package.elでEmacs 24にanythingをインストールしたけどauto-installでやり直した | インサイドフラッギング
2012年10月26日金曜日 package.elでEmacs 24にanythingをインストールしたけどauto-installでやり直した Emacs 24から標準になったパッケージマネージャ(package.el)で、anythingを簡単にインストールできるということなのでやってみた。ちなみに、anythingを使うのははじめて。 package.elでインストール こちらに書いてある通り、 Emacs24.1 で anything をインストールするのに package-list-packages 使ったら物凄く簡単にできるようになってる件 - 牌語備忘録 - pygo M-x package-list-packagesしてみたけど、自分の環境では何故かanythingが表示されない。どうやらデフォルトのリポジトリ(GNU ELPA)には登録されていないようだ。GNU ELPA
RSpec のすごいところ - kなんとかの日記
(注: 以下の内容は、RSpec ユーザの間で広まっていることでもなく、もちろん RSpec 開発チームの公式な見解でもなく、あくまでワシの個人的な見解です。) RSpec のすごいところは、コードに対してではなく仕様に対してテストを書くことを明確にしたことだと思う。何を今さらと言われそうだけど、今さらになってようやく気づいたニワトリ頭ですまんかった。 ワシも最初は、「assert_equal(expected, actual)」のかわりに「actual.should == expected」と書くかっこよさに目を奪われて、テストコードを自然言語に近い形で記述するのが RSpec のすごいところだと勘違いしてたし、それが「TDD (Test Driven Development)」から「BDD (Behaviour Driven Development)」へという新しい潮流だと勘違いしてた
失敗こそ成功への近道×山田進太郎氏(2)
面白法人カヤックCEOである柳澤さんにインタビューしてきました！@鎌倉オフィス 今回は学生の起業に焦点を絞ってお話を伺っています！ 柳澤大輔(@yanasawa) 1974年2月19日に香港にて誕生。 慶應義塾高校。 慶應義塾大学環境情報学部卒業。 ソニー・ミュージックエンタテインメント所属。 1998年面白法人カヤック（合資会社カヤック）設立。 2005年に株式会社カヤックを設立。 www.kayac.com/ 学生の起業もアプリ開発も珍しくはない 「最近は学生起業も珍しいことではななくなりました。。起業するのに学生も大人も関係ありません。ただ単に、起業をするんじゃなくて、唯一無二の面白いことをして欲しいと思います」 と話すのは「面白法人カヤック」の代表柳澤大輔氏。資本金が１円からでも起業できる現代は起業へのハードルは低くなっている。だからこそ、求められるのは、何よりも“面白さ”。 「世
PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足
放課後の学食は、普段なら常時腹を空かせた運動部の連中があちこちにたむろっているのだが、今日は珍しく先客は一人きりだった。 静かな様子にほっとしたカズは、まったり休憩でもしようとジュースを片手に奥の目立たない席を目指す。が、学食で筆記用具を広げている女子生徒の横を通り過ぎたところで突然立ち止まった。 振り返ってその先客をよく眺めると、ツインテールの頭をどこか見覚えのある黄色い本に乗せて、机に突っ伏すようにして寝ていた。カズは思わず近寄って、本の正体を確認するためにのぞき込もうとしたそのとき。 「やっぱ、わかんない！ ……って、ひゃあ!?」 「わわっ」 突然跳ね起きたその生徒は、目と鼻の先にいたカズの姿にびっくりして悲鳴を上げた。カズもやはり驚きうろたえてしまった。 二人してしばらくそのまま息をのむようにして顔を見合わせていたが、そのうちどちらともなくぷっと吹き出した。 「あはは、ごめん……す
livedoor Techブログ : 第4回NHNテクノロジーカンファレンスのお知らせ
株式会社データホテルの伊勢幸一です。 エンジニアの皆様、ご無沙汰しております。おまたせいたしました。 来る2013年3月10日（日曜日)、第4回NHNテクノロジーカンファレンスを開催します！ 今回のテーマはこちら！ 「ザ ・ データセンター」 〜アプリは会議室で動いてるんじゃない！データセンターで動いてるんだ！〜」 (ベタなコピーですいません・・・) 普段、ターミナルエミュレーターを介してしか触れることの無いサーバ達ですが、ほとんどのサーバはデータセンターと呼ばれる倉庫みたいな殺風景なお部屋でシュンシュンと鳴きながら皆さんのアプリケーションを稼動させています。そのデータセンターの中では一体何が起きているのか？データセンターエンジニアは中で一体何をしているのか？データセンターの未来は？とか。そこで、データセンター生活の一幕を皆さんで共有してみようということで計画しました。 対象者 ・ SNS
