2019年7月10日のブックマーク (5件)

  • Spotifyの楽曲に埋め込まれている情報がハンパない話|Hikaru Hanaki

    はじめに前回の記事でSpotify APIを使って楽曲のデータを引っこ抜くまでの話を書きました。「自分もやってみたい!」という方はそちらの記事も参考に、「そんな事はいいから題に入れ!」という人はこちらの記事からでも全然問題ないです。 ざっくり言うと、Spotifyが公開しているWEB APIを使って、日のウィークリーチャート TOP200のリストの楽曲に埋め込まれている指標値を引っこ抜いて来たよ。という話です。ざっくりこんな感じの表になります。 楽曲に埋め込まれている情報をよく見てみる埋め込まれている指標のうちいくつかををTOP3、ワースト3を並べてみて考察してみます。基的にどの数値が高いから良いということでなく、プレイリストの作成とかに生かされているんだと思います。 公式の説明文もつけておきます。 https://developer.spotify.com/documentatio

    Spotifyの楽曲に埋め込まれている情報がハンパない話|Hikaru Hanaki
    yarumato
    yarumato 2019/07/10
    “アコースティック感 0.0 to 1.0 踊りやすさ インストっぽさ ライブっぽさ スピーチ感”
  • 『“完璧”なカラー設定「Solarized」の魅力は、計算し尽くされたものだった』へのコメント

    ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有

    『“完璧”なカラー設定「Solarized」の魅力は、計算し尽くされたものだった』へのコメント
    yarumato
    yarumato 2019/07/10
    “欧米メジャーの配色が日本人に合わない。日本人はもっと明るい色域でないと”
  • 貧しいのは本人のせい?エリートに広がる「自己責任論」、越えるには

    貧しい人びとが自己責任論に陥ってしまう理由 エリート階級に浸透する「自己責任論」 自己責任論から脱却するには 生活が苦しい人のための政策を考えるとき、必ずと言っていいほどネックになるのが「自己責任論」です。“貧しいのは人の責任”、“努力しなかった人が悪い”。日に広く行き渡ってしまった考え方ですが、格差問題に詳しい社会学者の橋健二・早稲田大学教授によると、特に高学歴・高収入の人はこう考える傾向が強いそうです。どうすれば自己責任論を乗り越え、格的な貧困対策に取り組めるのか。橋さんに聞きました。 貧困は自己責任じゃない ――世の中に「貧困」を「自己責任」とする考え方が広まっているようで、残念です。 ものごとを選択する余地がある場合に限り、人びとは責任を問われるべきです。たとえば、パート主婦や専門・管理職をのぞいた非正規労働者をわたしはアンダークラスと呼んでいます。収入が低く、雇用が不

    貧しいのは本人のせい?エリートに広がる「自己責任論」、越えるには
    yarumato
    yarumato 2019/07/10
    “1995年までは高収入の労働者は世の中の不公平を認識して所得再分配にも好意的。2005年には自己責任論の傾向が強まった。弱者への共感が急激に失われてきた”
  • 『なぜ”お◯んこ”は卑猥な言葉になった?総費用4000万で研究した男が語る「お◯んこ」の美しすぎる源流 - 社領エミです』へのコメント

    学び なぜ”お◯んこ”は卑猥な言葉になった?総費用4000万で研究した男が語る「お◯んこ」の美しすぎる源流 - 社領エミです

    『なぜ”お◯んこ”は卑猥な言葉になった?総費用4000万で研究した男が語る「お◯んこ」の美しすぎる源流 - 社領エミです』へのコメント
    yarumato
    yarumato 2019/07/10
    “方言学の大家の徳川宗賢先生と元国立国語研究所研究室長の田中章夫先生に指導受けて『アホ・バカ分布考』書いた人だから、研究手法は確かだね  これも綺麗に方言周圏論になってる”
  • 6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst

    NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか? Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を

    yarumato
    yarumato 2019/07/10
    “Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ”