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目次 目次 1960年代に最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.58-59) 10年ごとに最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.59-61) 5,000打数以上経験した全プレイヤーの三振率とホームラン率(pp.61-63) MLBにおける2001~2010年の得点差分と勝率の散布図(pp.95-99) Mickey Mantleの打撃成績推移(pp.184-188) cwevent.exeの出力フィールドのヘッダー一覧をベクトルで得る 1960年代に最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.58-59) library(Lahman) library(tidyverse) Batting % % filter(yearID = 1960, yearID = 1969) - Batting_60 Batting_60 % % group_by(playerID) % % summarize(HR = sum(HR)) - hr_60 hr_60 % % arrange(desc(HR)) - hr_60 print(head(hr_60)) # A tibble 6 × 2 playerID HR chr int 1 killeha01 393 2 aaronha01 375 3 mayswi01 350 4 robinfr02 316 5 mccovwi01 300 6 howarfr01 288 10年ごとに最も多くホームランを放ったプレイヤー(pp.59-61) library(Lahman) library(tidyverse) hr_leader - function(data) { + data % % group_by(playerID) % % summarize(HR = sum(HR)) % % + arrange(desc(HR)) % % head(1) + } Batting % % mutate(decade = 10 * floor(yearID / 10)) % % + split(pull(., decade)) % % map_df(hr_leader, .id = "decade") # A tibble 16 × 3 decade playerID HR chr chr int 1 1870 pikeli01 21 2 1880 stoveha01 89 3 1890 duffyhu01 83 4 1900 davisha01 67 5 1910 cravaga01 116 6 1920 ruthba01 467 7 1930 foxxji01 415 8 1940 willite01 234 9 1950 snidedu01 326 10 1960 killeha01 393 11 1970 stargwi01 296 12 1980 schmimi01 313 13 1990 mcgwima01 405 14 2000 rodrial01 435 15 2010 cruzne02 346 16 2020 perezsa02 59 5,000打数以上経験した全プレイヤーの三振率とホームラン率(pp.61-63) library(Lahman) library(tidyverse) library(ggplot2) Batting % % group_by(playerID) % % + summarize(tAB = sum(AB, na.rm = TRUE), + tHR = sum(HR, na.rm = TRUE), + tSO = sum(SO, na.rm = TRUE)) - long_careers Batting_5000 - filter(long_careers, tAB = 5000) print(head(Batting_5000)) # A tibble 6 × 4 playerID tAB tHR tSO chr int int int 1 aaronha01 12364 755 1383 2 abreubo01 8480 288 1840 3 adamssp01 5557 9 223 4 adcocjo01 6606 336 1059 5 alfoned01 5385 146 617 6 allendi01 6332 351 1556 g - ggplot(Batting_5000, aes(x = tHR / tAB, y = tSO / tAB)) + + geom_point() + geom_smooth() print(g) `geom_smooth()` using method = loess and formula = y ~ x imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (fig2_9.png) MLBにおける2001~2010年の得点差分と勝率の散布図(pp.95-99) library(tidyverse) library(Lahman) my_teams - Teams % % filter(yearID 2000 yearID 2011) % % + select(teamID, yearID, lgID, G, W, L, R, RA) my_teams % % tail() teamID yearID lgID G W L R RA 295 SFN 2010 NL 162 92 70 697 583 296 SLN 2010 NL 162 86 76 736 641 297 TBA 2010 AL 162 96 66 802 649 298 TEX 2010 AL 162 90 72 787 687 299 TOR 2010 AL 162 85 77 755 728 300 WAS 2010 NL 162 69 93 655 742 my_teams - my_teams % % mutate(RD = R - RA, Wpct = W / (W + L)) run_diff - ggplot(my_teams, aes(x = RD, y = Wpct)) + geom_point() + + scale_x_continuous("Run differential") + + scale_y_continuous("Winning percentage") print(run_diff) crcblue - "#2905A1" linfit - lm(Wpct ~ RD, data = my_teams) print(linfit) Call lm(formula = Wpct ~ RD, data = my_teams) Coefficients (Intercept) RD 0.4999909 0.0006216 run_diff + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = crcblue) `geom_smooth()` using formula = y ~ x Mickey Mantleの打撃成績推移(pp.184-188) library(tidyverse) library(Lahman) get_stats - function(player.id) { + batting % % + filter(playerID == player.id) % % + inner_join(People, by = "playerID") % % + mutate(birthyear = ifelse(birthMonth = 7, birthYear + 1, + birthYear), + Age = yearID - birthyear, + SLG = (H - X2B - X3B - HR + 2 * X2B + 3 * X3B + 4 * HR) / AB, + OBP = (H + BB + HBP) / (AB + BB + HBP + SF), + OPS = SLG + OBP) % % + select(Age, SLG, OBP, OPS) + } fit_model - function(d) { + fit - lm(OPS ~ I(Age - 30) + I((Age - 30) ^ 2), data = d) + b - coef(fit) + Age.max - 30 - b[2] / b[3] / 2 + Max - b[1] - b[2] ^ 2 / b[3] / 4 + list(fit = fit, Age.max = Age.max, Max = Max) + } People % % + filter(nameFirst == "Mickey", nameLast == "Mantle") % % + pull(playerID) - mantle_id Batting % % replace_na(list(SF = 0, HBP = 0)) - batting Mantle - get_stats(mantle_id) g8_1 - ggplot(Mantle, aes(Age, OPS)) + geom_point() ggsave("fig8_1.png", plot = g8_1) Saving 7 x 7 in image F2 - fit_model(Mantle) print(coef(F2$fit)) (Intercept) I(Age - 30) I((Age - 30)^2) 1.043134189 -0.022883024 -0.003868915 print(c(F2$Age.max, F2$Max)) I(Age - 30) (Intercept) 27.04271 1.07697 g8_2 - ggplot(Mantle, aes(Age, OPS)) + geom_point() + + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, size = 1.5, + formula = y ~ poly(x, 2, raw= TRUE)) + + geom_vline(xintercept = F2$Age.max, linetype = "dashed", + color = "darkgrey") + + geom_hline(yintercept = F2$Max, linetype = "dashed", color = "darkgrey") + + annotate(geom = "text", x = c(29, 20), y = c(0.72, 1.1), + label = c("Peak age", "Max"), size = 5) ggsave("fig8_2.png", plot = g8_2) Saving 7 x 7 in image print(F2 % % pluck("fit") % % summary()) Call lm(formula = OPS ~ I(Age - 30) + I((Age - 30)^2), data = d) Residuals Min 1Q Median 3Q Max -0.17282 -0.04010 0.02203 0.04507 0.12819 Coefficients Estimate Std. Error t value Pr( |t|) (Intercept) 1.0431342 0.0279009 37.387 3.19e-16 *** I(Age - 30) -0.0228830 0.0056381 -4.059 0.001029 ** I((Age - 30)^2) -0.0038689 0.0008283 -4.671 0.000302 *** --- Signif. codes 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error 0.08421 on 15 degrees of freedom Multiple R-squared 0.6018, Adjusted R-squared 0.5488 F-statistic 11.34 on 2 and 15 DF, p-value 0.001001 imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (fig8_1.png)imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (fig8_2.png) cwevent.exeの出力フィールドのヘッダー一覧をベクトルで得る cwevent.exeの出力するフィールド情報は、以下のページで公開されている。 https //chadwick.sourceforge.net/doc/cwevent.html このページ内の表にそれぞれ標準フィールド(全97個)と拡張フィールド(62個)が示されており、rvestパッケージのread_html関数とhtml_table関数を使うことで、それぞれのフィールドのヘッダーを、文字列ベクトルで簡単に抜き出すことができる。 library(rvest) html - read_html("https //chadwick.sourceforge.net/doc/cwevent.html") tbl - html_table(html, header = NA) s1 - tbl[[1]]$Header s2 - tbl[[2]]$Header print(s1) [1] "GAME_ID" "AWAY_TEAM_ID" [3] "INN_CT" "BAT_HOME_ID" [5] "OUTS_CT" "BALLS_CT" (以下、表示省略) print(s2) [1] "HOME_TEAM_ID" "BAT_TEAM_ID" [3] "FLD_TEAM_ID" "BAT_LAST_ID" [5] "INN_NEW_FL" "INN_END_FL" (以下、表示省略) 名前 コメント
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ダッジ チャレンジャー SRT8 '08 Image Credit XThUnDeRX / IGCD メーカー ダッジ 英名 Dodge Challenger SRT8 '08 年式 2008 エンジン エンジン形式(知らない場合は抜かしてよい) タイプ ○○カー○○ カテゴリー Gr.なんちゃらかNなんちゃらか PP(初期値) XXX 総排気量 6,059cc 最高出力 431PS/6,200rpm 最大トルク 58.1kgfm/4,800rpm パワーウエイトレシオ 4.35kg/PS 駆動形式 FR 吸気形式 NA 全長 5,022mm 全幅 1,923mm 全高 1,448mm 車両重量 1,878kg 重量バランス 55対45 トランスミッション X速 ダート走行 可能 登場 グランツーリスモ5グランツーリスモ6 備考 マッスルカー復刻ブームに合わせ復活。パワーで圧倒するハイパフォーマンスカーだ 概要 2008年から2023年まで生産される予定の3代目チャレンジャー。三菱・ギャランΛのOEMモデルだった先代から一変し、クライスラー・300Cと共通のLXプラットフォームを採用している。