Twitter で医師を拾ってきて Google のソフトウェアエンジニアにするだけの簡単なお仕事 - 白のカピバラの逆極限 S.144-3
はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian｜note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ
Unityを学ぶための動画を集めたサイト「Unity Learning Materials」。ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの安原氏が、ゲーム制作に使う数学について解説しました。Part3は、「対数」について。対数における公式とその重要性を例を用いて説明しました。 指数関数とは何か 安原祐二氏（以下、安原）：それではパート3ですね。「対数」というテーマでがんばっていきます。パート1から8まである中で、たぶんこのパート3に一番大事な話が含まれているので、ここはぜひ真剣に聞いてもらえればなと思います。 まず、指数関数の話をしましょう。f(x)、イコール例えばa（なにかの数字）があったとしてそのx乗、これを指数関数と呼びます。aは必ず0以上です。負だとこれは考えられないんですよね。0以上です。 どんなグラフになるか。これはまた、aが1以上か1以下かでだいぶ形が変わりますが、1より大きい場合を
【検証コロナ禍】東京都の重症病床使用率、大幅な下方修正 気づかず再び誤報のメディアも｜楊井人文 Hitofumi Yanai
厚労省が2月26日、東京都内の重症者病床使用率を大幅に下方修正したことがわかった。 2月16日時点では「86.2%」としていたが、23日時点で「32.7%」と発表。従来は分母と分子が整合しておらず、事実上不正確なデータだったことを認める記述が追加された。 ただ、この大幅な修正について、厚労省や東京都は特段の発表をしておらず、メディアも指摘していない。それどころか修正に気づかず、誤報を繰り返しているメディアもある。 （冒頭写真：緊急事態宣言解除に慎重な姿勢を示す東京都の小池百合子知事。2月26日NHK放送「ニュース７」より） 重症者病床使用率 86%→33%に修正 病床確保数は500床→1000床に 重症者の定義が国（厚労省）と東京都で異なるため、重症者病床使用率に関するデータは、双方の発表でかなりのズレがある。ただ、厚労省の発表も、東京都から報告された数値に基づくものであり、どちらも都が出
1919年に創立したアメリカのファストフードチェーン「A＆Wレストラン」は、日本では沖縄県にしか店舗がありませんが、アメリカとインドネシアを中心に16の国と地域で1200店舗以上を展開しています。そんなA＆Wレストランがマクドナルドに敗北した過去をもとに、メニューを一新したと報じられています。 The Truth About A&W's Third-Pound Burger and the Major Math Mix-Up | A&W Restaurants https://awrestaurants.com/blog/aw-third-pound-burger-fractions A&W Turns its 'Worst Marketing Fail' Into a New Burger | QSR magazine https://www.qsrmagazine.com/news/a
仁藤夢乃氏の支援団体Colaboがバスカフェで提供している食品が一食2600円という計算は、さまざまな意味で誤っている - 法華狼の日記
もう2週間以上前に話題となって、すでに批判的な検証もおこなわれているが、いまだ誤った計算が有効な根拠として信じられているようだ。 ああ こういうことか 共産党と強いつながりがあるColabo代表仁藤夢乃さんがやってるバスカフェ、この写真みればわかるけど 300円弁当、常温のラベルレスお茶、常温の三ツ矢サイダーとコーラ あと寄付で送られてきたお菓子がちょろ テーブル２つ これが一食２６００円のバスカフェビュッフェ！！！！ pic.twitter.com/9dIwvn7UVC— 暇空茜 (@Z4mibyc8FYL06mB) 2022年9月7日 根拠あるのかな？ 『これが一食２６００円のバスカフェ』— さと う🌛 (@mebaruhirame) 2022年9月14日 すみません、次回から巻き込みリプはご遠慮下さい。 根拠はこちらから↓https://t.co/yrTvTPFOjD— 20mig
仁藤夢乃代表の支援団体Colaboについて、東京都へ監査請求して却下された暇な空白氏は、大きな思い違いを三つしている - 法華狼の日記
