タモリの「根暗発言」も影響⁉ なぜ日本の部活動で卓球部の地位は低いのか? 五輪効果で人気急上昇も…現役卓球部員たちの苦悩と見えてきた明るい希望 東京五輪に続き、パリ五輪でも卓球女子団体の銀メダルなど、4大会連続でメダル獲得と日本代表の躍進は止まらなかった。そんな卓球が、かつて日本の部活動においては「根暗」と言われた時代があったことをご存知だろうか。しかし、華々しく活躍する男女選手たちのおかげで、これまで悲しい思いや経験をしてきた全国の卓球部員たちにも変化の兆しが訪れているようだ。
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ライフハッカー・ジャパン (著者:Jeff Haden、翻訳:長谷睦(ガリレオ)) Aug. 08, 2024, 03:00 PM キャリア 105,042 グーグル(正確にはその親会社のアルファベット)は2023年1月、約1万2000人をレイオフする長期計画を発表しました。これは、全従業員の6%に相当する数です。 グーグルの幹部が「従業員は我が社のもっとも大切な財産です」というようなことを言っているのを聞いたら、そのあまりの言行不一致ぶりに目を剥いても無理ないでしょう。 しかし、同社が従業員をもっとも大切な財産と考えていることは確かなのです。 グーグルの人事部門は長年にわたり、従業員の職場での生活に関してありとあらゆる側面を分析し、生産性やイノベーション、エンゲージメントの向上に取り組んでいます。 その一例が今回紹介する「最高のチームをつくる方法」の分析です。 グーグルも大半の企業と同様
株価暴落で「死人が出る」 「たくさん死人が出るんじゃないか」 日経平均株価が史上最大の下落幅4451円を記録した8月5日は、その種の会話がいろんな場所で交わされた。 株式投資で信用買いを経験した人なら、株価暴落でそれまでの利益が吹っ飛ぶだけでなく、「追い証(追加保証金)」に迫られ、青ざめたことがあるハズ。1日に12.4%の下落とは「死人が出る」と予想させるだけの衝撃的な数字だ。 しかも翌日、一転して過去最大となる3217円の上げを想像した人はそれほど多くはなかろう。「先が見えずとても積極的な買いには入れない」という個人投資家が大半ではなかったか。 パニック売りの最中、筆者の頭に浮んだのは清原達郎氏だった。20万部を超えるベストセラーとなった『わが投資術』の著者は、この日、どう市場に立ち向かったのか――。 ※清原氏は声帯を失っているので筆者の質問に文書で回答をもらいそれを再構成した。
先天性の病気と障害を持っている虐待家庭育ちの弱者男性の底辺だけど株価暴落したんだって?クッソざまぁwww 「NISAとかあるのに株やらないの?情弱wそんな馬鹿は一生底辺w」みたいなのをSNSで滅茶苦茶見たからなぁw 株で数百万~数千万円の損失を出している奴をXで見ながら安酒飲んでるわwうめぇwww 俺は底辺だから株なんて買えねぇしなw積み立てとか出来ねぇよカスw働けなくなったら生活保護受けて孤独死して終わりw 俺は上に行けないから、お前らが下に落ちてくれるのが楽しくてしゃーないんだわwざまぁwうれしぃwww もっと落ちろ!苦しめ!人の不幸最高w俺以外の人間は全員不幸になれ!www 追記 今回の暴落で狼狽売りしている奴ってマジで馬鹿だろ 放っておけば上がんのに そういう奴が損をしているのを観るのがマジで楽しいわ 他人の不幸は蜜の味。自分さえ良ければ他人が苦しもうが自殺しようが知ったこっちゃな
マクドナルド公式アプリのモバイルオーダー経由でクレジットカードが不正利用された話 やられました。一応,全容がわかってきたので記録として残しておきます。 クレジットカードの不正利用されてしまった【マックデリバリーでセゾンアメックスが被害に】|モチのブラックカードが欲しい! かなりの部分は上記の方と類似していましたので,こちらもご参照ください。 セゾンポータルアプリへの通知で気付く 最初に気付いたのは,セゾンポータルアプリへの通知でした。 この時点では「ショッピング利用」としかわからなかったので,身に覚えがなく不審には思いましたが,まだ不正利用を確信できませんでした。 続いてクレディセゾンモニタリング担当からSMSが セゾンポータルアプリへの通知とほぼ同じタイミングで,クレディセゾンからSMSが届きました。 上記,ものすごくフィッシングっぽいですが,「0366883248」からのSMSは本物で
いただきましたー!わーい。脳に収めるぞー! @haradakiro @ryuzee pic.twitter.com/3Qd6EvPioU— SHIIBA Mitsuyuki (@bufferings) June 13, 2024 明日(2024年6月18日)発売! www.oreilly.co.jp どう書くのがいいんだろうなぁ? 複雑なコードと向き合うときは「あー、これはメモを取りながら読まないと迷子になるやつだ」ってなる。最初はわりとキレイに作られていたとしても、機能追加を重ねていくとだんだん読めなくなっていく。 だから「時間が経っても読みやすいコードってどう書くのがいいんだろうなぁ?何かヒントがあるかなぁ?」って思いながらこの本を開いた。先に書いておくと、ヒントはあった。 アウトサイドインのTDD 全然予想してなかったから、おー!と思ったのが、説明をTDDで進めていくってところ。好き
