一人で読めて大抵のことは載っている教科書（洋書編）：数学からラテン語まで（追記あり）
（ブックリスト各分野へのリンク） 数学 物理学 化学 生物学 医学 人類学 心理学 経済学 政治学 社会学 宗教学 歴史学 哲学 芸術 演劇 文学 音楽 法学 教育 アラビア語・サンスクリット語 古代ギリシア語、ラテン語 はてなブックマークで「そんなもの読むくらいなら洋書読め」と具体的な書名付きで再三にわたりコメントをいただいているmaido99さんに敬意を表して、こんなエントリーをおったててみた。 このエントリーの成否は、「英語？めんどくせー」という人に、洋書で学ぶことのメリットの大きさを示し、対してデメリットが取るに足りないものであることを説得できるかどうかにかかっている。 そういう人の面倒をみたい訳でも、またみなきゃならない訳でもないが、清水幾太郎が珍しく良いことを言ったように、文章と言うものは、自分が「あたかも～であるかのように」書くことで、書きたいことの優先順位が決まり整序がつく
「何かが欠けている音声認識研究」についての話。 - 2009-12-26 - IHARA Note
１２月２１日から２２日にかけて、東京大学で「第１１回音声言語シンポジウム」という学会が開かれ、その初日に東工大の古井貞煕先生が「何かが欠けている音声認識研究」という題名で講演をした。本日の日記はその講演に対する感想である。 （ところで本日の日記は下書きの段階で一度消したのであるが、音声研究者３名が読みたいというのでゴミ箱から引っ張り出してきた次第である。その際、加筆修正をした。） 私の感じた結論を最初に書いておくと、「欠けている何か」を補うのは他分野の人か、博士課程に進学しない修士の学生なのではないかと思っている。そしてその人たちは論文ではなくブログを書くべきだと思っている。と書いてもなんのことか分からないと思うので、これから順をおって書く。 古井先生の話は「音声認識技術の進歩が止まっている」というところから始まった。古井先生は国内外で有名な音声認識工学の研究者である。日本の音声認識界で知
人の話の聴き方が上手い人には共通する特徴があって、それは列記するとこのようなこと
人の話の聴き方が上手い人には共通する特徴があって、それは列記するとこのようなことだと思う。 １．人の話をおもしろがって聞く。 ２．なにか広がりそうなところがあると、そこを聞いてみる。 ３．相手がなにを話しても、攻撃的にならず、たしなめ方が上手い。 ４．自分の話もするのだけど、それはあくまで対比としてする。 ５．自分の話をするときは、たいてい、一歩下がった位置でおもしろおかしい失敗譚が多い。 ６．相手が話したがりそうなところを見つけるのが上手い。 ７．話し手を全肯定する。 ８．ちょっとぐらい矛盾があってもつっこまない。 ９．相手の話を否定しない。 etc…… これってなんなのだろうと考えると、ホスト・ホステスの話の聴き方に近い。 ひとことで言えば、話し手を主役にするのが上手い人なのだと気付いた。 上司にすごく話の聴き方が上手い人がいたことがあって、課長待遇ぐらいの人だったのだけど、バイトの女
「フミコの告白」を作ったのはどんな人？作者のTeteさんに会ってきた！ - はてなニュース
先月11月に公開された途端、そのあまりのクオリティの高さに各所で絶賛の嵐となった自主制作アニメ「フミコの告白」。はてなブックマークでも大きな話題になったこの作品、一体どんな人が作ったのか気になりますよね。今回は作者であるTeteさんに、直接お話を伺いました！ 「フミコの告白」の作者であるTeteさんこと石田祐康さんは、現在、京都精華大学マンガ学部アニメーション学科の3回生。はてなユーザーでもあるTeteさん、「フミコの告白」の制作過程については、ご自身のはてなダイアリーでも詳細に書いて下さっています。今回は大学のキャンパスでインタビューさせて頂きました。 ▽自主制作アニメ 「フミコの告白」‐ニコニコ動画(9) ▽Tete ■予想外の大反響に驚いた「フミコの告白」 ――「フミコの告白」、私自身も非常に楽しく拝見しました。はてなブックマークはもちろん、色々なメディアで取り上げられて話題になって
今更ながら25GオンラインストレージSkyDriveをローカルフォルダ化してみた*ホームページを作る人のネタ帳
