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ご参考になれば幸いです。
Javaを学習するにあたって
Javaプログラミング言語の初心者でも、新しいヒントや秘訣を探している経験豊富なプログラマーであっても、最高のやり方で、無料で絶対に利用できるという利点があります。インターネットを検索することですJavaのヒントとJavaチュートリアルのために。 1冊または2冊の本を購入する代わりにこれを試してください。ドメイン名について入手可能な情報の量に影響されます。これは、たくさんのJavaチュートリアルにアクセスする最も簡単な方法、または何の努力もなく価格のない非常に有用なJavaのガイドラインです。
Javaコーディング言語とプラットフォームは、1990年代初めに最初に開発され、インターネットで使用するように再設計されてから数年後に、特にインターネットのサーバー側での認識が大幅に向上しました。今日、多くのJava専門家がいて、このトピックに関する多くのドキュメントが書かれているので、Javaチュートリアルを探し始める初心者であれば、経験豊富なユーザーであればいつでも大きな配置されるJava提案の数は、完璧なJavaアプリケーションを作成する上で遭遇するすべての問題をほぼ解決するのに役立ちます。
Javaを理解する上で絶対的な初心者でも、インターネットJavaのチュートリアルからクラスに参加するよりも簡単で簡単です。 Javaの用語の基礎、重要なコース、Javaでの保護、グラフィックス、さらに多くのことでデータベースを扱うような特別なチュートリアルまで、何かを見つけることができます。必要な人にJavaの提案やJavaチュートリアルを提供することに特化したWebサイトがあります。これらのチュートリアルとガイドラインは専門家によって作成され、カテゴリに分類され、JavaのヒントやJavaチュートリアルのヒントをすぐに見つけるのに役立ちます。
高品質のPythonコードを開発する方法
Pythonコミュニティは、深いリソースを共有することで信じられないほどの価値があり、初心者が専門用語を使ってプログラムを学ぶのを助けます。そこにはたくさんの資源がありますが、それを見つける方法を知ることは難しいかもしれません。あなたの最初のプログラミング用語を理解しているなら、これらの本はあなたに心に書かれています。 Pythonを追加用語または後の用語として学習するプログラマーは、次のセクションに進んで、Seasonedプログラマーを得るべきです。特定のフィールドでPythonを使用したい場合は、そのガイドの1つが最適です。 Python for Social Scientistsには、教科書、クラス概要、大学生向けのスライドが含まれています。
Practical Company Pythonは、大規模なMicrosoft Excelスプレッドシートの作成を自動化する方法や、MsのOfficeファイルに情報がロックされているときに調査を行う方法などの問題を扱うブログです。人文科学のためのPythonは、テキストブックとPythonの基礎とテキスト処理のコースです。最初の章の後すぐにPythonを素材のフライトの前に使ったことがない人なら、おそらくPythonソースへのいくつかの紹介とブレンドする必要があります。 Practical Python for Astronomersは、情報分析のためにPythonを使用する天文学を学ぶ生徒を訓練するためのオープンソースのワークショップ資料を提供しています。
既に別のボキャブラリーでプログラムを作成している場合は、導入上の問題点を説明する際にこれらのリソースがより簡潔になるため、スピードアップする方がよいでしょう。 Pythonをy分で学ぶと、Python言語のクイックツアーが提供されます。このガイドは、以前のアプリケーション開発の専門知識を持っていて、言語の仕組みをすばやく把握したい場合に特に便利です。他の言語に精通している開発者は、承認されたPythonコードスタイルに適応するのが難しいことがよくあります。 Pythonコミュニティ標準に精通するために、PEP8コードスタイルの推奨事項とThe Python Styleの要素を確実に読んでください。
高品質のPythonコードを開発する方法は、開発条件、アプリケーションの依存性、タスクフレームワークについて学習を開始する上で参考になります。 weekセクションのPythonモジュールは、標準ライブラリを高速化するのに最適な方法です。 Doug Hellmannは、2.xからPython 3へのアップグレードからもたらされた変更のリストをアップグレードすることができます。 Kenneth Reitz PythonのHitchhiker’s Guideには、Pythonのプログラミング用語とコミュニティの両方に豊富な情報が含まれています。
