オンラインで授業を公開している大学とその講義の一覧のまとめです。 もし他にもご存知の方がいらっしゃれば、コメントやトラックバックなどで教えていただけるとうれしいです。 まとめ 英語ができるならば MIT 最強。国内は東大が比較的がんばっています。 (追記)国内ではWIDEのSOIががんばっているとのご指摘をいただきました。確かに素晴らしい講義がたくさんです。(表に追加しました) 講義はすぐそこに開かれているので、あとは「勉強方法」に従い講義を受けるだけだと思いました。 大学名のリンク先が講義公開 URL になっています。([高等教育シリーズ] 大学で勉強する方法) 大学名 公開形式 講義の例 備考 MIT 動画、講義資料 East Asia in the World、Japan in the Age of the Samurai 1800以上の講義が公開。中国語やポルトガル語に翻訳されてい
今年から正式に初まった株式会社はてなのインターンシップには8月分と9月分があるのですが,僕は9月のインターンシップに参加してきました. 26日でインターンの期間が終わったのですが,それまでに撮影した写真などを織りまぜながら,次のインターンシップに参加するかもしれない人やはてなインターンの雰囲気が気になっている人へ向けてまとめてみたいと思います. 写真には本文と関係のないものもあったりなかったり. やったこと 前半の二週間ははてなで使われているJavaScriptフレームワーク(id:secondlife先生)やサーバの構成(id:stanaka先生)などの講義を聞き,毎日それに関する課題が出ます.はてなで動いているサーバを作る講義(id:maoe先生)と,それらをつなげてHadoopを動かす講義(id:stanaka先生)や大規模データ処理の講義(id:naoya先生, id:moteme
as, box2dワリオランドシェイクと YouTube のコラボプロモーション が面白かったので、似たようなものを作ってみました。次の文字列をコピーしてアドレスバーに突っ込むと、HTML が崩壊します。javascript:(function(){var d=document; var s=d.createElement("script"); s.charset="UTF-8"; s.src="http://tech.nitoyon.com/meltdown/meltdown.js?"+(new Date()).getTime(); d.body.appendChild(s)})();崩壊するのは画像だけなので、画像があるページで試してみてください。このブログだとこんな具合。画像はドラッグすることも可能です。あまり画像が多いと重くなりすぎるのでご注意を。仕組みFlash と JavaSc
こんにちは。『Cure』や『livedoor 歌詞』を担当しているモバイルディレクターの吉沢です。 つい最近、PC サイトのディレクターが初めてモバイルサイトの開発を担当するという機会がありました。 どの情報を伝えれば初めてモバイルサイトを担当する人にもスムーズに進められるのか、PC とモバイルで一番特徴のあるコーディングとデザインについて、これだけ覚えておくと簡単な3G(FOMA・WIN・3GC)端末用モバイルサイトが作れてしまうノウハウをご紹介したいと思います。 【01】対応端末について こちらの記事にもあるとおり、3G 端末(FOMA・WIN・3GC)がアクセスの9割を占めているため、これからオープンさせるサイトの対応端末は、3G 端末で十分そうですね。 サイトの内容にもよりますが、下位端末(PDC・P型・C型など)を対応端末として含めてしまうと、機能や容量制限などに悩まされ、逆に運
毎日暑い日が続きますね。ディレクターの岡本です。 昨年の夏にも『ケータイ livedoor』のアクセスシェアで紹介ありましたがそろそろ最近の動向をと思い先月(2008年7年)分の『ケータイ livedoor』TOPページのアクセスシェアを元に携帯電話の世の中的な動向と『ケータイ livedoor』の動向を比較してご紹介します。 それにしても今年も携帯電話においても注目すべきものがたくさん出現しましたね。 【01】携帯電話最近の傾向 ・SoftBank 好調ですよね。iPhoneの発売や白い犬の活躍。戦略をみてるとやっぱ孫社長ってすごいなってのがひしひしと感じますね。 ・au ナンバーポータビリティ導入以降、他社から乗り換える顧客が相次ぎ純増数で好調さを維持していましたが 新しい料金体系が分かりにくいなど評判で契約純増数苦戦しているようです。 ・docomo 一時期は大丈夫かな?と思っていま
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像(正解画像)とそうでない画像(非正解画像)を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
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