名古屋市千種区の覚王山に、“大盛の店”として長年愛されてきた食堂があります。この店が、建物の建て替えを終え、およそ1年半ぶりに再開しました。グランドオープンの日には、ボリューム満点の名物・大盛カツ丼などを求め、朝から常連客で行列となりました。 ■待ちに待った人たちで大行列…大盛の店として愛される老舗がリニューアル
長年愛されてきた“大盛の店”…大正創業の名古屋・覚王山『玉屋』 建て替えを終え1年4か月ぶりに完全復活 | 東海テレビNEWS
名古屋市千種区の覚王山に、“大盛の店”として長年愛されてきた食堂があります。この店が、建物の建て替えを終え、およそ1年半ぶりに再開しました。グランドオープンの日には、ボリューム満点の名物・大盛カツ丼などを求め、朝から常連客で行列となりました。 ■待ちに待った人たちで大行列…大盛の店として愛される老舗がリニューアル
現物投資とキャッシュの余力で、恐ろしい瞬間をいかに平然と乗り切るかが勝ち組になるか負け組になるかの境目。ユートピア銘柄から多くのテンバガー株。レバレッジをきかせた投資をやめて、お化け株狙いに。 - ねこぷろ
暴落時に投げる人になるか、それとも拾える人になるか 周りの人たちが我を忘れているときに、当たり前の行動をとれる人 個人投資家のユートピア銘柄からテンバガー株 レバレッジをきかせた投資より、お化け株狙い バリュー株よりグロース株 暴落時に投げる人になるか、それとも拾える人になるか 最近マザーズなど 日本の新興株などで 暴落が相次いていますね レバレッジをかけた取引は 騰がる時は魅力的ですが その反面 下がるときには 大きな負担になります 投資において 武器でもありますが 諸刃の剣でもあります。 勝ち組になっていく投資家は ある程度資産を形成した時点で レバレッジを回避するようになります それはリスクを管理する面で 当然のことだと思います 身の丈をこえた投資が 一番のリスクであることを 理解しているからです Sponsored Link 周りの人たちが我を忘れているときに、当たり前の行動をとれ
Deep Metric Learningによる、ホテルや飲食店などの拠点検索改善
1.2 なぜDeep Metric Learningにしたか 改善前のモデルでも特徴量を頑張って作れば解決できないことはないとは思います。「地名、ジャンル等に引っ張られて、拠点名指定を無視してしまう」パターンでは、クエリを解釈するロジックを入れ、地名だということを理解して地名部分のみを拠点の住所とマッチングさせて、それ以外を拠点名にマッチングさせて、という具合で特徴量を作れば正解できる可能性があると思います。しかし、これは一例で全体的に精度を上げるにはさまざまなケースを人が考慮して特徴量を作っていく必要があるので大変です。 そこで、学習データ（クエリと正解拠点のペア）が大量にあることを生かして、DNN（Deep Neural Network）がよしなに学習してくれるのに期待しました。また、プロダクト化することを考えると遅くとも数百ミリ秒以内で応答する必要があるので、クエリと拠点側をそれぞれ
横断歩道の歩行者を待つのって交通の生産性を下げる行為だよな。
最近は歩行者が横断歩行付近にいると停車、もしくは減速する車が増えてきた。 これはいいことである、と手放しに歓迎するべきことなのか？ 当たり前だけど、人より車のほうが速度は速い。 だから、さっさと車を通してしまってから人がゆっくりと歩くほうが 全体の交通の流れとしてはいいことである。 生産性が上がる選択である。 交通の生産性とは時間あたりに通行する移動単位の数量で測定されるべきだと思う。 わずかひとり、ふたりの歩みの遅い歩行者のために 何台もの車が停車することが果たして正しいことなのか？ 現在、日本は非常に生産性の低い国であると言われている。 様々な要因があるのだろうが、 ひとつにはボトルネックを放置する傾向が 日本人にはあるからではないだろうか？ であるのに、なぜか新しいボトルネックをつくりたがる。 日本の交通事情は現在刻一刻と壊滅する傾向にある。 なぜなら高齢ドライバーがあまりにも増えす
45歳以上のホワイト会社員のほとんどが働いてない