カルバック・ライブラー情報量 - Wikipedia
カルバック・ライブラー情報量（カルバック・ライブラーじょうほうりょう、英: Kullback–Leibler divergence）は2つの確率分布の差異を計る尺度である。 確率論と情報理論で利用され様々な呼び名がある。以下はその一例である： カルバック・ライブラー・ダイバージェンス（KLダイバージェンス） 情報ダイバージェンス（英: information divergence） 情報利得（英: information gain） 相対エントロピー（英: relative entropy） カルバック・ライブラー距離 だたしこの計量は距離の公理を満たさないので、数学的な意味での距離ではない。 応用上は、「真の」確率分布 P とそれ以外の任意の確率分布 Q に対するカルバック・ライブラー情報量が計算される事が多い。たとえば P はデータ、観測値、正確に計算で求められた確率分布などを表し、Q
距離空間 - Wikipedia
距離空間（きょりくうかん、metric space）とは、距離関数（きょりかんすう）と呼ばれる非負実数値関数が与えられている集合のことである。 古代より、平面や空間、地上の 2 点間の離れ具合を表す尺度である距離は測量や科学、数学において重要な役割を果たしてきた。1906年にモーリス・フレシェは、様々な集合の上で定義された関数の一様連続性の概念を統一的に研究した論文 Fréchet (1906)[注釈 1]において、ユークリッド空間から距離の概念を抽出して用い、距離空間の理論を築いた。 平面 R2 の上の 2 点 P1 = (x1, y1), P2 = (x2, y2) の間の距離にもマンハッタン距離 やユークリッド距離 などがあり、同じ集合に対して何種類もの異なる距離関数を考える事も少なくないため、集合 X と距離関数 d を組にして (X,d) と書き、距離空間と呼ぶ。 特に距離が与え
O'Reilly Media - Technology and Business Training
More than 5,000 companies count on our digital courses and more to guide their teams through the tools and technologies that drive business outcomes. We can help yours too. New AI policy for O’Reilly authors and talent O’Reilly president Laura Baldwin shares the company’s ethical approach to leveraging GenAI tools and ensuring O’Reilly experts are compensated for their work. See it now It’s time t
コーパス - Wikipedia
コーパス（英: corpus）は、言語学において、自然言語処理の研究に用いるため、自然言語の文章を構造化し大規模に集積したもの。構造化し、言語的な情報（品詞、統語構造など）を付与している。言語学以外では「全集」を意味することもあり、言語学でも日本語を扱う場合には、「言語全集」「名詞全集」「動詞全集」などと呼ぶとよい[1]。コンピュータ利用が進み、電子化データとして提供されている[2]。 概要[編集] 「身体」を意味する ラテン語: corpus に由来する。複数形は ラテン語: corpora（コーポラ）。英語式複数形とした 英語: corpuses の使用も散見される。 大規模なコーパスの作成には、相当の費用と時間がかかる。使用する文章に関わる著作権など、法的問題が発生するためである。データ作成の手間はあるが、コンピュータ利用により、それ以前に比べ、かなりの労力軽減と多様な構造化が実現し
多項分布 - Wikipedia
多項分布（たこうぶんぷ、英: multinomial distribution）は、確率論において二項分布を一般化した確率分布である。 二項分布は、n 個の独立なベルヌーイ試行の「成功」の数の確率分布であり、各試行の「成功」確率は同じである。多項分布では、各試行の結果は固定の有限個（k 個）の値をとり、それぞれの値をとる確率は p1, …, pk（すなわち、i = 1, …, k について pi ≥ 0 であり、 が成り立つ）であり、n 回の独立した試行が行われる。確率変数 Xi は n 回の試行で i という数が出る回数を示す。X = (X1, …, Xk) は n と p をパラメータとする多項分布に従う。 確率質量関数[編集] 多項分布の確率質量関数は次の通りである。 ここで、x1, …, xk は負でない整数である。 属性[編集] 期待値は次の通り。 共分散行列は次の通りである。対
