https://kinoppyd.dev/blog/child-are-half-year/ この記事の「ミルクの量が増えるとそれを飲める温度まで冷ますのが大変なので、熱湯で作って綺麗な水で割るようにした」ってやつ、自分が親になった当時(2015年)はやっていい事か誰も教えてくれず、ネットで検索しても見当たらなくて「書いてないって事はやっちゃいけないのか…? でもこの量のミルクを冷ますまで泣いてるのを放って置けないし…」とビクビクしながらやっていた。誰かに言ったら怒られそうで誰にも言えなかった。 上記と同じような「本当は育児中の親御さんが時短のために密かにやってるが『理想的ではない』ので、積極的に共有されないライフハック」みたいのが育児には結構あるような気がする。 自分の場合に覚えてるのは「1歳過ぎたあたりからの寝かしつけに最も効果的なのは、部屋を真っ暗にして親が隣で寝たふりをする事」とか
なにがなんでも12時までにできる限りの家事を全て終わらせたいらしい 朝から怒涛のように働いている はっきり言って異常だ 目玉焼きを焼きながら洗濯は忙しすぎる だが焦がしたことはない おかしい 「手伝おうか」と声をかけても「ロットが乱れる!」と怒られる 二郎かお前は 冷蔵庫の中身もすべて計算して用意しているようで 個人的にちょっと買い物したもの冷やしとこうと思うと場所がない 空けようにもあまりにシステマチックに管理されているため触るのが怖い しょうがないので自室に小さい冷蔵庫を買った 買い物も午前中に全て済ませている 今日も汗だくで走り回っていた 暑いから車出そうかと言ったが小回りが利かないから逆に時間ロスとバッサリ しょんなぁ 午後には洗濯物の取り込みと夕食くらいしか残っていない 洗濯物は翌日の朝畳む 午後からはずーっと映画を見たり漫画を読んだり小説を読んだりネットをしたりしている 有意義
『図解! わかりやすーい 強度設計実務入門 基礎から学べる機械設計の材料強度と強度計算』(日刊工業新聞社) 田口宏之(著)※本サイト運営者 強度設計をしっかり行うには広範囲の知識が必要です。本書は、多忙な若手設計者でも強度設計の全体像を効率的に理解できることを目的に執筆しました。理論や数式の導出は最低限にとどめ、たくさんの図を使って解説しています。 スポンサードリンク 累積公差を検討する場合、公差を単純に足し合わせた最悪のケースを考えておけば、問題が発生することはほとんどない。しかし、組み合わせる部品の個数が増えてくると、無駄な製造コストがかかってしまう。そのため累積公差を統計的に計算する方法を採用することが多い。 各部品の寸法は十分に管理され、その分布が平均値を中心とした正規分布となっていると仮定する。この時のバラツキの程度を示すのが標準偏差σ、標準偏差の2乗が分散である。平均値±σの範
図面を見ているとJIS表記と独自の表記が混在していて、かなりややこしいですよね。 今回は図面に書かれている穴ピッチ表記について解説していきます。 この図面には直径12mmのドリル穴を60個開けてくださいという指示があります。 では”570(P30 × 19)”とは何の事でしょう? これは「30mmのピッチ間隔で穴をあけてください」という意味です。 30mmのピッチで間隔の数が19なので、両端の円の中心間距離は「30x19=570mm」になります。 ちなみにこれはJIS規格には規定されていない表記です。 ではJIS規格の表記を見ていきましょう。 JIS B 0001:2019に基づく表記 JISを参考に一つの表記例を作ってみました。 また、穴位置表記も新JISに合わせて「理論的に正確な寸法」で表記しています。 ※「理論的に正確な寸法」については別記事にて解説予定です。 指示の内容自体は変わっ
【速報】「ゴルフを愛する人への冒涜」ビッグモーター社長が初会見で不正への関与否定 ゴルフボールで車体に傷つけた従業員の刑事告訴も ビッグモーターの兼重宏行社長が25日都内で会見し、不正請求問題への関与について否定した。 兼重社長は「6月26日に報告書が出るまで知らなかった。こんなことまでやるのかと愕然とした。現場に行って良く見れば良かったなと。本当に許しがたい。」と述べて、不正への関与を否定した。 その上で「特に悪質な案件も書いてありました。その中でも本当に衝撃的で、これは一線を越えている。ゴルフボールを靴下に入れて振り回して水増し請求する。本当に許せません。ゴルフを愛する人への冒涜です。分かり次第刑事告訴含む厳正な対処をしたい」と述べ、水増し請求に関与した従業員の刑事告訴を検討していることを明らかにした。 FNNでは「ビッグモーター不正問題」を継続取材しています。情報提供はこちらまで。
統計検定 データサイエンスエキスパート(DSエキスパート) 実施趣旨 社会が大量のデータを生み出し、価値を創出する「データ時代」となり、データサイエンスの重要性が広く認識されるようになりました。この分野の専門的な人材に対する社会からの需要も大きくなっています。 「データサイエンス発展」を踏まえて、「データサイエンスエキスパート」では大学専門レベルでの高度な内容について、CBT方式で評価・認証します。試験内容は、上記の数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの「スキルセット及び学修目標 第二次報告」および、モデルカリキュラム(応用基礎レベル)に準拠しています。これによりデータサイエンスに関する専門的なスキルを客観的に評価します。 試験内容 データサイエンスエキスパートの具体的な内容は、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの「スキルセット及び学修目標 第二次報告
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