ナンパのすすめ
先日、私は久々にナンパをした。少なく見積もっても5年ぶり。ひょとしたら8年ぶりくらいかもしれない。本当はもうナンパなどしている歳でもないのだろうが、閉塞感を打ち破りたい気持ちもあり、ナンパをすることにしたのである。場所は花火大会の会場。24歳のシャイなイケメンを相方とした。もともと彼が花火大会に行きたいと言い出したのである。花火大会でナンパがしたい、と。彼はシャイなのでナンパができない。そこで、少しはナンパの経験がある私が彼にナンパの仕方を教える。そういう目的の花火大会参加であった。 だが、暑い。我々二人は暑さで溶けそうになりながら、花火見物のベストポジションへ向かった。早めに向かったのは良かったのだが、開始時刻までの時間つぶしを用意すべきであることも知らず、場所取りのレジャーシートを持参すべきであることも知らなかった我々は、固いアスファルトの地面にじかに座り、何もすることがなく、ただ開始
○楽しい毎日にするために心がけてること ○ : ライフハックちゃんねる弐式
2010年02月10日 ○楽しい毎日にするために心がけてること ○ Tweet 0コメント ｜2010年02月10日 12:16｜生活｜人生｜Editタグ ：lifehack心がけ http://life9.2ch.net/test/read.cgi/kankon/1191983344/ 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 3 ：おさかなくわえた名無しさん：07/10/10 15:52 ID:EgF8SWpR 何か言い返したくなったら心の中で3数える 4 ：おさかなくわえた名無しさん：07/10/10 18:30 ID:1+RO9tFn 振られたネタには全力で返す 面白いことを言う。言える仲間と付き合う 5 ：おさかなくわえた名無しさん：07/10/10 23:56 ID:SSS0p/6K 気分が乗らないときはパオ！って言ってる。 7 ：おさかなくわえた名無し
1ヶ月間だけ、思い切りがんばれば。
いろいろと窮屈そうに生きているあの人のために、 今は少し気楽に生きている自分のロジックを思いつくままにアウトプットしてみようと思った。 偉そうに見えても、笑って許して。 「ちょっと」を毎日。 現状を変える一発逆転があると思うかもしれないけど、どうやら近道はないみたいです。 毎日少しずつ、少しずつ努力を積み重ねるしかない。まったく人生ってやつは。まったく。 毎日努力している人にはどんな天才も絶対に及ばない。断言していいです。 大事なのは毎日（毎日じゃなくてもいいんだけど、常日頃）続けること。 とにかく結果を焦らない。落ち着けって。 今日の努力が実を結ぶのは、だいたい1年後。のんびり行くしかないですよ。 ちょっとだけやる。「ちょっと」が超大事。 ダイエットしようと思って、いきなり5キロ走るから辛くなる。初日は着替えて玄関出るところで終了。 だけど、やろうと思ったらその日のうちにやる。絶対やる。
わんこら日記 わんこら式数学の勉強法(受験生、小学生から中学生、高校生、大学生、社会人まで通用)
今からわんこらの数学の勉強法を聞いてもらいます。うへ～。 １、定義、定理、解き方を覚える ２、無理やりページを進める ３、解き方をノートに写す ４、高速で繰り返す ５、適当にやれば次へ！ ６、出来ることをやる ○、覚醒モードに入る わんこら式数学の勉強法の実践動画(最新版) →わんこらメルマガ サンプル号も読んでください noteでの購読は→こちら １、定義、定理、解き方を覚える 数学は定義や定理、解き方まで何でも覚えまくってください。 あれはまだ短パンでママと手を繋いでお出かけしてたまだ純粋な頃やった。 僕は九九を覚えずにまともに計算してました。 それでドリルの真ん中辺りで ぶほー！ って血吐いて倒れてました。 それから学校で九九を強制的に覚えさせられたら簡単に出来るようになりました。 これはもう明らかに暗記が必要ですね。 ○難しい証明も定義や定理がスラスラ出るくらいじゃないと中々理解で
YAMAMOTO LABORATORY/research
知能情報基礎論分野 研究内容 「学 習 と 論 理」 へ の ご 案 内 山 本 章 博 京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻 2008年6月 最近の研究内容を「第３回プログラミングおよびプログラミング言語サマースクール」のチュートリアルで話しました． チュートリアルの資料はこちら． さらにコンピュータ・ソフトウェ ア誌の解説記事としてまとめましたので，そちらもご覧ください． 1. 機械学習とは この研究は，機械学習と論理との関係を明ら かにしながらその性質を解 明してゆくことを目標にしています． 人工知能の研究を私なりに定義するとすれば，人間が行っている様々な推論を計算機を用いて定式化しその性質を解明すること, さらにはその推論を用いて情報を適切に取り扱い，また適切な情報を創出する方式を与えることです．学習とは人間の知的な行為の一つですから，人工知能研究 の対象の一つとなり
