作品の売り上げだけで画家として生きていくのは無理ゲーだと思い知らされました。｜宮森勇人｜note
今回は、アーティストのリアルな面を書きたいとおもいます。 タイトルの通り、画家の本文である「作品の売り上げ」だけでは到底、画家として生きていくの無理ゲーだなと思い知らされている話です。 ぼくはこれまで4度の個展を開催し、ありがたいことにどの個展も黒字になっています。 そして、これまで作品を30作以上買っていただいています。 ぼくの作品は購入者に値段を決めていただくドネーション方式（言い値）です。 なので、購入者それぞれ値段は異なるのですが、だいたい今の所5万円〜10万円で購入いただくことが多いです。 5万円、10万円というのは高級ブランドバッグを買えるほどの大金であり、自分の作品をそのようにしっかりと評価いただくことはとてもありがたいことです。 前回の記事にも作品を買っていただくことのありがたみについて書かせていただきました。 関連記事：アルバイトをしているからこそ「作品を買ってもらう」と
JavaScript自作アプリが動くスマートウォッチ「Bangle.js」--Tensorflow LiteでAIも
便利で何かと役立つスマートウォッチだが、自分にピッタリのアプリがアプリストアで配信されているとは限らない。しかし、スマートウォッチ用アプリの開発はハードルが高く、手を出しにくい。 そこで、アプリが自作しやすいオープンソース対応スマートウォッチ「Bangle.js」を紹介しよう。現在クラウドファンディングサービス「Kickstarter」で支援募集中。 Bangle.jsは、プログラミング言語のJavaScriptまたはGoogle Blocklyでアプリを開発可能なスマートウォッチ。ChromeやEdgeといったウェブブラウザー上でプログラムを作成し、無線通信でBangle.jsへ転送すると、好きなようにカスタマイズできる。C言語やARM用アセンブリ言語でもアプリが作れる。
トークナイザをいい感じに切り替えるライブラリ konoha を作った - Qiita
TL; DR 文のトークン化のためのライブラリである konoha の紹介をします． (旧 tiny_tokenizer) ↓みたいな感じで使えます．なにとぞ〜 from konoha import WordTokenizer sentence = '自然言語処理を勉強しています' tokenizer = WordTokenizer('MeCab') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処理, を, 勉強, し, て, い, ます] tokenizer = WordTokenizer('Kytea') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処理, を, 勉強, し, て, い, ま, す] tokenizer = WordTokenizer('Sentencepie
My Python Development Environment, 2020 Edition - Jacob Kaplan-Moss
My Python Development Environment: My Python Development Environment, 2020 EditionFor years I’ve noodled around with various setups for a Python development environment. A couple of years ago I wrote about a setup I finally liked; this is an update to that post. Bad news: this stuff still isn’t stable, and I’ve had to make some changes. Good news: the general concepts still hold, and the new tools
RPAでお茶を濁すな、「従業員の人生」まで思いやった働き方改革を
スタート以来、日経 xTECHの名物コラムとなった「テクノ大喜利、ITの陣」。今回はその第6回だ。毎回、複数の識者に共通のお題（質問）を投げかけ、識者にはそれに答える形で論陣を張ってもらう。お題は日本企業のIT利活用の問題点やIT業界の構造問題、そして世間の耳目を集めたIT絡みの事件などだ。 第6回のお題は「働かせ方改革と皮肉られる日本の働き方改革の行方」。答える識者のラストバッターは調査・コンサルティング会社のアイ・ティ・アール（ITR）でアナリストを務める甲元宏明氏。今の働き方改革ブームは過剰労働への批判に対する回避策にすぎず、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は「2010年代の表計算マクロ」でしかないとバッサリ斬り捨てた。（編集部）
【 vgimport 】コマンド――ボリュームグループをインポートする
