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中期スイングトレードに適したRCIスパンの組み合わせの探索はじめにこれまで記事にした銘柄財務+テクニカルスクリーニングでは、テクニカル指標の根幹として移動平均線（MA）を採用してきました。MAはトレンドの方向性を捉える上で安定しており、信頼性の高い指標です。しかし...

Qiita

ローカルの学習環境をそのままクラウドへ。Docker + AWS ECS (EC2) で構築するポータブルなGPU学習ワークフロー
https://qiita.com/kepr/items/22b3ffbbab57fd0c75e3?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items

1. この記事で実現できること深層学習を用いた研究・案件を進めていると、多くの方が一度はこのような課題に直面するのではないでしょうか。一時的なリソース不足「論文(or プロジェクト)の締め切り前に、多くの実験を並行して行いたいが、手元のPCだけでは1つの実験しか...

Qiita

【6分で分かる】大規模言語モデルを使ったRAGについて解説！

【関屋記念2025】　導きデータ編　過去10年間のデータから導かれた馬とは！/今年の馬券回収率は194％　と絶好調/昨年の単勝回収率126%【データ傾向】【競馬予想】 https://www.yayafa.com/2443866/ #カナテープ #データ分析 #ボンドガール #レガーロデルシエロ #最終予想 #競馬 #競馬過去 #関屋記念2025

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地域課題を探る課題で、住んでいる八王子市内の各地域の人口増減がどうなっているか調査していました。表データとしてではなく地理的な特徴をみたいと思い、Gemini 2.5 Proに依頼したところ、まさかのたった1時間でGoogle Map APIを使ったヒートマップができ...

Qiita

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