2021年8月16日のブックマーク (10件)

  • 風俗で働いて一番きつかったことは何ですか?

    回答 (4件中の1件目) 十数年前に店長をしていました。 女性は別にして男性スタッフはそこでしか働けない人がたくさんいます。例えば前科あり、暴力団関係者、社会適応ができない人などなど。普通の人もいますが特殊です。 私はコミュニケーションが苦手だったので勉強がてら風俗が手っ取り早かったのでとりあえず働きました。大体のスタッフが能力が低いので半年で店長になりました。能力が低いと言うのは接客はできますが売り上げを上げる戦略を考えたり、広告戦略、女性の管理、店舗管理と言う経営に関わる部分です。 能力が低いということは他に仕事を振ることが難しいということでもあります。私は月に520時間くらい...

    風俗で働いて一番きつかったことは何ですか?
  • 渡辺明名人、1秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入(1)(松本博文) - エキスパート - Yahoo!ニュース

    【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列1位。近年はコンピュータ将棋AI)を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 (7月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり) 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに?ってところですよ、私は(笑) 松 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので(笑)。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか

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  • C++でa == 1 && a == 2 && a == 3をtrueにしてみたい(クソ解法) - Qiita

    先駆者 https://qiita.com/yumetodo/items/bbeed7258cd22fd8bb7c https://qiita.com/fujitanozomu/items/e4ab6f20837ed8234cd3 https://qiita.com/shiozaki/items/fe3ee5a4775e5ca19f20 動機 https://qiita.com/fujitanozomu/items/e4ab6f20837ed8234cd3#comment-9ec3137b3bd475eed044 このコメントを見てて思いついた 「未定義動作でもできる?じゃん?」 しかし乗るネタが古いな? よい子はマネしないでね #include <iostream> int func(volatile int a) { if (a == 1 && a == 2 && a == 3) {

    C++でa == 1 && a == 2 && a == 3をtrueにしてみたい(クソ解法) - Qiita
  • 音楽サブスクはどのように空間オーディオを提供しているのか – idomizu theatre

    配信システム プロトコル Apple Music では Apple が提唱する HLS (HTTP Live Streaming) が使用されている。一方 Amazon Music では MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) が用いられている。MPEG-DASH は単に DASH と呼ばれることも多いため、この記事でも以後 DASH と呼ぶことにする。HLS も DASH も、その名の通り HTTP を用いてメディアファイルをストリーミング配信する規格である。 両技術とも、メディアファイルは一定時間ごとに分割されており、分割された一つ一つのパーツをセグメント、あるいはチャンクと言う。分割することによってファイル全体のダウンロードが完了するのを待つことなく再生を開始することができるし、途中から再生する場合にファイルを冒頭から取得して

    音楽サブスクはどのように空間オーディオを提供しているのか – idomizu theatre
  • 【#しんどい君へ】関ジャニ∞ 横山裕さん「君は一人じゃない」 亡きおかん、複雑な感情抱いた義父にも感謝(読売新聞オンライン) - Yahoo!ニュース

    関ジャニ∞(エイト) 横山裕さん 40 昨年、自殺した未成年者は777人と4年連続で増加した。学業や友人、家族との不和などに加え、新型コロナウイルスの感染拡大は、若者にも大きな影響を与えている。関ジャニ∞(エイト)の横山裕さんは、義父との関係がうまくいかず、最愛の母を若くして亡くしたが、3兄弟が支え合って暮らしてきた。しんどい思いを抱える若者には「君は決して一人じゃない」とメッセージを送る。 「#しんどい 君へ」 ナダルさんからメッセージ 両親が3歳で離婚して、5歳の頃に新しい父親ができました。義父の名字が「横山」です。あまり記憶がないのですが、僕は義父になじめなかったようで、団地の2階上に住む祖父母の家で暮らすようになりました。 小5の頃に祖父の体調が悪くなって、祖父母、両親、六つ下と八つ下の2人の弟と計7人で一つ屋根の下で暮らすようになりました。でも、やっぱり義父を受け入れられなくて、

    【#しんどい君へ】関ジャニ∞ 横山裕さん「君は一人じゃない」 亡きおかん、複雑な感情抱いた義父にも感謝(読売新聞オンライン) - Yahoo!ニュース
  • シュワルツェネッガー「俺は上腕二頭筋作りを50年間研究して誰よりも詳しい。ウイルスも何年も研究している専門家がいる。なぜ信じないのか?」 - amass

    シュワルツェネッガー「俺は上腕二頭筋作りを50年間研究して誰よりも詳しい。ウイルスも何年も研究している専門家がいる。なぜ信じないのか?」 アーノルド・シュワルツェネッガーは最新インタビューで「俺は上腕二頭筋の作り方の専門家だから、自分が何を言っているのか正確に理解している。50年間これを研究してきた俺ほど二頭筋について詳しい人間はいない。ウイルスについても同じで、何年も何年も研究している専門家がいる...なぜそんな人を信じないのか?」と、新型コロナウイルスの専門家の意見を聞くべきだと話しています。 シュワルツェネッガーは今週、CNN企画のビデオチャットの中でこう話しています。 「誤った情報が出回っている。俺が言いたかったのは、基的に俺は上腕二頭筋の作り方の専門家だから、自分が何を言っているのか正確に理解している。50年間これを研究してきた俺ほど二頭筋について詳しい人間はいない。ウイルスに

