止まらぬ円安、購買力50年前の水準 「低い成長力 魅力なし」：朝日新聞デジタル
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「出会って4秒で合体」は本当に４秒で合体しているのか - 多目的トイレ
「出会って4秒で合体」という名シリーズがある。いまでも多くの人々の心をつかんで離さない、そんな不朽の名作だ。 これは老舗AVメーカーであるアリスJAPAN（銀色の人が走っていてドッカンドッカン柱が倒れてくるオープニング映像で有名）が2008年3月に世に放った「麻美ゆま 出会って4秒で合体（2008年03月14日発売：DV-888 / 収録時間：120分、アリスJAPAN）に端を発する一連の作品群だ。 本作は、大人気女優である麻美ゆまさん（2015年AVから引退、現在はタレント業）を相手に、打ち合わせと称して普段の様子を撮影するところから始まる。序盤は本番（ダブルミーニング）以外の素の表情を撮影しつつ、他愛もない会話が続くが、突如（本作では映像開始から3分17秒）としてソファ（クリーム色）の後ろから男優（全裸）が登場し、麻美ゆまさんが「なに？ なに？」と困惑しているうちに合体、となるものであ
個人開発者にとっては100万ドルの価値?!インディーハッカーズのインタビューはITビジネスのネタの宝庫
個人開発者にとっては100万ドルの価値?!インディーハッカーズのインタビューはITビジネスのネタの宝庫 個人開発をやってたりスタートアップでアプリを作っている方にとって、インディーハッカーズのインタビューは常に要チェックと言える。それは IT ビジネスモデルのネタの宝庫で、これを随時チェックしているとアプリの儲けネタは無尽蔵に出てくる。現在ネタがある人にとってはそのブラッシュアップになるし、ネタが無い人はここを参考にすれば１０や２０のネタはスグに出てくるだろう。 インディーハッカーズのインタビュー欄は個人開発やスタートアップの創業者がどのようなビジネスモデルでどのようにその事業を開始したのか、がインタビュー形式で語られている記事。全ての記事には月次の収益金額やアクセス数などが記載されている。するとどんな分野のアプリでどんな課金方法だったら月次の収益が＊＊ドルぐらいはいくんだな、みたいなのが
「5人でユーザテストすればユーザビリティ上の問題のうち85%が見つかる」の元ネタ論文を解説する｜Mikio Kiura / ANKR DESIGN
Webサービスやアプリなど開発や運用に関わっている方であれば、こんなことを耳にしたことがあるのでは無いでしょうか？ 5人でテストを行えば、ユーザビリティ上の問題のうち85%を発見できるこれらは業界的にはある意味で常識ですが、色々話を聞いてみると、この常識の「出処」あるいは「根拠」ってあんまり知られていないようなのです。 もちろん、ちょっと知識のある人であれば、ユーザビリティ業界の第一人者であるヤコブ・ニールセン博士が提唱したというところまでは知識として知っているでしょう。しかしながら、その元ネタとなった論文を実際に読んだ人、あるいは85%という数字の根拠やその条件について理解されている方はどの程度居るのでしょうか。 ということで本記事では「ユーザテストは5人で85%」の元ネタである下記の論文について、解説、と言うとちょっと大げさかもですが、概要を紹介してみたいと思います。願わくば、この記事
キットカットをありえない方向に割る機械 ～早稲田建築 転換展～
早稲田の建築学科に「設計演習A」という名物授業がある。よく分からない課題に対して学生が全力で応えるというもので、なかでも「役に立たない機械」を作りなさいという課題はテレビでも定期的に放送されていて有名だ。 授業終了後、学生が主体となって展覧会を開くことがあり、ぼくはこれまで毎回訪問している。今年も文句なく面白かったし、アイデアをたくさんもらってしまった。
ポルナレフが味わった「恐ろしいものの片鱗」、裏側では何が？ 海外のジョジョファンが再現（？）動画で考察
『ジョジョの奇妙な冒険』第3部の終盤でポルナレフがディオと対峙したとき、いくら階段を上っても“下りたことにされる”シーンがあります。この現象はコピペでも有名な「何を言ってるのかわからねーと思うが（中略）もっと恐ろしいものの片鱗を味わったぜ……」というせりふにつながるのですが、いったい階段で何が起きていたのでしょうか？ 海外ファンのAlex（@caesartendency）さんが考察し、動画で説明してくれました。 「1つチャンスをやろう。その階段を2段下りろ。再び私の仲間にしてやる」と、ディオがポルナレフをゆさぶる場面を再現 原作でその後の展開を見れば「ディオがスタンド能力で時を止めてからなんかした」のは明白なのですが、動画はその“なんか”の部分を想像で補完しています。ポルナレフ役が階段を上ると、ディオ役がスタンドの発動をポーズで示します。ここまでは原作とだいたい同じ。 逆らってポルナレフが
