>>9 イメージはあながち間違いではない 俺は製造(3交替)から管理部門(日勤)に移ったが 1度たりとも給料は上がらん それどころか昇給する明確な昇給条件すらなかったと知った
![ソニーで働いてたけど、低賃金で使いっぱしりにされた実態を暴露してく : IT速報](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f5d6963f94278d1019c35c20bf6f4486610112d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flivedoor.blogimg.jp%2Fitsoku%2Fimgs%2F9%2F0%2F9016a30c-s.jpg)
お正月に久しぶりに実家に一泊してきた。 テレビを見ながら「この子は歳のわりには老けてるわね」とか「この人の子供障害あるんでしょ?」とかどうでもいいdisを延々と続ける両親たち。 初詣に行くにも、混雑している道のど真ん中で何度も何度も急に立ち止まって談笑し始める両親たち。 杖をついて歩いている他人のおじいさんを指差して笑いながら「私もあと数年後にはあーなっちゃうわぁ」とケラケラ笑う母親。 「今の人見た!?歳いってるのに凄い若作りな格好!!」と本人に聞こえるような大声で笑う父親。 どこに行くにも、何をするにも他人を下げることから始まるコミュニケーション。 育ててくれた両親には感謝はしている。 しかし、この人達が仮に学校の同級生であったならば はっきり言って仲良くしたくない。距離を置きたい。 血のつながった家族といえど、性格がまるであわない。 私の両親は昔からこんな人達だっただろうか。 もっとま
日本出版学会春季研究発表会(2015年)発表資料(完成版)です。公開まで時間がかかったことをお詫びします。Read less
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地(努力次第で勝利できる可能性)がある。 例えばこんな例がある。 160億円ボロ儲け!英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
ystk @lawkus 実印は、経営者等でしょっちゅう使う人以外は登録しておかない方がよいです。面倒でも、使うときにその都度登録して、使い終わったらすぐに廃印することを強くお勧めします。実印は裁判で高い証拠力を有するので、親族等に実印を悪用されたためにえらいことになってる事件が沢山あります。 (再掲) 2016-01-03 09:30:09 ナスカの痴情ェ @synfunk 自分が知らない内に実印で連帯保証人、公正証書をつくられた例は弁護士でない俺でも多く見聞きしているので実印はローカス先生が言うようにその都度登録するようにしよう。 2016-01-03 10:36:30
先日TOACHで紹介したLINQの入門記事は、おかげさまで多くの人に読んでもらえたようだ。 Hello LINQ world. 野暮ったいC#コードから卒業したいアナタへ。LINQ 基本の4つ。 このLINQの第一歩では、Any、Select、Where、FirstOrDefaultという4つの基本的なメソッドを紹介した。 今回は、もう少し込み入ったことをするときに使えるメソッドを説明したい。 重複を取り除く -Distinct- 配列中の重複している要素を刈り込んで、ユニークな要素だけにしてくれるサッパリメソッド。 作例では、[0, 1, 2, 2, 3, 4] なる”2″が重複している配列にDistinctをかけ、[0, 1, 2, 3, 4]という重複のない状態にしている。var numbers = new[] { 0, 1, 2, 2, 3, 4 }; // This contai
Jubatus(ユバタス)は、大規模データをリアルタイムに解析するための、”大規模分散リアルタイム機械学習基盤”です。 人類が取り扱うデータ量は、年々指数関数的に増大しています。「ビッグデータ」と呼ばれるこうした巨大なデータがあらゆる分野で生まれ始めています。これらは単に生み出されるデータ量が増えているということを示すだけではありません。従来は処理対象ではなかったような詳細なログデータや多種多様なセンサーの生データも含まれ、またテキストや動画像のような非構造化データの割合が大きくなっています。一方で、こうした膨大なデータから有用な情報を見つけ出すことが、計算能力の面でもデータ解析技術の面でも可能になりつつあります。しかしながら、Hadoopを含む既存フレームワークの多くは集計やレポーティングなどの単純な分析バッチ処理にとどまっています。 大量のデータをリアルタイムで効率的に処理し、いち早く
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