最近Amazonが糞すぎて楽天が息を吹き返してない？ 実際俺も2017年よりも買う回数が増えたわ、ベストバイ探してAmazonになくて楽天に辿り着くことが多い 楽天のクソさは変わってないので嫌なんだけど

東京医科大の入試をめぐる“不正”が取り沙汰される折も折、お笑いコンビ爆笑問題・太田光（53）の裏口入学が発覚。これまた渦中の日本大学がその舞台だが、この裏口が無ければ相方の田中裕二（53）と出会うこともなく……。 ＊＊＊ 大東文化大学第一高校に通った太田が、日本大学芸術学部を受験したのは1984年のこと。自身の進学について、〈いずれ日芸に行きたいと思っていた〉と自伝に綴るが、一方で〈ダメなら専門学校の横浜映画学校に行ければいいやって思ってました〉（『爆笑問題 太田光自伝』）。 だが、内装会社を営んでいた父・三郎氏は、溺愛する一人っ子の光を、なんとしてでも日大に合格させたかったようだ。入試前年の83年後半、指定暴力団組長の愛人芸者の娘と知り合い、“知る人ぞ知る裏口入学ネットワーク”に依頼をする。だが、 「この成績では無理だろうというレベルでしたね。太田の父親とも何度か打ち合わせの席を持ちまし

Word・Excel・PowerPointには、ワードアートという便利な機能があります。しかし、残念ながら、パソコン教室や市販のテキストでは、ダサい作成例だけを紹介して、インパクトがあって目立つ！などという珍妙な説明をしています。 これは完全に間違いです。このような手抜きをすると、安上がりで低レベルな内容であるという、悪い印象を与えます。 初心者が最初に身につけるべき基本的な技法は「白抜き」と「袋文字」です。今回は、この２つの技法について、まとめて出題します。繰り返し練習して「正しいワードアート」の使い方を覚えましょう。 なお、この記事ではOffice2010以降で説明します。Word・Excel・PowerPoint共通です。Office2010以降では、ワードアートは テキストボックス と統合されています。詳しくはこちらの記事をご覧ください。 わえなび ワード＆エクセル問題集 id:w

最近サラリーマンをやめざるをえなくって自営になった。 来年の車検のタイミングで車を買い替えるつもりだけど、車代も経費にできて約一割引きで買うのと同じなんだよな。 このまえ実家の電話機が壊れたから、俺がネット通販で買ってあげたけど、あれだって領収書あるから経費にできるよな。 なんでも一割引きや。 最高や。

2018/08/07 Firebase Meetup#5 登壇資料 -------------------------- 追記: Blazeプラン限定ですがデータのimport/exportできるようになりました https://firebase.google.com/docs/firestore/manage-data/export-import

「BigQuery ML」：SQLで機械学習ってどういうこと？試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 はじめにGoogle Cloud Next 2018でBigQuery MLが発表されました。 文字通り、「BigQuery + 機械学習(Machine Learning)」を実現するもののようです。さっそく試してみたので、どんなものなのかと、その原理（の一部）を紹介したいと思います。この記事ではBigQuery MLの紹介と、それを直接SQLでやったらどのくらい大変かを見てみます。 BigQueryとは？BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた、低コストのエンタープライズ向けデータ ウェアハウスですとあるように、Googleのクラウドサービスの一つで、大規模なデータを貯めておくことができ、大量のデータに対しても分散して高速なデータの取

[レベル: 上級] dataset（データセット）の構造化データを Google がサポートするようになりました。 schema.org/Dataset の構造化データをマークアップすると、表形式で構成されたデータをリッチリザルトとして検索結果に表示できます。 定型フォーマットで整理したデータを検索結果に表示 dataset として定義できるデータの種類はさまざまです。 統一されたフォーマットで構成されたデータはたいてい dataset として利用できます。 たとえば、イメージしやすいのは CSV で保存されているデータです。 表形式になっていて、何らかのデータを系統的に提供しています。 独自の形式であっても、定型のフォーマットでデータをまとめていれば dataset として認められます。 コンピュータに読み込ませるデータは、定められたフォーマットになっていることが多いはずです。 そうした

あっ、すいません文系にしては理系的な知識を求められる心理統計学という学問分野があることは知ってます そういうのを用いた分野ではなく、アドラーとかマズローとかエリクソンみたいなトンデモ分野の話ね。 多様性を無視したゴミが学問ぶって他人にドヤ顔説教するための道具の時点で笑いしか起きないし疑似科学やオカルトで他人を啓蒙してるふりして騙して金を巻き上げる連中と何が違うの？笑って感じなのよね 議論に寄与しない中身がない抽象的な発言でドヤ顔してるブーメランバカ二人は晒しておこう、常日頃から言ってやったぜ！って本人の自己評価と相反して無能扱いされる典型的な使えないタイプだ…w具体的な反論なしのザコとしてみなしてますから笑 増田の言葉の用法が拙すぎて辛い。大体何かをあげつらう人って自分の言いたい事が先行してて、そこに合わせるためにいいとこ取りした雑な論拠をぶつけてくるのでなんか目がチカチカしてくる事が多い

企業が持つ顧客接点の中で、最前線といっても過言ではないコールセンター。 そのコールセンター業界に、昨年「Amazon Connect」という黒船がアメリカからやってきました。 一部では「圧倒的破壊力」ともささやかれるAmazon Connectは、どうして日本において影響力があるのか。そして、コールセンターや電話の世界がこうしたテクノロジーと融合することで、どんな新しいイノベーションにつながっていくのか。 そこの疑問に答えていただくべく、株式会社モビルス 代表取締役社長 石井智宏さんに寄稿いただきました。 コールセンターの至上命題は「絶対に繋がり途切れないこと」 コールセンターとは、その名の通り「電話」のセンターです。コールセンターではさまざまなKPIが設けられていますが、中でも消費者からのコールに対してどれだけ回答できたかという「対応数」は基本中の基本。 ネット回線を用いる電話も普及して