秋田公立美術大学の凡人診断。
ビバ凡人！
ブラボー凡人！

http://www.akibi.ac.jp/bonjin/

満点を取るにはこちら↓ （反転）

BBBBA ABBBB AAAAA BABBA

自由の女神の台座の詩（ソネット）を書いた女性。

http://en.wikipedia.org/wiki/Emma_Lazarus

へえ、まだ使えそうだね。
随分前の映画なのに。

http://www.handsome-suits.com/blogparts/

http://imslp.org/wiki/メインページ

「わからなかった」という情報で「わかる」のバリエーション。

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これ、面白い問題だなあ。

http://2chcopipe.com/archives/51948153.html

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先日「中国からのアクセスを遮断」で書いた中国からのアクセス遮断方法の

であるが、しばらく試してみたのだが、すり抜けられてしまうことが頻発してしまった。
アクセス履歴を見るとIPアドレスからホスト名は引けている（例えば199.237.150.27.broad.pt.fj.dynamic.163data.com.cn）ようなので、すり抜けられてしまう理由は不明。

仕方ないなあ。IPアドレスで拒否するか。
http://akionweb.com/myobjects/adl/apache/ というサイトの CN.txt を開いて、自分の.htaccessを編集。

というような感じで。

これ、4000行近くもあるね…… サーバーへの負担は大丈夫なのだろうか？

【その1】

いわゆるDQNネームは就職に不利なのか、採用担当者はDQNネームの入社希望者を弾くべきか。
ベイズ推定的に考えてみた。

ベイズ推定による確率計算（Wikipediaより）

仮定

1. DQNは全体の1%。P(DQN)=1%、P(普通)=99%。
2. DQNの90%はDQNネーム。P(DQN名|DQN)=90%、P(普通名|DQN)=10%。
3. 普通の人の1%の人はDQNネーム。P(DQN名|普通)=1%、P(普通名|普通)=99%。

名前を知らない時のDQN確率

仮定1より、P(DQN)=1%

普通名の人がDQNである確率

P(DQN|普通名)
= [P(普通名|DQN)*P(DQN)] / [P(普通名|DQN)*P(DQN) + P(普通名|普通)*P(普通)]
= [10%*1%] / [10%*1% + 99%*99%]
= 0.1%

DQN名の人がDQNである確率

P(DQN|DQN名)
= [P(DQN名|DQN)*P(DQN)] / [P(DQN名|DQN)*P(DQN) + P(DQN名|普通)*P(普通)]
= [90%*1%] / [90%*1% + 1%*99%]
= 47.6%

考察

1. DQN名だからといって、その人がDQNである確率は47.6%。約半分に過ぎない。
2. DQN名の人がDQNである確率（47.6%）は、普通名の人がDQNである確率（0.1%）の476倍。約500倍！
3. 名前を知らない人がDQNである確率は1%であるのに対し、普通名の人がDQNである確率は0.1%であり、リスクを1/10に減らすことができる。
4. つまり、普通名の人を採用することはDQNリスクを1/10に減らすことができる。

結論

採用担当者は普通名の人を採用し、DQN名の人を落とすべきである。DQNの採用を避けたいのであれば。

おまけ

ベイズの定理を使わずに、「もしも世の中に1万人いたら」として表を作ったら次の通り。式でやるより表の方がわかりやすいなあ。

6個のうち1個当たる確率が一番高いらしい。

同じ広告を繰り返し繰り返し見せられる苦痛からの解放。

Googleの広告
http://www.google.com/settings/ads
「Google に表示される広告」と「Google Ads Across the Web」の2つがある。

Yahooの広告
https://feedback.promotionalads.yahoo.co.jp/history/index
「過去の行動履歴情報を削除する」と「行動ターゲティング広告の無効化について」と「Yahoo! メールにおけるインタレストマッチ広告の無効化について」の3つをやっておくのがよいだろう。

DDAIの一括オプトアウト
http://www.ddai.info/optout

サイバーコミュニケーションズ CCI のオプトアウトリスト
http://www.cci.co.jp/privacypolicy/optout/