カロリにゃん @karorinyan 週末の写真を整理してたんだけどこの写真をみて「現実なのにレイヤー順がおかしい…」って5分位首をかしげてた。 pic.twitter.com/rbP79v0zfd 2017-12-06 22:37:03
カロリにゃん @karorinyan 週末の写真を整理してたんだけどこの写真をみて「現実なのにレイヤー順がおかしい…」って5分位首をかしげてた。 pic.twitter.com/rbP79v0zfd 2017-12-06 22:37:03
「観光客は富士山へ行き、地元客はイオンへ行く」――。 11月23日に増床リニューアルオープンを迎えた山梨県最大のショッピングモール「イオンモール甲府昭和」(昭和町)は連日多くの地元客でごったがえしており、まさにそういった謳い文句が聞こえてきそうな状況だ。 しかし、全国各地で巻き起こるイオンの出店をめぐる行政や中心商店街との対立はここ山梨県でも同様だった。2011年の開業以前から今回の増床に至るまで、イオンモールは「商圏の破壊者」として県や周辺自治体からの猛反発を受け続けてきた。 そうしたなか、イオンが反対派をかわすことができた大きな要因は、イオンモールが「行政のお荷物解消」を買って出たことだった。 11月23日に増床棟(写真右)が開業、「巨大化」したイオンモール甲府昭和。周辺自治体の反対もあるなか、大規模な増床を果たすことが出来た理由とは…… 甲府都市圏のベッドタウンである山梨県昭和町への
ウォーレン・バフェット氏は2010年、金融危機調査委員会(FCIC)が行ったインタビューの中で、2007年の住宅バブルとそれに続く金融危機の原因について答えている。 また、バブルが生まれる理由についても極めて分かりやすく説明している。 インタビューは最近、アメリカ国立公文書記録管理局(National Archives)が公開したFCICの聞き取り調査資料や会議資料、機密保持契約書などの文書の中に含まれていた。FCICは金融危機の原因を解明するために連邦議会が立ち上げた組織。 バフェット氏の見解は明快で、投資や行動経済学に関心がある人にとって、面白い内容となっている。 バフェット氏の発言を紹介しよう。 私の元上司ベン・グラハム(Ben Graham)氏は、50年くらい前にある見解を話してくれた。以来、彼の言葉がずっと頭に引っかかっていたが、今、それが証明された。 彼は『投資では、虚偽の前提
そもそも重要な人材がわざわざミソッカス集団から原石を探すなんて苦行任されるわけないだろ? 企業の中でも対して重要なポストにいない奴らに評価されてアリかナシかTinderのスワイプ感覚で取捨選択されてくんだぜ そもそも面接なんか定型句暗唱大会でしかなくて、海外でボランティア〜、グループのリーダー〜、有る事無い事言ったもん勝ちなんだからよ。 浮気するならバレないようにしてっ!てのがあるが、面接も同じで嘘つくならバレない嘘にしないといけないけどもね。 大学3年の時点で実績や能力のある奴らはそれだけでいい会社入れるし、親がとんでもない金持ちなら低学歴でもいい会社にポンっと入れちゃったりするから、今何にも持ってないって奴らは、やっぱ適当にやれ。 どうせ学歴フィルターかけられんだからよ。 あと言っておきたいのは、早慶以上のランクでどこかしらに入社できたとしても、日本自体が長年に渡る不景気(なぜか上の層
話と画像だけで実に面白いんだけど、個人的に『作品世界、創造の世界は誰のものだろう?』という話に興味があり、そちらの話を考えるにもいい材料だと思います。カテゴリは「ドラマ」に。 「天地創造デザイン部」「日本人の知らない日本語」「決してマネしないでください」などで知られる蛇蔵さんのツイートから。/追記 反論もあるので、まとめ内に収録しておきましたよ ツイートを使わせていただいたアカウントはこちら(※追加は除く) @nyorozo @K_ksakauso800 @sokohaka_fuzy @nihi_nihico @ChangeBattter1 @ER_6F_LIFE_kuma @MariGIN25 @gutti045 @yu_ki_0406 @F079R3iR8lD41uJ @CnZBYF1ctAj1R23 @md_asano @runayueyukito @gomespiroshiki @
人の心って本当に不思議だ。自分の心とは裏腹に、時に思わぬ行動をとってしまうことがある。人は昔から心と行動の背後に隠された「理由」に強い関心を示してきた。これらの心の謎が、実験によって解明するようになったのは20世紀に入ってからのことだ。 行動学から社会的力学、脳内の生物学的プロセスまで、実験心理学の名の下にさまざまな領域で注意深く整えられた研究が実施され、人間の振る舞いについて深い洞察をもたらしてきた。 「きもち」というとらえどころのない人間の感情がどう行動と結びつくのか?その答えはまだ完全にでていないが、徐々にわかりつつある。 ここではかつて実施されたものの中でも特に有名で、常識を覆した心理実験を見ていこう。深層心理の働きは、人間の行動に影響をあたえていて、我々は思っている以上に自分のことを制御できていないのかもしれない。