デザインはかつてのマッスルカーを現代風にアレンジしたもので、低いフロントマスクやボディサイドのダイナミックな特徴的なラインは明らかに初代チャレンジャーを意識しており、ほぼ同じ時期にシボレー カマロやフォード・マスタングもかつてのモデルのデザインをオマージュしたデザインとなっていたため、2000年代のマッスルカー復刻ブームを象徴する一台として数えられている。 ちなみに、アメリカ初代大統領、ジョージ・ワシントンがこの車に乗るというCMがアメリカで放送されていた。 SRT8はダッジのチューニング部門であるストリート・アンド・レーシング・テクノロジー(SRT)が手がけた最上級グレードで、6.1リットルのV8 HEMIエンジンを搭載、431馬力の最高出力と58.1kgfmの最大トルクを発揮し、自然吸気車ながらも0-100km/h加速は4.9秒、最高速度は270km/hという驚異的な性能を誇るという。 解説 解説を書いてください! 登場シリーズ グランツーリスモ5 Cr.4,002,700で購入。 グランツーリスモ6 Cr.4,002,700で購入。 コメント 名前 コメント すべてのコメントを見る
https://w.atwiki.jp/gtav/pages/3062.html
ドミネーターGT(Dominator GT) ドミネーターGT(Dominator GT)詳細データ 解説 入手場所、出現場所オフライン オンライン 改造費用 画像 モデル 詳細 データ 種類 メーカー 日本語 日本語訳 ドア 乗車定員 駆動 ギア マッスルカー ヴァピッド ドミネーターGT 支配者 2ドア 2人 モデル ラジオ 主な選局 洗車 フォード・マスタング GT(6代目)コンバーチブル 有り - プラットフォーム カスタム カラー デフォルトホイールタイプ オンライン専用 PS4 / Xbox One / PC限定 可 メイン/サブ プラットフォーム 価格 売却額 保険料 オンライン専用 PS4 / Xbox One / PC限定 $2,195,000 $ $ プラットフォーム ガレージ保管 オンライン専用 自宅物件ガレージ PS4 / Xbox One / PC限定 可 解説 『チョップ・ショップ』アップデートで追加されたマッスルカー。 ドミネーターの派生車種でモデルはフォード・マスタングの6代目。 既に6代目マスタングはドミネーターGTXが実装されている事を考えるに、2018年から2022年まで製造された後期型のコンバーチブルがモデル。 もはやドミネーターASP並に元ネタに忠実で、相違点の方が少ないレベル。 元ネタの年式順に並べると エリー(初代、シェルビーGT500 1967年式)、ドミネーターGTT(初代中期、1969年式)、ドミネーターASP(4代目、2000-2005)、ドミネーター(5代目後期 2010-2014)、ドミネーターGTX(6代目前期 2014-2018) となる。マスタング好きならば、一つのガレージに並べてみるのもまた一興。 本作では、アメリカビッグ3のマッスルカーが揃い踏みだが、その中でもドミネーターだけ頭一つ分優遇されているように見受けられるのは、実際にビッグ3のマッスルカーの中で一番人気が高く、それでいて唯一、フルモデルチェンジを果たして販売が継続されたのもあるだろう。 なお一人称視点において、キャラクターの手の位置とハンドルの大きさが合っておらず、完全に手が浮いている不具合が見られる。これぞまさに「空を切る」と言うのであろう。 カルト的人気を誇るドミネーターのメーカーから、 真にアメリカ的で興奮を誘うコンバーチブルの4D体験、ドミネーターGTが登場。 燃えるアスファルトを何マイルも駆け抜けて感覚野に最高の刺激が得られる今、刺激物など必要ありません。 全ての勝利を味わい、全ての衝突を感じ、全ての保険を支払いましょう。「支配」に新たな名が与えられました。 (Southern San Andreas Super Autos サイト内の解説より) 入手場所、出現場所 オフライン 出現しない。 オンライン Southern San Andreas Super Autosで購入。 改造費用 画像 モデル フォード・マスタング GT コンバーチブル 普通のクーペ版をくれ… (2023-12-15 02 21 17) シェルビー GT350R風には出来るけどルーフがどうにもならん…。 (2023-12-15 23 34 19) 多分バグで1人称視点にするとハンドルを掴まずにハンドルのちょい上にある虚空を持つ。PC版だけど他でも起きてるのかな (2023-12-17 12 49 10) 屋根付き出したら名前どうなるんだろ?ドミネーターGT ハードトップ? (2023-12-19 02 08 46) ドミネーターGTクーペでしょ (2023-12-23 07 00 05) なんで2ペダルなん? (2023-12-23 15 19 36) 何故ハードトップに交換できるようにしなかったのか… (2023-12-24 11 03 52) コメント
