「毎日がストレスだらけ」を避けたければ、仕事を３つに分ける | シゴタノ！
これは大事な「心構え」であり、彼が言いたいことは、仕事から逃げる心理を育ててしまうと、それが習慣化してしまって、意味のないことで時間をつぶしてしまう。それに警告しているのです。 たとえば「返信もしないのにメールを漠然とチェックする」とか「書類をパラパラと眺める」といったことを、グリーソンは一切やめるようにいいます。 これはたしかに大事です。 ですが、グリーソンの言うように「とにかく今すぐ片付ける」というやり方では、それで片付く限り強力な方法ですが、それでも片付かない場合、やっかいなことになります。 実際、仕事を「今すぐ」と「後で」の２つにしか分類しない人はたくさんいます。しかし、この分類では「後で」はほぼ「やらない」になります。それを自覚しているから「今すぐ」を手いっぱい抱え込むことになってしまうのです。 「今すぐ」が多すぎるということは大問題。仕事に振り回されて、集中できず、毎日がストレ
困難だから、やろうとしないのではない。●●だから、困難なのだ | シゴタノ！
「3週間続けたことは習慣になる」という法則（？）はあちこちで耳にしますが、その信憑性はさておき、続けることのパワーを否定する人はいないでしょう。 本書の良いところは、その読みやすさです。 いつかこういう本を書きたい！ 著者（ロビン・シャーマさん）が「続けること」について実地に学んだことをベースにやさしく語りかけてくるかのように書かれてます。 そこには、説明することで理解させようとするのではなく、例示することで納得に導こうという姿勢が感じられます。 そのため、事例として引用されている偉人や著名人の言葉の数々も実に当意即妙。 印象的な引用をいくつかご紹介します。 英知とはつぎになにをするかを知っていること、 技術はそれをどうやるかを知っていること、 徳はそれをおこなうことである。 －デイヴィッド・スター・ジョーダン，生物学者・元スタンフォード大学学長 心のなかですばらしい考えを育てるのだ。なぜ
情報摂取が抱える課題 | Aliice pentagram | シゴタノ！
前回：知的生産の五芒星の続き。 今回は、「知的生産における情報摂取」について考えます。 情報摂取の重要性 知的生産は、新しい情報を生み出す行為です。 そして、その情報は既存の情報を利用して行われます。既存の情報を組み合わせたり、置き換えたり、分析したりして、新しい情報を生み出すのです。 よって、知的生産には情報の摂取が欠かせません。それがまったく存在しない知的生産は皆無でしょうし、それがまったく存在しない知的生活は想像すらできません。 摂取する情報は、最終的な生産物の素材になるだけではありません。それは、大きな方向性を決めるコンセプトであったり、構造を制御する設計図ともなります。物的生産物では、素材（物質）とコンセプト（情報）は、それぞれ別のレイヤーに属していますが、知的生産物は、両方とも同じレイヤーなのです。どこまでいっても、情報を欠くことはできません。 そうした重要性を考慮すれば、情報
Fitbit Charge2 に「1時間ごとに250歩ずつ」歩かされ続けて気づいたこと | シゴタノ！
引き続き、Fitbit Charge2を着けて生活していますが、こちらでも書いた「１時間ごとの運動促進通知」が地味に効いています。「1時間につき250歩以上歩く」ことを課され、10分前に急かされるのです。 » Fitbit Charge2 を2日間使ってみた感想。ChargeHRユーザーは買い換える価値あり！ 選択した時間枠内において毎時50分（12:50、13:50、14:50、…）に、直近60分間で250歩以上歩いていないと「運動促進通知」が行われます。 ▼8:00～22:00の間の毎時50分 具体的には、バイブで通知されて「何だろう？」と思って画面を見ると以下のようなメッセージが表示されるというものです。 ▼少し散歩しませんか？ （中略） デスクワークを続けていると、この通知が来るたびに「えっ、もう1時間たった？」と驚かされるのですが、そのたびにストレッチをしたり、ちょっと離席して歩
CNET：Jony Ive氏、MacBook Pro (Late 2016)シリーズについて語る | Mac | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 CNETが、Appleのチーフデザイン責任者シニアヴァイスプレジデントJony Ive氏に、MacBook Pro (Late 2016)シリーズについてインタビューした「ジョニー・アイブ氏、「MacBook Pro」の新機能「Touch Bar」開発秘話を語る」を公開しています。（原文） Touch Barは、キーボードとタッチ操作の両方の入力方法論の価値を再認識することから始め、キーボード操作の中には、非常に多くの深い層にわたる入力方法があることが分かり、新たな入力方法を設計することにしたそうです。 ただ、このTouch Bar開発は、思った以上に難しく、かなり成熟したソフトウェア環境と、洗練されたハードウェアのプロトタイプが必要で、本当にアイデアが良い
新生銀行に組織健全度「世界最低レベル」の痛烈評価
この資料に描かれている表は、新生銀行が米コンサルティング会社のマッキンゼー・アンド・カンパニーに依頼して今夏に社内で実施した、社員の意識調査に関する結果を示している。マッキンゼーが10年超にわたって、世界中の1300を超える組織への調査で蓄積したノウハウによって確立された、「組織健全度指数」（ＯＨＩ）という手法による分析結果だ。 経営陣によるマネジメントについて、経営陣自身も含めた社員全体が評価を行い、組織の「リーダーシップ」「社風」「業績・リスク管理」など全9項目を100点満点で点数化。その結果を基に、組織のパフォーマンスを示す「ＯＨＩスコア」をはじき出す。 ＯＨＩスコアと9項目の点数は、マッキンゼーの組織健全度調査のデータベースと照らし合わせて、調査対象企業のグローバルでの立ち位置を4階層で評価。階層に応じて色分けされる。最上層は青色、中上層は緑色、中下層は黄色。最下層だけは2色あり、
*バイクの車輪を外さずに掃除するのは、服を着たまま体を洗うようなものです。 | サイクリングパーツ・ウェアーのワールドサイクル ワーサイ
