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2018年5月27日のブックマーク (10件)

  • Netflixにおける日本語字幕の導入

    (Please note that this article is a localized (to Japanese) version of a corresponding tech blog article in the English language) Netflixでは、2015年9月の日における配信サービス開始時から日語字幕を提供しています。 今回のブログでは、日語字幕提供に至るまでの技術的な取り組みについて説明します。 字幕ソースファイルの仕様、字幕ソースファイルからNetflix配信用字幕への変換モデル、Netflixにおける日語字幕の納品モデルなどを取り上げます。さらに、W3C字幕規格Timed Text Markup Language 2 (TTML2)導入に向けた対応についても触れます。 2014年の終盤にかけて、Netflixでは2015年9月に予定していた日

    Netflixにおける日本語字幕の導入
  • 「するべきではない」を伝えるときに気をつけていること|弁護士 Shoot Law

    依頼者の不利益を未然に防ぐための工夫弁護士として日々アドバイスしていますが、「するべきではない」というアドバイスをするときはすごく神経を使います。依頼者の“したい“を否定しなければならないからです。 一歩間違えれば、「あの先生は"できない"ばかり言う。ビジネスセンスのない弁護士だ。」なんて悪評を立てられかねません。 でも、弁護士だって意地悪で止めてるのではありません。依頼者のためを思って止めているのです。依頼者に不利益だと気づいたのであれば、それがたとえ依頼者がどうしてもやりたいことであっても、適切に止めることが出来なければ弁護士失格なのです。 では、どう伝えるのが良いか。色んな方法がありますが、今回は「たしかに」+「かえって」+代替案という方法を紹介したいと思います。 これは、「たしかに××という方法も考えられますが、そうすると、△△となって、かえって不利益となることが考えられます。むし

    「するべきではない」を伝えるときに気をつけていること|弁護士 Shoot Law
  • 小説が売れない時代に「6500部→100万部超」大ヒット作の軌跡(田中 裕士) @gendai_biz

    今日、「屋大賞」が発表される。一次投票では全国504書店、書店員665人が投票をおこない、上位10作品がノミネート。出版不況、小説が売れない……そんな時代に大きな追い風になる賞だ。 いま「小説を売る」とはどういうことか? 文藝春秋宣伝プロモーション局プロモーション部長・田中裕士さんが、初版6500部から100万部突破を達成した『羊と鋼の森』大ヒットの軌跡をたどる。 『羊と鋼の森』大ヒットの軌跡 今年も屋大賞の季節がやってくる。 4月に行なわれる発表会は、全国から集まった書店員さんが著者と受賞の喜びを分かちあう幸せな時間。多くのマスコミが詰めかけ、芥川賞・直木賞と並ぶの世界の大イベントだ。 普段は表だって語られることのない書籍のプロモーション活動について、初版6500部から100万部超のシンデレラストーリー、2016年の屋大賞を受賞した宮下奈都さんの『羊と鋼の森』を事例にご紹介しよう

    小説が売れない時代に「6500部→100万部超」大ヒット作の軌跡(田中 裕士) @gendai_biz
  • MediumからReact.jsとGraphQLへの移行

    Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。このでは、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

    MediumからReact.jsとGraphQLへの移行
  • 仕事の価値を薄めるルール|そい|内藤千裕

    仕事と「ありがとう」の距離 わたしはスーパーの試販売のアルバイトをしていたことがあるが、それがもう当に誰からも感謝されることのない仕事だった。給料が水商売より高いくらいのこともあったが、それでもやりたいとは思えなくなった。 ただ、わたしはそのアルバイトの経験であることに気づいた。それは、自分の仕事に対して「ありがとう」と思う相手と直接会えない場合や、「ありがとう」と思う人から対価(給与)をもらわない場合、仕事の価値を感じにくいのではないか、ということだ。 例えば、農家さんは、野菜をつくって出荷しても、べてもらうまでには野菜を運ぶ人、野菜を売る人、料理にする人…と距離が遠く、べて「おいしい」と思う人とはほとんど会うことがないだろう。つくった野菜がおいしくべられているか気にならないのだろうか。でもべた人に「おいしい」と言ってもらえたらとびっきりうれしいだろう。(コンビニのスープです

