やあ！ みなさんこんにちは。 クソバイス男こと増田です。 何を隠そうこのワイ、母親の介護歴17年（糖尿→脳卒中→骨折→認知症で要介護4。この間祖母の介護も4年被ってる）、父親の介護歴11年（骨折→肺がん→認知症予備軍で要介護3）を自宅みている 大馬鹿者 大ベテランなんですね。もちろん独身KKOです。 と言うワケで、アドバイス欲を満たすための生贄を見つけたので、クソバイスするよ。 さあLet'sクソバイス ストレス解消方法についてストレス解消はルーチンにして日常に入れ込むことが大切。 水分補給と同じで、ストレスがたまったら解消するのでは間に合わないことが多いので、ルーチンにれる。 例えば俺の場合、毎週木曜日が仕事完全休暇という仕事なのだが、この休みに合わせて、木曜日は両親ともにデイサービスに送り出している。 そして、木曜日はストレス解消の日、自分を甘やかす日と決めて、何もしなかったり、だらっ

筆者自己紹介と本記事概要はじめまして、持辺高志ともうします。 本記事は、業界完全未経験だった自分がふとしたきっかけでゲームを作り始め。大体1年半～くらいの期間でSteamで有料販売をするまでに経験したことやノウハウを赤裸々にまとめたモノになります。 プログラミングはおろか、絵もかけず曲も作れない、シナリオも書けない私でもゲームを作って人からお金を貰えた。という事実が、少しでもこれからゲーム製作を始める人や、販売したいと思ってる人の栄養になればいいなと思っています。 別に自慢や自作品の宣伝をしたいわけではなく、その辺は省いていくので 適当な暇つぶしのための読み物として読んで頂ければ幸いです。 実績としては、1年半～2年弱でフリーゲームや有料販売含めた4タイトルをリリースし 累計ダウンロード数は2万前後となります(普通に弱小です)。 書いていく内容は、よくある啓発のような内容のものではなく ゲ

はじめに「マネージャーは尊敬される人柄じゃないと無理ですよね」 「マネージャーは対人感受性がないと」 「そもそも、人として向き不向きがあるよね」 経営者の方と議論していると、マネージャーを誰にしようかと悩む時、あるいは自社のマネージャーについてコメントをする時、こういうご意見はよく伺います。 これらの問いに対して私の答えは「No」です。 マネジメントはフローもやり方もはっきりと言語化できる"業務"であり、そこにはマニュアルが存在します。訓練すれば誰でも一定程度のレベルで実行可能なものだと考えます。 今回は私が代表を務める会社、EVeMが提唱するマネジメント”業務”の実行方法「THE MANAGEMENT PATTERN」と、それを実行可能にする訓練方法について書きたいと思います。 マネジメントは"業務"であるドラッカーの言葉に「仕事を生産的なものにし、人間を活かすことが、マネジメントの役割

娘がスポーツジムのプールを使った水泳教室に通い始めたのだが、待っている間が暇なので、その時間でジムを使って筋トレをはじめた。 最初はパーソナルトレーナーに付いてもらい基礎を学び、その後は自分でビッグ3を中心にコツコツやっている。10レップ5セットでやっているが、ベンチ70キロ、スクワット80キロ、デッドリフト100キロといった感じ。 かれこれ1年位続いているのだけど、様々な変化が身体におこっている。 以下変化など。 たくましくなった。胸板が厚くなり、背中が盛り上がり、太ももとふくらはぎがムキムキになった。普段から酒を飲み過ぎているので痩せはしない。ふとマッチョ。 血が綺麗になった。10年以上、血液検査を年に4回うけているんだけど、数値がものすごく良くなった。中性脂肪、コレステロール、尿酸値あたりが改善した。 疲れなくなくなった。3フロア以内なら迷わず階段を使うが、息切れなど全然しない。 仕

