Quote reblogged from do nothing with 14 notes
MacBook Air (Mid2012) のディスプレイ供給元には、LG, SAMSUNG, AU Optronics がありますが、ほとんどが LG 製ディスプレイです。
しかし、LG 製ディスプレイは他のディスプレイに比べて全体的に色が白っぽくなってしまっています。
そのため、他の Apple 製端末 (MacBook Pro や iPhone/iPad など) と比べると色褪せたように見えてしまいますし、Mac のディスプレイは印刷時の見た目と同じになるように調整されているはずですが、これでは折角の調整が台無しです。
今回は、これを補正して色鮮やかにさせる方法をご紹介します。
Source: lfg-net.com
Photo reblogged from do nothing with 1,274 notes
どのグラフを使えばいいかを１枚の画像にまとめてみた…の図を日本語化してみた - 適宜覚書はてな異本
溜まりに溜まったブックマークを整理中。
特に、仕事に使えそうなチートシートを整理しておくのだ。。あとで拡大して見る。
あとで
あとで拡大して見る。
Source: fujisan3
Photo reblogged from 断絶タンブラー with 525 notes
60歳にしてMETALLICAにハマった女性。曲は何だったのだろう。pic.twitter.com/iSPrks9HKS
素敵なおばさん。サマソニで会えるかな。
Source: chptr22
Quote reblogged from do nothing with 775 notes
今から書くことは、理工系の人にとっては当たり前過ぎて話題にすら上らないのに、
そうでない人にとってはひどく理解に苦しむ、「理系と一般人の最大のギャップ」についてです。
それはずばり、
「方程式を解く」
という言葉の意味です。
まずは有名な例を挙げてみましょう。
この「方程式を解く」と、「シュヴァルツシルト解」などという答が出てきたり、宇宙の過去と未来の姿が予想できたりします。
この「方程式を解く」と、原子や分子の形がわかったり、物質の性質（物性）が言い当てられたりします。。。
「そんなのあたりめぇじゃね～か！」
はい、そう思ったあなたは理系人間ですね。もうここから先は読む必要ありません。
でも、（私が知る限り）たいていの人の反応は少し違っています。
「宇宙に、波動、だと?! こいつ、頭湧いてんじゃね～か！」
・・・そこまで露骨に言う人も希ですが、とにかく、こういった「方程式を解く」プロセスに違和感を覚える人は少なくありません。
なぜ、方程式から宇宙のことがわかるのか？ きっと自分には理解できない何かがあるに違いない。。。
そういったわけで、「方程式を解く」という言葉に対する反応が、理系と一般人を隔てるギャップを形作っていると思うのです。
実際、いわゆる理系の論文では、本当に大事なことは方程式の中に書かれています。
なので普通の人から見れば、一番大事なところが「方程式の壁」に阻まれていて、納得のゆく理解にはたどり着けません。
本当に知りたかったら数学を勉強し直せ、みたいな感じ。これでは取り付く島も無い。
それでは、理系人がイメージする「方程式を解く」とは、どういったものでしょうか。
私が思うに、それは
「答が線で出る」
というイメージです。
一方、普通の人が考える方程式は、
「答が点で出る」
というイメージだと思うのです。
どういうことかというと、
「答が線で出る => 答は関数の形になる => 関数方程式」
「答が点で出る => 答は数字の形になる => 代数方程式」
ということです。
方程式を解くことも重要だけど、それよりも、その事象を、方程式で表現できていることが重要で、その方程式を組み立てたヤツがエラいんじゃないのかな。
Source: petapeta
Quote reblogged from shinoddddd.tumblr.com with 820 notes
いろんな人と話していると「ビッグデータをやるためには統計学がわかっている人が必要」という話を聞きますが、実際には統計学がわかっていればビッグデータは要らないはずです。統計学ではサンプリングで、有意なデータを得られるのですから。
私の認識では、限られたデータの中から危険率が5％以下のデータを棄却するか否かという判断を行うのが統計学であって、5％以下のノイズの中から違うパターンを拾うということがビッグデータの意義のはずです。
