大丈夫か、NHK - 債券・株・為替 中年金融マン ぐっちーさんの金持ちまっしぐら
NHKスペシャル、マネー資本主義第一回。 NHKなので楽しみにしてみたんですけど・・・ 80年代投資銀行におられた方ならみなさん思いはひとつでしょう。 ひどい取材・・・・・ だいたい、ソロモンのグッドフレンド（元会長）とかに取材してるんだけど、そりゃー、単なる相場観のミスとインサイダーで潰しました、なんていうわけないんだから。自分のことを美化して答えるに決まってるわな（笑）。 聞くならマイケル・ミルケンとかにきかなきゃいかんよね。 取材先と取材方法を間違えるとすべて間違った番組になる、という典型例。金かけてるのにもっていね。 この番組のディレクターはもう一度勉強しなおすべし。まさか俺の同期じゃねーだろーな？？ のっけからびっくりしたのはすべての始まりはMBSだと断定したこと。 おーい！ モーゲージバックセキュリティ（MBS)、という住宅債権が債券に再生されたものがあって、その仕組みを発明し
最速flash研究会 その1 | fladdict
なんか今月末に研究発表（？）を行う必要があるので、シコシコとflashを実験中。 某案件の締め切りが延びたので手付かずだったけど、そろそろ本気だす。 01: 雛形 まだ15000個 06: 調子のって20000個に。ついでにエフェクトもつけてみた。 07: 速度を落とさず色味調整 08: インタレースしても速度はかわらなかった・・・ 09: この速度を維持したまま、マウスインタラクションをつける ←いまここ ピクセルブレンダーやアルケミー、ベクター型に頼らずに、CS3とFlashPlayer9の力で、3万個のパーティクルで擬似流体シミュレーションをやりたい。
堀江貴文『続・100分割とファンド株売却スキーム』
堀江貴文オフィシャルブログ「六本木で働いていた元社長のアメブロ」 一般的には、ホリエモンとか堀江とか呼ばれています。コメントはリアルタイムには反映されません。私にコンタクトを取りたいときは、info@takapon-jp.comへメールでご相談ください。 そもそも100分割で株価が急騰していた現象は、発行済み株式総数の1/100の旧株におけるものです。分割権利落ち日に株価は1/100に下がるのですが、99/100の新株が発行されるまでに2-3ヶ月かかっており（印刷に時間がかかるとかよくわからない理由で。これは1年後くらいに制度改正され、すぐに売買できるようになりました）、ムード的な問題なのかよくわかりませんが、ともかく急騰したのは事実です。 ただ、実態は新株のほうが99%を占めているわけですから、実勢価格は新株の発行日決済市場の株価と旧株の加重平均を取るべきだと思います。そうすると、あまり
堀江貴文『100分割とファンドでのライブドア株売却の関連性について』
堀江貴文オフィシャルブログ「六本木で働いていた元社長のアメブロ」 一般的には、ホリエモンとか堀江とか呼ばれています。コメントはリアルタイムには反映されません。私にコンタクトを取りたいときは、info@takapon-jp.comへメールでご相談ください。 「“株式１００分割で株価を高騰させることに成功したメリットを最大限に生かため、Ｍ＆Ａチャレンジャーファンドは、ライブドア株を手にすることができる株式交換期日まで待たずに、 堀江氏からライブドア株を借り受け、ＶＬＭＡ１号およびＶＬＭＡ２号ファンドへ移したうえで、 株価が高騰したタイミングを狙って株を売却していたのである。 そして、株式交換期日にクラサワ社の株主の手に渡ったライブドアの株をＭ＆Ａチャレンジャーファンドが買い取った後に堀江氏に返却している”（ライブドア監査人の告白、P．１０３～P．１０５より引用）」 という書き込みがあったので、
FirePHPがますます便利になっている件:phpspot開発日誌
