相模原障害者殺傷事件・植松聖被告に接見していて最近気になること（篠田博之） - エキスパート - Yahoo!ニュース
相模原障害者殺傷事件の植松聖被告にほぼ毎月接見するようになって間もなく２年になる。主張していることは変わらないのだが、半年ほど前から植松被告の変化で気になっていることがあるので書いておきたい。 ５月の連休明けに届いた最近の手紙には「裁判は１月８日の11時に決まりました」と書いてあった。公判日程が2020年１月８日から３月までと決まったことは、この４月からマスコミで一斉に報じられている。４月上旬より裁判での被害者参加制度を利用するかなど被害関係者への説明が始まったことで、マスコミ各社が一斉に知るところとなったのだ。 秋葉原事件の加藤智大死刑囚の公判では被害者の特別傍聴席が設けられ、加藤死刑囚は入退廷時に毎回、そこへ向かって謝罪のお辞儀をしていた。相模原事件でも特別傍聴席が設けられるだろうが、大きく異なるのは19人の犠牲者遺族がいまだに実名を公表しておらず、その席には座らないと思われることだ。
「ビリヤニって何ですか？」と詳しい３人に聞いてみた
趣味は食材採取とそれを使った冒険スペクタクル料理。週に一度はなにかを捕まえて食べるようにしている。最近は製麺機を使った麺作りが趣味。（動画インタビュー） 前の記事：富山湾の光る宝石、ホタルイカを捕まえたい 2018-2019 ＞ 個人サイト 私的標本 趣味の製麺 急にビリヤニが流行りだしたぞ ある製麺好きの友人が、「僕はもうビリヤニクラスタですから」といいながら、いつの間にかビリヤニを作るようになった。 友人Ａ：「肉じゃがだったら肉の違いとかはあっても作り方はだいたい一緒じゃないですか。動画サイトとかで調べても、ビリヤニは人によって全然違うんですよ。なにが正解なのかまったくわからなくて……」 そんな説明をしながら、新大久保で購入したインドの細長い米を半茹でにして、寸胴鍋の中でマトンのカレーと層にすると、その地表部になにやら派手な色付けをして、小麦粉を練ったもので蓋を目張りして弱火に掛けた。
エンジニア採用がぐんぐん進む求人票の書き方｜末本充洋
こんにちは。先日「大企業からスタートアップに転職して感じた3つのこと」という内容の投稿をしたところ、いろんな方に読んでいただきました。ありがとうございます。読んでいただいた方の1人に継続的に投稿していかないと「あのブログを書いた人」って印象で終わり「ブログを書いている人」にはなれないよーーーと痛いところを突かれてしまいました。汗 そこで今回は「エンジニア採用がぐんぐん進む求人票の書き方」というテーマで書いていきたいと思います。 私自身入社以来、エンジニア求人票を数千件読み込みを行なってきました。そうすると段々と、エンジニア採用がうまくいっている企業様の「求人票」の特徴を見つけることができました。その特徴をまとめます。 そもそも求人票とは何か？？求人票とは、社員の採用を予定している企業が募集概要や労働条件などを記載し、求職者に案内するための文書です。ハローワークや人材紹介会社などを利用する場
アメリカで「最も速く消滅しつつある職業」ランキング | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
近年、テクノロジーが飛躍的に進歩を遂げる一方で、多くの職業が存亡の危機にさらされる状態が続いている。組み立て工場から訪問販売にいたる無数の業界で、就業者数が大幅に減少しているのだ。 アメリカでは総労働力が2026年までに7.4%増加すると予測されているが、多くの職業で従事者が減る見込みだ。 818の職業について、現在と、今後推定される従事者数の追跡調査を実施している米労働省労働統計局（BLS）によると、818種のうち17%の職業が、2026年までに従事者が大幅に減る見込みだという。 消滅しかけている職業のひとつが鉄道の保線員で、2016年時点の従事者数は1200人だった。 職務としては、鉄道設備のメンテナンスを行ったり、装置のゆるみなどがないかを監視したり、線路上の障害物の有無を確認したりといった内容が含まれるが、そうした作業は自動化されるか、技術者が担当するかのいずれかとなりつつある。
The boy in the photo
Words: Jon Kay Video/photos: Andy Alcroft, Alex Littlewood It’s New Year’s Eve. In a cold, bare council flat in south-west England, Amar rips open a sealed packet and pulls out a cotton-wool swab. He doesn’t need to read the instruction sheet. He has already read it many times. He watches himself in the mirror as he rolls the swab around the inside of his cheek for 30 seconds. Then he waves it in
機械学習とかDeep Learningを学ぶ前に知っておくべき基礎の基礎 | DevelopersIO
