悲しい弁護士
![唐澤貴洋 (@log4slander) | Twitter](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2d45f73cf482532886504903fb6d3c1e06fd3c32/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F1264513477176995842%2FNf9PpyHN.jpg)
5月に発表されたMacBook Pro最新モデル。13インチの液晶と打ちやすさを重視したMagic KeyboardがMacBookシリーズ2020年モデルの共通仕様になっている。 2020年5月4日、Appleから新型のMacBook Pro 13インチのリリースが発表された。昨年秋にはMacBook Proの16インチが、そしてこの3月にはMacBook Airが一新されているため、今回のMacBook Pro 13インチがリリースされたことでMacBookの最新モデルが出揃うこととなった。 MacBook Pro 13インチ2020モデルの実機レビューは、すでに多くのメディアで報告されているためそちらをご覧いただきたい。今回、私が紹介したいのはスペックではなく、デザイン。それも、Apple歴代のノートパソコンをデザイン的な観点で振り返り、その歴史を紐解いていきたい。 機能を全搭載した
先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが(というかそうであることを期待したのですが)、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ
大リーグ・ドジャーズ所属の大谷翔平選手が元通訳である水原一平氏のInstagramのフォローを外した、というXでの投稿が拡散されている。しかし、Instagramにはフォローされている側のアカウントからフォロワーを削除す...
『佐倉葉ウェブ文化研究室』トップページ ■ウェブ文化史: |阪神・淡路大震災とインターネット |登録型ウェブ日記リンク集の動乱 |個人ニュースサイト史 |テキストサイトの歴史 |Flash動画史 |ウェブ文化から見たラグナロクオンラインの歴史 |アイマスMAD動画の黎明期| ■表: |個人サイトが多めなインターネットの歴史年表 |「東日本大震災発生に伴うインターネット上の出来事と話題」日表| ■企画もの: |自己顕示欲充足システムに飲み込まれる登山者と事故の危険性 ~インターネットの普及による山行への影響について『ヤマレコ』を事例にして~ |私のウェブ文化史の書き方 ~「個人ニュースサイト史」を例にとって~ |倉庫| ▼目次 ■1.序文 ■2.アイマスMAD動画の黎明期 ◆~2007年2月 アイマスMAD動画の登場 ・THE iDOLM@STER 稼動、アイマスMAD動画の登場、Xbox3
2006年「はてぶがドンドン馬鹿になっていく」http://web.archive.org/web/20190511210441/http://fladdict.net/blog/2006/08/post_32.html はてなブックマークが物凄い勢いで衆愚化していっている。 別にGigazineが悪いわけではまったくないけれど、Gigazineのエントリーが頻出するようになったあたりから、どんどんエントリーの質が下がってきている。もう最近あまりホッテントリも読まなくなった。 新しいこと画期的な概念、難解な議論は、とくに吟味もされずにスルーされて、まとめサイトや実務系tipsのような単なる再生産なのだけど実務での使用に耐える、そんなんばかりが増えていく。 結局ユーザー参加型コンテンツがたどり着くところはココなのか? WEB2.0はガッカリなんす。 なんかね、壮大なユートピア、地上の楽園を作
吉村洋文大阪府知事が武富士の代理人弁護士としてスラップ訴訟に手を染めていたことがクローズアップされています。 では、そのスラップ訴訟の詳細は、どのようなものだったのでしょうか。 私が『週刊プレイボーイ』(集英社)2004年3月2日号にまとめた記事があります。 それを以下に再公表しますので(最小限の加除訂正あり)、吉村知事を擁護する人も批判する人も、正確な事実関係を知ったうえで議論してください。 ※スラップ(SLAPP=Strategic Lawsuit Against Public Participation)訴訟とは、勝訴が目的ではなく、相手の言論を封じ込めるのが目的の名誉毀損訴訟。司法制度を悪用するもので、アメリカなどには反スラップ法がある。 訴訟の「放棄」とは すでに新聞などで報道されているとおり、消費者金融最大手・武富士が集英社と田中知二本誌編集長、筆者を相手どり、2億円の損害賠償