オイシイファーム(Oishii Farm)の共同創業者兼CEO・古賀大貴氏は、「植物工場は日本が勝つべくして勝てる領域」と断言する。 撮影:湯田陽子 日本のイチゴが、ニューヨークで旋風を巻き起こしている。 アメリカを代表するフレンチ界の巨匠、ダニエル・ブリュー氏のミシュラン二つ星レストラン「ダニエル」をはじめ、味に惚れた有名レストランのパティシエから注文が殺到。ソースや飾りといった素材の一部ではなく、デザートの“主役”として、加工せずそのまま提供している店がほとんどだという。 レストランだけではない。高級スーパー・ホールフーズをはじめとする100店舗以上のスーパーでも販売。店頭に並ぶそばから飛ぶように売れている。 食通をうならせるこのイチゴ、生産しているのは日本人CEO率いるオイシイファーム(Oishii Farm)だ。 2016年にアメリカで創業した同社は、畑やビニールハウスではなく屋内
【読売新聞】 兵庫県川西市は30日、東京都での研修のために用意された部屋の臭いなどを理由に職務を拒否したとして、当時都市政策部に所属していた20歳代の女性職員を戒告の懲戒処分にした。市は、地方公務員法の職務命令違反に該当するとしてい
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世界最高峰の音楽賞であるグラミー賞において、 歴代最多受賞・ノミネート記録を保持している、 現代を代表するアーティストの1人であるビヨンセさん。 先日夫のジェイ・Zさんとプライベートで来日されており (1日だけ渋谷で急遽サイン会を開催)、 昨日になって、日本滞在中に撮影された写真を、 自身の公式インスタグラムに投稿しています。 そのほとんどはファッション関連なのですが、 唯一プライベートを写(映)したものは、 それが最も特別な経験だったかのように、全て鉄道関連。 駅構内を歩く&新幹線から富士山を眺める様子の動画、 そして座席でジェイさんと談笑する姿を収めた写真でした。 普段はプライベートジェットや車で移動していることから、 公共交通機関を利用し、それを楽しんでいることに、 世界中から驚きと喜びの声が寄せられています。 多くの外国人は、有名人のプライベートが尊重される、 日本だからこそ可能だ
千葉県流山市のデータセンター(DC)の建設計画が、地域住民の反対で頓挫した。かつてDCは都心部の商業地域や工業地域に建てられることが多かった。ところが近年は大規模DCが住宅のある郊外地域に作られるようになったことで、住民から「迷惑施設」扱いされている。立地に細心の注意を払わなければ、今後もDC建設は頓挫しかねない。 千葉県流山市:第一種住居地域だった土地に大型DCの建設計画 2023年12月に頓挫したのは、東京都渋谷区に本社を置く「流山綜合開発K」という企業が、流鉄流山線流山駅の駅前、流山市役所の目の前にある1万2877平方メートルの土地で進めていた、地上4階・地下1階建てで高さ28メートルのDC建設計画だ。流山綜合開発KはこのDC開発のために設立した特定目的会社だ。 開発区域はもともと「飛地山」と呼ばれていた場所で、ある企業の保養所が建てられ、山は樹木に覆われていた。2018年ごろにマン
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子育てしながら働くワーママ&ワーパパって毎日どうやって乗り越えているの……? 夫婦それぞれ、どんなタイムスケジュール&ルーティンで、どんな工夫をしているのかを教えてもらう本シリーズ。 第4回はゆるりさんに登場いただきました。 ゆるりさんプロフィール ・総合病院で総務事務の管理職を務める42歳。定時は8:45〜17:15のフルタイム勤務だがしばしば1時間ほどの残業あり。在宅勤務なし ・妻(44)は自宅近くにある介護事業所の管理職(ケアマネージャー)として働いており、同じく毎日出社している。9:00〜18:00のフルタイム勤務だが、朝は定時より早く職場へ向かう ・小学6年生(12歳)の長女との3人暮らし 👨👩👦 育児中・共働き夫婦のスケジュールを教えて! 👨👩👧👦 第1回:フルタイム妻&フリーランス夫の「ルールは決めてもフレキシブルに」 第2回:小学1年生&年少を時短勤
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。(LLM資料p.8参照) ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN(Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。(勾配消失&単語間の長距離依存性の把握が困難) RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
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