「加工」してない「正直」は食えたモンじゃない - シロクマの屑籠
blog.tinect.jp リンク先の記事は、結局、世の中で得をするのは「正直を積み重ねてきた者だ」という主旨で、それはそのとおりだと思う。ただし、「正直」はただ積み重ねれば得をするものではない。むしろ、無思慮に正直を積み重ねてまずいことになったり、社会的に損をする場面も多いように思う。 じゃあどうすれば良いのか？ 私は、正直ってやつはそのままではロクなもんじゃないと思っている。 「加工」してないと「正直」は食えたモンじゃない、という側面もあるように思うのだ。以下をご覧いただきたい。 www.pipipipipi5volts.com このリンク先は、3カ月でゲーム実況を1000時間やった人のブログ記事だ。このブログ記事のなかに、「日夜、行われる、キッズの罵り合い！」という小見出しのついたパートがあり、これを引用してみる。 とある日の生放送中、５分休憩から戻ってモニターに目をやった瞬間、寒
[政治]「良い」を定義することは権力闘争
ジョルダーノ・ブルーノ。地動説を擁護し火刑に処せられた。 集団浅慮 世論に総論なし、整合性のない各論あるのみ。 Amazon.co.jp： なぜ少数派に政治が動かされるのか？ 多数決民主主義の幻想 (ディスカヴァー携書) イスラム教における飲酒 - Wikipedia Amazon.co.jp： 禁酒法と民主主義 (社会の科学入門シリーズ) 日本とは違う韓国の食事マナーを紹介！残しても片膝ついても大丈夫ってほんと？ 韓国では全く逆！お茶碗を持ち上げるのはマナー違反 「原爆投下は正しかった」アメリカ人の56% しかし若者を中心に徐々に減少（調査） ttps://www.huffingtonpost.jp/2015/08/10/atomic-bomb-injustice_n_7963898.html どちらの政府が良い？ 大きな政府「高福祉高負担」 小さな政府「低福祉低負担」 良い人？ 良い行
![[政治]「良い」を定義することは権力闘争](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b1638cdb5807a4788e4ba3c1109a984166e095fc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fanond.hatelabo.jp%2Fimages%2Fog-image-1500.gif)
お前らのアイコンどうやって選んだ/作ったん？
フリー素材から選んだんならオススメのサイト教えてくれ 作ったんならオススメの作り方(どういう画像選んでどういうサイズでトリミングしてとか)教えて 俺もはてブするときに自己主張したいのだ (自分のアイコンが明白だと実務面でも承認欲求も満たされるよね)
英語用法 | localization solution
以前英語UI 文言のキャピタライズについてというタイトルでキャピタライズについてお話しましたが、今回はハイフンを含む英語のキャピタライズについてのお話です。 英語でハイフンを使用するのは単語の途中で改行する場合や複合形容詞（例：world-class）を作成する場合ですが、その際タイトルスタイル（主に単語の先頭の文字を大文字）でキャピタライズにする場合、ハイフンの後の単語は大文字にすべきでしょうか？小文字にすべきでしょうか？ タイトルスタイルの場合、ハイフンの後のキャピタライズのルールは以下になります。 ・ハイフンの前の単語が独立して意味を成す場合、ハイフンの後の単語はキャピタライズする。 ・ハイフンの前の単語が接頭辞の場合、ハイフンの後の単語はキャピタライズしない。 （例文） World-Class Solutions Pre-engineered Solutions センテンススタイル
「AWS is 何」を3行でまとめてみるよ - Qiita
すべてのAWSのサービスを 3行以下でまとめました。 AWSが色々ありすぎてわからん！ 3行以下で誰かまとめて！！という思いで、AWSを3行で書いてるところがなかったので自分で作りました。 掲載した金額は最小使用時のもの。無料枠や大量購入割引(Volume discount)、あと転送量でかなり変わるので、参考程度に。 以下からのカッコよすぎな見出しは AWSクラウド製品のページ からのそのままの引用です。「 広範かつ奥深いコアクラウドインフラストラクチャサービス」って僕が言ってるわけじゃない！ 広範かつ奥深いコアクラウドインフラストラクチャサービス なんのこっちゃ。 よーするに「基本サービスですよ」ってことらしい。基本サービス多すぎだろ・・・。 い。 コンピューティング AWS is 何 いくら？
未経験者が認識してなさそうなTIPS - Qiita
はじめに 自身の4年間を振り返って。 「認識していない」とはNull（あるいはEmptyやNothing）のようなものをイメージしています。 初心者が知ることによって、その技能Lvが0以上になるようなTIPSを目指して書きました。 ※筆者の4年振り返りの3部作 未経験から4年働きながら、読んでよかった読み物 未経験者が認識してなさそうなTIPS（当記事） 新卒後輩の扱いについてのTIPS 労働者として 本を読んで学ぶこと やはり本が一番コスパ良い。 今の時代はAmazonレビューを見ることで、当たり外れも予測しやすい。 何度も読む or ランダムアクセスに読む or 古本が安い → 紙本が良い。 上記以外 → 電子書籍でも良い。 「未経験から4年働きながら、読んでよかった読み物」※筆者の別記事。 https://qiita.com/Nao9syu/items/0bedec7a749ab2d
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
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インターネットでは言いたいことが言えるけど、殴ったら殴り返される: 不倒城