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あれは私がまだ大学助手をしていたころだから3年ほど前のことだと思う。 私の勤めていた大学(情報系)では「プログラミング研究会」みたいなサークル活動が行われていて プログラミングの講義を受け持っていた私はそのサークルにちょくちょく顔を見せるようになっていた。 そこにはとびっきりかわいい女子学生が一人いたのだけれど、その子はゲームが大好きで 「自分でもゲームが作りたい」と一念発起してゲームコンテストに作品を出品することになった。 しかし、彼女はプログラミングの講義(Java)を1年くらい受けているものの、 本格的なモノを作った経験がなく、ひとりでは行き詰まりをみせているようだった。 彼女はひとりでいることが多く、パソコンに向かって黙々とプログラムを書いているのをよく見かけた。 それを気にかけていた私はたまに彼女をランチに誘うようになり、彼女の方もしだいに私に打ち解けてきた。 私たちはだんだんと
This collection of photoshop tutorials consist of best fire tutorials in the web. It comes in handy for those who want to create realistic fire effect for example like in some free template. And be sure to check one of our post about best web builder soft. Create a Fiery Face Explosion Adding Fire to Create a Realistic Flaming Guitar Extracting realistic fire! Making of Fire Dragon Design a Golden
8月4日にYahoo!が米証券取引委員会(SEC)に提出した報告書によると、Yahoo!とMicrosoftの米国内での検索を合わせたRPS(検索1回当たりの収益)が12カ月平均でGoogleの予測RPSの一定割合を下回る場合には、Yahoo!はMicrosoftとの10年間の検索広告提携を打ち切ることができる。 この条項は、検索市場をリードするGoogleに対するYahoo!とMicrosoftの対抗意識をはっきりと示すものであり、10年契約の後期にはその内容が変化する。 契約開始から5年間経過した後は、Yahoo!の米国内でのRPSが12カ月平均でGoogleの予測RPSの一定割合を下回るだけでも、Yahoo!は検索広告契約を終了する権利がある。 Microsoftがアルゴリズム検索事業あるいは有料検索事業から撤退した場合も、Yahoo!は契約を打ち切ることができる。また、Micros
システム開発に問題はつきものだ。重要なのはそのデバッグ方法で、分かりやすい方式として対話型のコンソールが知られている。PythonやRubyなどでは対話型にコードを試すことができ、実際のデータの確認はもちろん、ちょっとしたコードをテスト実行するのに便利だ。 Google App Engile開発者必見!Web上で対話型に操作できる この方式はWebサーバをクラウド化しているGoogle App Engineでは通用しない。開発環境とGoogle App Engineの環境は100%同じではないので、環境の違いによるエラーが起こる可能性は十分にある。目の前で起きている問題にどう対処するか、対話型実行を可能にするのがApp Engine Consoleだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはApp Engine Console、Webベースの対話型コンソールだ。 App Engine
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こんにちは、今回は確率の話です。 以前、職場で余興として問題を出したのですが、ほぼ全員がこの問題を知りませんでした。 理系が多く集まる職場なので、意外にみんな知らないんだなぁと思ったのですが、今度はリテラシーの高い(と勝手に思っている)はてな民に問題を出したら、どうなるんだろうと純粋な好奇心が沸いてきました。 なお有名な問題ですので、答えを知っている方はあまりヒントを出さない方向で・・・ 問1 ティムはテレビのクイズ番組に出演し見事優勝をはたしました、優勝賞品の自動車をゲットするチャンスを得たのです。 司会者は言いました。 「ここにA、B、Cの3つのドアがあります。 1つのドアの後ろには自動車、それ以外の2つのドアの後ろにはヤギがいます。 ティムは1つのドアを選び、そのドアの中に自動車が入っていれば賞品をゲットできます。 もし、ヤギが入っていた場合はハズレです。 さぁティム、どのドアを選び