休日あるある。楽しみな予定を抱き合わせにすることで回避しようとしているが、疲れが極まるとそれすら「やらない自由」を行使してやめちゃうな…

KagglerはGrandMasterになるとポエムを詠むというので、類にもれず私も綴ろうと思いました。過去に参加したコンペに関する思い出的なものや、コンペやってから変化があったことなどをぼちぼち書いています。 技術的にはちょっとしたtipsぐらいしかないので、そういうのはあまり期待しないでください 自己紹介 アカウント名: K_mat Competition Grandmaster (動画像系や時系列センサデータ系が主) 元々、本業はメカニカルエンジニアで博士 Kaggleおよび機械学習は2019年から4-5年 コンペ振り返り 2019年ごろ 【何やっても楽しい期】 エクセルマクロで少し遊ぶぐらいしかプログラム能の無かった私にとって、機械学習やデータ分析はめちゃくちゃ新鮮で楽しくて、たくさんのコンペや勉強をしました。 はじめは1Dデータ 過去の記事でもダラダラ綴っていますが、最初は製造業

15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode

本記事について 国内の IT 業界について、ネット上では「SIer」VS「Web系」の構図がしばしば見られる。本記事は前者、SIer の世界観をひとりの当事者として雑多にまとめたものである。記事としては読み物、特にポエムの類。 対象読者 以下を想定する。 ITエンジニアまたはその卵で、 SIerを知らないWeb系の人 SIerに入社した新人や中途入職者 SIerにてSEまたはマネージャーして働いている者 SIerにてSEではないが裏方で働いている者（開発、研究、調査、教育、管理など） 学習や就労の初歩として参考にしてもいいし、議論やキャリアのダシに使っても良いだろう。 筆者について 吉良野すた: https://stakiran.github.io/stakiran/ 国内の大手 SIer に勤めるサラリーマン。現場には出ておらず、裏方で支えてメシを食べている。SI にも IT にもさほど

日々多くのタスクに追われるビジネスパーソンにとって、「24時間をどう使うか」はスキル・キャリアアップのための重点テーマです。業務効率化しながら自己研鑽の時間を捻出する方法について、普段から考えを巡らせている人も多いでしょう。 会社員のかたわら、漫画家として商業誌への連載を続けてきたピエール手塚さんも、時間の上手な使い方を徹底して模索してきた一人。会社では管理職としてマネジメント業務もこなしながら、スキマ時間を漫画制作にあてることで、月2回連載を継続しています。そこには時間を作り出すためのさまざまな工夫がありました。 今回はそんな手塚さんに、日々の時間の使い方はもちろん、手の動いていない時間を減らす方法、やる気が出ない時のマインドセットなど、時間をうまく使うためのテクニックや極意を学びます。 ピエール手塚さん。会社員、漫画家。30代で漫画を描き始め、同人誌即売会に出展。同人誌『ねえママ あな

世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版 インターネット上にはコンピュータ関連の情報があふれていますが、その情報の正確さや網羅性は玉石混淆で、いざそれらから学ぼうとしても取捨選択の段階で立ち止まってしまうこともあるはずです。 そうしたときに頼りになるもののひとつが大学のような専門の教育機関による講座であり、それらの講座を有料もしくは無料で提供する「MOOC」（Massive Open Online Courses：大規模公開オンライン講座）のWebサイトはここ数年で広く知られるようになってきました。 そこで本記事では、世界中の大学の講座などを提供している主要なMOOCサイトから、日本語で学べるコンピュータ関連の講座で、しかも無料で学べるものをピックアップしてみました。 もちろん、MOOCサイト

ER図（Entity Relationship Diagram）とはデータベース設計における代表的な設計図のことです。 システムを設計する手法としては他にもUMLなどの技法がありますが、ER図はDOA(データ中心アプローチ）の技法であり、作成したER図がそのまま物理データベース上に変換できることから、データベース設計手法におけるデファクトスタンダードとなっています。 大規模なシステム開発においてはER図は必要不可欠です。そこで、これからはじめてER図を書くという方向けに、ER図の概要や書き方、テクニックなどについてご紹介します。 ER図のEはエンティティ（Entity）の略で、Rはリレーションシップ（Relationship）の略です。つまりER図は「エンティティ＝モノ」と「リレーションシップ＝関係」の組み合わせでシステムのデータやデータ間の処理構造を設計します。例として「顧客が商品を注文

こんにちは！イーゴリです。 AWS にとって、クラウドのセキュリティは最優先事項です。(AWS公式ページ) AWS環境のセキュリティ対策としてAWSサービスを解説するよりも、まずはAWS環境の最適な設計について考える必要があります。AWS Well-Architected Frameworkを考慮しながらの設計を推奨します。AWS Well-Architected Frameworkを全部詳しく読むことをおすすめしますが、この記事では個人的に一番重要だと思う点について記載します。 とてもざっくり説明しますと、AWS Well-Architected Frameworkとは、クラウドシステムの最適な設計方法を提供するAWSのガイドラインで、6つの柱があります。この記事では基本的に「セキュリティ」の柱を技術的観点から見てみたいと思います。 AWS Well-Architected Framew