Rubyを始めたけど今ひとつRubyのオブジェクト指向というものが掴めないという人、ここに来て見て触って！
Rubyのオブジェクト指向は一貫性があってわかりやすいという評判だけれども、オブジェクトを意識しない便利な手続き的な書き方もできるからそれがRubyの本来の姿を分かり難くしているという面もあってその辺でRubyを始めたけど今ひとつ本質的なものが見えてこない人たちもいるんじゃないかと思う今日此の頃ですが皆さんいかがお過ごしですか？ それで随分と前に僕がRubyを始めてそんなに時間が経っていないときに書いたブログの記事があってそのことを思い出して、読み返してみるとRubyのオブジェクトを中心にしたちょっとユニークな説明になっていてまあ書き足りない部分もあるけれどもあの頃の知識でよく書けてるじゃないのなどと自画自賛しつつ、これは先の「Rubyを始めたけど今ひとつ本質的なものが見えてこない人たち」の役にも立つのではないかという発想が生まれて、結果ここにその記事群の文体を変えたり間違いを直したり挿絵
LTSV のもうひとつのメリット、あるいは、プログラムでログを出力する際に気をつけるべきこと - kazuhoのメモ置き場
Labeled Tab-separated Values (LTSV) がブームのようです。 LTSV については、ラベルをつけることで柔軟に拡張できるという点が、その特徴として取り上げられますが、もう一点、タブをセパレータに使うことでログのパースが簡単になった、という点を忘れるべきではないでしょう。 特に httpd のログは NCSA httpd という HTTP/0.9 時代のWebサーバのログフォーマットがベースに拡張されてきたため、以下のようにセパレータとして空白、[]、ダブルクォート ("")*1が混在するという、とても処理しづらいものになっていました。どれほど複雑かは「404 Blog Not Found:perl - Apache Combined Log を LTSV に」の実装を見れば明らかでしょう。 127.0.0.1 - - [08/Feb/2012:23:52:4
線型結合 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "線型結合" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2012年8月） 線型結合（せんけいけつごう、英: linear combination）は、線型代数学およびその関連分野で用いられる中心的な概念の一つで、平たく言えば、ベクトルの定数倍と加え合わせのことである。一次結合あるいは線型和とも呼ぶ。 いくつかのベクトルを組み合わせると他のベクトルを作ることができる。例えば、2次元数ベクトルを例にとれば、ベクトル v = (2, 3) と w = (1, 2) を用いて 2v + 3w のようにすれば、(7, 12) というベクトルを作る
ロジスティック回帰 - Wikipedia
ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、英: Logistic regression）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年にデイヴィッド・コックス（英語版）が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 概要[編集] ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。x が入力で、pが確率（出力）、αとβがパラメータ。
最大エントロピー原理 - Wikipedia
最大エントロピー原理（さいだいエントロピーげんり、英: principle of maximum entropy）は、認識確率分布を一意に定めるために利用可能な情報を分析する手法である。この原理を最初に提唱したのは Edwin Thompson Jaynes である。彼は1957年に統計力学のギブズ分布を持ち込んだ熱力学（最大エントロピー熱力学（英語版））を提唱した際に、この原理も提唱したものである。彼は、熱力学やエントロピーは、情報理論や推定の汎用ツールの応用例と見るべきだと示唆した。他のベイズ的手法と同様、最大エントロピー原理でも事前確率を明示的に利用する。これは古典的統計学における推定手法の代替である。 概要[編集] 今確率変数 X について、X が条件 I を満たす事だけが分かっており、それ以外に X に関して何1つ知らなかったとする。このとき、X が従う分布はどのようなものである
過剰適合 - Wikipedia
