液晶ディスプレイの寿命は約10年？ 液晶ディスプレイの一般的な寿命は15,000～50,000時間程度といわれています。 およそ30,000時間で寿命を迎えると仮定した場合、10年使った液晶ディスプレイは寿命が近い状態だといえるでしょう。液晶ディスプレイはいつ買い替える？寿命の目安や症状を紹介キャッシュ
パソコンの買い替えは、仕事で使う場合は3〜5年、家庭で使用する場合は4〜6年程度での買い替えがおすすめです。 パソコンが急に壊れると、意に沿わないパソコンを買うことにもなりかねません。 パソコンは購入から3年経過したころから、購入計画を立てておくと買い替えのタイミングを逃さずパソコンを購入できます。2021/12/30パソコンの買い替え時はいつ？おすすめの購入時期や買い替え前に ...
買い替え時は？ 液晶モニタの寿命は、メーカーや方式、使用状況によって異なりますが、概ね15,000時間～50,000時間と言われてます。 初期不良や物理的なダメージを受けなければ、通常の使い方で5～10年は持つという計算になります。液晶モニタの寿命は何年？前兆と症状一覧【修理専門店が解説】
パソコンの寿命は、約6～7年が一般的です。 寿命が近づくと、パソコン本体から異音がする、頻繁にフリーズする、電源が落ちるといったさまざまな症状が現れます。 パソコンは決して安い価格ではないので、少しでも長持ちさせるためにも、使い方に気をつけましょう。2021/07/30パソコンの寿命は何年？寿命を判断するサインや長持ちさせるコツを解説
Windows 7 がリリースされた 2009 年 10 月 22 日に、Microsoft では、Windows 7 の製品サポートを 10 年間提供することをお約束しました。Windows 7 のサポートは 2020 年 1 月 14 日に終了しました
例えば「デスクトップ」アイコンの上で「右クリック」します。 ３．表示したメニューの「プロパティ」をクリックします。 ※下画像では「デスクトップ」フォルダ上で右クリックしてメニューを表示しました。 ４．表示したプロパティ画面の「作成日時」が、パソコンの使用開始日(セットアップした日)です。使用しているパソコンの購入時期の確認
Microsoft Windows 10Windows 10Microsoftウェブサイトwww.microsoft.com/ja-jp/windowsRTMリリース2015年7月15日一般リリース2015年7月29日他 13 行Microsoft Windows 10 - Wikipedia
デスクトップの寿命 デスクトップの場合、HDDを搭載しているタイプはおよそ5年、SSDを搭載している場合は10年以上と言われています。 ノートパソコンよりも、デスクトップパソコンの方が寿命が長くなるのは、熱の冷却がスムーズに進み、キーボードなどのパーツ交換がしやすいためです。2021/12/23パソコンの平均寿命を解説！寿命がきたときの症状と長持ちのコツ
ノートパソコンの平均寿命は一般的に3年から5年ほどとされています。 ノートパソコンは基本的には消耗品なので、使えば使うほどバッテリーやHDDが消耗し、寿命に近づいていきます。 そのためノートパソコンの使い方や使う頻度、メンテナンスの有無などによっては、3年から5年という目安の寿命よりも長くなったり短くなったりします。2020/10/08ノートパソコンの寿命は何年？長いの短いの？寿命の診断方法 ...
Microsoftは、Windows 10のサポートを2025年10月14日まで続けると発表している。2022/02/14Windows 10っていつまで使えるの？ 実はこの先も安全に使うには ...
買い替えのベストタイミングは「3年」 家庭用のパソコンと違い、会社で使うパソコンは1日8〜10時間と長時間使います。 そのため、法人パソコンの買い替え時期は購入から3年がベストタイミングです。法人パソコンの正しい買い替え頻度とは？おすすめや注意点もご紹介
Mac買い替えのタイミングについて解説します。 Macの平均寿命は4年とされていますが、不調のサインはどんなものがあるのでしょうか。 買取についても紹介します！ MacOSを搭載したデバイスの平均寿命は4年と、Appleの公式ホームページでは定義されています。2022/03/26MacBook買い替え時期はいつ？寿命のサインや注意点・買取相場を ...