■ やはり退化していた日本のWeb開発者「ニコニコ動画×iPhone OS」の場合 一年前、「退化してゆく日本のWeb開発者」という題で、ケータイWebの技術面での蛸壺化について次のように書いた。 iPhoneに契約者固有ID送信機能が搭載される日 (略)こうして退化してゆくケータイWebが、日本のスタンダードとなってしまい、いつの日か、PC向けの普通のインターネットまで、単一IDの全サイト送信が必須になってしまうのではないかと危惧した。 (略)iPod touchでNAVITIMEを動かしてみたところ、下の図のようになった。 (略)契約者固有IDがないとどうやって会員登録システムを作ったらいいのかわからないんじゃないのか……というのはさすがに穿ち過ぎだと思いたい。NAVITIMEからソフトバンクモバイルに対して、契約者固有ID送信用プロキシサーバの用意を要請している……なんてことがなけれ
Web制作において、対応しなくてはいけないブラウザの中には、未だしぶとくIE6が残っています。IE6が2001年に登場したことを考えると、もう8年もその時代の「縛り」を(健気に)守りながら作っていることになるんですね。 いま良く使われているCSSのテクニックも、ほとんどはこの「縛り」の範囲内で有効な手法なわけですから、突然2001年にタイムスリップしてサイトを作る事になったとしても、今も昔も変わらない1つの古文書に従えばいいので、きっと活躍できます。 しかしたまらん、流石に疲れた。 ボックスひとつができること CSSでは、文書を構成する各要素は、ボックスという矩形領域に置きかえられ、それらの持つプロパティを操作して装飾します。つまり、ボックスはページデザインを構成する最小単位と言えるわけですね。 そこで今回は、最小単位となる1つのボックスに対して、どのような装飾手法が有効かという点を、CS
スパムちゃんぷるー をご利用いただき誠にありがとうございます。 2008年10月のサービス開始以来、皆様にご利用いただきましたスパムちゃんぷるーですが 2013年5月31日を持ちましてサービスを終了させていただくことになりました。 ご利用いだいている皆さまにはご迷惑をおかけすることとなり、深くお詫び申し上げますとともに 長年ご愛顧いただきましたことにスタッフ一同、心より御礼申し上げます。 スパムちゃんぷるーをコメント投稿システムに組み込んでいただいている場合は サービス終了以降、投稿ができなくなってしまう可能性がございますのでサービス終了 までの期間でご対応いただけますよう宜しくお願い申し上げます。 スパムちゃんぷるー を長年ご愛顧いただきまして、誠にありがとうございました。 今後ともNHN Japanのサービスをよろしくお願いいたします。
なんてタイトルにしようか迷ったけど。 Google Analyticsは、初期状態だと、参照元を探るとき、「トラフィック」のメニューから以下のものだけしか閲覧できません。 参照サイト これは、参照元URLのホスト名のみをトラッキングできる。例えば、http://d.hatena.ne.jp/sotarok/ からアクセスがあった場合、「d.hatena.ne.jp」のみが保存される。 検索エンジン 検索エンジン名を閲覧できる。「Google」とか「Yahoo」とか。 すべての参照元 「参照サイト」と「検索エンジン」をあわせたみたいなものが見れる。 と、まぁ正直これだけでもいいような気もしますが、やっぱり「どのサイトのどのページにリンクが張られているか」とか、知りたかったりします。 というわけで、フィルタマネージャから、カスタムフィルタ機能を使ってみる。 Analyticsのトップから、「フ
第2回 簡潔なコーディングのために (2017/7/26) ラムダ式で記述できるメンバの増加、throw式、out変数、タプルなど、C# 7には以前よりもコードを簡潔に記述できるような機能が導入されている 第1回 Visual Studio Codeデバッグの基礎知識 (2017/7/21) Node.jsプログラムをデバッグしながら、Visual Studio Codeに統合されているデバッグ機能の基本の「キ」をマスターしよう 第1回 明瞭なコーディングのために (2017/7/19) C# 7で追加された新機能の中から、「数値リテラル構文の改善」と「ローカル関数」を紹介する。これらは分かりやすいコードを記述するのに使える Presentation Translator (2017/7/18) Presentation TranslatorはPowerPoint用のアドイン。プレゼンテー
1990年代以降に生まれ、その才能を芽生えさせつつある若い人材――原上ソラもそんな一人に数えられる。「勉強会の空気を新たにネット上にも構築してみたい。今度はオフが苦手な人たちも巻き込む規模で」と話す彼の素顔に迫る。 「Rubyで疑似Cometを実装してみた」「RubyとJavascriptの疑似Cometで疑似チャットを作ってみた」――これを見て、どこのシステムエンジニアのブログだろうと感じた方は、すでに感覚がズレはじめている。一見してパソコン歴が長いと感じさせるこの文を書いているのは、まだ13歳にも満たない若きデジタルネイティブである。 この連載では、1990年代以降に生まれ、その才能を芽生えさせつつある若い人材を取り上げる。もっとも、この連載は「若さ」を売りにするものではない。若さに絶対的な価値があるのなら、若者のこれからの人生はただ衰えていくだけのむなしい時間でしかないからだ。若い才
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
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