概要 簿記の基本 「借方」「貸方」ってなに？ 「借方」「貸方」は常に同額 「勘定科目」には定位置がある よく使う仕訳は「10パターン」だけ 試算表を経て財務諸表になる 簿記の資格では何をを勉強する？ 所感 概要 white-azalea.hatenablog.jp コレの続き、…

書籍 会計ってなんですか？ザックリ！会計の「全体像」をつかむ そもそも「会計」ってよくわからん！ 何のために会計があるのか？ 外向きと内向きの会計 「税務会計」は財務会計をベースにつくられている 単式簿記VS複式簿記 現金主義VS発生主義 鉄道事業空…

運用・レビュー・サポート 運用・レビュー・サポート 所感 構築が終わってからが本番 レビュー サポート 改善・メンテナンス 所感 レビューに関しては、ダッシュボードにフォーカスしているが、製品開発でも同様の事が言えそうに思います。 その意味ではレビ…

データ準備の全体像と概要 データ準備の全体像と概要 要件の確認 テーブルの設計 テーブルの作成 データ更新のルール化 データ準備にまつわる課題と解決策 ダッシュボード構築 要件の確認 要件/設計をまずは確認する。 ダッシュボードで集計・分析したい指標…

概要 第五章: ダッシュボードデザインの概要と全体像 ダッシュボードのデザインの特徴 テンプレートデザイン レイアウトデザイン チャートデザイン インタラクティブ機能デザイン まとめ 概要 white-azalea.hatenablog.jp これの続き。 第五章: ダッシュボー…

trailhead.salesforce.com 具体的に良いなと思ったのが github.com 使い方はコレ trailhead.salesforce.com 何をやってるかというと、作業単位を一旦保存実行を待って内部キャッシュし、指定したタイミングで一括保存等をトランザクション制御つきでやってく…

話題以外書籍に全く関係なくなった (；´∀｀) だって制度が違いすぎるのだもの… というのも、国民の生活を守るという点においては日本の制度が手厚すぎる。 大きく儲けて…のドリームが難しい代わりに、生活するって意味では福利の手厚い国ですまったく… 老後…

ここももはや本の内容は完全無視… だって国の補償内容とか全然違うのだもの… 貧困格差 日本国内においては、社会保障制度などを通じた再分配後のジニ係数*1はほぼフラットであり、再分配後の格差は低い。 ただし、年齢別に確認してみると、65 歳以上の高齢者…

保険とは 損失のリスクを転移させる契約。 皆で金出し合って金貯めといて、大怪我とか、家が地震で崩れた！などのときにそいつに配ってやろうぜ。 そういうもの。 むしろ個人的には下記のほうがしっくりきた 低確率だけど、発生したら洒落にならないものに備…

これを読みながら自分的まとめ。 第二章分 お金とキャリア設計の基本 アメリカの高校生が学んでいるお金の教科書作者:アンドリュー・O・スミスSBクリエイティブAmazon 前回 white-azalea.hatenablog.jp キャリアとお金の関係 キャリア＝それまで積み重ねてき…

出庫 名前の通り、関連処理が 出庫処理 （出荷処理ともいう）という。 主に下記のような機能がある 出庫指示入力 出庫指示書をプリントアウトすることもある。 出庫予定表 本日出庫予定の一覧などを出力する。 ピッキング*1リスト これからピッキングする商…

在庫 商品分類をざっくり３種で考えるそうな 最寄品 消費者が労力をかけてまで欲しいとは思わない商品。 ほしい時に最寄りの店で買うもの。 ジュース、雑誌、タバコ等 買回品 若干高価で、買う前に情報収集する等の労力を欠ける消費財。 ほしい時に複数店舗…

民法 日常的に起こり得るトラブルへの判断基準を定めた法律。 1-3編が「財産」で、4-5編が「家族」。 ビジネスにかかわるのは3編2章の「契約」部分にて「贈与、売買、交換、消費貸借、使用貸借、賃貸借、雇用、請負、委任、寄託、組合、終身定期金、和解」等…

期末…分からない社会人いないよな？ 決算手続き これ調べて見ると手順が多い 各部門の仕訳帳締め切り 試算表作成 決算整理事項の調査 1 精算表の作成 決算整理仕訳2 の帳簿記入 帳簿締切手続き 財務諸表 の作成 これが終わると決算確定。 一応法人税法 74 条…

汎用 ブレーンストーミング 質より量。工程も否定もしないで意見を出しまくる。 KJ法 ブレーンストーミングで出た意見を、本質的に同じモノなどをフループ化してクラスタリングする。 マーケット系 デルファイ法 技術動向や市場動向、環境などが将来どうなっ…

