古いHTML4.01のページ(SJIS)をアーカイブとして残してるのだけど、Content-typeに書いてあるのにChromeで文字化けするようになってて、修正も面倒くさいし悩んでる。ちゃんとDTD宣言書いてるんだから読んでくれよ。
来歴 私は去年、とある賃貸マンションへ入居した。 インターネットは無料で利用可能、壁の端子にLANケーブルを挿すだけ。 ただ、この物件のインターネット回線がおかしい。1日に1回くらい、Webサイトを閲覧しようとしたときに、マンションの管理会社のホームページへリダイレクトされる現象が起きる。 イメージとしてはこんな感じ。 東京の天気が表示されるべきなのに、入居者用Webページのログイン画面へリダイレクトされる。 腹が立ったので今年の5月くらいに現象を調べ、原因がわかったことで満足していたが、重い腰を上げて結果を以下の記事にして公開する。改めてGoogle先生に聞いたら、同じことで悩んでいる人がいた。 自動リダイレクトの回避方法について。 http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10165027165 なお、後述の図には
2017年10月2日 安田 陽 京都大学大学院経済学研究科特任教授、山家公雄 京都大学大学院経済学研究科特任教授 各電力会社は独自の試算によって送電線の「空容量」を発表しています。例えば、2017年8月31日現在で東北電力が公表した資料によると、青森・秋田・岩手の北東北3県にほぼまたがる地域で空容量がゼロであり、山形県も同様です。この東北電力が公表する「空容量」は、各変電所の下流に接続する発電所の定格容量の単純和、あるいはそれを若干調整した量であることが推測されます。一方、欧州や北米では、電力系統の運用や計画には、定格容量の単純和ではなく実潮流ベースでの解析が推奨されているため(1)、当講座では「実潮流データに基づく空容量」の分析を試みることにしました。
東京電力福島第一原発事故を経た日本は電力を何でまかなっていくか。太陽光や風力などの再生可能エネルギー(再エネ)は大きく伸びる余地があるが、送電網の能力の問題に直面する。一方、石炭火力は発電コストが「安い」と各地で計画が持ち上がるが、温暖化対策に逆行する。国や大手電力の姿勢が電源のチェンジを妨げてい…
「空き容量ゼロ」として、太陽光や風力などの発電設備が新たにつなげなくなっている東北地方の14基幹送電線が、実際は2~18・2%しか使われていないと、京都大が分析した。東北電力は送電線の増強計画を進め、発電事業者に負担を求めているが、専門家は「今ある設備をもっと有効に使うべきだ」と指摘する。 東北電は昨年5月、青森、岩手、秋田県の基幹送電線の容量が「満杯」になったと発表した。停電などの恐れがあるとして、50キロワット以上の新たな発電設備はほぼつなげない状況が続く。山形県でも同様な状況が起きている。 京大再生可能エネルギー経済学講座の安田陽、山家公雄の両特任教授は、電力広域的運営推進機関(広域機関)の公表データ(昨年9月~今年8月)から、東北地方の50万ボルトと27万5千ボルトの基幹送電線について、1年間に送電線に流せる電気の最大量と実際に流れた量を比較した。 その結果、「空き容量ゼロ」とされ
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
OSSライセンスについて調べてたのだけど、毎回どこ見たら良いか分からなくなるのでメモ。OSSライセンスまじむずい。 Githubによる、オープンソースライセンスの選び方 | オープンソース・ライセンスの談話室 ざっと把握するための参考 たくさんあるオープンソースライセンスのそれぞれの特徴のまとめ | コリス いろんなライセンスの特徴知るために 自作ソースコードに、MITライセンスを適用する3つのやり方 | オープンソース・ライセンスの談話室 MITライセンスの適用方法 図解:Apache License2.0の特許条項 | オープンソース・ライセンスの談話室 Apacheライセンスについて オープンソース法 詳しくは
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
2020年東京五輪・パラリンピックの主会場となる新国立競技場の建設工事に従事していた現場監督の男性(当時23)が自殺した問題で、男性と同じ工事現場で働いていた2人の現場監督が朝日新聞の取材に応じた。短い工期の中で、人手が足りずに業務の負担が増えていった現場の実態を語った。(贄川俊) 残業193時間「身も心も限界」 「新人なのに、通常の2倍以上の仕事を任されていた。いくら何でもさばききれるはずがない」。取材に応じた現場監督の1人は、自殺した男性が任されていた当時の業務についてこう振り返る。 この現場監督によると、男性は建設工事を受注した大成建設などの共同企業体(JV)の1次下請けの建設会社に昨春に入社。工事が始まった昨年12月ごろ、新国立競技場の工事の現場監督に配属された。 工事は、くい打ち機で穴を掘り、セメントと土を混ぜて基礎をつくる地盤改良。当初は1台のくい打ち機について、職人やデータの
お勧めの記事がありましたらコメントなどで教えて頂けると幸いです。 Guidelines プログラマが知るべき97のこと 技術的負債 不慣れなコードベースで短期間に生産性を高めるための7つの方法 何も知らない人を育てるために(新人教育情報キュレーション) 保守開発に開発者として入って困ることのまとめ(実体験) 技術系の名言まとめ++ 真似をする前にバッドプラクティスかどうかを調べてみよう 読まれない名著「人月の神話」を本気で読み込んでみた(まとめ) 技術的負債とどうやって戦うか 楽しいコーディングのための CUPID - SOLID 原則に対するアンチテーゼ エンジニア基礎(新人研修資料) Coding Style モデルやメソッドに名前を付けるときは英語の品詞に気をつけよう 関数名や変数名に使えそうな動詞・名詞・形容詞のメモ Naming -名前付け- DRY原則をもう一度 -コンカレント
たぶん、その店長さんは ( ゜Д゜)ハア?ナニイッテンダコイツ と、なっているんだと思います。 あなたを悪く言うつもりはありませんが、軽い気持ちで出したネタの名前を目の前で言われるなんてそうそうないでしょうから。 または、店長さんが店員のミスを怒っていて、その直後のあなたの注文だったのかもしれません。 これは僕の意見ですが、あなたは悪くはないと思いますよ!マックのCMを見たことはないですが、もっとわかりやすい名前を出してほしいものです。
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