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詰将棋入門 【サイト名】囲碁・将棋チャンネル 【ジャンル】TBL 【課金体系】従量157円 【容量】240KB 【通信機能】サイト接続時 2007/08/13 【使用機種】W51SA 【プレイ時間】2時間くらい 【評価・点数】★★☆☆☆ 詰将棋のアプリ。 全部で30問。1手詰・3手詰・5手詰がそれぞれ10問ある。 解けない場合にはヒントが見れる。 それでも駄目なら解答も教えてくれる。 BGMなし。効果音のみ(サウンドON/OFFあり) 1〜3手詰は簡単に出来るが、5手詰は少し難しいのもあった。 でも初心者の俺が解けたのでそんなに難しくはないはず。 サイト別/あ行/囲碁・将棋チャンネル
https://w.atwiki.jp/wiki11_library/pages/462.html
葉隠入門 三島 由紀夫 Amazon.co.jp 『葉隠』は、佐賀鍋島藩に仕えた山本常朝が、武士道における覚悟を説いた修養の書である。太平洋戦争時に戦意高揚のために利用され、それゆえ戦後は危険思想とみなされることもあったが、その世間知あふれる処世訓は、すぐれた人生論として時代を越えて読み継がれている。 本書は、『葉隠』を座右の書とする三島が、抜粋した名句からエッセンスを抜き出し、中核をなす「死の哲学」に解釈を加えたもので、『葉隠』の魅力と三島の思想が凝縮された1冊になっている。 武士といえども藩の組織人であり、彼らに説かれた処世訓は今の企業人にそのままあてはまるものが多い。トップの決断の仕方、上司や部下をうまく操る方法、立身出世の条件、リストラの仕方、仕事の優先順位の決め方などは大いに参考になるはずだ。また三島による「準備と決断」や「精神集中」などのエッセンスは、このノウハウが小手先から出たものではなく、並々ならぬ覚悟から生まれていることを教えてくれる。ほかに恋愛論や子どもの教育論などもあり、生活全般におけるユニークな視点を見つけることができる。 三島は『葉隠』を、死を覚悟することで生の力が得られる逆説的な哲学としてとらえている。「死という劇薬」が生に自由や情熱、行動をもたらすとし、それらが失われている現代の生に疑問を投げかけている。本書が書かれたのは三島が自決する3年前の昭和42(1967)年。三島を「行動」に駆り立てた思想の一端に触れることができるだろう。(棚上 勉) 武士道は生きている 2008.1 というのが、初刊本の副題です。この本で「 葉隠 」に興味を持って、現代語訳なんかを立ち読みしてみましたが、どうやら退屈な部分も多いのです。この「 葉隠入門 」の方が私は好き。 詳細 出版 新潮文庫 (1983/01) ISBN-10 4101050333 ISBN-13 978-4101050331 発売日: 1983/01 英訳も出ています 葉隠入門―The Samurai Ethic and Modern Japan 三島 由紀夫 (著), Kathryn Sparling (翻訳)
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第二話「マッスレンジャー出動!」 オープニング歌省略 「説明は以上だが他に質問はあるかね?」 吹っ切れたマッスルゴールドを見届けた神父は改めて最初の言葉を投げかけてきた。 「どうでもいいが、服を着やがれ。野郎の裸を見て喜ぶ趣味はねぇんだよ」 もう心底どうにでもしてくれと言わんばかりにマッスルブルーは溜息を零す。 「いやしかし人間ながら良い肉体だ。我ら筋肉英霊と比較しても決して劣っていない。 …ん?そういえばブルー。マッスルレッドはどうしたんだ?」 さっきまでマッスルゴールドにポジションチェンジを嘆願していたマッスルイエローが周囲を見回しながらブルーに訊ねた。 「ブルー言うんじゃねえ。あの野郎は第一話が終わると同時に「付き合ってられん」とか言って帰っちまったよ。 いけ好かねえ奴だがアレがマスターじゃなかったら俺も一緒に帰ってるところだ」 憎々しげに履き棄てるマッスルブルーを見ながら神父は 「なんだブルー。今世間で大人気の俗に言うツンデレとか言う奴かね?」 などと戯言を抜かしていた。 ───五分後。 「まあいい。どうやらまだ言いたい事はあるだろうが先に進まんから全て却下させてもらうぞ」 神父の戯言で危うく戦場になりかけた基地内の会議室で本日三度目の仕切り直しが行われている。 「指令殿、その意見には同意したい。早く先に話を進めるべきかと」 「流石はマッスルブラックだ。ブルーにもこれくらいの落ち着きを持ってもらいたいものだな」 と神父がわざわざ余計なことを口走ってくれた。 「で結局我等は何を為せばいいんだ?マッスル指令」 終始ノリノリなマッスルイエローは己の出番はまだかまだかと張り切っている。 「なんでお前らはそんなにやる気があんだよ…」 このノリに付いて行けないブルーの肩に物言えぬマッスルグレーが優しく手を置き労っていた。 「ようするに諸君には戦隊ヒーローをやって貰う。手っ取り早く言えば街の平和を保つのが仕事と言うわけだ」 これ以上無いくらいのわかりやすい説明をする神父に向かってブルーが禁断の言葉を口にした。 「おい言峰。この街の平和を保ちたいってんならテメエと俺らと聖杯を排除すれば…」 「マッスル指令と呼べい!!」 ブルーの企画の根底を破壊しかねない暴言を言わせ切る前にマッスルイエローの太陽ラリアットが炸裂する! 「おのれ、マッスルブルーよ。貴様まさか我等の出番を潰したくて言ってるわけではあるまいな!?」 