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2016年7月24日のブックマーク (5件)

  • “主語がない!”ADHDの女性の会話における3つの特徴 - 大人ADHD 月子の生き方

    2018/06/27:内容更新しました 私はADHDという発達障害を持っています。 今回はそんなADHDの私が、家庭内外で繰り広げてしまう会話について 自分なりに考察してみることにしました。 ADHDの女性の会話における3つの特徴を、問題点として挙げています。 少し長めの記事となりますが、よろしければお付き合いくださいませ。 1.“主語・目的語”が抜ける問題! どうして“主語・目的語”が抜けるのか? “自分の考えを相手もわかっている”という、勝手な思い込み 2.誰に話しかけているの?問題! ADHDの人は“脳のフィルター”が未熟 定型発達者とADHD、聞き取り方の違いについて 【定型発達者】(私の予想) 【ADHDの人】(私の体感) “フィルター機能”により、聞こえていない可能性 3.人の話に割り込んでしまう問題! “発言も行動も多すぎる”背景には、特性が関係している 3つの問題の対処法と

    “主語がない!”ADHDの女性の会話における3つの特徴 - 大人ADHD 月子の生き方
    aceraceae
    aceraceae 2016/07/24
    わたしの場合は多動性はあまりないのでこの人とは微妙に違うけど、カクテルパーティー効果の件とか話の割り込みとかはよくわかる。
  • 台湾 最も好きな国は日本56% 過去最高 | NHKニュース

    を訪れる旅行者が急増している台湾で、日の印象についての世論調査が行われ、最も好きな国は日と答えた人が56%と、調査開始以来最高となりました。 それによりますと、最も好きな国や地域は、どこかとの質問に対して、日と答えた人が56%に上り、3年前の前回の調査より13ポイント増えて、調査開始以来最高となりました。 これは、2番目に多かった中国の6%、3番目のアメリカの5%を大きく上回っていて、20代と30代では60%以上の人が「日が最も好き」と答えるなど、若い年齢層で日への好感度が高くなっています。 また、「今後最も親しくすべき国や地域」でも39%の人が日を挙げ、初めて中国を上回ってトップになりました。 台湾では、年間の日への旅行者が去年、初めて300万人を超え、今回の調査でも、いちばん行きたい海外旅行先として日が42%を占めてもっとも多くなり、観光などで日を訪れる人が急増し

    aceraceae
    aceraceae 2016/07/24
    さて、はてサさんはどれくらいわいてくるかなあ?
  • サービス終了のお知らせ

    サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

    aceraceae
    aceraceae 2016/07/24
    あえて使ってる人にいちいちツッコミ入れようとは思わないけど「誤用ではない派」がいろいろ言ってることは言い訳にしか聞こえないんだよね。
  • IoTに最適なプログラミング言語は「C」である | readwrite.jp

    エンジニアや開発者たちにとって、IoTは全く新しいプラットフォームだが、新しい分野に移っても変わらないことがある。それはプログラミング言語だ。聞くところによると、IoTプロジェクトをそれぞれチェックして回る時間が限られていることから、開発者たちはプロジェクトで同じ言語を利用しているようである。 IoTに最適な言語はなんだろう?IoTデバイスやシステムに関わっていた人々との話では、C、C++Javaが一般的なプロジェクトで最も好まれている言語だという。Cは、最古の言語の1つでハードウェアに近いことを行うプロジェクトではポピュラーだ。C++は、Cを拡張したものになる。C#は、MicrosoftによるCの高次元バージョンだが、あまり多くの開発者たちに使われていない。これら三種のC言語の比較はこちら、こちら、そしてこちらで述べられている。 現在は、処理能力を多く必要としないことから、「C」がIo

    IoTに最適なプログラミング言語は「C」である | readwrite.jp
    aceraceae
    aceraceae 2016/07/24
    組み込み系なら小回りがきく当然Cって気がするけどな。
  • 【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる - Qiita

    はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A: [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B: [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C: [0.0

    【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる - Qiita