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2013年10月24日のブックマーク (5件)

  • ブラウザのみで使えるバーコードリーダーを作った - @znz blog

    最近の HTML5 の getUserMedia API でカメラの画像をブラウザ上で処理できるようになったということで、 専用のバーコードリーダー機器を買ったり、 モバイル機器で専用のアプリを入れたりしなくても、 ノートPCの内蔵のカメラでも使えるバーコードリーダーを作ってみました。 使い方 Web Barcode Reader (2022-11追記: 放置していたら削除されてしまったためデモサイトは今はありません) を開いて、 既にPC上に画像がある場合はその画像を選択してください。 選択するだけでバーコードの認識が始まります。 iOS や Android などではファイル選択かカメラで撮影かを選べます。 BarcodeReader のライブラリを使って JavaScript のみで認識していて、 バーコードの認識は初回はちょっと時間がかかるようなので、 ゆっくり待ってください。 Go

  • 「小さな政府」という誤解/松尾匡:連載『リスク・責任・決定、そして自由!』 - SYNODOS

    この連載では、これまでの三十年ほど、世界中でみんなが「大きな誤解」をしてきたという話をします。 「誤解」というのは何かと言うと、「小さな政府」というスローガンのことです。こないだ亡くなったイギリスのサッチャーさんから始まって、小泉さんとかブッシュさんとか、このかんずっと、世界中でいろんな政権が追求してきましたよね。 最初はいま名前をあげた人たちなんかが、大きな企業が自由におカネもうけできるようにしよう、もっと競争を激しくしようということで、「小さな政府」の路線を進めました。「新自由主義」政策と呼ばれています。 これが、格差だとか貧困だとか、地域の人々の絆の崩壊だとか、金融危機だとかをもたらしたというわけで、今度は、イギリスのブレア政権とか、アメリカのクリントン政権だとかが、もう少しマイルドにした路線をとりました。新自由主義でも、これまでの福祉国家でもない、「第三の道」だとかと自称していたも

    「小さな政府」という誤解/松尾匡:連載『リスク・責任・決定、そして自由!』 - SYNODOS
    yugui
    yugui 2013/10/24
  • Programming Languages - Hyperpolyglot

    Hyperpolyglot Programming Languages commonly used features in a side-by-side format Scripting Languages I: Node.js, PHP, Python, Ruby Scripting Languages II: Perl, Lua, Groovy GUI Scripting: JavaScript, Smalltalk, Tcl, AutoHotkey Command Line Interpreters: POSIX Shell, Cmd.exe, PowerShell Forth and PostScript: Forth, PostScript Prolog, Erlang, Elixir: Prolog, Erlang, Elixir Lisp Dialects: Common L

    yugui
    yugui 2013/10/24
  • 【科研費】象の卵事件

    科研費申請書をLaTeXで作成出来る「科研費マクロ」という、阪大の山中さんを中心にして毎年開発されている有名なマクロがあり、多くの研究者の方が便利に利用しています。マクロの文には有名な「象の卵の研究」が記されていて、各自それを自分の研究内容に置き換えて使っています。これは、〆切も差し迫った頃に起きた出来事です。

    【科研費】象の卵事件
    yugui
    yugui 2013/10/24
  • データ分析を「させる(依頼する)」側に最低限知っていて欲しい4つの分析コンセプト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    世の中データ分析部門を立ち上げる企業が増えてきて、「データサイエンティスト」と名乗ろうが名乗るまいがデータ分析者を置いて様々なビジネス上のデータを分析させるところが目立ってきました。 でも、一方で実際のデータ分析者たちが何をやっていて、どういうアウトプットを出しているのか?について、きちんと理解している人はあまり多くなさそうに見えます。うっかりすると、「金とデータは渡すから良きに計らえ」*1ってところも少なくないかも。。。 それではあまりにもざっくりし過ぎているので、実際のデータ分析者がどんなことをしているのかを、超絶大ざっぱに4つに分けてみました*2。即ち、「回帰・分類・推定・予測」の4つのコンセプトです。今回はこの4つのコンセプトについて、データ分析を「させる(依頼する)」側の人たちに出来る限り分かりやすく説明してみようと思います。 ということで、データ分析を「させる(依頼する)」側の

    データ分析を「させる(依頼する)」側に最低限知っていて欲しい4つの分析コンセプト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
    yugui
    yugui 2013/10/24