日系の大手ホワイト企業に勤務しているが、生産性が高いのは25～39歳くらいの社員で、45～65歳は働いていない。 リモートワークによってそれがはっきりとした。彼らは肩書だけあって何もしていなかった。 しかし賃金テーブルは40歳・50歳辺りで二度急上昇するように組まれている。 確かに「専業主婦と子供を養っている男性社員が必要とする金額」というところから給与を決めれば、 子供が高校生になる40代から父親の所得を高くすることになるだろう。 しかしこの考え方って「労働対価」ではなく「福祉」ではないだろうか？ アメリカでは解雇規制がないからすぐクビになるが、すぐ雇用保険が給付されるという。 日本は解雇規制が厳しく、大手企業では全く仕事をしない人もクビにならないかわりに、雇用保険は書類手続きが面倒で給付が遅い。 そして解雇規制の厳しさがまともに機能しているのは大手・ホワイトだけだ。 中小零細では法令順
みずほ銀行、システム会社から「故障は４千年に１度」と説明 ※１年で8回障害 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
みずほ銀行、システム会社から「故障は４千年に１度」と説明 ※１年で8回障害 1 名前：速報 ★：2021/10/10(日) 11:16:25.88 ID:BawfjGDp9 システム会社から「故障は４千年に１度」と説明…みずほ銀、他の大手行とは異なり４社に委託 みずほは「システム会社から、（二重の）故障が起きる確率は４０００年に１度と説明された」と強調した。ただ、同じ型番の機器で故障率は今年度２倍に増えているデータがあったが、みずほは故障の予兆としてとらえていなかった。 https://www.yomiuri.co.jp/economy/20211008-OYT1T50232/ みずほによると、今年発生した８回の障害 https://www.yomiuri.co.jp/economy/20211008-OYT1T50232/ 2: ニューノーマルの名無しさん 2021/10/10(日) 1
ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針についてご説明します。 目次 目次 一般的なサジェストの概要 サジェストの分類 サジェストの評価指標 ZOZOTOWNでのサジェストの改善 サジェスト改善のサイクル 1. サジェスト改善方針の仮説 2. KPIの策定 3. サジェストの改善施策 4. ABテストの実施 まとめと今後の改善案 おわりに 一般的なサジェストの概要 はじめに、一般的なサジェストの分類や評価指標を説明します。 サジェストの分類 サジェストとは、検索窓にキーワードが入力された際に関連するクエリを表示する機能を指します。また、本記事ではサジェストに候補として表れ
勝手にマクロ化すな
派遣に限らず勝手にマクロ化すな。 やるとしても「一時的なデータ整理の助っ人要員」みたいな、「その場限りで基本的にその仕事が継続しない」案件だけにせぇ。 データが永久に同じ形式で来るわけでもなければ例外が来ないわけでもねぇ。 その場合に、エクセル先生が勝手に書いたマクロのメンテナンスは誰がするんじゃ。 永久にお前がそこにおるわけじゃねぇんじゃ。 俺がマクロ化して効率化してやったのにとかアホみたいなドヤ顔するボケに限ってまともにコメントも書かんし、 コーディングのルールも統一されとらんし、なんなら意味もわからんままサイトからのコピペしとるから必要のない処理までいれよる。 視認性が冬の日本海なんじゃ。 もう余計なことはせんともくもくと算盤はじいとけぃ。 どうしてもドヤ顔プログラミングしたいならソフトハウスにでも転職せぇ。 勝手にマクロ化すな。
ブレインフォグ「脳に霧」 “コロナ後遺症” 感染1年後も頭痛や倦怠感｜FNNプライムオンライン
いま、新型コロナへの感染後、後遺症に苦しむ人が急増しています。 『ブレインフォグ』と呼ばれる症状も広がっています。これは、その名の通り、「脳に霧がかかったような」状態で、記憶障害や集中力の低下などがみられるものです。 実際に、“ブレインフォグ“とみられる後遺症に悩む30代の女性を取材しました。 ブレインフォグなどの後遺症に悩む30代の女性： 倦怠感がメインですかね。あとは激しい運動とか、頭をすごい使ったりとかすると途端に疲れて寝込んでしまうような状況です。ずっと脳に違和感が出ているって方が多いと思うんですけど、私もそれが顕著にあって、走ったりとかすると脳が鷲掴みされてるような感覚というか。頭が変になるような感覚ですね。 女性によると、去年（2020年）8月に発症。 症状が収まり、仕事に復帰した後、後遺症が悪化。改善はしているものの、1年以上経った今でも、頭痛や倦怠感などが続き、仕事を休職し
