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2019年3月12日のブックマーク (5件)

  • 麻生副総理 韓国に「いろいろな報復措置」具体例あげる | NHKニュース

    太平洋戦争中の「徴用」をめぐり韓国の裁判所が、日本企業の資産の差し押さえを認める決定を出したことに関連して、麻生副総理兼財務大臣は12日の衆議院・財務金融委員会で、「送金停止やビザの発給停止などいろいろな報復措置がある」と述べました。 そのうえで、「今はその前のところで交渉している段階だと思う。政府としては、相手国がある話なのできちんと対応をしていく」と述べました。 その一方で、麻生副総理は「これ以上、事態が進んで実害がもっと出てくれば別の段階になるので、そうなれば考えないといけない。いろいろなことを考えている」と述べました。

    麻生副総理 韓国に「いろいろな報復措置」具体例あげる | NHKニュース
    nissax
    nissax 2019/03/12
    「普通の日本人チョロい」とか御託並べてないで、野党支持者はマーケティングもっとがんばれ。野党がそんな上から目線で選挙に勝てるわけねーだろ。選挙に勝てなきゃ正論もただの無力なんだよ。まず、勝ってくれよ。
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  • 妻のパンチライン5選｜高木新平

    昨日、妻のことをnoteに書いたところ、仕事のことを書く以上に反響があった。嬉しいのか悲しいのかよく分からないが、まぁなんというか誇らしい気持ちだ。何人かからは、ぜひもう少し何か書いてくださいという、ファンレターかよ！みたいなメッセージももらった。その勢いでもう一本、妻に関する内容を書いてみる。 僕の妻は、パンチライン（名言）をよく放つ。大阪のミナミの出身だからか、どこかにうまいこと言おうって強い気持ちがある気がする。（大阪人は東京の人が想像している以上に普段のコミュニケーションに関して命をかけている民族だからね…）というわけで、僕が記憶に残っている妻の名言を5つ紹介しよう。 好奇心は簡単に死ぬんやで。あんたが殺したんや。妻はプロの母親だ。主婦というと仕事してない人みたいな世間的認識があるが、妻はガチで子育てしてる。子どもが何か表現しようとすることに正面から向き合い、絵を描くにも本物の画材

    妻のパンチライン5選｜高木新平

  • なぜ作ったゲームが面白くならないのか？基礎にして奥義「フロー理論」｜かえるD

    そろそろ、ゲームデザインの話もしていこうかと思う。今回は、ゲームが面白いとはそもそも何なのか？そもそもゲームとはなんなのかを紐解き、そこからどうすれば面白くなるのかを書いていこうと思う。 そして、最初に本記事の結論を書いておく。 ・ゲームとは学習を嗜好品化したものである ・人が学習から面白いと感じるには条件がある＝フロー理論この二つが、本記事の結論である。面白いと思ったら、この先を読み進めていただければ幸いだ。 そもそもとして、今回の記事をnoteに書こうと思った理由の一つとして、毎年新卒に向けて同じような話をするのだけれど、ずっと張り付いて教えられるわけでもないし、必要になったタイミングで情報を提供しないと、なかなか身に付かないので、これ参考にすると良いよというような似たようなまとまったリファレンスがほしかったのだ。でもそのようなリファレンスは存在しないので自分で書こうと思った次第だ。

    なぜ作ったゲームが面白くならないのか？基礎にして奥義「フロー理論」｜かえるD
    nissax
    nissax 2019/03/12
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  • ソリッドとアウトライン、どちらのアイコンが認識しやすいか

    アイコンのスタイルをソリッドとアウトライン、どちらを使用するか決めなければならない場合がありませんか？ 好みで決めるという人もいるかもしれませんが、それぞれ分かりやすい場合と分かりにくい場合があります。 どのような場合にソリッドを使い、アウトラインを使うとよいのかを紹介します。 ちなみに下記は、左が過去のデザイン手法、右が現在のデザイン手法です。 Solid Vs. Outline Icons: Which Are Faster to Recognize? by UX Movement 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 アイコンのスタイルがユーザビリティに与える影響 アイコンにおける特徴的な手がかり アウトラインアイコンが速い場合 ソリッドアイコンが速い場合 スタイルに違いがない場合 ボタンとしてのアイコンを使用す

    ソリッドとアウトライン、どちらのアイコンが認識しやすいか

  • [最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita

    論文紹介・画像引用 Google Brainより2019.3.6提出 https://arxiv.org/pdf/1903.02271v1.pdf 本研究のGANの特徴と成果 FIDスコア（低い方が良い） スコア８～９の間にある縦線はベースライン（すべてラベル付けされた画像を使ったBigGAN） 本研究の方法（$S^3GAN$）では ラベル付けされた画像は全体のたった１０%にも関わらずSOTAであるBigGANと同等の性能になった また全体の２０%をラベル付けされた画像にするとBigGANを超える性能となった 解像度128×128 上段：BigGAN 下段：画像の１０%のみラベルありのデータを使った$S^3GAN$ データの現実とその対策 これまでの鮮明な画像生成は大量のラベル付きデータによって実現してきた しかし現実的には、ほとんどのデータはラベル付けされていない・ラベル付け自体が多大な

    [最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita

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