フェイスブックで「女性の友達の写真」は出るのに「男性の友達の写真」は出ない

友達の検索ではなく一般の検索の方ですが、検索ボックスで「女性の友だちの写真」(Photos of my female friends)と入力するとつながっている女性の友人のアップロードした写真が出てくるのに、 「男性の友だちの写真」(Photos of my male friends)と打っても男性の友人の写真は出てきません。 代わりに、何らかの検索した結果の写真が表示されました。 ベルギーの Facebook ウォッチャー、Inti De Ceukelaire さんがツイッターで紹介したこの謎現象 https://twitter.com/intidc/status/1094857260457705472 TheNextWeb

ThisPersonDoesNotExist.com – 「実在しない人物」の写真を作ってくれるサイト

thispersondoesnotexist.com にアクセスすると、ページいっぱいに一枚の顔写真が出てきます。リロードするとまた別の人の顔が出てきます。 これだけだといったい何のサイトかわかりませんが、実は、この表示された顔写真、実在する人物ではなくプログラムで合成されたものだそうです。 Phillip Wangさんが、NVidia の研究チームがSylte-Based GAN の論文で発表し、オープンソースで実装を公開したStyleGANの利用例として作ったデモです。 リロードすると、たまにアクセサリー周りや肩のあたりなどに変なところが出てきますが、ほとんどは驚くほど自然で、これを例えばアイコンにしても、実在の人物だと信じさせることができてしまうでしょう。 これは、左顎のところに不自然さが出た例 論文紹介の動画はこちら。 https://www.youtube.com/watch?v=kSLJriaOumA&start=27 複数の特徴量を増減させることで、写真と写真を掛けあわせたような新しい写真、それも自然な写真を作る様子が見られます。 顔写真以外のデータで遊んでみている人も多いようです。 https://twitter.com/kikko_fr/status/1094685986691399681 https://twitter.com/gwern/status/1095131651246575616 via

カーネルサンダースは死して皮を残す。皮はバレンタインプレゼントに

米KFC が reddit でバレンタインデーにちなんだプレゼント企画を開催していたようです。その名も「カーネルサンダースの毛皮ラグ(Colonel Sanders Bearskin Rug)」争奪戦 KFCがバレンタインデー用に特別に製作したこのラグ、redditers の3名だけが入手できるようですが、その条件は この画像のフォトショップ改造コンテスト (psd形式の素材も提供) この画像をテーマに素敵なストーリーを書くコンテスト 抽選 の三つ。 当選者は、この素敵なラグの他に、フライドチキン一式、好きな動画サービス購読のためのギフト券$160、一年間の間、毎月一回 KFC でデートする権利、も貰えるそうです。 KFC のチーフ・マーケティング・オフィサー(CMO)は、The Daily Meal

Giddel社のトイレ掃除ロボット

トイレ掃除用のロボットが市販されているんだ。 Giddel 社のToilet Cleaning Robot Kitは、トイレを掃除してくれる掃除ロボット。 写真を見て、洋式トイレの中に置くのか、汚いなあと思ったのですが、そうではなく、便座に設置用のアタッチメント(便器に合うように3種類ついてくるそう)に差し込んで、空中で浮かせて動かすのですね。 あとは、腕が伸び縮みして水平から真下まで、一通り勝手に掃除してくれるそう。動いてる様子を映した動画はこちら。 https://www.youtube.com/watch?v=pkjOpe_EKqc 人為的に汚したトイレを掃除する様子の動画もありました。製作元の作ったCM動画ではありますが… https://www.youtube.com/watch?v=pkC50TQMKN4 自動で自分を掃除する風呂も最近はあるので、トイレも自動で掃除できるなら素晴らしいことです。このロボットの清掃が宣伝通りにいくかはちょっと心配なところですが。 価格は $399.99 。 via

ときめきアンフォロー – KonMariメソッド風ツイッターfollowee片付けサービス

新サービス Tokimeki Unfollow 。サービス自体はよくあるツイッターのフォローを止める補助ツールなのですが、そのネーミングやデザイン動機が「こんまり」こと近藤麻理恵氏の片付けベストセラー本から来ていることが驚きです。

サイトにアクセスし、Twitter のアカウント連携(念のため自分のメインアカウントではやってません。ツイートする権限も要求されるので)をすることで、フォローを片付けるツールが立ち上がります。

「こんにちは@ナントカさん、フォローしている n 個のアカウントをコンマリしましょう」 コンマリは動詞か!

