ソフトバンク幹部が自社の強みとして、口をそろえて指摘するのは、経営判断の速さ。「スピード(経営)では絶対に勝つ。世界中のあらゆる企業と比べても負ける気がしない」(幹部)。孫正義社長が「動物園」と表現する経営会議も、まさにそれを物語る。何事も即断即決。直ちに決定し、今からすぐにやれとなる。それゆえ、会議に参加したメンバーは自分の意見を我先に主張し、時には孫社長が「俺にもしゃべらせろ」と慌てるほどだ。
テクノロジーは日々進化しているのに、どうして交通渋滞はなくならないのだろう? せっかちなぼくは渋滞にはまる度に、そんなことを考えてしまいます。そして「混んでますね〜」と安易に口にするタクシードライバーに当たったりすると、「いや、あなたプロなんだから抜け道とか知らないの?」と、口には出せない小心者のくせに、心では思ってしまうのです。 もはや、諦めていました。渋滞にはまるのは自分の運が悪いのであって、タクシードライバーを責めるのはお門違いなのだ、と。でも、タクシードライバーの中でも経験を重ねたプロは渋滞回避術を知っているのです。 これから全5回の連載で、日本交通の徳山さん・野村さんにお聞きした"プロ"の技術を紹介します!(Top image by ナカオ☆テッペイ) 第1回目は、虎ノ門、祝田橋を攻略 日本交通にて1年前まで現役ドライバーとして勤務し、現在は新人ドライバーの教育を担当している徳山
お客さんがクレジットカードで支払いをした場合、お店として領収書を発行する必要性があるのかどうか。 このあたりについて、よくわからずに曖昧なままにしている方も多いのではないでしょうか? そこで今回は、クレジットカード払いと領収書発行の義務について詳しく記事を書いてみたいと思います。 領収書を発行すべきかでいつも悩んでいたという方は是非、参考にしてみてくださいね。 カード決済時の領収書発行について: 領収書発行の義務は、お店側にはない: 義務はないけど発行してあげるのが正解: 実はそれは領収書ではない: 収入印紙を貼らなくて良い理由はこれ: 領収書発行時の注意点: 参考リンク: カード決済時の領収書発行について: 領収書発行の義務は、お店側にはない: まず、結論から先に言ってしまうと、クレジットカード払いをされた場合の領収書発行の義務はありません。 カード決済をしたお客さんから「領収書をくれ!
ひっそりと、Webサービスをリリースしました。 http://tag-chat.net で、チャットがメインのSNSです。 自動でマッチングしてチャット相手を見つけてくれるマッチングチャットや、すぐにチャット相手を見つけてくれるフリーチャット、コミュニティチャット、フレンドチャットなど、とにかくチャットがメインのSNSです。 ■自分について 昨年の4月から、プログラムを学び始めた素人。22歳。札幌在住。 ■今更SNSを作ろうと思ったきっかけ FaceBookがウザい。というか嫌い。 これがきっかけ。 顔本が良いSNSだと話題になっていたので、実名登録してみた。大学の知り合いが見つけてくれて、友達登録などが増える。(ほとんど話したことがない人からも友達登録が来て、「おぉ!これで俺も友達が増えるんだ!」とワクワクしていた)。 が、流れてくるのは自慢ばっかり。 コミュ障で彼女はおろか、女友達もほ
「石原さとみ」はやっぱり美しい!個人的には桐谷美玲も大好きです。今年の「世界で最も美しい顔100人」には日本人が6名もランクインしています。 日本人でランクインしているのは、石原さとみ(32位)、佐々木希(41位)、桐谷美玲(46位)、島崎遥香(56位)、浜崎あゆみ(60位)、上戸彩(99位)の6名。 以下の動画で100位までのランキングを見れますが、13分もある動画なのでサッと見たい人は下記のランキング順のキャプチャをどうぞ。 島崎遥香がケイト・ウィンスレットの1つ下、石原さとみがナタリー・ポートマンの1つ上だったりと見どころのあるランキングになっていますよ! (追記)男性版の「世界で最もイケメンの男100人」も公開されました 100. Rosie Huntington-Whiteley 99. 上戸彩 98. Bella Heathcote Australia 97. AnnaSoph
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見&データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ(特に大規模データ)を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
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