所在地 千葉県流山市南流山2-8-10Elaia南流山101 診療科目 内科 消化器内科 小児科 漢方内科 糖尿病内科 通勤距離 給与は?福利厚生は? 求人のお問合せ(無料) ≪いけだ内科小児科クリニック≫ 看護師求人・募集【外来】 千葉県流山市|看護roo! 転職サポート 求人情報 職種 正看護師、准看護師 雇用形態 パート(非常勤) 担当業務 外来 応募資格 ◆看護師免許をお持ちの方(正看護師・准看護師問わず)ブランク可、新卒・未経験可 勤務時間 【日勤のみ】日勤8:30~12:30/15:00~18:30 土曜日:8:30~12:30 所在地 千葉県 流山市 南流山2-8-10 Elaia南流山1F アクセ... いけだ内科小児科クリニックの採用・求人情報-engage. 看護roo!... ≪いけだ内科小児科クリニック≫ 看護師求人・募集【その他】 千葉県流山市|看護roo! 転職サポート 職種 正看護師 雇用形態 常勤 担当業務 その他 応募資格 ◆看護師免許をお持ちの方(正看護師)新卒・未経験可 勤務時間 【日勤のみ】日勤-8:30~18:30日勤常勤可 所在地 千葉県 流山市 南流山2-8-10 Elaia南流山1F アクセス ◆南流山駅(つくばエクスプレス) 徒歩5分 距離:0. 48km いけだ内科小児科クリニックの看護師求人募集情報です。所在地は千葉県流山市南流山2-8-10Elaia南流山101です。 転職をご検討中の看護師・准看護師・助産師様向けの非公開求人情報はナースではたらこ・看護のお仕事に登録後、いけだ内科小児科クリニックなどの非公開求人情報が届きます。 求人情報のお取り寄せや、転職エージェントの利用は無料です。翌営業日には、非公開求人情報をご確認頂けます。 診療科ごとの案内(診療時間・専門医など) 症例は?スキルアップできる仕組み・制度は? 流山市内にある他のエリア 他のエリアにある求人
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資格 看護師 雇用形態 日勤パート 【流山市】内科小児科クリニックより午後帯+土曜勤務可能な正看護師の募集 安心・安全の医療サービスを目指して、お子様からお年寄りまで地域の皆様に信頼される医療を提供することを目標としております。 募集中の求人 求人番号 1303553901 配属先 外来 給与 1,500円~1,600円/時 勤務時間 14:30~18:30 8:30~12:30(土) 8:30~15:30(土:10月~12月) 休日 勤務による(水日祝・金午前・土午後固定休み) 福利厚生 加入保険:(勤務時間・日数による) 通勤手当:有り 備考 【募集】月・火・木・金の午後帯+土曜午前にて、週3日~勤務できる方。 【特徴】南流山駅徒歩5分の駅近。主に内科・小児科をメインです。小児未経験相談可能! 【備考】10~12月は、土曜8:30~15:30勤務になります。インフルエンザ予防接種等により コーディネーターの おすすめポイント 施設詳細 名称 いけだ内科小児科クリニック 所在地 千葉県流山市南流山2-8-10 Elaia南流山1F 地図 アクセス 武蔵野線、つくばエクスプレス 南流山駅 徒歩5分 診療科目 内科、小児科、東洋医学 駐車場 なし 託児所 寮 いけだ内科小児科クリニックのアクセス この事業所の別の求人 この求人を見た方は 他にこんな求人を見ています お電話での受付はこちら ナースパワー千葉 電話登録無料 受付時間9:00〜19:30 キープした求人 キープした求人はありません。 最近見た求人 最近見た求人はありません。 前回の検索条件 前回の検索条件はありません。 このエリアの求人
看護師求人の医療ワーカーTOP 千葉県 流山市の看護師求人 いけだ内科小児科クリニック 病院管理番号:00088432 施設情報 施設名 医療法人社団 康寿会 いけだ内科小児科クリニック 診療科目 内科、小児科、呼吸器科 施設形態 クリニック 勤務地 千葉県 流山市 南流山2ー8ー10Elaia南流山101 最寄り駅 JR武蔵野線 南流山駅 アクセス JR武蔵野線 南流山駅から徒歩5分 この施設のクリニック求人一覧 正看護師 常勤(日勤のみ) 【急募!!】希少な小児科の求人☆年間休日120日★水・日・祝日固定休み☆お休み充実のクリニックです! 固定給: 【月給】25万円〜30万円 基本給:22万円〜27万円 正看護師手当:2万円 ワクチン手当:1万円 この求人の詳細を見る この求人について問い合わせる ※応募ではありませんので、お気軽にお問い合わせください。 00088432 東葛病院 募集職種 看護師・准看護師 中102-1 給与 勤務経験5年目の場合 【看護師】305, 000円 【保健師、助産師】318, 000円 勤務経験10年目の場合 【看護師】339, 000円 【保健師、助産師】353, 000円 ※上記給与には、基本給、住宅手当、夜勤手当、待機手当(助産師のみ)を含みます。 ※経験年数や個々の状況を考慮して給与を決定します。 つくばエクスプレス 流山セントラルパーク駅 公的病院のない流山地域の基幹病院として366床を有し、急性期から慢性期、在宅までと大きく事業展開を行っている病院です。2016年5月に新築移転し、駅からも徒歩1分と大変通勤しやすくなりました!医師・看護師ともに患者さんから厚い信頼を得ています。託児所も24時間であるため、ママさんナースも安心して働ける環境です! 非常勤など勤務形態も相談可能ですので、ぜひお問い合わせください◎ 希少な助産師・日勤常勤での求人になります。病棟における助産師業務に携わっていただきます。分娩件数は月30~40件程度で、無痛分娩も取り扱っております。エレガントな内装となっており、気持ちよく仕事のできる環境が整っています。 医療法人財団東京勤労者医療会 東葛病院 公的病院のない流山地域の基幹病院として366床を有し、急性期から慢性期、在宅までと大きく事業展開を行っている病院です。医師・看護師ともに患者さんから厚い信頼を得ています。託児所も24時間であるため、ママさんナースも安心して働ける環境です!
urlretrieve(url_base + file_name, file_path) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 247, in urlretrieve with osing(urlopen(url, data)) as fp: File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 222, in urlopen return (url, data, timeout) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 531, in open response = meth(req, response) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 641, in _response '', request, response, code, msg, hdrs) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 569, in error return self. _call_chain(*args) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 503, in _call_chain result = func(*args) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 649, in _error_default raise HTTPError(req. full_url, code, msg, hdrs, fp) HTTP Error 503: Service Unavailable " urllib TPError: HTTP Error 503: Service Unavailable" 該当のソースコード import sys, os sys () #親ディレクトリのファイルをインポートするための設定 from dataset import load_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = \ load_mnist(flatten=True, normalize=False) print () 試したこと ほかの質問者さんたちの回答を見て、解決に努めた。 エラー文を調べるとアクセスが集中しているから起きているかもしれないとうの文言を見ました。 また、ウェブサーバーは正常に動作している物の、その時点で要求を満たすことができなかったため。 とも記載されていました。 これは今自分が使っているwifi環境がよくないということなんでしょうか。 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) ここにより詳細な情報を記載してください。
ゼロから始めるディープラーニング1で143pのRelu関数のところでで値を保持すると書いてあるが、なぜ、で値を保持できるのかがわからないので教えていただきたいです。 class Relu: def __init__ (self): = None def forward (self, x): = (x <= 0) out = () out[] = 0 return out def backward (self, dout): print( f' {} ') dout[] = 0 dx = dout return dx 回答 2 件 sort 評価が高い順 sort 新着順 sort 古い順 + 1 このNoneが値を保持する意味がわからない とのことですが、 skが値としてNoneを保持しています。 Noneが値を保持しているわけではありません。 mask プロパティの 存在保証 をさせたいが、 初期化時に値を入れたいわけではない 、 そのため、値はないが、プロパティを定義できる、とするために、 None が適当な代入値だからかと思われます。 プログラミングにおいてはけっこうこういうことはよくあります。 しかし、真意の程は、本の執筆者に聞いてみないとわかりません。
前提・実現したいこと ゼロから作るdeep learningの3. 6.
Pythonを使って、ディープラーニング実装をイチから解説&コード公開。実際にディープラーニングをはじめとした機械学習手法を使いこなすには、ライブラリに頼らずイチから実装してみることが、理解&習熟の1番の近道! また下記の書籍では、まさにゼロからのディープラーニングの実装方法について数学的な面も抑えつつ、丁寧に解説してあるのでオススメです。
「ディープラーニング(深層学習)って最近よく聞くけど何だろう?」 「データサイエンスに興味があって詳しく知りたい」 など、気になっていませんか? 今回はディープラーニング(深層学習)とはどんな技術なのか、基本的な情報と仕組み、そして活用例を紹介していきます。 最短合格を目指す最小限に絞った講座体形 1講義30分前後でスキマ時間に学習できる 現役のプロ講師があなたをサポート 20日間無料で講義を体験! ディープラーニング(深層学習)とは?
