毎日新聞社の情報公開請求により公開された推薦者名簿（上）と内閣府が国会に提出した推薦者名（下）＝2020年1月14日午後1時35分、秋山信一撮影 内閣府は16日の参院予算委員会の理事懇談会で、「桜を見る会」の推薦者名簿の推薦部局を隠して国会に提出していた問題について、加工が提出前日に行われたことを明らかにした。加工した理由については、最終的な推薦部局と名簿記載の部局が異なる記載だったため、との従来の政府の説明を繰り返した。 理事懇は非公開。立憲民主党の蓮舫・野党筆頭理事によると、内閣府の大塚幸寛官房長が「一部異なるものを国会に提出し、多大なるご迷惑を…

北海道の冬に欠かせない、ストーブ。 そのストーブの買い替え費用が生活保護費で認められないのは、憲法違反だ…札幌の50代の男性が市に支給するよう求めた裁判の初弁論がありました。 市は争う姿勢を示しました。 札幌市白石区に住む50代の男性です。 男性は心筋梗塞や狭心症などを患い、仕事を続けられなくなったため2013年から生活保護を受けています。 （男性）「ストーブなしで、北海道でひと冬ふた冬乗り切れる方はどれくらいいらっしゃるんでしょうか」 2017年12月、18年間つかっていた石油ポータブルストーブが油漏れを起こし故障。 札幌市に買い替えの費用を申請しましたが認められませんでした。 男性は生活費を切り詰めてストーブを購入しますが灯油代が払えず、温度を10度ほどに抑え、ダウンジャケットを着て寒さに耐え忍んでいたといいます。 （男性）「このまま発作が起きて死んじゃうのかなという想像もあった／暖房

草食系男子の出現は「フェミニズムの勝利」か 「草食系男子」という言葉が一世を風靡してから10年余りが経ちました。この語を流行させた立役者の一人・哲学者の森岡正博さんは、2009年に刊行した『最後の恋は草食系男子が持ってくる』（マガジンハウス）で 「草食系男子とは、心が優しく、男らしさに縛られておらず、恋愛にガツガツせず、傷ついたり傷つけたりすることが苦手な男子のこと」 と定義しています。草食系男子の定義は人によって様々ですし、10年余りの間の変遷もありますが、まずはこの定義を踏襲するとしましょう。 「私自身、若いときには草食系だった」と述べる森岡さんは、一貫して草食系男子を肯定的に描いています。2011年の論考「「草食系男子」の現象学的考察」（The Review of Life Studies Vol.1:13-28、こちらで全文公開）では「マッチョであることを中核とした従来の男らしさの

プログラミング初心者に対してどういう情報が役立つのかをぼんやり考えていると、そこそこコードを書けるベテランが、いつ、どういうことにつまづいてきたのかを書くとけっこう有益なのではないかと思ったので書きました。これを読むと直接プログラミング能力が上がるわけではないですが、「ああ、こういうところでつまづいてもいっぱしのプログラマになれている人もいるのだな」と思ってもらうのが目的です。成功談よりも失敗談のほうが役立つとよく言われますが、それと少し似ているのかもしれません。 全段落で「いっぱしのプログラマ」とか言った手前、自分のことを書いておきます。18歳ごろから20年くらい前からプログラミングをしていて、主に有名どころのOSSに向けてコードを書いてきました。昔はLinuxカーネルを10年少々やっていて、ここ最近はCephオーケストレータであるRookの開発とかをしています。プログラマとしてはスーパ

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「アメラジアン」という言葉を知っているだろうか？アジア各地に展開する米軍基地の軍人・軍属と現地の女性との間に生まれた子どもやその子孫がそう呼ばれることがある。アメリカとアジアでアメラジアン。日本だけでなく、韓国やフィリピン、ベトナムなど米軍が展開する地域に数多く存在する。 かく言う私もアメラジアンの一人である。私の母は沖縄の祖母と米軍の祖父との間に生まれた。私は「クオーター」で、「アメラジアン」で、私が名乗り始めた「ローレンス」という名は、私が一度も会ったことのないアメリカ人の祖父の名である。 私は長い間、自分と似た出自を持つ他者と出会ったことがなかった。アメラジアンという言葉を使う使わないに関わらず、このような出自の子孫が日本にも少なくないはずだが、そのことをあえて言わない人や自分自身が気づいていない人も多い。そんな中、私が25歳の夏、初めて出会った人が黒島トーマス友基さんだった。 トー

今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい