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はてなキーワード: ワーキングとは

2024-04-08

anond:20240408134812

地方県庁所在地クラスにあるコワーキングスペースなんかだが、そう言う感じで運営しているところがある。

ワイは出張に行った時に気に入ってスポット利用で使ってるやで。でも最近は土日に気晴らしにドライブがてら行く事もおおいんや。

平日日中オフィス、土日はカフェ

ってのはどうよ?

コワーキングスペースでも良い。

土日の新宿喫茶店が足りないって話から連想

あー、でもカフェが回るような立地(路面店とか)だと坪単価的にコワーキングはきついか

しろ逆に、カフェとしては悪立地の床に客を持ってこれないかな。それができるならコワーキングじゃなくてカフェ専業だろってツッコミはさておき。

2024-03-31

近所のホテルで行われるおぞましい児童労働を阻止したい

会議室改装して子ワーキングスペースを設けるらしい

児童を働かせて搾取するたくらみをなんとしても食い止めたい

2024-02-12

今日ちょっとした物語をお届けしますね。

まず、嫌な奴っていますよね。あの人、四天王みたいに周りに威圧感を与えるタイプ。でも実はね、彼らも労働者階級の一員なんですよ。ワーキングクラスシテンノウ。時には彼らも相談所に行きたいと思うことがあるんだろうな、と思うとちょっと哀れになりますよね。

さて、話は変わりますが、私のアパートには古いコンロがあります10年以上経っているんじゃないかと思うくらい古い。使い物にならないし、修理するのもめんどくさい。それってまるで、やる気をなくす言葉みたいですよね。ああ、もういいや、となってしまます。あ~あ、やんなっちゃった、あ~あ、驚いたッ!

でも、そんなときに思い出すのがご当地キャラ存在です、ナッシー。彼らは地域を盛り上げる存在で、私にとってはちょっとした女神のような存在です。アリストテレスが言ったように、人は善き終わりを求めるもの。本当に言ったのかは実は知りません。でも、彼らの姿勢は本当に尊敬に値します。たまたま遭遇したら一緒にジャンプしちゃいますナッシー

さて、話はまた変わりますが、最近私は自問自答する時間を持つようにしています選択肢追放されたような、静かな空間で。選択肢追放って何なんでしょうね? 自分でもよく分かっていません。そこで思い出すのが、昔読んだ漫画の中のエピソードたち。彼らは私にとっての良き助言者です。赤髪シャンクスは私の師匠です。とりあえず、みんな失せろ! ……失礼致しました。ペッコリ78度のお辞儀です。

というわけで、嫌な奴も四天王も、私の中ではちょっとした漫画登場人物みたいなものなんですよ。彼らも労働者階級の一員、時には相談所に行きたいと思うこともある。でも、やる気をなくす言葉に負けず、ご当地キャラのように頑張っていきましょう!ありがとうアディオス

2024-02-10

会社本来なかなか儲からないように出来ています

会社本来なかなか儲からないように出来ています

社員社長が放っておいて儲かる会社はない。

①売上はなかなか上がらない。(顧客支持)

粗利率もなかなか上がらない、油断すると下がる。(値入れミックス)

在庫はどんどん増える、死に筋たまる。(アイテム選定基準と完全作業)

④経費は一寸でも目を離すとドンドン垂れ流しになる。(プロフィットセンター化)

粗利額は売上高粗利率の合成(かけ算)です。

この四つに目を光らせて、

儲かるように営業利益を出す。

精神的なタフさが必要情熱 熱意 執念からくる。

物流コンピュータは常に先回りして、

起こりうる事柄に対して万全の準備すること。

物流コンピュータが動いているから、

販促勝負をかけて売りに行っても混乱は起きない。

その間に本命商品改革

売り場構成商品構成商品構成グラフから競合店対策始める、

導入指示書や売上在庫などの各種予算の日時管理

知的ハードワーキング

精神的なタフさが無くなるときめ細かいチェックが粗雑になる。

出来ない理由が先に立つ。

粘り強く、よく考える、

出来るまで継続する。

素直に行動実行する。

顧客からの支持を受ける=予算達成、、

これは至難の技なので、

協業と分業で、やり遂げるチーム作り!