仕事 細かい仕事をかなりこなしており,あまり目立った成果は何も残せなかったと思う.プロジェクトを転々としながら,最後に残ったピースを埋める仕事を淡々としていた,という印象である. 人出が必要なプロダクトの環境 マイグレーション とかのinternalなタスクを多くこなしていたので,会社としては重要なタスクである一方,会社の事業に与える インパク トは小さかったと認識している.大企業ではないがスタートアップでもない,という規模の会社で働くのは初めてなせいか,個人の SWE としてどういった成果や立ち回りが求められるのかを手探りで働くような1年だった.また初めて外国人のマネージャの下で働いたが,常に言語の違いによる壁は感じていたので,来年以降はそういった障害も乗り越えなければならない. ゼロからディープラーニングを勉強してみる ～Excel編その１。自己流計算式の限界とバイアス、シグモイド関数について～ | mgo-tec電子工作. 技術的にはインフラ系の仕事が多かった.具体的にはTerraformのconfigを更新したり社内独自の設定ファイルを更新すれば済んでしまうものがほとんどだった.一方で,production環境のために AWS を触った経験がほとんどなかったため,イチから勉強しなおす良い機会にもなった.あと Amazon ECS on EC2を多用するプロジェクトに参加していたためECSには大分詳しくなった.ネットに出回っている情報のほとんどがFargateを前提としていてEC2 クラスタ を自前で運用するパターンのパブリックな情報がほとんど無かったため,いつか役に立つかもしれない. 上記のようなインフラ仕事を多くこなしていた関係で,今年はアプリケーションのコードは大して書いていない.Kotolin + DropwizardのWeb API のメンテ, Ruby でちょっとした スクリプト , Rails applicationのメンテ, Java でECS API を叩く処理などを書いたが,前職時代と比べると圧倒的にコードを書いていない.プロダクトのフェーズが全然違うので当然であるが,運用改善がメインになるとこうもコードを書く機会が減るものかと少し驚いたりはした.要するに,前職はプロダクトの機能が足りなくて次から次へとコードを書いてデプロイする必要性が高く,一方で現職はビジネスに必要な機能は一通り揃っているのでそれをステーブルかつスケーラブルかつ低コストで運用できるように マイグレーション する必要性の方が高い,というのが自分の見解である.あくまで自分がいるチームが関わっているプロダクトはそのように見えた.
1. 4点 受講人数 21247人 最終更新 2021年2月 ※2021年4月26日時点 実践的なビジネス課題で、 データ分析の一連の流れを身に着ける ことを目的としています。 プログラミング初心者にもおすすめの講座です。 2. 【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析 講師 Tetsuya T 先生 定価(税込) 10, 800円 評価(5点満点) 4. 2点 受講人数 6806人 最終更新 2020年10月 ※2021年4月26日時点 環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習します。 Pythonが初めての方でもわかるように、 基礎から応用へと続き、最後に演習 を行う流れで進む講座です。 3. Pythonによる教育データ分析入門:Pythonの基礎から回帰分析・項目分析まで 講師 近藤 悠介 先生 定価(税込) 15, 600円 評価(5点満点) 4. 1点 受講人数 1582人 最終更新 2020年3月 ※2021年4月26日時点 様々なビジネスシーンでも活用しやすい 回帰分析をはじめ、Pythonを用いた複数の分析手法を習得します。 機械学習というよりは通常のデータ分析を通して、Pythonの使い方を教えてくれる講座です。 4. PyTorch Boot Camp: Python AI PyTorchで機械学習とデータ分析完全攻略 講師 Kazu. T 先生 定価(税込) 24, 000円 評価(5点満点) 4. 1点 受講人数 1020人 最終更新 2021年4月 ※2021年4月26日時点 世界中の最先端AI研究の場で利用されるPyTorchの、 開発からビジネスの現場まで幅広く応用の効くスキル を習得できます。 機械学習を理解したいエンジニアや、データ分析をしたいビジネスパーソンにおすすめの講座です。 【スクレイピング】UdemyのおすすめPython講座4選 ここではスクレイピング(ウェブサイトからデータを抽出する仕組み)に関する4つの講座を紹介します。 PythonによるWebスクレイピング〜入門編〜【業務効率化への第一歩】 Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング(BeautifulSoup、Selenium、Requests) PythonによるWebスクレイピング 〜Webアプリケーション編〜 【夢月流】Pythonスクレイピング入門~seleniumでWebスクレイピングプログラムを素早く作るコツを教えます~ それでは解説していきます!