忘れっぽい私が、約束やタスクを忘れないためにしている2つの工夫 - 読書で本から学ぶブログ【書評・感想】
約束をタスクを忘れるのは、まずい 残念なことに、わたしは忘れっぽいです。 クイズ番組などで昔に流行った歌のタイトルを当てるなどがあると、ほとんど覚えていません。 そんなわたしですが、タスクや約束を忘れることは、ほとんどありません。とくに約束は最近は忘れることはないです。 約束を忘れたりすると信用問題になりますから、やはりまずいですよね。 約束やタスクを忘れないための2つの工夫 タスクや約束を忘れないように２つの工夫をしています。簡単ですが。 Googleカレンダーでリマインドできるようにしておく。 大事な予定は、別のタスクアプリで再度知らせる。 GoogleカレンダーとiPhone、スマホの組み合わせで行っていることで、リマインドを「二重化している」ということです。大事な予定、タスクは、２度知らせるようにしています。そして、お知らせが来るタイミングを少しずらしています。 こうすることで、忘
退職決断のための「黄金基準」はこれだ！ - Chikirinの日記
『自分のアタマで考えよう』の第五章「判断基準はシンプルが一番」の中に、 「ものごとが決められないのは選択肢が多いからじゃなく、選択基準が多すぎるからです！」という話を書いています。 自分のアタマで考えようposted with amazlet at 15.11.10ちきりん ダイヤモンド社 売り上げランキング: 2,304 Amazon.co.jpで詳細を見る → Kindle 版 → 楽天ブックス 上記の本では婚活女子の例で説明した「２×２の表」ですが、これって他の判断にもスゴク便利に使えます。 たとえば、会社を辞めようかどうか迷って迷って迷ってなかなか決められない人。決められない理由は判断基準が多すぎるからです。 「経済的にはどうなる？」「次の仕事がより楽しいとは限らないよね？」「今の職場でももっとやりようがあるかも？」「今がベストのタイミングなの？ もしかして来年の方がいい？」などな
いまさら聞けない「変数の命名規則」 - 基本へ帰ろう
変数の命名規則って名前がついているのですね・・・というのをさっき知ったので・・ほんといまさら聞けない感じです・・ｗ アッパーキャメルケース (UCC)、またはパスカルケース(PascalCase)（Pascal記法） キャメルケース - Wikipedia 複合語の先頭を、大文字で書き始める。 例 ： CamelCase ローワーキャメルケース (LCC)、または単にキャメルケース キャメルケース - Wikipedia 複合語の先頭を、小文字で書き始める。 例 ： camelCase アプリケーションハンガリアン（ハンガリアン記法） ハンガリアン記法 - Wikipedia アプリケーション ハンガリアンは、間違えたコードを間違えて見えるようにする記法である。 たとえば、論理座標にRelative Positionのrp、絶対座標にAbsolute Positionのapというプレフィッ
理系にも分かるイラストの描き方
ちょっとしたイラストが描けたらなぁ。なんて思うこと多いですが、デジタルならではの方法で簡単に描く方法が公開されていたので、簡単ですが訳したいと思います。詳細はオリジナル記事であるHow to Draw Cute Thingsを御覧ください。 最初に好きなネコとかハムスターとかナマケモノなどの動物の画像を用意する。基本的に何でも良いけど、慣れるまではモフモフ系がやりやすいみたい。トカゲとか蛇はむずい。 選んだ動物を円の集合にする 円じゃなく三角や四角を使ってもよい。動物をシンプルにする工程。画像ソフトのシェイプから選んでね。 できた形の輪郭を描く 必要のない線を消す。余裕あったら脇の下を細めたり足の重なりを上手に書いたりしてみる。 全体のバランスを変形してかわいくする 頭大きくしたり、胴体縮めたり、太らせたりしてかわいくする。ここはセンス。 可愛さは目に宿る 目が一番大事。サンプルを参考に。
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
社会人になって学んだ３つのこと - Chikirinの日記
明日から新社会人という方、今日はあたしが社会人になって学んだ、とっても大事な３つのことについて書いときます。 １）努力が報われると思うな これ、最初に（上司に）言われた時はとても驚いた。 それまで所属していた学校ではまったく正反対のことばかり言われていたから。 いかにも徹夜明けです、みたいな顔で資料を持っていったあたしに、その上司は言いました。 「こんな資料じゃ全然だめ。なんだよ、その顔、お前もしかして、努力が報われるとでも思ってんの？ 学生じゃないんだから、そういうの止めてよね」って。 ショックだったけど、よくわかりました。 評価されるのは努力じゃなくて成果だと。 その時のあたしは、いかにも「あたしは頑張ってこの資料作りました。偉いでしょ？ ほめて！」って顔をしてたんだと思う。 「ほら見て、この資料。すばらしいでしょ！？」じゃなくて、「ほら見て、あたし、頑張ったでしょ！？」って言いたい気
100万円やるから、世界を旅してこいや！
岡野雅行 岡野工業代表社員。1933年、東京都生まれ。痛くない注射針やリチウムイオン電池ケースなどを開発した金属深絞り加工の世界的職人。NASAをはじめ国際的な企業とのコラボも多い。 今年で81歳になるけどさ、俺はこういう雑誌を購読しているんだよ。「LEON」「Pen」、カード会員誌の「SIGNATURE」……。意外だろ？ こんなオシャレ雑誌を俺みたいなジイさんが読むなんて。ファッション、インテリア、旅行、いろんな分野のトレンドがどうなっているのか気になるんだよ。 自分の仕事に直接役立つわけじゃない。でもね、刺激を受けるんだよなあ。雑誌をパラパラめくって、そこに載っている情報にピンとくることがある。「あ、これは本物だ」ってね。考え抜いて、作られた優れたモノやサービスだってわかる。すると、俺も負けてらんねぇ、いいモノ作らねえといけねえって、不思議とやる気がむくむくと湧き上がってくるんだな。
LEON レオン オフィシャルWebサイト
モテる秋冬の最旬べーシック揃ってます!! LEON12月号もチェック! 良いものをお届けしたい、その気持ちをもって品揃えに奔走している「買えるLEON」。今回は、なぜこの商品を仕入れたのか、どんなふうに皆様に着ていただきたいか、そんな想いをお伝えしつつ、こなしやすく、でもいままでになかった“最旬ベーシック”な逸品をご紹介します!!
他人のサイトのアクセス数が無料でわかってしまうサービス | ライフハッカー・ジャパン
「あのサイトのアクセス数はどのくらいだろう？」と思ったことはありませんか？ どの計測ツールを使ったかによって数値は変わってくるため、一概に比較はできません。しかし、サイト毎の影響力を調べたいというニーズはあるのではないでしょうか。 「SimilarWeb」は、ウェブサイトの訪問者数を調べられるサイトです。訪問者数だけではなく、「参照流入が多いのか検索流入が多いのか」「流入経路」「検索キーワード」までもわかってしまいます。しかも無料です。 使い方は簡単。中央の検索フォームに、調べたいサイトのURLを入れるだけ。今回は例として、Yahoo! JAPANのトップページを入れてみることにします。 トラフィック概要です。ウェブサイトのランキングなどが表示されていますね（世界50位！）。2月の訪問者数4億1200万、サイト滞在時間00:13:10など、2月のサイトのアクセス数なども表示されています。Y
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
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