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2011年11月24日のブックマーク (6件)

  • アパッチは有害と考える - karasuyamatenguの日記

    Apache Software Foundationの存在意義に疑問のなげかけるポスト http://www.mikealrogers.com/posts/apache-considered-harmful.html 追加: 挑発的なタイトルが世間を騒がせてしまった。次の点を理解して以下読んで欲しい。 ここでのApacheはウェブサーバではなくApache Software Foundationのこと これは俺の意見じゃない 俺はASFは有害だとは思っていない。元ブログ著者Mikealさんのタイトルを訳してみただけ 「有害」っていうのはちょっと強い言葉だと思う。MikealさんはGitをめぐるASF対CouchDB騒動において中立者の立場ではなく、そういうしがらみから強い言葉が出てきたのではないかと思う つまりSVN対Git派の政治的争いという部分はある 「GitHub革命」がASFのホス

    アパッチは有害と考える - karasuyamatenguの日記
  • [CSS]hr要素をおしゃれにスタイリングする8つのテクニック

    デモページ CSS3を使った8つのテクニック デモページの8つの実装方法を個別に見てみましょう。 HTML HTMLは全デモ共通で、hr要素にclass名を付与するだけのシンプルな実装です。 <hr class="style-one"> [ad#ad-2] CSS スタイルシートは各デモのキャプチャとともにご紹介。 繊細なグラデーションを使ったデザインです。 hr.style-one { border: 0; height: 1px; background: #333; background-image: -webkit-linear-gradient(left, #ccc, #333, #ccc); background-image: -moz-linear-gradient(left, #ccc, #333, #ccc); background-image: -ms-linear-gr

  • 4.74次の隔たり

    ソーシャルメディア界隈に興味がある人であれば、「6次の隔たり(six degrees of separation)」という言葉をご存知でしょう。とはいえ説明するのが面倒なので(笑)、Wikipediaの解説を引用してしまうと: 六次の隔たり(ろくじのへだたり、Six Degrees of Separation)とは、人は自分の知り合いを6人以上介すと世界中の人々と間接的な知り合いになれる、という仮説で、多くの人数からなる世界が比較的少ない人数を介して繋がるスモール・ワールド現象の一例とされる。SNSに代表されるいくつかのネットワークサービスはこの仮説が下地になっている。 そうそう、そんな話でした。米国の社会心理学者スタンレー・ミルグラムが1967年に行った実験(無作為に選んだ被験者に特定の人物へ手紙を送るよう依頼したところ、平均して5.83人を介して手紙が届いたというもの)が元となり、その

    4.74次の隔たり
  • ネット依存から抜け出す方法。

    僕はニートで、ニートというのはとてつもなく暇で人恋しいので、1日10時間くらいネットを見ていました。 2chのお気に入りスレに入り浸り、くだらないレス付けた後に更新ボタンを連打して、 それでも返事が無いようならば、はてブの人気エントリーを上から順に見て、なんとなく為になった気分になったら、 2chまとめサイトで人気のスレッドを軽く見て、時間が経ったらお気に入りスレッドを再度巡回してくだらないレスをつけ、 ついでにニュー速で適当に興味を引くスレをつまみいして、 寝る前に「ああ、また虚無的な一日を過ごしてしまった……死にたい……」と思う日々が続いていました。 神様はなかなか助けてくれないし、このままではいけない、もっと為になる事を何かしなくては…… と思ってはみるものの、気がつけばネットサーフィンをしている……。 そんな僕ですが、ついにネットと上手に付き合う方法を発見したので、その手順を紹介

    ネット依存から抜け出す方法。
    gigi-net
    gigi-net 2011/11/24
    Web開発者はこれやると死ねるw
  • not found

    gigi-net
    gigi-net 2011/11/24
    ダメだwwww世代ドンピシャ過ぎてことごとく脳内再生されるwwwwww
  • データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します(この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます!)。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C

    データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
    gigi-net
    gigi-net 2011/11/24
    半分ぐらい知らなかったなぁ