「行動経済学は死んだ」騒動のメモ｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
まず、Jason Hrehaという人が「行動経済学の死」という記事を書いた。 その記事の日本語訳はこちら。 この人は、ウォルマートの行動科学研究のトップ(Global Head of Behavioral Sciences at Walmart)の人。 Hrehaさんは、 「行動経済学は死んだ。 その主要な発見は何年も再現に失敗している。 その中核的アイデアである『損失回避バイアス』にもろくな再現性がない。 僕自身、実際マーケティングキャンペーンで研究したから知ってるんだ。」 という趣旨のことを言ってる。 ※「損失回避バイアス」とは、利得よりも損失の方を大きく評価する心理的傾向のこと。 その記事を山形浩生さんが知って以下のツイート： うっひーマジっすか。行動経済学は再現性皆無、カーネマン＆トヴァースキーもかなり悪質なチェリーピッキングしていて、鉄板と思われていた損失忌避すらかなり怪しく、ナ
新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな」を公開しました
新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな」を公開しました 代表の松井です。 弊社インフィニットループでは、近年「新卒ファースト」を合言葉に社内教育に力を入れています。 先日、主に新卒向け（それ以外の参加者も多くいましたが）に、「テスト文字列に”うんこ”と入れるな」という講義を行いましたので、その資料を公開します。 なぜ人は入力欄に「うんこ」と入れてしまうのでしょうか。 それはどういう経路で社外に漏れ、防ぐには何をすべきなのでしょうか。 タイトルはアレですが、内容は至って真面目に書いています。 悲しい事故を防ぐために「仕事中にはふざけないこと」など、新社会人に必要なメッセージを強く込めたつもりですので、ぜひ本資料をあなたの会社での研修にも役立てていただければと思います。 ツイート
9月新刊情報『入門 機械学習パイプライン』
『入門 機械学習パイプライン ―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化』 Hannes Hapke, Catherine Nelson 著、中山 光樹 訳 2021年9月24日発売予定 384ページ（予定） ISBN978-4-87311-951-9 定価4,180円（税込） 機械学習を用いた本番システムの構築には、データの前処理やモデルの学習、デプロイなどのステップが必要です。しかし、これらのステップは手動で実行されることが多く、エラーの原因となっています。そこで本書では、TensorFlowのエコシステムを使用した機械学習パイプラインの構築方法について学びます。パイプラインを用いて各ステップを自動化することで、レガシーなシステムの保守から解放され、新しいモデルの開発に集中できるようになります。 本書の表紙の動物は、マッドパピー（Necturus maculosus）です。北米東
ある時、親との会話の中で『親が稼いだ金だし』みたいな事を言ったら注意された「神みたいな模範解答」「その親聖人ですね…」
のぼりくだり @kudarinobori あるとき親との会話の中で「親が稼いだ金だし」みたいなことを言ったのだが、「親が稼いだ金であることを主張されると、親が家庭内での絶対的な権力者になってしまうため、そういうことは絶対に言うな」と注意された 2021-08-26 15:21:28
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