はじめに 数年ほど前から、「機械学習」や「Deep Learning(深層学習)」という言葉をよく聞きます。 どうやらこれを使えば売上予測ができたり画像の識別ができたり自動運転の車が実現できたりする、 すごい技術といわれています。 たしかにすごそうな技術だということはわかるのですが、「機械学習や深層学習をやってみよう！」 と思い立って、適当にググってTensorFlowとかをはじめようとすると、 いきなり壁にぶち当たるのではないでしょうか。（自分は当たった） 「機械学習でコンピュータが、猫がどういうものであるか人間に教えられること無く理解したんです！」 とかいわれても、いまいちピンときません。 機械学習は最近注目されていますが、1951年に最初のニューラルネットワーク(後述)が作成されたそうで、 それなりに歴史のある技術のようです。 やはりここは機械学習とかその周りの技術や用語についてゼロ
ニューラルネットワークは21世紀のトランジスタである
ニューラルネットワークは21世紀のトランジスタである 2019.05.12 Updated by Ryo Shimizu on May 12, 2019, 18:10 pm JST 過日、スコットランドのグラスゴーで開催された世界規模のコンピュータ・ヒューマン・インタラクション学会、CHI2019に参加してきた。 そこで目にしたものは、もはや当然のように受け入れられているニューラルネットワークの数々である。 CHIという学会においては、ニューラルネットワークがなんら特別なものと認識されていない。 それどころか、そもそも「当然のように使う道具」として捉えられているのが非常に印象的だった。 例えば、東京大学の暦本純一研究室では、口腔内を超音波エコーでスキャンして、口腔の断面図からニューラルネットワークによって発音を推定し、スピーカーで再現することで無声状態でAmazon Alexaを起動するS
タスクが重なって“モヤモヤ”するのを解消する方法
「気になっていること」を可視化することに慣れてくると、そのパターンが見えてくるものです。筆者の場合、プロジェクトの立ち上がり期を上手に管理すればモヤモヤが解消できることに気付きました。 GTD（Getting Things Done、ナレッジワーカーのための仕事術）では、「気になることを洗い出す」という最初の作業が有名です。ある程度タスクの整理がついてくると、「気になること」や「モヤモヤすること」には法則があるのではないかと思うようになります。 筆者の場合、何となくモヤモヤが始まるのは、新しい企画がスタートし、同時に片付かない企画の残務整理がいくつかあって、しかも近々新しい企画を立ち上げるので、それについて「考えておきたい」ということが増えてきた場合です。もう少し具体的にいえば、新刊の企画の依頼を受け、間もなく脱稿しそうな本の原稿を抱えていて、同時期に引っ越しの準備を考えないといけないとい
何故やりたいことがわからずに悩み続けてしまうのか？｜こばかな
こんにちは、THE GUILDのこばかなです。デザインとかコーチングをやっています。 最近ほぼ毎日コーチングをしているのですが、もっとも多いのはキャリアに関する相談で「やりたいことを明確にしたい」というテーマです。 いまは選択肢が多い時代なので、誰でも一度は「あ〜〜現状のままでいいのかな〜〜Aの方がいいかな〜〜それともBの方がいいかな〜〜」と人生について悩むことがあるでしょう。 ということで、いろんな方々の話を聞いた経験からモヤモヤと悩み続けてしまうときのよくあるパターンをまとめてみました（もちろん当てはまらない人もいるのでその前提で読み進めてください）。 やってみたいことはあるけれど、なんとなく無理だと感じる現状にモヤモヤしてるとき「本当はこうしたい」という本心に気付けないことが多いです。なぜならその本心に従うことは現実的にハードルが高いと感じていて、無意識に選択肢から除外してしまうため
データサイエンティスト・データエンジニアのための Python ライブラリ一覧 - Qiita
データ分析やデータ加工、機械学習などを行うのに便利な Python ライブラリを紹介する。 なぜ Python なのか 統計や機械学習をするなら、 R という選択肢もある。 R のデータの加工や集計、統計処理に優れた言語であり、言語標準の機能だけでかなりのことができる。機械学習のライブラリも充実しており、有力な選択肢であることは間違いない。 R と比較して Python が優れている点は、周辺エコシステムの充実にある。 Python エコシステムはデータサイエンスの分野に留まらない。 NumPy や Pands で加工したデータを Django を使った本格的な Web アプリケーションで利用することも可能だ。 ライブラリ群のインストール ここで挙げているライブラリのほとんどは Anaconda で一括でインストールできる。 データ加工 NumPy NumPy は数値計算を効率的に行うため
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
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