日本一マクドナルドから遠い場所 - Qiita
きっかけ 日本マクドナルド様のサイトの店舗検索の地図をみてたら、やたらたくさんの店舗が一度に表示できる。 これって全店舗一度に読み込んでるのかな、とChromeのデベロッパーツールで覗いてみると、全店舗分のJSONが見えた。 全店舗2887件。 ちょっと拝借して長年の疑問を晴らしてみようと思った。『はたして、日本で一番マクドナルドから遠い場所はどこなのか？』 注) 離島は除きます。離島を含めると南鳥島がぶっちぎりです。 Fusion Tablesでプロットしてみる Fusion Tablesに緯度経度をインポートすることでマップに位置をプロットできるのでやってみた。 Fusion Tablesの導入その他に関しては他に説明を譲ります。 とりあえずデベロッパーツールからJSONを丸ごとコピペして編集の末にCSVファイルをでっちあげた。 Fusion Tablesで扱えるように、先頭行にはカラ
お前もオタクなら好きなものをべた褒めする長文を書きやがれ｜まきちゃん｜note
タイトル通りだ。お前は自分の好きなものを長々と褒めちぎるテキストを書くべきだ。人に勧めることを意識すると更に良い。レビューなんかでも良い。人生ベストのリストみたいな形態でもOKだ。とにかく、「俺はコレが好きで、こういうところが最高で、これをお前らに知ってほしい！」というのを書いていくべきだ。 僕たちは地獄のような時代を生きている。何かを茶化すだけの低俗なミームが蔓延り、焼き直しのような非生産的なネタがいつまでも受け、煽り記事はいつまでも消えず、パラノイア野郎はどこにだって湧いてくる。 僕はもう飽き飽きしてしまった。インターネットの使われ方自体が変わっていってるのはわかっているが、それにしても今の状況は酷すぎる。ずっと前から酷いが、年々ヤバくなっている。ウンザリだ。 だからせめて自分だけでも、と思い、このnoteで萌え語りを始めたのが最近のことなのだが、これが思った以上に楽しい。オマケに記事
編集者が最近のフロントエンド技術に初挑戦して仕事用アプリを作ったので見て - nomolkのブログ
つくったもの 原稿の締切と進捗を管理するシステムです。 これが画面の全体像のキャプチャです。モザイクが多くてよくわからないので、ちょっと説明を加えたのが下の画像です。 上のほうに、その日と翌日の掲載予定記事が出ます。その下にカードのような感じで表示されているのが、各原稿の締切／進捗管理です。 カードは締め切り日順に表示されていて、各カードの内容はこんな感じになっています。締め切りを本人に伝えたかどうかとか、ネタのメモを書き込むことができます。ステータスは未入稿・チェック中・リライト中・入稿済みの4種類があり、手で更新します。 この日は三土さんの締切で、まだ原稿が入稿されていないことがわかりますね。（三土さん晒してすいません。この記事は無事掲載されました） 締切1週間前とか、超過とか、状況によってカード自体の色も変わって気づきやすくなっています。 背景 僕はデイリーポータルZ(以下、DPZ)
dev.toと阿部寛のホームページどっちが速いですか？ - くうと徒然なるままに
dev.toと阿部寛のホームページどっちが速いですか？— あれからのぐりだけど (@_guri3) 2017年11月15日 という内容のツイートを見つけたので計測してみる。 ずっとパソコンに向かってて飽きてたので息抜きで。 dev.to というのは、 Qiita の海外版みたなやつです。一番の特徴はナビゲーションの速さ。 対抗するのは、 THE Traditional Web Site というたたずまいで有名？な 阿部寛のホームページ 計測 今回は、Google の PageSpeed Insights を利用していきます。 dev.to まずは、dev.to から 86/100 です！ 阿部 寛 のホームページ 92/100 です！ まとめ 伝統的ウェブサイトの方が早かった！
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
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人生における最終目標を決めた！
田舎暮らし自動車組み立てシミュレーター『My Summer Car』紹介。1995年の北欧のくそ田舎で、こみあげる怒りを紛らわすためにビールを飲め - AUTOMATON