タグ

2012年11月1日のブックマーク (9件)

  • 好きなことばかりやってたら、映画俳優に会えました。

    二週間ぶりに走ってきました。 ランニングや日記などの良習慣が途絶えてしまう最大の要因は、「やむを得ない理由で休んだ後に再開できなくなってしまう」ことです。 仕事が忙しかったり、自分や家族が病気になってしまったり、ケガをしてしまったりして、しばらくランニングを止めてしまうと、腰が重くなってなかなかやる気が戻らないことがしばしばです。 でも、それでも、そのヘビィな「はじめの一歩」を踏み出せば、素晴らしい一日が待ち受けていることは間違いありません。 ということで、「どんなに忙しくても僕らがランニングをするべき7つの理由」。 1.人生のエンジンがかかる Jogging / Rodolphe Breard 僕が二週間ぶりに朝ランをして感じたのは、心と体のエンジンがかかって、一瞬でやる気に満ち溢れるということでした。 自分が無気力に支配されているときは、それを自覚できていないことが多いものです。 走る

    好きなことばかりやってたら、映画俳優に会えました。
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • 成長とかいらないからまずは残業代ちゃんと払えよ - 脱社畜ブログ

    ネットを徘徊していたら、次のような若者離職率についての記事が話題になっているのを見つけた。 若者離職率を初公表 業種で大きな開き NHKニュース http://www3.nhk.or.jp/news/html/20121031/k10013152371000.html この記事によると、教育、学習支援業と宿泊業、飲サービス業で48%、次いで生活関連サービス業、娯楽業が45%と、いわゆるブラックな業界での離職率が飛び抜けて高い。ある意味予想どおりの結果だ。逆に、製造業などは15%にとどまっている。 僕がこの記事で酷いと思ったのは、若者の人材育成に詳しいという専門家の分析である。 「離職率が低い製造業などは、一人前の技術を身に着けるまで企業が時間をかけて育てていくのに対して、離職率が高い飲業などのサービス業は、入社直後から現場に出て自分で経験を積んで学ぶということが多い。このため、なかなか

    成長とかいらないからまずは残業代ちゃんと払えよ - 脱社畜ブログ
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • “消費の時代”から“生産の時代”へ - デマこい!

    ニコニコ動画やPixivなどの登場する“前”と“後”で、私たちの価値観は大きく変わってしまったようだ。「カッコよく 消費すること」が至上の価値だった時代から、「カッコよく 生産すること」が重視される時代になった。商品や情報をただひたすら飲み込むだけでは、もはや“カッコ悪い”と見なされる。制作物や情報を発信してこそ“カッコいい”と評価される――。 当に、そういう時代になったのだろうか? 当だとしたら、変化の原因は何だろうか? 1.情報爆発 いまの中高生には想像できないかもしれないが、かつて“消費の時代”があった。いい年した大人たちが、あるいはすべての子供たちが、消費しかしない時代があった。CM放映されたものをいち早く買ったやつがカッコいいと見なされる:そういう時代が当にあったのだ。 Beforeニコ動の時代では、「カッコよく 消費する」ことが重要視されていた。自我を確立するためには、他

    “消費の時代”から“生産の時代”へ - デマこい!
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • TechCrunch | Startup and Technology News

    Welcome back to TechCrunch Mobility — your central hub for news and insights on the future of transportation. Sign up here for free — just click TechCrunch Mobility! Okay, okay…

    TechCrunch | Startup and Technology News
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • あの「ウノウ」って会社を覚えてますか? | Act as Professional

    元ウノウな@HIROCASTERでございませう。 それはそれは、ちょっとだけ昔の話、とても風変わりなウノウ株式会社というのがありました。 ウノウという会社の昔話をしたいと思います。 ウノウラボのラボブログこの会社がはじめた画期的な文化の1つは、ラボブログと呼ばれる在籍するエンジニアが直接技術情報をブログとして公開するというものだ。 今では業界各所でおこなわれていることだが、当時は在籍するエンジニアが顔と名前を出して、技術情報を惜しげもなく公開することに注目された。 このブログの読者も、当時はウノウラボのブログをよく読んでいた人もいるのではないだろうか。 ウノウの歴史ではかなり後半の2010年になるが、私もウノウラボを執筆できたことが嬉しかったです。 もちろん、ブログを書く時間も業務時間として認められていました。 勉強会で会場を提供するなどの取り組みなど、今となっては常識となりつつあるような

    あの「ウノウ」って会社を覚えてますか? | Act as Professional
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • Bad press - Nature

    It is a shame that Shinya Yamanaka’s recent Nobel prize had to be tainted by the shenanigans of Hisashi Moriguchi, the University of Tokyo project scientist who fabricated a story about having used Yamanaka’s fêted technology on induced pluripotent stem (iPS) cells to treat patients who had heart failure. The poor quality of journalism that led to the story being so widely reported was not an isol

    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • RSSの時代は終わった!?自分の好みを分析して配信してくれる「Gunosy」が超便利! | TRAVELING

    Web上の情報収集はどのようにしていますか? 自分の気になったワードの検索 RSSに登録 はてなブックマークを見たり、Twitterのリンク見たり… 色々あると思いますがあなたがSNSを使っているのであれば、このサービスをオススメします! 「Gunosy(グノシー)」 Twitter、Facebook、はてなブックマーク。登録したSNSアカウントを独自のアルゴリズムで分析し、自分の興味のあるニュースを提示してくれるキュレーションサービスです! そんなGunosyをご紹介!! 使えば使うほど賢くなる! Gunosyは独自のアルゴリズムで分析しています。 すなわち、使えば使うほど自分のSNSアカウントについて勉強してもっともっと自分に合った情報をお届けしてくれるんです! それは、いわゆるめちゃRTされていたりはてぶがついている「バズってる」記事だけではありません。基準は「自分」です。 自分が全

    RSSの時代は終わった!?自分の好みを分析して配信してくれる「Gunosy」が超便利! | TRAVELING
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • 簡単だけど誰も教えてくれない、文章力を鍛える9つの基本。 : まめストリート・ジャーナル 〜無料で情報が買える唯一の新聞〜

    2012年10月31日22:32 by tkfire85 簡単だけど誰も教えてくれない、文章力を鍛える9つの基。 カテゴリ管理人 雑談 tkfire85 文章力の基posted with ヨメレバ阿部 紘久 日実業出版社 2009-07-24 Amazon楽天ブックス図書館文章力といえば、誰しもが悩む問題です。 お礼の文章を書く時にはもちろん、仕事でのメールのやりとりなど、現代人なら文章とは、切っても切れない関係にあります。できるなら綺麗な文章を書きたい。誰もが抱えている現代病とも言えるのかもしれません。 こうやってブログを更新していますが、できれば素敵な文章を書きたいという思いが常にあります。そんな時に出会ったのが「文章力の基」というです。このでは日常的な文章からビジネス文章までちょっとしたコツで格段に文章がよくなる77のテクニックが紹介されています。全部紹介するのは無理です

    簡単だけど誰も教えてくれない、文章力を鍛える9つの基本。 : まめストリート・ジャーナル 〜無料で情報が買える唯一の新聞〜
    InoHiro
    InoHiro 2012/11/01
  • ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development

    岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html]  優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(認識として有名)[paper][slide][日語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR

    ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development