暇な空白氏*1による監査請求が予想されたように却下され、監査の実施もおこなわれなかった。 https://www.kansa.metro.tokyo.lg.jp/PDF/08jumin/4jumin/4jumin4.pdf これはColaboにあらゆる不正がまったくない証明ではないにしても、暇な空白氏がいくつも思い違いをしていたことの証拠である。 まず、監査が「ガッツリ」進んでいると思い違いをしていたこと。現在は削除されているが、弁護士の中川卓氏が保存している。 結局、この辺りのご発言は、まだ書類が受付されただけだったのに、監査実施が決定したものと誤解して、鼻息を荒くしてしまったのでしょうかね……。 念のために補足しますが、却下なので、監査は実施すらされていません。暇空氏の提出書類が監査請求実施のための要件を満たしてないと判断されました。 pic.twitter.com/Qucx4ZZrQ
コンピュータ以前の数値計算(1) 三角関数表小史 -
現代の三角関数計算 三角関数の値を計算する方法として、現代人が素朴に思いつくのは (1)いくつかの角度に於ける値を事前に計算しておき、一般の場合は、それを補間した値を使う (2)Taylor展開の有限項近似 の二つの方法だと思う。Taylor展開を使う場合、角度をラジアン単位に変換する必要があるので、円周率を、ある程度の精度で知っていないといけない。 コンピュータ用に、もう少し凝ったアルゴリズムが使われることもある/あったらしいけど、今のコンピュータでは、(2)の方法が使われることが多い。例えば、Android(で採用されているBionic libc)では、アーキテクチャ独立な実装は、単純なTaylor展開を利用するものになっている。 https://android.googlesource.com/platform/bionic/+/refs/heads/master/libm/upst
Merpay Advent Calendar 2020 の3日目です。 メルペイでバックエンドエンジニアをしている iwata です。 メルペイスマート払いの開発をしている Credit Design というチームに所属しています。 私は2019年の入社以来、「メルペイスマート払い（定額払い）」（以下、定額払い）の開発を担当しており、今年の７月にようやくリリースすることができました。 この定額払いの手数料計算のために、「1万分の1を1とする単位」であるベーシスポイントを扱うGo言語のパッケージ go.mercari.io/go-bps を作成しました。 ちょうど1年前に、 mercari.go #12 で「料率計算における小数の扱いについて」として発表しましたが、当時はオープンソースとして公開していませんでした。 今回オープンソースとして公開しましたので、改めてパッケージを紹介します。 料
そろそろ正社員としてのエンジニア業務歴も2年と3ヶ月ほどになりそうです。 最近は数字を見ての開発だとか、データ・ドリブン開発が主流になってきて、その度に現れるマーケ用語たち。会議で聞いては必死にググって覚えたり、恥を忍んで聞いてみたりしてます。 そんな用語をまとめたら便利かなと思ったのでまとめてみました！（意味や解釈が間違ってたら、コメントで教えてもらえるか、TwitterのDMとかで教えてもらえると嬉しいです！）マーケじゃない用語も含まれてるかも！ 1. KGI事業部全体会議で絶対聞く言葉！私の認識では、大きい目標！って感じなのですが、きちんと説明すると、 Key Goal Indicatorの略。重要目標達成指標という意味。 売上高、成約数、利益率とかが当てはまるらしいです。事業部達成目標的な。 2. KPIこれもよく聞く。その改善のKPIって何だっけみたいに聞かれる。 Key Per
勉強できない子は一般に、理解力がないからだとされることが多い。塾で主に「勉強できない子」とされる子らを見てきた私からすると、そうは思わない。むしろそうした子の９割は「考えすぎて混乱」していることが多い。糸がもつれてこんがらがって、イヤになってるという感じ。 「勉強できない子」は、しばしば分数でつまづく。そもそも、分母と分子が区別ついてない。これには指導者側にも問題があって、私にも覚えがあるけど、分母と分子を指導者が言い間違えることが結構ある。聞いてる側からしたらよけい混乱。 私は「下の数字はケーキをいくつに切るか、や」「上の数字は何切れあるか、や」と、口語表現にして説明していた。しかし「説明」という言葉自体が混乱を招いている。言葉に縛られて混乱していることが多いから、言葉は最小限にして、「体験」で学んでもらったほうがよい。 1/3を見せて「さあ、このマルをいくつに切る？」と言いながら、マル
