プログラミング言語はどこに消えた?

プログラミング言語はどこに消えた?

プログラミング言語についてネットアイドル100人に訊いてみた

動きの似ている株、似ていない株(指数‐資源)(2018/11/01-2018/11/29)

WTI原油投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
WTI原油投信(東証1部,,)
-21.858%
1.原油イン投信 (東証1部,,) -21.951%
2.原油上場投信 (東証1部,,) -20.971%
3.パスコ (東証1部,,) -11.454%
4.フェイス (東証1部,,) -11.760%
5.岩崎通 (東証1部,,) -4.574%

日経原油ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ブル(東証1部,,)
-36.372%
1.WTI原油投信 (東証1部,,) -21.858%
2.原油イン投信 (東証1部,,) -21.951%
3.原油上場投信 (東証1部,,) -20.971%
4.グローバル (東証1部,,) -10.163%
5.荏原 (東証1部,,) -9.470%

日経原油ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ベア(東証1部,,)
22.953%
1.万世電機 (東証2部,,) 6.885%
2.三京化 (東証2部,,) 8.915%
3.上村工 (東証2部,,) -1.211%
4.藤井産業 (JAQ,,) 3.849%
5.ベステラ (東証1部,,) 8.155%

金連動投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
金連動投信(東証1部,,)
0.553%
1.純金信託 (東証1部,,) 0.585%
2.元旦 (JAQ,,) 1.873%
3.ダイショー (東証2部,,) 0.775%
4.MV西日本 (東証2部,,) 1.119%
5.福留ハ (東証2部,,) 1.113%

日経金ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ブル(東証1部,,)
2.067%
1.グリンランド (東証2部,,) 1.619%
2.アツギ (東証1部,,) 3.333%
3.花月園 (東証2部,,) -0.435%
4.SPDRゴールド (東証1部,,) 0.846%
5.帝ホテル (東証2部,,) 1.162%

日経金ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ベア(東証1部,,)
-1.156%
1.SMAM東証REIT指数 (東証1部,,) 2.740%
2.エアーテック (東証1部,,) -3.873%
3.MX高配MN (東証1部,,) -2.051%
4.野村外国債H (東証1部,,) 0.000%
5.城南進研 (JAQ,,) -1.815%

プラチナ信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
プラチナ信託(東証1部,,)
0.139%
1.投資法人みらい (東証1部,,) 3.518%
2.丸一管 (東証1部,,) 2.147%
3.純銀信託 (東証1部,,) 0.000%
4.ヒューリック投 (東証1部,,) 0.860%
5.純金信託 (東証1部,,) 0.585%

純銀信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
純銀信託(東証1部,,)
0.000%
1.純金信託 (東証1部,,) 0.585%
2.カネ美食品 (JAQ,,) 0.637%
3.新興EM国債 (東証1部,,) 0.642%
4.SPDRゴールド (東証1部,,) 0.846%
5.イワブチ (JAQ,,) 0.199%

NEXT鉄鋼非鉄 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
NEXT鉄鋼非鉄(東証1部,,)
-0.348%
1.is設備人材投 (東証1部,,) 3.457%
2.T30連動投 (東証1部,,) 1.905%
3.片倉 (東証1部,,) -0.822%
4.DIAM (東証1部,,) 2.839%
5.日経高配指数 (東証1部,,) -0.954%

銅上場投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
銅上場投信(東証1部,,)
3.237%
1.永大化工 (JAQ,,) 5.913%
2.コランダム (東証2部,,) 1.888%
3.扶桑電通 (東証2部,,) 0.346%
4.ETF欧州通貨圏株 (東証1部,,) -1.086%
5.鴨川グランド (JAQ,,) 0.567%

パラジウム信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
パラジウム信託(東証1部,,)
10.193%
1.フライングG (JAQ,,) -1.622%
2.三城H (東証1部,,) 2.692%
3.ロシア株投信 (東証1部,,) 0.826%
4.不二硝 (JAQ,,) -1.498%
5.東洋糖 (東証1部,,) 2.548%

※ 過去の株価データは株式統合分割による改定をできていません。

※プログラミング言語perlで株価データを計算させ、HTML出力させています

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プログラミング言語の最新情報セレクト!

