カルボナーラを美味しく作るための3つのコツ - @katzchang.contexts
料理週間は続く。仕事のペースが少し落ちたってのが原因か？ 豚バラ肉の塩漬け（ベーコンとかパンチェッタ的なもの。今回は例によってこれ）を拍子木形に切り、中火で加熱する。脂身が多ければ油を引く必要はない。このタイミングで、パスタを茹で始める。 で、ソースを用意する。二人分で卵3個と粉チーズをひと掴み分。これだけ。泡立て器とか、なければフォークでしっかり混ぜておく。箸だと白身が切れない。 バラ肉の端がカリカリになってきたところで弱火にして、茹で汁をお玉一杯投入して加熱を抑えておく。 茹で上がったパスタを入れ、火を付けてグツグツいうまで加熱し、火を弱めて水をお玉一杯分投入。ソースを加え、中〜弱火のままじっくり熱を加えていく。木べら的なもので、底から絶え間なく混ぜること。ゆっくり火を通すことで、クリーム感が出る。途中で味見をし、必要なら塩を投入。もっさりしたクリーム状になったところで完成。しつこく火
情報セキュリティ技術動向調査（2008 年下期）：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
本報告では、OpenID を中心に、2008 年下半期のアイデンティティ管理技術に関する動向を概観する。 筆者の主観ではあるが、2008年のアイデンティティ管理技術に関する議論の多くは、直接的・間接的に関わらず、OpenIDを意識して行なわれてきたように思われる。 その背景には、OpenID の爆発的な普及がある。2007年12月に コア仕様である OpenID Authentication 2.0 が確定して以降、大量の ID 情報を保有するサイトが相次いで OpenID プロバイダ機能の提供を開始し、一方 OpenID に対応したサイト（リライング・パーティ）も、米 JanRain 社の集計によれば、2008年の1年間で約3倍の 31,000サイト以上に増加しているという[1]。 そして普及に伴い、OpenIDの利活用を進める上での仕様の改版・拡張や、実運用での工夫などに進展がみられる
新聞社によるコピペや誤報が横行するのはなぜか？――情報通信学会レポート（上）
新聞社をはじめとするマスメディアを中心に回ってきた「ジャーナリズム」の世界が、インターネットという新しいメディアの登場によって激変している。現在のような「多様なメディアが相互に連結して、クモの巣上のコミュニケーションが現出している社会」のことを、学習院大学の遠藤薫教授（社会情報学）は「間メディア社会」と名付けて研究しているが、その研究発表が2009年6月28日、東京・町田の桜美林大学で開催された情報通信学会大会のなかで行われた。 発表の場には、ブログ「ガ島通信」で知られるジャーナリストの藤代裕之さんも登壇し、旧メディア「新聞」と新メディア「ブログ」の間にみられる「共振・依存関係」について語った。そして「間メディア社会」を象徴するかのように、その模様は、敬和学園大学の一戸信哉准教授（サイバー法）によってミニブログ「Twitter」で生中継された（tsudaられた）のだ。 ここでは、Twitt
複眼中心 : Xp on Mac (XOM) How to 日本語訳
Tats Shibata (柴田竜典, シバタツ) has 20+ years of experience in database technology, performance engineering, and pre-sales. As a Senior Manager and Head of Japan Data Solutions Architecture at Amazon Web Services Japan, he leads a team of database and analytics technical experts who provide solution architecting for AWS customers across various industries.
適切なクラスタ数を推定するX-means法 - kaisehのブログ
K-means法によるクラスタリングでは、あらかじめクラスタ数Kを固定する必要があります。HatenarMapsでもK-means法を使っているのですが、クラスタ数は（特に根拠もなく）200個に決め打ちになっていました。 これに対して、X-means法というK-means法の拡張が提案されていることを知りました。X-means法を使うと、データに応じて最適なクラスタ数を推定できます。 K-means and X-means implementations http://www-2.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf X-means法の考え方は、K=2で再帰的にK-means法を実行していくというもので、クラスタの分割前と分割後でBIC（ベイズ情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続けます。 調べたところ、Javaのデータマイニングツー
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