古い順やランダム順(最初に指定できます)で、このように、今フォローしているアカウントの最新のつぶやきが表示され、「まだトキメキますか? (spark joy?)」と尋ねられます。

フォローを続けるか、止めるか、どちらにしてもそのアカウントについては「片が付いた」というメッセージが出て、次のアカウントの判断に移ります。これを繰り返していくだけ。

他に、片付けの際に相手アカウントのプロフィールも表示するかどうか(オススメはオフだそうです。肩書よりもツイートを見て決めよう、と)や、アカウントをツイッターのリストに保存する機能などもついています。

サービスはGlitch上で動いていて、ソースコードも公開されています。

日本人が考案した家の片付け手法がアメリカで大流行らしい、というのは、最近よく英語のニュースでいろいろ上がってくるので感じてはいるのですが、便乗したwebサービスまで出てくるとなると本物だなと。

# Twitter上で自分でアンフォローした方が安全で速いのではという突っ込みは無しで。

via Motherboard

Uncover Harassers – #MeTooされた有名人の名前をハイライトするブラウザ拡張

Uncover Harassers は、セクシャルハラスメントの告発を受けたことがある有名人のリストを保持し、ブラウザのニュース記事などでその有名人が出てきた時にハイライト表示するというChromeブラウザ拡張です。

例として出てくる画像では、一年前に5人の元生徒らから告発された人気俳優ジェームズ・フランコ氏(James Franco)を例に使っています。左が通常のニュース記事なら、名前の部分が赤くハイライトされて目立っています。

さらに、ハイライトされた名前に対して、どのような告発がいつ有ったか、といったソースを辿れる情報も表示されます。

氏名やニュース概要、ソースのURLなどの情報はすべて拡張のソース内にありました。これとツールチップのTippy.js、ハイライターのmark.js が同梱されているだけなので、とりあえず今のv2.3.0 はおかしな動きはしなさそうです。データの更新でバージョンが上がる作りなので、先のことはわかりませんが。

気になる名簿の根拠ですが、タイム誌によるこちらの特集記事やニューヨークタイムズの記事を参考としているそうです。タイム誌の記事では、ハーヴェイ・ワインスタイン氏に対するMeToo告発の後に告発を受けた、実に142人もの有名人が列挙されています。

載ってない告発された有名人については、フォームで受け付けて更新するということ。

作者のサリム・ハックさん(Sarim Haq)は、一か月ほど前にジェームズ・フランコ氏の出演した映画「ディザスター・アーティスト」の感想をフェイスブックで書いた際に、友人にフランコ氏のMeToo騒動について初めて教えられ、ひどい行為をしたことを認識せずに有名人の宣伝に加担してしまうことを問題と感じ、サイドプロジェクトとして Uncover Harassers を作り始めたそうです。

サリムさんは TheNextWeb の取材で出た「告発された、ではなく有罪になった人のリストであるべきでは?」という問いに対し、「告発された(accused)」と表示する線は逸脱していないのと、その人物に対してそのような疑義がありニュースになっている、という事を示しているだけである、と答えています。さらに知りたければリンク先から自分で調べられる、ので良し、というスタンスのようですね。

via TheNextWeb

ASCII World – クォータービューのASCIIテキストで描かれたブラウザゲーム

ascii world は、ブラウザで動く ASCII ベースのゲームです。

キーボードの W・A・S・D キーで上下左右にキャラクター(線ですが)を動かし、Jキーでジャンプ。チェックポイントを通ってゴールを目指します。道から外れて落ちたら面の最初に戻される。ルールは単純です。

テキストで描かれているから「テキストゲーム」、しかし2.5Dゲームでもあるわけです。ブラウザでこれを描画する意味はともかく。

ソースコードがGitHub で公開されています。ソースからすると現在9面あるようですね。そこそこコンパクトな関数で各面のフィールドを生成しているよう。コメントも多めです。

via Hacker News

テレビから”Alexa”と流れてもAlexaが反応しない技術をAmazonがスーパーボウルに向け投入

4日に行われるスーパーボウルでは Amazon もスマートスピーカー アレクサのTVCMを流すようですが、それに先がけて「テレビが “Alexa” という言葉を流しても家の Alexa 機器が反応しない技術」を配備したと Amazon の開発者ブログで明かされています。

この技術、基本的には、発話された”Alexa”に対する指紋のようなデータ(acoustic fingerprint)を使い、家庭でユーザーが発した”Alexa”ではないということを判定するもの。