みなさま、こんにちは富士山

Cygames人事担当ですゲーム

今回は、『株式会社Cysharp』の設立についてお知らせいたしますルンルン

ダイヤオレンジCysharpとは?

Cysharpは、プログラミング言語C#の専門集団として

「C#の可能性を切り開いていく」ことを掲げて設立されました!

C#を使用し、Unityに代表されるクライアントやサーバーサイドにおけるC#技術の双方をハイパフォーマンスにすることで、ゲーム業界全体やC#コミュニティの発展に貢献していきます!!

ダイヤオレンジ代表取締役は?

代表の河合はC#の言語としての魅力、実践的な開発環境としての力に魅せられた一人キラキラ

GitHub上に多数のOSSを公開しており、
やなどは世界的にも多くの支持を集めています炎

実は『Shadowverse』もMessagePack for C#を採用しておりますグッキラキラ

▼河合がCEDEC2018で発表した資料

これからCysharpでは「C#の可能性を切り開いて」いき、

日本はもとより、世界でも大きい存在感を出せるようにしていければと考えています!

CygamesともどもCysharpをよろしくお願いいたします流れ星

プログラミング言語が大好き!

昨日、あるQ&Aサイトで「するなら何言語?Python、Ruby、またはJavaScript?」という質問を見ました。

確かに、Python、Ruby、JavaScriptなど、その言語でもスクレイピングはできますが、各方法のメリットデメリットがいまいちわからず選ぶのに困るでしょう。

というわけで、今日はそれぞれ、私なりの見解とおすすめの本を挙げておきます。

Python

この中でも最もスクレイピングに適したプログラミング言語はPythonだと思います。なぜなら、Pythonにはスクレピングに適したライブラリが多数揃っているためです。コードの中にスクレイピングのライブラリを読み込ませコードを書きます。ライブラリを使うことにより全くの1からコードを書く必要がなく、効率的にコーディングできます。また、スクレイピング関連の新し目の情報やライブラリに関してはpythonの方が充実しています。

おすすめの本:「Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド」

Ruby

非常にお勧め出来る言語です。Pythonと同様スクレイピングするのに使えるライブラリが一通り揃っております。Pythonを比較して、軽量なライブラリのみで実装出来るのがメリットです。また、Nokogiriというライブラリが非常に秀逸で、Pythonの同等のライブラリよりもずっと使いやすいです。

おすすめの本:「Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例」

JavaScript

スクレイピングするのに使えるライブラリがいくつかあります。垂直Webサイトをクローリングすることができます。動的 Web サイトをスクレイピングすることができます。しかし、環境を揃えるのにかなり手間がかかります。Webページにスクレイピング結果を乗せたいなど、特段の事情が無ければ、PythonかRubyにしておいたほうが明らかに無難でしょう。

おすすめの本:「JS+Node.jsによるWebクローラー/ネットエージェント開発テクニック」

その他

プログラミング言語を使えるならスクレイピングは簡単ですが、プログラミング知識がない人はどうでしょう?心配しないで、を使ったり、Excelの機能を使ったり、を使ったり、非プログラマーの方が使える技も多々あります。ここではをお勧めます。

は、視覚的に分かりやすくWebサイトからデータを自動で取得できる無料/です。コードを書くことなく、スクレイピングの初心者でも、Webサイトから大量の情報を手軽に抽出できます。取得ができるデータは、HTML、テキスト、PNGやGIFをはじめとした画像など幅広く対応できます。ビジネスシーンにあわせて、CSV、EXCEL、HTML、JSON、データベース(MySQL、SQL Server、Oracle)などさまざまな出力形式があります。WindowsアプリケーションであるOctoparseは、Ajaxを使うWebページを含む静的および動的Webサイトに対応し、フォームを記入したり、テキストボックスに検索語を入力したりするなどで、人間の操作をシミュレートしてWebページとやり取りできます。