2024-01-04

anond:20240104133107

うろ覚えで間違ってたみたい。訂正ありがとう

というか・・・ワーキングクラスって中間層だよね?

そこから出てこないって予想してるということは、イギリスのマジの上層からしか、サッカー選手出てこないという予想だったのか

さすがにそれは先鋭的すぎる気がするが、現状どうなっているんだろう

2024-01-03

日本人の求める婚活ってイスラム見合いのようなものなのか?

What's Love Got to Do with It?っていう映画を機内で見た

UKまれ育ちのパキスタンイケメン医師スタートレックディスカバリーにも出てたシャザード・ラティフ、売れてますね)が30過ぎにいきなり見合い結婚すると聞いて幼馴染でドキュメンタリー作家のリリ・ジェームズがそれをドキュメンタリーに取りつつ結婚とはなんなのか?愛とはなんなのか?マッチングアプリ見合い真逆だけどどう違うのか?に迫っていきつつ2人の関係も色々モヤモヤしたりキュンキュンしたりするみたいな話である

製作陣が当事者ぽい(名前から判断からまあきっとそれなりにリアルな話なんだと思うけど、

劇中で、知らん相手結婚するって一体どういうことなんだ?見ず知らずの相手とこれから恋に落ちるのか?そんなことできるのか?と聞かれたイスラムイケメンはこう答えるのだ「恋に落ちる必要はない、愛に歩み寄るんだ」とかなんとか。

ようは結局結婚共同体を築き上げるための合意であって愛は必ずしも必要でないみたいな話なんですね

これって日本人婚活やってる人の一定数が言ってることみたいなかんじですよね

自分恋愛結婚が最高だと思ってて、結婚するために好きでもないがやっていけそうな相手を探す婚活ってのがさっぱり意味がわからなかったけど世界のどこかで似たような認識と慣習で結婚してる人々がいるんだなというのが興味深かった

まあ結論からするとどちらも否定はしないけどやっぱ愛も大事じゃんって結論なんですけどね

恋に落ちて結婚しても男が浮気したり、妥協して付き合ってみても相手がその妥協を感じ取ってしまったり まあ色々ありますよね

 

さて同じUKとはいえ地方ゴリゴリワーキングクラスの街から帰ってくる身としては言うてもロンドン中流階級中流階級ってのはUKではとってもお金持ちという意です 為念)のフワフワしたファンタジーお話だなーと思ったけど婚活って謎な概念だなと思ってる私のような人がいたら良作でしたのでおすすめです

2023-10-07

3号廃止のワンイッシュー共闘出来ないのは何故だろう

独身女性と既婚ワーキングマザーって普段利益対立しているから自ずと反目するし、

実際ネットでも意見対立が目立つけれど。

でも年金制度の3号廃止というワンイッシューに限っては独身女性のみならず、

年130万以上の収入のある既婚ワーキングマザーも3号主婦の分まで負担させられている事実には変わらない訳で

廃止を主張するメリットはあると思うんだけど、

その主張をするのは専ら独身女性ばかりで、既婚女性からはさっぱり聞こえてこない

何故なんだろう?

やっぱりあれかな、今は稼いでいるワーキングマザーとはいえ、いつ収入がなくなるかという不安は常に付き纏うから、3号を廃止するよりは維持するメリットの方が大きい?

