アップルの新デバイス iPad が Flash に対応していないことや、アップルの CEO スティーブ・ジョブズ氏の苦言により、HTML5 は Flash に取って代わるのかという論議が現実味を帯びて論じられるようになりました。 「なぜAppleはiPadにFlashを載せるべきではない」のか AdobeのCTO、Kevin LynchがFlashを擁護―「HTML5はウェブビデオを暗黒時代に投げ戻す」 そこで、HTML 5 と Flash は何が違うのか両者の違いを図にまとめてみました。 (上の画像はクリックで拡大できます) 左側が HTML5 にしかない機能、右側が Flash にしかない機能で、中央の重なっているところが両方が利用できる機能です。グラフィック関係では、HTML5 では描画やビデオ関係はサポートするものの、テキスト周りや高度なグラフィック処理、デバイス機能ではまだ Fl
マーケティング界のカリスマが最近話題となっていて、コトラー氏が提唱する「マーケティング3.0」が、ものすごくソーシャルなこの時代にぴったりはまっているものがあるなと感じた。 私のブログもすでに、ツイッターなどのソーシャルメディアからのアクセスが、わずか4ヶ月で尋常じゃないくらい増えました。 コトラー氏のマーケティングは以下。 マーケティング1.0 どのようにして販売するか？ マーケティング2.0 どのように顧客に継続購入してもらうか？ マーケティング3.0 どのように生活者に(製品開発や販売などに)協力してもらうか？ マーケティング3.0ってなんだろう？ そしてこれを私が考えるブログ論にして考えるとこうなります。 1.0 どうやって読んでもらうか？ 2.0 どうやってユーザーにリピータになってもらうか？ 3.0 どうやって読者に協力してもらうか？ 今回は販売マーケットとは全く違うお話になり
最近、「Introduction to Information Retrieval」というStanfordの大学院向け教科書のドラフトを読んでいます。id:naoyaあたりが勉強会で読んでいる教科書です。この教科書には、効率のいい全文検索システムを作るにはどうすればいいか、という(まさに)教科書的手法が網羅的に書いてあり、そのあたりに興味がある人には、非常に興味深く読めるお勧めの本です。 ただ、面白い面白いと言っているだけでは、エンジニアとしては価値半減ですので、GW中にrubyで一日かけて実装してみました。 さすがに実装は、一日で作ったものですから、非常に素朴です。マルチバイト文字はbi-gramで、シングルバイトはスペースなどの区切り記号で認識しています。インデックスは、rubyの処理系のHashやArrayで保持しており、外部にMarshallで書き出す、というものです。検索エンジン
お客さんから送られてきた、Excelデータからせっせとリストや表のHTMLをコーディングしているあなた！そろそろ手がが疲れてきていませんか？ そんなあなたは、この記事で紹介するExcelテクニックをぜひ覚えてください。 面倒な作業が、わずか数秒で終わります！ Excelを使った高速HTML生成 僕たちプログラマーは、ちょっとしたコード生成に、Excelを使います！ DreamweaverでもCSVファイルを取り込むことはできるのですが、<dl>タグでマークアップしたい時とか、カスタマイズしたい場合は、これから紹介するExcelを使った方法が簡単で、効果的です。 さぁ、↓のようなお客さんから送られてきたExcelデータから ... こんな感じの、<dl>タグでマークアップされたHTML生成する流れを説明します。データ数はうんざりするくらいあると思ってください。 Let's Excel 1)
「エクセル栄養君／FFQg」は販売を終了しました。 新ソフトExcel アドイン「栄養プラス®」をご検討ください。 「エクセル栄養君／FFQg」に関するお問合わせは,ページ下部のお問合わせフォームよりお願いします。 対 応 日本人の食事摂取基準（2020年版） 日本食品標準成分表2015年版（七訂）および同追補2016年,2017年,2018年 同アミノ酸編・脂肪酸編・炭水化物編 なお「追補2017年脂肪酸成分表編」において新たな脂肪酸の項目として「20：3 n-3イコサトリエン酸」が追加され，また，「追補2018年炭水化物成分表編」において食物繊維の新たな分析法による数値が併記されていますが，今回は食品への対応を優先し，これらの項目への対応は見送っております。 環 境 【OS】 Windows10・8.1 【Excel】 Excel2019・2016・2013（ただし，Excel Mob
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