FirePHP - Firebug Extension for AJAX Development FirePHPがますます便利になっている件、ということで、以前に紹介したFirePHPですが、色々と更新されているようなのでご紹介。 アイコンも変わってます まず、どういうことが出来るか、という点です。以前紹介した時とやり方が結構改善されているみたい。 <?php FB::log('Log message'); FB::info('Info message'); FB::warn('Warn message'); FB::error('Error message'); ?> と書くと、以下のように表示されます。 firebugのconsole.logみたいに使えます。 PHPのコード内で、１行でかけるのでなかなか便利そうです。 次のように、オブジェクト指向で書くこともできるみたい <?php
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
「1枚でなければ、5枚！」良い企画書の条件 (1/4)
本連載では、「1枚企画書」に続いて竹島愼一郎氏が提唱する「5枚プレゼン」をPowerPointで実践する手順を全5回で紹介します。即断即決を可能にするのが先週までに紹介した「1枚企画書」ですが、プランニングの王道はやはり複数枚の企画書です。ただし枚数は5枚に限定するというのが秘中の秘策です。 初回は、5枚プレゼンのコンセプトと複数枚の企画書特有のレイアウトについてレクチャーします。 ※本記事は「ビジネス極意シリーズ パワポで極める5枚プレゼン」から一部抜粋し、編集・再構成したものです。 「企画書の枚数が増えて困る」という意見をよく聞きます。 たしかに企画で考えたことを網羅すると、際限なく長いものになってしまいます。なかには大企画だと主張したいがために数十枚もの企画書を上げてくる人もいます。 このページに掲載したのは「ビジネス極意シリーズ パワポで極める5枚プレゼン」の事例のひとつですが、5
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
Emacs超入門［1］：Emacsの基本的な使い方とショートカットキー | OSDN Magazine
EmacsはUNIX/Linux環境では定番とも言えるテキストエディタだ。ソースコードの自動整形や色分け表示など、プログラミングに便利な機能を多く備えているため、特に開発者の間で人気が高い。本記事ではWindows/Mac OS X環境でのEmacsの導入方法や、その基本的な使い方を紹介する。 Windows環境でのEmacsの導入 WindowsやMac OS Xの場合、複数の配布パッケージ（ディストリビューション）が存在するので、どのディストリビューションを利用するべきか迷うかもしれない。どのディストリビューションも基本的な機能は同一だが、独自に機能拡張が加えられているものもあり、また日本語入力に難のあるものもある。そこで、まずは日本語環境で多く利用されている定番のWindows/Mac OS X向けEmacsディストリビューションを紹介しておこう。 NTEmacsJp NTEmacs
| ＾＾ |秒刊SUNDAY | やる夫でも判るSEO対策１０項目
2009年04月07日 やる夫でも判るSEO対策１０項目 カテゴリ：WEBデザイン ＳＥＯ対策として現在コレが正しいといえるものはございませんが、一般的なセオリーとして、妥当だと思われている項目をチェックしておきましょう。 ◆１：タイトルは正しく記述 現在SEOで最も重要とされており、どのセミナーに参加してもかならず書けといわれるのがタイトルです。 タイトルの無いHPなど立ち上げる価値が無い というセミナーの講師もいました。言い過ぎかもしれませんが、検索エンジンがまずタイトルを走査するというのが一般セオリーです。 ちなみに、企業サイトであれば、業務名・商品名の後に会社名が効果的です。これは会社名で検索するよりも、業務内容や、地域名、商品名で検索するのが一般的だからです。例えば、名古屋の風俗だったら ＜title＞名古屋のキャバクラ｜秒刊＜/title＞ という感じであれば、名古屋＋キャバ
TABLOG:ネットサービスのコンセプトを「そもそも論」で点検する12の質問 - livedoor Blog（ブログ）
