はてなキーワード: 分散とは
ポリコレ勢ってなんで自分達の活動の結果として彼等の理想とするポリコレ的な社会が実現してきてるというのに「いやいや私達が叫んだからこうなったわけではありませんよ」、「人々の自然な選択の結果としてこうなっただけですよ」って態度を取りたがるんだろうね?
例えば、映画で明らかなポリコレ圧力でヒーローをLGBTに変えたりしても「これは今の時代、多くの人がそういう作品を求めたからこうなっただけですよ」って風に自分達の努力の結果をごまかしたがる。
自分達の思想が本当に正しいと思っているのなら「私達の努力が実り、素晴らしい世界が実現しました!」と誇れば良いのに、自分達の与えた影響を過小に評価して、皆に責任を分散させたがる。
本当は彼等の心の中にも自分達の思想をゴリ押しすることへの後ろめたさみたいなモノがあって、だから誇れずなあなあにしたがるのかね?
ウチの奥方が、いつも靴下の口の方を洗濯バサミで挟んで、つま先が下になるように干してるんだが、それは間違いだと思うのだ。
たしかに、「靴下の干し方」でググってみると、たいていのページで、つま先を下にして干すのが正解と言ってるが、オレの専業主夫(?)数年の経験で得た知見からは、逆につま先を上にして干す方が絶対に早く乾く。
履き口の方が下だと、水分が下の方に溜まってゴムが劣化するとか、水分の重みでゴムが伸びるから劣化しやすいとか、もっともらしいことが理由に挙がってるけど...
水分で劣化するなら、小一時間も洗濯機の中で水や洗剤とモミクチャになってるんだから、そっちの方が圧倒的に劣化の要因になるわw
普通に脱水して残ってるくらいの水分の重みでゴムが伸びるわけないだろ。だいたい、それ履いた状態で半日とか丸一日とかずっとゴム伸ばしてんだから、そんな水分の重み程度の伸びが劣化に影響するわけねーだろw
靴下をつま先下にして干すと、つま先の丸くなってる部分に水が下がってきて、一点に集中する。そして、つま先は当然閉じているわけだから、空気の流通がなくて表面からしか水分が蒸発しないので、乾くのが遅くなる。
逆に、履き口を下にすれば、水分は一点集中ではなく、フチに沿って分散するし、口から空気が入って内側からも蒸発できるのだ。
晴れた屋外に干すのなら、まぁ大差ないだろうけど、曇ってる時や雨で部屋干しするときは、如実に乾燥時間に差が出てくる。ゼヒお試しあれw
あとついでに、パンティーとか長袖の肌着とかも、大抵のヒトは、通常の着用した姿勢のイメージ通りに、吊るして干すことが多いと思うけど、これらも逆に干した方が早く乾くからな。
パンティーは股間の布が厚くなってる部分を洗濯バサミで挟んだ方が、水分が分散して早く乾く。
長袖の肌着は、裾のほうを洗濯バサミで挟んで袖をたらした(逆バンザイした)状態にしとけば、風の通りにくい脇の下部分が外に向くから早く乾く。
ロジカルに考えれば分かることだw
霜降り明星粗品、競馬負けすぎて遂に2つ目の人格「複勝生活激熱君」を生み出すことで負債を分散させようとし始めてて草
単勝人気はそこそこなのに複勝がバカ売れしてる粗品の影響力たるや。そして当たるのかこれは。
複勝生活激熱君の推し馬の複勝1.4倍まで跳ねて旨味全く無くなってるのさすがに面白すぎる
複勝生活激熱君が予想した複勝本命馬のオッズが単勝では4〜5番人気なのに、複勝はどちらも1番人気なの草w
複勝生活激熱君の先読み予告で、期待度低い2頭の信頼度が上がり、両方ハズレなのほんまオモロい。
複勝生活激熱君が選んだ馬以外の馬たちの複勝が激熱になっててワロタ
俺の動画とか関係なくその日の朝にエルズリーこいつめっちゃええ馬やのにオッズおいしいなって思って複勝バーンていってる一般の人がおって、レース前にどんな感じかな?て見たら急に1.2~1.3倍なってて、え?何?って思ってよう調べたらなんか黄色いタオル巻いてる男が動画で発表したらしいて、俺のこと◯すやろそいつ!わしゃテロリストか!
