編者より 私たちの作成した『オタク用語辞典 大限界』について、たくさんのご意見をいただいています。三省堂から出版される書籍ということで、幅広い語と、客観的で正確な語釈が掲載されたオタク用語の決定版のような辞書を期待された方が多くいらっしゃったことと思います。しかしweb上で公開された見本ページの内容が、そのようなご期待とは異なるものであったため、多くの厳しいご意見を頂戴しました。 この書籍は、ゼミ担当教員である私が、学生の話している独特な日本語に興味を持ったところから始まっています。オタク仲間にならない限り、触れることのできないような日本語がたくさんあることを知り、彼女たちの使う言葉をできる限り集め、保存するべきだと考えました。また、それを、使用者である学生たち自身が解説することで、自分の使用する言葉に興味を持ち、それを観察する態度を身につけることに繋がると考え、ゼミ活動として編集制作を行
はじめに 私の職場では、WebAPIの仕様書をWordで書く習慣があったのですが、2018年頃にSwaggerで書くように切り替わったので、そのように変化した経緯を書きます。 何かの参考になれば幸いです。 ちなみに、こちらの記事と同じ職場です。 Wordな職場にMarkdownを定着させるためにやった4つのこと Swaggerとは? Swaggerとは、REST APIの仕様を定義するためのフォーマットです。その周辺技術も含めて、Swaggerと呼ばれます。以下の記事が非常に参考になりますので、詳細を知りたい方はご参照ください。 Swaggerの概要をまとめてみた。 Swagger 導入失敗 2016年頃のある日、上司から「世の中にはSwaggerというものがあるらしい。調べてもらえる?」と指示されました。 調べてみたところ、Swaggerがあれば、WebAPIのドキュメントサイトも作れる
8月に Google Developers Expert となり、新米の様にオロオロとしています。過去の GDE ミーティングの議事録を見せて頂いているのですが Google Document に保存されており、Go だけでなく他のカテゴリの GDE に関する物も含めると全てに目を通すのはなかなか骨が折れます。技術者なので問題は技術で解決すべく、これらの資料を grep 検索できる様にしました。 Google Document はエクスポートすると Microsoft Word の形式となるので、Microsoft Word から Markdown に変換するプログラムを書けばテキスト検索もできるし、なんならそのまま GitHub に貼り付けてしまう事もできます。 GitHub - mattn/docx2md docx2md Convert Microsoft Word Document
この機能はRAND関数と呼ばれる関数を利用したもの。Excel上で「=rand()」と入力すると、0以上1未満の乱数を出力できる。また、Word上で「=lorem()」と入力することで英文のダミー文章の生成も可能だ。 関連記事 Twitterでの大量解雇開始 「僕のせいだ」とジャック・ドーシー氏 Twitterで従業員の大量解雇が始まった。幹部のツイートによると、全社の約50%が対象だ。前CEOのジャック・ドーシー氏は、Twitterを急拡大させた自分のせいだと謝罪をツイートした。 TwitterのiOSアプリ、11月5日付の更新で「Twitter Blue」が7.99ドルに 「青バッジをゲットしよう」 TwitterアプリのiOS版が11月5日にアップデートし、米国版の更新履歴に「今登録すると、月額7.99ドルでTwitter Blueを使える」と表示されている。さらに「著名人、企業、政
PDFやWord、Excelファイルを読み込み、レイアウトなどはそのまま内容だけを翻訳。Google Translation APIに新機能 Googleは、機械学習を用いて翻訳を行う「Translation API」の新機能として、PDF、Word、Excel、PowerPointのファイルを読み込み、レイアウトなどを保ちつつ内容だけを別の言語へ翻訳して出力する「Document Translation」を発表しました。 With Translation API Advanced, translate documents in100+ languages & formats such as Docx, PPTx, XLSx & PDF while preserving document formatting. Learn more about this new feature added
ホクソエムサポーターの白井です。 今回は日本語の word2vec に着目し、日本語の学習済み word2vec の評価方法について紹介します。 自然言語は非構造化データであるため、単語や文章を計算機で扱いやすい表現に変換する必要があります。 そのための方法の1つに word2vec があり、Bag of Words (BoW) や tf-idf とならんでよく用いられます。 一般に、word2vec は Mikolovが提案した手法 (CBOW, Skip-gram) をはじめ、 GloVe や fastText など、単語をベクトルで表現する単語分散表現のことを指します。 word2vec は教師なし学習のため、コーパスさえ準備できれば誰でも新しい単語分散表現を学習することができます。 しかし、実際に word2vec を使う際に、どのように評価すれば良いのかがよく分からず、配布されて
一気に導入が進んだテレワークだが、動き出した「働き方改革」への大きなうねりは、今回の事態が終息しても止まらない。自宅はもちろん、いつでもどこでも、場所を選ばずに働ける。そんな働き方が当たり前になる日は、そう遠くないかもしれない。すでに環境も整いつつある。マイクロソフトは今年2月から、これまでモバイル向けに提供してきた「Word」「Excel」「PowerPoint」の各アプリの機能を統合し、これひとつで様々なOfficeファイルを編集できる「Microsoft Office」アプリを正式にリリースした。従来のように複数のアプリを行き来する手間なく、1つのOfficeアプリ上で効率的に作業ができる。その便利な使い方を日本マイクロソフト Microsoft 365 ビジネス本部 プロダクトマーケティングマネージャーの広瀬友美さんに聞いた。 3つのアプリの機能を1つに。さらにスキャンや文字起こし
目次# 前編 準備段階:計画と指標 パフォーマンスを重視する文化、Core Web Vitals、パフォーマンスのプロファイル、CrUX、Lighthouse、FID、TTI、CLS、端末。 現実的な目標の設定 パフォーマンスバジェット、パフォーマンス目標、RAILフレームワーク、170KB/30KBバジェット。 環境の定義 フレームワークの選択、パフォーマンスコストの基準設定、Webpack、依存関係、CDN、フロントエンドアーキテクチャ、CSR、SSR、CSR + SSR、静的レンダリング、プリレンダリング、PRPLパターン。 中編 アセットの最適化 Brotli、AVIF、WebP、レスポンシブ画像、AV1、アダプティブメディア読み込み、動画圧縮、Webフォント、Googleフォント。 ビルドの最適化 JavaScriptモジュール、モジュール/ノーモジュールのパターン、ツリーシェイ
目次# 前編 準備段階:計画と指標 パフォーマンスを重視する文化、Core Web Vitals、パフォーマンスのプロファイル、CrUX、Lighthouse、FID、TTI、CLS、端末。 現実的な目標の設定 パフォーマンスバジェット、パフォーマンス目標、RAILフレームワーク、170KB/30KBバジェット。 環境の定義 フレームワークの選択、パフォーマンスコストの基準設定、Webpack、依存関係、CDN、フロントエンドアーキテクチャ、CSR、SSR、CSR + SSR、静的レンダリング、プリレンダリング、PRPLパターン。 中編 アセットの最適化 Brotli、AVIF、WebP、レスポンシブ画像、AV1、アダプティブメディア読み込み、動画圧縮、Webフォント、Googleフォント。 ビルドの最適化 JavaScriptモジュール、モジュール/ノーモジュールのパターン、ツリーシェイ
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