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同じ キー を持つ複数の行を一行にまとめたい... groupBy, fold および FILTER関数(Excel)

このように、タイプとポケモン名が列挙されているデータがあるとする。 これをA列をキーにして同じタイプを持つポケモンをまとめたい(グループにしたい)という場合。 エクセルで対処するには、どうすればいいか。 および、Kotlin での計算方法。

タイプとポケモン

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React で複数選択ボタンをつくる

複数のアイテムがあり、それぞれのアイテムは非選択/選択状態を持つことができる、そういうUIを HTMLとReactを使ってつくります。

Node.js は使わないで、index.html に直接 JavaScript を書いていく方法でつくります。

step3

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今より大きな机をようやく手に入れることができた

BATTERN ikea desk

イケアの BATTERN という机。

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やりなおし Kotlin/JS Hello, World! 生成した js を HTML から使う / Node.js から使う

see: Kotlin multiplatform 1.9.22 Kotlin/JS Hello, World!

昨日、Kotlin/JS Hello, World! Kotlin のコードを Node.js で使う を書いたのですが、 もっと簡単に扱う方法がわかったので再挑戦します。

なお、ここでは Kotlin で書いたコードを HTMLに埋め込んだJavaScriptで使いたい、というライトユースを想定しています。 たとえば、Node.js + React で使いたいなどというヘビーな使い方は想定していません。

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Kotlin/JS Hello, World! Kotlin のコードを Node.js で使う

型を明示的に指定してコードがかけるので、最近は Kotlin を使うことが多い。 JSでも TypeScript で書けばよいのかもしれないが、もう一旦書いたコードを TypeScript で書き直すとか面倒すぎる。 そこで、Kotlin には Kotlin/JS があるので、これを使ってみた。

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danfo.js, pandas の JavaScript版

pandas の代わりに使える danfo.js というツールがあることを知る。 pandas は Pythonのツールなので、JavaScript の方が慣れている人にとって danfo.js はありがたい。

MacList

こんなエクセルデータがあったとして、これを danfo.js で操作していく覚え書き。

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Spring Boot で JSON を返すウェブのエンドポイントをつくる

最終的には クライアント側は React で実装、サーバ側は Spring Boot で実装して JSON データをやり取りしようという算段です。 まずは、Spring Boot で JSON を返すエンドポイントをつくるところまでの覚え書き。

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pandas, 特定列のみ抜き出したデータをつくる

支給されたデータのうち特定の列だけを抜き出して使いたい、という場合に pandas を使ったのでその備忘録です。

MacList

こんなエクセルデータがあったとして、これを pandas で処理する。

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React で入力したテキストをサーバーに json にして送信

React でサーバとデータ連携する方法を調査中。 取り急ぎ、前回はサーバから json を取得したので、今度はPOSTで送信してみます。 送信する内容はフォームに入れた文字列とします。 React でフォーム処理する部分はこのドキュメントを参照のこと。

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React でサーバーから json を取得してレンダリング

React でサーバとデータ連携する方法を調査中。 取り急ぎ、サーバから json を取得してそれを React でレンダリングするところまでのメモ。 ポイントは、React のFAQ に書いてあります。

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uni-ball ONE F と エナージェルインフリーの替芯 と サラサ ナノ

サラサナノにのりかえた 的な話から9ヶ月経過、 相変わらずサラサナノを使っています。 ただし、中身はエナージェルインフリーの替芯です。

一方で、実は一ヶ月ほど前に uni-ball ONE(ユニボール ワン)F を入手してテスト的に使いはじめたのです。 中身は 無印の「替芯 ゲルインキボールペン」 です。

sarasa-nano vs uni-ball ONE F

そもそもの動機はエナージェルインフリーの書き味が良き!となって、しかし、あの純正軸はほんとに嫌(個人の感想です)なので、 それ用の気に入った軸を購入しようと文具店を散策していたところ、uni-ball ONE F を見つけた次第。

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一次関数の傾きと切片を人工ニューロンを使って推測する

初めての TensorFlow.js」の8章にニューロン一個を使って一次関数を導く例が出ていた。

任意の一次関数の x,y のセットを機械学習させることで、 y = a*x +b の a(傾き)と b(切片)を機械的に見つけることができる、という話。 そこで、これ相当の機能を自前のコードで実装することを試みた。

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