いろいろしくじってきたが、その後のことも考えると、人生で一番大きなしくじりだったと思う。
を検討していた。
コンピュータと人工知能に関心があったということが候補を選んだ理由だった。
当時、LinuxやFirefoxなどのオープンソース活動に興味を持っていた。
また、脳科学や認知科学、人工知能など人間の知能に関する分野にも興味を持っていた。
研究分野としてはOS・コンパイラなどのコンピュータの基礎研究という印象を受け、
工学の方が自分の嗜好に近いと考えて工学部の学科を検討することにした。
工学部機械情報学科はロボティクスを中心とした情報を扱っていて、
ロボットのハードウェアへの興味が低かったことから優先順位を下げた。
そして、
を候補として考えた。
機械系のカリキュラム・研究も含まれていて、2つの学科が扱っている分野が共通していた。
違いとしては、システム情報工学では応用物理系の内容を中心に扱い、
知能社会システムでは機械系から社会工学・経済工学まで扱っているという違いがあった。
そして、次の理由から知能社会システムコースを候補として考えた。
私は教養学部での講義からゲーム理論やシェリングの分居モデルなどの話題に触れ、
また、当時行動経済学や経済への物理学の応用などの書籍を読み社会科学系にも興味を持っていた。
人工知能やマルチエージェントや進化計算などの複雑系にも興味を持っていた。
また、自分の関心がある講義が他学科にも分散していたことから、
講義を取りやすいことも良いと考え、自立して科目を選択できると考えた。
また、製造業や電器メーカーの不調から従来の工学系学科に進んでよいのかと悩んでいた。
できて数年の学科だということで新しいことができるのではないかと無根拠に考えていた。
そうして工学部システム創成学科知能社会システムコースに進むことにした。
そうして、システム創成学科知能社会システムコース(PSI)に進学したが、
思うようにはいかなかった。
幅広い分野を扱いつつ、講義数が少ないということで全体的に内容が薄く、未消化気味だった。
また、講義間の関連性が薄く、体系的に学べることが少なかった。
などの工学の基礎となりうることは扱うのだが、基礎に留まっていた。
また、講義を受けてのレポートが中心で理工学の演習は少なかった。
工学部だから機械や電気ではなくても理数系を基礎として扱うのだろうと考えていたが、
予想とは違い少なかった。
統計は理工系でも社会系でも重要なものだからもっと力を入れて欲しいと思う。
そのため、ディスカッションやプレゼンテーションなどの機会があったが、
幅広い分野を扱っているということもあり、学生層が広かった。
その分、興味が合いそうな同級生を見つけにくかった。
カリキュラムが少ない分、就職活動を頑張って学部で外資などに就職しようという
学生も多かった。
全員が全員そうだということはなく、修士も進むことを考えている学生もいた。
他学科聴講は思ったよりもできなかった。
受けたいと思った講義の時間が被っていたり、前提知識が不足していたりして、受講が難しい場合があった。
学科での講義に関心が持てず、モチベーションが下がっていたということもあった。
研究室には学部3年後期に配属される。カリキュラムの少ない分をそこで補う想定らしい。
しかし、私が所属していた研究室では、学部就職する学生が多く、
他大学からの院生やポスドクが中心であまり教育が受けられなかった。
システム創成は機械情報学科や計数工学科と違い、情報理工学系研究科ではない。
進振り時点ではそこまで差を考えていなかったが、講義の内容やPCなどの設備が違っていた。
大学院でより専門性を高めたいと考えて情報理工学系研究科に進んだが、
実力の不足から、大した実績を上げることができなかった。
学部では幅広い内容を身に着けて、大学院で専門性を高めるということを考えていたが、