その子は高校一年生だった。母親が「大学に行かせたい」といって連れてきたのだけど、学年最下位クラス。高校は偏差値最底辺のところで、どうやら中学でも学年最下位クラスだったらしい。大人しい性格なので内申点が悪くなく、なんとか高校に進学できたようだった。 どこでつまづいてるのか、過去にさかのぼっていった。分数は壊滅。1/2＋1/3＝2/5のように、分母と分子をそれぞれ足したりする。さらにさかのぼると、割り算がすでに怪しい。九九はできる。 よし、では割り算から足固めし、分数を完全にマスターさせよう。 しかし学習は初日からつまづいた。 公文式的なドリルを渡し、「このページをやってごらん」と言うと、「分かりました」とよい返事。さて、仕上がるまで他の子の指導を、と。 そろそろかな、と思って声をかけると、一問も進んでない。目はうつろで、魂が抜けたよう。「おい、どうした？分からないのか？」と声をかけるとハッと
これの続きです！！！！！が、べつに論理的に順序立てた文章ではないので、このnoteから読んでもらってまっっったく問題ありません！！！ ご新規さんに軽く説明すると、この文章は「不登校だったVTuberりりむさんが家庭教師歴のあるVTuberグウェルさんに積分を教わるまで終われません」耐久配信の感想を、めちゃくちゃ細かく書いていくものです。 私は「数学ガール」というラノベ風数学読み物シリーズの大ファンで、この配信は「数学ガール」の作品内で行われている "学ぶための対話" が現実化したものじゃん！！！と感銘を受けたため、数学ガールを引き合いに出しつつ、配信で感動したところを語っていきます。 そのため、このnoteを読んでくださった皆さんに積分配信を観てもらいたいのはもちろんのこと、数学ガールにもぜひ手を出してもらいたいです。この配信を観てなにか感じられるのであれば、ぜっっっっったいに数学ガールを
ゼロ単位・2年留年から始まる大学数学 元・京大生への取材から生まれた“数学科あるある”コメディー漫画「数字であそぼ。」作者インタビュー
（C）絹田村子／小学館 「一度見たものは決して忘れない」ほどの超人的な記憶力を持ちながら、微分積分がさっぱり分からず留年する主人公、パチスロにハマって単位が取れない友人、問題を考え過ぎてパンツ一丁で路上を歩く教授……。 こんなキャラクターたちが登場する「数字であそぼ。」（月刊flowers／小学館）は、大学数学の世界を描いたコメディー漫画。一見ぶっ飛んだ話にも見えますが、実は元・京大生への取材をベースに制作された作品で、ネット上ではリアルだと共感する声も現れています。 「学問というカタいテーマだけどコメディーで、コメディーなのにリアル」という同作は、どのような経緯で誕生したのか。最新第3巻の発売（12月10日刊行）に合わせて、作者である絹田村子先生（@murak0）にインタビューしました。 本記事は前後編の全2本となっています 前編：ゼロ単位・2年留年から始まる大学数学（この記事） 後編：
新型コロナウイルス、1万人規模のイベントに感染者が含まれる確率「K-1みたいな大規模なイベントを開催しちゃって大丈夫なの？」 と思ったので、大規模イベントの会場に新型コロナウィルスの感染者が紛れ込む確率を計算してみました。 3月24日現在、新型コロナウイルスの陽性が確認されているのが1,128人。 日本の人口が1億2千万人。 10万人に1人くらいの割合ですね。 まだ発見されていない感染者も潜伏しているだろうから、多めに見積もって1万人に1人位は感染していると仮定しましょう。 1万人に1人の確率で感染者がいる状態で、1万人の人間が集まると、感染者が紛れ込む確率は… 100％？ そんなわけないな。 どうやって計算するんだっけ？ 中学校の数学を復習「1億人の中に新型コロナウイルス感染者が1万人いた場合」という話をしたいのですが、桁が大きいと計算がややこしくなります。 そこで、 「◯人の中から、×
アトキンソン氏に反論する－日本の生産性低迷は大企業の問題だ－（島澤諭） - 個人 - Yahoo!ニュース
中小企業の整理淘汰を主張するデービッド・アトキンソン氏が成長戦略会議のメンバーとなりました。報道によれば、菅義偉総理は「アトキンソン信者」との噂があるそうですから、今後は、アトキンソン氏の主張に即した経済政策が行われていくことになるのは確実視されます。 なお、ここから以下の本記事では、筆者が所属する公益財団法人中部圏社会経済研究所が公表した「法人企業統計調査を用いた労働生産性の要因分解」（中部社研経済レポートNo.24）の分析結果を利用していますが、本記事の内容は公益財団法人中部圏社会経済研究所を含めた筆者の所属組織とは一切無関係であることにご留意ください。 閑話休題。 実際、財務省「法人企業統計調査」により、企業別の労働生産性の推移を見ると、日本の企業規模別に見た労働生産性は確かにアトキンソン氏の主張の通り、大企業（企業規模A・B）ほど上昇し、中小企業（企業規模C・D）ほど停滞もしくは減