「なんの役に立つんですか？」の暴力性 - 最果タヒ.blog
テレビで魚に右利き左利きがあることを発見した教授が出ていて、その話がすごすぎた。餌をとるのに右にばかり曲がる魚とか、魚にも利きというのがあるらしく、しかもそうした魚を干物にすると、右利きは右に曲がって干からび、左利きは左に曲がって干からびる、つまり骨格から利きが決まっているらしい。その比較を見せてもらったときは鳥肌がたったわけで、偉大すぎるだろ、とびびっていたのだけれど、アナウンサーさんは変な研究、と言いたげに苦笑していて、しまいには「なんの役に立つんですか？」という自然科学でもっとも野暮な質問をしてしまっていた。 うーん。「なんの役に立つんですか？」という言葉は、実はいろんなことに投げかけられている。「マンガなんて読んで、なんの役に立つの？」「宇宙なんて研究して、なんの役に立つの？」「絵画なんて観て、なんの役に立つの？」大衆にとってもっとも価値があるのは「利便性」だ。「利便性＞娯楽性＞芸
スティーブ・ジョブスのスピーチをiTunesに入れて聴きまくろうよ！ | nanapi[ナナピ]
スティーブ・ジョブスのスピーチをiTunesに入れて聴きまくろうよ！ に関するライフレシピをご紹介します。nanapi [ナナピ]は、みんなで作る暮らしのレシピサイトです。Steve Jobs のスピーチを聞きまくると英語とスピーチの訓練になるよ Macbook、iMac、iPod、そして iPhone。 今や知らない人がいない Apple社の製品ですが、その創業者であるスティーブジョブスの、スタンフォード大学卒業式で行われたスピーチもとても有名です。 Apple創始者・ｽﾃｨｰｳﾞ･ｼﾞｮﾌﾞｽの伝説のｽﾋﾟｰﾁ(1)(日本語訳付き) Apple創始者・ｽﾃｨｰｳﾞ･ｼﾞｮﾌﾞｽの伝説のｽﾋﾟｰﾁ(2) 英語版テキストで読みたい方はこちら 日本語翻訳版のテキストはこちら 英語もスピーチも、どちらも大事なのは”リズム” ジョブスのこのスピーチはもちろん内容も素晴らしく感動的なものですが
Survey Kanakanji
Survey Kanakanji - Presentation Transcript かな漢字変換エンジンの基礎 萩原研究室 M2 奥野 陽 本発表の目的 かな漢字変換エンジンの基礎 奥野陽 かな漢字変換に関する情報のシェアとディスカッション 「日本語入力」と「かな漢字変換」 「日本語入力」 と「かな漢字変換」は使い分ける Social IME は「日本語入力」についての研究 かな漢字変換エンジンの基礎 奥野陽 日本語の入力方式 ・かな漢字変換 ・予測入力 ・音声入力 ・手書き入力 かなを漢字に変換するエンジン ・入力：ひらがな文 ・出力：漢字かな混じり文 (Input Method: 日本語に限らず入力方式 ) かな漢字変換の歴史 ヒューリスティクス (80 年代） Canna,Wnn 人手による地道なパラメータ調整 確率的言語モデル (2000 年代） MS IME2007, A
第1回 memcachedの基本 | gihyo.jp
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
ChaIME: Statistical Input Method Editor
ChaIME: 大規模コーパスを用いた統計的仮名漢字変換 トップに戻る 統計的仮名漢字変換 統計的仮名漢字変換では、与えられた仮名文字列の入力yに対して変換候補 xを条件付き確率P(x|y)の降順に提示します。仮名文字列が来たときに仮名漢字 交じり文になる確率です。この確率値が高い順に変換結果が並んでいて くれればいいわけです。言い換えると、確率値最大のものがもっとも尤もらしい 変換候補となり、尤もらしさ順に確率値が並んでいることが統計的仮名漢字変換 の基本原理となります。 さて、直接P(x|y)を推定する方法があればそのまま仮名漢字変換に用いること ができるのですが、一般にこの確率値を直接推定することは難しいため、 近似を用いて推定することになります。 この定式化は統計的機械翻訳や音声認識と同様で、ベイズの定理を用いることに よってP(x|y)はP(y|x)とP(x)の積として推定するこ
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