    仕事の価値を薄めるルール|そい|内藤千裕
  • フィルター越しの|そい|内藤千裕

    ” どうして人間は牛や豚と同じ動物なのに、服を着たり建物を建てたりして崇高な動物を気取っているんだろう。 わたしには人間が、牛や豚と同じ動物にしか見えない” と、ある女の子は言った。 “ 誰に言われたわけでもないのにプラットホームの白線に綺麗に並ぶ人たちが、資主義のシステムに操られて流れる「粒」に見える。“ とある人は言った。 そのふたりのはなしを聞いたとき、同じものを見ているはずなのに世界がそんなにも違って見えているのか…!と、とても新鮮だった。そして、それぞれの個人が違うフィルターとして生きている、と思った。世界で起こる出来事はひとつしかないけれど、それを通すフィルターは70億通りもあるんだな、と思ったし、逆に言えばフィルターは70億通りあるけれど、世界で起こる出来事はひとつしかないのか、とはっとした。みんながそれぞれのフィルターで、毎日同じものを少しずつ違うように見ている。そして、

    フィルター越しの|そい|内藤千裕
  • 第二十三回:売上げグラフに電気ショックを|倉下忠憲

    私は、二十代という多感な時期をコンビニで働いて過ごしてきたので、販売データには目がありません。特に、前回鷹野さんが公開してくださったような単品の販売データは大好物です。ご飯三杯はいけます。 たとえば、あのデータも「販売数では3倍以上も離れているのに、金額ベースだと1.5倍程度しか離れていない。トータルの金額では値段を変える方に軍配が上がったが、変えない戦略もそれはそれでありだな」なんてことを考えながら見ていました。 その一方で、「そうはいっても〈最初値引き〉戦略は、顧客に〈今〉買う動機づけを与えるものとしては強力だよな。値段がいつまでも変わらないということは、いつ買っても同じということで、今は買わなくてもいいってことになっちゃうし」という感想も出てきました。 こういうことをぐねんぐねんと考えるのは実に楽しいものです。 ◇ ◇ ◇ さて、前回鷹野さんは以下のように話を振ってくださいましたが、

    第二十三回:売上げグラフに電気ショックを|倉下忠憲
  • コンシューマゲームソフトの発売日が木曜になった経緯

    以前ネットを巡回していたら、「昔はゲームソフトは金曜日発売だった。それが木曜になったのは、『ファミ通』が金曜から木曜発売になったから」という書き込みを見かけたのですが、それに対して「逆、逆!」というツッコミをしたことがあります。でももうコンシューマソフトの主な発売日が金曜から木曜メインに変わったのがPS時代ですから、もう15年以上経つのですね。というわけで、今日はその辺のあたりを備忘録的に書いてみようと思います。 金曜発売だったファミコン、スーファミ時代最初に少し触れましたが、昔はコンシューマソフトの発売日は通例金曜日でした。ファミリーコンピュータ(ファミコン)とSG-1000が発売になった1983年7月15日も金曜日です。『ドラゴンクエスト』シリーズのように諸般の事情で曜日がずれる場合もありましたが(Ⅲは水曜、Ⅳはそれまでのシリーズで学校をずる休みして購入に並ぶ子供が報じられたせいもある

    コンシューマゲームソフトの発売日が木曜になった経緯
  • 売ってもらうことを諦める|矢樹 純

    人気作家の作品でもなく、また話題の作品でもないは、書店さんで売ってもらえない。 先月発売になった『バカレイドッグス』単行第1巻は、自分の作品では初めて、試し読み冊子を作ってもらえた。しかし、行ける範囲の大きな書店さんを十店舗ほど回ってみた結果、試し読み冊子を置いてくれていた書店さんは、一店舗もなかった。 そうして書店さんを回って、思い知ったことがある。 書店さんが売りたい作品は、入口の前、棚の横の平台やレジ前など、目立つところに積み上げてある。それらは映像化された作品や「このマンガがすごい!」などのランキングに入っている人気作ばかりだ。 自分の作品は映像化もされていないし、ランキングにも入っていないので、当然そういった扱いはされない。試し読み冊子もなく、ただ棚差しされているを、選んで買ってくれる人は少ないだろう。 前作の『あいの結婚相談所』の単行が出た時、自分は作画の加藤山羊と協力

    売ってもらうことを諦める|矢樹 純
  • 機械学習の精度と売上の関係

    【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)

    機械学習の精度と売上の関係