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2007年1月14日のブックマーク (6件)

  • http://dcthappy.jugem.jp/?eid=37

    masui
    masui 2007/01/14
    茂木健一郎は遂に江原啓之と対談していたらしい。どこまで逝くのだろう。
  • 薫日記: 権威主義とどう戦うか

    先週は、ある事件をきっかけに大きく凹んだ。 私のは、さる事情で大学進学を断念した過去があり、これまでもさまざまな形の差別にさらされてきたが、それでもがんばって生きている。 実際、は、一昨年から放送大学の科目を履修し始め、生物科学系は全て単位を取得し終わったところだ。 プロのヨガ・インストラクターとして、毎日レッスンをこなしながら、空いた時間に放送大学の教科書を取り出しては勉強している。 人間は、さまざまな事情で、さまざまな人生を送っている。 裕福な家庭環境で、恵まれた勉学条件で、有名大学に行って、有名企業に就職する人々。 かと思えば、中学や高校を出て、すぐに就職をしなくてはいけない人々。 以前、そういった事情について語ろうと思って、ブログで「大学出でもダメな人はいる。高校出でも仕事ができる人もいる」と書いたところ、「あなたの学歴差別で深く傷ついた」という抗議文をもらって、自分の言葉のい

    masui
    masui 2007/01/14
    ベストセラーを出してテレビに沢山出ていれば充分立派なものだが、なんで存在意義が疑問な「権威」にこだわるんだろう? 変な大学の教授になったり変な賞を貰ったりしても仕方ないと思うが。
  • ハードウェア乱数生成ルーチンhdrand.c

    ハードウェア乱数生成ルーチンhdrand.c  by とつげき東北  トップページに戻る 「ランダムな乱数」「良質な乱数」を得る 導入: プログラミングをしていて、「真にランダムな乱数」を得ようとしたときに困ることがある。 どんなに優れた決定論的擬似乱数ルーチンも、真にランダムな乱数を作ってはくれない。 結果としてtime値などを乱数の種にすることになるわけだ。 ゲームなどならその程度でも充分だが、セキュリティの重要なソフトではそうはいかず、ユーザのマウス入力のタイミングなどを読み取る必要が出てくる。 そこでCPUがPentium以降・Windows下でハードディスクが使用されている環境で、ユーザに不可解な入力作業をさせることなく、良い性質の乱数を得るためのルーチンを作っておく。 方法: テンポラリファイルフォルダにファイルを作成・削除し、その処理にかかった時間を高分解能

    masui
    masui 2007/01/14
    ハードディスクへの書き込みにかかる時間を乱数に利用するらしい。
  • 西日本新聞 / 社会 [フィッシング行為 中3書類送検]

    【結果】福岡の乗車マナー、良い? 悪い? 皆さんは、福岡の電車やバスでの乗車マナーについて、どう思いますか? ご意見をお聞かせください。

    西日本新聞 / 社会 [フィッシング行為 中3書類送検]
    masui
    masui 2007/01/14
    阿呆かいな。そもそもフタなんか閉じなくても味は変わらないわけだが。
  • Google、Fortune誌の「働きやすい企業」トップに

    無料カフェテリアなど社員に充実した福利厚生を提供している米Googleが、Fortune誌の「働きやすい企業トップ100」ランキングで1位を獲得した。 同誌によれば、Googleは社員に無料カフェテリア、スイミングスパを提供し、無料の医師を社内に置き、また社員が就業時間の20%を自分の独自プロジェクトに当てることを推奨している。同社に1日に1300通の履歴書が送られてくるのも当然だと同誌は述べている。 Google社員は米国に6500人、米国外に3000人。1年間の募集は2229人で、114万5000人の応募があるという。給与などは公表されていない。 このほかIT関連企業では、Network Applianceが6位に、Cisco Systemsが11位、QUALCOMMが14位、Adobe Systemsが31位、Intuitが33位、Yahoo!が44位、SAS Instituteが4

    Google、Fortune誌の「働きやすい企業」トップに
    masui
    masui 2007/01/14
    米国企業の年収が出てる。IT企業トップはAdobeで、上級コンピュータ科学者の平均年収が16万1127ドルらしい!
  • Bayesian Sets - mots quotidiens.

    Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,

    masui
    masui 2007/01/14
    > Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)はGoogle Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。