vgimportコマンドとは？ 「vgimport」は、LVM2（Logical Volume Manager 2）で、ボリュームグループをインポートするコマンドです。 例えば、LVMで管理しているディスクを別のPCに移し替えたいときなどに使用します。インポートの対象となるボリュームグループは「vgexport」コマンド（連載第354回）でエクスポートしたものです。 Linuxでは当初、HDDなどに直接ファイルシステムを割り当てて管理していましたが、現在では、物理ボリュームをまとめて仮想化されたボリュームグループを作り上げた後、それを論理ボリュームに切り分けて管理する仕組みであるLVMが取り入れられています。例えば、CentOSでは、デフォルト設定のインストールで論理ボリュームを使用します。 物理ボリュームを直接使うのではなく、論理ボリュームを作り上げて記憶領域を管理することで、LVMでは
人に怒られ易い人とそうでない人が居ますが、その違いは何でしょう？
回答 (6件中の1件目) 自分で言うのも何ですが、自分は人に怒られない方です。 これは私が決して優秀だからではなく、何か他の要因がある事を結構長い間実感していました。 まずは、自分がどれだけ怒られないか、エピソードを交えて話しましょう。 中学校の頃、教室が三階にあったので、たまに窓から紙飛行機を飛ばしていました。（よく飛ぶ折り方はこちら [1] [2] ）風の強い日は風に逆らってかなりアクロバティックに飛んでくれるので楽しいのです！ 掃除の時間など、基本的に先生のいないときにやるのですが（あとでまとめて拾いに行く）その日はたまたま先生が下を通りがかって、「コラー！」と階段を駆...
メルカリ・ヤフー・ZOZO開発者が語る「画像検索」の最前線！ Bonfire Data & Science #1 イベントレポート
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 祝！ データサイエンス領域で初めての Bonfire！！ そんな記念すべき初回のイベントレポートを書かせていただきます、Yahoo!ショッピングでサイエンス領域を担当している東孝信です。 Bonfire Data & Scienceは、データとサイエンスに関わる人たちが情報共有できる勉強会/交流会です。 今後も定期的に開催される予定ですので、興味のある方は第2回以降もぜひチェックしてください！ さて、第1回のテーマは「画像検索」です！ 最近EC系のサイトで類似画像検索が出来るようになったけどどうやってるの？ 画像検索のモデルってどうしてるの？ 画像検索のインフラはどうしてるの？ 私たちの会社でも画像検索を用いたサービスを構築できる
たった一文でPandasのapplyメソッドを高速化する方法（検証計算あり） - Qiita
以下では、DaskやPandasなどと比較して、swifterがどの程度高速なのかを検証したいと思います。 swifterはベクトル化可能な場合とそうでない場合で挙動が異なるので、各々の場合を検証します。 使用したPCのスペックはIntel Core i5-8350U @1.70GHz、メモリが16GBです。 ベクトル化可能な場合 swifterはベクトル化可能なときはベクトル化するので、swifterの計算時間は単純にベクトル化した場合と ほぼ等しくなるはずです。これを確認してみましょう。 import pandas as pd import numpy as np import dask.dataframe as dd import swifter import multiprocessing import gc pandas_time_list = [] dask_time_list
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
氷１３００ｔで選手冷やす 五輪暑さ対策、全容明らかに：朝日新聞デジタル
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若手に頼みごとをしたら「これは仕事ですか？」と言い返されました。 - Everything you've ever Dreamed
人間は自分の聞きたいことしか聞かない生き物だとあらためて思う出来事があった。隣の部署に所属する比較的若手の社員が、以前から交際していた女性と結婚すると報告してきたのだ。挙式はやらないらしい。で、同僚の皆さまと飲んでいるとき、ささやかながら彼のお祝いのパーティーをやろうではないか、来月12月は忘年会もあるから11月中に、という話になり、賛成する強い理由はないが、反対する理由も特にないので、なんとなく、いいね、いいねと中ジョッキを傾けていたら、どうぞ、どうぞ、って感じで幹事になっていた。 数日後、「祝！比較的若手氏結婚！」と毎日顔を合わせている本社スタッフ全員にパーティーをアナウンスした。比較的若手氏には本社メンバー全員に声をかけると告げた。大失敗であった。「申し訳ないですが…」といって欠席表明する人が続出したのだ。寂しい気持ちになった。なぜ、仲間の門出を喜べないのか。ワン・チームじゃないのか
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