2023年11月のサム・アルトマンCEO解任騒動の一因として話題になったのが、OpenAIの新たなAI開発プロジェクト「Q*(キュースター)」です。このQ*は、従来の大規模言語モデルには苦手だった数学的推論の能力が強化されており、より汎用人工知能(AGI)の研究に画期的な進歩をもたらすのではないかと予想されています。そんなQ*がどういうAIなのかについて、AIについて詳しいジャーナリストのティモシー・B・リー氏がまとめています。 How to think about the OpenAI Q* rumors - by Timothy B Lee https://www.understandingai.org/p/how-to-think-about-the-openai-q-rumors リー氏は以下の問題を例に出しています。 「ジョンはスーザンにリンゴを5個与え、さらに6個を与えました。
三角形の合同証明 - 育児猫の育児日記
数学が苦手でした 楽勝過ぎる合同証明 テスト範囲は三角形の合同証明のみ 合同証明のテストが返却されると 最後に 数学が苦手でした 育児猫が一番嫌いな教科は小学生のころからずっと体育でした。 その次に苦手だったのが算数・数学です。 とにかくミスが多くて、全然正解できませんでした。 今思うと、子供の頃の育児猫は「数」というものを抽象的なものとしてしかイメージできておらず、具体的な大きさを表しているという当たり前のことがわかっていなかったのです。 ただただ計算の仕方を覚えて計算していただけでした。 だから、少数の計算の答えが１桁もしくは２桁ズレていても気づかなかったし、分数だと分母と分子が入れ替わっても気づかなかったんですねぇ。 わかっていなくても何事も丁寧に実行できる子なら、計算ミスも少ないのでしょうが、わかっていないうえに何事も雑だった育児猫は計算ミスが後を絶たなかったのです。 ただし、文章
電子機器製造工場からの相談 ほんの数年前を思い返すと、クライアントといえばAIを初めて導入する企業がほとんどだった。だが、ここ最近は、AIの導入を経験済みの企業からの相談も珍しくなくなった。これを裏返してわかりやすく言うと、「失敗した案件」の相談だ。これは、ある電子機器の製造工場のデジタル化推進担当者からの支援要請だった。 「1年ほど前にAIを搭載した検品システムを導入しました。ですが、思ったように精度がでないのです。うちの工場では1日に1万個の製品を製造し、このうち10個ほどの不良品が発生します。AIが完璧でないことは理解しています。なので、100％の不良品検出はできないとしても、せめて９割の目標を達成したいと考えています。当初発注したAIベンダーにもそうお願いしていたのですが・・、やはり９割という精度は現実的ではないのでしょうか。」 確かに９割の精度目標というのは、技術的にはかなり難し
個人的には、この考え方はとても興味深いものです。 SLO は 100% に近いほど良いもので、「目指せ 100% !!」 と考えがちですが、そうではなく障害などによる未達部分を除いた時間を余力・機会とし、本番環境でのリリース作業や改善を施すことが出来る数値的な目安とすることは、関係者間（開発者・運用者・ビジネスサイド）での合意形成をスムーズにさせてくれるはずです。 やってみる Web サービスからの レスポンスタイムを SLI とし、平均 5ms が 1ヶ月で 99.5% 満たすことを SLO とします。 Datadog Synthetics 作成 Synthetics API Test を利用して対象となる Web サービスを外形監視します。(手順は割愛します) Datadog Monitor 作成 SLO を利用するには、Monitor の作成が必要となります。 Monitors >
待機児童問題を解決するには「子ども」を、年金問題を解決するには「お年寄り」を減らせば良いのではないか？ - コピの部屋
お正月はみんなご馳走を食べてお酒を飲むからどうせブログ記事など読んでないだろうなぁ～と思う男、コピでございます。 お読み頂き、ありがうとごいざます。 誤字も気付かないでしょう↑ そんな訳で、まずはご注意から・・・。 本日の記事はかなり刺激的な内容となっております かなり極端で偏った意見です カルピスでいう「原液」だと思ってください ５倍くらい薄めて読むと丁度いいかも知れません しかも、文字数が多いです 【目次】 Go Toキャンペーンってどうなの？ 旅行業・飲食業と景気回復 『Go To』は旅行業や飲食業を救う？ 『Go To』の失敗 中締め 待機児童問題を解決するには「子ども」を、年金問題を解決するには「お年寄り」を減らせば良いのではないか？ 政治家が悪い？ 与党だけが悪いの？ そもそも政治家は国を動かせるのか？ 国を動かすのは官僚でしょうね 政治家の資質 トリキの錬金術と無限くら寿司
