Wordpress のバージョン 2.5 がリリースされました。
で、さっそく使ってみました。
まず印象的なのが管理画面。
デザインがとってもキレイになってます。
なんというか、今風の色使い。
投稿機能まわりでは、ファイルアップロードの機能がだいぶ進化してます。
Ajax ばりばりで、複数ファイルのアップロードも楽ちんです（僕はあまり使わないけど）。
タグ付けに関する操作もだいぶ洗練されてきています。
入力補完とかしてくれます。
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パッと目に付いたのはこれくらい。
March 31, 2008
Wordpress 2.5
読書: おもてなしの経営学 アップルがソニーを超えた理由
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おもてなしの経営学 アップルがソニーを超えた理由 (アスキー新書 55) 中島 聡 アスキー 2008-03-10 |
これ、かなり面白かったです。
ていうか、中島さんすごいな、エンジニアとして。
尊敬する。
対談のところが特におもしろい。
古川享氏との対談より引用。
古川 あるエンジニアの人に、仕事人にはふたつのタイプがいるという話を聞いたことがあるんだ。「上を見て」仕事するタイプと、「天を見て」仕事するタイプ。上司の顔色や直近の自分の損得だけで動くのが「上を見て」仕事する人。「天を見て」仕事をする人は、会社や上司のためではなくお客様のためにいい仕事をする、この技術が未来につながるとか社会的に必要だという美学を貫き、自分の信条を持って動く。
うん。わかる。
ま、でも、「上を見て」しか仕事できない人ってのも一定数必要ではあるんだろうな。
僕はそうありたくないけど。
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あ、そういえば明日はエイプリルフールですね。
読書: きょうの猫村さん 3
March 25, 2008
読書: パラダイス鎖国 忘れられた大国・日本
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パラダイス鎖国 忘れられた大国・日本 (アスキー新書 54) (アスキー新書 54) 海部 美知 アスキー 2008-03-10 |
おもしろかったっす。
日本を外側から見るとどんな風に見えるのか、とか、考えてみるとおもしろいですね。
製造業の効率性だけにいつまでも頼っていては、嗜好の分散によるコストの上昇やグローバル化による雇用流出などに対して、前向きに対応することはできない。新しいビジネスや、グローバル化公式を作り出すには、霧の中で試行錯誤していかなければならず、そのリスクを引き受けることのできる新しいタイプの日本人が、数多く必要なのである。
だそうです。
頑張ります。
インターネットを軸としたダイナミックな世の中の変化に自分がどのように関わっていけるか、またどのように関わっていくべきか、とか、漠然と考えたりしてる今日この頃です。
March 22, 2008
電子辞書を買った
電子辞書を買った。
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SHARP 電子辞書 PW-M800 ( 22コンテンツ, コンパクトサイズ)
シャープ 2003-08-06 |
なんでこれを選んだのかなんだけど、安かったから。
最近の電子辞書は、やたらいろんな機能が付いてて意味不明。
電子辞書なんて普通のでいいっすよ。
March 19, 2008
読書
↓この本が非常におもしろかった。
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シリコンバレー・アドベンチャー―ザ・起業物語 ジェリー カプラン Jerry Kaplan 仁平 和夫 日経BP出版センター 1995-10 |
あとでブログに感想書くつもり。
あと、今更ながら↓この本読んでる。
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ウィキノミクス マスコラボレーションによる開発・生産の世紀へ ドン・タプスコット/アンソニー・D・ウィリアムズ 井口 耕二 日経BP社 2007-06-07 |
取り上げられている事例はどれも非常に興味深いものばかりだけど、随所に見られる著者の主張が僕にとっては若干ノイズ気味。
なんとなくうさんくさく聞こえるんだよなぁ。
March 18, 2008
言語処理学会第14回年次大会(NLP2008)
行ってきました
言語処理学会第14回年次大会(NLP2008) というのに行ってきました。
なかなかおもしろいですね、こういうの。
何がおもしろいって、質疑応答の時のあの微妙な緊張感。
建設的な質問もあれば、細かいところに突っ込みを入れたがるというか重箱の隅をつつきたがるような感じの質問も。
まあ、いろんな視点があるというのを知れて良いですね。
Web 上のデータから
Web 上のデータからどのように意味のある情報を抽出するか、というような話題が結構多かったように思います。
総じてどの研究も大した成果は出せてない印象を受けました。
というか、まだまだ全然模索段階なんですよね、こういう分野って。
結果の数値を見ても「はあ、そうですか」みたいな、それが何を意味するのか理解しにくいものが多い。
例えば、この理論を応用してこういうことをしてみたらなんと！こんな結果が出ましたー！！、みたいな感じだとわかりやすくて良いんだけどなぁ。
それは期待しすぎか。
ケーススタディとして
それぞれの研究は、結果はともかく、ケーススタディとして非常に価値があると思います。
例えば、機械学習をやろうとしたとき、そのために必要な学習データは人間が作るわけなんですが、その際にもいろんな問題が発生するそうです。
作成する学習データの質に個人間でばらつきが出たりとか、そもそもデータとしてどういうものが正しいのかがよくわからないケースがあったりだとか。
そういう問題って、実際にやってみないとわからないことが多々あると思うんですよね。
評判分析の手法とか
Web 上のデータ、特に CGM と呼ばれるようなコンテンツのデータを用いた評判分析の手法とかをいろいろ考えてる人がいるみたいですけど、あれは相当難しいですよ。
今の技術じゃまともな解析結果・意味のある解析結果なんてほとんど出せないと思います。
あと、これが一番重要なことだと思うんですけど、もし仮に Web 上のデータから意図した情報・意味のある情報を取り出すことに成功したとしても、それを用いて有用なアプリケーションが作れるとは限らないと思います。
つまり二段階の難しさがあるわけです。
で、現状、一段階目でかなり豪快につまづいているように見えます。
つーか、こういう Web マイニング的な分野の研究って混沌としてるなぁ。
何がしたいのかよくわからないものが多い。
意図がよくわからなくてもおもしろいものはおもしろいんだけど、おもしろければいいってもんでもないしなぁ。
形態素解析とか
形態素解析とかの話の方が研究としては純粋な感じで良い印象を受けた。
みんな本当に頭を使って研究しているなぁ、と感じた。
純粋に理論で勝負しないといけない世界だからなぁ。
知らない単語がたくさん出てきた。
本当は
ていうか、言語を理解する・文章の意味がわかるというのはどういうことなのか、というような話を本当は聞きたいんですけど、そういうのはやってないですね。
…
あさっても行きまーす。
