【悲報】Google春のBAN祭り…15年以上の記録や想い出が一瞬で吹っ飛んだ！実体験記録を赤裸々に書いてみる | ひとぅブログ
Googleにはいつもお世話になっています。アカウントは複数所有しておりメインアカウント、趣味用アカウントなど。主に5種類のアカウントを利用していますがそのうちメインで利用しているアカウントが、今朝方に何の前触れもなく、突然、BANをされました。 「Google 春のBAN祭り」などと揶揄されてSNS界隈で毎年話題にあがる話しですが、まさか自分が当事者になるとは夢にも思いませんでした。特にSNSなどに利用することなく大切にしてきたアカウントだけにショックも大きいです。 これは普段使いしている皆さんにも起こりうる事態だと思いますし、今回起こっていることをご紹介するとともに、これまで安全対策として備えをしてきた内容とその評価、今後の予定などを書きたいと思います。 かなり動揺している状態で記事を書いています。誤字脱字はご勘弁いただきひとりでも同じような被害者が出ないことを祈りつつ公開いたします。
フロントエンドのパフォーマンスチューニングを俯瞰する - 30歳からのプログラミング
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
Googleの「コロナ感染者予測」は信頼に足るのか 専門家がメカニズムを解説
新型コロナの感染拡大に伴い、政府が出した3度目の緊急事態宣言下での大型連休が終盤に差し掛かった。しかし、変異株の流行もあり、東京、大阪を中心に主要都市での新規陽性者数は再び増加傾向にある。 先行きに不透明感がある中、注目を集め続けているものがある。米Googleの新型コロナに関する予測サービス「COVID-19感染予測（日本版）」（以下、Googleモデル）だ。機械学習を用いた独自の計算式に基づき、都道府県別に日別の新規陽性者数、死亡者数などを予測する。 「AlphaGo」など、人間のトッププロを超える囲碁AIを開発した英DeepMindを傘下に持つGoogleが出したモデルであることから、その注目度は高い。しかし、必ずしも予測が当たるかというとそうではない。例えばGoogleモデルは1月12日に、新規感染者数が2月6日に1万人を超えると予想していたが、実際には1月8～16日がピークで、2
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