一人ひとりの悩みごとに合わせて適切な支援を案内するサービスです。あてはまる悩みにチェックをつけていくだけで200種類を超える公的支援を中心とした解決手段から利用できる可能性のある支援を提案します。
一人ひとりの悩みごとに合わせて適切な支援を案内するサービスです。あてはまる悩みにチェックをつけていくだけで200種類を超える公的支援を中心とした解決手段から利用できる可能性のある支援を提案します。
DuckDuckGo（https://duckduckgo.com）はプライバシーの保護に重きを置いている検索エンジンのひとつである。 特筆すべきは、Bangという機能があって、探しものがとてもはかどる。 たとえば「!a 図書館」（ビックリマーク＋アルファベットのa＋スペース＋検索語）と入力するとAmazonを検索してくれる。 こんな風に「!＋何か」 で特定のサイトのみの検索ができる機能がBangである。 検索エンジンが使えなくなった（クズみたいなサイトが上位に来て、欲しい情報が見つからない等）と言われて久しいが、探すべきサイトにダイレクトで検索することで、この問題のかなりの部分が解決する。 よく使いそうなのは ! （キーワード） 最初の検索結果へ直接ジャンプ !i イメージ検索 !m 地図検索 !n ニュース検索 !v 動画検索 !w ウィキペディア検索 !pdf PDFファイルだけを検
概要 最近 Xcode で iPhone アプリを開発したり Unity で VR アプリ開発をする生活から、 ターミナルで Rails や Python を書く生活に変わったので、vim 周りを再調査しました。自分が以前環境整備していた頃とは大きく環境が変わってそう。 vim のプラグインをどう管理して、どう探すかについて簡単にまとめました。 プラグインマネージャー vim のプラグイン管理はサードパーティー製のプラグインマネージャーを使うのが一般的。 人気どころのプラグインマネージャーを以下に列挙した。github のスター数で比較すると Vundle が一番使われてそう。今回は Vundle に絞って以下、導入について説明するが、他も github の README に大抵導入方法が書いてあるのでそちらを参考に。 ちなみに NeoBundle は日本製で、国内での人気は高かったが、最
ども、@kimihom です。 今回は Ruby on Rails における パラメーターの処理について。 よくある Rails の Scaffold では、送られてくるパラメーターとモデルが 1対1 で対応しているため、 Strong Parameter を使って綺麗に CRUD(Create, Read, Update, Delete) 処理ができている。ただ、実際は何かの登録フォームなどで関連するモデルを一括でフォームから登録する、という場合など多くあるかと思う。そんな時は Rails のレールから外れるから仕方なく汚いコード(特に検証のコード)を書いてしまった経験は一度や二度はあるだろう。しかし、実は Rails はそんな時でも綺麗に 書くことのできる方法を提供している。これは、データ保存を必要としないモデルを作成し、そこに ActiveModel をインクルードするのだ。これによ
after:2006/03/31 before:2006/04/1 ※世界標準時。日本の日付とズレる。
R-STORE おしゃれで個性的、こだわりの賃貸住宅のみを集めた「R-STORE」。「不動産のセレクトショップ」を掲げる同サイトならではの掘り出し物件も掲載。各物件には担当者からのレポートが添えられ、写真だけでは読み取れない情報が充実しています。「R-STORE」の公式アプリからの住居探しも可能。 ■R-STORE 主要エリア：東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県 物件タイプ：賃貸住宅 公式サイト RealTokyoEstate-東京R不動産 新しい視点で不動産を発見する「東京R不動産」では、賃貸マンション・アパート・戸建てをはじめ売買物件も紹介。「まったく新しいタイプの不動産メディア」というだけあって、物件紹介文は読みごたえがあります。「レトロな味わい」や「オマケ付き」など、検索カテゴリもユニークです。 ■RealTokyoEstate-東京R不動産 主要エリア：東京都 物件タイプ：賃貸／販
●部首→漢字検索 部首名 ●漢字→部首検索 漢字 ●画数→漢字検索 総画数 【説明】 ○部首→漢字検索 部首名を入力し(漢字、読みの一部でOK)、「検索」ボタンを選択してください。 ○漢字→部首検索 漢字(1文字)を入力し、「検索」ボタンを選択してください。該当の部首を表示します。 ○画数→漢字検索 漢字(1文字)の総画数を入力し、「検索」ボタンを選択してください。漢字候補を表示します。
