える @lTfC8qI4PATLiaC 近所のパチンコ屋が若者が来なくなり、なんとか快適な空間作りをと工夫した結果、ただの無料漫画喫茶になってしまったんだけど。 pic.twitter.com/9Wou5KOLbR
報道写真展を訪れ、写真にサインをする安倍晋三首相=東京都中央区の日本橋三越本店で2019年12月21日、藤井達也撮影 「そんな1年だっけ?」。思わずそうツッコんでしまったのは記者だけだろうか。安倍晋三首相が「報道写真展2019」を見て「日本が世界の真ん中で輝いた年になったのではないか」と語ったのである。確かに、改元や新天皇即位の祝賀行事、ラグビー・ワールドカップなど、明るいニュースはあったが、豪雨や台風などの災害は忘れられない。「真ん中で輝いた」と表現した安倍首相の真意はどこにあるのだろうか。【江畑佳明/統合デジタル取材センター】 安倍首相は東京都内で開かれた写真展で21日、会場の写真を見て回った後、記者団の囲み取材に応じてこう述べた。
10年モノのサービスをアーキテクチャから再設計─はてなブックマークがScalaとDDDを使う理由 10年以上運用されているサービスには、さまざまな技術的な負債が発生しています。今後の継続的な改善のため、いったん新規開発を止めて4年かけて全面的なリニューアルを実施した「はてなブックマーク」の開発者に、プロジェクトの課題や解決する手法などを聞きました。 改善1つに数カ月かかるなら全てを書き換えられないか 2000年代にトレンドだった開発手法の負債 過去の開発意図を探る考古学的手法 データセンター移行も見据えて刷新しよう ドメインモデル設計とScalaとマイクロサービス化 コアロジックにはScalaを採用 きちんとしたドメインモデルによる設計と実装を継続したい 段階的なリリースとデータの移行という2つの大きな課題 求められる機能に沿ったデータベーススキーマに再構築 新旧の2システムを維持しながら
ぼくはとっくに「一番悪いのは安倍政権」って考え捨ててる。一番悪いのは「国民」だろう。テレビや新聞がって言うし、そうしたマスメディアの役割を決して過小評価するものじゃないけれど、さすがにここまでくると「国民が最低」と言わざるを得ない。 https://t.co/dcec9inxcR
金融商品取引法違反などの罪に問われ、ことし4月に保釈された日産自動車の元会長、カルロス・ゴーン被告が「私はいまレバノンにいる」とする声明を発表し、海外への渡航を禁じられているにもかかわらず日本を出国したことを明らかにしました。声明では出国の理由を「不公正な日本の司法から逃れるためだ」と主張していて、今後、レバノン政府がどう対応するかが焦点となります。(声明全文を掲載) 日産自動車のカルロス・ゴーン被告は、みずからの報酬を有価証券報告書に少なく記載した罪と日産の資金を不正に支出させるなどした特別背任の罪で起訴され、ことし4月に保釈されました。 東京地方裁判所が保釈の際に示した条件では、海外への渡航は禁止されています。 しかし、ゴーン元会長は日本時間の31日正午すぎ、アメリカの広報担当者を通じて声明を発表し、この中で、「私はいまレバノンにいます。もはや私は有罪が前提とされ、差別がまん延し、基本
中国の裁判所は、政府の宗教政策などを批判していたキリスト教の牧師に対し、政権の転覆を扇動した罪で懲役9年の有罪判決を言い渡しました。中国政府は、共産党への批判の拡大につながりかねない宗教活動を厳しく取り締まる姿勢を強めています。 判決の詳しい内容は明らかになっていませんが、王牧師は礼拝などの際、政府の宗教政策のほか、習近平国家主席を名指しで批判していたことで知られ、去年12月、多くの信者とともに拘束されていました。 中国で、キリスト教の牧師がこの罪を適用されるのは王牧師が初めてとみられます。 中国には政府が公認する教会と、公認されないまま宗教活動を行ういわゆる「地下教会」がありますが、習近平政権は、地下教会だけでなく公認の教会に対しても、十字架を強制的に撤去したり、未成年の参加を禁止したりするなど、締めつけを強めています。 中国政府は、キリスト教が国内で急速に信者を増やす中、放置すれば共産
11月に連載2周年を迎えた『イジらないで、長瀞さん』。 ”Sデレ少女”長瀞さんに、イジってイジってイジり倒されるセンパイ。読んでて何だかムズムズする、そんなふたりの際どいラブコメ。 「長瀞さん」はどのようにして生まれたのか? 隔週連載ってどういうスケジュールで描いているの? など、気になることを作者のナナシ先生にお聞きしました! マガポケデビューまでに描いたのは全400ページ! ――2周年、そして6巻発売おめでとうございます! ナナシ先生: ありがとうございます。 正直、打ち切られさえしなければいいなぁと思っていたので、ここまで支えてもらえて嬉しいですね。 ——漫画家を目指したのはいつ頃から? ナナシ先生: 目指しはじめたのはもう少し後ですが、小さいころから漫画は好きでした。親が漫画を読むことを許してくれなくて、隠れてこっそりと読んでいた、という記憶があります。 ――好きな作品は? ナナシ
