「正論マン」をやっていたら会社内に居場所がなくなった
新入社員時代の研修で、「社内規定に違反するようなことがあったら通報するための手段があるよ」ということを教わった。 なので、配属されてから2年以上立つ現在までに、50件くらいは通報したと思う。 社内規定上やってはいけないこと、みたいな研修が定期的にあるんだけど、その中の例文で出てくるようなことが周りには結構あったので、自分のチーム内の話でないことでも、どんなに細かいことでも見つけるたびに徹底的に通報してきた。 おかげで、通報した内容がもとで懲戒処分を受けた人もいた。誇らしい。 なのに、最近ふと気づくと、打ち合わせという打ち合わせに参加が求められなくなった。 メールも敢えてCCに入れられることがなくなり、本当に事務的な話しか自分には降りてこなくなった。影では「正論マン」と呼ばれていることをつい最近知った。 なんで？ 社内規定に違反しているのは通報された側のはずなのに、なんで通報した俺が不利益を
早朝出勤・残業をこなして、有給を取らず、飲み会には二つ返事でついて行った
そうしてアラサーの立派な社畜に成り下がったよ。 部下も３人ついた。 俺は絶対、この３人が同じ目に遭わないようにする。絶対。
Juliaという速くて書きやすい言語をちょっとだけ覗いてみたんだが、なにやらワクワクするものがあったので報告しようと思う - Qiita
Juliaという速くて書きやすい言語をちょっとだけ覗いてみたんだが、なにやらワクワクするものがあったので報告しようと思うJulia はじめに 最近うちの会社でも機械学習がホットになってきていて、去年、直属の先輩から「機械学習やりなよ」と言われましたが、「自分にはまだ他にやりたいことがあるので。。。」と逃げていました。 しかし今年の後半になるにつれて、さらに勢いをましている機械学習をみて、「これは今のうちにやらないと置いていかれる」と焦り始めて、ちょっと頑張ってみることにしました。 機械学習には「Python」「R」など長年使われている言語もありましたが、新しもの好きの私は迷うことなく「Julia」でやることに決めました！ 「Julia」を少し調べてみると面白い機能があったので、個人的な備忘も兼ねて記事にしたいと思います。 参考文献 Julia公式ページ GitHub yomichi's b
PyTorchでBERTなど各種DLモデルを作りながら学ぶ書籍を執筆しました - Qiita
PyTorchでBERTをはじめとした、各種ディープラーニングモデルを、実際に実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） https://www.amazon.co.jp/dp/4839970254/ Amazonでは7月29日が発売予定となっています。 ディープラーニングの基礎的な内容（畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類など）を実装してみて、さらに発展的な内容を学びたい方や、PyTorchを使いたい方に向けて執筆いたしました。 本書がお役に立てそうであれば、ご活用いただければ幸いです。 本記事では、 ・書籍の概要 ・各章の詳細 を紹介いたします。 本書の概要 本書はディープラーニングの応用手法を、実装しながら学習していただく書籍です。 ディープラーニングの基礎的な内容（畳み込みニューラルネッ
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