[を] ブログを書き続ける目的
ブログを書き続ける目的 2006-02-06-2 [Blog] 今更こんな話題もなんですが、ブログを書き続ける目的について。 1. 自分のために書く。 2. 遠い未来の自分のために書く。 3. 近い将来の自分のために書く。 4. とにかく自分のために書く。 読者を意識することは多いけど、やはり基本は自分のため。 自分あってのブログ。 そうでもなければ 「こんな下らないことは書けないよな」とか思っちゃったりして、 「自分にだけ役に立つような情報」を載せなくなってしまいがちになるかと。 実際非常に役に立っています。ブラウザで一番よく見るページは自分の ブログ。ちょっとした調べ物は(デジャブ感があれば)まず自分のブログ を検索してますし。 なお、自分にだけ役に立てばいいや的な典型的な記事は例えばこんなの： [2006-02-05-2][2006-02-03-3][2
[を] プログラマーの意識の差がコードに出るか
プログラマーの意識の差がコードに出るか 2006-01-05-4 [Programming][仕事] とある大手IT企業に勤めていた某氏から聞いた話。 Cでのプログラミング。printf の使い方で、 printf("len=%06d, cont=%s\n", strlen(outstr), outstr); で済むところが、 strcpy(lenstr, "000000"); sprintf(tmp, "%d", strlen(outstr)); strcpy(&lenstr[6 - strlen(tmp)], tmp); printf("len=%s, cont=%s\n", lenstr, outstr); などとなっていたらしい。 あと、単純に if (buf[i] == '\r' || buf[i] == '\n') で済みそうなのに、コピペプログラミングの影響か、
[を] 転職の理由の添削
転職の理由の添削 2006-01-04-3 [仕事] 転職の理由の一つとして、ステップアップしたい、というのがあるが、 かと言って「ここにはもう学ぶことはない」なんてのは悪い表現。 「ここにはもう学びたいことはない」と言うのが良いかと。 どんなところにも学ぶことはいくらでもある。 どんな人からも学ぶことはいくらでもある。 「学ぶことはない」などと言ってプライドを刺激してはいけない。 自分にとって学びたいか、だけがポイント。 どんな否定的な理由も、自己都合、嗜好の問題に変換しておくことが肝要。 辛口不要。 以上、誰にともなく、なんとなく偉そうにお送りしました。っと。 Referrer (Inside): [2006-01-05-4]
[を] あなたは下流ですか？ - 三浦展「下流社会」読了
あなたは下流ですか？ - 三浦展「下流社会」読了 2005-11-27-6 [書評・感想] 三浦展著「下流社会」を読みました。 ■三浦展 / 下流社会 - 新たな階層集団の出現 / 光文社新書 まずは、あなたが「下流」の人かどうかを判定しましょう (p.3)。 あてはまる項目を全てチェックし、「判定する」ボタンを押してください。 （なお、判定はJavaScriptのみで行っています。サーバにはデータを 送っていません。） 年収が年齢の10倍未満だ その日その日を気楽に生きたいと思う 自分らしく生きるのがよいと思う 好きなことだけして生きたい 面倒くさがり、だらしない、出不精 一人でいるのが好きだ 地味で目立たない性格だ ファッションは自分流である 食べることが面倒くさいと思うことがある お菓子やファーストフードをよく食べる 一日中家でテレビゲームやインター
たつをの ChangeLog: 広告の掲載位置について
広告の掲載位置について 2005-10-26-2 [Affiliate] AdSense のようなサイトターゲティング広告は一番上よりも下に掲載する のが良い、と Google 会長。 確かに私も上から下に移動したらクリック数が 1.5 倍になりました！ 「グーグルは世界最大の広告媒体」--シュミット会長が来日講演 <http://japan.cnet.com/news/media/story/0,2000047715,20089587,00.htm> シュミット氏は「広告を一番上に掲載するほうが効果が高いと思ったが、 記事を読んだ後に広告が登場するため、下に掲載するほうが効果的だとい うことが分かった」と話した。 Referrer (Inside): [2006-04-12-1]
[を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
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