ChatGPT Reveals Shocking Parallels Between ‘Gender Critical’ Ideology and Fascism Kellie-Jay Keen-Minshul — aka ‘Posie Parker’ at one of her anti-trans rallies which attract Nazis and fascistsIn a recent conversation with ChatGPT, it became clear that transphobic ‘gender critical’ ideology bears striking similarities to fascist beliefs, particularly in its emphasis on traditional gender roles and

基本的なデータ構造であるヒープについて、概要、計算量と実装、そして最もシンプルな応用であるヒープソートを紹介します。MITが講義や資料を公開しているMIT OpenCourseWareのアルゴリズムとデータ構造の講義 が非常にわかりやすかったので、その内容に沿ってまとめました。この記事ではHeaps and Heap Sortの内容を以下の順序で解説します。 ヒープの概要ヒープの表現ヒープの構築ヒープの計算量ヒープの実装ヒープソート1. ヒープの概要ヒープ (heap) は優先度付きキュー (priority queue) の実装の1つです。優先度付きキューは集合 (set) を扱うデータ型で、集合に含まれる要素が何らかの優先度 (priority) 順に取り出されるという特徴を持っています。学会のポスター発表を回るときや、旅行先での観光地巡りでは、優先度に基づいて要素を取り出すことが重要

衆議院選挙が終わりましたね。 選挙の結果の受け止めは別の機会に回して、 今回は、選挙期間に市民運動を行う中で感じたことを書こうと思います。 今回の選挙で私は様々な活動に参加しました。 ・主要政党に19項目67の質問を送り回答を公開した、『みんなの未来を選ぶためのチェックリスト』 ・投票日前日に行った、 『みんなの未来を選ぶ投票マーチ #投票マーチ1030』 ・市民と政治家による3つの街宣、 『未来を選ぶための市民街宣1016』 『未来を変えるための市民と野党党首街宣1023』 『VoteForWomen1027 #女性の声が政治を変える』 他にも、SaveOurSpaceで行った文化芸術分野の公開質問状や、 WeNeedCultureで行った与野党4党の議員を各回で招いた配信番組にも取り組みました。 今回、運動を通じて沢山の女性と活動を共にしました。 そのことについて書こうと思います。 先

■最高の旅行冒険記でもある 彼女の調査方法がまたすごい。 お仕着せの学校訪問、地元の教育関係者がアピールのためにアレンジした理想コースを避けるために、彼女は自力で各国の教師に、公開されているメールアドレスを頼りにアポイントをとり、ホームステイさせてくれる教師を探す。 そして教師の家に泊まり込みながら、1ヶ国のなかだけでも複数の学校に潜り込んで教鞭をとり、1ヶ月以上生活をともにする。その中で子どもたち、教育関係者、両親特に母親と様々な対話をする中で、文化含めてその国が教育に期待してるものを抽出する。その旅行記としてだけでも面白い。 僕は彼女が調査した中で、日本と中国とシンガポールには、住んでいたしそれなりに詳しい。たぶん言葉の理解とかを含めれば彼女より詳しいだろう。その僕から見ても、彼女のこの３カ国での体験は、文化の深いところをきちんと捉えている。教育にまったく興味がない人でも、そうした文化

冥王星を最初に探険するというミッションのなかでも本当に最高の瞬間でした。太陽系でも冥王星やその衛星はそれまでミステリアスでしたので、ニューホライズンズ号の探索が教科書をすべて書き換えると思われたのです。 – アラン・スターン 色彩を増幅させて見ると、冥王星の氷に満ちた世界は、単調で控えめな色調だとはとても言えないのがよく分かります。 写真の著作権: NASA/JUAPL/SwRI, 天然色での冥王星とその衛星カロン 使用機器:the Long Range Reconnaissance Imager (LORRI) instrument and the Ralph instrument.また、こちらの天然色では衛星のカロンがくすんだグレーなのに対して、冥王星はもっと赤みが強いですね。

In 2018, Streamr announced a partnership with Daisy AI, Japan, an AI platform using blockchain for deep learning, based in Japan. Streamr intended to become Daisy AI’s official data provider to exclusively sell data from Streamr’s decentralized data Marketplace. Daisy AI planned to purchase data for a wide range of purposes, including forecasting stock and cryptocurrency prices, economy insights,

ある日唐突に、Twitterにこのような質問が飛び込んできましたので、皆さまが命を燃やすときに少しでもお役に立てればと書きました。 「鶏が先か、卵が先か」問題への終止符 鶏が先か卵が先か問題は、鶏がいないと卵が生まれないし卵がないと鶏が生まれないという、因果性のジレンマの例として使われ、私が世の中で最も危険だなと思うものの一つです。 例えばビジネスにおいては、市場が大きくならないと成功事例が出ないけど成功事例がないと市場が拡大しない、とか、多くの人が買ってくれないと原価を安くできないけど安くできないと多くの人が買わない、などのシーンです。このような行き詰った状況の場合に、「これは鶏が先か卵が先かという問題だ（だから打ち手がない）」という風に言う人もいます。 しかしほとんどの場合においては、AとBはそれぞれからしか生まれないという状況は視野を狭く定義しない限り、そんなことは成り立ちません(な