ソフトウエアテストでは、計画、設計、実行といった主要な3つのプロセスと並行して「テスト管理」を進める必要がある。テスト管理の最後に実施するのが「テストの終了報告」だ。テスト管理者にとって最後の大仕事である。 ワカテ：ふう、「テスト実行」のフェーズが何とか終わりました。 センパイ：あとは「テストの終了報告」だ。それが終われば、全ての作業が完了だよ。 ワカテ：えっ。テストが終わってもまだ作業があるのですか？ センパイ：そうだよ。終了報告がちゃんとしていないと、次のプロジェクトで苦労するよ。 ワカテ：今回のテストがうまくいっただけでは駄目なんですね。 センパイ：そうだよ。次のプロジェクトで困らないためのテストの終了報告について説明していこうか。

メリークリスマス！🎅🎄 このエントリはMySQL Casual Advent Calendar 2016の24日目です。 今日はこれの話です！ @eagletmt 実装と実行計画依存です(たとえばInnoDBで単一カラムのインデックスが使われた場合のsort orderはprimary keyになるはずです)— Ryuta Kamizono (@kamipo) December 4, 2016 @eagletmt すいません、すこし間違いがありました。もし hoge_id = ? のような絞り込みで単一カラムのインデックスが採用された場合はsort orderはprimary keyになるはずです。InnoDB前提なら基本的に実行計画依存です。— Ryuta Kamizono (@kamipo) December 4, 2016 @eagletmt MySQLでorder by無しのと

らいあ🧪🐣 @RAIA_cos_ 福岡市民だし地下鉄ヘビーユーザーやけどこれどこに貼ってあるんかわからんwww 地下鉄どこやとか間違った分かりづらいっつってクレームが来まくった結果やろな…w

定期的に見かけるSAPを入れても碌なことがないみたいなやつ。現場の人や中間管理職の感想としては全く正しいが、本当にERPがゴミならば（主にグローバル大企業で）これだけ普及しているわけもないわけで、なにかしら使う側に問題があるのかもしれません。 マジレスするとSAPというかERPは給料の高い人の生産性を上げるもので、給料の安い人の使い勝手とか優先度低いし、末端にたくさんのデータの入力を要求するから。別になんの矛盾もない。 https://t.co/F2J5TdeWXw — (っ╹◡╹c) (@Heehoo_kun) March 21, 2024 私が新卒入社した会社でも当時のメインフレームをSAPに置き換えるみたいな話があって、コスト削減で大変な工場でそんなものは入れられないみたいな議論があったのは覚えています。その時のラインマネージャーの一人が、「ERPは給料が安い人を大量に使って給料が高

犬とチャーハンのすきま @kaekome2 ピリ辛チキンスティック 材料がゆりさんレシピの中では多め。でも計量する価値がありすぎる。ごはん泥棒。本に私のコメントが掲載されており歓喜した思い出(自慢です)。 ameblo.jp/syunkon/entry-… リンク 山本ゆりオフィシャルブログ「含み笑いのカフェごはん『syunkon』」Powered by Ameba 山本ゆり『【簡単！めっちゃおすすめです】やわらかい！！鶏むね肉でピリ辛チキンスティック』 きてくださってありがとうございます！ 料理記事はもういいから と言われようとも、オススメなので書かせてください。（そう言ってもらえるのもまた嬉しいんですけども… 9 users 33

こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google　Colaboratory Windows　10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker

マンヤオベガス @Nishimuraumiush 大学院卒レベルの人が、生き方や人間関係や話し方や自分磨きについての小学生女児向けの本を買うケースを何度か見てきた。 結果を見るに、ムチャクチャ正しい方法論だと思う。ホストが国語ドリルやるのとある意味同じことで、適切なレベルの教材を学習する事が何よりも近道になる。 マンヤオベガス @Nishimuraumiush 読んだ後に確実に賢くなっているし、しかも、キラキラし始めたことがタイムラインからもわかる。学習の効果が出ている。 女児向けの自分磨き本を読んでいなければ彼等もインセルになっていたかもしれない。