インターネットの高校野球情報サイトで、今夏の甲子園大会では全力疾走しない選手が目立った、とし、全力疾走しないワースト10の選手を実名で掲載した。ネットでは「高校生の名前を晒して批判するのはいかがなものか」と激しいバッシングが起こり、該当の記事は削除された。 問題の記事が掲載されたのは「高校野球情報.com全国の高校野球情報」内のスポーツライターの田尻賢誉さんが2010年8月21日付けで書いた「検証 甲子園コラム」だ。田尻さんはこの夏の92回選手権大会はレベルが低く、その理由は「全力疾走の意識が欠如している」。打ち損なった時点で凡打と決めつけて走らなかった、などと解説した。 「全力疾走の選手ベスト10」も実名でほめる そして、 「代表にふさわしくないプレーをした代償として走らない選手リストを挙げておく」 とし、一覧表を掲載。凡打の後、一塁ベースまで行かずにベンチに戻った選手を「不走」とし、1
秋葉原のパソコンショップが香港で販売されているSIMロックフリー版のiPhone 4を現地で購入し、日本国内に持ち込んで販売しようとしたところ、調達スタッフが突然iPhone 4ごと姿を消してしまい、販売できなくなったことが明らかになりました。 ※8月29日0:22に追記しました 詳細は以下から。 秋葉原で輸入品や中古品、ジャンク品などを扱うパソコンショップ「Jan-gle」のスタッフが手がけるTwitterによると、SIMロックフリー版のiPhone 4を調達するために香港に向かったスタッフ3人のうち、iPhone 4を持ったスタッフを含む2人が行方不明だそうです。 Twitter / ジャングル秋葉原店: 海外帰国組3人中1人しかいません しかもiphon ... 唯一確認できた1人が持っていたトランクの中身。iPhone 4はありません……。 買ってきて一人が持ってきたトランクに入っ
さてDevQuizの締め切りが過ぎたのでおおっぴらに自分のはちゃめちゃなソースをさらしたいと思います。 とりあえずチャレンジ最中は試行錯誤の繰り返しでしたのでそこら中に無駄なソースやコメントアウトがあふれていますが、あえてそのままにしています。 本来であれば敵の種類毎にクラスを定義し、継承したりと理解しやすい手法で作れると思うのですが時間とメモリ節約の為、強引に処理しています。サブルーチンにまとめられそうな部分も面倒だったのでコピペでごまかしてたりします(苦笑 とまあ言い訳はここらへんで、実際にどのように考えていったか頭の中をさらしていくことにしましょう。 まずは問題の条件から私が着目したのは以下の2点。 1 自分は「上・下・左・右・待機」という5つの行動ができる 2 制限時間がある この条件のみを考えると正解となる文字列は「5^制限時間」の中に存在することになります。要はこの中から「壁に
PCや乾電池、ライターなど、壊れてしまった時や不要になった時に「どうやって捨てればいいんだろう?」と迷ってしまうものがありますよね。適当に捨ててしまうと、ゴミ出しの際はもちろん、ゴミ処理時に危険がある場合も。そこで今日は、「捨て方に迷うゴミ」の正しい捨て方をご紹介します。 今回は「捨て方に迷うゴミ」の代表として、「乾電池」「PC」「CD-R」「ライター」「スプレー缶」「薬」「水銀体温計」「保冷剤」の捨て方について見ていきます。 ■捨て方が分からないゴミの代表格?「乾電池」 電化製品のリモコンなど、使う機会は多いのに意外と捨て方を忘れがちなのが「乾電池」。使用済みの乾電池をうっかり溜めてしまっている人もいるのではないでしょうか? ▽ 個人のお客様向けサイト - マクセル 使用済み乾電池は、基本的には「不燃ゴミ」として廃棄するようになっていますが、自治体によって異なる場合があります。マクセルが
GDD(Google Developer Day)のQuizが終わりました。 その中にパックマンという問題がありました。これはパックマンの敵の動きを示されその中でいかにドットを多く取っていくかという問題でした。 敵の動きのシミュレートは(めんどくさいけど)すぐにできたので、あとは自機の動きをどのように導き出すかがポイントとなります。 うーんと唸りましたが、なんとなーく遺伝的アルゴリズムを使って計算機に導き出してもらうこととしました。 pyevolve ありがたいことにpythonには、pyevolveという遺伝的アルゴリズムを簡単に使えるライブラリがあります。これを使わせてもらうことにしました。 ちなみに、今回はじめて遺伝的アルゴリズムを勉強したので、たぶんいろいろ間違っていると思います。ご指摘がありましたらぜひお願いします。(というか、どうやろうかな、と思ったときにこれを機会にちょっとG
世界最大のソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)「フェイスブック(Facebook)」が新たに始めたサービスを巡って波紋が広がっている。 8月18日、同社は米アップルの「アイフォーン(iPhone)」などのGPS機能を備えるスマートフォン向けに、ユーザーの現在位置情報を知人などに知らせる「プレイシーズ(Places)」を開始した。 このサービス、例えばユーザーが催し物や旅行などに出かけ現地でこの機能をオン(チェックイン)にしておくと、自分の居場所をほかのユーザーに知らせることができる。同時に友人が近くにいることも分かる。 何かのイベントに出かけ実は友人も会場にいた、ということが後で分かることがあるが、このサービスを利用すればリアルタイムに情報が得られ、その場で合流できるとフェイスブックは説明している。
今日締め切りだった、Quiz Fest For Google Developer Day 2010のしりとりの問題をHaskellで解いてみました ルールは、 単語のリストが与えられて、2人交互にしりとりをしていきます。 一度使った単語は2度と使えません。単語を言えなくなったら負けです という感じのゲームです。 有限でランダム要素のないゲームなので、先手必勝か後手必勝かのどちらかです。 問題は解けるように作られているので自分サイド(後手)必勝です。 しりとり問題は3問あって、それぞれ使える単語のリストが違うのですが、後の問題ほど単語が増えていきます。 最後の問題の辞書はこんな感じです ixrzhcfoz zxskhh zfscawdhjvu zuecnjyon ... pvwri pykwsq(ここまで合計187単語) この手の問題はミニマックス探索で解けるのですが、そのまま解くと計算量が
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数(naivebayes.py) # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
それは「Google Waveの解説本」。 そう、以前に紹介した、この本が出る直前にGoogle Waveの開発中止が正式に発表され、恐らく初の自著だったと思われる@technohippyさんが嘆きの呟きを繰り返していた、あのGoogle Wave解説本です。 この本で381ページに渡って解説されているサービス自身は、その提供が中止され、もう使うことができないのですが、それでも本は出版され、僕の元まで届いてきました。 お通夜に参列するがごとく神妙な面持ちで、静かに、ページをめくってみます。 Google Waveが今後成功するかどうかはもちろん誰にもわかりません。しかし、少なくともGoogle Waveによって「リアルタイム」という今後進むべき方向が示されたことは確かです。 Googleによる挑戦は失敗に終わることもありえます。しかし現在のネット上でのコミュニケーションが最上のものとはいえ
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