空想のNFTと現実のNFT
偏愛するコンテンツについて、ビジネスや文化の観点から共通するパターンを見つけ出すこと。複数のものごとをひとつのことで説明できる着想にワクワクすること。それがメディアヌップでやりたいことです。 20年にわたってUGCのプラットフォームを開発・運営してきた経験と、個人としても小説などの創作を行ってきた視点からお届けします。 間違った主張に正しい反論をすることは世のためになることではあるけれど、間違った主張の数があまりに多いと、正しい反論もひっくるめてそのどちらにも耳を貸す余裕がなくなってくる。結果、無視するようになる。でも、その議論自体が話題になった場合は別である。そこには私たちの関心を引く何かがあり、メタ的に言及する理由になる。 話題になっているのはこの記事。 NFTとメタバースについて思うこと（2022年2月11日） この記事のうち、冒頭にも述べたとおり間違った主張に対する反論はここではと
ブライアン・イーノ「NFTのせいで、アーティストまで資本主義のチンケなクソ野郎になってしまう」 | 彼が懸念する「オートマティシズム」とは
現代を代表するアーティストの一人であるブライアン・イーノ。彼はいま、暗号資産関連の技術が単に“金儲けのソリューション”になっている点を厳しく批判する。2021年に暗号技術の専門メディア「クリプト・シラバス」を立ち上げたIT評論家エフゲニー・モロゾフが、イーノが懸念することを尋ねた──。 かつて「世紀の放尿」をやってのけた男 ブライアン・イーノは、アンビエント・ミュージックという音楽ジャンルを作りだしただけでなく、この40年間で数々の名盤にプロデューサーとして関わってきた。サウンドやビデオ、デジタルアートを使った作品制作にも取り組み、代表作の一つである「7700万絵画」などは、そこからおびただしい量の楽曲が生成される点から言ってもNFTの対極に位置するといえる。 イーノはかつてマルセル・デュシャンの有名なあの小便器（註：「泉」という名のアート作品）に小便をしてみたという逸話の持ち主でもある。
とりあえずWebサービス作る時の私の技術選定ポイント@2022/02
はじめに inspired mogaさんのブラウザで動くサービスを作るときの技術選定が素晴らしい記事だったので、自分も書いてみる事にしました。 幸いにも技術選定からのお仕事をする機会が多くて、自分の中でパターンが大体決まってきているので言語化してみます。前提が同じサービスは無いので絶対的な正解は無いですが、なんかしらの参考になれば幸いです。 ※2022/02時点 私/よくあるお仕事について Web系のサービスなんかいい感じにするマンとして、フリーランスとして働いています。 準委任という形でスタートアップ企業をお手伝いする事が多いです。 MVPを作りたい、もしくはMVPは行けたのでちゃんと作り直したい、という要望があって参画して、まるっと作ってそのまま運用をします。作って終わりではなくて、運用や拡張性を考えてやってます（サービスに必要なのはもちろん、運用する自分が楽だから）。 前提 エンジニ
【競プロ】Python使いがRustを「完全に理解する」までのTips - Qiita
2023年AtCoder言語アップデートにより、Rustの環境は大きく変化しました。そのため、本記事はフリーズさせ、後日、2023年版に対応した記事を新規作成したいと思います。 筆者は、競プロのアルゴはPythonを使いつつ、マラソンはRustを使っております。前者は発想を短時間にコードにすることを重視し、後者はコーディングに時間をかけてでも高速性を確保したいからです。 その際、Pythonでできたアレを、Rustでどう書くんだっけ、と悩むことが多く、悩んだ結果を自分メモを兼ねてTipsにすることにしました。競プロに出てくるパターンを多く収録していますが、競プロ目的以外でも参考になるかと思います。とりありず、ざっと記述してみましたが、そのうち増やしたり、章立てを変えたりするかも知れません。 なお、参照がーとかトレイトがーとか、Rustそのものの入門には言及していませんので、適宜、別の記事や
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
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