まとめ

Webスクレイピングにより、効率良く情報を集め、加工する技術を身に付けることが出来ます。この技術は、ニュースポータル、人工知能、フォーラム、Eコマースサイト、ソーシャルメディア、不動産、財務報告などさまざまな分野で広く使われています。職業プログラマのみならず、非プログラマーにとっても重宝すると思います。ぜひご活用ください。

君にクラクラプログラミング言語

※プログラミング言語perlでデータを計算させ、出力しています

前回の当選数字は、3789

候補としてあげた数字は、

【ポジティブ】

千の位: 2,6,8 ⇒ もやもや
百の位: 4,9   ⇒ もやもや
十の位: 0,9   ⇒ もやもや
一の位: 9     ⇒ OK

⇒ ストレート当選なし

的中率: (5/1128)×100=0.4433% > 0.16%(理論値)

⇒ ボックス当選なし

的中率: (28/1128)×100=2.482% < 2.72%(理論値)

【ネガティブ】

⇒ ストレート当選なし

的中率: (2/1128)×100=0.1773% > 0.16% (理論値)

⇒ ボックス当選なし

的中率: (46/1128)×100=4.078% > 2.78%(理論値)

ナンバーズ4においては、0000から9999の数字が抽選されます。
抽選が公平であれば、それぞれの抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければなりません。
しかし、実際は、各ケタで抽選される数字は、抽選回数に差があります。

抽選回数が多い数字が抽選されやすい数字で、抽選回数の少ない数字が抽選されにくい数字と、ポジティブに仮定すれば、抽選回数の多い数字を買うことは、当選を狙ううえで、意味があります。

第5063在、抽選回数の多い数字は、各ケタで、
千の位: 6
百の位: 9
十の位: 9
一の位: 9
です。

しかし、抽選回数の多かった数字買い続けたとしても当選しやすい訳ではないことは検証されています。詳しくは、「 」の10.をご覧ください。
また、数字の出現回数は、任意の期間で出現傾向があります。
詳しくは、「 」の12.をご覧ください。

そこで、最近50回の抽選回数の多い数字を候補の数字としてあげることにします。
千の位: 2,8
百の位: 4,
十の位: 0

一の位: 9

最近の50回の抽選回数の多い数字と全回数の抽選回数の多い数字をあわせて、これを【ポジティブ】予想とします。

さらに、最近の50回の抽選回数の数字最下位と全回数の抽選回数の数字最下位をあわせて、これを【ネガティブ】予想とします。ネガティブな数字を候補数字としてあげる理由は、2つあります。1つは、抽選回数の少なかった数字を買い続けたとしても当選結果は大きく変わらないこと。もう1つは、それぞれの数字の抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければならないことから、抽選された回数の少ない数字が出ることが検証されているからです。

今回の予想としてあげる候補数字は、以下のとおりです。

【ポジティブ】

千の位: 2,6,8
百の位: 4,9
十の位: 0,9
一の位: 9

⇒ 

【ネガティブ】

千の位: □,□
百の位: □,□
十の位: □,□
一の位: □,□

一方、「 」の15.で確率を用いた予想方法を提案しており、最新データで計算した確率による予想の参考情報を にてご提供しています。

⇒ 今回、ボックス当選(31,800円)が含まれていました。

的中率: (470/1129)×100=41.58%

ストレート:48回、ボックス:422回

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→ ポチッとしてくださった方、ありがとうございます。

次の図は、ヤフオク出品中の予想ソフトウエアによる出力です。当選数字を赤四角で印をつけました。

「確率:」となっているところが、前回の数字から次回出やすい各ケタの0~9の数字の確率を加算し、確率の高い順に並べたものです。左が出現確率が高く、右へ順に確率が低くなっています。
「AI:」となっているところが、人工知能アルゴリズムを用いて、並べ替えて出力したものです。

当選数字ができるだけ上位に集まるように調整を続けています。こちらも同様に、左が出現の評価値が高く、右へ順に評価値が低くなっています。

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プログラミング言語が大好き!