●diferential(微分)● ★とっても小さい 今回も訪問して下さりありがとうございます。 今回はまたまた生活の中で考える数学です。今まで「積分」「関数」などを取り上げました。今回は「微分」です。言葉を考えると分かっちゃいますけどね。別に数学の話がしたいわけじゃ無いのです。数学が色んな考え方が役立つってお話がしたいだけです。 ●「微」からスタート 「微」はとっても小さ～いって事ですよね。 顕微鏡・微調整・微生物.....。 だから「微分」は小さく分けるって意味（こりゃ当然ですよね） ピザを8等分？いやいやもっと....1000等分とかに分けるんです。 もっと分けたい「限界まで！」ここでlimit「Lim」が出て来ます！ え？「Lim」じゃなくて「ムリ」ってもうちょっと待って下さいね。 ●中学までは等速運動だった！ 速度の計算ってどうだったかな？ 速度＝(10-2)/(9-1) こんな
高リスク者（現喫煙者・過去喫煙者）を対象とした低線量CTによる肺がん検診が、肺がん死亡率を下げるという複数のランダム化比較試験があります。高リスク者に限り、低線量CT肺がん検診が推奨されている国もあります。では低リスク者（非喫煙者）には？私の知る限りでは低リスク者に対し低線量CTによる肺がん検診を公的に推奨している国はありません。ただ、推奨されていなくてもやろうと思えばできます。なんなら日本でも自費でなら受けられますし、補助金を出している自治体すらあります。 台湾でも、低線量CT肺がん検診を比較的低価格（150～230ドル）で受けられ、特定のグループ（教師や消防士など）には無料のサービスとして提供されているそうです。台湾女性の約95％は喫煙習慣がなく肺がん低リスク者です。そのような人たちが低線量CT肺がん検診を受けた結果、肺がんの発生率や死亡率がどうなったのか、最近の研究をご紹介します。台
どうやってプロダクトマーケットフィットを見つけるか (Startup School 2018 #07, David Rusenko) - FoundX Review - 起業家とスタートアップのためのノウハウ情報
自己紹介 Weebly の辿ってきた道 2006年2月 最初の一行目 2006年8月 六か月目 2006年10月 8か月目 2007年1月 11か月目 2007年4月 14か月目 2007年5月 15か月目 2007年8月 18か月目（まだPMFなし） 2007年10月 20か月目 2010年2月 48か月目（PMFの達成） PMFとは何か？ スタートアップのフェーズ スタートアップで大変なことはPMFをすることと、チームを作ること 最高の企業は市場を作る MRPを作る 顧客の課題を聞く 迅速にプロトタイプを作りテストする マネタイズは心配せずにインテレーションを回す 顧客と一緒に解決策をテストする UX テストを行う いつローンチするべきか 優先順位をつける 重要なことは一つしかない 学習に最適化する どうやればPMFを達成したかわかるのか 三つの基準 リピーター NPS 有料会員の更新
コロナ禍をテーマにデータ分析の要諦を学ぶ〜数学、算数の基本的なミスと混乱〜｜安川新一郎 BRAIN WORKOUT〜人工知能（AI）と共存するための人間知性(HI)の鍛え方〜
はじめにはじめまして。 「構造と文脈を正しく理解することで物事はシンプルに理解できる」というモットーの元に、現在起きている社会現象が今後どうなっていくかの分析と解説を行っています。 最近は、新型コロナウイルスが今後どうなっていくのかについてマガジンで定期的に分析配信しています。(3/26の記事は、おかげさまで約120万ビューと7600を超えるスキ♡を頂きました） 現在、新型コロナウイルス感染拡大については、毎日様々な報道がなされ、指標や分析についても数多く紹介されていますが、多すぎて混乱されている方多いと思います。 今回、私のnoteマガジンで、データ分析編として２つの記事を投稿しました。 新型コロナウイルスについて⑫ - ＜データ分析 - 前編＞Phaseの目的に応じた正しい分析〜PCR検査は何故増えないか〜 新型コロナウイルスについて⑬：＜データ分析 - 後編＞数字を出さない官邸と「大
Must have と Nice to have 「解約率が高まっている。自分たちのプロダクトはMust haveになれていないのではないか」 「Nice to haveからMust haveになるにはどうしたらよいか」 といった相談を受けることが最近増えています。投資家から「プロダクトがMust haveになりきれていない」という指摘をされたことのある起業家の方も少なくないのではないでしょうか。 不確実性が高い今、コスト削減を目的に、Must haveになりきれないプロダクトはユーザーから容赦無く解約されていきます。 ——Must have SaaSの方程式とは この記事では、私のSaaS事業立ち上げの失敗経験も交えながら「Must have と Nice to have の違い」を言語化し、Must haveのプロダクトに近づくための具体的なチェックポイントについてお伝えしていきます。
