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はてなキーワード: しきい値とは
Dさん
為替のインフレ率への影響は極めて限定的だから気にしなくていいよ。
端的に言うと、Dさんの主張は「ハイパーインフレではない」という点は正しいが、「為替のインフレへの影響は極めて限定的」という点は誤りです。
近年の日本では、為替の物価波及は「限定的」どころか状態依存的に強まる局面が確認されています。
「円安が2倍になってもハイパーインフレじゃない」→その通り（日本はハイパーインフレの定義に全く該当しない）。
しかし「為替のインフレへの影響は極めて限定的」→不正確。日本では平時は小さいが、近年のような大きな円安・コモディティ高が重なる局面ではパススルーが明確に強まり、CPIを押し上げることが、日銀や学術研究・国際機関の分析で示されています。
Twitterの「the-algorithm」リポジトリをもとに、推薦アルゴリズムを数学的に極限まで抽象化すると、以下のように表現できます。
ユーザー u ∈ U に対して、一連の候補アイテム（ツイート） i ∈ I をスコア付けし、降順に並べて上位 K を表示します。
要するに、以下を最大化する推薦問題です：
argmax{i∈C(u)} S(u,i)
ここで C(u) は候補集合、S(u, i) はスコア関数。
数千万から億単位のツイート全体 I から、まず候補集合 C(u) ⊂ I を生成。
グラフ構造（フォロー関係）や「SimClusters」「TwHIN」など埋め込みから近似。
検索インデックス（Lucene/Earlybird）による検索スコアによる絞り込み 。
数理的には、潜在空間中でユーザーとアイテムの距離または類似度 sim(u, i) が上位のものを選ぶ操作。
候補数をさらに削減。特徴量 xᵤ,ᵢ を簡易学習モデル（線形モデルなど）に入力し出力スコア：
Slight(u,i) = wᵀxᵤ,ᵢ
多層ニューラルネット＋マルチタスク学習で、複数のユーザー行動（いいね、リプライ、リツイートなど）確率 Pₖ(u, i) を予測。
S(u,i) = Σₖ αₖPₖ(u,i)
例：リプライ Pᵣₑₚₗᵧ に重み 27、著者返信あり Pᵣₑₚₗᵧ_ₐᵤₜₕₒᵣ に 75 など。
投稿者がBlue Verifiedなどでスコアを×4または×2倍。
同一投稿者続出の抑制、逆風バイアス（negative feedback）などが入る。
これは以下のような修正：
S̃(u,i) = mS(u,i)
この構成は一般的なレコメンダシステムの「Retrieval → Ranking → Filtering」の標準パイプラインと整合。
学習モデル fᶿ は特徴量集合・ニューラル構造・訓練データによって依存し、ブラックボックス的。
特徴量 xᵤ,ᵢ は埋め込み、行動履歴、文脈、信頼性指標（tweepcred）等多次元で複雑。
スコア重み αₖ は明示されるが、最適化は A/B テスト・実システムでの評価に基づく。
信頼性・安全性のルール はフィルタとして明示されるが、その詳細（具体的しきい値など）は省略・秘匿されている。
S̃(u,i) = m(u,i) Σₖ αₖ fᶿₖ(u,i)
ここで、
という、レコメンドパイプラインの抽象テンプレートに帰着します。
Twitterの「the-algorithm」は、コード構造の多くを公開しているものの、モデルパラメータ・学習データ・設定ファイルは秘匿されており、上述パイプラインの数学的な枠組みは把握できても、実際の挙動はまだブラックボックスです。
とはいえ、レコメンデーション理論の観点からは、上記の抽象モデルで十分に説明可能であり、汎用の数学モデルとして整合しています。
このエントリは2008年発売のAcer Aspire One ZG5を使って書いている。
中古で買ったネットブック（Acer Aspire One ZG5）をアップグレードし、Linuxディストリビューションをインストールし、軽作業ができるようにしていた。
本体キーボードが壊れることも含めて、あらゆるトラブルに遭い続けている。
直近ではDebian11 32bitをインストールして一通りの作業はできるようになっているが、ハードウェア制御にいろいろな問題が残っている。
CPU: Atom N270 (single core 1.6Ghz)
RAM: 1.5GB
ディスプレイ: 8.9インチ, 1024x600 TFT LCD
OS: Debian GNU/Linux 11 (bullseye) i686