やっぱり全ての既婚女は独身女の敵だわ

2023-09-12

anond:20230912010711

2023-08-28

5,6年位前は「いらすとや」すら学生に浸透していなかった

いらすとやって今では大メジャーだったけどさ、当時就活とかしていた自分グループワーキングしょうもないスライドをほかの就活生らと作るという試みをしていたんだわ

ただ、俺以外はいらすとやとか他のフリー素材とか全然知らない感じで、知っていても使ったことないってケースばかりだったな

まあ10名もいない集団だったから大きくなれば違ってきたんだろうが

GoogleDriveとかで資料共有するって感じも全然浸透していなかったし、今では考えられないよな

2023-08-06

小さい子供をほっぽって働きに行くなんてワーママ自分ファーストだ、自分専業主婦で間違いなかったみたいなツイート燃えてたけど

バキバキゴリゴリワーキングマザーに育てられた俺としては母が母でよかったと思ってる

自分の進む道を努力で切り開く大人」を間近で見せてもらったことは俺にとって最高の子育てだった

もし母が俺のために仕事やめて「あんた最優先で私は生きてる」みたいなスタンスでいられたらメンタルきつかっただろうな

かといって専業主婦が悪いというわけではなく

学校から帰ってきたらお母さんがおやつ用意してくれるみたいなのは幸せそうだなあいい子に育ちそうだなあと思う

2023-07-25

anond:20230725164317

似たようなこと言ってるメンヘラは貧民にも高学歴にもいるが

 

真面目な移民(1世)や高齢南部ワーキングママ(特に黒人)にはいないことから

すべてを察すべき

2023-06-29

anond:20230628211956

なかなか勉強になるエントリだった。

自分は件のおばちゃんとは別人だけど、中年世代になって、下の世代と話するのが難しくなってるのは実感する。一昔前ほど先輩というだけでは力は無いしな。

そこでお願いなんだけど、このおばちゃんと同じシチュエーションで何をどう雑談すればいいのか、ちゃんと示して欲しいんだよな。

おばちゃん雑談なんてもっとさあ

「この動画の犬可愛い」とか「BTSが好き」とか

そういう話にしとけよ。

リアルコミュ障で良くいるんだけどさ、全く興味のないテーマで話しようとして、会話が続かなくなるやつ、いるじゃない?あんまり興味のないテーマでも雑談なんて進まないのよ。

あと、このおばちゃん、いわゆる共働きでしょ?自分時間使う余裕なんて無いじゃん。ママさん同士の会話で恐らく使っている話題をそのまま職場に持ってきたら、陰湿な後輩に陰口叩かれた、という話でもある。

だったら、どういう会話の展開をすればクソ忙しいワーキングマザー陰湿な後輩のチェックが待つ雑談対応できるか、ってところまでを提案して欲しいんだよな。

「診察や投薬」と侮辱するのではなく、まずは、純粋コミュニケーション技術でどうすればよいかを伝えるのが必要

という事で、ご指導よろしくお願いします。

2023-06-21

anond:20230621175427

2023-06-08

ワーキングポア

働きすぎの人を休ませる行為、またその行為者を指す。

麻原商工(会議所)から派遣される。

2023-05-24

おめぇよぉ、保育園の送り迎えしかしてねぇのにイクメンって呼ばれてどんな気分だよ。

残りの家事育児全部やってもワーキングママだぞ。

育児ママ」も「ワーキングパパ」も聞いたことねぇなぁ!どうなってんだよクソクソクソ!


おい、次はそこのやつ。おめぇは妻が退院した後、お義母さんが家に2週間手伝いに来て、「そのあいだ部屋が無いか廊下で寝てるわぁ、まいったわぁ笑」みたいなことを言ってたよなぁ。ボケが!!

てめぇ、子どもが産まれる前から戦力外くらってるじゃねえか。

育休取れない、会社も早く帰れない、できないできないなんにもできないのお前のためにお義母さんが来てくれたんだろうが。

なにをヘラヘラしてんだよこのトンチキ!!