新型コロナが登場するまでは、呼吸器感染症としてもっとも私たちに身近だった季節性インフルエンザ。 新型コロナの流行が長引き、規制にうんざりしている人も増えていることから、「コロナはインフルエンザ並みだ」と主張し、規制の撤廃を求める声も強まっている。 本当にコロナはインフルエンザ並みなのか。 BuzzFeed Japan Medicalは、正面から致死率を比較した国立感染症研究所感染症疫学センター長の鈴木基さんに話を聞いた。 ※インタビューは3月7日に行い、その時点の情報に基づいている。 よく比べられてきた新型コロナとインフルエンザ——そもそもなぜ新型コロナウイルスと季節性インフルエンザはよく比較されるのでしょう。 新型コロナの感染力や重症度などがインフルエンザと比べてどうなのかは、2020年にコロナの流行が始まった当初から問われ続けています。我々研究者もずっと議論してきました。 おそらく一番
こんにちは、Yです。 今週のお題「ピザ」。 「ピザ」と言えば分数の学習！と思った私は職業病。 子どもの頃、分数をピザで習った覚えはありませんか？ Yさんは『ピザ1枚を2人で半分こしたときの1人分が2分の1』と習いました。 今回は、ピザを使った分数の計算の教え方を紹介します。 先に断っておきますと、Yさんは算数の専門ではないので、難しい話はしません、というかできません。 足し算とかけ算の違いで間違う人が多いので、クラスの人にどう違いを説明しているか、ということに絞って書いていきます。 宿題で聞かれて悩んだという保護者さんにも、いつもこの方法をお伝えしていますので、お子さんがいらっしゃる方はぜひ参考にしていただければと思います。 (1)分数の足し算の仕方 (2)分数のかけ算の仕方 (3)まとめ (1)分数の足し算の仕方 1/2+1/2＝2/2(=1) なんですが、これを 1/2+1/2＝2/4
ボケの量を定量的に計算してみよう––35 mm F1.8の単焦点レンズと16–70 mm F4のズームレンズの比較を中心に - sunsun fineな日々
以前から検討していた，SONYのAPS-C用 標準ズームレンズ，SEL1670Z（16–70 mm, 開放F値4.0）をポチりました。まだ届いていませんが。 www.sony.jp このレンズを購入するにあたっては解像感，色乗り，サイズなどいろいろな点を考慮しましたが，それはまた別の記事で書くとして，今回はボケ量についてどう考えたかについて書きたいと思います。 大きなボケが欲しければ，昨年発売されたF2.8通しのレンズ，SEL1655Gを使えば解決なのですが，いかんせん高価で手が出ません。ちょっと重いし。…だったらF4通しのレンズだとどれくらいボケるだろう？という話です。 現在，標準単焦点レンズとして，SEL35F18（焦点距離35 mm，開放F値1.8）を使っています。このレンズは明るいだけあって，よくボケます。それではこの単焦点レンズに比べて，SEL1670Zのボケはどうでしょうか。単
顧客にアクションを起こさせるには？高広伯彦さんに訊くコンテンツマーケティングの基本｜note pro公式 | 法人オウンドメディアをかんたん、すぐに立ち上げ
「noteとTwitterでつくる新しい企業コミュニケーション 実践編」イベント。今回のゲストは、マーケティングエージェンシー・スケダチ代表であり、社会構想大学院大学 特任教授でもある高広伯彦たかひろ のりひこさんです。 インバウンドマーケティングやコンテンツマーケティングの火付け役で、長らく企業のコンテンツづくりの重要性を啓発されている高広さんに、企業はどのように「コンテンツ」づくりをはじめるべきかを伺いました。 ※この記事では、「X」の表記をシリーズタイトルに合わせて「Twitter」とします。 コンテンツの役割は顧客のフィルタリングコンテンツにふさわしいチャネルを選ぶ——まずはコンテンツマーケティングのポイント、そして、企業は何のためにネットで情報発信をするのかを中心にお話を伺いたいと思います。 高広さん（以下、高広） 先日、ある企業の方から「情報発信をするのに、noteとTwitt