(注) ・北九州市で実施した新型コロナウイルスワクチン接種数を毎週日曜日と木曜日に集計したデータです。 ・5月27日以降のデータを掲載しています。5月27日のデータはそれ以前のデータを含めています。 ・接種完了率は2回目の接種完了した人の人口に占める割合です。 ・接種完了率の分母となる北九州市の人口については、住民基本台帳による令和3年3月31日現在の北九州市の年齢5歳階級別・町別人口、世帯数及び年齢別人口(市及び各区)の集計結果【939,961人】を利用しています。
Facebook: quarterly number of MAU (monthly active users) worldwide 2008-2023
S3 に置いてある CSV, TSV, JSON などの形式のファイルの内容を、SQL で検索できる。 ファイルをまるごと手元に持ってくる時間と転送量を節約できる。 まず CREATE TABLE 文を発行し、S3 上にあるファイル群と対応づけたテーブルを作成する。そうすると、そのテーブルに対して SELECT することができる。WHERE 句や、GROUP BY なども普通に使える。 また、CREATE TABLE 文を発行するのではなく、AWS Glue のカタログ機能を使ってテーブル定義 (スキーマ) を作成しておく方法もある。 Athena を使うにはコンソール上でブラウザから SQL を実行できる (下記画面)。 ほかにも、JDBC/ODBC 経由でアクセスする、API を叩く、などの方法がある。 Athena は「アテナ」と読む。同類のサービスとして S3 Select がある
シンデレラガールズ総選挙結果データのデータをまとめたので、公開しておきます。Google スプレッドシートとJsonデータを用意しました。 全ての総選挙とボイスオーディションの、アイドル名と属性、中間結果・最終結果・前回順位・属性別順位・投票数・投票時のボイス有無が含まれます。 前回順位は、圏外か未登場かを区別しています。 また、ボイス実装済みアイドルの発表日、初参加楽曲・ソロ曲の制作状況の一覧も改めてスプレッドシートにまとめました。 ライセンスはNYSL Version 0.9982です。(もし私に著作権があると考えられる部分については) これまでD3で作成したグラフ*1は、ほとんどこのJSONデータを使っています。何かグラフを作ったり調べたりしていただけると嬉しいです。 Google スプレッドシート 選挙データ - Google スプレッドシート シンデレラガールズボイスと楽曲 -
毎日新聞と社会調査研究センターは23日、全国世論調査を実施した。安倍内閣の支持率は27%で、今月6日に行った前回調査の40%から急落した。不支持率は64%(前回45%)に跳ね上がった。社会調査研究センターとの共同調査は3回目で、最初の4月8日に44%あった支持率が1カ月半で17ポイント落ち込んだ。調査方法が異なるため単純に比較できないが、毎日新聞が従来行っていた電話世論調査では森友・加計問題で政権批判が高まった2017年7月に26%まで下落したことがある。 東京高検の黒川弘務検事長が賭けマージャンをしていた問題で辞職したことについては「懲戒免職にすべきだ」が52%と半数を超えた。「当然だ」は33%にとどまり、厳しい処分を求める声が強い。
日本ロボット学会 ロボット工学セミナー 第126回 ロボットのための画像処理技術 講演資料 https://www.rsj.or.jp/event/seminar/news/2020/s126.html 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては深層学習,その中でも特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNはクラス分類をはじめとして,物体検出やセグメンテーションなど様々なタスクを解くためのベースネットワークとして広く利用されてきている.本講演では,CNNの発展を振り返るとともに,エッジデバイスで動作させる際に重要となる高速化等,関連する深層学習技術の解説を行う. 1. クラス分類向けモデルについて 1.1. ILSVRCで振り返る進化の歴史 1.2. その他重要なモデル 1
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