場合によっては、動作が重くなったりして、満足にゲームをプレイできなくなることも。 ゲーミングPCの性能面の寿命目安としては、約2～3年を見ておくと良いです。 ただし、ハイスペックのゲーミングPCであれば、5年ほどは快適にゲームをプレイできるでしょう。2020/05/22ゲーミングノートの寿命は短い！？おすすめしない2つの理由！
ゲーミングPCの寿命は一般的に3～5年程度といわれますが、実際のところは使い方や運に大きく左右されます。 どれだけ大切に扱っていても、突然画面が映らなくなるようなこともあるため、一概には判断ができません。2021/10/26ゲーミングPCは何年使える？寿命と対策を解説
平均的な温度は65℃ほどで、この温度で計算をすると、寿命は「32000時間」が目安で、これを年数に直すと「3.65年」ということになります。 このことから、マザーボードの平均的な寿命は4年ということになりますね！2022/02/03ゲーミングPCの寿命って何年？パーツごとの寿命や買い替え時も ...
ゲーミングPCでは重要になるグラフィックボード、通称グラボですが、その寿命は5年程度です。 プロゲーマーの方であれば3年程度で寿命がきてしまうことも。2022/04/15パソコンの寿命は何年？買い替える時期は？延命方法・故障の症状
GPUじたいの寿命でいえば、壊れるまで使えるので10年くらいは使えます。 常時フル稼働みたいな使い方でも5年くらい使えます。2021/01/04ZOTAC GAMING GeForce RTX 3070 Twin Edge ZT-A30700E-10P ...
GPUはおおよそ80℃から90℃が安全ラインであることが多いです。 GTX 1650、GTX 1050、RTX 3080の３つについては、最高温度が以下となっています。 ここでよく誤解されるのですが、最高温度が97℃だからと言って決して安全というわけではありません。2021/06/29GPUの温度は何度までが安全ライン？グラボの温度の確認方法まとめ
グラボが故障したことにより動作が不安定のになっている場合、処理落ちによるブロック状のノイズや画面に大きな乱れが出ることがあります。 モニタとグラボの接続を確認し、しっかりと接続されていればグラボの故障が疑われます。 また予備のモニタに交換し同様の症状がある場合も同様です。2021/04/30グラボ故障での症状はどんなものが？故障防止は日々のこころがけ ...
1. 左下の Windows マークを左クリックし、「タスクマネージャー」を選択します。 2.「パフォーマンス」タブをクリックし、「NVIDIA GeForce」を選択し状態を確認します。 正常に動作している場合、キャリブレーション時は GeForce が使用率 1% 以上で稼働ます。グラフィックボードの動作確認方法
ゲーム以外のGPUの代表的な用途は「ディープラーニング」と「マイニング」です。 ディープラーニングはAIに人間の行動を学習させる技術、マイニングは仮想通貨取引を承認して収益を得る事業。 いずれも高い演算能力が求められるためGPUが活躍します。 GPUはCPUよりも圧倒的に並列処理に向いています。2021/08/26グラフィックボード（GPU）の必要性とは？なぜ使う？ゲーム以外 ...
グラボはディスプレイに画像や動画、文字などを表示させるために必要なパーツです。 グラボ自体は箱型のパーツで内部にはGPUと呼ばれるチップが入っています。 このチップが映像関連の計算処理を行うことにより、3D映像や4Kなどの高解像度でゲームを楽しむことが可能です。2021/09/26グラボ（グラフィックボード）の必要性は？グラボはもういらない ...
GPUは映像を描写するように、定型的かつ膨大な計算処理を行うのに適したプロセッサ です。 一方の CPUは、HDDやメモリ、OS、プログラム、キーボード、マウスなどを含むコンピューター全体から送られている情報をまとめて処理する司令官 にあたります。2018/04/16[5分で理解]GPUとは？CPUとの違いや性能と活用
CPUに比べ約３．５倍の学習速度です。 Windowsに近い検証結果が出ていますが、こちらはどちらも学習速度が速いですね。 特にCPUで顕著ではあります。 GPUは並列処理（たくさんのデータを同時に計算）によって速くなるため、少ないデータの時に導入してもあまり効果が見込めない事多々あります。2019/07/28機械学習・ディープラーニング GPUとCPUの速度の違いは ...
GPUとCPUの違い どちらも処理装置ではありますが、この2つは、目的や処理をする対象、スピードに違いがあります。 CPUの目的は汎用的な処理を行うこと、GPUの目的は高速な画像処理を行うことです。 そもそもCPUとは、Central Processing Unitの略で、中央処理（演算）装置を意味します。基礎からわかるGPU 性能・特徴や選び方のポイント - NTT ...