ごみを丸ごとエタノールに変換する生産技術の開発に、積水化学工業などが世界で初めて成功したと発表。「まさに“ごみ”を“都市油田”に替える技術」だとアピールしている。 積水化学工業は12月6日、米LanzaTechと共同で、ごみを丸ごとエタノールに変換する生産技術の開発に世界で初めて成功したと発表した。ごみ処理施設に収集されたごみを分別することなくガス化し、微生物によってこのガスを効率的にエタノールに変換できたという。熱や圧力を用いることなくごみをエタノール化でき、「まさに“ごみ”を“都市油田”に替える技術」だとアピールしている。 収集されたごみは雑多で、含まれる成分・組成の変動が大きい。ごみを分子レベルに分解する「ガス化」の技術は確立されており、微生物触媒を使ってこのガスを分解する技術もあるが、ガスにはさまざまな夾雑物質(余計な物質)が含まれるため、そのままの状態では、微生物触媒の利用が難し
『1日外出録ハンチョウ』(週刊ヤングマガジン)という漫画が好きで、欠かさず愛読している。地下の強制労働施設(通称「地下」)で働く多重債務者の男「大槻班長」が、たまの気分転換として「一日外出券」を行使し、知らない街で束の間のシャバを満喫する物語だ。一度に与えられる外出タイムはきっちり24時間。わずかな時間だからこそ、大槻(以下、班長)は一食たりともおざなりにせず、嗅覚を研ぎ澄ませて店を吟味し、真摯にメニューと向き合う。結果、高確率で当たりの店を引き当て、美食にありつくのである。 借金のカタに地下落ちするのは勘弁だが、この「知らない街で一日外出」というのは、じつに楽しそうな遊びだと思う。班長のように一期一会の態度で街と向き合えば、普段なら見過ごしてしまいそうな魅力や楽しさにも気づけるかもしれない。 そこで、班長にならい「知らない街で一日外出ごっこ」をやってみることにした。 というわけで、地下で
外国人技能実習で、日本の印象が悪化している。 来日後に悪化 龍谷大学が実施したアンケートで、技能実習後に日本の印象が悪化していることが明らかになった。 外国人技能実習制度とは、技術習得を目的に発展途上国の外国人を実習生として受け入れる制度。 「とても良い」63%→8%に 龍谷大学は2014年10月~11月、「外国人技能実習制度」に参加するベトナム人実習生にアンケートを実施。 「日本の印象」について尋ねたところ、来日前と来日後で日本の印象が大きく変化。 「とても良かった」来日前63%→来日後8% 「まあまあ良かった」来日前34%→来日後50% 「あまり良くなかった」来日前0%→来日後37% 「とても良い」「まあまあ良い」と答えた実習生が、来日前後で40%減少した。 「給料が安い」など不満が続出 アンケートの自由記述には次のような不満が書かれていた。 給料が安い 自由がない 単純作業ばかりで帰
統計をあまりよく知らない人が、統計の勉強をはじめるときに役立つ書籍について。おすすめの書籍を7冊紹介。 はじめに この記事では、統計についてあまりよく知らない人が、統計を学びはじめるときに役に立つ書籍を紹介したいと思う。まず、前半では、統計のまったくの初心者が勉強するときに役立つ書籍を3冊紹介する。後半では、前半に挙げた書籍の内容を大体理解した人が、その理解を定着させるために役立つ書籍を4冊紹介する。 まったくの初心者のために まったくの初心者が、統計を勉強したいというときに一番おすすめなのが、『マンガでわかる統計学』だ。 高橋信. (2004). 『マンガでわかる統計学』 東京:オーム社. マンガだからと言って、あなどってはならない。この本はかなりしっかりと組み立てられていて、統計の基礎の基礎がしっかり押さえられるようになっている。この本についてのさらに詳しい紹介が「統計学の初心者が入門
昨今の機械学習ブームの中、IT業界を中心とするエンジニアの方々から、「機械学習に必要な数学をもう一度しっかりと勉強したい」、そんな声を耳にすることが増えました。本書は、そのような読者を念頭におき、理工系の大学1、2年生が学ぶレベルの解析学(微積分)を基礎から解説した書籍です。大学生向けの教科書であれば、すでに多数の書籍がありますが、本書の特徴は、「定義と定理をもとに、厳密に展開される議論をとにかく丁寧に説明する」という点にあります。数式の変形についても、途中の計算をできるだけ省略せずに記載して、議論の展開を見失うことがないようにと配慮しました。大学生のころに勉強した、あの「厳密な数学」の世界をもう一度、がっつりと堪能していただけることでしょう。 「機械学習に必要な数学」というと、数学をただの道具と割り切って、公式の使い方、あるいは、数式が表わす意味だけを直感的に理解できれば十分と考える方も
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