質問です。自転車を掃除するとき、車輪は外していますか？ 外さずに洗うという人には、こんな風にたとえると、よく理解してくれます。 車輪を外さずに掃除するのは、服を着たまま体を洗うようなもの。 そんなに汚れていないとか、後でちゃんと掃除するから仮で掃除するというのであれば、車輪を付けたまま手の届く範囲だけ掃除するのもいいと思います。でもきちんと掃除しようとすれば、車輪くらいは外せないとダメです。 車輪を外さないとまともに掃除できないのは、このあたりです。 フロントフォークの内側 前後ブレーキの内側、ブレーキシューの溝 シートステー・チェーンステーの内側 シートチューブの裏側、BBの後ろ側 車輪を外して掃除しようとすると、クイックレバーを挟んで固定するスタンドでは無理です。こんなスタンドがほしくなります。 「クイックとBB下で支える」スタンドと、「フレームorシートポストをつかむ」スタンドは、前
新しいユーティリティ – すべてのリージョンで長いリソース ID 形式にオプトイン | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しいユーティリティ – すべてのリージョンで長いリソース ID 形式にオプトイン 今年はじめに公開したブログ「長い形式の EC2 リソース ID が利用可能に」で、移行期間は 2016 年 12 月の初旬までと説明しました。この期間中はリージョンやユーザーベースで新しいリソース形式にオプトインすることができます。移行を完了すると、新たに作成したリソースの文字列には 17 文字が使用されるようになります。次の大切な日付を忘れないようにしてください。 11 月 – 11 月 1 日より describe-id-format コマンドを使用して希望のリージョンのカットオーバー期限を確認できるようになります。 12 月 – 12 月 5 日から 12 月 16 日の間、各 AWS リージョンにおいて 17 文字の文字列をデフォルトで使用するように設
はじめてのMCMC (メトロポリス・ヘイスティングス法)
こんにちはtatsyです． 最近はSRMの解説記事ばかりでしたが，たまにはもう少し実践的なことを書こうかと思います．というわけで特に理由はないのですがMCMCについて解説したいと思います． MCMCとは？ マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)は多次元空間内の点を確率分布に基づいてサンプリングするための方法で，最もシンプルな応用例は適当な関数と確率密度関数のペアに対して期待値を計算するというものです． 積分を計算するときに，もし期待値を求めたい関数と確率密度関数の両方が分かっているのであれば，台形公式やシンプソン公式みたいな区分求積っぽいやり方をすれば良いわけです．ところが，あまり次元が高次元だったりする場合には，そもそも区分求積のようなやり方が使えない場合があります．そんなときに，ある確率密度関数に従うようなサンプル点をうまく得るための方法がMCMCです． MCMCはその名前の通り，マル
メトロポリス・ヘイスティングス法 - Wikipedia
このアルゴリズムは1953年にボルツマン分布のための特殊形で発表したニコラス・メトロポリスらによって提案され.[1] 、1970年に W.K. ヘイスティングスによって一般化された[2]。ギブスサンプリング法は棄却されることのないM-H アルゴリズムと捉えることが出来て、調整パラメータが少ない点で構成が容易であるが、応用範囲は狭まる。 M-H アルゴリズムを用いると、確率分布 の確率密度関数もしくは確率関数（煩雑なので、以下では「確率密度関数」に統一する）に比例する関数が計算できるならば、 いかなる確率分布 からでも、基本的には乱数列を得ることができる。 統計学や統計物理学では、しばしば興味のある確率密度関数の定数倍しかわからないことがある。定数倍部分がわからなくても乱数の生成が可能である点はM-H アルゴリズムの大きな長所である。 M-H アルゴリズムは乱数列を生成する。 乱数列の長さが
Metropolis-Hastingsアルゴリズム - Qiita
ご挨拶 今日から始まりました Machine Learning Advent Calendar 2012 幹事の @naoya_t です。 このアドベント・カレンダーの記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。（PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 執筆する皆さんも読むだけの皆さんも共に楽しみましょう！ さて本題 いまPRML11章を読んでるので11章から何か。 明日のyag_aysさんがMCMCあたりと宣言されているので内容がもしかしたら被ってしまうかもしれないけれど、僕はOctaveだしyagさんは多分Rなので良しとしましょう！ Metropolisアルゴリズム マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）において、現在の状態から新しい状態を
なぜ羽田空港は｢世界で一番清潔｣なのか？
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JALとANA､羽田国際線で分かれた｢明暗｣
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ANAはこうして"国際線トップ"に飛躍した
全日本空輸（ANA）と日本航空（JAL）。日本を代表する2大エアラインは長らく、「国内線に強いANA」「国際線に強いJAL」という位置づけだった。だが、その均衡がついに崩れた。 ANAが7月8日に発表した今年5月の運航実績によると、国際線の旅客輸送量で初めてJALを上回った。実際に運賃を支払って利用した旅客の輸送量を示す「有償旅客キロ」（RPK、有償旅客数×飛行距離で算出）という指標で、ANAの5月実績は29億5294万旅客キロと前年同月比25％増だった。一方のJALは同7.8％増の29億1163万旅客キロで、僅差ながらもANAが上回った。 確かに5月の旅客数で見ると、JALの61万9478人に対し、ANAが57万9616人と、JALがリードしている。ただ今年4月、RPKと並んで航空会社の規模感を示す指標とされる「有効座席キロ」（ASK、座席数×飛行距離で算出）で、ANAは初めてJALを抜
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