研修でWebサービス作らせたら「嘘の進捗」「終盤でPMがインフル」「サビ残」「メールでソースをやり取り」など引くほど崩壊した→聞いてるだけで胃痛が…あなたならどうするよんてんごP @yontengoP ベーチェット病と痔瘻という難病に侵されたナプキンを付けた社畜です。優しく 接してあげて下さい。尻穴方面/IT方面/社畜方面/下ネタ方面のツイートが多い ですが、病気なので許してあげて下さい(傲慢)
嫁の使い込み
嫁に家計の使い込みをされていた。５年で総額５００万。 全部ガチャゲー。 全部 iTunes からのクレカ払いだったから、全履歴を追ってみた。 結婚してからも、本とか読むのが趣味で、携帯ゲーム（DSとか）もよくやってたのでその延長線ぐらいで、スマホでゲームしてるぐらいだと思ってた。 主なゲームは以下の通り 茜さすセカイでキミと詠う：2,449,260 A3!：1,162,080 夢王国と眠れる100人の王子様：810,280 あやかし恋廻り：240,880 ナイトブラッド：65,600 恋愛幕末カレシ：51,140 ミリオンアーサー：56,200 先週、これじゃ駄目だと思ってクレカデータを消したらしい。発覚は家に届いたクレカ請求書をたまたま俺が見たため。 どうも普段は速攻でゴミ箱に捨てていたらしい 子供（２人）の将来をどう考えてるんだろう。 子供が万引きしてしまった時、叱っていたが一体何考え
東京新聞:パワハラ対策義務化 ハラスメント規制法成立:政治(TOKYO Web)
職場のハラスメント対策の強化を柱とした女性活躍・ハラスメント規制法は二十九日の参院本会議で自民党と公明党、立憲民主党、国民民主党などの賛成多数により可決、成立した。パワハラやセクハラ、妊娠出産を巡るマタニティーハラスメントに関し「行ってはならない」と明記。パワハラの要件を設け、事業主に相談体制の整備など防止対策を取るよう初めて法律で義務付けた。罰則を伴う禁止規定はなく、実効性を確保できるかどうかが課題だ。 パワハラは厚生労働省の労働局への相談件数が増加し被害が深刻化したことから法規制に踏み切った。労働施策総合推進法、男女雇用機会均等法、育児・介護休業法など五本の法律を一括改正する内容。 三つのハラスメントの対策として国・事業主・労働者に対し、他の労働者の言動に注意を払う責務を規定。事業主には、被害を相談した労働者の解雇など不利益な取り扱いを禁止する。 パワハラは（１）優越的な関係を背景に（
川崎殺傷事件、ネットに広がった「犯人は在日」の声 根拠なく拡散した“トレンドブログ“とは
そもそもメディアが容疑者の名前を記事に明記するのは通常、警察の発表を受けてからのことになる。 今回の事件のように容疑者が死亡している場合は、警察の捜査員も、本人に話を直接聞きながら裏付けを取っていくことができない。 たとえば容疑者が健康保険証のようなものを身につけていたとしても、それが確実に本人の物なのかを確認するには、一定の時間が掛かる。 さらに、刑事責任能力の有無の検討が必要になるケースもあり、事件・事故後に警察が容疑者の名前をすぐに公表しないことは、珍しくない。 出回った決めつけ一方で今回の事件では、容疑者の人定がはっきりしない状態から、「在日」という決めつけに等しい言説が多々、流布されていた。 Twitterにあふれたのは、以下のような言葉だ。 「犯人は在日らしいよ」「川崎って在日多いから…？」「在日朝鮮人による無差別殺傷事件が増えてきている」 そうした言説を拡大させたのが、「トレ
イケダハヤト氏（イケハヤ氏）を最近知った人に読んでもらいたい過去の出来事 - HaraDesugi Diary
最近イケハヤ氏を知った人たちは何故彼がこんなにネット上で叩かれているのかを理解していない（もしくは知らない）ような気がする。 10年以上インターネットで活動してきていろんな失敗をしたけれど、失敗というのは意外と許してもらえたり、忘れてもらえたりすると学んだ。許してくれなかったり忘れてくれない人もいるけど、そういう人って、私が何かに挑戦している10年で、人の揚げ足とる以外何もしてない人になってる。 — はあちゅう (@ha_chu) May 28, 2019 ※イケハヤ氏がリツイートしていたはあちゅうさんのツイート そこで今回は「人の揚げ足とる以外何もしてない人」を代表して、最近彼を知った人たち向けにイケハヤ氏にまつわる過去の様々な出来事について書いてみたいと思う。 法律違反のサービスを運営する大学生のアドバイザーに就任 著作権法が親告罪なのをいいことに書籍の文章や漫画のページを自身のブログ
偏差値65くらい
100人中7人。これが30年生きてきて感じている天井。 それなりの上場企業から任意に集められた人間で同じ課題を行っても明白に他の人よりも優れた成果を出せる。大企業である弊社からは取り組みや業績に対して優秀賞も頂いた。経験のない機械学習でも時間をかければKaggleで銀メダルも複数とれた。AtCoderでも青色になった。自分の専門分野の中だけであれば研究者ともディスカッションできる。 ただ、世の中には70や80、GMや赤色の人間も大勢いる。研究室時代にも大勢いた。数学、物理、計算科学の全ての知識を持ち活用できる助教の方、何日も悩んでいた課題を一瞬で解け斬新な論文を出す助教の方、あげればきりがない。そんな本物にあって、そんな本物にはなれない自分を知って自分の全能感は消え去った。研究者の道は諦め企業へと就職した。今そのような優秀な人間は研究者やベンチャーや一握りの大企業にいるのだろう。今の会社で
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「子ども最低3人産んで」桜田前五輪相、パーティーで発言 - 毎日新聞