絶対可憐チルドレンとか。 あと、アリプロの曲のタイトルにもそういうのちょくちょく見る。亡国覚醒カタルシスとか。
強そうな漢字4文字+カタカナ5文字の組み合わせが好き
絶対可憐チルドレンとか。 あと、アリプロの曲のタイトルにもそういうのちょくちょく見る。亡国覚醒カタルシスとか。
激務と薄利 ─ ハリウッド大作映画、成功の影でVFX制作会社が悲鳴 | THE RIVER
優れたアニメ制作技術で世界的に知られる日本でも、その制作現場の過酷な実情が”ブラック”だとして大々的に取り沙汰されるようになったのはようやく最近のことだ。国内の現場では、動画制作の仕事がより安価な中国や韓国などの業者に流れていくケースが多いという。これを是正すべく、経済産業省は制作生産性の効率化に向けて動いている。 経産省は、「アニメは芸術品と同じで、人気作品にしか値段がつかず、無名のアニメーターにお金が回らない」と指摘するが、海の向こうに耳を傾ければ、全世界19億ドル以上のヒットを飛ばすハリウッド大作映画『アベンジャーズ／インフィニティ・ウォー』のVFX制作現場でさえその過酷さにあえぐ状況なのであるという。 映画公開の一週前にショットが追加 「映画が記録的ヒットも、制作会社なお苦境」──米Varietyは、こうしたタイトルの記事で、映画のVFX制作をとりまく苦しい現状を紹介している。ここ
マイクロソフトがGitHubの買収交渉、複数メディアが報じる
マイクロソフトがGitHubを買収する意向で交渉していることを、複数のメディアが報じています。 追記：正式にマイクロソフトによるGitHubの買収が発表されました。 （2018/6/4 22:50） ［速報］GitHub、マイクロソフトによる買収を正式発表 － Publickey 最初に報道したのは6月1日付けのBusiness Insiderです。 Microsoft has recently held talks to buy GitHub, people close to the companies told Business Insider. The companies have had on-and-off conversations over the years, but talks have grown more serious in the past few weeks,
インターネットはどこまで汚れるのか
生まれた当初は真っ白な空間だった。最初は個人ではなく企業がインターネットを汚し始めた。 その後一部の限られた個人によってインターネットが汚され、その一部が「インターネットは儲かる」と考えてから汚れるスピードが早まった。 更にインターネットの敷居が低くなって徐々に誰でもインターネットに触れられるようになり、また汚れていく。 今のインターネットは暗黒よりも黒く汚れている。地球上とは違い、インターネットは掃除ができない。 そろそろ掃除をする業者が現れてもいい頃ではないだろうか。 流石に今のインターネットは汚れすぎている。
かっこいいグラフを作るPythonモジュールPyCoolPlotを作った - MyEnigma
外資系コンサルが実践する 資料作成の基本 パワーポイント、ワード、エクセルを使い分けて「伝える」→「動かす」王道70posted with カエレバ吉澤 準特 日本能率協会マネジメントセンター 2014-08-20 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに PyCoolPlot 必要なもの ダウンロードの仕方 使い方 Horizontal bar plot Line graph Time bar chart 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに いつもグラフを書く時にデザインに迷うのですが、 下記の記事を見て、すぐにmaplotlibで実装したくなりました。 note.mu しかし、 もたもたしているうちに先を越されてしまったのですが、 「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装する
メガドライブ版ダライアス - 完成！ | Arcade Cabinet
2015年7月（46歳）から始めた、「C言語でのゲームプログラミングの学習」。当初の目標をほぼ達成することができました。「メガドライブ版ダライアス」完成です。C言語の勉強を始めてから約3年かかりました。ゲームバランス調整、動作確認、バグ修正などまだまだ改善の余地がありそうなので念のためβ版としています。 中学生の頃に一度挫折したゲームプログラミングですが、最近は沢山の書籍や、ネットでも多くの情報を得ることができます。またゲームプログラミングに必要なソフトも充実しています。 *ドットエディタ(EDGE, Photoshop)や、音楽作成ツール (DefleMask, VGM Maker)、秀逸なメガドライブ開発ツールであるSGDKなど。 またブログやツイッターでの皆様からの暖かいアドバイスや応援のメッセージのお陰で、モチベーションを3年間も維持することができました。自分だけの力では途中で挫折
近年，片仮名が侮蔑の意味を持つようになっている（追記あり）
