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2010年8月22日のブックマーク (6件)

  • 岡崎市中央図書館 #librahack 事件を取材した朝日新聞記者さんへの質問と回答まとめ (8月21日分)

    神田 大介 @kanda_daisuke みなさま、おはようございます。記事を書きました朝日新聞の神田と申します。今回の件では、ツイッターやブログなどネット上の情報をたくさん参考にさせていただきました。まずはお礼を申し上げます。 #librahack 神田 大介 @kanda_daisuke この件では、およそ2か月間にわたって取材を続けてきました(毎日この問題だけに専従していたわけではありませんが)。記事に書かれていることはほんのエッセンスに過ぎず、また広範囲な新聞読者を想定しているため、いろいろと表現を「丸めて」あります。 #librahack

    岡崎市中央図書館 #librahack 事件を取材した朝日新聞記者さんへの質問と回答まとめ (8月21日分)
  • Twitterの面白さが分からない!? そんな人にこそ「Togetter」! - @IT

    2010/02/19 Twitterが新しいコミュニケーションのプラットフォームとなるという予感は多くの人が持っていると思う。それはTwitter上で今まで見えなかったものが可視化され、新しいコミュニケーションが生まれているからだ。ソフトバンクの孫正義氏や楽天の三木谷浩史氏がダイレクトに利用者とコミュニケーションするようなシチュエーションは、これまで考えづらかった。 こうした新しいコミュニケーションに加え、Twitterが利用価値を高めているのは、Twitterを土台にして新しい使い方やアイデア、サービスが次々に誕生しているからだろう。 140字という気軽さから多くの人が心情や情報をアウトプットし、シェアする。あるいは“ボット”と呼ばれる機械(サーバ上のプログラム)までがリアルな世界のアップデートをつぶやくようになる。後は、それをどうフィルタし、加工し、検索し、統計処理するかという話になっ

  • 「dynabook RX3」に見る“東芝ノート四半世紀”の結論

    世界初のラップトップPCとして「T1100」が登場したのは1985年。それから四半世紀を経て、東芝はこの夏“ノートPC事業25周年”を記念する4つの新製品を投入した。このうち、2画面液晶を搭載する「libretto W100/11M」、Tegra搭載のAndroid端末「dynabook AZ」、同社にとってほぼ10年ぶりとなる液晶一体型PC「dynabook Qosmio DX」の3つは、復刻もしくは完全な新シリーズで、いかにも“記念モデル”という趣が強い。一方、今回紹介する「dynabook RX3」は、その名の通り3世代目にあたり、13.3型ワイド液晶を搭載する高性能モバイルノートPCとしての仕様は(記念モデルとしては)よくいえば常識的、悪くいえばやや面白みに欠けるかもしれない。 もっとも、2007年に初代モデルが登場したdynabook SS RXシリーズは、そもそも「東芝ノートP

    「dynabook RX3」に見る“東芝ノート四半世紀”の結論
  • 後悔しない「ミラーレス一眼」の選び方

    ソニー「NEX」の登場もあり、夏商戦に向けて「ミラーレス」と呼ばれるデジタルカメラのラインアップが豊富になってきた。ミラーレス一眼の特徴と各製品のポイントを確認しておこう。 ※2011年のミラーレスカメラ一覧記事はこちら(2011年夏、最新ミラーレス記事一覧)を参照ください。 そもそも「ミラーレス」って? いわゆる「一眼レフ」はレンズから入った光を、ミラーやプリズムでファインダーとフィルム(デジタルカメラ一眼レフならば撮像素子)へと振り分ける構造をもったカメラを指すが、このミラーを持たない構造が「ミラーレス」だ。レンズから入った光を振り分ける機構を持たないため、撮像素子に写った光は、電気的な処理にて電子ファインダーあるいは背面液晶へ映し出される。 レンズ交換ができるカメラがイコール一眼と思われることがあるが、これは誤り。「一眼」とは撮影用のレンズがファインダー用レンズを兼ねた構造を指してお

    後悔しない「ミラーレス一眼」の選び方
  • NCDで何でもクラスタリング

    正規化圧縮距離という概念がある。英語では Normalized Compression Distance、略してNCDという。 この概念は情報の距離を測るメジャーとして使うことができる。 では情報の距離とは何か。それはデータの類似度で測る距離である。 データXとデータYという2つのデータがあったとき、XとYの類似度を考えてみよう。 類似度すなわち「似ている度合い」を距離に見立て、XとYが似ていれば「近い」、そしてXとYがかけ離れたデータであって全く似ていなければ「遠い」というわけだ。 NCDでは、データの類似度を計算するために、そのデータが持つ情報量を使う。 NCDの凄いところは、基的にデータの情報量のみに依存しているので「その対象は何でも構わない」という点にある。 すなわち、テキスト文書だろうが、画像や音楽のデータだろうが、はたまたDNAシーケンスだろうが、システムログだろうが、データ

  • https://business.yahoo.co.jp/ymacademic/index.html