GPUを使うことで、通常であればおよそ1年かかるディープラーニングの処理が1ヶ月程度に短縮することが可能になり、開発効率を飛躍的にあげることができます。 したがって、いまや人工知能開発やディープラーニング研究においては、GPUは必要不可欠な存在となっているのです。2022/02/12NVIDIAは何が凄い？株価15倍の強さの秘密や自動運転システムの開発を ...
CPUのコアは多くても数十個ですが、GPUの場合コアの数は数千にもおよびます。 そのため、GPUは同時に大量の処理を実行する並列処理に適しています。 例えば「NVIDIA GeForce」の最新シリーズともなると、CUDAコア数は1万以上です。2022/02/14【3分解説】CPUとGPUの違いをわかりやすく紹介！用途やコア数も
CPUのコアは数個程度ですが、GPUには数1,000個搭載されており、ゆえに高速演算処理を可能にしています。2020/04/03GPUとは |グラボ・性能・処理能力・ディープラーニングへの応用
GPU 【Graphics Processing Unit】 グラフィックスプロセッサ GPUとは、コンピュータに搭載される半導体チップの一種で、画面表示や画像処理に特化した演算装置。 特に、3次元グラフィックス（3DCG）描画や動画の圧縮・展開などに必要な演算を高速化する並列処理に優れた構造のもの。2018/09/18GPU（グラフィックスプロセッサ）とは - IT用語辞典 e-Words
GPUがディープラーニングに向いている理由 ディープラーニングの学習は、、重みの行列に別の行列をかけて足し合わせる「行列の積和演算」という処理。 この処理が三次元のグラフィックスのポリゴンを移動させたり回転させたりするときの行列演算(グラフィック描写)と同じなため。2018/10/13なぜGPUがディープラーニングに向いているのか - Qiita
GPUが機械学習を高速に行える主な理由は、行列計算性能の高さとメモリ性能の高さにあります。 しかも、機械学習に欠かせない行列計算を高速に行える点が注目されGPUの活用が進んできたところに、さらに機械学習向けの専用計算回路を搭載したGPUが登場することで、さらにGPUの活用が進みました。2021/03/31スーパーコンピュータ「不老」とGPUスパコン | 情報玉手箱
「GPU」は、1999年にNVIDIA Corporationが、GeForce 256の発表時に提唱した呼称である。Graphics Processing Unit - Wikipedia
CUDAは多くの計算能力が必要な領域や高い性能が必要かつ並列実行が可能なシナリオ、例えば機械学習、医療や物理分野の研究・分析、スーパー コンピューティング、暗号通貨のマイニング、科学的モデリング、シミュレーションなどで使われています。CUDAとは？ - Incredibuild
PyTorchとは強力なGPUアクセラレーションによるテンソル計算（リバースモードの）自動微分を使いシンプルなニューラルネットワークの記述が可能2018/07/17PyTorchとは？概要と導入方法をチェックしよう！ | 侍エンジニア ...
Chainer は、画像認識、化学・生物学、強化学習などの分野における応用をシームレスに開始できるよう、 画像認識タスク向けに ChainerCV、 化学・生物学分野向けに Chainer Chemistry、 また深層強化学習のために ChainerRL という拡張ライブラリを提供しています。ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
NumPyでできること NumPyは数値計算を行うライブラリです。 NumPyではベクトル演算や行列演算で用いる多次元配列を扱うことができます。 さらに、NumPyのライブラリコードはC言語で作成されています。2021/10/10NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！ - アンド ...
OpenCVでできること・機能画像の読み込み・表示 ... 画像の作成・編集・保存 ... 画像の検出 ... ノイズの除去 / ぼかしフィルター ... グレースケールへの変換・色チャンネル分解・減色処理 ... テンプレートマッチング ... 画像処理の準備作業が可能 ... クラス分類のための物体検出に利用できるその他のアイテム...【OpenCVとは】できること・特徴・活用事例を解説 - ブレーンゲート
画像処理とは、画像に対して電子工学的（情報工学的）に行う処理のことを示します。 画像変換や変形、特徴量などの情報抽出を行うなどの画像データに関わる処理全般を指す名称です。 主にコンピュータ上で行われる処理で、デジタル画像を対象に目的に応じたアルゴリズムが必要となります。2021/12/27画像処理とは？その特徴や活用される事例について解説する - Schoo
ディープラーニングができることの実例を紹介 ディープラーニングが活用されている分野は、大きく4つに分けられます。 「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「ロボットによる異常検知」の4つです。2020/02/10ディープラーニングができること・できないことを紹介！苦手分野 ...
