横浜駅SF 第一話
現在この「横浜駅SF」は、内容に修正を加えて小説投稿サイト「カクヨム」のほうで掲載しております。こちらも残しておきますが、なるべくカクヨムの方をご覧ください。 【横浜駅SF - カクヨム】 【第一話】 その朝、富士山は黒かった。 昨日までコンクリートで埋め尽くされた白富士が、一夜にしてエスカレーターの黒一色に染められたのだ。それは長かった梅雨が明け、夏が来たという印だった。 「斜度が影響している」 教授が富士のほうを見ながら言った。 「ストラジーンは一定斜度がある場所にエスカレーターを形成するように記述されている。しかし同様に雨が続くとコンクリートの屋根を形成する。富士山では頂上付近と麓の天候の違いが一定パターンに則ることで、エスカレーターとコンクリートの層がパイ状に重なった構造ができる。これが白富士と黒富士の構成原理だ」 「そうか」 三島ヒロトは相槌を打った。教授の言っている内容は殆ど理
プログラミングによって音楽理論教育はどう変わるか | Music Theory Workshop Japan
http://neralt.com/jazz-voicing/ ３月初頭よりプログラミングに取り組んできました。目的は「よりわかりやすく音楽理論を伝えるための」ウェブサービスを作成することです。書籍においても、図を多用することによって、音楽理論の面倒な部分が平易になるよう努力してきましたが、音楽の「ある側面」に関しては固定化された図によって表すのが非常に困難でした。 プログラミングだからこそ表現できること ある「側面」とはつまり、「移調=transpose」です。例えばCm7とDm7は、実は全く同じ構造をしています。Cm7を全音上げる(移調する)だけでDm7になります。このようにCm7とDm7ととはシンプルな関係性にあるのですが、しかしこれを図で示すとなると非常に難しかったのです。もちろん、Cm7とDm7との関係だけを示すことはできなくはありません。ですが、その後ろには…Cm7とGm7の、
Google Prediction API: a Machine Learning Black Box for Developers
Google Prediction API: a Machine Learning Black Box for Developers Google Prediction API provides a RESTful interface to build Machine Learning models This is my third article on how to build Machine Learning models in the Cloud. I previously explored Amazon Machine Learning and Azure Machine Learning – relative newcomers in the cloud data market. Google Prediction API, on the other hand, was rele
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