最近家の中に虫が多いとは思ってた。 しかも見慣れない虫。カナブンをすごく小さくしたようなやつ。 食事中に一匹は潰す頻度。そんな見慣れない虫飛んでたらおかしいと思うだろうよ。 あからさまに原因探しするのも嫌味かと思って、嫁が友達と飲みに行った日にキッチンをくまなく探したらあったよ。原因。 乾物が溜め込んである引き出しの中で、いつ買ったのかわからない開封済みのそうめんが文字通り虫食い状態になってた。 白い麺の束に茶色い点が無数にうごめいている状態。 その状況を見ても嘔吐しなかった自分を褒めたい。 嫌味なく嫁に伝えるにはどうしたらよいの？それとも喧嘩覚悟でストレートに伝えるべき？ 専業主婦のくせにいくらなんでもこれはない。 心の底から反省させないと気が済まないのだけどどうしたらよいのだろう。

コーディング不要で、ディープラーニングのプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」を、ソニーが無償提供。 ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー（基盤ソフトウェア）「Neural Network Libraries」（以下、Libraries）をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ

ネットにちょっと、疲れている。 というか、疲れるようなところに、自分で近づいているのも間違いないのだが。 地雷原と看板に書いてあるのに自分から踏み込んでいって、「なんでこんなところに地雷が埋まってるんだ！」と怒っているヤツは馬鹿だよね。 牛乳石鹸のCMに対するいろんな意見を読んでいると、なんだか落ち込む。 このCMをみても牛乳石鹸への購買意欲はそそられないだろうけど、ああいう定番ブランドって、こういう形でも、名前をときどき思い出してもらうだけで十分なのかな、という気もする。 僕はあのお父さんのダメなところを頭では理解できるつもりだけれど、これまでの人生で、ああいうことをやっていなかったか、と問われると、全く自信がない、というか、思い当たる節がたくさんある。 仕事が終わったあと、部下をフォローするための飲み会の席で、家族からの電話を取らないお父さんが批判されているけれど、あれをみていて、「あ

なんかAV女優の件とか、グラビアアイドルとか、女優とか、「ゲームが好きです！」「アニメが好きです！」って言っておくとオタクから支持得られるから言い得なんだよね。 これは女に限らず、男でも。まぁ、星野源はいい男だと思う。性格も良さそうだし。ただ、オタクは星野源がオタクだから好いている雰囲気がある。 そうやって、有名人はオタクですといって、すこしマニアックな知識を晒せば支持してくれる。 そもそも、アニメやゲームなんて意図的にそういうのを避ける教育されてないかぎり誰でも嗜む。 ちょっとネットで調べることが出来る人間ならまとめブログでも見てればそういう知識は学べる。 もちろん、俺は件のAV女優や星野源がどれぐらいの知識を有していてどこまで本気なのかはわからないし調べようがない。ちょっと突けばボロがでるかもしれないし、ガチガチのオタクなのかもしれない。 でも、今のオタクはオタクってだけで相手を認めす

自分が差別してないと思ってるの？ それともある一定のラインの差別までは許して、できるだけ差別しないようにしようねってことなの？ 差別しない人間って発狂するしかないと思うんだけど ※追記 ブコメざっと見た これは他人と自分のズレを感じたことなんだけど、自らが存在することを前提に考えてる人が多いんだなと思った 自分は「認知できない被差別者」を想定する限り差別と区別は分断できないと考えてるんだけど、そうすると現行制度がどこかで被差別者を孕んでいる可能性があるように、自己規定・アイデンティティのような「存在」もまた差別であると考えなければならない。だから差別しない人間は発狂すると書いた 多かった意見として、「差別のない状態が理想だから、そうならないように努める」的なものがあったけど、それは「存在」という差別の容認ではないのか。自分が認知できる差別だけを許さないのならそれでいいかもしれない。でも認知

Inc.：長年にわたり、Googleは数え切れないほどの研究に取り組み、膨大なデータを集め、何百万ドルもをつぎ込んで自社の従業員をより良く理解しようと努めてきました。Googleの最も興味深い取り組みの1つであるプロジェクト・アリストテレス（Project Aristotle）は、社内で最高の業績をあげているチームに焦点を当て、チームの生産性を高める秘訣を探ろうというものでした。 なかでも、生産性の高いチームと低いチームの違いは何なのか？ を解明することに主眼が置かれました。 この調査をはじめる前、Googleの経営陣は、ほかの多くの組織と同じように、最高のチームをつくるということは、最高の人材を集めることであると信じていました。それは理にかなった考えです。最高のエンジニアに、MBA、博士を集めれば、最高のチームのでき上がり。そうですよね？ しかし、Googleの人事分析マネージャ、Jul