2018年7月26日のブックマーク (4件)

  • 僕らは1UPキノコなんていらなかった|Pato

    は泣いていた。 もう10年くらい前になるだろうか。この季節になると必ず思い出すことがある。この年になると誰かに褒められたり怒られたりすることはほとんどない。直接的に評価されることがほとんどないのだ。ただ、確かにあの時はそれがまるで人生のすべてと考え、欲していた。誰かに評価されたかった。だから山は泣いていたのだ。 笑い声と喧騒、そして過剰なまでに元気な店員の声とで満たされた居酒屋で、山は泣いていた。通路向こうのテーブルで女の肩を抱き、緩みきった情けない表情を見せているロック歌手風の男が見せるその笑顔とは対照的に、山はただ泣いていた。 (写真:naka/PIXTA) 「俺、もう辛いわ」 山はそう切り出すと、ジョッキの生ビールを空にし、また泣いた。久々に会うことになった山は僕の知っている山ではなかった。彼は自信に満ち溢れていたし、受験や就活といった人生の節目において、常に理想を実

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    nkgr
    nkgr 2018/07/26
    よき
  • CSVの処理で使えそうなコマンドラインツール(column, textql, csvkit, xsv, visidata, csvtotable, daff, tabview) - もた日記

    column textql csvkit xsv visidata csvtotable daff tabview CSV(またはTSV)を処理するときにはcut, sort, awk, paste, joinといったコマンドを使うことが多いが、CSVの処理で使えそうなコマンドラインツールを簡単に試してみる。 テスト用のCSVデータは下記ページで作成した。 Mockaroo - Random Data Generator and API Mocking Tool | JSON / CSV / SQL / Excel column以外はGitHubのスター順で紹介している。 column stackoverflow.com columnはLinuxコマンドだが検索で結構ひっかかったので紹介。 以下のように見やすいように揃えて出力してくれる。 $ head -n5 test.csv id,fi

    CSVの処理で使えそうなコマンドラインツール(column, textql, csvkit, xsv, visidata, csvtotable, daff, tabview) - もた日記
    nkgr
    nkgr 2018/07/26
  • SREを実践するための手引きとなる書籍「Site Reliability Engineering Workbook」をGoogleが無料公開、8月23日まで

    SREを実践するための手引きとなる書籍「Site Reliability Engineering Workbook」をGoogleが無料公開、8月23日まで 「Site Reliability Engineering」(SRE)は、積極的にコードを書きソフトウェアをおもなツールとすることで高い信頼性を備え十分な性能を発揮するインフラを実現するという、Googleが提唱している方法論です。 GoogleはこのSREを普及させるためのWebサイトを公開しており、そこでSREの教科書的な存在であるオライリーの書籍「Site Reiability Engineering」を、今年の1月から無料公開しています。 参考: Google、書籍「Site Reliability Engineering」の無料公開を開始。インフラや運用をソフトウェアで改善していく新しいアプローチ GoogleはこのSREの

    SREを実践するための手引きとなる書籍「Site Reliability Engineering Workbook」をGoogleが無料公開、8月23日まで
    nkgr
    nkgr 2018/07/26
  • 学校授業1年分の学習範囲を、わずか32時間で終わらせる人工知能教材Qubenaが効果的な理由 | flick!

    わずか1/7の時間で学習効果を得られる 学生時代を思い出して欲しい。算数・数学の出来はいかがだったろう? とっても簡単で、問題を解くのが単なる作業になっていたことはないだろうか? 逆に、授業にまったくついていけなくて、脂汗を流しながら、授業を聞き流していたことはないだろうか? 「大勢を教えなければならない学校教育の場合、算数・数学の授業の多くは、この『自分のレベルに合っていない状態』なんです。」と言うのはQubena事業を行うCOMPASSの神野元基代表。 ところが、Qubena Wiz(https://wiz.qubena.com/)を使えば、人工知能を使って、生徒のレベルにあった問題を出し続けるので、無駄な時間がほとんどなく、わずか1/7の時間で、学校教育と同等の学習効果を得られるという。 常に適切な課題を出し続けることで、効率大幅アップ といっても、ものすごい魔法があるわけではない。

    学校授業1年分の学習範囲を、わずか32時間で終わらせる人工知能教材Qubenaが効果的な理由 | flick!
    nkgr
    nkgr 2018/07/26