use utf8 環境下で => オペレータの左辺が UTF8 flag on になってしまう - daily dayflower
use strict; use warnings; sub Dump { @_ = map { sprintf "'%s'(%s)", $_, utf8::is_utf8($_) ? 'utf8' : 'bytes' } @_; print {*STDERR} join(q{, }, @_), "\n"; } no utf8; Dump( foo => 'bar' ); #=> 'foo'(bytes), 'bar'(bytes) no utf8; だもんで，両者とも bytes なのは，まぁあたりまえ。 ところが，これを use utf8; で動かすと…… use utf8; Dump( foo => 'bar' ); #=> 'foo'(utf8), 'bar'(bytes) foo の UTF8 flag が on になってる！ use utf8 にしてたので，任意の文字列リテラルが
「22歳で年収1000万円」のケータイゲームクリエイターが生まれた理由
モバイルサイトの主な利用者は10代を中心とした若者だ。上の年代と比べ、よりクリエイティブな仕事にあこがれを持ったり、実際に何らかの活動をしたりするという傾向が強い。最近ではそうした活動の中から実際に収入を得て、プロとして活動するケースも見られるようになってきている。「恋空」などで話題になったケータイ小説はその代表例といえるが、他にもさまざまなジャンルで、ケータイの中からプロのクリエイターが生まれてきている。 今回はそうした中から、携帯電話アプリで年収1000万円を稼ぐクリエイターの事例を紹介する。彼への取材を通して、携帯電話で収益を得る手段や、プロとなるのに必要な要素などを考察する。 ブレイクのきっかけとなった「チャリ走」 穴や障害物をジャンプでよけるだけというシンプルさが受けた「チャリ走」。現在では「チャリ走2ndrace」「チャリ走世界一周」など多くの続編が作られている 携帯電話アプリ
グーグルマップ撮影車が小鹿を轢き、事故の一部始終をストリートビューに出してる愚（写真）
グーグルマップ撮影車が小鹿を轢き、事故の一部始終をストリートビューに出してる愚（写真）2009.01.30 12:00 運転手さんなりに懺悔のつもりだったんでしょうか… でも、なにもこうして世界中の人に公開しなくても…と思っちゃいますけど、この痛ましい小鹿衝突事故が発生した現場は、ニューヨーク州RushにあるFive Points Roadという道です。ストリートビューでずっと道を眺めていくと、車の真ん前に鹿が一匹飛び出してきて撮影のバンに轢かれ、路肩にバタン。車が路肩に幅寄せするシーンで恐怖のFive Points Roadのデータは終わります。 ちょっと今アクセス集中で地図が見れないんですけど、このまま削除でしょうか…。 みなさん、グーグルマップにはいろんな生々しい人生がそのまま記録に残ってます。しめやかに小鹿の冥福回復を祈りましょう。 [Google Maps via The Dai
綱引きに蛇口当てゲーム？！ 楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み
付き合いたくないスパムと付き合うために 受信者の意向を無視して、一方的に送りつけられる迷惑メール（スパム）は、いまやメールボックスを雑音でいっぱいにしてしまい、大事なメールを見過ごしかねないほどの量に膨れ上がり、大きな問題となっています。 残念ながら、このようなスパムを発生源から断つような根本的な対策はいまだになく、私たちは、せめてメールサーバで受け取った大量のメール群からスパムと大事なメールを仕分けしてくれる仕組みに頼らざるを得ません。 スパムを判定する方法は、次の2つに大別することができます。 本稿では前者の方法に着目します。メールを受け取った人にとっては、メールの中身を読めば、そのメールがスパムかそうでないかを判定するのは容易なことです。スパムの定義は、メールを読む人によって変わる可能性があります。例えば、まったくゴルフをしない人にゴルフの勧誘メールが来た場合はスパムといえるでしょう
ベイズ推定と周辺尤度 - アルゴリズムマニア2.0
最近は周辺尤度の研究をしています。といっても、あまり高度なことはやっていませんので、特筆することはないんですよね（汗）。そこで、先週のセミナーで初心者向けベイズイントロ的な話が面白かったので、そこら辺のことをつらつらと書こうと思います。 そもそもベイズ推定とは何か？ベイジアンな確率モデリングでは（ベイジアンが具体的に何を指すかは不明ですが、今から説明することをベイジアンな確率モデリングと呼ぶことに問題はないと思います）、まず全ての確率変数の同時確率を定義します。ここで確率変数は観測変数と、予測したい変数と、これらを出力しているであろう確率モデルの構造です。ということで、同時確率はのように書けます。ベイジアンな確率モデリングでは未知変数は周辺化して消してしまいます。最後に観測値を条件部分に移した予測変数の条件付き確率を計算します。これがベイズ推定です。 こういう定式化の仕方を普段はしないので
実は受け身な情報収集 - そんなに集めて何するの？
Web上にはRSSリーダやSBMなど、情報収集を効率的にするツールがある。しかし、これらのツールを使いこなしている人ほど、実は受け身な情報収集家なのではないだろうか？ 例えば普通に検索をするときを考えてみれば、自分が知りたい情報が明確にあって、それを知るために検索ワードを選び星の数ほどあるWebページの海に挑む。 しかし、RSSリーダやSBMなどは機械がクローリングしてきた情報を受け取るだけだ。これって実は受け身なのではないだろうか？漠然と知りたい情報があって、それを機械が拾ってきてくれるのを待っているだけに思える。 当然、RSSリーダやSBMのユーザが情報収集をそれらに頼りっきりになってしまって、検索をまるで使っていないなんてことはないだろう。しかし、なぜそこまでして最新の情報を得ることに躍起になっているのだろう？ 俺にはそれが分からない。
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