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ハーバード大学で150年以上教えられる作文術「オレオ公式」とは？...順番に当てはめるだけで論理的な文章に
＜書くことが苦手な人でも「オレオ公式」を知ることで、誰でも論理的な文章がすぐに書けるようになる＞ ハーバード大学で受け継がれているライティングメソッドから生まれた「オレオ公式」。 書くことが苦手な人でも「オレオ公式」を知れば、論理的かつ説得力のある「伝わる文章」の達人になれる。 『作文宿題が30分で書ける! 秘密のハーバード作文』（CCCメディアハウス）の「第1章 ハーバード大生みたいに考える」より一部抜粋。 作文上手になるためのセンターピンをねらえ！ 以前『ニューヨーク・タイムズ』の記者が書いた『習慣の力』（チャールズ・デュヒッグ著、講談社）という本が、世界中で話題になりました。人間の習慣の秘密について著者の考えをまとめた本です。 この本の中で著者は、「ボウリングのセンターピンを1本倒すだけでほかのピンも次々と倒れていくように、まず、その人が変えたいと思うもっとも大きな習慣をひとつ変える
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
結局Githubに学習履歴を統一した方が諸々良かった
改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも
資本家をビビらせろ | p2ptk[.]org
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「Precaratize bosses」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic 詩人アンジェロウの「人が本性を見せたら、それを信じなさい」という言葉、政治における「すべての非難は自白である」という自明の理のを組み合わせると、次のようになる。「誰かがあなたを悪徳だと非難するたびに、その人は自分自身の本性を見せているのであり、あなたはそれを信じるべきだ」。 そうした非難について考えてみよう。CARES法による対コロナ緊急経済対策の小切手をめぐる道徳的パニックを覚えているだろうか？ 支配階級の代弁者たちは、ありとあらゆるケーブルテレビに出演し、「こんなことをしたら、誰も働きたがらなくなるだろう」と口々に不満を漏らした。労働者は、すべて――家、子供、冷蔵庫の食料など――を失うことへの恐怖心のみに突き動かされて仕事に就くのだと彼らは考えている。 こ
![資本家をビビらせろ | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9e7dd010336bd9603ef87aa2dee7ae2674fd08fc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Fprecaratize-bosses-2.jpg)
ワキーガをどうにかしたい
ワキーガを手術しようと思う。 お給料が溜まってきたから。 保険適用なら5万円、駄目でも20万円らしい。 職場の皆には悪いけど、ゴールデンウィークは10連休取って入院したいと思ってる。 思ってた。 調べた。 え、辛。 術後次の日に出血→血腫→皮膚壊死。 1週間の安静=風呂不可。 2.3週間の間は腕を上げられずワイシャツも着れない。 皮膚麻痺、ケロイド、神経障害。 匂いは指数的なのでアポクリン汗腺が1/10になっても体感は半減するかどうか。 そして医者が優秀でも取り過ぎのリスクを考えたら（癌の手術をイメージしてね）そこが限界。 え？ 2週間安静にしてリスクありありで半減するかどうかだと？ え？ 嘘？ やだ？ ビューホットとかいう奴なら30万だけどすぐに風呂入れるらしい。 ふーん。 でも8割しか取れないとかなんとか え？ じゃあ匂いは4割引ぐらい？ は？ 意味あんのかそれ？ ボトックスとミラドラ
rebase 教から脱退します - Qiita
rebase で色々あったので、備忘録として簡単に書いていきます。 前提背景 開発作業中、元のブランチに変更があった場合、私は変更を取り込むために常に rebase を使用します。これを選ぶ主な理由は「コミットログが見やすく保たれるため」です。 Gitには同様のコマンドとして merge がありますが、これは変更を取り込む際にマージコミットを作成する点が異なります。私はマージコミットによってコミットログが煩雑になると感じています。 このような理由から、私はrebaseを積極的に使用しています。 何があったのか 簡単に言うと、レビュー中にブランチ元の変更があったので、 git rebase からの git push -f origin [ブランチ名] やったらレビュアーのコメントが吹き飛びました。 いやー、めっちゃ怒られたよね💦 原因 「レビュー中」という状況がまずかった。 コードを共有し
【追記あり】無能なワーママ部下をなんとかしてやりたい
俺：係長 A子：部下、役無し 会社：非常にホワイトな大企業 これはただの愚痴だ 「私はどうして主任になれないんですか」 「女だから差別されてるんですか」 違う。今は女性の昇進目標30%があるから、女の方が推薦しやすい環境だ 女を無理やり昇進させたせいで、今は降職希望で人事部が困ってるくらいだ 「じゃあ産休と育休取ったから差別されてるんですね」 違う。産休と育休を取っても働いてた扱いで考査しろと厳命されてる 休んでた期間は平均的な評価がついている うちはホワイト大企業で女性管理職比率30%に血眼だ 「じゃあ時短だから」 違う。時短でも構わずどんどん昇進させてる うちはホワイト大企業（略 「子どもが熱出して突発休みするから」 違う。そんなことはどうでもいい。誰でも休むときは休む。休んだからって評価は下がらない 問題はそこじゃないんだ お願いだから仕事のメモを残してくれ 急ぎの仕事を教えてくれ
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
「線形代数で何を学ぶのか、何に役立つのか」大学や高専で線形代数を学び始めた人へ送るポスト→「学生時代に読んでみたかった」「意味や繋がりが理解できて初めて面白い」
三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授（'75生）CG/折紙/幾何/プログラミング，一風変わった折り紙の設計，制作をしてます．令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました．主に数学と折紙と日常のことについてツイートします．折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの？」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j
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