こんなにきつい節約をしているのに、年金生活になると12万円の赤字になります 皆さんから寄せられた家計の悩みにお答えする、その名も「マネープランクリニック」。今回の相談者は、お小遣いもなく、毎日光熱費や食費などきつい節約をしているのに、年金生活になると12万円の赤字になってしまうことを不安に思っている56歳の専業主婦の方。ファイナンシャル・プランナーの深野康彦さんがアドバイスします。 ■相談者 ゆうこさん(仮名) 女性/専業主婦/56歳 関東/持ち家(一戸建て) ■家族構成 夫(62歳/地方公務員) ■相談内容(原文まま) 食費が足りず、生活がきついです。年金生活で貯金が底をつくのが不安で仕方ありません。現在、月7万円の生活費から、3万円の医療費(含む交通費)、1万5000円の新聞・美容院・ドラッグストア、日用品。夫が週末帰宅した時の食費を出しているので、食費が2万円ほどしかなく、きついです
遠方で暮らす両親。 うち、親父が死んだわけですよ。 親父が死んで保険金がおりたわけです。 年金ぐらしだけどそれでも1000万円ほど入ってきたわけ。 おかんのところへ。 そんでそのおかんだけど、 昔から宗教やってるわけ。 教会ですよ。統一○会。いやー有名ですね。 親父の葬式やなんかも教会流ですよ。 まぁそれはいいんだけどね。 で、死後大きなお金が必要になるといえばお墓ですよお墓。 関東だと全部で200万円くらいは見ておいたほうがいいあれですよ。 200万円とはいえ軍資金は1000万円あるわけだから平気だと思うじゃん? あまいんだなー。 あまい。 教会は怖いよー。 1年ほどで全部教会にとられてるんだから。1000万円。 ちなみに香典も300万円くらいだったと思うけど、それも教会にいってる。 葬式のときのお金は元々親父が残していたからね。葬式のときに香典は使ってないのよ。 1300万円。いやーい
「住民税を滞納し続けてしまったんです。日本語が分からなくて」―。広島市内で暮らすフィリピン人女性(32)から、こんな話を聞いた。納税を求める市の通知は日本語表記だけで、何が書いてあるか分からなかったという。おかげで女性は延滞金まで払うことになった。どうもふに落ちない。「自己責任」で済ませていいのだろうか。 【写真】3言語で住民税の案内であることを記す浜松市の封筒 女性は約7年前、母国を離れ同市に移り住んだ。職場を何度か変えながら、非正規で製造業などの現場で働いてきた。日本語はあいさつが交わせる程度。漢字は全く分からない。税金の払い方についての知識もなかった。 この春ごろに突然、給料ががくんと減った。フィリピン人労働者を支援する会に調べてもらったところ、市によって差し押さえられていた。女性はここで初めて「滞納して大変なことになっている」と知る。滞納の通知や差し押さえを予告する書類も届いていた
年末年始、故郷に帰省して、のんびりしている方も多いのではないでしょうか。ただ、心配なのは帰りの新幹線。東海道・山陽新幹線では、1月4日、5日の上り方面の指定席券は、一部の列車を除き、すでに売り切れている状況。仕方なく自由席を利用しなくてはいけない人も多いのでは。そんな時に役立つ情報を。 混雑する東京駅の東海道新幹線ホーム(画像・筆者撮影)(1)自由席に並ぶなら、2→3→1 東海道・山陽新幹線の「のぞみ」の自由席車両は、1号車、2号車、3号車です。どの車両に並ぶのか、思案することも多いでしょう。同じくらいの人数が、それぞれの車両の乗車位置に並んでいた場合に、おすすめなのは2号車、3号車、1号車の順です。 実は、それぞれ同じような車両に見えますが、定員が異なっています。N700系の場合、1号車は65名、2号車は100名、3号車は85名です。つまり、2号車と1号車では35名も差があるのです。同じ
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう!敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください! 【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 し
(Image by Pixabay) ちょっと前にこんなことを書きました。 洋の東西を問わずどこの事業会社でもあるあるなのが、プロダクト部門には山ほど優秀なデータサイエンティストや機械学習エンジニアがいるのに、広告・マーケ部門にはDSやMLエンジニアはおろか普通のエンジニアもアナリストもいないので外部コンサルやベンダーに頼りきり、という現象。灯台下暗し— TJO (@TJO_datasci) 2019年12月26日 これ、実は広告・マーケティング業界に限らずあらゆる分野業界のデータ分析事情について言えることなのですが、ここで言う「プロダクト部門」を「(その会社の)本業部門」と言い換えるとさらに普遍性の高い話であるように、僕の個人的な体験と見聞からは思われます。 ということで既に年末ポエムを書いてしまった後なのですが、今後データサイエンティスト(広義:よって機械学習エンジニアやデータアーキテ
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