機械学習の特徴は、膨大な情報を処理し、データの中から特徴や法則性を見出すこと。 導き出された特徴・法則性に基づいて、物事の予測や判断が行えるようになります。 つまり、機械学習は、AIに学習能力を与えたり、大量かつ複雑なデータを持つビッグデータの処理や分析のために活用されています。機械学習とは？ ディープラーニング・AIとの違いや ... - Monstar Lab
ディープラーニングが活躍しているのは、今のところ、画像や音声を認識する分野が多いです。 ディープラーニングの技術が、画像や音声に適しているためです。 しかし、これからいろいろな分野でディープラーニングが発展していくことで、人間以上の処理を可能とするAIが誕生するのは間違いありません。2022/01/27ディープラーニングとは｜どんなところで使われている？具体例 ...
ディープランニングとは、多層のニューラルネットワークによる機械学習の一種と言われています。 これは、機械がデータを基にして、自分で学習する能力を持つことを実現させられる技術のことです。最近良く聞く「ディープラーニング」って何 - G学院
CNNとは CNNとはConvolutional neural network（畳み込みニューラルネットワーク）の略称で畳み込み層とプーリング層をもつニューラルネットワークのことです。 CNNを用いると位置関係を学習させることができます。2020/08/28[AI入門] ディープラーニングの仕組み ～その3：CNNの仕組み
CNNの仕組み CNNの仕組みを理解する上では、主に「畳み込み（convolution）」と「プーリング（pooling）」「全結合層（Affine）」という3つの層について把握する必要があります。2021/12/07画像認識でよく聞く「CNN」とは？仕組みや特徴を1から解説
Cable News Networkの略。 アメリカのエド・ターナー3世Robert Edward Turner IIIが1980年にジョージア州アトランタに設立した，衛星を使って24時間ニュース番組を製作，ケーブルテレビに供給する会社。CNNとは - コトバンク
フィルタを使って、入力層データの中で位置を変えながらスキャンした部分のデータと、フィルター自体の持つデータとの差異を畳み込みの結果として畳み込み層に書き込んだものを特徴量といい、入力層の全データをスキャンしてできた畳み込みの結果の値の集まりを特徴マップといいます。2017/12/14畳み込みニューラルネットワークとは？手順も丁寧に解説 - Udemy ...
人工知能分野における要素技術の1つで、深層学習とも呼ばれます。 従来の機械学習と異なり、中間層の多層化によって複雑なパターンの表現と計算を可能にしていることが特徴です。平成30年春期問3 ディープラーニングの特徴はどれか｜基本情報 ...
なぜ活性化関数を用いると表現力が増すのでしょう。 入力の加重和に対して、活性化関数を用いて変換を行うと様々な値の出力が行えます。 様々な値の出力を持つパーセプトロンを組み合わせるとより複雑な表現が可能になります。 その結果として高度な識別問題を解決できるようになると理解すればよいでしょう。2020/04/14活性化関数の役割と種類についてわかりやすく解説 | AVILEN AI Trend
AIブームの歴史と流れ コンピューターの処理で推論して問題を解かせる研究が進みました。 その後の第2次AIブームは1980年代と言われています。 コンピューターに知識を入れる記憶の面でのAI研究が盛んに行われました。 そして昨今のAIブームは、第3次AIブームと呼ばれています。2021/02/20AIブームの歴史を解説！ブームの流れや今後の課題もあわせてご紹介 ...
勾配消失問題の原因のひとつの例は活性化関数でした。 シグモイド関数などの場合、勾配が0に近い領域が存在するため、勾配消失に陥ると重みがほぼ修正されなくなります。 多層ニューラルネットワークでは一カ所でも勾配が0に近い層が存在すると、それより下層の勾配も全て0に近くなります。勾配消失問題 | AI研究所
勾配消失問題を引き起こす原因の1つとして、活性化関数があります。 例えばシグモイド関数を利用した場合、勾配[∂f(x)/∂x]を計算すると、最大値が0.25であると分かります。 これを多層ニューラルネットワークに適用すると勾配消失が起こりやすいことを意味します。2022/01/16【深層学習】勾配消失問題とは？ニューラルネットワーク学習時の ...
