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2008年7月7日のブックマーク (5件)

  • Google Gadgets:  Google Media Server

    Maybe I am doing something wrong, but I keep having trouble accessing the admin page. Also, list of available desktop media to share is not a complete list of what is on my computer. Will play with it a bit more later, but so far seems a bit flakey :(

  • 絵で見る「2007年に新たに発見された生物新種」トップ10

    2007年に発見もしくは「新たに説明された」生物種が数千種類に及ぶことが、アリゾナ州立大学の種探査のための国際研究所(International Institute for Species Exploration)と、分類学者の国際委員会が毎年作成している「State of Observed Species(観察されている生物種の現況)」と題されたレポートから明らかになった。2008年5月に発表されたこのレポートを見てみることにしよう。同レポートでは、それら数千種の中から特に注目すべき10種が選ばれている。そのリストに載るには、他の種にはない特徴が必要だ。例えば同リストには、刺されて死亡した被害者にちなんで名づけられたクラゲや鮮やかなピンク色のヤスデ、さらに7500年前に生息していた恐竜などが名を連ねている。Electrolux addisoniは、現在知られるシビレエイの中では最大の種だ

    絵で見る「2007年に新たに発見された生物新種」トップ10
    takado
    takado 2008/07/07
    Electrolux addisoniがキモすぎるwww
  • タイムキーパーから見た良いプレゼン・悪いプレゼン

    先日シカゴで行われたYAPCでは会場係をやった。会場係は機器のトラブルなどの監視要員だが、トラブルがほとんどなかったため実質的な仕事はタイムキーパーが主だった。こういう公の場でタイムキーパーをする機会は久しぶりで、学ぶこともたくさんあった。特にプレゼンテーションの良し悪しについて考えさせられたので書きとめておきたい。 なお、特定のプレゼンターを批判する気は別にありません。 悪いプレゼン:制限時間になっても終わらないどういう理由があろうとこれは良くない。きちんとリハーサルをしてこなかったのがバレバレだし、同じ部屋でプレゼンを行う次の人に迷惑をかける。他の部屋に移らなければいけない観客のスケジュールにも当然影響が出る。 10分休憩があるから少しくらいオーバーしても大丈夫、という考え方もまずい。休憩時間はあくまでも観客の移動時間であり、次の発表者が機器のテストを行う大切な時間と心得たい。 制限時

  • Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

    Next: Introduction Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl {sarwar, karypis, konstan, riedl}@cs.umn.edu GroupLens Research Group/Army HPC Research Center Department of Computer Science and Engineering University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455 Copyright is held by the author/owner(s). WWW10, May 1-5, 2001, Hong

  • Mgt.267 お勧め商品のレコメンドの仕組み | ロサンゼルスMBA生活とその後~2018

    今日の1 to 1 Marketingでは、Collaborative Filtering(協調フィルタリング)について学びました。例えば、Aさんの過去の購買履歴等のデータをもとに、嗜好が似ている人(taste soul mate)を膨大なデータベースから探し出して、そのtaste soul mateが買っていてAさんがまだ買っていないものを見つけて「お勧め商品」としてクロスセールスするのに使われます。 授業中に見たビデオでは、ある大手通販カタログショップのコールセンターがCollaborative Filteringに基づくsocial context recommendation systemを導入した事例を紹介していました。 例えば、カタログを見て電話をしてきた女性があるブラウスが欲しいとオペレータに言います。オペレータがその商品番号をPCに入力すると、その女性の過去の購買履歴を分析

    Mgt.267 お勧め商品のレコメンドの仕組み | ロサンゼルスMBA生活とその後~2018