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2008年1月25日のブックマーク (6件)

  • ドコモの携帯で「YouTube」が視聴可能に - インターネットの真の姿とは

    どこでも動画を楽しむという文化が生まれていくだろうか。今のところはそこまで電車内で動画を見ている、などという風景に出くわしたことはない。音楽ならしょっちゅうだが。 やっぱり容量の大きさや操作性などがネックになっている部分がある。しかし動画というコンテンツが携帯で見られることが日常化したら、さらに動画サイトは飛躍を遂げるだろう。特に携帯という端末は、PCでWebにはいるのに比べ「金を取りやすい」ツールでもあり(その分金がかかっているということでもあるのだろうが)、うまく容量と、動画検索などの操作性向上や、動画保存などができるようになれば、面白いことになるとは思う。TVやPCは家にしかないが。携帯は24時間持っているからなぁ。 ただ、そうなると携帯で動画を見ることによる帯域の付加などの問題もでてきそうだ。やはり鍵は次世代の2,5ghz帯、wimaxが握っているのかもしれない。 ふと、素朴に思っ

    ドコモの携帯で「YouTube」が視聴可能に - インターネットの真の姿とは
  • FlickrDown

    Flickr.com has decided to ban Flickrdown. Their position is that Flickrdown can be used to download copyrighted images and is therefore bad. Of course this is ridiculous. Every browser can also be used to download copyrighted images and yet they don't ban the browsers. Please complain and complain loudly to Flickr.com that Flickrdown should not be banned. Recently a friend started using Flickr whi

  • ヒット曲を分析!

    よく使う定番コード進行!rannking! 分析した中で最も頻繁に使われたコード進行を紹介します。 これは作曲をしたいと言う方にはかなり参考になるのでは?長年のコード研究の研究をどうぞ! 注:なおここではコードがどのくらいの単位(長さ)で使われているかについては、曲によって全音符、四分音符だったり異なるため区別していません。 注:テンションは省略しています。また、例にあげた曲は必ずしもコードの構成は同じではありません。 ●第一位 4−5−3−6型 [FM−GM−Em−Am](ユーロビートコード) C調で言えばF−G−Em−Amです。このコードを使えばキャッチーになり とりあえずヒットしてしまうという魔法のコードです。この曲はダンスものにも 向いていて一昔前のユーロビートはほとんど使ってました。だから私はユーロビートコードと名づけています。最近でもロック、ポップスで頻繁に使われていま

  • Google Health Login Page

    Wednesday, January 23, 2008Google Health Login Page By Tony Ruscoe & Philipp Lenssen Want to get a first live glimpse of Google Health, which Google’s Marissa Mayer announced will be rolled out in early 2008? Point your browser to: www.google.com/accounts/ServiceLogin?service=health However, I didn’t get past the login screen, so all we see at the moment is the intro page. It reads: With Google He

    takado
    takado 2008/01/25
    ついにGoogleがこの領域にきました
  • 集合知と多量情報の可視化アルゴリズム本 Programming Collective Intelligence | fladdict

    先日購入したBen FryのVisualizing Dataとあわせて買ってみた、Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications というもかなりよさげ。 端的にいうとWEB2.0コンテンツ用に特化した、統計解析の理論とアルゴリズムの解説。 いわゆる「これを買った人はこれを買ってます」を筆頭に、市場予測やスパム抽出、特徴データのグルーピングなど、集合知を抽出するアルゴリズムが大集合してる感じです。各アルゴリズムの原理の説明から、シンプルな自力実装までが書いてある感じっぽい。こういう系は数式だけあって理解不能か、動作がライブラリに隠蔽されてて理解不能で手が出せなかったけど、このあれば大分理解できそう。以下、乗ってる内容メモ。 ・Amazon的なリコメンドのしくみ ・データのグループ化(クラス

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