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みらい まる見え政治資金について本プロジェクトは、チームみらいによって政治資金の透明化を目的に開発されたオープンソースソフトウェアです。決済データは、クレジットカード、デビットカード、銀行口座を通じて収集され、現状不定期で更新されています。すでにオープンソースでこちらのGitHubにて無償公開中であり、政党や所属を問わず利用可能な形で提供しております。開発コミュニティにご興味のある方はこちらのSlackをご覧ください。 データの出典本サイトに含まれる政治資金収支データは、政党「チームみらい」並びに党首・安野貴博の政治団体である「デジタル民主主義を考える会」の収支を整理したもので、結党した2025年5月以降の仕訳けが完了した収支を掲載しています。なお収支データには、政治資金規制法で定義された政治活動に使うお金である「政治資金」と、公職選挙法で定義された選挙運動に使うお金である「選挙資金」の双
Overview QueryBuilder is anUI component tocreate queries and filters.It can be used on advanced search engine pages, administration backends,etc.It is highly customizable and is pluggable to many jQuery widgets like autocompleters, sliders and datepickers.It outputs a structured JSON of rules which can be easily parsed tocreateSQL/NoSQL/whatever queries. Andit also comes with a set of gre
AI & MLLearn about artificial intelligence andmachine learning across theGitHub ecosystem and the wider industry. GenerativeAILearn how tobuild with generativeAI.GitHub CopilotChange how you work withGitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs.Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. HowAI code generation worksExplore the capabilities and be
For more information about using diagrams onGitHub, seeCreating diagrams in theGitHub documentation For more information about non-code filetypes onGitHub, see Working with non-code files geoJSON ### Here's a geoJSONmap inmarkdown ```geojson { "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [-90,30], [-90,35], [-90,35], [-85,35], [-85,30] ] ] } ```topoJSON ### Here's atopoJSONmap inmarkdown ```top
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ソフトウェアプロジェクトには不思議な性質があります。現状のスケジュールに課題を感じて、短くするために人員を投下しても、なかなか思い通りに短くならない。それどころか悪化してしまうことがあります。場合によってはプロジェクト自体が破綻して失敗してしまうことすらあります。 今回は、このようなソフトウェアプロジェクトに潜む直感に反する性質を数理的なモデルを介して理解していく試みです。ある種の思考実験としてお楽しみください。 宣伝 Qiitaさんとコラボ企画でアドベントカレンダーをつくりました。DXをめちゃくちゃ改善した話を募集していま
なぜこの記事を書いたのか？ 決定木をベースにしたアルゴリズムのほとんどに特徴量重要度という指標が存在する。データに対する知識が少ない場合はこの指標を見て特徴量に対する洞察深めることができる。KaggleではEDAのときにとりあえず重要度を見てみるなんてこともするようだ。 しかし、この特徴量重要度にはバイアスが存在していて、特定の条件下では信用出来ないことがある。そういった条件を広く知ってほしいということでこの記事を書いた。 この記事では人工データを生成しバイアスを再現してみた。また、こういったバイアスに対処したという論文を見つけたので軽く紹介する。おまけとしてgainベース以外の特徴量重要度についても紹介する。 目次 なぜこの記事を書いたのか？ 想定読者と実験の枠組み 想定読者 限定する枠組み 特徴量重要度とは？ 特徴量重要度にバイアスが生じる条件 1. 解像度が低い場合 2. 特徴量同士
ハイ・パフォーマーの“知”は、移転・共有できるか？：有能プロジェクトマネージャ育成術（1）（1/3 ページ） 世の中に多くの失敗・赤字プロジェクトが存在する一方、どんな難解なプロジェクトでも成功裏に終えるプロジェクトマネージャ（PM）がいる。こうした知恵や能力を移転・共有することはできないのだろうか？ 普遍的課題としての「有能者不足」ITコンサルタントとして仕事柄、多くのIT関係者とさまざまな課題についてディスカッションをしてきたが、最も共通で、最も普遍的なものの1つが人材育成問題であり、その結果としての有能者不足の問題だ。有能者不足の悩みの事例をいくつか次に挙げる。 ■事例1 ユーザー企業A社では、情報システム部門の企画マン不足を嘆いていた。多角的な事業で構成されるこの企業は、各カンパニーにIT機能を置かず、コーポレートにその機能を少数精鋭の形で集中配置している。各カンパニーからあがっ
背景 データを扱ったWebアプリケーションでは、そのデータを可視化してダッシュボードのように表示したい場合があると思います。 Dash を利用することでインタラクティブにデータを可視化できるWebアプリケーションを容易に構築できます。 Dashは予めデータが用意されている場合には便利なフレームワークですが、ユーザがデータを入力するケースなどにおいてはDjangoのようなモデルが用意されているフレームワークを検討してもよいかもしれません。 ようやく本題となりますが、DjangoのWebアプリケーションのデータの可視化部分を plotly.py で実装してみます。 plotly.pyを利用する利点としては次のようなものが挙げられます。 インタラクティブな可視化が実装できる さまざまな分野に対応した多数のグラフライブラリが用意されているHTML形式に出力できるため、テンプレートにすばやく組み込
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