『坊っちゃん』自筆原稿 読みやすい文章とは、流れるように読める文章だ。難しい言葉はいらない。気のきいた言葉もいらない。文頭から文末まで振り返ることなく読める文章が、最も美しい。 読みやすさの基準は客観的なものだ。読み手には様々な人がいる。老若男女すべての人に対して読みやすい文章を書くのは難しい。ただ、綺麗な文章を書こうとする意識は持ちたい。 文章を書く上で意識すべき技法を紹介する。 常体と敬体 常体とは「だ・である」調の文章であり、敬体とは「です・ます」調の文章を指す。それぞれにメリットとデメリットがある。 常体は、自分の意思を力強く伝える事ができるが、我の強い文章になる。敬体は、優しい印象で共感を得やすいが、まわりくどい文章になる。 常体と敬体を織り交ぜて書く手法もある。まずは自分で試してみて、書きやすい文体を見つければいい。 文章の始まりは短く 最初の一文は短いほうがいい。インパクトが
分野別一覧 国勢調査，経済センサス，人口推計，労働力調査，家計調査，消費者物価指数など統計局が実施している統計調査・加工統計及び日本統計年鑑，日本の統計，世界の統計などの総合統計書の分野別一覧を表示 50音順一覧 統計局が実施している統計調査・加工統計及び総合統計書の50音順一覧を表示 公表スケジュール 統計局が実施している統計調査などの結果の公表スケジュールを紹介 統計トピックス 統計局が実施している統計調査などを社会情勢（国民の祝日、記念日等を含む）を踏まえたテーマに分析・編集して紹介 統計表一覧（Excel集) 統計局が実施している統計調査などの統計表をダウンロードできるコーナー 総合統計書 結果の利用案内 統計局が実施している統計調査などの結果の入手方法を紹介（統計相談室，各調査担当課，統計図書館，刊行物・電磁記録媒体の販売先など） 政府統計公表・提供状況（府省別）（政府統計の総合
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
「広める価値のあるアイディアを」ということで主にテクノロジー・エンターテイメント・デザインの3ジャンルを扱う「TED」は公式サイト上で数々のスピーチ＆プレゼンムービーを日本語字幕付きで公開しています。非常に興味深いものからそうでないものまで、講演する人の実力は多岐にわたっているのですが、数多のプレゼンを統計学のアプローチから解析し、TEDにおける史上最高のプレゼンと史上最低のプレゼンの条件をプレゼンするというすさまじい講演がかなり秀逸です。 Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks) | Video on TED.com http://www.ted.com/talks/lang/jpn/lies_damned_lies_and_statistics_about_tedtalks.html もし今TEDのホームページに行くと延べ1週間
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
文のレベルで、日本語を明確化する工夫について取り上げた著作には、本多勝一(1982)『日本語の作文技術 (朝日文庫)』（朝日文庫）があるが、酒井聡樹(2007)『これからレポート・卒論を書く若者のために』（共立出版）が、さらなる改良に取り組んでいる。 この記事は、両著作についての私的メモの域を出ない。 なお『これからレポート・卒論を書く若者のために』は、井上真琴『図書館に訊け!』(ちくま新書)とともに、大学新入生のマストアイテム。入学する前に読んでおくと、まるでちがった４年間を過ごせるだろう。 以下では、まず日本語の文がわかりにくくなる４大原因を示し、次に４大原因のそれぞれに対応した４つの最適化ルールを提示する。最後に、それぞれのルールについて適用例を挙げて、ルールの活用法を説明する。 文が分かりにくくなる４大原因 １．一つの文に多くの情報が詰め込まれている ２．情報を与える順番がおかしい
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当
うわーこれとてもありがたい！ 企画書を作るのにも便利だけど、ブログ書いたり、レポートを作ったりするのにもめちゃめちゃ使えそう。個人的には自分の考えをまとめるのに使いたい 企画書を作るのに便利なWEBサービスまとめ
モバイルの新規事業担当になった渡邉雄介です。最近は社内や外部でプレゼンさせていただく機会が増え、色々と学びました。 自分がプレゼンする立場になったとき、"うまく説明しなければならない" という漠然としたプレッシャーから、プレゼン自体をネガティブに捉えてしまうことはないでしょうか。今回は、プレゼンを通すために欠かせない、最も重要な4点についてお話しします。 その1: スライドに全てを書かないこと プロジェクターから映し出されるスライドに書いてある文章を、そのまま読みながらプレゼンする人がいますが、私はそういうプレゼンを見ると心の中でこう突っ込みを入れてしまいます。「いちいち読んでくれなくても、そう書いてある！」 スライドはあなたの言葉を視覚的にサポートするものであって、カンペではありません。言うべき言葉でスライドの余白を埋めて、"ちゃんと調べた感" を出そうとするよりも、本当に伝えたいメッセ
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