ノイズのある、ほぼ線形なデータは、一次関数にも多項式関数にも適合する。多項式関数は各データポイントを通過し、一次関数は必ずしもデータポイントを通過しないが、端の方で大きな変化が生じることがないため、一次関数の方がよりよい適合であると言える。回帰曲線を使ってデータを外挿した場合、過剰適合であれば悪い結果となる。 教師あり学習（ニューラルネットワークなど）における過剰適合。訓練時のエラーを青、評価時のエラーを赤で示している。訓練時のエラーが減少しているのに、評価時のエラーが増えている場合、過剰適合が起きている可能性がある。 過剰適合（かじょうてきごう、英: overfitting）や過適合（かてきごう）や過学習（かがくしゅう、英: overtraining）とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ（テストデータ）に対しては適合できていない、汎化できていない
次元の呪い - Wikipedia
次元の呪い（じげんののろい、英: The curse of dimensionality）という言葉は、リチャード・ベルマンが使ったもので、（数学的）空間の次元が増えるのに対応して問題の算法が指数関数的に大きくなることを表している。 例えば、単位区間をサンプリングするには100個の点を等間隔で、かつ点間の距離を 0.01 以上にならないように配置すれば十分である。同じようなサンプリングを10次元の単位超立方体について行おうとすると、必要な点の数は 1020 にもなる。したがって、10次元の超立方体はある意味では単位区間の1018倍の大きさとも言える。 高次元ユークリッド空間の広大さを示す別の例として、単位球と単位立方体の大きさを次元を上げながら比較してみればよい。次元が高くなると、単位球は単位立方体に比較して小さくなっていく。したがってある意味では、ほとんど全ての高次元空間は中心から遠く、
共役事前分布 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
共役事前分布 (conjugate prior)† 尤度関数と掛けて事後分布を求めると，その関数形が同じになるような事前分布． 指数型分布族ではこのような共役事前分布が存在し，次のような形．(表記は指数型分布族の項を参照) \[\Pr[\mathbf{\theta}|\mathbf{\eta},\nu]=f(\mathbf{\eta},\nu)Z(\mathbf{\theta})^\nu\exp(\nu\sum_{j=1}^p \theta_j\eta_j)\] ただし，\(\mathbf{\eta}=(\eta_1,\ldots,\eta_p)\) と \(\nu\) はパラメータ． 確率分布と，その分布に対する共役事前分布の例
Rebuild: 1: Podcasting, LTSV, RubyMotion (伊藤直也)
Rebuild A Podcast by Tatsuhiko Miyagawa. Talking about Tech, Software Development and Gadgets. 00:00 miyagawa: naoyaさん、最近は結構ブログが活発になってきている感じですね。 naoya: はいはい、そうですよね。 miyagawa: なんか、心境の変化があったんですか。 naoya: 心境の変化(笑) miyagawa: (笑) naoya: いやずっとドラクエしかしてなかったんですけど(笑) miyagawa: (笑) naoya: いやそれで、最近ちょっと、なんか作ったりしてるので。結構一人で作ってるんで、あんまり「こういうことやった」みたいなことを、他人に共有する機会が無いんですよ。 miyagawa: うんうん。 naoya: そうすると、なんかブログに書いてみようか
最大事後確率 - Wikipedia
最大事後確率（さいだいじごかくりつ、英: maximum a posteriori, MAP）推定は、統計学において、実測データに基づいて未知の量の点推定を行う手法である。ロナルド・フィッシャーの最尤推定 (MLE) に密接に関連するが、推定したい量の事前分布を利用して最適化問題を解き確率が最大の結果を得る。したがってMAP推定は、最尤推定に正則化をつけた物と見ることもできる。 概要[編集] の観測に基づいて、未知の母集団パラメータ を推定したいとする。 の標本分布を とすると、母集団パラメータを としたときの の確率は となる。すると という関数は尤度関数であり、 は の最尤推定である。 ここで、 の事前分布を とする。すると、 をベイズ推定における確率変数として扱える。 の事後確率は次のようになる。 ここで は の密度関数、 は の定義域である。これはベイズの定理の直接的な応用である。
グリー主催の勉強会「GitHub:E Casual Talk」に潜入｜【Tech総研】