政治的，それもかなり下品な言葉だけど，「なんでも安倍総理の責任にする人」を一部のネット民が「アベノセイダース」と呼んだり，逆に「野党の答弁を盲目的に批難する人」を「ヤトウガー」と呼んだりするのを見かけるよね。彼らはどちらも対象を卑下・揶揄する目的で前述の言葉を使っている。今はこの言葉の真偽可否ではなく，〝片仮名にすると馬鹿にした印象になる〟という現象そのものを知りたい。国語や文法の教科書・Wikipediaを見ても，片仮名の役割に“相手を侮蔑する”なんていうのは載っていない。とするとあくまで予測だが極めて新しい言い方なのではないか。 そもそもなぜ片仮名の文章が人を小馬鹿にした印象を与えるのだろう（っていうか与えてるよね。僕はそう感じるんだけども，僕の感性がおかしいだけだったり……）。当て推量だし，なにより言語学には暗いので大いに錯誤しているかもしれないが，僕の持論はこうだ: (1) 片仮名
BDD100K: A Large-scale Diverse Driving Video Database
Update 06/18/2018: please also check our follow-up blog post after reading this. TL;DR, we released the largest and most diverse driving video dataset with rich annotations called BDD100K. You can access the data for research now at http://bdd-data.berkeley.edu. We have recently released an arXiv report on it. And there is still time to participate in our CVPR 2018 challenges! Large-scale, Diverse
ChainerでRecursive Neural Networkによる感情分析のチュートリアルを書いてみた - 金融と工学のあいだ
Introduction このチュートリアルではRecursive Neural Networkを使って文章の感情分析を行います。 感情分析とは、自然言語処理(Natural Language Processing：NLP)のタスクの1つで、文章に対して書き手の感情(sentiment)を識別する問題です。感情を表現する場合、基本的には肯定的か、否定的かを段階に分けて表現します。例えば、今回使用するデータセットの場合、1(really negative)、2(negative)、3(neutral)、4(positive)、5(really positive)のように5段階で感情を表現しています。 cited from [1] このチュートリアルでは、感情分析をRecursive Neural Networkで行います。 Recursive Neural Networkとは木構造の再帰的な
ディープラーニングで作る固有表現認識器 - Ahogrammer
固有表現認識は自然言語処理の基礎技術であり、様々なタスクの要素技術として使われます。たとえば、情報抽出や対話システム、質問応答といった応用システムの中で固有表現認識は使われることがあります。また、関係認識やEntity Linkingといった基礎技術で使われることもあります。 従来の固有表現認識では、言語に特有な特徴や外部知識に依存した手法が使われていました。これらの手法では、特徴を人間が定義することで、高性能な認識を実現していました。ただ、言語依存の特徴を使うため、モデルを新しい言語に対して適用する際のコストが高くなる問題があります。 本記事では、ディープラーニングを使って言語的な特徴や外部知識に依存しない固有表現認識器を作成します。本文は以下の内容で構成されています。 実装するモデルの説明 モデルの実装 モデルの学習 全体のコードは以下のGitHubリポジトリにあります。スターしていた
Hyperbolic Attention Networks
We introduce hyperbolic attention networks to endow neural networks with enough capacity to match the complexity of data with hierarchical and power-law structure. A few recent approaches have successfully demonstrated the benefits of imposing hyperbolic geometry on the parameters of shallow networks. We extend this line of work by imposing hyperbolic geometry on the activations of neural networks
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