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aliceさんの投稿
(投稿ID: 5358)
https://chrome.google.com/webstore/detail/deepl-translate-reading-w/cofdbpoegempjloogbagkncekinflcnj?hl=ja
今まではGoogle翻訳の拡張機能を使っていたのですが、DeepLの方が一度に翻訳できるテキスト数が多いのでドキュメントを読むときはこちらの方が便利だと感じました。というより、ストレスなく翻訳できるようになってかなり嬉しいです(●'◡'●)
まだ使って数日ですが、おかげさまで英語でドキュメントを読むのが以前より楽しくなりました。
ありがとうございます(❁´◡`❁)
小川 慶一さんのコメント
(コメントID: 7713)
僕も、海外からのメール等で、「英語で読むのかったるいな...」というとき(そういうときは、たいてい疲れている)、ささっと概要をつかむのに使ったりします。
藤本 博子さんのコメント
(コメントID: 7763)
マインドマップの掲載ありがとうございます。DLして拝見しました。
今回のメインテーマ”データモデル標準型の階層”もとても分かりやすくまとめられていて、すごいなぁ、と思いました。
前回の”データモデル オブジェクト・値・型”のマインドマップの ”※詳細は、"3.2. 標準型の階層" を参照”が、今回のマインドマップで詳細に描かれましたね。
”その他質問”のまとめもあって、ゼミの振返りもできて、素晴らしいと思います。
真似はできないけど、すごく参考になります。
ありがとうございます!
高野浩一さんのコメント
(コメントID: 7771)
DeepLの拡張機能、私も入れてみました。
便利ですね。シェアありがとうございます。
藤本さん
>真似はできないけど、すごく参考になります。
またまた~、そろそろ引き継ぎたいでしょ? ( ̄ー ̄)ニヤ
keiko ishさんのコメント
(コメントID: 7792)
また、pythonのエラーを無視するコードですが、
私は、warningsを使用しています。
例えば、JupyterLabを使用して、pythonコードを実行しながらプレゼンする時に使います。
https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/
(データ分析のプレゼンで、Jupyterlabにwarningsを仕込むと
コード書きながらプレゼン資料を作成できて効率が良い)
話がそれますが、
データ分析で使用しているモジュールセットは、大体下のものを使っています。
(※japanize_matplotlibは、つづりが変ですが、これで合ってます。)