Shall We GANs? 2019.6.12 高橋 智洋（オムロン） * この資料は動画未対応です．．． 自己紹介 •高橋 智洋 •所属: オムロン (2018 年 6 月入社) •興味 •理論物理: 学生時代は一般相対論の研究をしてました． •数理計画法: 離散最適について調査・実装． •機械学習: 今の仕事．最近はロボティクス関連も． GAN の研究例 理論面 応用例 Lossを工夫 計算の安定性向上 収束性向上 画像生成 domain変換 異常検知 Sequence to figure Progressive GAN CycleGAN DiscoGAN Stack GAN Video anomaly detection (V)AEとの合わせ技 AAE VAEGAN 3D 3DRecGAN Coulomb GAN WGAN WGAN-GP SNGAN TTUR LSGAN Imag
大好評〈雑学数学〉、今回のテーマは「分数」。 小学校のころに苦戦した人も多いだろう分数の中でも、一番の強敵は「分数のわり算」。「なんで割り算なのにひっくり返してかけ算をしなきゃいけないの……」という小学生の悲鳴はやみません。 でも、今回の記事を読めばそんな疑問ともおわかれ。分母と分子を入れ替える理由を、数学のお兄さんが世界一わかりやすく教えてくれます！ 数学でつまずく分野の一つである「分数」。 自然数であれば「1個」「2個」のように、実際にものを数えれば容易に想像できますが、「分数」や「小数」となると少し想像するのが難しくなります。 そして、とくに分数でつまずいた記憶が強いものといえば「分数のわり算」ではないでしょうか。 なぜ、分数のわり算は分母分子を入れ替えてかけ算に直すことができるのか……。 当時は「そういうルールだからそう解きなさい」と特に理由もわからずに覚えた人も多いこの話。本記事
現在 小学5年生の我が息子。 昨日は算数の宿題プリント（分母の違う分数の計算）に非常に苦戦しておりました。 私自身も「分母の違う分数の足し算・引き算」は苦手で、子供の頃に苦労していた記憶があります。 しかし問題の解き方は、全く記憶にない∑(ﾟДﾟ) 子供から助けを求められているのに・・・さぁどうする！？ 小学5年生の算数問題 解けるかな？ 悩んでいた問題（一部変更あり） すなこさんの家から、南にKmのところに図書館があり、北に1Kmのところに学校があります。 問①図書館から学校までは、何Kmありますか。 問②家から学校までは、家から図書館までより何Km遠いですか。 これを式にすると 問①の計算式 ＋1＝ 問②の計算式 1−＝ このようになりますね。 おそらくは分数の計算方法を忘れてしまっている方にも、式は簡単にわかるのではないでしょうか。 分数の足し算 解き方 分数の足し算・引き算の計算は
こんなにある、PCR検査を巡るフェイクニュース 「PCR検査を増やすと医療崩壊を招く」はなぜウソなのか | JBpress (ジェイビープレス)
・検査を受けようとしてもなかなか受けられない。 ・海外と比較して、日本は検査を極端に抑えていて、検査数が少ない。 ・だから、隠れた感染が広がっている可能性も高いのでないか。 こうした疑念と不安は、フェイクニュースの温床になる。一例が、「東京の陽性率は40%近い」だ。「感染爆発のニューヨークですら陽性率は20%程度。検査数が少ないために、東京は異常な数値に達している。これから感染爆発の恐れもある」といったストーリーで、マスコミやSNSで広まっているが、「40%近い」はフェイクニュースだ。 分母と分子、数字の取り方に大きな違い フェイクニュースと呼ぶのは、広めている人たちにやや気の毒かもしれない。この数値は、厚生労働省ホームページで公開されているからだ。だが、ホームページをよく見れば、分母の検査人数は「保険適用分を含まない」との注記がある。 （参考：厚生労働省資料）新型コロナウイルス陽性者数（
勉強の記録4/15 - アラフィフ主婦、社労士を目指す
いつもご覧いただきありがとうございます。 このブログは２０２２年の社労士試験に向けての記録になります。 学習科目：雇用保険法 今日のひとこと 学習科目：雇用保険法 過去問 テキスト精読 基本手当の日額は、賃金日額に一定の率を乗じて計算され、受給資格に係る離職の日において６０歳以上６５歳未満である受給資格者の場合、その率は１００分の８０から１００分の「 ５０ 」までの範囲で定められている。賃金日額は、原則として、「 算定対象期間 」において「 当該最後の６カ月間に労働した日数 」として計算された最後の６カ月間に支払われた賃金の総額を１８０で除して得た額であるが、賃金が労働した時間により算定されていた場合、上記の最後の６カ月間に支払われた賃金の総額を「 被保険者期間 」で除して得た額の１００分の「 ８０ 」に相当する額の方が高ければ、後者の額が賃金日額となる。 基本手当の日額は、賃金日額