※プログラミング言語perlでデータを計算させ、出力しています

前回の当選数字は、987

候補としてあげた数字は、

【ポジティブ】

百の位: 0,2,3, ⇒ OK
十の位: 3,4     ⇒ もやもや
一の位: 5,6,8,9 ⇒ もやもや

⇒ ストレート当選なし

的中率: (19/1127)×100=1.686% > 0.8%(理論値)

⇒ ミニ当選なし

的中率: (48/1127)×100=4.259% > 4.0%(理論値)

 ボックス当選なし

的中率: (56/1127)×100=4.969

【ネガティブ】

⇒ ストレート当選なし

的中率: (13/1127)×100=1.155% > 0.8%(理論値)

⇒ ミニ当選なし

中率: (44/1127)×100=3.908 > 4.0%(理論値)

⇒ ボックス当選なし

的中率: (56/1127)×100=4.973

ナンバーズ3においては、000から999の数字が抽選されます。

抽選が公平であれば、それぞれの抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければなりません。

しかし、実際は、各ケタで抽選される数字は、抽選回数に差があります。

抽選回数が多い数字が抽選されやすい数字で、抽選回数の少ない数字が抽選されにくい数字と、ポジティブに仮定すれば、抽選回数の多い数字を買うことは、当選を狙ううえで、意味があります。

第5061回、抽選回数の多い数字は、各ケタで、
百の位: 9
十の位: 3
一の位: 8
です。

しかし、抽選回数の多かった数字買い続けたとしても当選しやすい訳ではないことは検証されています。詳しくは、「 」の10.をご覧ください。
また、数字の出現回数は、任意の期間で出現傾向があります。
詳しくは、「 」の12.をご覧ください。

そこで、最近50回の抽選回数の多い数字を候補の数字としてあげることにします。
百の位: 2,3

十の位: 4
一の位: 5,
です。

最近の50回の抽選回数の多い数字と全回数の抽選回数の多い数字をあわせて、これを【ポジティブ】予想とします。

さらに、最近の50回の抽選回数の数字最下位と全回数の抽選回数の数字最下位をあわせて、これを【ネガティブ】予想とします。ネガティブな数字を候補数字としてあげる理由は、2つあります。1つは、抽選回数の少なかった数字を買い続けたとしても当選結果は大きく変わらないこと。もう1つは、それぞれの数字の抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければならないことから、抽選された回数の少ない数字が出ることが検証されているからです。

今回の予想としてあげる候補数字は、以下のとおりです。

【ポジティブ】

百の位: 2,3,9
十の位: 3,4
一の位: 5,8,9

⇒ 

【ネガティブ】

百の位: □,□
十の位: □,□
一の位: □,□

一方、「 」の15.で確率を用いた予想方法を提案しており、最新データで計算した確率による予想の参考情報を にてご提供していま

⇒ 今回、当選は含まれていませんでした

的中率: (355/1128)×100=31.47%

⇒ ストレート:56回、ボックス:193回、ミニ:111回

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→ ポチッとしてくださった方、ありがとうございます。

次の図は、ヤフオク出品中の予想ソフトウエアによる出力です。当選数字を赤四角で印をつけました。

「確率:」となっているところが、前回の数字から次回出やすい各ケタの0~9の数字の確率を加算し、確率の高い順に並べたものです。左が出現確率が高く、右へ順に確率が低くなっています。
「AI:」となっているところが、人工知能アルゴリズムを用いて、並べ替えて出力したものです。

当選数字ができるだけ上位に集まるように調整を続けています。こちらも同様に、左が出現の評価値が高く、右へ順に評価値が低くなっています。

は、
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COBOLがトレンド入り…だと…?
ざわ…。

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