これまで継続してフォローしてきた「新しい商標」が、とうとう本格的に導入される兆しになってきた*1。 機を見るに敏な日経新聞でも、早速2日連続の特集コラム（「広がる商標」）を組んで、この問題を取り上げている。 その中では、まず前半*2で、 「日産自動車の電気自動車（EV）「リーフ」」（起動のスイッチを入れる際に流れる独特のメロディー） 「米宝飾大手ティファニー」（ティファニーブルーの水色） 「米物流大手UPS」（コーポレートカラーのチョコレートブラウン） 「米アップル」（「マック」の起動音） 「ソニー、ニコン、久光製薬」 といった、海外で「新しい商標」を登録している事例を取り上げ、 「顧客をひき付ける力は文字や記号より強い」 といった青木博通弁理士のコメントや、 「商標は更新すれば半永久的に権利を継続できる。一度取得すれば強い独占排他権を持てるため、ブランド戦略の大きな武器となる。」 といっ

口は悪くて虚言癖アリ。でも、案外素直――千葉・船橋の“非公式”キャラクター「ふなっしー」が、CMやテレビ番組への出演をきっかけに、じわじわと注目を集めています。これまでのご当地キャラにないような“キレ”のある動きなど、独特の特徴を持つふなっしー。地域貢献や人を楽しませることを目的に、“自腹”で各地のイベントへ参加しています。 ▽ ヾ(。゜▽゜)ﾉふなっしーロンドンにいくなっし～! - terawarosu Jimdoページ ふなっしーは、2000年に1度だけ現れる「奇跡の梨の妖精」。「梨神」の指令により、景気回復祈願と船橋の名産である梨をPRすべく、2012年4月に地上界へ舞い降りたとのことです。公式サイトの略歴によると、当初はPRイベントなどへ参加申し込みをするも相手にされず、「しょうがないので近所の公園や観光地にて撮影した動画をユーチューブにあげる日々」が続いていたそう。YouTube

午前中、NHN Japan の新卒採用の説明会をお願いしていたので、自分も説明会を聞きに行く。[twitter:@overlast] さんによる、M1 に向けたメッセージが大変参考になった。いくつかメモ書き。 @overlast さんによる、ウェブ業界でこの先生きのこるために必要な能力。 環境を自ら変える能力 揉め事を起こさずに調整する能力 課題を発見する能力、改善方法を提案する能力 圧倒的な実装力 (速さ、質) 社会での知名度 (本名でググると) 空気を読んで空気を読まない能力 至極同意。社会での知名度に関して、自分は業績がゼロでも大学院生はウェブページを作って公開したほうがいいと思っているのだが、何かしらアウトプットを出しているというのは好ましいことである。最近は人事に見られることを意識して Facebook の公開設定を protected にしたり、Twitter を鍵付きアカウン

Boost 1.53.0から、多倍長演算ライブラリであるBoost.Multiprecisionが入りました。 このライブラリは、整数と浮動小数点数をサポートしていますが、今回は整数の方を紹介します。 以下は、多倍長整数で階乗を求める例です。 #include <iostream> #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> using namespace boost::multiprecision; int main() { // 128ビット整数 int128_t v = 1; // 20の階乗を求める for (unsigned i = 1; i <= 20; ++i) v *= i; std::cout << v << std::endl; // 任意精度整数 cpp_int u = 1; // 100の階乗を求める for (unsig

Precision and recall In statistical analysis of binary classification and information retrieval systems, the F-score or F-measure is a measure of predictive performance. It is calculated from the precision and recall of the test, where the precision is the number of true positive results divided by the number of all samples predicted to be positive, including those not identified correctly, and th

ディザ（Dither）とは、量子化誤差（端数）を、単純に丸めるのではなく、全体の量子化誤差が最小化するよう確率を調整して切り捨てまたは切り上げのどちらかをランダムにおこなうためによるゆらぎのことである。そのような一種のノイズ的データを追加する作業および技法はディザリング（Dithering）またはディザ法と呼ばれる。誤差を周囲のデータに拡散する手法をも含めて言うこともある。ディザリングは、デジタル音響やデジタル動画のデータを処理する際に普通に行われ、CDの制作でも最終段階でよく行われている。 […] ディザの最初期の使用例は第二次大戦に登場した。航空爆撃機では機械式計算機を用いて航行と爆弾の軌道計算を行っていた。面白いことに、こうした計算機 (＝数百の歯車が詰まった箱) は、航空機に乗せて飛んだ状態の方が計算精度が高く、地上では劣っていた。技術者たちは、航空機の振動によって動きの悪い部品に

丸めは任意の丸め幅に対し可能だが、以下では特に断らない限り、丸め幅を1とする（後段の「#例」では、丸め幅は0.1である）。任意の丸め幅で丸めるには、丸める前に丸め幅で割り、丸めた後に丸め幅をかける。 主に正数について述べるが、負数についても適宜述べる。 整数部分をそのまま残し、小数点以下を0とする丸めを「切り捨て」という。それに対し、小数点以下が0でなかった場合整数部分を1増やし、小数点以下を0とする丸めを「切り上げ」という。 負の数を考えると、「切り捨て」「切り上げ」に準ずる丸めは、4種類ある。それぞれ「○○への丸め」と呼ばれる。 符号を無視して絶対値を丸める場合、「切り捨て」は常に0へ近づく（または変わらない。以下では省略）ので「0への丸め (rounding toward zero; RZ)」、「切り上げ」は常に数直線上の無限遠点へ近づくので「無限大への丸め (rounding to

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これまでのまとめはこちら。 2012年 5月 http://togetter.com/li/308688 2012年 7月 http://togetter.com/li/343303 2012年 9月 http://togetter.com/li/371755 2012年10月 http://togetter.com/li/397371 2012年12月 http://togetter.com/li/425304