企業内でGitHubを使うためのサービス「GitHub:Enterprise（GHE）」。その導入ユーザーであるグリーが中心となり、GHEのイベント「GitHub:E Casual Talk」を開催。各企業におけるポイントや難しさとともに、GitHub社による最新情報が披露された。 ソースコード管理用の分散型管理システム「Git」のホスティングサービスなどを提供する「GitHub」。「GitHub」はいまやITエンジニアなら使ったことはなくても、知らない人はいないといっても過言ではないほどに普及している。とはいえ、「社外にソースコードを置きたくない」「セキュアな環境で使いたい」ということから、活用を見送っている企業も多いはず。そんな企業のニーズを満たしてくれるのが、GitHubを企業内で使うためのソリューション「GitHub:Enterprise（GHE）」だ。GHEをいち早く導入し、活用
私の修士での2年間は失敗に終わった
修論を指導教授に全部書き直してもらうことになった。 恥ずかしい。 そもそも何でこんなことになったんだろうかちょっと考えなおしてみたい。 学部のときはもともと別の研究室にいた。研究内容は良かったけど、かなりいい加減な先生なので修士レベルの研究をこの研究室で行うことに不安を感じ今所属してる研究室に変えた。 修士での指導教授は学部時代とはうってかわって厳しい先生だったが、学生への指導もきっちり行ってくれる人だった。 そんな先生から与えられた最初の研究テーマは最先端といえるもので私自身もやりがいを感じ、この研究室に来てよかったと思った。 おかしくなりはじめたのはM1の6月あたりから。つまるところ研究がはやくも進まなくなった。 進まなくなった理由は単純で「私が先生にあまり質問しなかった」からである。 けっこう最先端のことをやっているのだから、当然わからないところが出てくる。しかも「何が分からないのか
Emacsで1ファイルにしか出現していないシンボルをハイライトするやつ - hitode909の日記
前書き 革新的ソフトウェアを作った． 背景 近年，Eclipseやflymakeなど，ソースコード中のエラーを発見するツールの開発が進んでいる PerlやRubyのような言語では静的コード解析が難しく，メソッド名の間違いを実行時にしか発見できないことがあり，頻繁にテストを実行することなどで補っている 提案手法 リポジトリ内で1ファイルにしか出現しない色付けする シンボルの出現について ソースコード中のシンボルは他のファイルにも登場する場合が多い． たとえば，あるファイルで宣言されたメソッドを他のファイルから呼ぶと，そのメソッドは2箇所から出現する． 以下の例では，helloというシンボルはファイル1と2の両方に出現している． # file1 def hello puts "Hello, World!" end # file2 require './file1' hello() 以下の例では
Dual ウィズダム 用例コーパス紹介
お知らせ 《Dualウィズダム 用例コーパス》サービス開始を記念しまして、当機能を期間限定で一般公開いたします。 書籍をまだご購入いただいていない方も、《Dualウィズダム 用例コーパス》機能をお試しいただくことができます。 2008年10月、さらに機能をアップした、改良版に更改しました。 Dualウィズダム英和 用例コーパス 入口 Dualウィズダム和英 用例コーパス 入口 コーパスとは 「コーパス」とは、言語研究のためのテキスト資料体、すなわち収集された膨大な用例テキストのことです。 欧米では1980年代から、これを電子的に解析するコンピューター・コーパスを使って、辞書編纂が行われるようになり、語義の頻度順配列や、語連結（コロケーション）を重視した、より適切な用例解説などが科学的な裏づけをもって行われるようになってきています。 日本においては、ウィズダム英和辞典（初版； 三省堂2003
Opera's Developer Relations Team - Opera 10.60 moves to the beta zone
8 March 2022 by Danny Yao in Blog By supporting the Opera Crypto Wallet, Dapp developers can gain access to millions of crypto users on Opera platform. To do so, Dapp developers need simply add a few lines of code to set up integration with the Opera Crypto Wallet. 23 January 2019 by Daniel Bratell in Blog Opera 58 (based on Chromium 71) for Mac, Windows, Linux is out! To find out what’s new for u
地盤沈下する大学院