・転移学習では、既存の学習済みモデルのデータは変更せず、新たなモデルのデータのみ学習することができる。 ・ファインチューニングは、一度解いた設問の解法を、別の設問のために微調整することが可能である。 ・蒸留は、既に学習してあるモデルを使用し、より軽量なモデルを生み出すことである。2021/06/11転移学習とは？ファインチューニングとの違いや活用例をご紹介 - 顧問
AI（人工知能）の基本的な作り方4つのステップAI（人工知能）の活用内容を決める目的のデータを集める機械学習モデルを作成するWebサービスに組み込むAI（人工知能の）の作り方を4つのステップで初心者向けに解説
AI導入までの基本的な流れとは既存業務・事業にAIで何ができるかを知るAIを導入するための定義を作成するAIに学習させるデータを理解するデータを整え、アルゴリズムを開発する開発したAIを評価するこれを繰り返し、AIの精度を向上させる2018/02/27初心者のためのAI教科書 ～ビジネスにAIを導入するまでのプロセス ...
AIとはどのような技術なのか AI（Artificial Intelligence）は、人間の脳が行っている認識、思考、学習といった能力・活動を、コンピューターなどを使って模倣し再現するシステムです。 ただし、AIにはまだ明確な定義はなく、完全に人間と同等の知的活動を行う人工システムが生まれているわけでもありません。2019/04/03AI（人工知能）には何ができる？ AIの種類を紹介 - 日立 ...
AIを勉強するには、数学が重要です。 なぜなら、AIを使った機械学習やディープラーニング（深層学習）は、すべて計算によって行われているため、数学は共通言語のような存在だからです。 AIの勉強に必要な数学の分野は、微積分の基礎、線形代数の基礎、数理統計学です。2020/08/12初心者におすすめのAIの勉強項目5つと勉強手順｜勉強に役立つ書籍 ...
＜概要＞ 機械学習、映像や音声・言語等のマルチメディア処理技術、知能システム技術などに重点をおいた教育を行います。 情報科学技術を専門的に学びつつ、社会や自然に対する理解力を持つことで、情報科学技術を活用した新しい機器、システム、サービスなどの創出や、新たな価値を創造していく人材を育成します。2018/12/04AIやデータサイエンスについて学べる大学10選 - AINOW
プログラミング初心者が勉強すべき言語シンプルな文法のPython.オブジェクト指向のJava.読みやすく書きやすいRuby.2020/02/15プログラミング初心者は何から始めるべき？成長へのステップを解説
Pythonでできることとは何か？機械学習を使った人工知能の開発自動データ処理や分析などの業務効率化スクレイピングによるWEB上の画像データ・テキストデータの自動収集WEBサービス・WEBアプリケーション制作スマホアプリ（Android）制作デスクトップアプリ制作組み込みアプリケーション制作その他のアイテム...•2022/03/18【初心者向け】Pythonでできることとは何か？事例を用いて解説
Pythonでできる仕事は、大きく分けてWeb系、データ分析系、人工知能系に分けることができます。 目指す方向によって身につけるべきスキルや知識が違ってくるので、まずはPythonで何がしたいかをイメージしておくとスムーズにキャリアアップしやすいでしょう。Pythonを仕事に活かそう！できることや将来性は？ - フリーランス ...
Pythonはソースコードが少ないという特徴があります。 C言語などの他のプログラミング言語と比べても比較的簡単に書け、見た目もスッキリとしているので、誤字脱字や思わぬエラーの発生を防げます。 また、ソースコードが少ないことで、簡単なプログラミングを短時間で書けるため、Webサービスやアプリの開発時間を短縮できます。2021/09/10将来性のあるPythonを学ぼう！需要・メリットからこれからまで ...
Unityは、2Dか3Dを問わず、ゲーム開発で頻繁に使われるゲームエンジンです。 画像や文字の描画、音声再生はもとより、ゲーム内空間における3Dモデルの配置、ゲームコントローラなどUIとのI/O管理、外部デバイスやサーバとの通信などもカバーします。2022/03/10Unityでできることとは？ゲーム以外の分野も紹介 - レバテック ...
