VTuberへの誹謗中傷の件
とあるVTuberのSNSアカウントを執拗に攻撃していた人物と面談したことがある うちで管理してる学校のネットワークから執拗に荒らしてたらしく、被害者の所属する事務所から開示請求が来たので事実関係を確認するために呼び出した、という経緯だ 結局そいつは100万円を越える慰謝料を親に肩代わりしてもらってたが、結局最後まで反省はしなかった 俺や上司、そして同席した親から、真摯に反省している姿勢だけでも示そうと促されても、頑として首を縦に振らなかった 「謝罪しましょう」「いやだ」の押し問答が数時間は続いた 最後の最後で、そいつは涙を鼻水と涎にまみれた顔で「じゃあどうしろってんですか！あのクソ女(被害に遭ったVTuber)に俺は何もするなってことですか！」と慟哭してた 俺と上司は「えっ、そうですけど…？」と言うしかなかったし、ご両親も「他人を罵倒しちゃダメに決まってるだろ！」と怒鳴り散らした すると
「サポートを当初発表よりも長く延長延長延長延長延長延長延長延長延長延長延長」 AWS公式ドキュメントの誤記が「破壊力高い」と話題
一連の誤記は、原語（英語）版からの機械翻訳が原因とみられる。AWS公式ドキュメントの多くには「翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します」との注意書きがある。 つまり日本語のドキュメントはあくまで機械翻訳なので、参考程度の情報にすぎないわけだ。冒頭のような派手な誤記は確認し次第修正するが、正確な情報が速やかに必要なら原語版を読んでほしい、ということだろう。 誤記を見つけた人たちも承知しているようで、SNSではおおむね“笑えるミス”として受け止められている様子だ。一方で、中には「企業ならちゃんとしてほしい」とする声もあった。 関連記事 “AWS公式サイト風”にカップ麺を紹介する画像が話題 分かりにくい説明文をそれっぽく再現 「もはやAWS文学」 カップ麺の特徴をAWSの公式サイト風に説明した画像が「もはやAWS文
Pythonで文字列の類似度を120倍高速に計算するRapidFuzzを勧めたい - Qiita
はじめに みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の@fujineです。 本記事では、文字列同士の類似度を計算する「レーベンシュタイン距離」をRapidFuzzで超高速に処理する方法を解説いたします。 この方法で実装すると、1万件の文字列同士の類似度計算において、 一般的なlevenshteinライブラリよりも120倍近く高速に計算することが可能です！ (RapidFuzzのGitHubリポジトリより引用) 本記事の概要 Pythonで一般的に用いられているlevenshteinライブラリは、比較対象データが多いと処理が長時間化し、実用的ではない RapidFuzzは上記ライブラリよりも約120倍高速であり、エンタープライズ規模のデータにも十分に適用可能 RapidFuzzはレーベンシュタイン距離以外のアルゴリズムや、並列処理、前処理など多様な機能を提供しているため、読者の皆さんには積極的に
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