翻訳の泉 翻訳に役立つ情報や翻訳の知識
第1回 翻訳上達の鍵 十年余のフリーの翻訳生活の後、現在の会社で十余年、主に特許和訳のチェッカーをして大勢の翻訳者の訳文を見てきましたが、誤訳の多くは決まったパターンに属するもので、慣れてくると何をどう誤ったか... 第2回 受身の話 受身文と名詞構文の多用が、英文の科学技術文献の二大特徴であるといわれています。その他にも、関係文や不定詞、so that 構文など、前から訳すかそれとも後ろから訳すか、一文を訳す際に方針を決めなけ… 第3回 名詞構文の話 前回は受身の話をしましたが、要は、原文が受動形で書いてあっても、必要なら能動形その他の形で訳すということです。今回は英文科学技術文の第2の特徴である名詞構文についてお話しします。名詞構文とは…
5分で絶対に分かるバッファオーバーフロー ― ＠IT
バッファオーバーフロー攻撃の仕組みを知ろう 皆さんがよく利用しているアプリケーションにセキュリティホールが見つかり、「悪意のあるコードが実行される可能性がある」というような内容のニュースをよく耳にします。 しかし、自分でインストールしたわけでもなければ、実行させたつもりもない「悪意のあるコード」がなぜ実行できるのでしょうか？ 今回は、バッファオーバーフローを利用して、ほかのアプリケーション上で悪意のあるコードが実行される仕組みについて説明していきます。
「Apple」のロゴを見るだけで創造性が上昇――デューク大学調査
Mac使いかPCユーザーかにかかわらず、短時間でもAppleのロゴを見せられると創造性が上昇する――米デューク大学のフュークア経営大学院とカナダのウォータールー大学が3月18日、調査結果を報告した。 Journal of Consumer Researchの4月号に掲載されたこの報告書によると、人は著名なブランドを数秒間目にしただけで、そのブランドの特性を反映した行動を取るようになるという。 ブランドと行動の相関性を調べるため、研究者らは著名かつ対照的な2つのブランド、AppleとIBMを選択した。Appleのイメージは「慣習に従わない、革新的、創造的」、一方のIBMの一般的なイメージは「伝統的、スマート、責任感」だ。 研究チームは大学生341人に、まず視力テストと称して画面に連続表示されるブロックの位置を当てさせた。このときAppleまたはIBMのロゴを本人も認識できない速さで表示した。
Google File System(GFS)技術メモ — ありえるえりあ
* 参照した論文 + http://labs.google.com/papers/gfs-sosp2003.pdf * 特徴 + 安いPC(OSはGNU/Linux)で分散ファイルシステムを構築しています(*注1)。 + PCは壊れるという前提で設計しています(*注2)。このため、分散システムを構成するノードが壊れた時、データが失われないことと、自動で復旧できることに主眼を置いています。 + ファイルシステムを利用する側(アプリ)に、ある程度の想定を求めています。任意の利用ケースに対してそこそこのパフォーマンスを出す(=平均的に良い性能)のではなく、特定の利用ケースで性能を発揮できるように設計しています。 + 性能を発揮できる利用ケースは次のようなケースです。 ++ 主にサイズの大きいファイルを扱う(*注3)。 ++ ファイルへの書き込みは追記(append)が多い(ファイルの一部分を何度
Emacs で lambda をかわいくする — ありえるえりあ
元ネタは http://www.emacswiki.org/cgi-bin/wiki/PrettyLambda です。 Lisp の lambda という文字列は読むにはかなり冗長なので λ のようにかわいく表示して可読性を向上しようという試みです。 以下のコードを ~/.emacs に記述するだけです。 (defun set-pretty-patterns (patterns) (loop for (glyph . pairs) in patterns do (loop for (regexp . major-modes) in pairs do (loop for major-mode in major-modes do (let ((major-mode (intern (concat (symbol-name major-mode) "-mode"))) (n (if (strin
グーグルが日本語N-gramデータを公開 ― ＠IT
2007/11/01 グーグルは11月1日、大規模日本語コーパスのN-gramデータを公開した。N-gramは自然言語処理の領域で、単語同士の結びつきを統計的に処理する計算モデル。「グーグルで検索」「グーグルで調べる」「グーグルで探す」のように特定の単語（例では“グーグル”）と、他の単語の結びつきを予測できる。 N-gramは特定の位置にある単語が何であるかを、その直前の単語、さらに前の単語……、とN個分さかのぼって推測できるという仮説に基づいている。かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに使われている。 公開したのはグーグルがWebサイトから抽出した約200億文（約2550億単語）の日本語データから作成したN-gramデータ（1～7gram）。データは特定非営利活動法人 言語資源協会を通じて配布しており、団体・個人の区別なく利用できる。これまで米グーグルは英語について同
Google、言語翻訳のAjax APIを公開 － ＠IT
GASで棒、円、折れ線など各種グラフを作成、変更、削除するための基本 （2017/7/12） 資料を作る際に、「グラフ」は必要不可欠な存在だ。今回は、「グラフの新規作成」「グラフの変更」「グラフの削除」について解説する GET／POSTでフォームから送信された値をPHPで受け取る「定義済みの変数」【更新】 （2017/7/10） HTMLのフォーム機能についておさらいし、get/postメソッドなどの内容を連想配列で格納するPHPの「定義済みの変数」の中身や、フォーム送信値の取り扱いにおける注意点について解説します【PHP 7.1含め2017年の情報に合うように更新】 PHPのfor文＆ループ脱出のbreak/スキップのcontinue【更新】 （2017/6/26） 素数判定のロジックからbreak文やcontinue文の利点と使い方を解説。for文を使ったループ処理の基本とwhile文
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