その1：マルチプラットフォームがすごい Unityでゲームを開発すると、iOS／Androidはもちろん、Nintendo SwitchやXbox One、PS4などのゲーム専用機、PCのブラウザでもWebGLを使って再生が可能となります。2018/04/04もうゲームだけじゃない！ Unityがスゴいこれだけの理由 - WPJ
Unityを独学で学ぶ方法は以下の流れです。Unity公式のチュートリアルを確認自分でゲームを作るUnityのブログで知識を得るリリースするゲームを作る作ったゲームの分析を行うゲームをどんどん作っていく2020/02/08Unityは独学でいけるのか解説【ネタバレ:いけます】 - エクスプラボ
C#の大きな特徴はさまざまな開発を行うことができるオールラウンドな言語といえるでしょう。 Webアプリケーション、GUIアプリケーション、ゲームの開発など、オールラウンドに開発を行うことができることが特徴です。2022/02/09C#でできることの例を4つ紹介！C#プログラマーの年収やC言語と ...
NET フレームワークで「できること」 Windowsのアプリケーション&WebベースでのサービスやWebアプリケーションなどが可能。 HTMLと同じマークアップ言語で同じ様に用いられる「XML」を使うことができます。2021/09/01「.NET フレームワーク」について徹底解説します！その特徴から ...
. NET Coreとは、WebアプリケーションやWindowsのデスクトップアプリを作ることができる. NETのフレームワークで、クラウド、人工知能、IoT、クライアントUI、機械学習の開発用に提供されています。2020/06/03NET Coreとは？基礎知識と特徴4つ｜メリットや活用方法について
C#はマイクロソフトが開発したプログラミング言語であり、C++やJavaといった世界的に使われている言語と同じ「オブジェクト指向」を採用しています。 オブジェクト指向とは簡単に説明しますと、「独立性、再利用性、拡張性を実現するためのプログラミング言語」です。2019/11/12C#ってどんな言語？｜その特徴と学習メリット
C++はあくまでC言語を機能拡張したプログラミング言語です。 そのため、Microsoftの作ったC#とでは、そもそもの利用現場が違います。 C++は、ロボットなどのハードウェアと結びつきの強いソフトウェア開発に向いており、C#はWindowsアプリの開発や、Microsoft製品との連携などに向いています。2021/06/14C言語・C++とC#の違いや特徴は？それぞれの言語で開発できる ...
C++はコンピューターを素早く動かすことができるC言語にオブジェクト指向の要素を加え、更に効率の良いプログラミングができるようにした言語です。 略して「シープラ」や「シープラプラ」などとも呼ばれています。 C++は近年需要が拡大しているスマホアプリやゲーム、ロボット技術の開発など、幅広い分野で活用されています。2021/01/26C++で開発できること7選｜C++の特徴や習得するメリットを解説
名称 C#と表記し “C Sharp” （シー・シャープ）と読むのが正式名称だが、表記の「#」はナンバーサイン（number sign）であり、音楽記号の「♯」ではない（傾いているのが縦棒か横棒かが異なる）。2018/10/16C#（C Sharp）とは - IT用語辞典 e-Words
C#の出現 2000年頃、マイクロソフトは相互運用性、共通の実行環境や言語への非依存性などを目標に基づいて「. NET Framework」を開発しました。 それと同時に、アンダース・ヘルスバーグを筆頭にプログラミング言語「C#」を開発しています。2017/01/02C#の歴史とルーツを知ろう｜もっとC#を深く理解しよう - アトオシ
■ C#言語のラムダ式（lambda expressions）とは、デリゲート（delegate）や、メソッド・ベースのLINQ文の（例えば）WhereメソッドやSelectメソッドなどの引数をシンプルに記述するために、C# 3.0（＝Visual C# 2008）以降で導入された言語仕様である。C#ラムダ式 基礎文法最速マスター - ＠IT
Visual Studio . NET 2002の日本語版は2002年3月22日に発売された。 主なプラットフォームを. NET Framework 1.0に移行し、.Microsoft Visual Studio - Wikipedia
LINQは2007年にC# 3.0の言語仕様として登場し、その後Visual BasicやF#など他の. NET言語にも取り込まれた。2020/04/23LINQ（統合言語クエリ）とは - IT用語辞典 e-Words
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