数学

僕は音大にいくか、数学をやるかで迷った挙句、音大に進みました。

音楽がビアンカだとすれば、数学は僕にとってフローラなのです。(いずれも、ゲーム「ドラゴンクエスト5」にでてくる花嫁候補です。)

数学はかっこいい。

・言語のアナロジーであること
・矛盾なく構築された最大の建造物であること
・他からの引用を必要としない孤高さ
・初期設定をクリエイトできる余白の大きさ
・シンプルさ

など、美点をあ

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ありがとうございます!
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BATTLES好きっ子集まれ〜〜WLCM to 電子音マスロック=至高〜〜

幾分か昔、とてもとても偉い人が言っていました。

「エレキギターもスピーカー通すから電子音だって」

という心情でチョイスしました。たぶんここを覗く人はBATTLESを好きな人だと信じたい。BATTLES、B A T T L E S、つまりバトルス。最高だと思います。特にTontoとかやってる頃が好き。ドンキャバだろ普通みたいに言う人も結構バトルス好きでしょ。ねえ。

とはいえ大きな話をするとそん

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Algebra Formulas

Algebra is working with lots of formulas that relate two or more variables and numbers with each other. In mathematics, Algebra is of the main parts of it. Algebra working with variables and numbers.

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数学・計算のサイト(ただのリンク集)

●手書き入力

●数式ソルバー

「Mathway | 代数問題ソルバー」 数式を入力、またはカメラ撮影すると、解いてくれる。無料版は過程なし。
https://www.mathway.com/ja/Algebra

「Wolfram|Alpha 日本語版:計算知能」 式の例を見つけて係数を変更。無料版は過程なし。 https://ja.wolframalpha.com/

「数の帝国 - 数学ツ

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Multiplying Three Fractions

In this lesson, we are going to learn how to multiplying three fractions.

Multiplying three fractions seems a little more complicated than multiplying two fractions. But the multiplication method is

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An Education Platform for the Next Generation | Kapdec

Math is one of the subjects that most kids fear.The practical problems, questions, unending number of equations, formulas, etc seem to look hefty to kids when they look at the math.On the other hand,

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恐ろしい計算アプリ発見で悲惨な結末に。

恐ろしいアプリを発見してしまいました。

その名は「Math Solver」。

聞いたことがあるかもしれませんが、これはいわゆる自動計算アプリ。

これに手を染めてしまった僕は、もうこのアプリから離れられなくなりました。

メニュー画面はコレ。

見ての通り、「スキャン」「描く」「タイプ」の三種類モードがあります。

1、スキャン

カメラを使い問題集の問題をスキャン。

すると、、、

なんと

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毎日投稿挑戦中です。明日も頑張ります!
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Square Root

n this article we are going to discuss all about square root. Square of a Positive Integer Before learning about square root you have to know about square of a positive integer.The numbers such as 1,

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python データフレームの中にあるnanの処理

ゴールデンウィークはずっと勉強してました。基本的にはGCPのハンズオンと、python。どっちも仕事で使うわけじゃないけど、とりあえず暇なんだよね。

pythonいじってて意外とここ躓くなっていうところをメモメモ。

pythonに限らず、nan(not a number)の処理って意外と面倒。それも、データフレームに入ってて、他の値がstr型だったりすると、isnan()とかも使えないんですよ

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DeepLearningに必要な数学

今回はDeepLearningで使用する数学についてご紹介します。

根本的な動き方や、メカニズムを知っていることで、AIを自由にカスタマイズすることができます。

よく分からんけど動いた!よりも、こんな感じで動かしているんだぞ!と、説明できた方がカッコイイでしょう。

使用する数学は主に3分類されます。
1.微分 2.線形代数 3.確率・統計

微分

微分とは、「データがどれくらい変化した

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