文字を読むのが大好きなのでTwitterはずっとウォッチするのに一番良いSNSだった。
買収直前のTwitterもおかしくなってたが、買収後、特にここ数週間拍車をかけて変化を感じる。もうとっくに変わっているだろというのもごもっともですが…
じゃあどこが気に食わないのよ、というと5万いいね以上のバズの雰囲気が変わった。（バズを見るのが好きで5万いいね以上を検索してまとめて見るのが面白かった）
「5万」は結構なしきい値で、おおむね面白い投稿をみることができてた。今までは…
都知事選、国政選挙は分散されるのか一部盛り上がるが割といいねバズは平和だった。
兵庫県知事選で明確に壊れて、妙な陰謀論が5万いいねを獲得するようになってきた。おすすめ欄がエコーチェンバー装置として優秀すぎるせいか、加速度的に一気に伸びる。
またそれらは（言葉を選ばなければ）すごく高齢者の匂いを感じる。もちろん若い人もいるのだけど…facebook ぽい。長文投稿できるせいかも。
全部見て、それなりに楽しめたんだけど
それは全体のクオリティがしきい値を超えていたからで、ベースはやっぱり嫌い
あざとさが鼻につくからだと思う
「女子に制服でガンアクションして欲しい」からスタートしてる作品は全部嫌いだからたぶんあってる
例えばちさととたきなだけ出てきて、2人が戦う理由を掘り下げたならたぶんそこから外れると思うんだけど
というか「おっさん趣味を女子がやる」系の作品って結構その理由付けの部分を掘り下げると思うんだけど
「女子に制服でガンアクションして欲しい」系の作品はなぜか「社会がそうなってるから」で逃げるよね
ただ、あざといアニメを嫌うのは昔から悪い癖なので反省している
そのせいでけいおんすら途中でギブアップして後で後悔したのを覚えている
そうだ、リコリスは設定以外の部分もあざとい動きや演技や展開や設定が多かった
むしろよく見れたなと思う
鼻につくギリギリのラインを攻めていた気がする、個人的にはアウトだったが世間的にはギリギリセーフだろう
もうちょっとあざとさを落としてくれたら美味しく食べられるんだけど、それじゃ目立たないんだろうな
有権者の数が増えることによって、１票の価値が政治に関心を持つしきい値よりも小さくなることは、現代選挙の欠陥だと思う。
「この3人で投票した結果があなたの人生に大きく影響します」と言われれば、票は3分の1の価値を持つ。当然、投票する対象について大きな関心を持つ。
しかし「この一千万人で投票した結果があなたの人生に大きく影響します」と言われれば、票は一千万分の1の価値しか持たない。当然、投票する対象について大きな関心を持てない。
この間のどこかに政治に関心を持たないようになるしきい値があるわけだが、これを考慮しないのはシステムとしての欠陥だ。
Q1：年度の予算が決まっており、上限を超えないようにしたい
A1：選択肢１の場合、AWS Budgetsを使用してあらかじめ設定した予算のしきい値を超えたときにアラートを発信する設定が可能です。また、AWS Budgets Actionsを使用して予算がしきい値 (実際の金額または予測金額) を超えたときにアカウントで実行するアクションを定義できます。このレベルの制御により、アカウントでの意図しない過剰支出を減らすことができます。
選択肢２の場合、請求代行業者によっては”バウチャー”によるAWS利用も可能です。”バウチャー”とはAmazonギフト券のように、事前に一定の金額分を購入頂きAWSをご利用いただくものです。予算のコントロールが容易になります。
白昼堂々の窃盗、誰も止めることはできないサンフランシスコの日常。
2014年に住民投票で可決された法案により、暴力性の無い$950以下の窃盗は軽罪に。万一逮捕されても即釈放が多く、店側も店員に介入しないよう通達している為、窃盗犯の天国。企業の閉店、撤退も相次ぐ。
ちょっと補足。1000ドル以下の窃盗が微罪(misdemeanor)になったのは2014年に住民投票で可決された法案Prop 47(The Safe Neighborhoods and Schools Act)の結果。正確には重罪(Felony)になるしきい値が450ドルから950ドルに変更された次第。
https://twitter.com/masayang/status/1307955184006385664
微罪(misdemeanor)でも犯罪は犯罪なので、カリフォルニアのほとんどの地域では警察が呼ばれて犯人を捕まえるはず。サンフランシスコの場合は、もともと微罪では出頭命令書(Citation)を発行しておしまい、というケースが多かったけど新型コロナ以降は市当局が「逮捕するな」と警察に通達を出している。
