4/18 雨のちくもり

チラ見


落馬

「左遷」で得た脱・銀行の発想 技術者不在で起業

乗馬に挑戦したら、骨折しましてね。


人間好き


新幹線

私の第一希望は、車両真ん中の2列席の窓側。

新幹線の座席はどこを選ぶ? 使い方によって変わるメリットとデメリット

このように、新幹線の座席は「場所」だけでなく「使い方」によっても快適さや便利さが変わってきます。予約の際は、車内でどのように過ごすかを考えた上で座席を選んだ方がいいかもしれません。


手抜きごはん

早速作ってみました。おいしかったです。水の量がポイントかな。


秋田駒ケ岳

登山口が違いますが、こんな感じにいい山でした。(2017年8月6日の日記


現場

「この人はフィールドに出たことがないんだろうなぁ」という論評もちらほら。極限状態の現場は厳しいでっせ。平和な世界であれば当たり前に存在する生活インフラも、ない所にはないのです。
…なんて偉そうなこと言ってる私は、せいぜい、電気ガス水道携帯の無い山の中とか、1ヶ月半太平洋のど真ん中、とか、そういうレベルに過ぎませんが。銃弾は飛んでこない。


生き残り

会社に引き留められるシニアSE、転職に苦労するシニアSE

こうした変化を乗り越えて、シニア世代になっても生き生きと働くためにどうすればいいのでしょうか。シニアエンジニアの派遣業を営むF社は「求人が多いシニアエンジニアの条件」として、以下の5つを挙げています。

1 現場にいた
2 コミュニケーション能力がある
3 プライドは控えめ
4 資格を取得している
5 健康である

ふーん…

同じく毎日不法入国。

機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか

  • 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない
  • 研究でなく実務レベルで機械学習を扱う場合にどのような線形代数の知識が必要になるのか考えてみた
  • 高校でやるベクトル・行列+αくらいあれば概念的には十分で、計算が苦じゃない基礎体力が重要では?

まぁ、残りは必要になったらかじればいいんじゃないかしら?(と言い訳してサボってる)

データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう!

本稿は次の3部からなり、ソースコードをもとに手を動かしながら理解を深められる構成となっています。

  1. 理論の概要を学ぶ
  2. ゼロからロジックを実装する
  3. ライブラリを扱ってみる

用語集

この記事を書いた人も、全ては理解してない疑いw

説明できますか? 難解な今どきデジタル用語20選

1位 シンギュラリティー
2位 フィンテック
3位 キュレーション
4位 データサイエンティスト
5位 ペアレンタルコントロール
6位 ライフハック
7位 ディープラーニング
8位 ホワイトハッカー
8位 eスポーツ
10位 オープンソース
11位 AR
12位 ページビュー
13位 スマートホーム
14位 ローミング
15位 IoT
16位 サムネイル
16位 ビッグデータ
16位 クッキー
19位 ウエアラブル
20位 MVNO