業績業績とここ数年大学院生や先生たちは業績を早くたくさんつくることに追われている。その結果、全体のレベルが低下した。査読以外は誰も読まないような論文が量産されている。この中で10年後、20年後に存在意義があるものはほぼゼロである。それがうすうすわかっていても、とにかく業績を出さないと雇ってもらえないから、ちまちまと業績を作る、10年後には紙切れの価値もないのに、必死だ。何年もかけて熟成されたような、話題になるような論文はほとんど見かけない。国の指導で文系も博士号をたくさん出さないとならなくなった。全体のレベルの低下はここにもある。ここ数年、博論の発表を聞いていると「自分の好きなものについて詳しく調べました」的なものが多い。確かに詳しく調べている。でも論がない。これまでの研究はこうで、ここがダメだからここを直しました、それさえない。自分の好きなものを調べてたくさん書いた自分に酔っているだけの
MySQL の max_allowed_packet を設定 - satococoa's blog
ActiveRecord で Mysql2::Error: MySQL server has gone away と言われて困ったのです。 さっぱり原因がわからずに同僚の @DianthuDia 先生に聞いてみたところ、どうやら大きなデータを MEDIUMTEXT 型のカラムに保存しようとしたときに、以下の MySQL の設定にひっかかって失敗していたらしいです。 1 2 3 4 5 6 7 > show variables like 'max_allowed_packet'; +--------------------+---------+ | Variable_name | Value | +--------------------+---------+ | max_allowed_packet | 1048576 | +--------------------+---------+
新社会人の君へ。まずは家を出ること！
1948年三重県生まれ。京都大学を卒業後、1972年に日本生命保険相互会社に入社。企画部や財務企画部にて経営企画を担当するとともに、生命保険協会の初代財務企画専門委員長として、金融制度改革・保険業法の改正に従事する。ロンドン現地法人社長、国際業務部長などを経て、同社を退職。2006年に生命保険準備会社を設立し、代表取締役社長に就任。2008年の生命保険業免許取得に伴い、ライフネット生命保険株式会社を開業。社長、会長を10年務めたのち、2018年より立命館アジア太平洋大学（APU）学長。2024年より現職。 出口治明の提言：日本の優先順位 東日本大地震による被害は未曾有のものであり、日本はいま戦後最大の試練を迎えている。被災した人の生活、原発事故への対応、電力不足への対応……。これら社会全体としてやるべき課題は山積だ。この状況下で、いま何を優先すべきか。ライフネット生命の会長兼CEOであり、
ハトが選んだ生命保険に入る :: デイリーポータルZ
いま生命保険にひとつもはいってない。38歳会社員（既婚）としてまずい気がする。 そういえばニフティには保険のサイト（保険アドバイザー）があった。あそこから申し込めば、社内の評判もちょっとはよくなるかもしれない。ついでにそのようすを記事にしたらどうかと言われたが、そういう宣伝っぽいのは書けないのでお断りしようとしたら、 「保険をハトに選んでもらったらいいじゃん」 とのアイデア。なるほど、それは盛り上がりそうだ。ポポー1億！ポー定期！なんて。 でもほんとにそれでいいのだろうか、僕の人生。（林 雄司） 河原にいるハトが食べた豆で保険金額を決めます 保険金額を書いた皿に豆を入れ、いちばん最初にハトがきた皿の金額の保険に入るという方法である。撮影場所はいつもの多摩川の河原（神奈川県）である。 保険は高度な数学を使って保険料を算出していると聞いたことがあるが、その高度な数式もハトの気まぐれの前では台な
20代の社員に「アホは出口さんです」と言われました：日経ビジネスオンライン
ライフネット生命保険が営業を開始して約1年が過ぎた2009年夏のことです。20代の社員に突然こう言われました。「出口さん、この日、1時間ほど時間を空けておいてください」。いったい何の用だろう。と思いつつ、私は、「いいですよ」と答えました。 前日、私は彼に聞きました。 「明日、時間は取ってあるけど、何をするんだっけ」 その若い社員はこう言いました。 「インターネットでのPR企画のため、二子玉川へ行って、多摩川の河川敷に降りてください」 「でえ、何をするんだい？」 「まずですね。今回の企画を考えてくれたウェブマガジン、デイリーポータルZのウェブマスター林雄司さんが、死亡保険に加入しよう、と河川敷に待ち受けています」 デイリーポータルZ？ 何だ、それ？ ヒーローロボット？ 「それで、ですね。この林さんが、3枚の紙皿にそれぞれ、1,000万円、2,000万円、3,000万円と、死亡時の受取金額を書
開発スピードアクセル全開ぶっちぎり！日本よ、これがMySQL 5.6だッ！！
