1200チームを分析：常勝軍団に不可欠なのは、名監督でもスター選手でもない
献身的にチームを支えた｢サンアントニオ・スパーズ｣のティム・ダンカン（Tim Duncan）選手は、まさに理想のキャプテンだ。 Mark D. Smith/USA TODAY Sports スポーツ史に残る成功を収めたプロチームを分析した結果、チームの勝利には優秀なキャプテンが不可欠であることが判明した。 最も優れたキャプテンは、自分のエゴのためではなく、チームのためにプレーする。 優れたキャプテンがもたらす影響は、軍隊や職場にも当てはまるようだ。 好きなプロスポーツチームを思い浮かべて欲しい。そのチームが最高なのはなぜだろう？ 理由には、一生に一度、出会えるくらいの超一流選手、素晴らしい監督、優秀なフロントなどが浮かぶだろう。 ウォール・ストリート・ジャーナルの編集者、サム・ウォーカー（Sam Walker）氏も、時代を超えて大成功を収めてきたプロスポーツチームの共通点を探るプロジェクト
ベランダ喫煙：煙たいよ！ 「被害者の会」登録急増 | 毎日新聞
マンションなど集合住宅のベランダでの喫煙に対する視線が厳しくなっている。近隣住民の喫煙による受動喫煙で悩む人たちが今年、全国組織の被害者の会を結成したところ、約２カ月半で会員が約８２０人集まり、不満が高まっていることが浮き彫りになった。公共スペースや店舗などでの喫煙のあり方が議論になって久しいが、「ホタル族」などによるプライベート空間での喫煙についても、ルール作りなどを巡って議論を呼びそうだ。 「どんな人が住んでいるのか分からず、なかなか言い出せませんでした」。千葉県の分譲マンションに住む４０代の女性は、階下の男性のベランダ喫煙に苦しんだ。２年ほど前、室外から強いたばこのにおいが漂いはじめ、せきが出た。ストレスで顔にアトピー症状などの健康被害が出たため、病院を受診した。
Google 辞めました - アスペ日記
Google辞めました。 最終出社日は 5月11日。 5月31日まで有給消化。 その後は無職。 転職先が決まっていて有給消化している「なんちゃって無職」ではなく、ガチ無職。 とりあえずハロワでも行こうと思う。 まず初めに。 この記事は、Twitter で @takeda25 をフォローしてくれている人たちが想定読者だ。 また、これは相当長くなると思う。さらに、中ではたとえ話を使うので、読んでもさっぱりピンと来ないかもしれない。 だから、長い文章を読んで「読んで時間を無駄にした」と思うタイプの人は、ここで読むのをやめてほしい。 もう一つ。 この記事を書いた人間（真鍋宏史）は無名の一社員で、ろくに業績もない。 そういう人間が何かを言っても聞く価値はないと思うなら、やはり読むのをやめてほしい。 この記事では、自分のいた場所に対してネガティブなことも書くと思う。 そのため、なぜそういう行動を取るか
GoogleやGoDaddyによるネオナチサイトの締め出しは危険行為──EFFが警告
ネットにおける言論の自由保護を目的とする米非営利団体、電子フロンティア財団（EFF）は8月17日（現地時間）、ドメイン管理業者の米GoDaddyと米GoogleのGoogle DomainsおよびCDNの米CloudflareがネオナチサイトDaily Stormerへのサービスを停止したことについて、「危険な行為だ」と警告した。 これは、12日に米バージニア州シャーロッツビルで起きた極右団体とその反対派の衝突で亡くなった犠牲者についてDaily Stormerが人権を侵害するような記事を掲載したことを受け、GoDaddyとGoogle Domains、それに続いてCloudflareがサービスを停止したことを指す。 EFFは「ネオナチとの戦いと表現の自由の未来」と題する文書で、「米国全体で増大しつつある憎むべき暴力と攻撃に立ち向かうべき」ではあるが、「ネオナチを沈黙させるために現在使われ
キラキラネーム読解術
https://anond.hatelabo.jp/20170819083313 塾講師なのでキラキラネーム読解にはかなりの自信がある。 そんな私に言わせれば、羽奏＝わかなはまだ標準レベル。 なのでみんな読めたほうがいいんじゃないか。 こういう名付けの是非についてはいろいろ議論もあろうかと思うが、今後キラキラネーム勢が社会に進出してくることは確実なので、この程度が読めないようでは老害の烙印を押されることは必至。 というわけで、以下の原則をマスターしてキミもキラキラネームマスターになろう！ 大半のキラキラネームは意外に常識的だと心得るキラキラネームには大きく2つのパターンがある。 ①読みは普通だが漢字の当て方が変 ②漢字の当て方は普通だが読みが変 「羽奏」のばあい、読みの「わかな」は普通なので①というわけ。 ①＋②の最終形態になるともはやどうしようもないが、①か②のどっちか片方である＝読みか
変分ベイズを使って変化点検知をしてみる - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回は簡単なメッセージ受信数のデータを使って，変分ベイズによる変化点検知をやってみたいと思います．なお，今回使うデータやモデルは下記のPyMCの入門書を参考にしています*1. Pythonで体験するベイズ推論-PyMCによるMCMC入門-キャメロン-デビッドソン-ピロン この本では推論にMCMCを使っていますが，今回はモデルはそのまま流用し，同じことを実現する変分ベイズによる近似推論を導いてみます． 一般的には変分ベイズの方が計算が高速なので，MCMCの性能に満足できない場合などは変分ベイズは良い代替手法になり得ます．また，今回紹介する例は，過去に紹介した混合モデルを使った例よりも比較的シンプルですので，変分ベイズの入門題材にはちょうど良いんじゃないかと思っています． MCMCによる変化点検知 ・メッセージ受信データ PyMC本では次のような「ある期間で受信したメール数」
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【社説】グーグル多様性問題の皮肉
Reddit - Dive into anything