中国のインターネット企業はよく「人口红利」（人口ボーナス）があると呼ばれている。人口規模があるからこそ成り立つビジネスモデルがある。確かに、トラフィックを誘導して広告収益モデル等は人口の多い方が圧倒的に強い。しかし、知識経済という有料コンテンツのビジネスモデルも近年進んでいる。知識経済は長年で同じことを続けられる職人文化がある日本だからこそ、勝っていけるモデルだと考えているため、長時間をかけて本ブログをまとめた。 目次 1.はじめに 2."知識経済"の概要 3.定義、分類およびポジショニング 4.資金調達状況 5.実績 6.成功背景 ※供給、需要 7.日本での展開可能性 8.懸念および今後の課題 9.個別サービス紹介 はじめにVCの仕事を始めて以来、最初に直面したのは、調査時間確保の大変さだった。世界中の資金調達動向や注目される事業モデル、業界構造、技術発展、財務データなど様々な情報を整理

明示的アクション／暗黙的アクションについてずっと言語化できていなかったので、このたび記事にまとめてみました。馴染みのあるMac OSそしてiOSを例に、画面上のオブジェクトを操作するための二つのパラダイムについて説明します。 2005年頃の Apple Human Interface Guidelines (HIG) を開いてみると、そこには「Explicit and Implied Actions – 明示的および暗黙的アクション」と呼ばれるデザイン原則が示されています。Mac OSのユーザーインターフェイスでは、明示的アクションと暗黙的アクション、この二種類の操作体系が同時に提示され、ユーザーは好きな方法を選択することができるようになっています。 明示的アクション明示的アクションとは、すなわち画面上に明示された手段を選択してコマンドを実行するというものです。Macを例にすると、ユーザー

iOSのApp Storeアプリでレビューをした後、ポップアップ表示が出ますが、それが良い感じなのでクローンライブラリを作りました(UIKitには含まれてないので)。

As you might know, I finally released the first iOS versions of LIKE A HIPSTER and Hungry?. So I finally stumbled upon iOS development, although I tried to avoid for so long. And I’m not very happy with it. I like to try out new technologies. I love to play around with stuff, especially mobile. So I submitted some more or less serious Android apps in the Google Play Store and developed also profes

普段はプログラマーとしてお仕事をしている。過去に SIer でプロジェクトマネジメントにも携わっていた経験があるため、状況によって顧客との折衝を行ったり、開発のマネジメントも行ったりはする。 エンジニアの中には、自分は技術のみでキャリアを築き、マネジメントは一切しないと固く決めている人もいるが、私はそういうタイプではない。技術は好きだが、業務で必要に迫られたり状況次第で臨機応変にマネジメントもしていくといった考え方で働いている。 最近マネジメントに関して話す機会があった。私がマネージャーとしてお仕事をするとしても唯一諦めている人たちがいる。 スキルもやる気もない年配の方はマネジメントできない。 こんな話をして聞いている人はだいたい苦笑いをしているし、説得力のある反論をこれまで聞いたこともない。もちろんこんな年配の方は滅多にいない。もし私がマネージャーだったらそういった人は絶対に自分のチーム

この記事は技術そのものやエンジニア採用のことがよく分からない経営者へ向けて書いています。エンジニアが読めば当たり前のことが書いてあります。また優秀なエンジニアならこう考えるのではないかというところは、私見によるものなので本当にそうかどうかは分かりません。 募集要項を書く募集要項で最も重要なのは待遇に関するところだと私は思います。具体的に言えば、だいたいの年収です。もちろん業務内容や組織の雰囲気なども重要ですが、業務内容や組織の雰囲気が良ければ年収が低くても働こうと思ってくれるのではないかと考えるのは経営者の奢りであって、そんなエンジニアはほとんどいません。優秀なエンジニアにとってはそのどちらも満たす求人が他にたくさんあるために候補にすらなりません。 逆に業務内容に魅力がなくても年収さえ高ければ良いという優秀なエンジニアも一定数いるはずです。待遇を具体的に書くことはそういった層に響くのではな

「やってみないとわからない」だから、試すんだ。そのことは間違いじゃない。確かにその通り。 立派な計画を立てても実行しなければ、1ミリも社会に影響を与えない。 頭でっかちにならずトライアンドエラーで、逐次修正しながら進めよう。 アジャイルにやっていきましょう。少しずつ小さく試していけば大丈夫。 そう、世の中には、やってみないとわからないことばかりだ。正解が決まっていないことの方が多い。 だから、やってみる、行動してみるということに価値はある。 ・・・だけど、それ、本当にやってみないとわからないことなのか？と考えたか。「やってみないとわからない」といって、考えてみることも放棄してないか。 考え尽くしたあとに、やってみないとわからないことを試さないと、やってみたことが良かったかどうかもわからない。 やってみることに仮説があるかどうか。 なぜやるのか。仮説をもって取り組めば、仮説が正しかったか、間