一文字書名本はやめよう 読者不在、著者の自己満足 (shahyo-hamazaki) | 版元ドットコム
「！ 、5、Ａ、Ｇ、Ｈ、Ｊ、Ｋ、Ｒ、Ｓ 、Ｗ、し、ん、愛、花、海、階、角、鬼、橋、錦、空、穴、刻、黒、魂、手、術、瞬、瞬、盾、書、女、傷、蝕、神、人、粋、雪、線、線、窓、蝶、蝶、辻、田、答、道、毒、白、箱、飯、母、妹、無、杢、夜、欲、乱、旅、凛、弩、瘤、絆、聲、蛻、蝮、噓、々」 さてこれ何だと思います？ 実はこれらの一文字、全て書名です。これらの本のほとんどが2010年以降に刊行された本なので、遡ればもっと大量に出てくるはずです。 こうした一文字書名本、果たして検索するとどういう結果が出るでしょう？ 例えば『愛』をAmazonで検索しても50,331件、詳細検索で書名に入力しても25,031件もヒットしてしまいます。「愛」という漢字を含む書名の本が全部出てきてしまうからです。 hontoで『愛』を検索してみたところ10,000件以上出てしまいました。これも「詳細検索」の「書名」の欄に「愛」
酷似 - kazoo's diary
これは。。 我が子が福神である可能性が出て来た。 それなのに撫でるべき足の裏には注射ばかりを刺しています（新生児の採血は足の裏から行うそうな）。 ビリケンさん 細君から送られてきたLINEの↑を見てひととおり笑った後、そもそもビリケンさんて何なんよと調べたらいろいろと意外な出自でした。 ビリケン - Wikipedia 元々は1908年にアメリカ合衆国の芸術家フローレンス・プリッツが制作した像で、彼女が夢の中で見た神秘的な人物の姿がモデルになっているという。これが「幸福の神様」として世界中に流行した。 いきなりびっくり。まさかのアメリカ生まれでした。 わたくし大阪出身ですが、普通に新世界・通天閣の下で捏造さ作られた神様かと思っていました。 現在、アメリカではセントルイス大学のマスコットになっており、大学に属するすべてのスポーツチームが "ビリケンズ" を名乗っている ほほぅ。。。 あのビリ
DeNAのiOSエンジニア内で利用頻度の高いライブラリをランキング化してみました #iOS #DeNA｜CodeIQ MAGAZINE
DeNAで取り組んできた非ゲームの新規事業開発。その新規サービスの中で、iOS開発にフォーカスして、利用頻度の高かったライブラリやサービスをランキング形式でお届けします。 紹介してくれるのは、DeNAエンターテインメント事業本部でiOS/サーバ周りを担当している沖津貴智さんです！ by 馬場美由紀 （CodeIQ中の人） DeNAにおけるiOSアプリ開発 DeNA沖津です。DeNAでは、エンターテインメント事業本部という部署を新設し、非ゲームの新規事業開発に取り組んできました。 1年以上経過した現在、十数のサービスを開発し、リリース・運用を行ってきました。社内のGithub Enterprise上には、たくさんのプロジェクトのリポジトリが作成されており、エンジニア全員が自由に閲覧・プルリクエストを送れる環境にあります。 詳しくは、デブサミ2014「DeNAにおけるゲーム以外の新規事業の立ち
元気のバロメーター
今まで自分はものすごい変態、性欲魔人だと思ってた。思春期をとっくに過ぎても、頭の中は恥ずかしいくらいにスケベなことでいっぱいで、自分をしっかり持ってないと狂ってしまうのじゃないかと心配するほどだった。ブサメンだったので童貞喪失が遅く、こじらせに拍車をかけた。暇さえあれば快感を求め一日中工夫を凝らした自慰をし、彼女ができようものなら、女の子を疲弊させきるほどやりまくった。本当にごめんなさい、猿かよ、と自分でも思う。 そんな僕だが、仕事で中間管理職のようなポジションに昇格し、鬼のように忙しくなった。給料はドン！と上がったが、自分のミスじゃないことで上司には常に怒られ、かばってるはずの部下には舐められる。残業時間も3ケタに膨れ上がり、家に帰れば体がスライムのようになってしまい、泥のように寝るしかできなかった。 オナ禁なんて昔は考えられなかったが、気が付いたら、あ、何日も抜いてないな…ということが
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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