本日、Wiiからピザやお寿司などの出前を取ることができる「Wii出前チャンネル」がWiiショッピングチャンネルから配信されました。 常に最新のお店情報に更新されるだけでなく、ピザのトッピングや生地の種類、お寿司のわさび有り無しなど詳細なところまで注文ができる上に、配達時間も指定できるといったすぐれもの。これがあれば、頻繁に送られてくる出前のチラシが不要になるかもしれません。 詳細は以下より。 Wii.com JP - 出前チャンネル （PDF）20090526.pdf まずは「出前をとる」からはじめます 続いてどのジャンルの料理にするか選びます。押さえるところはちゃんと押さえているように見えます。 ジャンルを選ぶと近所の店を自動検索し表示されます。待ち時間が表示されているのがなかなかGood。 店を選ぶと特典など更に詳細な情報を確認することができるようです。 続いてメニューを選択。常に最新
ミニブログサービス「Twitter」の日本版がまもなく1周年を迎える。日本語PC版のTwitterウェブサイトのページビューは1年で約4倍に成長し、2009年3月は月間約2300万。ユニークユーザーは月間40万人にのぼる。 Nielsen Onlineによれば、米国では2009年2月の時点でTwitter利用者が前年同月比13.8倍に増え、約700万人が日常的に利用しているという。ローンチして以来の第2次ブームと言われるほどの好調ぶりだ。 そのような中、GoogleがTwitterの買収に関する話し合いで最終段階にあるとTechCrunchが報じた。Twitter共同設立者Biz Stone氏は「われわれの目標は、利益性のある独立した企業を作ること」とコメント。Twitterに出資し、日本版サービスを手がけるDGインキュベーションも、「日本としてはそういった（買収に関する話し合いがあるとい
理工系の大学や高専で必ず出てくる「オイラーの公式」 eix = cos(x) + i sin(x) 初めて見たときはびっくりしましたよね。 右辺はまだいいですよ。 実部が cos(x)、虚部が sin(x) の複素数ってことですよね。 i は２乗したら -1 になるやつ、純虚数とか虚数単位とかいう名前でした。 わけわからないのは左辺ですね。 eの２乗とか３乗とかｘ乗ならともかく、 eの i x 乗とは？？ それに、 右辺の sin(x) や cos(x) と 左辺の「eの何乗」って、形がぜんぜん違うのに、、、、
アキバメイドが語る！ メイド喫茶産業の舞台裏（後編）：現役東大生・森田徹の今週も“かしこいフリ”（4/4 ページ） 結局、メイド喫茶とは何なのか？ 色々書いてきたが、最後に筆者の私見を書いておこう。 メイド喫茶とは、結局は単なる「カワイイ女の子がメイド服を着て接客をしている喫茶店」である。緩やかなコンセプトリーダーはいるが、マーケットリーダーがいない参入障壁の低い完全競争市場の中に100店舗以上がひしめいているので、「常連に対する差別化を頑張ってみたらこんな風になりました！」というようなマーケットでしかないだろう。 目立ったマーケットリーダーが存在せず、老舗でもバタバタ潰れているのは、ある種どの店も根本的には同質で、経営がそこまでうまくないという証拠だろう。学べるものがあったのか、筆者にはイマイチよく分からない。 無論、経営学的なポジショニング分析でも行えば面白いのかもしれないが、要素が多
ある程度予想はしていましたが､期末試験の結果は悲惨なものでした。 中でもテイラー展開は目も当てられないありさまでした。 日ごろ数学で苦労しているメンバーはともかく、 数学を得意としている皆さんも壊滅に近い状態でした。 とりあえず教科書に書いてある式を当てはめてみて、 何かやってる振りはしているけれども､ 書いている本人が何をやってるのかわからない状態で、 他人が読んで意味がわかるわけがありませんよね。 テイラー展開が何なのか、がわかってないんだな。 基本思想を以下に説明するので、今学期 最後のチャンスと思って理解してください。 ちょっと (1.0007)15を計算してみてくださいな (1.0007)15、どうやって求めます？馬鹿正直に1.0007を15回掛けますか。 「俺 関数電卓あるから。」 ああそうですか。じゃあ電卓持ったまま読んでね。 0.0007 はと
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
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