99.一般 - YukaKoshiba/MyknowledgeDocs GitHub Wiki
Geneeal @Japanese Version
Create Date:2024/07/26
Last Update Date:2025/04/14
2.画像
3.音声: 表現形式 解像度 ソーベル演算子 JPEGのバイトパターン
4.和暦・西暦変換
5.カラーモデル
6.コンピュータサイエンス(CS)
7.情報技術(IT: Information Technology)
・API
8.ファイルパス 9.XBRL (参考)拡張子一覧
ファイル形式 | 説明 | 備考 |
---|---|---|
.csv | Comma Separated Valueの略 値をカンマ(,)区切りで記述したテキストファイル メモ帳、Excel等で開ける 文字のエンコードがUTF-8の場合、Excelで開くと文字化けする |
|
.xlsx | Microsoft Excelで生成されたファイル 以前は.xlsだったが、2007年に移行された |
マクロが含まれる時は.xlsm |
.json | Web上でデータ交換する為に設計されている | |
.zip | 占有容量を少なくするために圧縮された複数のファイルを含むファイル |
- ラスタ形式
点(pixel)で画像を表現する
画質を上げるためには点の数を増やす(=解像度を上げる)必要があり、データの容量も大きくなる
編集を重ねると画像が劣化しやすく、ファイルサイズも大きくなりがち- ビットマップ形式
ラスタ形式の一種で、ピクセル情報をビットの集合として記録する形式
Windowsで標準的に使われる.bmpファイルなどが代表的なビットマップ形式
BITMAP形式の基本
・ピクセル表現:画像を小さな点(ピクセル)の集合として表現し、各ピクセルは色情報(通常はRGB値)を持つ
・ラスタ形式:BITMAPはラスタ形式の画像であり、画像を拡大するとピクセルが粗くなり、画質が劣化する ・.BMPファイル:Windowsで一般的なBITMAPファイルの拡張子は.bmp
メタ情報
・BITMAPFILEHEADER(ファイルヘッダー)
ファイルの種類、ファイルサイズ、画像データの開始位置など、ファイル全体の基本的な情報が格納される
14 byte
・BITMAPINFOHEADER(情報ヘッダー)
画像の幅、高さ、色深度、圧縮形式など、画像の詳細な情報が格納される
40 byte
・RGBQUAD(カラーパレット)
インデックスカラー画像の場合、各ピクセルの値と実際の色との対応関係を示す情報が格納される
・ビットフィールド
ビットフィールド形式でピクセルデータが保存されている場合、このヘッダが必要
ピクセルデータのどのビットが何色にあたるかという情報を得るために各色成分のカラーマスクの値が格納されている
- ビットマップ形式
- ベクタ形式
画像や文字などの2次元情報を数値化して記録しており、ブラウザがその場で描画する
解像度を気にする必要が無く、拡大縮小でデータが劣化しない
ファイル形式 | 圧縮 | 透過 | ファイルサイズ | Webサイトへの使用 | 最適な用途 | 描画形式 | 正式名称 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
.jpg | 非可逆圧縮 ※圧縮の度に劣化する |
✕ | 軽い | 〇 | 写真 | ラスタ形式 | Joint Photographic Experts Group |
.png | 〇 | 〇 | 重い ※場合による | 写真は△ ロゴやテキスト画像などは〇 |
ロゴ、グラフ、テキスト画像 | ラスタ形式 | Portable Network Graphics |
.svg | 〇 | 動画も可 | .peg/.pngと比較して重くなりにくい | レスポンシブルと相性が良い | アイコン、地図、平面的なイラスト、動画 | ベクター形式 | Scalable Vector Graphics |
※.svgは、後から色・サイズ・文字の変更が容易で、Webページのレスポンス向上も期待できる
※.svgは、アニメーション表現も可能で、従来のGIFでは扱えない透過を利用できる
1inch(2.54cm)あたり、どのくらいの密度で集まっているか数値化した画像の精度の事
単位は"dpi"で、dot per inchの略
解像度が高いほど画像がきめ細かくなり滑らかな表現が可能で、拡大しても綺麗に見える
用途別の適正な解像度
用途 | 最適解像度 |
---|---|
Webページ | 71~96dpi |
パンフレット | 300~350dpi |
ポスター | 200dpi |
画像処理においてエッジ検出を行うための重要なツール
画像の輝度変化が大きい部分、つまりエッジを強調して検出するために使用される
画像に対して畳み込み演算という処理を行う
具体的には、画像内の各ピクセルに対して、周囲のピクセルの輝度値との差分を計算する
この差分が大きいほど、エッジである可能性が高いと判断される
水平方向のエッジを検出するフィルタと、垂直方向のエッジを検出するフィルタの2種類がある
これらのフィルタを組み合わせることで、あらゆる方向のエッジを検出できる
ソーベル演算子の応用例
・画像認識:物体の輪郭を抽出し、画像認識の精度向上に役立つ
・医療画像処理:CTやMRIなどの医療画像から、病変や臓器の輪郭を抽出する
・動体検知:動画内の物体の動きを検出し、監視システムなどに利用される
JPEGはBMPなどより複雑だが、JPEGにはシグネチャと呼ばれる他のファイル形式と区別できるバイトパターンがある
JPEGの最初から3バイト目までは0xff 0xd8 0xff
となっている