米国で行われているMySQL Connectというイベントで、ついにMySQL 5.6 RC（リリース候補版）が発表された。リリース候補版ということは、これが次の正式版になるということだ。MySQL 5.5は5.1から凄まじい進化を遂げたバージョンであった。だが、MySQL 5.6はさらにそれを上回る進化を遂げている！正直ここまでの進化を誰が予想しただろうか、いや誰も出来なかったであろう。これまで、α版が出たときから何度か新機能について紹介してきたが、今回改めてMySQL 5.6の新機能を振り返ってみようと思う。すべてまとめるともの凄い内容だ。興奮して夜も眠れなくなること請け合いだ。MySQLの進化が止まるのでは？などという心配は吹き飛び、もはやもうちょっと小出しにしなくて良かったのか？と心配してしまうレベルである。 それではMySQL 5.6の新機能について紹介していこう。 InnoDB
オブジェクト指向プログラムのためのパターン言語の使用
以下の文章は、Kent Beck、Ward Cunninghamによる「Using Pattern Languages for Object-Oriented Programs」の日本語訳である。 Ward Cunningham氏の許可を得て、ここに掲載する。 Kent Beck, Apple Computer, Inc. Ward Cunningham, Tektronix, Inc. Technical Report No. CR-87-43 September 17, 1987 Submitted to the OOPSLA-87 workshop on the Specification and Design for Object-Oriented Programming. 概要 オブジェクト指向プログラミングへのパターン言語の適合について概説する。ウィンドウ・ベースの
育休中にやっておくこと（２） - はるのあした
おかげさまで前回の「育休中にやっておくこと」がはてなで三桁のぶくまを集めました。ありがとうございます。Google先生で「育休中」と伺うと、わりと上位に出てくる快挙。あれから少し時間も経ってますので、第二弾、というか差分を。＞このエントリは、twitterでのやりとりが一部元になっております。参考にさせていただいたり、アドバイスをくださった皆様、ありがとうございます。 ファミリーサポート（通称ファミサポ）に登録する ファミサポは、自分自身子どもを産むまで存在すら知らなかったので、ここで少し説明をしておきます。ファミリーサポートというのは、平たく言うと自治体が、子育てのちょっとしたお手伝いを1時間あたり1000円*1ぐらいでしてもいいですよ、というご近所のファミリーサポート会員さんを紹介してくれる登録制のサービスです。登録方法は自治体によるので、自治体が出してる公報で調べるとか、保健センター
育休中にやっておくこと - はるのあした
産休、育休中にやっておくことは働く女性向けの雑誌、Web等で既に何度も言及されているので、その中から自分のreminderとして書いておく。ポイントは、「産休前であれだけ忙しくてマトモに出来てなかったこと（掃除、料理等）を育児がプラスされた復職後もクオリティを保つとか無理！準備しないとまずいな、と想像できること、あらかじめ準備できることは全部準備する！」です。 (1)復職までに、予防接種を受けられる限り全部受ける Know VPD! - ワクチンで防げる病気（VPD）を知って子供たちの命を守る 生ワクチン（たとえばBCG）を打つとその後1ヶ月ほかの予防接種が受けられない、子どもが風邪をひいたとか体調が悪い、小児科が混んでて予約がとれない、などの理由で結構接種スケジュールはドンドコ後ろにずれます。とはいえ接種間隔があいてしまうのが一番マズいので、断然同時接種がおすすめです。あとは月齢が進むと
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Scientist Explains the Weird Shiny Thing on Mars
GitHub - pry/pry-rails: Rails >= 3 pry initializer
英語の発音記号 読み方と音声サンプル
対数線形モデルはなぜ回帰分析より社会学的か？ | Theoretical Sociology
http://www.singularpoint.org/blog/math/optimization/logit-maximum-entoropy/
search?q=chrome%20developer%20tools
NTT、ビッグデータ解析で世界最速 1億の友人関係3分で - 日本経済新聞
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火星探査機と「あけた穴」がわかる双方向パノラマ
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