他の研究室に進学するならば、その研究室と密に連絡を取って、院進学前から
必要な勉強・研究計画作成をしないと、講義や就活で研究に必要な時間が取れなくなる。
このようなことから、大学院では成果を出せず、就職活動もあまりうまくいかなかった。
振り返ると、それまでの人生で初めて大きな意思決定をする機会だったが、そのことを十分に認識できていなかった。
取捨選択するということができず、幅広いカリキュラムがあるということから選択肢がありそうな道を選んでしまった。
安易に考えず、具体的にメリット・デメリットを書き出して、検討すべきだった。
それまでどれかができるということではなく、どれもできるようになろうとしてきたことがあり、
立花隆さんの影響を受けていて、文理ともに学ぶことに憧れていたが、
その難しさを分かっていなかった。
意思決定をするために必要な情報を集めて、裏を取るということができていなかった。
まあ、サークルに工学部の先輩がほぼいないという事情もあった。(普通工学部は忙しいからな。)
もう少し聞けていれば、進学先を再検討していたと思う。
自分が目指すような幅広い分野を学ぶということを行うのであれば、基礎を幅広く身に着けることを
念頭において進学先を選ぶべきであった。
そう考えると、情報科学科や計数工学科に進むことを考えるべきだったと思う。
理学部情報科学科については小中高からプログラミングを扱っている人が多いと聞いていて気遅れしていた面もあった。
独学で学ぶようにはしていたが、学科に進学した方が教育や同級生など成長できる機会は多かった。
学部で情報系の基礎を身に着けて、大学院で応用に広げることも十分考えられたが、当時はその想定ができなかった。
あと、当時情報科学科や電子情報学科が進振りの最低点(底点)が非常に低く、避けた方がよいかなと思っていたところもあった。
進振りで高い点のところを目指していたわけではないが、つい点数に左右されてしまった。
今の機械学習やディープラーニングは自分が当初やりたかったことに非常に近かった。
大学院でそちらに進もうとしたが、実力不足から挫折してしまった。
情報科学科や計数工学科に進学していれば、その分野に進むチャンスが大きかったと思う。
教養学部時代に自分がやりたいことについて、教授に相談したり、一般書籍ではなく学会誌を読むなどしていれば、
進路を明確に決めて、進振りでの失敗も避けられたのではないかと思う。
進振りでは点が足りなくて進学できなくて失敗したという話を良く聞くが、
これは進学先の選択を誤ったという話である。その分、あの時選んでいればという後悔が大きい。
システム創成について、自分の失敗から悪い面ばかり記載してしまった。
私の進振りでのしくじりを具体的に書くことで何か参考になればということで書いたものである。
自由度が高い分、自分で計画を立てて行動できる人にとっては良い面もあると思う。
私自身は進路・キャリアを良く決めないまま進学してしまったため、うまくいかなかった。
など学科の色がはっきりしてきて、その方面に目指す人にとっては良い学科と思う。
(カリキュラムはあまり変わっていないらしいという話も聞くが。)
失敗したと思っても、将来どうなるかは分からない。
現に情報系学科は過去は非常に底点が低かったが、今は高騰している。
システム創成ではないが、大学院で他分野に進んで研究者として業績を上げている知り合いもいるので、
あまり後悔せず、前を向いて進んで欲しい。
人は自らを或る属性を持つ集団に属させて、その集団同士で勝ち負けを争い合うのが大好きだ。
肉体的スポーツに限らず、デジタル、アナログ問わずのテーブルゲームや手遊び、東西、紅白、善悪正邪、二元論的対立でなくとも、プロアマ問わず複数からなるチーム対抗戦、地域、国家、思想、就労組織、親類一族、家、出身校、同一校内でも学級、学科、部活、委員、学内地域、血液型、星座、誕生日、好きな食べ物、フェティッシュの方向性、何のファンか誰推しか何沼にハマっているかに至るまで己を自らカテゴライズして、そのカテゴリ同士で優劣を決めるのが好きで好きでしかたがない。