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前回、電卓に0で割る計算をさせるとエラーが返ってくることを取り上げました。今回は小学校高学年で習う分数のわり算です。 分数のわり算は分母と分子を逆にしてかけ算にすると値が求められます。 小学生の頃「なんでだろう？」と思いながらも「そういうルールになっているから」と言われ、そのまま通り過ぎた方も多いのではないでしょうか。 今回の記事ではこの仕組みについて詳しく解説していきます。 映画『おもひでぽろぽろ』のワンシーン 分数は問題だらけです。なかでも分数の割り算は「なぜ」を考え出すと難関です。 はたして、多くの人は計算手順──分数のわり算はひっくり返してかければいい──をそのまま「覚える」ことになります。 ヤエ子：分母と分子をひっくり返してかけりゃいいだけじゃないの。学校でそう教わったでしょ。 タエ子：う〜ん。 ヤエ子：じゃあ、どうして間違ったの。 タエ子：分数を分数で割るってどういうこと？ 3
東京は「ブラックホール」なのか？(その１)：少子化にまつわるエトセトラ 中里透 マクロ経済学・財政運営 社会 出生率に関するデータが公表されると、きまって東京の出生率が低いことが話題となり、「子育て支援策の充実を」「子供を産み育てやすい街づくりを」という趣旨のコメントが新聞やテレビに登場する。 出生率が低い東京に全国から若者が集まってくるから（就学・就職などで）、そうなると次の世代を担う子ども達が生まれにくくなり、少子化と人口減少がますます加速する。東京は若者を飲み込む「ブラックホール」だから、日本の国力の衰退を止めるには今こそ東京一極集中の是正と地方分散を、という話になる。 だが、このような見立てはどこまで妥当性を持つものなのだろうか。議論に大きな見落としはないのだろうか。以下ではこれらの点について考えてみることとしたい。 １．東京の「出生率」は低いのか？ 合計特殊出生率の「分母」と「分
＜地方での増加は特に深刻で、全住宅の3割から4割が空き家になる地域も＞ 日本が人口減少の局面に入って久しい。ここ数年、毎年60万人弱人口が減っている。これは鳥取県の人口よりも多い数だ。これが70万人、80万人となり、やがては毎年人口が100万人減る時代となる。これはいかんともしがたい現実で、「縮む」ことを前提とした社会設計をしなければならない。 重要となるのは、空き家の活用だ。人は減っても、ハコは残る。2013年の空き家は819万5600、2018年は848万8600（総務省『住宅土地統計』）。5年間で1.036倍に増えた。この倍率を適用すると、5年後の2023年は879万2075と見積もられ、さらに5年間隔で推し量っていくと2048年には1048万0161となる。2013年から2018年の増加ペースが続くとした場合、この頃には空き家の数が1000万を越える。同じやり方で推測した住宅総数に
shinshinohara @ShinShinohara その子は高校一年生だった。母親はが「大学に行かせたい」といって連れてきたのだけど、学年最下位クラス。高校は偏差値最底辺のところで、どうやら中学でも学年最下位クラスだったらしい。大人しい性格なので内申点が悪くなく、なんとか高校に進学できたようだった。 2021-08-04 04:57:49 shinshinohara @ShinShinohara どこでつまづいてるのか、過去にさかのぼっていった。分数は壊滅。1/2＋1/3＝2/5のように、分母と分子をそれぞれ足したりする。さらにさかのぼると、割り算がすでに怪しい。九九はできる。 よし、では割り算から足固めし、分数を完全にマスターさせよう。 しかし学習は初日からつまづいた。 2021-08-04 05:01:22 shinshinohara @ShinShinohara 公文式的なドリ
それは過剰診断の抑制ではなく、がんの診断すること全体の抑制であって、甲状腺がんと診断された中に占める過剰診断の割合は変わりません https://t.co/pEetE5BQRK— kikumaco(7/17神戸8/6,9大阪) (@kikumaco) 2019年7月17日 twitter.com それは過剰診断の抑制ではなく、がんの診断すること全体の抑制であって、甲状腺がんと診断された中に占める過剰診断の割合は変わりません 上記は、菊池誠氏のつぶやきです。端的に言って、誤っています。 まず、過剰診断（余剰発見）概念については、先日書いた記事をご覧ください。 interdisciplinary.hateblo.jp いま見た菊池氏の意見は、 ウェルチの意味での過剰診断は検診の基準をどう設定しようと防げない。鈴木眞一氏は「過剰診断」という言葉を違う意味で使っている。ガイドラインに即しているので
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