Q1. 文字情報基盤とは何ですか? Q2. 文字情報基盤は、無料ですか? Q3. 外字とは何ですか? Q4. 外字活用のための便利なソフトなどがあるようですが Q5. 6万文字を使う必要があるのでしょうか? Q6. JISの文字だけではだめなのでしょうか? Q7. 文字情報基盤は漢字を増やす事業でしょうか? Q8. IPAmj明朝フォントをインストールすると外字が使えますか? Q9. IPAmj明朝フォントをPCに入れたら、すぐに約6万文字の字を使えるようになるのでしょうか? Q10. 今後は全ての情報機器が6万文字を使用できるようになるのでしょうか? Q11. 現在国際規格化が完了していない文字は、いつ規格化が完了しますか? Q12. IPAmj明朝フォントに変体仮名は入っていますか? Q13. IPAmj明朝フォントをインストールしましたが、必要な文字がかな漢字変換の候補に出てきません
IVS(Ideographic Variation Sequence/Selector)は、文字符号としては同一視される漢字の、細かな字形の差異を特別に使い分けるための仕組みです。IVSは文字符号の国際規格であるISO/IEC 10646(2008年版以降)に規定されています。また、IVSと、それに対応する字形の一覧は、UnicodeコンソーシアムからIVD(Ideographic Variation Database)として公開されており、ISO/IEC 10646から正規の規格として参照されています。 文字符号(文字コード)を定める日本工業規格のJIS X 0213(以下、JIS)やISO/IEC 10646 Universal Coded Character Set(以下、UCS)などでは、複数の字形に対して一つの共通な符号(コード)を与える場合があります(「同一の符号位置に複数の字
12/3 Mackerelアドベントカレンダー 3日目です。 昨日は @daiksy さんによるエントリでした。 プロダクトとユーザの距離感について考えてみる http://blog-ja.mackerel.io/entry/advent-calendar2015/day2 Mackerel のメール、毎回楽しく読んでます! 何したの? Mackerel 自体については、既に家の中のサーバーや VPS などを監視しており、agent 入れるだけでこんなにできるんだ、便利だなーというところで止まっていました。 何か面白いことができないかな、と思っていたら、最近買って家に導入した RTX1200 (本当はIPX) というルーターが目に入ったので、以前から気になっていた API の使い方を調べて、実際にルーターのメトリックを Mackerel に集約してみました。 RTX シリーズ、およびほかの
File Not Found. 該当ページが見つかりません。URLをご確認下さい。 お知らせ 事件・事故のジャンルを除き、過去6年分の主な記事は、インターネットの会員制データベース・サービスの「京都新聞データベース plus 日経テレコン」(http://telecom.nikkei.co.jp/public/guide/kyoto/)もしくは「日経テレコン」(本社・東京 http://telecom.nikkei.co.jp/)、「ジー・サーチ」(本社・東京、 http://www.gsh.co.jp)のいずれでも見ることができます。また、登録したジャンルの記事を毎日、ネット経由で会員に届ける会員制データベース・サービス「スカラコミュニケーションズ」(本社・東京、http://scala-com.jp/brain/) も利用できます。閲読はともに有料です。 購読申し込みは下記のページから
ドワンゴは12月25日、12月23日放送のニコニコ生放送「【ニコめし】独りでも寂しくない!聖夜のクリスマス飯!!」において、視聴者および出演者に不快な思いをさせたとして公式に謝罪しました。 2017年12月23日(土)の番組に関するお詫び 【ニコめし】独りでも寂しくない!聖夜のクリスマス飯!!(ニコニコ生放送より) 同番組には、料理動画投稿者の“パンツマン”さんや、セクシー女優の蒼井そらさん、お笑いコンビのニューヨークらが出演。「おひとりさま」でもクリスマスの夜が楽しくなる、さまざまなメニューを紹介するという120分間の番組でした。 問題になったのは、パンツマンさんに対するニューヨークの2人の態度。ニコニコ動画では人気投稿者として知られるパンツマンさん(関連記事)ですが、番組ではニューヨークの2人に終始いじられ続け、次第にムッとした表情に。特に番組中盤、パンツマンさんがニンジンを切るくだり
多コアCPU, GPUなどの発展により、一台のマシンで効率的なmap reduceができるようになりました Map Reduceはそのアルゴルズムから分散性能が十分な際、複数のマシンで分割してタスクを実行できるので、ビッグデータを処理する際には非常に便利なのですが、これはnVidia社のCUDAやAMD Ryzenなどの極めてコア数が多いCPUなどと、高速なIOをもつDiskであるNVMeなども用いることで、同様のシステムを一台のコンピュータで完結させることができるようになりました。 会社ではAWSのElastic Map Reduceを使うほどの分析じゃないけど、コストを安く、定常的にMap Reduceで処理したいというモチベーションの時、自作したMap Reduceフレームワークを使っています と言っても、優秀なファイルシステム、高速なディスクIO、マルチコアの強力な並列性に依存して
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