2015年2月11日のブックマーク (8件)

  • <ANA>乗務3万時間CAの「コントレール」 (毎日新聞) - Yahoo!ニュース

    全日空(ANA)のキャビン・アテンダント、井下敦子(いのした・あつこ)さん(59)が、CAとして国内初と思われる乗務3万時間を超えた。ANAは2月からCAの制服を更新したが、井下さんとしては6種類目の制服となる。今年還暦、そして3月には定年退職を迎えるが「まだまだ飛び続けたい」という。働く女性として過ごした日々は決して「晴天」ばかりではなかった。彼女の「コントレール(航跡)」を聞いてみた。【黒川将光】 【ピンクの制服でANA「ひなまつりフライト」】  ◇きっかけは「アテンションプリーズ」 井下さんは埼玉県浦和市(現・さいたま市)出身。中学生になった頃の1970年、テレビドラマ「アテンションプリーズ」が放映された。このドラマは日航空が全面協力し、訓練生が国際線スチュワーデスになるまで描き、当時女の子たちがこぞって見た番組だ。それを見て「国際線のスチュワーデスになりたい」と強く思ったという

    <ANA>乗務3万時間CAの「コントレール」 (毎日新聞) - Yahoo!ニュース
  • 【画像】この子の下半身エロすぎない?:キニ速

  • 東洋経済、月間1億PVの秘密 「ヒットの法則はデータが語る」・上 - withnews(ウィズニュース)

    体制は変えず、手法を変えた ――昨年5月、東洋経済オンラインの当時の編集長だった佐々木紀彦さんにインタビューしました。その時は「PVは月間5千万が現体制での限界だ」と。それが山田編集長になって半年で倍増し、1億PVに届こうとしています。編集部の人員増など、なにか体制を変えたのでしょうか。 「オンライン編集部員の数は、当時も今も8人で変わりません。ちなみに当時の8人のうち、佐々木君を含め3人がニューズピックスで活躍中です(笑)。佐々木君についていったので」 ――人員を増やさないのにPV倍増は驚きです。外部ライターが増えたんでしょうか。 「記事の数は多くても1日15。少ないと10もない。そのうち、外部筆者が書く記事が3分の2というのも、従来から変わっていません」 ――データを見ると、UU(ユニークユーザー=サイトの訪問者)1人あたり、8ページを読んでいます。この数字は佐々木さん時代と変わ

    東洋経済、月間1億PVの秘密 「ヒットの法則はデータが語る」・上 - withnews(ウィズニュース)
  • 【女性向け】合コンのガッカリ感を下げる、たった三つのこと。

    不幸な合コンを多く見かけます。まさに不毛です。 私の周りには「新郎と新婦は共通のご友人を通じて知り合われ(≒合コン)」というケースが結構あります。 そういった事例を踏まえて、女性陣にお伝えしておきたいことがあるので、書きたいと思います。 お伝えしたいのは、たった三つだけです。 何を目的とした合コンか、確認しておくこと好きな料理、行きたい店、苦手なモノを伝えておくこと男性からのお誘いを、恥ずかしがってとりあえずで断らないこと何を目的とした合コンか、確認しておくことまず最初に直接的な表現になる事を謝っておきます。 合コンは、女性陣側も一枚岩ではないことをまずは受け入れて下さい。 だいたいの女性陣は彼氏(になり得るような男性、アラサーならいずれかの結婚相手)と出会いたくて、合コンに行きます。 セフレや愛人になりたくて、行くわけではありません。友人もビミョー。 だから、釣り合いの取れるメンツを揃え

    【女性向け】合コンのガッカリ感を下げる、たった三つのこと。
  • ASCIIコードの秘密 - ザリガニが見ていた...。

    当はエスケープシーケンスのことを調べていたのだが、その前にASCIIコードについて調べることになってしまった...。文字コードの基として知っているつもりだったASCIIコードについて、あらためて見直してみると、実は当の意味をよく分かっていなかったことに気づいた。 ASCIIコード表 ASCIIコードは、7ビット(2進数7桁)の文字コードであり、全部で128のコードが定義されている。 最も基的な文字コードであり、その他多くの文字コードはこのASCIIコードと互換性を維持している。 00 10 20 30 40 50 60 70 00 NUL DLE SP 0 @ P ` p 01 SOH DC1 ! 1 A Q a q 02 STX DC2 " 2 B R b r 03 ETX DC3 # 3 C S c s 04 EOT DC4 $ 4 D T d t 05 ENQ NAK % 5

  • Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する - christinaの備忘録

    このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です(だそうです)。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた

    Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する - christinaの備忘録
  • サイコパスと診断された科学者が語る『サイコパス・インサイド』 - HONZ

    サイコパスの研究者が、サイコパスであったーーこの衝撃の事実を皮切りに物語は始まる。科学者視点による所見と自分自身のこれまでの体験、二つの視点が交錯する中で際立っていたのは、両者の間に大きな乖離が存在するということであった。 サイコパスの定義とは今日の科学の進展をもってしても、未だ不確かなものである。一般的に「精神病質」と表されるサイコパスの特徴は「平板な感情の動き」に代表される対人関係における共感性の欠如である。映画『羊たちの沈黙』『ハンニバル』に登場するレクター教授のような、古典的なサイコパス像を思い出される方も多いだろう。 だが決して凶悪な殺人犯だけを指すわけではなく、人を思い通りに操縦しようとしたり、嘘に長け、口がうまく、愛嬌たっぷりで、人の気持ちを引きつけたりといった特徴も含むものとされる。むろん著者は人殺しや危険な犯罪を犯したことなどなかったし、それどころか科学者として成功し、幸

    サイコパスと診断された科学者が語る『サイコパス・インサイド』 - HONZ
  • マクドナルドの「謝罪」は、何を間違えたのか

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    マクドナルドの「謝罪」は、何を間違えたのか