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2018年12月3日のブックマーク (6件)

  • TypeScript 日本語ハンドブック | js STUDIO

    このサイトについて TypeScriptのハンドブックを日語に翻訳してまとめています。 GitHubMicrosoft/TypeScript-Handbook の内容を参考に作成していますが、非公式で個人による作成物であるため、誤りがあると思います。その点についてはご了承ください。 もし、間違いを見つけましたら、 @tomof まで教えていただければ幸いです。 このサイトではGitHubのドキュメントを元に翻訳していますが、同じ内容のドキュメントがTypeScriptの公式サイトに公開されています。 Back to top © https://github.com/Microsoft/TypeScript-Handbook このページは、ページトップのリンク先のTypeScript-Handbook内のページを翻訳した内容を基に構成されています。 下記の項目を確認し、必要に応じて公式の

    stealthinu
    stealthinu 2018/12/03
    TypeScriptのマイクロソフト公式文書TypeScript-Handbookを参考に日本語訳しているサイト。
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    stealthinu
    stealthinu 2018/12/03
    この記事も参考になったけどnesエミュレータのソースが勉強になった。というかnesエミュレータってこのくらいの規模感なんだ、と。CPUのとことかすごいシンプルで短いものなのね。
  • おじさんは何故NewsPicksを読むのか – ところてん – Medium

    こんにちは、インターネットコンテンツのところてんです。 最近はNewsPicksで面白いコンテンツを見つけたので、色々と楽しんでいました。お前もインターネットコンテンツになるんだよ。 そういうわけで、今回はかつてNewsPicksのビジネスモデルを分析した際の資料から、適当に再構成したポエムです。 リアルで解説したことは何度かあるのですが、そういえばインターネット上では公開していなかったので、適当に書きだしておきます。 おばさんは何故ワイドショーを見るのかさて、NewsPicksの話をする前に、ワイドショーの話をしましょう。 なぜ人はワイドショーを見るのでしょうか。 それは、多くの人が新しい情報を得たいと渇望する一方で、Factを理解できないからです。そして、人は理解できないことに対しては著しい不安を覚えます。 人間の脳は基的に大昔からのシステムでいろいろとバグっているので、事実を事実と

    おじさんは何故NewsPicksを読むのか – ところてん – Medium
    stealthinu
    stealthinu 2018/12/03
    NewsPicksって見たことなかったんだけど、普通の人向けはてブみたいなものなんだろうか?
  • セレンディピティ - Wikipedia

    この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。(2017年11月) セレンディピティ(英語: serendipity)とは、素敵な偶然に出会ったり、予想外のものを発見すること[1]。また、何かを探しているときに、探しているものとは別の価値があるものを偶然見つけること。平たく言うと、ふとした偶然をきっかけに、幸運をつかみ取ることである。 「serendipity」という言葉は、イギリスの政治家にして小説家であるホレス・ウォルポール[注 1]が1754年に生み出した造語であり、彼が子供のときに読んだ『セレンディップの3人の王子 (The Three Princes of Serendip)』という童話にちなんだものである。セレンディップとはセイロン島、現在のスリ

    stealthinu
    stealthinu 2018/12/03
    元々探していたものとは違うものを偶然に良いものを見つけた、のような場合に使われる言葉らしい。
  • YouTubeからMP3・MP4に変換

    YouTubeコンバーターおよびダウンローダー YouTube動画をMP3、MP4などのフォーマットに変換

    stealthinu
    stealthinu 2018/12/03
    youtubeの動画からmp3やmp4を生成してくれるらしい。うーん、このサービス自体はOKなんだろうか…
  • Strike (with) a Pose: Neural Networks Are Easily Fooled by Strange Poses of Familiar Objects

    Despite excellent performance on stationary test sets, deep neural networks (DNNs) can fail to generalize to out-of-distribution (OoD) inputs, including natural, non-adversarial ones, which are common in real-world settings. In this paper, we present a framework for discovering DNN failures that harnesses 3D renderers and 3D models. That is, we estimate the parameters of a 3D renderer that cause a

    stealthinu
    stealthinu 2018/12/03
    モデルのポーズや角度を変えると一気に認識率が悪くなるという問題。MNISTで文字サイズ半分にして場所を移動させると全然認識できないやつも根本的にはここで言われてる問題と同じ問題なのだろう。