【これは便利だ！】「鉛筆シャープ」本物の鉛筆以上の使いやすさです（猪口フミヒロ） - エキスパート - Yahoo!ニュース
文房具ブロガーの猪口フミヒロです。 今日はコクヨ株式会社の「鉛筆シャープ」を紹介します。シンプルデザインで使いやすい。初めてのシャープペンは、これですね。 コクヨは、日本屈指のコンビニであるファミリーマートとタッグを組んで、文房具を含めた日常品の全国展開を図っています。 そのなかに、このアイテムも入っていたので、もう一度この元々の文房具の特性と素晴らしさを確認しておきたいと思います。 販売当初は品薄でした僕も、この「鉛筆シャープ」を発売されたのと同時に買いに行ったのですが、品薄で全然購入することが出来ませんでした。 やっと落ち着いて購入できるようになったと思ったら、次は全国のコンビニ展開です。なかなか忙しいですね。 デザイナーの落合宏理さんの監修が、話題になっています。コンビニですぐに買える文房具は、日常に取り入れやすいですからね。 では、取り出してみましょうこの筆記具は発売以来、鉛筆とシ
声優の増山江威子さん死去 89歳 『ルパン三世』峰不二子役
公式Xでは「声優の増山江威子さんが、5月20日にご逝去されました。「ルパン三世」ではPART1でのゲスト出演をはじめ、PART2からは峰不二子役としてTV、映画と多くの作品をご担当いただきました。長年のご活躍への感謝と共に、お悔やみを申し上げます。ありがとうございました」と追悼した。 また、所属事務所の青二プロダクションは「増山江威子 儀 （享年８９）かねてより病気療養中のところ 薬石効なく肺炎のため去る令和６年５月２０日に永眠いたしましたここに生前賜りましたご厚誼を深謝し謹んでご通知申し上げます」と報告。 「なお、通夜及び告別式はご遺族のご意向により近親者のみにて執り行われましたご通知が遅くなりましたこと ご諒恕のほどお願い申し上げます」と伝えた。 増山さんは、アニメ『ルパン三世』峰不二子役、『天才バカボン』ママ役、『キューティーハニー』如月ハニー役などで知られている。
｢これをやると必ず命を縮める｣300年のロングセラー古典が断言する｢それでもやってしまう｣本当の理由【2023編集部セレクション】 江戸､明治､大正､昭和､平成､令和と読み継がれた健康長寿の秘訣
知恵を得るには長生きせねばならぬ 若いうちは衝動に駆られやすく、知恵も足りない。歴史を知らず、社会の変化にも慣れていない。勘違いして、あとになって悔やむことも多いし、物事の筋道も人生の楽しみもわかっていない。 長生きすれば毎日のように新たな発見があり、できなかったことができるようになる。こうなって初めて学問や知識を深めることができるのだ。だからこそ養生に努め、何としても長生きしなければならない。養生の道を極めようと固く心に誓えば、寿命は延ばせる。 （巻第一 総論上） 健康長寿は金儲けや立身出世よりたやすい 金儲けや立身出世を夢見て人に媚びたり、神仏にすがったりする人は多い。一方、健康長寿を目指して養生に努める人はめったにいない。金儲けや立身出世には他人の力が関わるから、自分だけでどうにかなるものではなく、頑張ってもたいていはうまくいかない。これに対して無病息災は自分の体のことなので、その気
｢仕事を続けていれば脳は衰えない｣は大誤解…和田秀樹｢50代の前頭葉老化を防ぐたった1つの方法｣ ｢感情｣が揺さぶられ､｢意欲｣が湧き起こるような新しい体験をする
老化の兆候が表れるのはいつか。医師の和田秀樹さんは「脳の中の『前頭葉』の機能が衰えると、本当の老化が始まる。最近どうも意欲が湧いてこない、感情が乏しくなった気がするという状態であれば、あなたの前頭葉は劣化が始まっているのかもしれない。このような『前頭葉バカ』の状態を食い止めるには、これまでに経験したことがない新しい体験をすることだ」という――。 ※本稿は、和田秀樹『老後に楽しみをとっておくバカ』（青春出版社）の一部を再編集したものです。 老化のサインは意外なところから 50歳前後になると、人は誰しも、あるサインを感じ取ります。 40歳前半くらいまで「当たり前にできていたこと」が、ふいに難しくなる……。 そう、「老い」のサインです。 わかりやすいのが、視力です。 まず、本を読むのが億劫になります。小さな文字がかすんで読みづらくなります。気がつけば、スマホの画面をうんと目元から離してピントを合
「新書3000冊」を学生時代に読破した読書家が語る、新書を読むことが「最高の暇つぶし」だと確信している理由（渡辺 祐真）
新書を読むことが大好きで、学生時代には新書を読み漁って3000冊を読破したいう書評家・渡辺祐真さん。 どうして新書にハマったのか？ 新書の面白さとは何か？ そして、若い人にこそ新書をオススメする理由とは？ 全2回で、新書の魅力や面白さを存分に語ります（後編は翌日公開）。 困ったら新書を頼っていた 何か困ったら、Googleなどの検索エンジンを頼ることが当たり前になって久しい。調べ物をしたい、暇つぶしをしたい、流行りを抑えておきたいなど、あらゆるニーズは「オッケー、Google」の一言でなんとかなる。 平成生まれの私は、検索エンジンがない世界などほとんど考えられないのだが（小学校の情報の時間では、検索エンジンの使い方を学んでいた）、自分の人生を振り返ったとき、何か困った際には、検索エンジンよりも頼っていたものがあることに思い至る。 それは新書だ。 新書とは本の一形態。文庫より少し縦に長くて、
