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2013年9月2日のブックマーク (5件)

  • DMM inside

    アニメ初の快挙!海外アニメ賞を受賞した『スキップとローファー海外ライセンス部長&プロデューサーが語る、奮闘の舞台裏

    DMM inside
    JULY
    JULY 2013/09/02
    言われてみれば当たり前のことだけど、確かにちょっと気が付きづらいなぁ。
  • 英語ができる人とできない人の年収が明確に(TREND通信) - 国内 - livedoor ニュース

    英語ができる人とできない人の年収が明確に2013年09月02日10時00分聞くだけの英語学習エブリデイイングリッシュはこちら 今年7月、ダイジョブ・グローバルリクルーティング株式会社が発表した「語学力が年収に与える影響についての調査報告書」によると、英語力がネイティブレベルのユーザーの平均年収英語力なしのユーザーの平均年収の1.3倍もあったという。また、同じ月に発表された株式会社インテリジェンスの調査でも、英語能力(初級レベル)が必須な求人数は全体の55.6%を占めていた。 もはや、ビジネスパーソンにとって英語力は無視できないほど大きなスペックとなっているのは衆知の事実。しかし、社会人になってから英語を学び直すのは、時間やお金が自由にならずなかなか難しいもの。多くの人が英語の必要性を感じながら、放っておいてしまっているというのが実際のところではないだろうか。 しかし、最近ではそんな英語

    JULY
    JULY 2013/09/02
    逆の因果関係の影響は? つまり、元々収入の高い人が、英語力をつけるためのコストを払って身につけている。金も時間もない人間の自己努力では、少なくとも効率は悪いだろうし。
  • ロリポップのサイト改ざん事件に学ぶシンボリックリンク攻撃の脅威と対策

    既に報道されているように、ロリポップ!レンタルサーバーに対する改ざん攻撃により、被害を受けたユーザー数は8428件にのぼるということです。ここまで影響が大きくなった原因は、報道によると、(1)「WordPressのプラグインやテーマの脆弱性を利用」し、不正なファイルがアップロードされた、(2)パーミッション設定の不備を悪用されて被害が拡大した、ということのようです。 29日夜の時点では、攻撃者の改ざん手法について「WordPressのプラグインやテーマの脆弱性を利用」し、不正なファイルがアップロードされて「wp-config.phpの」の設定情報が抜き出されたと説明していたが、30日午後7時過ぎの説明で、この脆弱性が侵入経路となって同社のパーミッション設定の不備を悪用されたことが原因だったことを明らかにした。 「ロリポップ」のWordPressサイト改ざん被害、原因はパーミッション設定不備

    ロリポップのサイト改ざん事件に学ぶシンボリックリンク攻撃の脅威と対策
    JULY
    JULY 2013/09/02
    FollowSymLinks の危険に関する分かりやすい解説。
  • 14型で1.14キロ! 軽すぎる大画面ノート「Let'snote LX3」を試す(前編)

    14型で1.14キロ! 軽すぎる大画面ノート「Let'snote LX3」を試す(前編):見た目と重さのギャップに驚く(1/2 ページ) 大画面のノートPCを楽に外に持ち出せたら……そう考えるユーザーは多いのではないか。 2013年秋冬モデルで登場した「Let'snote」の新シリーズ「Let'snote LX3」は14型液晶ディスプレイを搭載するノートPCで世界最軽量(2013年8月28日現在、同社調べ)を実現したノートPCだ。最軽量となる光学ドライブ非搭載モデルでは約1.14キロと、画面がはるかに小さい11型クラスのモバイルノートPC並に軽い。 今回のモデルチェンジで12.1型の「SX」シリーズと「NX」シリーズ、11.6型の「AX」シリーズに加え、14型のLXシリーズを投入したのは「“大画面ノートPCを持ち運びたい”というユーザーのニーズに応えたため」と同社は説明している。 “世界最

    14型で1.14キロ! 軽すぎる大画面ノート「Let'snote LX3」を試す(前編)
    JULY
    JULY 2013/09/02
    「大画面のノートPCを楽に外に持ち出せたら……そう考えるユーザーは多いのではないか。」のっけから否定的になっちゃうけど、「大画面でなくても、1kg を切る堅牢なノート PC があれば」という人も多いのでは?
  • セキュリティ対策に数学の力を――機械学習は先行防御の夢を見るか?

    膨大なログの中から不審な通信を見つけ出したり、マルウェアの挙動を解析するならば専門家の長年の経験やカンに勝るものはない、という印象が強い。しかし、次々と亜種のマルウェアを生み出してくる攻撃者の「物量作戦」の前には、いくら優秀な専門家でも後手に回りがちだ。ならば「機械学習」を活用して異常を速やかに検出し、次の亜種を予想して、先回りして攻撃を防げないだろうか――そんなアプローチが始まろうとしている。 機械学習は、コンピュータの黎明(れいめい)期から研究が進んできた分野だ。コンピュータプログラムにデータを与え、その中に潜んでいる規則性を機械学習のアルゴリズムを使って抽出し、モデル化することで、あたかも人間と同じように判断を下せるようにする。かつては、膨大な計算量が必要なことがネックとなっていたが、近年のコンピューティング能力の向上に伴い、画像処理やユーザーの行動分析、それに基づくレコメンデーショ

    セキュリティ対策に数学の力を――機械学習は先行防御の夢を見るか?
    JULY
    JULY 2013/09/02
    これはこれで期待しつつ、目の前の問題には粛々と。