だから、ビッグデータ系のアナリストをやっている人間は、統計ではなく多くが応用物理出身の人が多いです。彼らはノイズの中から周期性や、特異点を発見するのが上手いので、統計学的な、いかに不要なデータを棄却するかとは逆のベクトルです。ビッグデータの面白さってそういったところにあると思います。
Source: wirelesswire.jp
Quote reblogged from amiens international with 1,131 notes
もうさ、システムエンジニアなんて免許制にしちまえよ。
こんな複雑で難しい仕事、ロクにソフトウェア工学も修めてないトーシロがやろうってのが間違いなのよ。いやおれも含めての話よ？
何か開発でポカやるじゃん。
ポカやったら、レビューが足りなかったとかさ、チェックが甘いとかさ、なるじゃん。
でもって、誰でもできるようにチェックリスト作ろうとか、手順書作ろうとかって話になるじゃんね。
違うんだよ。
例えばさ、医者の診察考えてみ？あれってチェックリストがあれば誰でもできるの？違うでしょ？
6年間も大学通ってさ、人のからだの仕組みを隅から隅まで全部勉強して、国家試験パスして、研修医として経験積んで、それでようやく診察できるようになるわけでしょ。
今のIT業界、それもほんとに能力ある人が集まらない、底辺のIT業界って、
医者が足りない、でも医学部の学生が全然足りないからって、
「未経験でも医者になれる！」とかわけわっかんない宣伝打って、
「まじでー医者とかカッケー憧れるしなんかおもしろそうだし」ってホイホイ集まってきた若者使ってさ、
3ヶ月くらい『家庭の医学』でも読ませただけで現場放り込んで、
医療ミス連発で死人出まくりみたいな、そんな状況じゃないの？
上流エンジニアなんて死んじまえ (via fujisan3)
例えば、Googleみたいに、コンピュータサイエンスの修士以上、みたいなエンジニアの集め方をしてプロジェクト作ったら、プロジェクトの回し方が変わるだろうか。
Source: anond.hatelabo.jp
Quote reblogged from ryu2 republic 小山龍介ブログ with 66 notes
メディア上であり得るコンテンツの形態について次の３つの軸が基本のフレームとなります。 具体的には ・ストック←→フロー ・参加性←→権威性 ・リニア←→ノンリニア の３軸になります。 この世の中のあらゆる物体が、「縦」×「横」×「高さ」の３次元で構成されているように、メディアの世界ではあらゆるコンテンツ、それこそ「聖書」から「投稿ニャンニャン写真」のようなエッチ本、はてはツイッターの呟きからニコ動のＭＡＤ動画まで、この３次元上でマッピング可能だと私は考えています。
Source: k-quote
Link reblogged from Desperately hopefull with 3 notes
Desperately hopefull: 本、読書系のウェブサービスまとめ →
ちょっと気になって調べてみたらあるわあるわ。僕が使ったことあるのは上の4つぐらいだけど、いろいろあるんだなぁ。良い本に出会えるようにいろいろ使ってみようかなぁ。ということで備忘録。
- ブクログ http://booklog.jp/
- ブクレコ http://www.bookreco.jp/
- 2Read http://2read.jp/
- liblar http://liblar.com/
- ブクペ http://bukupe.com/
- Qulippy http://qlippy.com/
- ブックビネガー http://www.bookvinegar.jp/
あと、メディアマーカー、読書メーターは、外せんだろう。
Quote reblogged from 小鳥メモメモ with 353 notes
ユニクロの真のブラックさは、労働時間にあるのではない。
労働時間でいえばマッキンゼーや若手官僚の労働時間はユニクロ店長の比ではないだろう。
月に２４０時間労働なんて甘すぎる。月４００時間もありえる世界だ。ユニクロがブラック動労時間なんてお笑いぐさである。
ユニクロは、労働時間がブラックなのではなく、決して本社では働けない人材にグローバルとか、その上の華やかなMBA的世界をチラリズムさせて採用しておきながら、じっさいな名ばかりの店長をつづけさせる。つまり、ありそうにみえて実際はないキャリアパスで人を釣っているという詐欺のところが、真にブラックなのだ。
Source: rpm99
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