自分で戦えない場合は時に相手の罵倒をも織り交ぜながら贔屓への応援支援。味方の勝利は己の勝利、実効的な行為は何一つせずとも馬鹿騒ぎ。負けてしまえば最悪の場合、殺人事件にまで発展する始末。争いは嫌だという場合も、嫌だという主旨でそうでない連中と争うことになる。『「長話はダメだ」という長広舌をふるう』ようなものだ。言葉とは斯くも自己言及的で――まあ、それは今更なのでいいだろう。
何にしろ、単に自分対他者よりも所属或いは肩入れする集団間での抗争が特に好まれる傾向にある、と言っていい。個人で戦うよりも楽だからというのは勿論のこと、責任は分散しつつ比較的安全圏から敵を攻撃できるからだ。
本気で対決せずとも二項の対立状況自体を面白がる風潮というのもある。無責任だったり判官贔屓だったり、要するに他人の軋轢に首を突っ込むというか、頼まれもしないのに乗っかっていく、むしろ煽っていくという状況がよくあるのは知っているだろう。
例えば、競合する商品やサービスを担う二社があったとして、そのどちらか一方のみを支持し、もう一方は徹底的に根絶する。そういう流れを見たことはないだろうか。その場合、どっちも買えば良いとかどっちも楽しめば良いとか、そういう一般的な思考は敢えて除外される。まあ、中には真剣な『アンチ』『信者』もいるんだろうが、別に両方同時に手を出していけない法はない。
つまり、好き好んで仲違いし自らを持ち上げて相手をこき下ろし、朗報悲報だのと立場によって逆転するニュースをラベリングしてひたすらにマウントの取り合い、自陣営に勧誘する事もなく、互いに罵倒し合うさまをこそ楽しんでいるとしか思えない。
現実的には、個人の資産や費用の限界による購買制限、つまり、どちらかしか選択できないという事情もあろうが、そうであったとしても選択できなかった方を貶める事で自尊心を保つ行為にしては少々度が過ぎていると感じやしないか。
詰まるところやはり『優劣をつけること』が主たる目的であって、エコノミックなパイの奪い合いというよりもこれらは、自分が正しく相手が間違っている事の確認、証明、『相手を攻撃できればなんでもいい』という事なのだろう、実際は。その『なんでもいい』部分に、同族集団というものがもっともらしい大義名分をもたらしてくれるという訳だ。なにしろ実利は無関係、というか寧ろ機会の損失という意味では損している訳で。まあ、対立状況を面白がる人間はそもそも外部の野次馬であって、失うものは最初から無かったりもするものだけれど。責任の分散どろこか、そんなものは無いと思ってるからこその、というべきか。要するに、自分自身が戦うということは絶対条件ではないって事さ。優劣を付けるのと勝敗を決するのとは、似て非なるものだからね。
誤解無きよう言っておくが、それ自体が駄目だと言ってるわけではない。人はどうやらそういう風にできている、という説明解説なのである。
元々は生存競争、捕食被食、繁殖する為に異性を取り合う等、勝つことが悦びであるという根本的な反応だろう。知恵により食物連鎖から仮初めとはいえ脱し、生存率も他に比べて高い水準を保てるようになった人にとって、その悦びを得る為の代替行為を欲するのは自然な事だ。闘争を避けること、つまり逃走が生存維持に繋がるならそれも勝ちの一種ではあるが、さっきも言った様に勝敗自体はどうやら人々にとってはさほど意味が無いようなのだ。そういう意味で、主として一人用ゲームというのは、プレイヤーが気持ちよくなる為の都合の良い仮想的を設定し、そしてそれはあくまで倒される前提、つまり攻略可能な範囲での接待と気づかれないギリギリの強さでの抵抗をし、最後に負ける事を定められた存在を配する事により悦びを得る為の疑似戦闘として非常に有用、と言うかまあ、人気な訳だ。
