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何となく自分の心に響いた名言・迷言:アルファルファモザイク
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若者レジャーの問題は可処分所得の問題である - 「レジャー白書 2008」を読み解く - （旧姓）タケルンバ卿日記避難所
「貧困化」という言葉に悪意を感じてしまうんだけど。 http://www.asahi.com/national/update/0816/TKY200808160290.html 若者の余暇の過ごし方が「貧困化」していることが、社会経済生産性本部の０８年版「レジャー白書」で分かった。余暇の楽しみ方の種類が、１０代は１０年間で３割近く減った。生産性本部は、将来のレジャー産業の市場規模を縮小させる可能性があると指摘している。 http://www.asahi.com/national/update/0816/TKY200808160290.html お約束のように「痛いニュース」ではフルボッコ。 痛いニュース(ﾉ∀`) : 10〜30代の若者、遊びが「貧困化」。携帯、ネット、ゲームに時間使う若者増加 …レジャーにも「格差」が - ライブドアブログ 朝日発の伝統芸能の味わい。 とはいえ、内容が気に
10万以上のオフィスチェアは本当に必要か!? 安価なレビーノチェアの実力はすごい - キャズムを超えろ！
定期的にくるワーキングチェアネタだが、次にきたときに購入報告しようと思ってはや2年(笑) イトーキのレビーノチェアを購入して大変満足しているので、たまにくるこういう記事で『10万以上じゃないとね』とか『やっぱアーロンチェア(or ハーマンミラー系その他)でしょ』みたいな論調ばかりが目立つとちょっと悲しくなる。 5万〜8万円でアーロンチェアクラスのもの(レビーノチェア等)が買えるぞ、と。確かにアーロンチェアはいい椅子だが、好き嫌いが分かれるのも事実。5万〜8万クラスだからアーロンやミラチェア、セラチェアなどに比べて疲れるか、と言われると逆だったりする。ちなみに私が買ったのはレビーノチェア エクストラハイバック 可動肘掛け付き 樹脂足タイプ。フル装備ついている最高級モデルだが、足だけヤスモノの樹脂製、というわけだ。まぁここは見栄えの問題なので機能重視派の諸氏には不要なポイントである。 ※ブック
BSD系OSを使う人が減った気がする:Geekなぺーじ
内容としてはかなり今更ではありますが、「404 Blog Not Found「Linuxが普及しない」理由A - 実はすでに普及している」を読んで連想したので書いています。 最初に個人PCに自分でインストールしたOSはFreeBSDでした。 様々なドライバが動かなくて苦労したり、X11の設定がなかなかうまくできずに四苦八苦した覚えがあります。 大学に入るまで全くコンピュータを触った事がなかったのですが、大学に入ってからコンピュータ(主にプログラミング)の楽しさにとりつかれ、大学のコンピュータ室に入り浸って趣味のコーディングをしていました。 当時、大学のコンピュータ室(特別教室と呼ばれていた)にはDEC(Digital)のOSや、ソニーのNews OS、SunOS(Solarisになる前の奴)、 シリコングラフィックス(SGI)のIRIXなどがありました。 Windows95はまだ出ていませ
複数の表からデータを取り出す方法
前回「グループ関数を使用したデータの集計」では、グループ関数の特徴、GROUP BY句とHAVING句の記述方法などについて学習しました。 今回は、以下の項目を確認します。 Oracle独自の結合 ANSI標準の結合 さまざまな結合の種類 ■例題1 次の結果と同じ結果となるSQL文を選択してください。 SQL> select ename,deptname from emp cross join dept; ENAME DEPTNAME -------------------- ------------------ JONES Administration JONES Marketing JONES Shipping ・ ・ ・ 160行が選択されました。 a．select ename,deptname from emp natural join dept; b．select e.ename
コンピュータ将棋は止まらない - 武蔵野日記
今月の情報処理学会誌(2008年8月号)が届いた。 情報爆発に関する特集も知らないことが書いてあったりして参考になる。たとえば「情報爆発時代のための新しい超高速アルゴリズム」には 最初に提案されたアルゴリズムはaprioriとよばれるもので，ディスク上のデータへのアクセス回数を最小化するようデザインされている．その後，データがメモリに収まるようになると，メモリにデータの必要部分を格納し，深さ優先的に山登り探索を行う第２世代のアルゴリズムが提案された．現在の主流は，探索中に必要ないレコードやアイテムを再帰的にデータから消去して圧縮を行う第３世代のアルゴリズムである． (p.898) とあり、さらにLCMという新しいアルゴリズムを開発したのだという。自然言語処理的にはどういう局面でこのあたりのアルゴリズムが役に立つのか分からないが、こういう解説記事で知っておくとなにかのとき使えるかな? あと楽
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第48回の超並列計算研究会