Ｇメール開設から１０年、ユーザーが払う「無料」の代償
（ＣＮＮ） 米インターネット大手グーグルのウェブメールサービス「Ｇメール」が４月１日で提供開始から１０年目を迎えた。同サービスは無料で使えるが、代償を伴わないわけではない。グーグルはユーザーに関する膨大な量の個人情報という形で元を取っている。 世界で推定５億人以上が利用するＧメールは、ウェブメールの世界で支配的な存在になった。同時にプライバシーを巡って絶えず批判にさらされ、米国や欧州では裁判も起こされた。同社がメールの内容を盗み見していると訴える声もある。 同社の売上高は２０１３年１０～１２月期だけで１６８億６０００万ドル（約１．７兆円）に上る。Ｇメールで収益を上げる手段として使われているのが、メールを自動的にスキャンして整理し、そのデータを使ってユーザーが興味を持ちそうな広告を表示させる方法だ。 「安定した電子メールサービスの提供と引き換えに、あなたの電子メールの隣に広告を表示させ、あな
Googleフォームで自動返信システムをサクッとつくる (1/4)
Google Apps Script（以下、GAS）を使えば、Googleのアプリケーションにちょっとした機能を加えて実用的なサービスに仕立てられます。今回は、問い合わせフォームを簡単に作成できる「Googleフォーム」を使って、問い合わせメールへ自動で返信するシステムを作ります。 【フォーム作成】問い合わせフォームを作る Googleフォームは、問い合わせやアンケートなどのフォームを簡単な操作で作成できるWebアプリケーションです。まずは企業サイトを想定した、シンプルな問い合わせフォームを作成してみましょう。 1. https://drive.google.comにアクセスしてGoogleドライブを開きます。「作成」ボタンをクリックし、「フォーム」を選んでください。
新プログラミング言語Hack本執筆しました - よねのはてな
先日リリースされた新プログラミング言語のHack本を執筆しました。 PHPのシステムをHHVM移行しましょう！ Facebook発 新プログラミング言語「Hack」スタートアップガイド 作者: 米林正明出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/04/01メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る amazon http://www.amazon.co.jp/o/ASIN/B00JE4PMMO gihyo https://gihyo.jp/dp/ebook/2014/978-4-7741-6445-8 kobo http://bit.ly/1kqxVKZ 執筆中にHHVMのバージョンアップがあって当初の執筆内容で動作しなくなったり少々焦りましたが、リリースされて間もないプロダクトに関する有益な情報を執筆出来たと思います。 HackはHHVMで動作するプログラミン
「UNIXという考え方」を読んだ - その手の平は尻もつかめるさ
「UNIXという考え方」をAmazonのwish listに入れていたらid:kenjiskywalkerさんが贈ってくださったので読みました．お陰でUNIXという考え方を学べました．ありがとうございます！ 本書では一貫して「プログラムを小さく作る」という事と「1つのプログラムには単一のことだけを上手くやらせる」という事について言及されています． プログラムを小さく作るということによって，そのプログラムはコンピュータのリソースに対して優しくなり，なおかつ巨大なプログラムと比較して人間が理解するのが簡単になるので保守がしやすくなり，かつ他の部品と組み合わせやすくなるという論旨です． プログラムを小さく作ると，必然的にそのプログラムは多くの責務を負えなくなる為，自然とプログラムは単一の機能のみを持つようになります．従ってこれら2つの考え方は対になっていると言えるでしょう． 本書で言われている「
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
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