ただ、先に一人用と断ったように、対人戦特化型は全く別の話になるし、一人用でも高難易度特化のものはあるのだが、それはハードルが高く門戸が狭い事によって、他の奴等には出来ない事を出来る自分、というより強い優越感に浸れるという付加価値があるが故に、一定数の指示を得ている状況であり、誰でも簡単にクリアできる爽快さは、そういう人間にとっては悦びどころか、……まあ、あくまでも攻略をなせる腕があればの話だが、寧ろ無粋でつまらないものだろう。
当然、ストレス発散の為に結果としての悦びを求める者達にとっては、悦びを得る為に苦行をこなさねばならぬそれは、ゲームの為にゲームをしているという、全くもって本末転倒な思考回路なのだ。
決してそんな事はないんだが、それこそ属する集団が違うという事だ。
そして大事な事だが、『或る集団に「属する」』事は、戦う大義名分――通るか通らぬかは兎も角――を得られると共に、自分が何らかの役に立つと思い込める格好の機会でもあるのだ。特に、普通のコミュニティに馴染めない人間にとって、それは蠱惑的なのだ。
現実社会では必要とされない自分が、疑似コミュニティにおいては貢献する事が出来る。……まあ敢えて疑似としたが、要するに社会と直接には繋がっていないと言う事だ。
そして上の人間、主催は、そういう心情を利用する事が多い。現実では得られなかった役割を与え、達成感という報酬で縛り、更なる貢献……否、献身を自ら進んで行うよう巧妙に仕向ける。直接的な強制はせずとも良い訳で、自覚のない都合よき駒として、一層離れられなくしていく。無論、普通のコミュニティとてそういうものではあるのだが、マイナスを経験した後での逃げ道として用意された幸福だから、同じ分のプラスだとしたらマイナス分で絶対値は増えている、依存が強まってもおかしくない。
実際、例えばオンラインゲームにおける共闘のように、自らの役割がハッキリとしていてかつ効果に即時性があり目に見えて貢献度が分かるようなパーティプレイは、少なくとも勝っている間は、それはそれは愉しい。自らの貢献、味方との連携、互いを求め、そして求められる関係作戦立案そして実行。結果敵が倒されるのだ、自己の承認と敵の殲滅が同時に得られる。脳汁が止まらないって奴だ。つまりね、組織だった戦闘というのは、悦びを最も実感出来るシチュエーションなのだ。
その通り、厄介な事に、物理的集団戦闘行為が、その悦楽を最も得やすいんだよ。
さっき言った様に、集団を主催する人間はそれを利用するし、強烈な快楽故に強制すら不要だ。
論戦については、『双方がルールに則って』戦う前提ありきだ。そもそも言葉というのは真理でないと、今までも何度も言ってきた。言葉が通じない相手とは論を戦わせられないのだから。ある動物の威嚇行為が、人から見れば愛らしいファニーな行動に見えるように、概念での戦いは言語をはじめとした共通ルールの確固とした共が大の大前提だ。
逆に言えば、ルール厳守を徹底するなら、言語は強い武器たり得るという事でもある。
まあ、普通に暮らしている分には、我々は言語という呪文が通じる世界にいるので、その威力は人を生かすも殺すも出来るレベルであり、あくまで言葉が通じる場でなら、用いて戦闘行為は可能さ。
そもそも属性集団の属性に言語によって分けられたものがある以上、強い悦楽が物理戦闘に限るわけでは無いのだが、実際問題、同じ社会にいながら『言葉が通じない』相手が結構いるものなのだ。
どちらが良いとか悪いとかではない、勿論優越でもない、君が何処に属しようと、どういう戦闘を愉しもうとするかは僕がどういう言うことではない。
目的によるんじゃないの?
壊れた自動車を直したり、新しい自動車を作ったりするには自動車の仕組みを理解しないといけないけれど、ただ乗るだけなら別に中の仕組みなんて知らないでも乗れるでしょ?