「自分は特別扱いされて当然」…日本社会で「自己愛」が強い人が多すぎる「危うい現実」（片田 珠美）
根性論を押しつける、相手を見下す、責任をなすりつける、足を引っ張る、人によって態度を変える、自己保身しか頭にない……どの職場にも必ずいるかれらはいったい何を考えているのか。発売たちまち4刷が決まった話題書『職場を腐らせる人たち』では、ベストセラー著者が豊富な臨床例から明かす。 「自己愛過剰社会」 現在の日本社会では、「自己愛過剰社会」と呼べるほど強い自己愛の持ち主が増えていることも大きい。 もちろん、これは日本だけの現象ではない。むしろ、アメリカのほうが強い自己愛の持ち主が多い。そのためか、強すぎる自己愛はアメリカの宿痾と指摘する声もあり、『自己愛過剰社会』という本が出版されているほどだ。 アメリカがこのような社会になったのは、「自尊心をもち、自己表現や『自分を好きになること』ができる社会を築こうとするうちに、アメリカ人はうかつにも大勢のナルシシストを生み、さらに誰もが彼らに似た振る舞いを
日本が「貧乏国」になった結果、自分を正当化する人が増えてしまった（片田 珠美）
根性論を押しつける、相手を見下す、責任をなすりつける、足を引っ張る、人によって態度を変える、自己保身しか頭にない……どの職場にも必ずいるかれらはいったい何を考えているのか。発売たちまち5刷が決まった話題書『職場を腐らせる人たち』では、ベストセラー著者が豊富な臨床例から明かす。 渦巻く不満と怒り 誰もが不満と怒りを募らせているのが現在の日本社会である。なかには、強い被害者意識を抱いている人も少なくないが、その背景には、わが国が「貧乏国」になったことがあるように見える。実際、バブル崩壊から約30年間ほぼゼロ成長が続いた結果、中間層の所得が大幅に落ち込んでいる。 中間層の定義はさまざまだが、日本の全世帯の所得分布の真ん中である中央値の前後、全体の約6割から7割にあたる層を所得中間層とした場合、「2022年7月に内閣府が発表したデータでは、1994年に505万円だった中央値が2019年には374万
あらゆる知識に精通した「天才」が教えてくれた、頭を良くするための新書の読み方と「究極のインプット・アウトプット」の方法（渡辺 祐真）
新書を読むことが大好きで、学生時代には新書を読み漁って3000冊を読破したという書評家・渡辺祐真さん。 学生時代に出会った「天才」に教えてもらった、新書を読むことが重要である理由とは？ そして、渡辺さんが見出した「究極のインプット・アウトプット術」とは？ 前回に引き続き、新書の魅力や面白さを存分に語ります（前編はこちら→「「新書3000冊」を学生時代に読破した読書家が語る、新書を読むことが「最高の暇つぶし」だと確信している理由」）。 出会った中で最高の天才 手当たり次第に読んで、未知の分野に出会うという乱読の経験をさせてくれた新書だが、精読の訓練をさせてくれたのもまた新書だった。 そのために思い出話を聞いてほしい。大学生の私には強く憧れている教授がいた。言語学の教授で、専門はキリシタン語学。 キリシタン語学とは何か。戦国時代にフランシスコ・ザビエルなどのイエズス会が日本にやってきたが、そ
XGBoostのパラメータチューニングまとめ - Qiita
はじめに 本記事は、下記のハイパーパラメータチューニングに関する記事の、XGBoostにおける実装例を紹介する記事となります。 XGBoostとパラメータチューニング XGBoostは分類や回帰に用いられる機械学習アルゴリズムで、その性能の高さや使い勝手の良さ（特徴量重要度などが出せる）から、特に回帰においてはLightBGMと並ぶメジャーなアルゴリズムです。 一方でXGBoostは多くのハイパーパラメータを持つため、その性能を十分に発揮するためにはパラメータチューニングが重要となります。 チューニング対象のパラメータ XGBoostの主なパラメータは、こちらの記事で分かりやすく解説されています。 XGBoostのパラメータ数は他の回帰アルゴリズム（例：ラッソ回帰（1種類）、SVR（3種類））と比べてパラメータの数が多く、また使用するboosterやAPI（Scikit-learn API
Python: XGBoost を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) は勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision Tree) のアルゴリズムを実装したオープンソースのライブラリ。 最近は、同じ GBDT 系のライブラリである LightGBM にややお株を奪われつつあるものの、依然として機械学習コンペティションの一つである Kaggle でよく使われている。 今回は、そんな XGBoost の Python バインディングを使ってみることにする。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python -V Python 3.7.2 もくじ もくじ 下準備 乳がんデータセットを分類してみる 学習過程を可視化する
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