Juniorは、Justin Martin氏が開発したフレームワーク。Martin氏は“My holiday project”としてJuniorを開発したとツイートしています。 Juniorの特徴は、モバイルに最適化したCSSトランジションによるスムーズな画像効果、zeptoやbackbone.jsなど多数のライブラリに依存していることなど。UIコンポーネントはRatchetを利用しているようで、モバイルネイティブのルック＆フィールを備えていると説明されてます。 modernizr、zepto、backboneなどに依存 Juniorが依存しているライブラリは以下。 modernizr（ブラウザごとに異なる実装を調べて、対応するコードを書きやすくする） zepto（jQuery互換のミニマルなライブラリ） zepto flickable（zeptoのタッチ対応プラグイン） lodash（U

サービス終了のお知らせ SankeiBizは、2022年12月26日をもちましてサービスを終了させていただきました。長らくのご愛読、誠にありがとうございました。 産経デジタルがお送りする経済ニュースは「iza! 経済ニュース」でお楽しみください。 このページは5秒後に「iza!経済ニュース」（https://www.iza.ne.jp/economy/）に転送されます。 ページが切り替わらない場合は以下のボタンから「iza! 経済ニュース」へ移動をお願いします。 iza! 経済ニュースへ

情報収集はビジネスマンとしての基本である。しかし普段シェルで作業する者としては、毎回ブラウザを立ち上げる時間すら不毛である。よって、シェルから一瞬で情報収集できるRubyのワンライナーを書いた。 上からYahoo, はてな, Naverまとめ, 2ちゃん $ ruby -r open-uri -e 'open("http://www.yahoo.co.jp").read.scan(/topics.+?>([^<]+?)</) {|m| puts m}' $ ruby -r open-uri -e 'open("http://b.hatena.ne.jp/hotentry").read.scan(/entry-link.+>(.+?)</) {|m| puts m}' $ ruby -r open-uri -e 'open("http://matome.naver.jp/").read.sc

どんな音楽が好きと他人に訊かれる経験はだれにでもあるだろう。ぼくはその場合に絶対に自分の好きな音楽を言わない。だいたい、なんでも聴く、とか、そのとき周りの友達とかが聴いている音楽を聴いているとか答える。まあ、嘘ではない。でも、周りの趣味とかに関係なく、いつも、ぼくが猛烈に惹かれてしまう、あるタイプの音楽もあるのだが、それについては滅多に口を開かない。　なぜかというと、大昔、好きだった子に馬鹿にされた経験があるからだ。どういう風にいわれたかというと、「汗くさい」「なんか貧乏くさい」というような形容詞のひとことで切り捨てられたのである。これはきつかった。 具体的に名前を出してしまうと、そのときはTUBEというバンドだった。同じように猛烈に惹かれてしまうバンドにはACIDMANなんかもある。単発の曲とかでいうとD-51のサヴァイバーとかいう曲はとても好きだった。JAM Projectとかもぼくの

ペアプロで if-then-else 文が出てきた際、「これ、else if の順序、こっちの方が良くない？」というような会話をすることが時折ある。 どれも当たり前のものかもしれないが、「ああ、確かに」という反応があることもあるので、今日はそんな会話の際に出てくる視点についてまとめてみた。 if (よくあるケース/正常なケース) { // 処理 } else if (比較的特殊なケース) { // 処理 } else if (さらに特殊なケース) { // 処理 } else { // 処理 } 条件式の結果がtrueになる確率が高く、「ノーマル」に近いものを上に書く。可読性が上がる他、特に2.で触れる条件式の判定に時間のかかる場合や、ループの最奥にある処理などのif-then-else文の実行される回数が極めて多い場合には体感レベルで実行速度にも大きな差が出ることもある。 Code Co

水島 精二 @oichanmusi おはようございます。アニメ誌さま……アイカツ！そろそろ如何ですか？とりあげちゃったりしませんか？女児向けですが、良い感じで面白いですよ（笑） 2013-01-10 11:16:43 水島 精二 @oichanmusi やなぎなぎさん、リスアニ！サーキットでライブ見た印象からガラッと変わった楽曲続きでいきなり僕のストライクゾーンに飛び込んで来たなぁ。良いな〜。CD買わねば！ 2013-01-10 11:22:50 水島 精二 @oichanmusi 皆さん疑問の様なので、アイカツ！における私のスーパーヴァイザーとしてのお仕事の説明をば。メインはゲーム筐体、データカードダスとアニメで共用している楽曲の制作。ゲーム側からのオーダーを一度租借して方向性を定め、音楽制作のmonacaさんに発注。完成までのディレクション。（続く） 2013-01-10 12:12:

2013年になり、早くも約10日が過ぎた。年末年始はいかがでしたか。私はNew Yorkに行き初のカウントダウンを見てきた。とても寒かったがNew Yorkの熱気を感じることができた。さて今年も私たちはアメリカで流行りそうなサービスやstartupをブログを通してどんどん紹介していこうと思う。少し去年の傾向を振り返る。2012年は大きく3つの分野でのサービスが盛り上がった。 Taskrabbit / Viatask / Zaarlyなど、個人の能力やスキルを他人に共有したり、忙しい人のための雑務を担当してくれる人を捜すサービス Uber / MyTaxi / Hailo / Kabbeeなどタクシー市場を狙うサービス Instagram / Tumblr / Path / pinterestなどのソーシャルメディア領域 2012年は空いてる時間を使い誰かが必要とするものを届けたり、自分のス

