。TV番組もまだまだ捨てたもんじゃありませんね。 まとめ 「スーパーのレジ袋をコンパクト収納&簡単に取り出す裏ワザ」はホントにコンパクトになる。 1枚取り出すと次の1枚が出てくるのでよい。 (ティッシュほどスムーズではないけど) 注意点として詰めすぎると箱が 圧で 丸っこくなる。 レジ袋がかさばって困っているという方がいましたら、ぜひやってみてください。 靴下がかさばってどうしようもないときにやった裏ワザもあります。 あの「こんまり流ときめき片付け」。やって以来ずっとこの収納法です。
マスキングテープなどで内側をデコレーションすれば、カラフルな見た目にも変身♪ 大きさを変えれば、衣装ケースの中の仕分けなどにも活躍します。 おしゃれなティッシュの空箱リメイク⑤メモホルダーに 布や包装紙を張って、同じ大きさにカットした紙を入れればメモホルダーにも♪ オフィスでのデスク周りのツールとして、コスト0円で素敵なグッズを作ってしまいましょう! ティッシュの空箱リメイクは、思い立ったその時に気軽に作れます♪ ティッシュ箱の厚みが薄めに作られているため、カッターを使う際にも安心です。 不器用さんでもチャレンジできるティッシュの空箱リメイク、時間があるときに試してみてはいかがでしょうか?♡ ※表示価格は記事執筆時点の価格です。現在の価格については各サイトでご確認ください。 リメイク
データサイエンスの基礎を学びながら、PythonとRの基本も同時に身につくお得な本です! Larose, Chantal D. 米国コネチカット大学で"Model‐Based Clustering of Incomplete Data(不完全データにおけるモデルベースクラスタリング)"の論文により、2015年にPh.
More than 3 years have passed since last update. 覚えたことは少しでもメモしていこうと思う。 ESRI社の商用GISソフトウェアで使われる地図データ形式だが、仕様が公開されているので他のアプリケーションでもサポートしているものが多い。 シェープファイルは複数のファイルから構成される。 幾何データが格納されたメインファイル 幾何データのインデックスファイル dBASE形式で保存された属性データ 空間インデックスファイル(オプション) これらのファイルが同一ディレクトリにあってデジタル地図として機能できる。 サンプルファイルの準備 maptools の中にサンプルファイルが入っているので使用してみる。 install_maptools. R ckages ( "maptools") library ( maptools) サンプルファイルへのパスを取得。 get_path. Rで学ぶデータサイエンス 地理空間データ分析. R f <- ( "shapes/", package = "maptools") ちなみに、ここで取得したディレクトリ内を覗いてみると先程の3つのファイルが入っていることが分かる。% ls /Library/Frameworks/amework/Versions/3.
※この「プロにキク!」では、毎回その道のプロに話を聞いて、私たちエンジニアに効きそうなノウハウをシェアしていきます。 さて、今回のテーマは「 データサイエンスと機械学習 」です。単語としてよく耳にするようになりましたが、 「それを仕事にするってどういうこと?」 みたいな点は分からない人も多いのでは。 今回は、書籍 『 RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習 』 を共著で書かれた野村総合研究所のお二人に登場いただき、「データサイエンスと機械学習」の基本的な部分についてお話しを聞いていきたいと思います。 共著者の有賀友紀さん(左)と大橋俊介さん(右) ――お二人、どうぞよろしくお願いします。 有賀さん: 大橋さん: よろしくお願いします。 データサイエンスとは何なのか ――ではまず、「データサイエンス」って簡単に言うと何なんでしょうか。 有賀さん: 言葉自体は1990年代からありますが、基本的には データを扱うための統計的もしくは数理的なテクニックとその応用 、と考えていただければよいと思います。 ――言葉としてはそんな前からあったんですね。 有賀さん: ええ、ただいわゆる"バズワード"として頻繁に出てきたのは2010年以降ですね。 ――それは何が背景だったんでしょう? 有賀さん: やはり、インターネットの浸透によって 利用できるデータがものすごく増えてきた というのが大きいでしょうね。 ――インターネット上のデータが増えたからデータサイエンスが必要になったと。 有賀さん: それには、もちろんコンピュータやネットワークの性能向上も関係しています。 ――じゃあ、これから5Gとかになってくるとデータ量はもっと大きくなりますね。 有賀さん: そうですね。量も増えていますが、実は質も結構変わってきています。対象となるデータは、これまでは"集計のために作られたデータ"でしたが、最近ではSNSのデータなど "最初から集計できる綺麗な形にはなっていないもの" が増えています。 ――SNSなどの不完全で膨大なデータをどう捉えればいいのでしょうか?
大橋さん: ええ、 例にならって書き写すこと です。簡単な例題を書き写してみるとなんとなく構造が分かってくるので、そうしたらソースコードをそのままにデータだけ別のものに入れ替えて、どんな結果が出てくるかやってみる。思うようにいかなかったら、なぜ上手くいかなかったか考えてみる。そういう 思考プロセスの繰り返し が大事なのかなと思います。 ――なるほど。この本にもサンプルコードがたくさんあるので写経をしてみると良いかもしれませんね。 有賀さん: そうですね。"ツールの使い方"の本でもないですし、"理論だけ"の本でもないですし、その中間と言うか、良いバランスの本になっていると思います。 ――なんといっても野村総合研究所の研修を基にして作られた本ですものね。 有賀さん: はい、加筆・修正などもだいぶしていますが(笑) 業界の最先端が網羅的に学べる1冊、皆さんもぜひ読んでみてください。 「 RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習 」 (技術評論社) 野村総合研究所の有賀さん、大橋さん、ありがとうございました! 取材協力: 野村総合研究所 、 技術評論社 取材+文: プラスドライブ
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