Geohose？ | Twitterデベロッパーカンファレンスまとめ―Q&Aセッション - Tech Crunch Japan

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・・・どんな表示方法ならよいか、サードパーティーのPromoted Tweetsの表示デザインに関するはっきりしたガイドラインを作る予定・・・Q: Firehoseには位置情報も含まれる？ Ryan: イェスだ。われわれはGeohoseという専用のストリームをすでに提供している・・・中国については、われわれは今のところ進出に力を入れるつもりはない・・・


Geohose？そんなものがあるのかぁ。

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レオナルド・ダ・ビンチはなぜノートを「鏡文字」で書いたのか？

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日経14.06.08朝　芸術と科学のあいだ　１７　鏡文字に込めた天才の思惑　福岡伸一 …ダ・ビンチの筆の特徴は、線が左上から斜め右下へと流れていることである。これは彼が左利きだったかららしい。 もう一つの際立った特徴は、文字がすべて鏡文字、左右反転で書かれていることだ… アイディアを盗まれないよう暗号化したのだという説があるが、暗号にしては簡単に解読されてしまう… ダ・ビンチは天才であり完璧主義者であると同時に、大いなる山っ気を持った人物でもあった。 いつも自分を売り込むこと、プランやアイディアを広めることを考えていた。そのためには何が必要か。マスメディアである。 ダ・ビンチの鏡文字は自分の原稿をいつの日か活版印刷するために意図された周到な準備だったのではなかったか。 日経記事より レオナルド・ダ・ビンチは過去の人物の中で最も尊敬する人物だ。彼は本当に何でも出来た。芸術も、科学も、工学も。まさに「万能人 (uomo universale)」。 レオナルド・ダ・ヴィンチ - Wikipedia 当然自分はダ・ビンチの足元にも及ばないが、いくつもの人工言語（プログラミング言語）を使うことができる。ひとつをマスターするのは大変だったが、ひとつマスターするとその他の言語にはかなりの共通点があるので、新しい言語を習得するのにそれほど時間がかからなくなったからだ。 いかに天才であったとしても生きられる時間は限られている。その限られた時間の中であれほどの多方面に渡る物事を習得できたのは、「すべてのものに共通する何か」を習得したからではないかと思うのだ。 自分の知る限り、その「すべてのものに共通する何か」を習得したのではないかと思える人物は、ダ・ビンチただ一人だ。 そのダ・ビンチの新たな側面を知った。山っ気というか、マーケティングにも興味があったようだ。 そのマーケティングには何らかのメディアが必要だ。やはり自分もダ・ビンチは活版印刷のために鏡文字を使っていた説に一票だ。 マーケティングへの興味という他にもう一つ根拠がある。ダ・ビンチが生まれたのが1452年。グーテンベルクの聖書が世界で初めて活版印刷でつくられたのが1455年。 グーテンベルク聖書 - Wikipedia つまり、ダ・ビンチが生きた時代は活版印...
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Google Mapの各ズームレベルごとのピクセル数と距離の関係

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追記10.12.13 ： amay007さまのコメントで、以下の関係は緯度が変わると成り立たないことがわかりました。 1年以上前の記事なので正確な位置は覚えていないのですが、神奈川県厚木市付近の地図を使って計算していたことは覚えています。 そこで、先ほどGoogle Mapで 神奈川県厚木市役所付近 と 沖縄県沖縄市役所付近 のフルズーム状態(Lv19)の縮尺表示のキャプチャーを取ってピクセル数を見てみました。 厚木市役所付近 - 86px 沖縄市役所付近 - 79px つまり、以下の関係は神奈川県厚木市付近でのみ（しかも大体）成り立つということですm(_ _)m ということは、さらに相当面倒なことに・・・ 例えば、この神奈川のテーブルを基準にして、沖縄や北海道との差分を求めて、神奈川からの緯度の変位によって補正をかける、とか？ いやぁ、参りました(;´д｀) あれから1年以上経っているいるので、何か便利なAPIが出来ているかもしれません。今一度調べてみる必要があると思います。 ---- Google Mapの各ズームレベルごとに縮尺表示のキャプチャーを取り、縮尺のピクセル数を調べ、ピクセル数と距離の関係を求めた。 API的に何かいい方法はないかと色々探したが、結局見つからなかったのでこんな目に。 あ〜無駄に疲れるo(´^｀)o ｳｰ もし同じことをしようとしている人がいたら、これ使ってください。こんな事をするのは自分１人で十分。人類のエネルギーの無駄ですから。 Lv0 : 10000km = 10,000,000m, 81pix, 123,456.79012 m/pix, 0.00001 pix/m Lv1 : 5000km = 5,000,000m, 81pix, 61,728.39506 m/pix, 0.00002 pix/m Lv2 : 2000km = 2,000,000m, 66pix, 30,303.03030 m/pix, 0.00003 pix/m Lv3 : 1000km = 1,000,000m, 66pix, 15,151.51515 m/pix, 0.00007 pix/m Lv4 : 500km = 500,000m, 66pix,...
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