太陽ラリアットでブルーを吹き飛ばしたイエローがブルーを指差しながら声を荒げた。 「ぐっ…痛っ~テメェ…やろうってんなら相手になってやるぞ」 太陽ラリアットが炸裂した首と怒りを抑えながらブルーがイエローを睨めつける。 再び一触即発の空気になった基地内にマッスルブラックの一喝が木霊する。 「いい加減にしろ二人とも!」 ブラックの爆音の様な声が両者の頭に上った血を吹き飛ばし、緊迫した場も一掃してしまった。 「よいかブルー。確かにお前はそれで良いかもしれん。なぜならゴッド(きのこ)自らが描写し、ビーナス(武内)自らが姿を与えてくれ ているのだから」 静かな怒りを灯しながらマッスルブラックはマッスルブルーに諭す。 「その通りだブルー。そしてレッド、グレー、ゴールド。お前は既に確立された地位がある…絶対的な足場がある! 我らに比べたら喋れないマッスルグレーでさえも絶対的な立ち位置があると言うのに………我らにはそれが無い…っ!」 溢れ出した内に溜まった想いを抑える事無くマッスルイエローは続ける。 「貴殿から見たら確かに俺は見苦しいことだろう。太陽の騎士とまで謳われた男の今のこの必死な姿はな。 泉の騎士でさえあんなスマートに活躍したと言うのに…。しかし我等とて必死なのだ。 ──多くの者の力を借りて生み出された以上は責任を果たさなければならない! 我等はお前たち(本編鯖)とせめて、せめて恥かしく無い程度の位置には並ばなければならんのだ! その為には例えこの様なフザケタネタですら完璧にやり通して見せよう、生み出してくれた多くの者に報いる為にな──!」 肩を上下させながら切なる想いを吐露し終えたマッスルイエローの激情を受け止めて 「その通りだ!共に頑張ろうマッスルイエローよ!」 マッスルブラックが心から同意し、 「■■■■ーーーー!!」 マッスルグレーが惜しみない賞賛と感涙を贈り、 「ちっ、悪かったな」 マッスルブルーが謝罪を口にし、 「ふ、ふははははははははは!良いぞ道化、我が許そう。雑種どもを押し退け好きなだけ目立ってくるが良い」 マッスルゴールドが後押ししてくれた。 「ではマッスレンジャー出動だ」 これ以上はない程に士気が上昇したマッスレンジャーに、ついにマッスル指令から出動の命令が下されるのだった。
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DeadRising3ではマップのあちこちに車両が乗り捨てられており、ニックは自由に乗ることが出来る。 室内が基本だった過去作とは異なり、屋外メインの3ではシームレスに4つの町を巡ることになるので移動手段は必須。 オートバイ、タクシー、スポーツカー、果てには霊柩車や救急車まで、好きな車を使わせて頂こう。 一度乗ったことのある車両はガレージからいくらでも呼び出せるので、炎上上等の危険運転でも全く問題ない。 また組み合わせることで強力なコンボ車両にすることもできる。 車両一覧 ★付きはDLC車両。コンボ車両は別ページ。 2輪 2輪 オートバイ スポーツバイク ★スラッシャー 4輪(小型) 4輪(小型) セダン セダン(仮免) スポーツカー マッスルカー タクシー ローライダー SUV パトカー 霊柩車 ★NICKのマッスルカー 4輪(大型) 4輪(大型) バン 花火バン パーティーバン 救急車 ★フードモビール ★ZDCコントロールトラック 小型特殊車両 小型特殊車両 清掃車 フォークリフト 大型特殊車両 大型特殊車両 BackhoeLoader スチームローラー ★アルマジロ
https://w.atwiki.jp/fdcc/pages/13.html
鷹羽うくれれ(みおラーダの人)さんのお手軽デザイン入門 http //www.nicovideo.jp/watch/sm15965676 http //www.nicovideo.jp/watch/sm15984085 http //www.nicovideo.jp/watch/sm15991305
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いただきマッスル! 出演者 コメント 日本テレビ系列局(四国放送を除くNNS加盟局)他で放送された中京テレビ製作のバラエティ番組。製作局の中京テレビでは2006年4月15日から2007年9月30日まで放送された。 出演者 サンダース♂:田村亮(ロンドンブーツ1号2号) メロエッタ(ステップフォルム):ワッキー(ペナルティ) コメント 名前 コメント すべてのコメントを見る
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rubyの基本的な技術を習得します。 参考文献:「RailsによるアジャイルWebアプリケーション開発(Agile Web Development with Rails, AWDwR)」-付録A.1から。 RoRの原著です。 目次: ruby入門rubyはオブジェクト指向言語 rubyにおける名前(ネーミング規約) メソッド クラスprivateとpublic モジュール 配列とハッシュハッシュとパラメータリスト 制御構造 正規表現 ブロックとイテレータ 例外 オブジェクトのマーシャリング irb Rubyイディオム RDocドキュメンテーション