はい次の方。あんたとは何回かお互いの育児についてはなしたよなぁ。

子どもがまだ離乳食も始まってないのに、「サッカー一緒に練習したい」とか「子ども受験勉強見てあげたい」とかさぁ。

子どもが大きくなってからやりたいことばっかりで、こっちが「ミルクどれくらい飲めてますか」とか「認可入れそうですか」とか聞いたらキョトンとしてたじゃねえか。

あんたさぁ、こどもの「いま」の話が出てこないんだよ。子どものこと考えてる風で、全然向き合ってないじゃん。

あんたの育児はいつはじまるんだよ。なぁなぁなぁ教えてくれよ。


んで、あーお前か。お前は名付けのときだけしゃしゃり出て、子どもに読めねぇ名前付けてたな。

まぁそれはいいんだけどよ。

お前、聞いてもないのに育休取れなかった話をベラベラしゃべってたなぁ。

プロジェクトアサインされたばっかり」とか「引き継ぎが難しい仕事だった」とか。

ん、出産の1週間前に妊娠に気付いたのか?

まぁ、がんばって自分キャリアを守ったって話だよね。よかったね。

てか、育休取れない理由はみんな持ってるっつーの。で、育休取る理由をセットで考えてみたのかよ。

考えてないよな。だってお前は育児したくないだけなんだから

それをもっとらしく御託並べやがって。クソッ!プロジェクト炎上しろ


最後にお前。週三で飲み会行ってる上に、週末ゴルフ行ってるらしいなぁ。なーにが妻に感謝だ!

飲み会ゴルフ仕事のうちだって?知るか!!

そんな会社辞めろ!同年収の他の会社探せ!

出世してる男は全員妻に育児押し付けてんのか?!

主語がでかいって?うるせぇ!!

2023-05-02

メモ

https://arxiv.org/pdf/2305.00833.pdf

Learning to Reason and Memorize with Self-Notes

大規模な言語モデルは、限られたコンテキスト メモリと多段階の推論に苦労することが示されています

モデル自己メモを取ることを可能にすることにより、これらの問題の両方を解決するための簡単方法提案します。

->セルフメモってなんだ?

最近スクラッチパッド アプローチとは異なり、モデルはいつでも入力コンテキストから逸脱して明示的に考えることができます

これにより、モデルコンテキストを読み取りながら情報を想起し、オンザフライで推論を実行できるため、メモリ拡張され、複数ステップの推論が可能になります

複数タスクに関する私たち実験は、推論時に自己メモを取ることにより、トレーニング設定からより長く複雑なインスタンス私たち方法がうまく一般化できることを示しています.

1. イントロダクション

Transformers (Vaswani et al., 2017) および同様のバリアントは、シーケンスベースタスクで印象的な結果を示しています

特にGPT-3 (Brown et al., 2020) などの大規模な言語モデル (LM) はトランスフォーマー使用し、質問応答 (QA) などのさまざまな NLP タスク解決できます

LM を QA タスク使用すると、図 1 (上) に示すように、事実情報質問を含むコンテキスト プロンプトが与えられ、モデルが直接回答を生成します。 ただし、この自己回帰の「ワンステップ」アプローチは、複数ステップの推論タスクと格闘します (Austin et al., 2021; Press et al., 2022a; Creswell et al., 2023)。 これは、バニラ LM が各トークンに対して固定された計算を行い、現在コンテキストに応じてさらに「考える」オプションがないという事実から生じると主張します。 (2021) 図 1 (中央) に示すように、モデル質問に答える前に推論トークンを生成できるようにするスクラッチパッドの使用提案しましたが、完全なコンテキスト質問を読み取った後です。 同様に、一連の思考を促す方法 (Wei et al., 2022; Zelikman*Equal Contributor 1Meta AI. への対応: JackLanchantin <jacklanchantin@meta.com>, Sainbayar Sukhbaatar<sainbar@meta.com>.et al., 2022; Huang et al., 2022) は、モデルをプッシュして、一度に 1 ステップずつ答えを説明し、より首尾一貫した最終的な答えに導きます非線形タスク (Fan et al., 2020)、LSTM (Hochreiter and Schmidhuber, 1997) などの再帰型先行モデルが十分に備えられているもの。 Fan et al., 2020; Ju et al., 2022; Hutchins et al., 2022)、しかし、それでも与えられたプロンプトに対して一定量計算使用します。 推論と状態追跡メモリがより扱いやすくなります私たち方法である「Self-Notes」により、LM はオンザフライコンテキスト プロンプトから逸脱し、明示的な推論トークンを生成できます。 図 1 (下) に示すように、スクラッチパッドとは異なり、モデルは生成されたトークン入力コンテキストインターリーブできます。 このようなセルフ ノートは、明示的な中間推論ステップ状態追跡用のメモリの両方として機能します。 具体的には、推論ステップで 2 つの事実を組み合わせる必要がある場合、結果として得られる推論をセルフ ノートに書き込んで、将来の推論に使用することができます。したがって、中間推論ステップとして機能します。 たとえば、「アリスは箱を持っています」と「アリス公園にいます」が与えられた場合、「箱は公園にある」と推測してそれを自己メモに書き、将来のステートメント「鍵は in the box」で「鍵は公園にある」と結論付ける。 さらに、コンテキストトラバースしながらモデルエンティティの最新の状態を新しいトークンとして書き込むことができるため、SelfNoteワーキング メモリ形式として機能できます。 たとえば、プログラミング環境では、最初に x=5 を想定し、次に x を 1 ずつ増やします。モデルが x=6 をセルフ ノートとして正しく記述していると仮定すると、元の x=5 ステートメントをそのコンテキストから安全に削除できますモデルが x の値について問い合わせられた場合モデルは既に答えを持っています

