ティルダ・スウィントンが演じる役は、原作でアジア人男性という設定(写真:REX FEATURES/アフロ) マーベルのキャスティングが、新たな衝撃を呼んでいる。オリジナルコミックでアジア人男性だったキャラクターに白人女優を起用したことが非難されたのが始まりだったが、今度はその言い訳に注目が集まっているのだ。 問題の映画は、「Dr. Strange。」事故で腕を怪我し、精密な動きができなくなってしまった脳外科医のストレンジ(ベネディクト・カンバーバッチ)が、チベットにいるエンシェント・ワンと呼ばれる魔術師を訪ね、魔術を身につけるという設定だ。原作コミックで、エンシャント・ワンは、長いヒゲをもつチベット人男性だが、マーベルは、この役に、英国人女優ティルダ・スウィントンを選んでいる。先月半ば、マーベルが最初のトレーラーを公開し、その2日後、追い討ちをかけるように、パラマウントとドリームワークスが
フリーランスなら読んどけ、これが撤退戦略だ。(1) – Re: 本当にあった怖い業務委託契約書、あるいはフリーランスはきちんと契約書を読まないとわりと死ぬ みなさんこんにちは。かつて火消しばかりやっていた @nullpopopo でございます。昨日twiterを見ていたらこんなツイを発見しまして。 https://twitter.com/nishi1010kawa/status/726385332434833408 ↑の絡みでたけさんがフリーランスあるあるなブログをまとめられていてかなり参考になった(というか、「あるあるあるある↓」と頷いた)のですが、フリーランスで仕事していると、たまに、極々たまーになんですが、まるで普通に道を歩いてるだけでいきなり鉈で殴られるかのようにとんでもないクライアントに出くわしたり、最初はうまく回っていた案件(のように見えていた)なのに、だんだん雲行きが怪しくな
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
【神コスパ】超巨大「2キロの熟成肉」を自分で作ってみた結果 → こんなウマいステーキ食ったことネェェエエエ!! | ロケットニュース24 http://rocketnews24.com/2016/05/02/743563/ について。 何がヤバイのかというと 温度管理と日数と悪くなった部分を切り取らないこと。 この記事では ジップロックに調味料と肉をに入れ冷蔵庫で3日間保存 更にガーゼに包んで3日間冷蔵庫の中で吊り下げると書かれている。 記事では冷蔵庫は市販のもので普通の冷蔵室が使われている。 この冷蔵室の温度は3~6度とのことだ。 冷蔵庫の庫内の温度はどのくらいなのか? http://jpn.faq.panasonic.com/app/answers/detail/a_id/9962 冷蔵室 約3~約6度 ではお店で使われている熟成専用冷蔵庫の温度はどれくらいだろうか。 ドライエイジング
岐阜・池田町の30歳女性主事 フェイスブックに 停職期間中に不適切な内容をフェイスブックに投稿したとして、岐阜県池田町は2日、同町民生部住民課の女性主事(30)を地方公務員法(信用失墜行為の禁止)違反に当たるとして懲戒免職にした。免職処分について、田口貴弘総務部長は「反省すべき停職期間中に町の信頼を損なう行為をした責任を重くとらえた。反省の様子も…
もうね、自国のランキングが気に入らないからと言って「不当に低い評価」とかレッテル貼ったり、より都合のいいランキングの指標を自国のランキングが気にいった以外に大した根拠もなく「妥当」だとか評価したり*1するのは、それこそ“妥当”ではないと思うんですよ。 以前の記事で取り上げた国を対象に、国境なき記者団(RWB)による報道の自由度ランキング順位、同スコア、フリーダムハウス(FH)による報道の自由度のスコア、同サブスコア1〜3を以下に表示します。 国名 RWB順位 RWBスコア FHスコア FHサブスコア1 FHサブスコア2 FHサブスコア3 ベルギー 13 14.18 11 2 4 5 ドイツ 16 14.80 20 6 10 4 オーストラリア 25 17.84 23 6 10 7 イギリス 38 21.70 25 9 9 7 アメリカ 41 22.49 21 6 10 5 フランス 45
$values = [ 'a'=>null, 'b'=>'abc', ]; foreach($values as $key => &$value) { // 単純にコードがおかしいのだが、二週目にエラーなので気付かず $value[$key] = strtoupper($value); // ホントはこう書きたかったのだ // $value = strtoupper($value); } $ng = 1; $ng['abc'] = 2; // PHP Warning: Cannot use a scalar value as an array $ok = null; $ok['abc'] = 2; // => ['abc'=>'2']
前回は、Xamarinの概要を紹介しました。3月31日から3日間にわたって開催されたMicrosoftのイベント「Build 2016」2日目のキーノートでは、スコット・ガスリー氏により、Visual Studio Professional/Enterprise with MSDNにXamarinが含まれ、無償提供されることが発表され、話題になりました(Channel 9で動画が公開されていますので、その時の会場の盛り上がりを是非見てみてください)。 今までもVisual Studio Community 2015に付属するXamarin Starterというエディションは無償で開発・ビルド・配布ができましたが、生成できるバイナリサイズに128KBという制限がありました。現在はその制限がなくなり、Visual Studio Community 2015 Update 2に付属するXamar
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1(青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量) 結果その2(青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量) 「結果その1」と「結果その2」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量(cm)を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
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