とても幸せなカップルが毎日心がけている5つのこと
結婚してもその直後は幸せなのに、時間が経過するにつれて段々と不幸せになっていく場合があります。よくよく考えると、何もせずにそのまま放置していれば段々と気持ちが冷めていくのは当然なので、何かいろいろとし続けていなければ、結婚直後のような幸福状態は維持できないわけです。「自分たちは違う、いつまでもラブラブのままだ」とかいう根拠無き自信を持って破滅に向かうよりは、今やれるだけのことをやっておく方が、より懸命であると思われます。 というわけで、「とても幸せなカップルが毎日心がけている5つのこと」というのがあるらしく、なんとか仲良く過ごし続けたいと考えている人にとってはいろいろと参考になったり、あるいは既に冷めているけれどももう一度何とかしたいと思っている人には役に立つかもしれません。 詳細は以下から。 5 Things Super-Happy Couples Do Every Day - Redb
はてブにもdiggのburyのような機能があればいいのに:Geekなぺーじ
アメリカのソーシャルニュースサイトのDiggにはburyという機能があります。 他の人が「掘り下げた(Diggした)」記事を「埋め立てる(bury)」ことができます。 この機能によって「不適切な」もしくは「不愉快な」記事が多くの人の目に触れる前に却下されていきます。 日本国内におけるソーシャルニュースの役割を果たしている最大級のサイトとして挙げられるのがhatenaのブックマーク（以下はてブ）だと思います。 ユーザの多くはWeb屋/IT屋/アニメ好きのような雰囲気を感じる事もありますが、実際にはもっと広く使われている気がします（恐らく私の興味とマッチする人ばかりが目立って見えるのかも知れません）。 最近、私は「はてブにもdiggのようなbury機能があればいいのに」と強く思います。 その方が、はてなのタコツボ化を防止できるとともに、一部のブロガーが痛い目に遭わずに済む気がしています。 以下
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2008年度 先端情報科学特論 II & IV リンク解析と周辺の話題 担当 新保 仁 shimbo@is.naist.jp 日時 2008/11/10, 11/17, 12/1, 12/8 (全 4 回) - 4限 15:10-16:40 場所 情報棟 L3 講義室 リンク解析は, グラフ (ネットワーク) データの構造から有用な情報を抽出するための, データマイニングの一研究分野です. この講義ではまず, リンク解析が取り扱う 2 種類の尺度 (重要度と関連度) について述べ, それぞれの代表的な計算手法を紹介します. 後半では, 近年機械学習分野で盛んに研究されているカーネルのうち, グラフ上の節点に対して定義されたカーネル (グラフカーネル) と, そのリンク解析への応用について紹介します. 第1回 11月10日 スライド 第2回 11月17日 スライド 第3回 12月1日
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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