    シュワルツェネッガー「俺は上腕二頭筋作りを50年間研究して誰よりも詳しい。ウイルスも何年も研究している専門家がいる。なぜ信じないのか?」 - amass
  • 今の世の中は、「言語化する能力」が高い人が、有利に事を運べる

    今の世の中は、「言語化する能力」が高い人が、有利に事を運べる。 とくに知的な仕事では、自分の思考を、他者に理解させ、そして動かす力が、とても重要だ。 要求を伝えること アイデアを交換すること 組織や人のつながりを作ること これらすべてにおいて「言語化能力」は、重要であり、「賢さ」の要件の一つであることは間違いない。 実際、かつて私が所属していたコンサルティング会社の組織長は、言語化能力の応用の一つである、「ネーミング」に非常にこだわっていた。 仕事のできる人が「ネーミング」に信じられない程こだわる理由。 人は、名前のないものについて、深く考えることはできない。逆に名前を生み出すことで、新しい概念についても考察できる。 だから、できる人はまず考察の対象の「定義」を考える。 そしてその定義に名前をつける。ネーミングは、思考の出発点だ。 時に、一つの様式の名前を決めるために、延々と数時間を費やす

    今の世の中は、「言語化する能力」が高い人が、有利に事を運べる
  • 洪水被害にあったらやること

    住人(特に持ち家をもっている人)にとって、洪水は水がひいてからが真の戦いになる。 うちは避難所ではなく自宅2階に避難した。周囲が3mの水深、床上1.5mの浸水。今回は自宅避難メインで災害後にやったことを記録しておく。 被災後は呆然としてしまう。頭がまっしろになって、なにから手を付けたらいいかわからなくなる。だから結構細かく書いた。全部つめこんだから長いけど、読み飛ばしてもらって構わない。もしもの事態に遭ってしまったときに、この記事を思い出してもらえたらとても嬉しい。 前の記事:避難は早いうちにしたほうがいいことを書いたやつ→https://anond.hatelabo.jp/20210814184153 とにかくまず被災写真を撮る被害にあった場合、まずはとにかく写真を撮る。撮りまくる。可能なら水深が一番あるときの室内の写真も撮っておきたい。また、床下浸水であったとしても写真をとっておくこと

    洪水被害にあったらやること
  • 物理法則を”発見”できる機械学習モデルAI Feynman

    この記事についてこの記事は、データから物理法則を「発見」できる”AI Feynman”[1]の解説記事です。この手法の概要以下のようになります。 物理法則をデータから見つけるという研究。ポイントは、次元削減や無次元量へ分解、並進対称性で変数を除去する等によって問題を簡単にすること。Neural Neworkでデータのパターンを学習させ、validationデータで並進対称性等の仮説検証を行う。 問題設定ある物理現象に従うデータから物理法則を導くという問題設定を考えます。 物理法則とは何かというと、万有引力の法則のように質量等のシンボルで表せる等式のことです。データの中にある変数を使って、目的変数をうまく表現できるシンボル形式の数式を見つけます。 万有引力の法則例えば、2つの物体間での万有引力を表す数式を”発見”することを考えてみます。このときに使えるデータとしては、目的変数である万有引力の

    物理法則を”発見”できる機械学習モデルAI Feynman
  • フェンシング剣の軌跡、AIと4Kカメラで捕まえた “ライトセーバー”みたいな可視化技術、約5年間の開発秘話

    フェンシング剣の軌跡、AIと4Kカメラで捕まえた “ライトセーバー”みたいな可視化技術、約5年間の開発秘話(1/3 ページ) 8月8日に閉幕した東京五輪で、日本代表が「エペ」の団体で史上初の金メダルを獲得するなど、盛り上がりを見せたフェンシング。選手の活躍に注目が集まる一方で、ロンドン五輪の銀メダリストでもある、日フェンシング協会の太田雄貴前会長がTwitterに投稿した動画も注目された。試合会場のバックスクリーンに映る試合映像を見ると、剣先が映画「スター・ウォーズ」に登場する武器「ライトセーバー」のように光り輝き、軌跡が可視化されているのだ。 無観客とならなければ、試合直後にスター・ウォーズのようなリプレイ映像を多くの人が目にしたはずだ。この演出はどのように実現したのか。Perfume のライブ演出やリオ五輪の閉会式の映像ディレクターを手掛けた、メディアアーティストの真鍋大度さんらFe

    フェンシング剣の軌跡、AIと4Kカメラで捕まえた “ライトセーバー”みたいな可視化技術、約5年間の開発秘話