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快適なメール生活をiPhoneで実現する方法(着信音・着信表示) - iPhone.goodegg.jp
画面通知や着信音が貧弱でメール機能が微妙と思われがちなiPhoneですが、設定次第で結構快適なメール生活が可能です。既に実践済みの方も多いかと思いますが参考まで。 注意事項 以下の方法はGmailを多用しています。仕事メールの全もしくは部分転送など情報持ち出しについては、所属組織の規定類やネットワーク管理部門など必要な確認を取って下さい。日本だけでも中小企業含め200万社以上あり、あまたの業種、様々な職位があるので、私には貴方の事情は分りかねますが、所属組織の規定などによって実現できないかもしれません。2008-10-3 追記/注意喚起のため上段移動。私の組織も規定変更がありましたので、現在は使えません… 参考情報 Gmailの危険な部分について考える - IT PRo 第1回「メールを転送しちゃダメ？」 - ITmedia Gmail とプライバシーの詳細 大企業が GMail
ノートPCの持ち出し禁止問題を再考する 第1回 IT技術者の13％がノートPCを持ち出せない：ITpro
“いつでも、どこでも”利用するために生まれたノートPC。それが今、内部統制や情報漏洩対策の強化を理由に、持ち出しを禁止されたり制限されたりしている。日経コンピュータ誌とEnterprise Platformサイトが共同で、ノートPCの利用実態を調査すると同時に、持ち出し禁止の見直しにつながるテクノロジの最新状況を追った。 Enterprise Platformではこれまで、「持ち歩けないノートPC」について数回にわたり取り上げてきた（関連記事1、関連記事2、関連記事3）。ノートPCは持ち歩いてこそ、その特性が生きる。しかし、持ち出しを禁止している企業の例も少なくない。現実問題として、ノートPCを持ち出せないIT技術者はどの程度いるのだろうか。 8人に1人がノートPCを持ち出せない 実態を把握すべく、EnterprisePlatformでは2008年12月10日から2009年1月28日にかけ
DUDS_HUNT
MANUAL 画面を1024×768pixel以上のサイズに 調整していただきますと、快適に閲覧できます。 INDEX P01 P02-P03 P04-P05 P06-P07 P08-P09 P10-P11 P12-P13 P14-P15 P16-P17 P18-P19 P20-P21 P22-P23 P24-P25 P26-P27 P28-P29 P30-P31 P32-P33 P34-P35 P36-P37 P38-P39 P40-P41 P42-P43 P44 ■DUDS HUNT2■ ■DUDS HUNT3■ Credit Title 「DUDS HUNT1」 2002.09.22. pn221
「Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例」の資料を公開します＋参加記録 (ITproテクノロジ・カンファレンス) - 元RX-7乗りの適当な日々
先日、4/10に開催された"ITproテクノロジ・カンファレンス(徹底理解「Amazonクラウドサービス」)"にて、『Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例』というテーマで発表しました。 (参考: IT pro テクノロジ・カンファレンスで話をします(徹底理解「Amazonクラウドサービス」)) これは、TIS/SonicGardenで展開している「SKIPaaS」というサービスを構築・運用する過程で、何故Amazon EC2をインフラとして採用したのか、Amazon EC2をどう活用しているのか、何が問題点でどういう工夫をしているのか、今後の課題・改善点は何か、といった内容です。 日経BP社様のご好意で、資料を公開してOKという許可をいただきましたので、以下に公開します。 Amazon EC2を使った実践SaaS運用事例 from Yuuki Namikawa ↑の資料のポイン
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
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