ツールを単に使うだけなら、別にツールの中身なんて知る必要はない。便利な使い方さえ知っておけばいい。
ツールを直したり、新しいツールを作ったりしたいと思ったら、どうやってツールが作られているか理解しないといけないから、コンピュータサイエンスが必要になってくる。
まあ、コンピュータサイエンスとざっくり言ってもいろいろ含まれるよね。
自分が学生時代に習ったもので記憶に残っているのだと、アルゴリズムとデータ構造、プログラミング言語処理系、オペレーティングシステム、コンピュータアーキテクチャ、ネットワーク、分散システム、符号理論...くらいかなぁ。
どうしてもな残業代は通常勤務の 3 倍とかになったら全員ハッピーだと思う。頼まれた人が無理でも替わりたい人はいそうだし。
二人雇って分散して暗黙知の共有にコストかけるより分かっている人に 1.5 倍働いてもらう方が絶対に利益が出るので、 2 倍だと無理させる方が安いから 3 倍。 3 倍でもまだ一人にやってもらった方が利益が出るけれど、まあ解決方法を考え出す頃合いかなと。
https://www.tokyo-np.co.jp/article/141440
先の衆院選の比例代表東京ブロックで、立憲民主、国民民主両党に案分される「民主党」と書かれた票が28万3783票に上ったことが、本紙の集計で分かった。両党はともに、投票用紙に書く略称を「民主党」と総務省に届け出たため、得票に応じて振り分けられることが事前に固まっていた。
単なる内ゲバの結果、票が分散して泣き言言ってるだけじゃねーか、バーカ。
いつまでもそんなしょうもない遊びしてるから支持率が上がらねーんだよ、ボケが。
マジメにやれ、カス。
1.開梱不良品や抜き取り
2.混合在庫
4.貨物追跡が出来ない
5.出荷までが遅い
6.注文確定後、決済後に着日が変わる
7.最低購入個数制限
8.不正取得amazonギフト券使用によるBAN
14.簡易すぎる包装
15.有名メーカー品が揃わない事がある
最近話題のやつ。返品処理が簡便すぎ、返品の検品をしていないに等しい事が原因と見られている。
マケプレ業者が委託した在庫は業者ごとに分けて管理されるが出荷時には同一のものとして発送される。この為に実店舗があるまともな会社から購入しても偽造品が送られてくるという問題が発生。特にWindowsDVDが酷かった。
混合在庫自体は共同物流や品質管理アウトソース(物流での品質管理は在庫管理出荷の事を主に指す)では当たり前のやり方だが、それらではメーカーから直接搬入されるのに対し、フルフィルメント by Amazonでは委託元が持ち込む為に起きる。
運賃節約の為に全国ネットのメジャー運送業者から「デリバリープロバイダ」に変更した。
このデリバリープロバイダになっている業者というのは、下請けや庸車と呼ばれる業者で繁忙期に他の運送会社の下で運んでいる業態。つまり大手物流を中抜きして直接契約して経費を浮かせている。
だが当然問題があり、
・遠隔地からの発送が出来ない
・車両が揃ってなくて未登録の白ナンバーやレンタカー(当然白ナンバー)で運行しているケースがある
直近拠点からの発送だけになるので追跡番号が振り出されても着荷だけになる。
ユーザからはamazonは一つに見えるが拠点倉庫は全国に分散している。在庫の問題で1注文が1倉庫で揃わない場合、以前は口割れにして遠方から送っていた。
それがローカルな運送業者への委託で出来なくなったので拠点→拠点を路線便で運び、直近拠点で揃えて出荷していると思われる。(特にマケプレ商品が混在する場合)
この為発送までに1週間などがザラ。
不当表記
何故か見逃されているが、小売りはバラで売らなければならない。不当な取引だ。
特定の商品がこれになったり解除されたり、意味が分からない制度。
故買品の換金ややらせレビューの謝礼として振り出されたアマギフを使用するとアカウントBANされる。
しかし不良品返金等でも使用されており、ユーザとしてはその判断が付かない。
改善されつつある。
閲覧性を激しく損なうほどに挿入される、特に価格別ソートが見にくい。
見かけ上の商品価格を下げてクリックを誘発させるが、実料金以上の送料を取っていて実価格は相場というテクニック。
まともな商売をしている業者の動機を挫くやり方だがちゃんと対策されていない。
案内書着時に配送完了ステータスが付与される。実際の着荷が何時になるかは判らない。不在庫商法と相性がいい。
説明が簡便すぎるばかりか、その商品のメーカー品番さえ表示されない事もある。
HDDを簡易包装で送らないでくれ
偽造品放置などの為に有名ブランドが取引を引き上げた事があり、有名な商品の扱いが無い事がよくある。