誰もが気軽に情報発信できる環境が整ってきたが、歓迎ばかりしていられない。ブログやSNSで頻繁に“炎上”が起きたり、東日本大震災時にはデマ情報が飛び交うなど、ネットを使い慣れない人が引き起こすトラブルが目立ち、そのリスクが浮き彫りになった。 また、ネットが一般家庭に普及したここ15年で、人類史上かつてないほどの速度で情報量が増加した。その結果、個人では処理しきれないほどたくさんの情報が、日々リアルタイムでソーシャルストリームに流れるようになった。氾濫する情報の海から、自分にとって必要な情報を選ぶ手間と技術が、現代人には必要だ。 ネットを利用する全ての人に高いネットリテラシーが求められる時代になった。多くの人が気軽に使うmixiやTwitter、FacebookなどのSNSですら、炎上の危険をはらみ、注意が必要なうえ、膨大な情報の中から必要なものを取捨選択しなければならない。その危険性と難しさ

今、WEB業界で最もホットなテーマの一つである“統計学”。だが、一般的にはなかなか馴染みのない分野でもある。そこで、統計解析・データマイニングに基づいた高精度なパーソナルニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チームを直撃。「はじめての統計学」と題し、統計学の基礎を教えていただいた。 今さら聞けない、統計学の基礎知識。 ここ最近、WEB業界において“統計”がキーワードになっている。だが、そもそも“統計学”は数ある専門分野の一つ。実はよく分かっていなくて…という方も、少なくないのではないだろうか？ 今回、その統計学について基礎の基礎から教わるべくお話を伺ったのが、話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》（グノシー）を手がける、福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんの3名。まずは《Gunosy》について、簡単にご紹介しておこう。 左から、吉田宏司さん、福島良典さん、関喜

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「泣き落とし」が米国人に伝わらない理由。そしてごく稀にある、米国人が「泣き落とし」で来た場合にどうするか？ 米国人と交渉する際に、 「これができないとどうしても困る。だからお願い」 と泣き落としモードで交渉する場合があります。 日本人同士ならば「しょうがないなぁ」ということで交渉が成立する場合があります。 しかし相手が米国人の場合、この方法で交渉してもかなりの可能性で負けます。(稀に交渉成立する場合もありますが) いくらこちらの状況を詳細に説明して、困った状況を伝えても、相手からすると"so what?" (で、それがどうしたの?)なのですよね。 実際に"So what?"とあからさまに言われることは少ないですが、本音はそんな感じです。 泣き落としモードが伝わらないのは、単にこちらの努力不足または力不足と受け取られてしまうからです。 それは、米国ではロジックで議論が成り立っているからです。

高速文字列解析の世界というタイトルからは、どんな中身なのかあまり伝わってこないので、どんなことが書いてある本なのか、中身をちょっと紹介してみる。 1章、2章は概観や準備であり、3章からが本番なのだが、Burrows Wheeler Transform、簡潔データ構造、ウェーブレットツリー、データ圧縮、全文検索、テキストマイニングのためのデータ構造、という章題になっている。 何に使うのかという目的ベースで考えると、この本に載っているのは、データ圧縮、情報検索とテキストマイニングの基盤技術である（データ圧縮については基盤と言うよりはそのものだが）。ただ、この本には本当に基盤技術の話しか載っていないので、「この本で情報検索はバッチリだぜ！！」というような訳にはいかない。テキストマイニングに関しても同様である。別途入門書を読むなりしないと、より高次元（ここでの高低は技術の積み重ねの高低であり、難し

「高速文字列解析の世界」という大変すばらしい本が発売された。わりと敷居が高い本ではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 本書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、本書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基本的な道具として本書の色々なところで出て

2. ⾼高速⽂文字列列解析の世界 宣伝 データ圧縮・全⽂文検索索・テキストマイニング l  岩波書店 l  「確率率率と情報の科学」シリーズ l  5巻発⾏行行済, 全18巻 l  2012/12/27 発⾏行行 l  著者：岡野原⼤大輔 l  編者：⽢甘利利俊⼀一、⿇麻⽣生英樹、伊庭幸⼈人 l  新しい⽂文字列列解析の技術を初めて解説 l  Burrows Wheeler変換 l  簡潔データ構造 l  ウェーブレット⽊木（今回紹介） 2

岡野原です。ウェーブレット木の解説を統数研チャンネルにて行いました。 統数研チャンネル（プレミアム会員ならしばらくタイムシフト視聴可能）。 ウェーブレット木は万能のデータ構造であり、系列データ、全文検索、グラフ、二次元情報、フィンガープリントなど様々なデータに対して多くの操作をサポートします。 本解説では大規模データの背景、ウェーブレット木の作り方、使い方、様々なデータへの適用、最前線（ウェーブレット行列）などを紹介しています。本解説は拙著「高速文字列解析の世界」とあわせてみていただけたらと思います。