比較的大きなファイルのやり取りが多くなるのが、フォトショップやイラストレータ等で出来上がったPSDファイルやaiファイル等の受け渡しです。 こういうのを楽に受け渡しできるのがオンラインストレージです。 メール等では巨大すぎて、送信できなかったり、受信できなかったりということがあるからですね。 そこで今回は、大容量の25GBのオンラインストレージを無償で提供してくれるマイクロソフトのサービスと、ウェブブラウザを立ち上げなくても、まるで普通のフォルダにファイルを出し入れするような感覚で操作出来るようになる「SkyDrive Explorer」を導入してみた。 これは2009年窓の杜大賞で、銅賞を受賞したフリーソフトですね。 何がどうなる？ 自宅、会社間のデータのやり取りが楽。爆発的な人気サービス、dropBoxと比較するとHTTPSプロトコルによる暗号化通信が可能な為、完全ではないがデータのや
どのグラフを使えばいいかを１枚の画像にまとめてみた…の図を日本語化してみた - 適宜覚書はてな異本
皆大好き自分も大好きな二十歳街道まっしぐらにはネタ帳という記事が定期的に挙がります。自分も普段記事にするネタをあれこれ自力で探している訳ですが、カメきちさんのネタ放出はかなり美味しい。という訳で有り難くご相伴に預り、 【ネタ帳】bitlyで短縮されたURLから動画だけを抜き取ったサイト「bitly.tv」 + 25記事*二十歳街道まっしぐらより拝借。 元々の絵は当然英語(YjWta.jpg (1024×767))なんだけど、ちょいと単語が分かりにくいので自分なりに妥当な用語をあてて日本語化してみました。 とってもひどい蛇足 まあ、普通にグラフ作ってるだけなら棒グラフ、線グラフと円グラフがあれば足りると思います。組成分析のためにウオーターフォール使うあたりになるとパレート分析やマトリクス分析に手が出始めて多分こういった図にまとめると言うのは厳しいかと(^^;; 後ですね、散布図が右にも左にも
non-Negative Matrix Factorization (NMF) - naoyaのはてなダイアリー
以前に Latent Semantic Indexing (LSI) や HITS 絡みで SVD や主成分分析について少し書きました。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090212/latent_semantic_indexing http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090301/hits LSI では SVD を使って単語文書行列を分解し、低階数近似を行います。これにより、似たような次元をまとめたりといった効果が得られるのでした。自分の考察では HITS も同様のことを行っているという認識でした。 さて、集合知プログラミングを読んでいたら、第10章で "non-Negative Matrix Factorization" (非負値行列因子分解, 以下NMF) という手法が出てきました。NMF も SVD や主成分分析に同じく行列を分解
プロの大工さんが伝授、コードやホースを華麗にスッキリ巻く方法 | ライフハッカー・ジャパン
ホーム系ブログメディア「Fine Homebuilding」では、大工のTucker Windoverさんがテッパンのコードの巻き方3つを実演しています。「鎖編み方式」、「ぐるぐる巻き方式」「8の字巻き」の解説動画を以下にてどうぞ。 上の動画が見られない場合は、ネタ元のこちらからをぜひご覧ください。 これらの方法はどんなコード・ホースにも活用できるとのこと。この機会に身につけておくと、家庭はもちろん、ネットワークケーブルや電気コードで足元がゴチャゴチャしがちなオフィスでも応用が利いて便利かもしれませんね。一度トライしてみてはいかがでしょう？ Wraping Cords and Hoses [via Unclutter] Jason Fitzpatrick（原文／松岡由希子）
ウェブサービス(Web API)をプログラムから使う
ウェブサービス(Web API)をプログラムから使う 2009-12-26-2 [WebAPI][Programming] 前回[2009-12-24-1]はウェブサービス(Web API)の基本的事項と、よく採用されているプロトコルとデータ構造の概要を解説した。 プロトコルとデータ構造の組み合わせ、計4つのうち3つを取り上げて、実際にプログラムから Web API を使う方法を例を用いて説明する。 今回取り上げるサンプルプログラムで使った Web API と用いたプログラム言語を表に示す： プロトコル\データ構造XMLJSON, JSONPREST風MECAPI, Perlキーフレーズ抽出API, JavaScriptSOAP, XML-RPCはてブ件数取得API, Perl- REST風 + XML Web API をREST風プロトコルでアクセスしXMLデータを得る流れを perl
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