日本のWebは「残念」 梅田望夫さんに聞く（前編） (1/3) - ITmedia News
2006年2月、梅田望夫さんが著した「ウェブ進化論」（ちくま新書）は、インターネットの可能性やGoogleの力をポジティブに語り、国内の「Web 2.0」ブームに火を付けた。 その後も「フューチャリスト宣言」（新潮新書）、「ウェブ時代をゆく」（ちくま新書）などWeb関連の本を立て続けに出版。テレビやネット媒体、新聞などの取材にも精力的に答えていた。 だがここ最近は、Webについて語ることは少なく、昨年11月にはTwitterに書き込んだコメントが炎上するという“事件”も起きた。 一方、今年5月には、最新刊「シリコンバレーから将棋を観る」（中央公論新社）を出版。その名の通り、将棋観戦の魅力を語った本で、帯にはこうある。 「わたしが本当に書きたかったのはこの本でした」 同書で彼は、“指さない将棋ファン”として将棋を語り、羽生善治さんなど第一線の棋士の努力と天才性を「シリコンバレーの技術者と通じ
JavaScript正規表現メモ。 (JavaScriptでよく使う書き方。) - こせきの技術日記
タイトル変えました。旧タイトル「JavaScriptでよく使う書き方」。よく使うけど毎回忘れる。 正規表現にマッチするかどうか。 RegExp#testを使う。 /abc/.test("abcdefg") // => true String#searchはマッチした位置を返す。マッチしない場合は-1。先頭にマッチすると0でfalseなので注意。真偽値が欲しい場合はString#searchを使わない。 "abcdefg".search(/xxx/) // => -1 "abcdefg".search(/def/) // => 3 "abcdefg".search(/abc/) == false // => true 正規表現の部分マッチを得る。 部分マッチを得るには、RegExp#execかString#matchを使う。execとmatchの速度は大して変わらない。 正規表現のベンチマー
あらゆる仕事はデザインの仕事です。: DESIGN IT! w/LOVE
不確実な時代をクネクネ蛇行しながら道を切りひらく非線形型ブログ。人間の思考の形の変遷を探求することをライフワークに。 「残念なデザイン。」に、yusukeさんより、こんなコメントをいただいた。 知的労働って、そのものがデザイン行為。 はい。まさにそのとおりだと思います。 すべての知的生産活動はデザインであるしかも、それは職業的な仕事に限った話ではありません。 より日常的な生活における労働も含めてすべての知的生産活動はデザインであるのだと思います。 そして、そのことに気づいているかどうかで、人生は美しく有意義なものにもなれば、そうでないものにもなるのではないでしょうか。 柳宗悦さんの「用とは共に物心への用である。物心は二相ではなく不二である。」ということばも、クラウス・クリッペンドルフの「デザインとは物の意味を与えることである。」や「他人の意見を聞くことなしに自分で行う孤高の才能あるデザイナ
〜今日からはじめるArduino〜に参加してきたよ． - 最速配信研究会(@yamaz)
ものすごく遅いレポートですが,Cerevoさん，チップワンストップさん主催のブロガーイベント「オープンソースハードウェアセミナーVol1 〜今日からはじめるArduino〜」に参加してきました. Arduinoは Arduinoでマイコンしよう!! もっと使うゼ!! Arduino!! 2009年、Arduinoの現在 にあるようにマイコン開発を超簡単にしてくれるハードウェアとそのIDEのことを差す. スタパ先生がおっしゃるように本来PICやAVRなどのマイコン(チップ?)を使おうと思うと C言語 アセンブラ コンパイルしたプログラムの焼き込み方法 ピン入出力 入出力に伴う電気回路 のそれぞれの知識などが必要になる.だから「赤色LEDをペカペカ点滅させる」というたったそれだけのことをするにもえらく大変なんだけど,ArduinoはJavaベースのIDEとArduino自体のがんばりにより,
HugeDomains.com
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MeCabの辞書にはてなキーワードを追加しよう - 不可視点
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
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