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メインページ / 更新履歴 数学：物理を学び楽しむために 更新日 2024 年 3 月 18 日 （半永久的に）執筆中の数学の教科書の草稿を公開しています。どうぞご活用ください。著作権等についてはこのページの一番下をご覧ください。 これは、主として物理学（とそれに関連する分野）を学ぶ方を対象にした、大学レベルの数学の入門的な教科書である。 高校数学の知識を前提にして、大学生が学ぶべき数学をじっくりと解説する。 最終的には、大学で物理を学ぶために必須の基本的な数学すべてを一冊で完全にカバーする教科書をつくることを夢見ているが、その目標が果たして達成されるのかはわからない。 今は、書き上げた範囲をこうやって公開している。 詳しい内容については目次をご覧いただきたいが、現段階では ■ 論理、集合、そして関数や収束についての基本（2 章） ■ 一変数関数の微分とその応用（3 章） ■ 一変数関数の
濫用に当たる職務質問を受けたと考えたので弁護士に相談して訴訟を起こすことになった話
去る7月3日の午後の通勤途中に、私は職務質問を受けた。その次第は以下のブログ記事に職務質問を受けた当日書いて投稿した。ただし、投稿時に日付を超えてしまったので投稿日時は7月4日になっている。 本の虫: 警察官に職務質問をされた話 さて、振り返って見るに、私は先日の職務質問が警察官職務執行法第一条に規定された、「目的のため必要な最小の限度」を超えていて、「濫用」にあたるのではないかと考える。というのも、 「下を向いて歩いていた」、「帽子を目深にかぶっていた」という理由は、同法二条にある「合理的に判断して何らかの犯罪を犯し、若しくは犯そうとしていると疑うに足りる相当な理由」にはならない。 仮に「疑うに足りる相当な理由」であったとしても、職務質問を開始してかなり早い段階で、その疑いに対して「重い荷物を背負って長距離を歩いたので疲れたのではないか」、「人間は下ぐらい向くものだ」、「日差しが強く帽子
大自然がキャンバス――スノボ界の開拓者 國母和宏の美学 - Yahoo!ニュース
スノーボーダー・國母和宏について、7年前のバンクーバー五輪での騒動で記憶が止まっていたとしたら、あまりにももったいない。彼はいまや欧米でスターとして扱われているのだから。闘う相手は他のボーダーではない、自然の野山だ。雪山の山頂からノーヘルメットで一気に滑り降りる。バックカントリー、フリーライディングと呼ばれる世界である。オフシーズンに家族とともにくつろぐ國母が哲学を語った。 （ライター・中村計／Yahoo!ニュース 特集編集部）
Robot FrameworkでHeadless Chromeを使ってみた - メモ的な思考的な
Robot FrameworkにはSelenium2Libraryという、Seleniumと連携するためのライブラリがあります。 robotframework/Selenium2Library: Web testing library for Robot Framework | GitHub Selenium2Library Selenium2Library ドキュメント和訳 — Selenium2Library ドキュメント和訳 1.0 ドキュメント サポートされているブラウザは、ChromeやFirefox・PhantomJSなど、ひと通り揃っています。 http://robotframework.org/Selenium2Library/Selenium2Library.html#Open%20Browser そんな中、 Headless ChromeがChrome59から搭載される
【補足追加】子供からも親からも不評だった小学校5,6年時の担任・Y先生の指導方法が「時間差」で素晴らしい教育結果を出した、というお話
ニッカポッカノート @punirock 学校の先生の能力って話が出ると、私の小学校5,6年時の担当の先生を思い出す。他のクラスでは行なってないのに、毎日10分間のミニテストをして、定期テスト前に子ども自身に目標を立てさせ計画を立てるよう指導してた。今思えば、毎日テストを作り採点するのも、子供一人一人が作った計画表を 2017-07-12 21:31:15 ニッカポッカノート @punirock チェックし、実行するように個別に指導するのは、並大抵の手間ではなかっただろう。でも、先生の性格が粗いこともあって、余計なことをさせると、子供からも親からも人気はなかった。私自身もいい印象はなく、親にブーブー文句を言っていた。そして、月日は経ち、中学生になり高校受験を向かえた。 2017-07-12 21:35:12 ニッカポッカノート @punirock 田舎の学校なので、まぁ、学力は低いのだけど、
外国人が心底ガッカリする｢日本の旅館事情｣
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Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era
The success of deep learning in vision can be attributed to: (a) models with high capacity; (b) increased computational power; and (c) availability of large-scale labeled data. Since 2012, there have been significant advances in representation capabilities of the models and computational capabilities of GPUs. But the size of the biggest dataset has surprisingly remained constant. What will happen
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起業に駆ける：「未来」のシニアたち／２ 長野・白馬からＵターン 神戸で待望の店再開 ／兵庫 | 毎日新聞
ITビジネスから紙媒体へ――地域課題に向き合い、冊子で地域を元気にする | BUSINESS ECOSYSTEM【日本ユニシス】