人工知能の議論について知っておくべきこと
人工知能は、機械の思考能力がプログラミングを無効にできる点であるか、または様々な問題に対する答えを提供するために単なるルールプログラミングを適用するより小さなテストですか？現在のところ、人工知恵を創造しようとする私たちの最高の試みは、文字Yが英字Nと一緒にはいを意味することを認識するために、PCプログラムの信じられないほどの人間のような能力を少しも生み出していません。我々が人間に付けられた技術的形態に関して知性という言葉に適用されるセマンティクスについて期待を払わなければ、これは空よりも鳥と飛行機型の両方の鳥と飛行機のタイプを表すという言葉の使用に匹敵するものではないことは明らかであるフライト。
人工知能の確率の研究の分野では、知性の条件を満たすものを合成することが可能であると自動的に仮定されているが、誰もが人間の認知に関する現在の仮定を受け入れるわけではなく、批評家によって時折嘲笑される演繹システム人為的な知恵が失敗する運命にあるという様々な理由で主張する。この種の教義の良い例は、人工知能の機会が絶望的であり、本能のような理論や属性が人間を識別する能力であることを意味する機械ができない人工知能を定義するテスラー法則。この時点で私は人工知能と人工知能との違いを、Turingテストの質問に基づく理論的手順に基づいて推測しています。これは、一方では欲しい効果のシミュレーションであり、自然言語を操作したり、自由意志を表示したりしながら、学習し管理する合理的な能力です。例えば、チューリング評価をモデルとして利用する場合、人間が人間の場合は本能の使用を示す可能性があると判断する能力をPCが発揮した場合、人間のスケールのテストではない入力に対する純粋な刺激応答の手順に応答する能力をテストするだけである。
話題のシェアリングエコノミーについて
今、話題のシェアリングエコノミー。
従来のサービスや企業の形を変えようとしている人たちとっては、特に話題です。
経済破壊だなんだと物騒なバズワードが飛び交っています。
それでも、現実は、かなりギャップがあるようです。
大量のアクションやマーケットにより、シェアリングエコノミーが成り立っています。
シェアリングエコノミーと聞いて、思いつくのは、UberやAirbnbですが、
実際のところ、その市場は、かなり広く、そして、深いものです。
針小棒大に騒いでいる人にとっては、恐らく重要ではないと思います。
Pew Research Centerの2016年5月の調査結果によると
Esty、Pinterest、Ebayのようなオンラインサイトで
中古品を購入したことがある人は、50%だそうです。
しかし、シェアリングエコノミーと聞いて最初に思い浮かべるのは、
店舗に行かなくても欲しいものを購入できるオンラインサイトでないと思います。
シェアリングエコノミーの良いビジネス例としては、StubHubがあります。
これは、個人でチケット転売できるサービスです。
調査によるとこのサービスは、28%の勢いで成長しています。
それでも、Uberのような車両を呼び止めるアプリを利用しているのは、
アメリカの成人の15%に過ぎません。
この数値は、車両シェアの拡大を反映したものではありません。
eMarketerは、狭義の意味では、コミュニティーベースのオンラインサービスです。
そこでは、所有物、商品、もしくは、サービスを売ることのできる１対１の支払いできる場を用意します。
シェアリングエコノミーの宿泊施設部門によると
At the lodging sector of the sharing economics,
2015年の利用者を1,030万人であると見積もっています。
今のところ、これらの有名なサービスの中で最も有名なのは、Airbnbです。
2016年は、22%の成長率で1,260万人のユーザになると思われています。
この数値は、2017年までに1,450万人にまで膨れ上がると予測されています。
これらは、とても注目すべき数値です。
しかし、車両シェアアプリのようなサービスの熱気は、市場予測に反しています。
1,260万人のユーザの年間数字は、アメリカの成人人口の割合から見れば、たった5%です。
ネットのオンラインユーザ数を低く見積もったとしても、5.8%です。
2020年には、予測では、1,930万人になると思われています、それでも、7.4%です。
インターネットユーザを含めたとしても、8.4%です。
年々、増えてきているシェアリングエコノミーであっても、この傾向は、否めません。