パソコンについて質問してくる人へのオープンレター | P O P * P O P
個人的に興味深い記事が・・・。「An Open Letter to Anyone Asking Me For Computer Help」なる記事です。 コンピュータに詳しいんでしょ？と聞かれるのはいいのですが・・・次のようなことを最低でも知っておいてね、というポイントを紹介しています。 個人的にもよくパソコンについて質問を受けるので共感できる内容でした。きっと同じように考える人も多いのでは・・・。 詳しくは以下からどうぞ。 僕がコンピュータに詳しいからといってすぐにあなたの質問に答えられるわけではありません。多くの場合、まず僕がするのはGoogleで検索することです。コンピュータが手元にないバーや車の中などであなたの質問にすぐに答えられないからといって機嫌を悪くしないでください。 そのGoogleですが、あなたも使ったほうがいいですよ。質問をする前にまずは検索してみてください。1日かけて
For WebMasters
最終更新日:2002/12/02 2002/12/02 リンク集 のページを更新しました。今年度中に 185 問題について考えるの部分にひとつ追加します。変更の可能性もあります。 2002/11/26 メールを下さった方へ。メールをどうもありがとうございます。申し訳ありませんが、返事はもうしばらくお待ち下さい。 下記の通りいくつかのサイトでご紹介いただいいています。どうもありがとうございます。 （・∀・）イイ・アクセス の 2002年11月23日（土） の「185問題について考える」 かーずＳＰ の 2002/11/22 の「185問題について考える」、「For WebMasters」 Wintet SNOW の 2002/11/22 の「教えて君対策」 目次 このページについて 更新履歴 メインコンテンツ 教えて君 特集 特集1.185問題について考える リンク集 謝辞 このサイトは、2
教えてクン養成マニュアル
明日の「教えてクン」を目指す、若き戦士達に以下の文章を捧げる。 日々精進し、パソコンヲタクどもの親切を蹂躙してやれ。 1. 努力を放棄すること いやしくも「教えてクン」たるもの、努力をしてはならない。 過去ログを読んだり、検索してはいけない。 「英語は苦手なので、分かりません。」は、高く評価できる。 辞書片手にマニュアルやReadMeを読むなど、決してしてはならない。 他力本願と言われようと、自分で調べたり試行錯誤したりせず、 他人の努力の結果を搾取するのが、正しい「教えてクン」である。 また、「もう何が悪いのかサッパリ分かりません。」 と言ってふてくされるのも有効である。 「サッパリ」という単語が「やる気の無さ」を効果的に表現している。 「原因を特定するには、何をすべきでしょうか？」 と訊いてしまうと自己の積極性が現れてしまうので、「教えてクン」失格である。 2. 情報を開示しないこと
駄文にゅうす：2004年8月 教えて君 -The Eternal Beginner- ～その実例及び傾向と対策に関する考察リンク集
【2ch】 ◆ 2ch用語で童話を作ったら…【３冊目】 ◆ 童話の理不尽な点を強引に解釈するスレ 【PC】 ◆ とあるゲーム原画家さんのPC 【NAVER】 ＞あくまで機械いじりが好きな本人の趣味ということなんで、 ＞当然、これだけ無くては絵が描けないというわけじゃありません（本人談 ◆ 若手エンジニア100人が激白！上司が情けなくなった瞬間 【Tech総研】 ◆ Windowsクライアントで動作する国産脆弱性データベースを無償配布開始 【NetSecurity】 ◆ Windows と Windows コンポーネント用パッケージ インストーラ Update.exe の内部メカニズム 【システム管理な雑記】 【ネット関連】 ◆ インターネットの社会経済学 【小山友介のホームページ】 「ネットを用いた犯罪」とその報道に関する考察。 ◆ 自己責任に関する一考察，「ネット弁慶」についての私見 【
「ググる」と「教えてくん」と「連想」と - ガベージニュース(旧:過去ログ版)
2006年01月22日 18:10 先に【ベイズ理論の話】を書き連ねていた際に、頭に引っかかることがあった。ベイズ理論を実践するに当たり(まぁ裏で色々考えているワケだが)、データを計測する項目を増やせば増やすほど、最終的に対象となる項目の確証度は高くなる。つまり色々な計測項目を増やした方がよいということになる。一つの事象とそれに連なるデータに対し、どのような観点から項目を見つけ出していくか……要は連想ゲームということになった。前の話の例に挙げた犬のレースでなら「雨の日の勝率」とか「体重が前日より減った場合の勝率」とか「特定の相手と共に走った場合の勝率」とか。そしてふと考えたこと。「連想」って何だろう。 一つの事象からさまざまな物事を連想していく。仕組み的には「ある事象を多種項目に分けていき、その項目について自分の頭の中のデータベースで元の事象に近い事象をピックアップし、連想対象とする」とい
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