Googleが、おそらくソーシャルグラフを大々的に取り入れたパーソナライズド・ソーシャル検索である「Search Plus Your World」を導入した今年1月以来の、大規模なアップデートを導入しました。 そのSPYWアップデートでは、GoogleはあなたのGoogle+だけではなく、twitterやFacebookでの人間関係から、あなたのソーシャルグラフが評価しているシグナルにウェイトを置いて、ユーザーごとに最適化した検索結果を表示し、友人間での固有名詞をも理解するという恐ろしい武器を実装してきました。 ところが、今回のアップデートはより「本来のGoogleらしい」と言えるであろう超大型アップデートであり、さらにGoogleの検索技術を大幅に飛躍させるものなのです。 Googleが2年以上もの年月を投じて、5億もの対象となる事柄とそれらの35億もの関係性をデータ化することによって完
こ、これはどうやって実現しているのかという背後の技術にも興味がわいてきます。 Mac OS X の Mail.app の検索を 200 倍近く高速化するだけでなく、さまざまなクエリーで検索可能にするプラグイン Rocketbox について Hawk Wings 経由で読みました。 Rocketbox は Mail.app に特化して、ワイルドカードによる検索や、フレーズによる検索、cc/bcc の有無、人物検索、そしてその組み合わせを実現してくれます。その速度たるや、Spotlight の速度も凌駕するというのですからすばらしいものがあります。 これが実行中の画面で、受信箱ごと、添付があるかといったフラグごとにメールがまとまって表示されているのがわかります。 こちらが使用できるクエリーの一覧です。これまであったような気がしていましたが、実はできなかった高度な検索が実現しています。きっとこう
revisitと名付けられたこのプロジェクトでは、ツイッターの複数の検索ワードを元に、つぶやきを時系列に、注目を引いたものをより中央に大きく表示することで可視化しています。 日本語は検索もできなければ、可視化されたツイートのところからも表示落ちしてしまうので、最初に試した「素直になれなくて」とか”Sunanare”は駄目でした。 Asiajinで作ってみたら、こんな風になります。”Asiajin”に言及している人のつぶやきが表示されました。 新着のメッセージがあればそれが(関連するつぶやきと一緒に)強調表示されますし、新着がない場合はランダムなつぶやきが強調されるようです。 フルスクリーンで表示しておくこともできるので、自分が気になるキーワード(英語だけですが)を複数入れて表示しておき、多数の線の集まりから盛り上がっているユーザーや時間を知る、といった使い方ができそうです。 via Rev
100万件以上の規模をデータを扱うWebサービスで、低コストで全文検索エンジンをサイトに組み込みたいと思った時に多く使われているのが、 １．MySQL + Senna ２．Apache Solr ３．Hyper Estraier 他にもあるかもしれませんが、この辺の選択肢なのかと思います。 どれも様々なところでの採用実績があるかと思いますが、今回は、日本でも大規模なデータ量を活用する情報サイトでも活用されている（ことを僕が知っている）、Apache Solrの本をいただいたので紹介してみたいと思います。 Apache SolorはオープンソースでPureJavaで作られている全文検索エンジンです。 サーブレットコンテナ上で動作し、Webサーバなどのクライアントからは、HTTPでリクエスト、レスポンスを処理します。 上記3種類の検索エンジンの違いとしては、Hyper Estraierは使った
あんまり気持ちの良い話ではないかもしれませんが、今日自宅の書斎で仕事をしていると目の前に数匹の羽アリが飛んできました。「おや、一匹ならともかく数匹とは」と思って網戸を見てみると編み目よりも小さな赤い侵入者たちでいっぱいではありませんか！ もしやと思って Twitter で「羽アリ」を検索してみると私の自宅がある横浜市から北関東までの広い領域で羽アリについてつぶやいている人が大勢いて、「なるほど、雨のあとで大発生したのだな」と納得できました。 こうした情報、実は Google はもちろん、専門家にも把握することが不可能ないわゆる “in situ”、つまり「現場」の データなのです。 現時点での Google はまだリアルタイム検索が弱いですので「今」「何が起こっている」という情報は Twitter が最も正確に把握できます。 こうした情報は研究者の人が詳しく知っているんじゃないか？ と思わ
おしえて！電子ファイル超整理法 | スラッシュドット・ジャパン 昔はフォルダを階層化してファイルを整理していたものですが、ホームディレクトリに存在するファイルが１万を越えたあたりから、あきらめとともに「もう分類法はだめだな」と強く思うようになりました。 というのも、いったん決めた分類方法が、自分のなかでの意味付けや重要度がかわるたびに変化してしまうのと、分類法に当てはまらないファイルがしだいに多くなってしまい、それが重荷になっていったからです。ちょうど GMail に乗り換えたころを境に、電子ファイルについても「分類は死んだ」という気分に切り替わりました。 スラッシュドットで、電子ファイルの分類方法について「日付 + 件名」で並べてあとは Google Desktop を使うという方法が掲載されていて、活発な意見交換がされていました。 私もこれに非常に似た方法でデスクトップに存在するアイコ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く