4バイト目以降は、0xe0、0xe1、0xe2、0xe3、0xe4、0xe5、0xe6、0xe7、0xe8、0xe9、0xea、0xeb、0xec、0xed、0xee、0xef
これに共通して言えることは、0xe + 16進数の数であるため、
0ex(16) → 14(10) → 1110(2)で始まる数字と言える
ファイル形式 | 保存形式 | 保有情報 | 音量 |
---|---|---|---|
.waf | オーディオをサンプルシーケンスとして保存する | 44バイトのヘッダー情報 ファイルサイズ,1秒あたりのサンプル数,各サンプルのサイズなど ファイルそのものに関する情報が含まれている ヘッダーの後ろは、サンプルのシーケンスを含み、 各サンプルは特定の時点のオーディオ信号を表す1つの2バイト(6ビット)の整数 |
各サンプル値を所定の係数でスケーリングすると、オーディオの音量が変化する 例1)各サンプル値×2.0→元のボリュームの2倍 例2)各サンプル値×0.5→元ボリュームの半分 |
元号 | 年数 | 開始年 | 終了年 | 和暦→西暦 | 西暦→和暦 |
---|---|---|---|---|---|
令和 | 2019 | 2000+(和暦+18) | 西暦下2桁-18 | ||
平成 | 31 | 1989 | 2019 | 2000+(和暦-12) | 西暦下2桁+12 |
昭和 | 64 | 1926 | 1989 | 1900+(和暦+25) | 西暦下2桁-25 |
大正 | 15 | 1912 | 1926 | 1900+(和暦+11) | 西暦下2桁-11 |
明治 | 45 | 1868 | 1912 | 1900+(和暦-33) | 西暦下2桁+33 |
前提条件
令和:R, 平成:H, 昭和:S, 大正:T, 明治:Mで表現
(例)平成27年 → H27
やりたい事
セル番地H2に入力されているH27(和暦)を2015(西暦)へ変換する
=SWITCH(LEFT(H2,1),"R",2000+VALUE(RIGHT(H2,LEN(H2)-1)+18),
"H",2000+VALUE(RIGHT(H2,LEN(H2)-1)-12),
"S",1900+VALUE(RIGHT(H2,LEN(H2)-1)+25),
"T",1900+VALUE(RIGHT(H2,LEN(H2)-1)+11),
"M",1900+VALUE(RIGHT(H2,LEN(H2)-1)-33))
色の表現方法を定義する数学的モデル
これは、色を生成するために使用される基本的な色成分の組み合わせを示し、色空間の構造を示す
カラーモデル | 説明 | 利用シーン | 代表的な色 |
---|---|---|---|
加法混色 | RGB(red, green, blue)を混ぜ合わせ、光を足して様々な色を作り出す方式 全ての光を混ぜ合わせると白になる red, grenn, blueそれぞれ0~255で指定する 補色(complementary colors)を組み合わせると、灰色になる |
電子機器 | (255,0,0):赤 (0,255,0):緑 (0,0,255):青 (255,255,0):黄 (0,255,255):水色 (255,0,255):ピンク (255, 127, 0):橙 (0, 255, 127):黄緑 (255,255,255):白 |
減法混色 | CMYK(cyan, magenta, yellow, black)の4色のインクを混ぜ合わせ、光を減らして様々な色を作り出す方式 全ての光を混ぜ合わせると白になる 全てのインクを混ぜ合わせると、黒になる |
印刷物 | |
16進数カラーモデル(hex color) | 16進数(hexadecimal)/16進数値(hex values)で指定する #(red)(green)(blue)で表記する |
Webデザイン 画像編集ソフト等 |
#00FF00:緑 |
HSLカラーモデル | 色相、彩度、明度の3つの要素から構成される色表現方式 人間が色を認識する感覚に近い1 色相:0~360 彩度:0~100% 明度:0~100% |
Webデザイン 画像編集ソフト等 |
hsl(240, 100%, 50%):青 |
rgbaカラーモデル | rgba(redValue, greenValue, blueValue, alphaValue) 加法混色(RGB)に不透明度(Opacity)を指定する alphaValue:0~1または0%~100%で指定する |
Webデザイン等 |
便利サイト
Adobe color
情報処理を最終目標としてコンピュータとそれに関連するすべてのものを研究する学問(研究分野)
コンピュータサイエンスの学位プログラムやブートキャンプで学ぶ可能性のあるコンピュータ関連の事項には、
次のものがある
目的: ハードウェアとソフトウェアに関してコンピュータシステムの開発と改善
主要素
- ハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント
- アルゴリズムとデータ構造
- 人工知能
- ネットワーク設計
=上記の主要素が相互に関連する研究分野の1つが、コンピュータサイエンス(SC)
(補足)上記の主要素が相互に関連するその他の研究分野
- コンピュータエンジニアリング(Computer Engineering)
ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク関連のソリューションを作成する目的で、 コンピュータサイエンスと電気工学を組み合わせた実践 - 情報システム(Information Systems) データを収集し、それを情報に処理するためのコンピュータのハードウェア、ソフトウェア、およびネットワークの使用を扱う研究
