メディア・パブ: 「グーグル」と「FB」が支配するデジタル広告市場、驚くべき寡占化の勢いをグラフで追ってみる
GoogleとFacebookの2巨人が、デジタル広告市場を寡占している。よく知られている話である。でも、両社による寡占化がどう展開するかをグラフで追ってみると、複占（ duopoly）が思っていた以上に異常なレベルに向かっていることに、驚いてしまう。 米デジタル広告市場のトップ10社の各広告費をeMarketerが予測していたので、それをグラフ表示したのが図1である。2016年から2019年までの、年間広告費の推移を示している。トップ2のGoogleとFacebookが、他の8社を大きく引き離して突っ走っている。トップ2社の勢いだけが特出し、今後もその他グループとの差をドンドン引き離そうとしているのだ。 (データソース：eMarketer) 図1 米デジタル広告費の推移。2016年～2019年の年間売上高を会社別に示している。図ではトップ10のみプロットしている。Googleの広告費には
RFC的に、HTTPヘッダってどんな値を使えるんでしたっけ？のメモ - 小野マトペの納豆ペペロンチーノ日記
Web APIを開発していると、HTTPのヘッダについてRFCにおける規約を確認しなきゃいけない場面がたまにあるので、今回調べたことをまとめた。 HTTP/1.1のRFC HTTP/1.1のRFCといえば、長らくRFC2616であったが、2014年にRFC7230〜7239が発行され、2616は廃止された。 RFC2616 ハイパーテキスト転送プロトコル -- HTTP/1.1 RFC7230〜RFC2739 HTTP/1.1 — RFC 7230 〜 7235 — 日本語訳 両者の変更点については、RFC 723xの付録に記述されているので参照のこと。Content-MD5が廃止されたり、ちょいちょい面白い。文章としても723xの方が分かりやすくなっているので、一度目を通しておくことをお勧めする。 HTTP/1.1 が更新された | The Long Wait あたらしいHTTPの話をし
ブラウザで仮想通貨を採掘するサービス "Coinhive" について
ここ最近で急に有名になった、”Coinhive” というサービスがあります。一言でいうと、ブラウザのJavaScriptを利用して仮想通貨 Monero を採掘するためのサービスで、Webサイトに導入することによって来訪者から直接収益をあげたりすることを目的にしています。 有名になったのには理由があって、ユーザーの許可を得ずに勝手に採掘をするサイトが問題になったためです。Pirate Bayの事例などが有名ですね。 個人的にCoinhiveのようなサービスは適切に使われる限り仮想通貨のキラーサービスになりうると期待しています。ここでCoinhiveがどのようなサービスなのか、技術とビジネス両方から注目してみようと思います。 2018-06-12追記: Coinhive をユーザーの許諾なしに利用していたサイトの管理者の方が神奈川県警に家宅捜索を受けたそうです。詳細は経緯の説明サイトを御覧く
Javaのリリースサイクル変更により Oracle JDK が一般ユーザに提供されなくなるのではという話があったけど誤読ではないかという話 - たごもりすメモ
雑に書くぞ! Faster and Easier Use and Redistribution of Java SE | Oracle Java Platform Group, Product Management Blog このエントリを読む限り、Oracle JDKのダウンロードが商用サポート契約者にのみ限られる、という話は書いていない。 The Oracle JDK will continue as a commercial long term support offering * The Oracle JDK will primarily be for commercial and support customers once OpenJDK binaries are interchangeable with the Oracle JDK (target late 2018) *
さくらインターネットの「さくらのレンタルサーバ」、コントロールパネル上の簡単操作で無料SSL証明書「Let’s Encrypt」を設定可能に | さくらインターネット
さくらインターネットの「さくらのレンタルサーバ」、 コントロールパネル上の簡単操作で無料SSL証明書「Let’s Encrypt」を設定可能に 〜「Let's Encrypt」のシルバースポンサーとして参画し、常時SSL化推進に貢献〜 インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕）の「さくらのレンタルサーバ」※1において、米国の非営利団体ISRG（Internet Security Research Group）が運営する無料のSSLサーバー証明書「Let’s Encrypt」をコントロールパネル上で簡単に設定できる機能を2017年10月17日より提供開始します。また当社は、シルバースポンサーとして「Let’s Encrypt」を支援します。 さまざまな情報が電子化し、個人情報漏えいやフィッシング詐欺などの不正行為被害
「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
HTML文書は文字エンコーディングUTF-8でなければなりません - 水底の血
さよならレガシーエンコーディング。 文字エンコーディング宣言が存在するかどうかにかかわらず、文書のエンコードに使用される実際の文字エンコーディングはUTF-8でなければならない。 4.2.5.5 文書の文字エンコーディングを指定する - HTML Standard 日本語訳 Require utf-8 when specifying character encoding by sideshowbarker · Pull Request #3091 · whatwg/htmlにより、HTMLで使用できるエンコーディングはUTF-8のみとなりました。これにより、古いHTMLでは許容されていた、Shift_JIS、ISO-2022-JP、EUC-JP、UTF16LEといった文字エンコーディングは適合するHTMLではなくなりました。すでにNu Html CheckerでUTF-8以外の文字エンコー
Coinhiveとその周りの攻防を解説するよ - satetsu888のブログ
Webサイトの新たな収益化手法としての期待されたり、ただのマルウェアだと非難を受けたりあちこちで盛り上がってるCoinhiveですが、残念ながらいろんなアンチウイルスソフトにブロックされはじめたようで完全に闇のツール扱いになってしまったようです。 さすがにウイルスだと言われているところから逆転するには相当の奇跡的なこと(ex. 突然Googleが買収して GoogleMinig として Adsense と並べられるとか)がない限り無理だろうとは思っていますが、その一方でCoinhiveをブロックする手法とそれを回避する方法が色々提唱されてちょっと面白い展開になってると思ったので、ブラウザマイニング技術の落ち着く先に期待しつつ、Coinhive周辺で発生している攻防を簡単に紹介してみようと思います。 Coinhiveの基本動作 まずはCoinhive自体はどのような仕組みで動いているのかのお
C言語でインクルードするだけで使えるNon-movingで正確なコピーGCを作った - Qiita
インクルードするだけで使えるNon-movingで正確なGCをC言語用に作りました。 行数がコメントを除いて100行に満たない非常に小さなライブラリです。 GCのアルゴリズムとしてはCheneyのコピーGCを採用しています。 通常のCheneyのコピーGCではメモリ空間のうち半分が無駄になってしまいメモリ効率が悪かったり、 GC発生時にオブジェクトが移動してしまいC言語のようなポインタを直接触れる言語との相性が悪いという欠点がありました。 今回はヒープ全体を二重連結リストとして管理することでそのような問題を解決しています。 ちなみにこれはTreadmill GCのアイデアと同じです。(が、アルゴリズム自体はTreadmill GCではありません。) APIはLinuxのlist.hに非常に近い見た目になっています。 ある構造体をgcで管理したい場合はstruct gc_head型のメンバを
差分検出アルゴリズム三種盛り - Object.create(null)
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