私たち提案した方法と、スクラッチパッド (Nye et al., 2021)、思考連鎖 (Wei et al., 2022)、または内部独白 (Huang et al., 2022) などの以前の研究との主な違いは、モデル許可することです。 各コンテキストステートメントを順番に読み取るときに、複数メモを明示的に書き出す。 InarXiv:2305.00833v1 [cs.LG] 2023 年 5 月 1 日図 1: (上) ベースライン バニラ LM は、コンテキスト (C) と質問 (Q) が与えられると、回答 (A) を直接生成します。 (中央)スクラッチパッドを使用すると、モデル質問に答える前に中間推論トークンを生成できますが、コンテキストが表示された後です。 (下) 私たちの Self-Notes メソッドにより、モデルはいつでも推論してメモを取るために入力コンテキストから逸脱することができます。言い換えれば、私たちアプローチは、将来の推論に役立つ可能性のある情報コンテキストを補強するスクラッチパッドのインライン形式です。 私たちはこれを、人間が読む方法と同様に、明示的に述べられていない情報を推測するための行間の読み取り (および書き込み) の形式と見なします (van den Broek et al., 2009)。 以前の方法では、モデルが完全なコンテキストを読み取った後に反芻することができ、読み取っている間ではなく、最後に大量の推論を行うように強制されます

さらに、そのようなポストコンテキスト推論は、推論が開始される前に以前のコンテキストトークンモデルコンテキストウィンドウからすでに出ている可能性があるため、メモリとして機能できません。 たとえば、数週間または数か月の対話履歴を持つインテリジェント エージェントを考えてみましょう。 直観的には、最初から考え直すことなく、以前の対話で行った推論ステップ使用できることは理にかなっています自己メモを生成するようにモデルに教えるために、トレーニング中に、入力の一部としてグラウンド トゥルー自己メモ言語モデル提供することを検討します。 コンテクスト。 推論中に、トレーニング中に学習した特別トークンを生成する場合モデルコンテキストから逸脱し、SelfNote を生成できますモデルが Self-Note の生成を完了すると、元のコンテキスト トークンが引き続き供給されます。 これにより、モデル最後だけでなく、入力トークンの処理中にメモリを推論および作成できます。 また、Self-Notes をトレーニングするための半教師ありおよび教師なしの方法提案します。多段階の推論と状態追跡を評価するように設計された 5 つのテキスト データセットでこの方法テストします。 , 2020; Anil et al., 2022)、および 2 つの現実世界チェス ゲーム タスク (Toshniwal et al., 2022)。 私たち方法は、明示的なメモ取りを行わない微調整された言語モデルスクラッチパッドのベースラインの両方よりも優れています.2. 方法シーケンス内の次のトークン予測する自己回帰変換モデル M を考えてみましょう

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