2009年04月09日 ネットサービスのコンセプトを「そもそも論」で点検する12の質問 ライブドアでは、様々なコンテンツ、ネットサービス、メディアが運営されています。 しかし、競合も、ユーザーも、マネタイズの手段も、どんどん変化していくネットの業界では、少しでも、気を抜くと、すぐに「そもそもでいうと、このコンテンツって、何をやりたかったんだっけ？」と、サービス立ち上げ当初の仮説からいつの間にか離れてしまい、コンセプトがボンヤリして、マンネリ運営になってしまう危険が常にあります。 それを防ぐためには、How(どうやるか？)ばかりでなく、What（何をやるか？）やWhy（なぜ、やるのか？）といった青臭い話を、キチっと正面から向き合って話すメカニズムを、埋め込むことが必要です そこで、重要サービスに対して、「骨太のコンセプト」を再確認して、マネジメントと現場が、お互いに同じ思いを共有するために、
C-teamで作るバナー広告の効果がスゴすぎてひいた話 : けんすう日記
今、C-teamというサイトの開発に関わっているのですが、あまりに効果が高くてスゴイので、結構ショックだったので紹介します。 C-team 今までWebディレクターとして、バナー制作をしたり、自分のサイトのバナーを制作会社に頼んでいたりしたんですが、これがいかに非効率だったかということを思い知って反省したので、紹介してみます。 自分の関わっているサービスをスゴイスゴイ言うと宣伝くさくなるので避けてたんですが、これは本当にびっくりしたのです。通常のバナーの作り方 通常のバナー広告って以下みたいな手順をふむことが多いですね。 1. 宣伝したいサイトの運営者(ディレクター)が欲しいイメージを制作会社に伝える 2. 制作会社のデザイナーさんがいくつか作る 3. そのバナーでよさそうなものを運営者が選んでそのバナーを出す ここでの問題は、1も2も3も「こういうのがいいんじゃないか」って勝手に想像して
就職はベンチャー？大企業？―堀江貴文 | 達人のテクニック
高学歴なら大企業への就職は損。毎日楽しい起業を勧める ライブドア元社長 堀江貴文●1972年、福岡県生まれ。東京大学文学部中退。2006年に証券取引法違反容疑などで逮捕、起訴され現在上告中。著書に『稼ぐが勝ち』など。 僕の東大時代の同級生にもフジテレビや三菱商事といった大企業に就職した人がいるが、そういう会社に入ると、「東大卒の○○さん」ではなく、「三菱商事の○○さん」になってしまう。大企業には早稲田や慶応の出身者も大勢いるが、はっきり言って、早慶に入るより東大に入るほうが20倍も30倍も難しい。 つまり大企業に入ると、大学受験というゲームにおいて優勝した人間が、そうでない人間と同じ括りで扱われることになってしまう。偏差値でいえば、自分の偏差値より低い平均値の集団の一員と見なされるわけで、これは損だ。 反対に、名もない大学を出た人が大企業に就職するのは、得だと思う。出身大学の知名度が低く
就活生が本当に見ているもの--失敗しない「新卒サイト」の作り方とは？
4月になり、街を歩くとフレッシュな新入社員の姿を見かけるようになりました。また、早い企業では翌々年度の採用活動について考える時期でもあります。 さて今回は、新卒者向けの就職情報サイト（新卒サイト）を検証しました。被験者は、就職活動中の大学生5名（男女混合）です。学生たちが普段使っている「リクナビ」「マイナビ」サイト内で、どの要素が見られ、どの要素が見られないのかを、アイトラッキングツールを使って分析します。なお学生たちには調査の目的は明かされておらず、あくまで普段通りの情報収集をしてもらいました。 今回の調査にて、被験者たちに共通するある傾向が見えてきました。次年度の新卒サイトを作る際にご参考いただければと思います。 新卒学生に「刺さる」写真 他サイト同様、今回の調査においても、学生たちは画像に注目していました。以前、本コラムの中で「転職求人サイトにはどんな画像が適しているのか」という調査
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