- 情報技術(Information Technology) コンピュータシステムによる情報の管理と配信の研究
- ソフトウェア エンジニアリング(Software Engineering) ソフトウェア エンジニアリング: アプリケーション、Web アプリケーション、モバイルアプリケーションなどの ソフトウェアの設計、開発、テスト、保守
- バックエンドエンジニア(a backend engineer)
関連プログラミング言語(PHP, Python, C++, Java, NodeJS(JavaScript)など)を使用したマイクロサービスとAPIの開発 - フロントエンドエンジニア(a backend engineer)
マークアップ言語, CSS, JavaScriptおよびHTML/JavaScriptにコンパイルできるその他の言語を使用したユーザーインターフェイス(UI)の開発 - フルスタックエンジニア(a fullstack engineer)
フロントエンドおよびバックエンドエンジニアリングとコンピューターサイエンスの原則を組み合わせ、 Webおよびその他の関連ソリューションを実装する - データサイエンス(Data Science)
データ駆動型ソリューションにつながる実用的な情報を取得することを目的としたデータの収集と分析 - 人工知能工学(Artificial Intelligence Engineering)
人間が行うのと同じ活動を実行できるコンピュータ システムの開発、テスト、保守に関する研究 - システム分析(System Analysis)
企業内のシステムを分析し、企業が直面している目標と問題を特定し、 問題を解決できる実行可能なソリューションを実装する - データベース管理(Database Administration)
PostgreSQL, MySQL, Apache Cassandra, MongoDBなどのデータベース管理システム(DBMS)の管理と保守 - ビジネスインテリジェンス分析()
- カスタマーサポートテクニシャン()
- サイバーセキュリティ()
- クラウド コンピューティング()
- 拡張現実(AR: Augmented Reality)
- 仮想現実(VR: Virtual Reality)
ソフトウェアエンジニアは、バックエンド、フロントエンド、フルスタックエンジニアとして専門化されることも多い
ソフトウェアエンジニア
その他コンピュータサイエンス分野でのキャリアパス
コンピュータと情報システムの管理
目的: 既存のコンピュータシステム(HWおびSW)の調整し、組み立てることで、問題を解決する
情報技術(IT)分野でのキャリアパス
参考
Free Code Camp
Computer Science VS Information Technology – What's the Difference Between CS and IT?API: Application Programming Interface
2つの異なるソフトウェア/システムが互いに通信するための仕組み
データを要求し交換するためのルールとプロトコルのセットを定義している
外部ソースから情報を取得したり、外部サービスにデータを送信したり、その他様々なアクションを実行するために使用することができる
ソーシャルメディア・プラットフォーム、気象データ、金融情報など、様々なオンライン・サービスからデータにアクセスするために、ウェブ開発で広く使用されている
代表的なAPIの種類
RESTful API | 単純なデータの検索や操作に広く使われている GET, POST, PUT, DELETEといった標準的なHTTPメソッドを使用する |
---|---|
サードパーティのAPI | 多くのオンラインサービスは、Twitter用のTwitter APIや位置情報用のGoogle Maps APIなど、そのデータにアクセスできるAPIを提供している |
Weather APIs | OpenWeatherMapやWeatherAPIのようなAPIがでは天気情報が取得できる |
Financial APIs | Alpha VantageやYahoo FinanceのようなAPIを使うと、株価のような金融データを取得できる |
パス | 説明 |
---|---|
絶対パス (Absolute Path) |
ファイルシステムにおける最上位のディレクトリ(通常はルートディレクトリ/(Linux/macOS)またはC:\(Windows)からの完全な経路を示す どのディレクトリから実行しても、常に同じ場所を指す |
相対パス (Relative Path) |
現在の作業ディレクトリを基準とした経路を示す 現在いる場所によって、指す場所が変わる ./ :現在のディレクトリ自身を表す../ :親ディレクトリ(一つ上の階層のディレクトリ)を表す |
その他 |
~ (チルダ):ユーザーのホームディレクトリを表す |
XBRL:Extensible Business Reporting Language(拡張可能なビジネス報告言語)
財務報告などのビジネス情報を電子的に記述・交換するための国際標準規格
財務諸表などのビジネス情報を、異なるシステム間で共通に理解・処理できるよ雨にすることを目的としている
→手作業によるデータ入力や変換を減らし、情報の自動処理・分析を可能にする
→投資家、アナリスト、規制当局などが、企業の財務情報を容易に比較・分析できるようになる
構成
- XML(Extensible Markup Language)ベース:データの構造と意味を記述する
- タクソノミ:財務諸表などの報告項目(名称,定義,計算式)を定義した辞書(=雛形)
- インスタンス文書:企業はタクソノミに基づいて、実際の財務データを記述した"インスタンス文書"を作成する