Prepare for your Salesforce JavaScript Developer I Credential Trailmix コレの続き。 Lightning Web コンポーネントと Salesforce データ Lightning データサービスを使用したデータの操作 trailhead.salesforce.com まぁ単純に作る系のお話。 LWC(Name:…

RNN(LSTM/GRU) 等 時系列のデータを扱うタイプの DeepLearning. 画像であれば、画像のY軸を時系列データと想定して、残りを予測させるといったやり方で画像を作成できるっぽい。 要するにどのように時系列データとして食わせるかで次の値を予測させるという…

trailhead.salesforce.com あー来ちゃったよ日本語じゃないやつら（翻訳追いついてない奴ら） Get Started with Modern JavaScript Development モダンな JavaScript を始めよう。 ざっくり JavaScript の歴史を説明している。 重要なのは ES6 (ES2015 以降…

ちょっとやってみた感じです。 import numpy as np x,y = np.mgrid[10:100:2, 10:100:2] pos = np.empty(x.shape + (2,)) pos[:, :, 0] = x pos[:, :, 1] = y np.mgrid[10:100:2, 10:100:2] で x, y にグリッドなデータを生成させます。 この形状は、 10 起…

確率変数が複数あるときの確率分布 white-azalea.hatenablog.jp これの続き 同時確率分布 ある薬の治験に 40 人が集まり各データ A型 B型 O型 AB型 合計 男性 10 4 4 2 20 女性 8 2 8 2 20 で発生確率は人数的に確率はこんな感じ A型 B型 O型 AB型 合計 男性…

確率周りの定義 確率変数: 確率が割り当てられる変数。サイコロなら $\frac{1}{6}$ の確率が確率変数(1-6 で変動)に割り当てられてると言える。 現実値: 確率変数の取りえる値。サイコロなら 1-6 離散確率変数、連続確率変数: 確率変数の値の範囲が有限数の…

を結果事象、 をその原因事象としたとき、「 の原因が に起因したものである確率 」を以下の式で示す は事象 が起きた後の の発生確率(事後確率)。 この時 は事象 が発生する前の事象 の確率(事前確率)。 は が発生した際に、 が原因である確率(尤度)。 これ…

確率のキーワード周りを勉強してみる。 一般的な概念として分かりやすい例なので、サイコロを例に考えてみる。 試行と事象 とりえる値をランダムに1回抽出することを 試行 という import numpy as np dice = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # サイコロの取り…

検証内容 アルゴリズムと過学習の関係をざっくり記載する。 設定は以下の感じ img_size = 8 n_mid = 32 n_out = 10 eta = 0.001 epochs = 301 batch_size = 32 interval = 10 因みにCNNの特徴抽出はせず、あくまでニューロンでの判定のみで行う。 中間層ニュ…

ベクトルプロットの練習がてらベクトルの計算 まずは単純にベクトル表示 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() LX, LY=5,5 # ベクトルの plt.quiver(0, 0, 2.5, 1, angles='xy', scale_units='xy', scale=1) plt.xlim([-LX,LX])…

数列 ってもこんなの義務教育でもちょこっとはやるでしょう（汗 エンジニア大好き数列の一つ偶数とか でこの足した合計をこんな感じで記述する。 これは一緒に習うと思うけど これが掛け算だとこんな感じ 因みにこんな公式もある。

Amazon Prime Video。コロナ禍ではこういうのがお供になるはず。 ついでに英語の勉強もしてみようか。 www.subtitlesfll.com ということで入れてみた図 アマプラの画面はキャプチャできない様になっているので、そこはあきらめで（汗 尚、再生しているのはフ…

実際過学習がどの程度影響するのかを検証してみる。 ニューロンのひな型は このへん で作ったものを流用。 import numpy as np wb_width = 0.1 # 重みとバイアスの広がり方 eta = 0.01 # 学習係数 class Neuron: def __init__(self, n_upper, n, activation_…

過学習 現在のデータセットに過度に最適化されすぎて、未知のデータに対処できなくなる問題。 これはニューラルネットに限った話でもない。 同一のデータセットを学習させ続けることでも起きるが、ニューラルネットの場合以下のケースがある。 少ないデータ…

前回のニューラルネットの分類で、アヤメの判別を実装しました。 white-azalea.hatenablog.jp この学習データを JavaScript に持って行って動かそうとしたのが今回。 学習データを取り出そう ニューロンの学習した重みとバイアスを JSON 化して取り出すよう…