既知のCM中の”Alexa”については、あらかじめ音声指紋を計算しておき、Echo デバイスがその場で突合せをして撥ねているそうです。なので、今回のCMに出てくる”Alexa”を無視するだけであれば、サーバ側の処理は不要ということになります。

ただ、それだけではなく、同時に広い地域の多数のEchoデバイスから、同じ発声の”Alexa”が届いた時に、これをテレビやラジオの放送によるものだとリアルタイムに判定して無視することもできるのだそうです。事前に知らされてない状態でラジオのDJがリスナー達のAlexaを起動しようとしても、防げるようになった、ということになります。

スーパーボウルで流される予定の動画は、YouTube で既に公開されています。ハリソン・フォード氏が出演。過去の「うまくいかなかった Alexa 組み込みデバイス」を紹介するという面白動画になっています。

テレビ・ラジオだけでなく、世の中に広く存在する”Alexa”に対処してるとすると、例えば Google Home が喋る”Alexa”にも反応しなくなってるかもしれませんね。そうすると過去にご紹介したこういう遊びは動かなくなるのかな。

コスプレ写真でGitを学ぶレポジトリ komeiji-satori/Dress

GitHub のkomeiji-satori/Dress は、自分のコスプレ写真をGitで管理し共有するため(A Study and Practice project of git)の学習用レポジトリです。

当プロジェクトで、リポジトリの clone, ブランチの作成, コミットのpush/pull, プルリクエストの作成, の全プロセスを学べます。Git/GitHub の使い方がわかるようになるでしょう。

This project helps you to learn the whole process of cloning a repository, creating a branch, pushing and pulling commits, and making a pull request, thus you can have a good knowledge of Git/GitHub’s usage.

100名近くの contributors が参加していますね。Hacker News で紹介されたことでどっと増えているのかもしれません。

説明が中国語と英語の併記で、必ずしも同じ内容が両方で書かれているようでもないですが、もともとは女装コスプレか異性装コスプレの共有場だったのかもしれません。Contributing.md には「他人の写真を載せない」「可愛いは正義」「性別不問」という参加条件が載っています。

public に全データが公開されていることから、データを利用したウェブサイトが複数作られ、README 中でも紹介されています。

ライセンスはCC 4.0 by-nc-sa とあるため、利用条件に従ってここの写真を再利用する人も出るかもしれませんね。

元々ソースコードの管理や共有のために作られた Git ですが、IT関連の電子書籍の編集などで使っているケースもあります。コードを書けなくても、いろんな人が自分の目的で使える場があれば、世の中の Git 親和性や バージョン管理への理解も高まるのかもしれないなと感じました。もしかしたらすでにあるのかもしれませんが、句会とか水彩画とか、いろいろな趣味の発表場所として使われていくのかも。

via Hacker News

go-license-detector – オープンソースのライセンスを判定してくれるツール

go-license-detector は、プロジェクトのドキュメントファイルをスキャンして、そのプロジェクトがどんなライセンスかを推定するというツールです。SPDX で400種類近くに分類されている多種多様なライセンスの分類名(identifier)の形でライセンス情報を返します。

従来のツール

Ruby製のLicenseeでは、ライセンスファイルの存在や、既知のライセンスファイルとの一致度を見て、オープンソースのライセンスが何かを判定しています。GitHub 自身も、各リポジトリのライセンスを判定するのに利用しているそうです。

他にもいくつか、Google の licenseclassifier などライセンスを推定するツールはあるのですが、go-license-detector は以下の特徴があるそうです。

  1. 誤判定があっても、「不明」という結果を少なくする方向の検出
  2. Golang による高速な処理
  3. GitHub の人気トップ1000リポジトリ(手動でライセンスが判定されている)をできるだけ当てられることを目指す
  4. SPDX の分類に従う

精度比較

ブログ記事では、既存の各ツールとの判定精度の比較をしています。902のソースコードを判定し、ライセンスがあるものに関して99%という高率の判定結果、また、判定の速度もとても優秀ということ。

現在は LICENSE や READEME など、一定の種類の名前でライセンス情報を探そうとしていますが、それらのファイルについて既存のライセンス文書との一致をみるにしても、単なる一致ではなく単語のゆらぎやミススペルなどまでケアしているようです。

何か一つオープンソースのプロジェクトが有ったとして、そのライセンスが何であるかを当て、それを信じて利用するというよりは、多数のリポジトリをまとめて分析するような用途に向いているのかなと思いました。

via Detecting licenses in code with Go and ML · source{d} blog

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