はてなキーワード: A8とは
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>例えばジョジョなら、1993年の35巻より前が入っていない。
2022年07月時点で1巻から全部あるようになった・・・かな?
そもそも奨学金借りれるまともな親の元に生まれて自分で学費貯めらないって
立て続けに不幸が起きるとか災害や犯罪や事故に巻き込まれたりしない限り起こり得ないので
奨学金で株を買う
ずらりと並ぶ、お金に困ってなくても借りて投資しろというコラム
あとこういうのも
約450万円を「学費以外」に使う
社会人になった時点で、有本さんの手元に残っていた奨学金は約100万円だったという。つまり、4年間で450万円以上を使ったことになるが、その使途は主に①旅代②部活動にかかる費用③生活費や交際費の3つだった。
まず①の「旅代」だが、これは4年間で150万円ほど。
「最初の旅は、東南アジアでのバックパッカー旅行。大学2年から3年に上がる春休みのタイミングです。当時は都内の観光施設でアルバイトをしていたのですが、東日本大震災が発生し、節電や自粛ムードの影響でしばらく営業しないことになったんです。
部活動もオフシーズンで、大学の講義も1カ月開始が遅れることになり、『こんな状況だけど、これだけまとまった時間は、社会人になるとなかなか取れないだろう』と思って海外に行くことにしました。ベトナム、タイ、カンボジアなどをまわりましたね。
本音を言えば先輩たちが旅行したヨーロッパとかに行きたかったのですが、お金もかかりそうだったので……。軽い気持ちで行ったので、『人生観が変わった』みたいな体験はしていないです。強いて言うなら『人生ってなんとでもなるな』ということですかね」
わりと行き当たりばったりの旅行だったようだが、海外旅行の楽しさを覚えた有本さんはその後、大学在学中にインド、イタリアなどにも足を運ぶことに。就職前の最後の春休みには、アメリカ横断旅行を実行した。
「もうすぐ卒業という段階で、まだ借りた奨学金が200万円以上残っていました。また、社会人になれば1カ月以上休める機会なんてそうそうない……そう考えて、ひとりでバスを乗り継いでアメリカを横断しました。
サンフランシスコには友達が、ニューヨークには叔父が当時住んでいたので、その2カ所にはもともと寄る予定でしたが、それ以外の目的地は全然決めていなかったですね。『ラスベガス行ってみたい』とか『シアトルにあるスターバックス・コーヒーの1号店に行ってみたい』とか、軽い気持ちで行動していました。
1カ月近くうろちょろして60万円近く使いましたが、最終的にたどり着いたのはマイアミ。叔父から『キーウエストという島で行われるハロウィンパーティが最高にクレイジー』と聞いていて、興味が湧いたから行ったんです(笑)」
まぁそこそこお金持ってる人が敢えて住宅ローン借りて投資するのと同じ話ですね
住宅ローンの方は金持ちがより金持ちになる仕組みでしかないのでうーんと思いつつも、
教育とかじゃないんでスルー出来るけど、奨学金の方はスルー出来ないよね
返済する能力のない人・返済する気がない人に貸すのもおかしいし、投資や旅行や飲み会とか論外だよね
高等教育、国立大学をオンライン限定で無償化すれば片付く問題っすわ
教育は贅沢品じゃないでしょ
祖父母にパソコンをプレゼントした際にブロックしたしておいたYouTubeチャンネルを残しておく
数万件以上登録者がいるチャンネルでやばそうなものをピックアップした
他にこれもブロックした方がいいというのがあったら教えてほしい
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1985年にスーツケースに受話器をつけたクソデカい携帯電話から23年後に日本でiPhoneが発売された。
携帯電話が一般的に広まった時期※3から考えると10年程しか活躍しなかった。勿論スマホが発売され今もガラケーを使っているユーザーはいるが。
スマホ自体は1992年に開発、94年に販売※されているが、世界的に普及したのは2007年のiPhoneの存在が大きい。
それから10年以上経った今もスマホ主流こ世界は変わらず、グーグルグラス(まだ法人向けしかない)やVRゴーグルの流行の兆しはないが、まだスーツケースに受話器がついているクソデカ携帯電話みたいなレベルなのだろうか?それともARやVR以外の新しい技術があって、それがクソデカ携帯電話なのだろうか?
いずれにせよ、次の新しい何かができるのをとても楽しみにしている。
※1
https://mobile.nuro.jp/mvnolab/articles/202012_87/
※2
[共同所有自己申告税+フレキシキュリティー、解雇規制、アメリカ、デンマーク、ドイツ、イタリア、日本
ttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B2%A0%E3%81%AE%E6%89%80%E5%BE%97%E7%A8%8E
英国の高齢化社会への対応には富への課税を、シンクタンクが指摘
Tax wealth to pay for ageing UK population, says thinktank
ttps://www.theguardian.com/business/2022/feb/10/tax-wealth-to-pay-for-ageing-uk-population-says-thinktank
信賞必罰
(解雇)
第十六条 解雇は、客観的に合理的な理由を欠き、社会通念上相当であると認められない場合は、その権利を濫用したものとして、無効とする。
43年間(22才から65才まで)解雇が出来ないと、正社員は最小限しか雇わない。
不利益変更法理によって給料を下げる事が難しく、解雇規制によって43年間(22才から65才まで)解雇が出来ないと、昇給は最小限になる。
第七百七十条 夫婦の一方は、次に掲げる場合に限り、離婚の訴えを提起することができる。
2 裁判所は、前項第一号から第四号までに掲げる事由がある場合であっても、一切の事情を考慮して婚姻の継続を相当と認めるときは、離婚の請求を棄却することができる。
日本企業の給料が低いのは、社員を解雇できないから。「雇用」より「人」を守れ。
「日本企業は解雇が難しく、なおかつ不利益変更と言って急激な給与の引き下げも難しいため、業績が悪化した時の事を考えて給与の引き上げには慎重にならざるを得ない。」
「雇用調整を解雇ではなく低賃金や転勤、長時間労働で行っているのが日本企業ということになる。」
https://b.hatena.ne.jp/entry?url=https%3A%2F%2Fblog.tinect.jp%2F%3Fp%3D51515
<a class="keyword" href="/keyword/%3Cfont%20face%3D%226%E6%9C%885%E6%97%A5%E3%81%AE13%EF%BC%9A50%E5%88%86%E5%89%8D%E5%BE%8C%E3%81%AB%E8%BF%91%E9%9A%A3%E3%81%AB%E5%BE%92%E6%AD%A9%E3%81%A7%E4%B8%8D%E5%AF%A9%E8%80%85%E3%81%8C%E7%8F%BE%E3%82%8C%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E8%BF%BD%E8%B7%A1%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%A8500m%E5%85%88%E3%81%AE%E3%82%BB%E3%83%96%E3%83%B3%E3%82%A4%E3%83%AC%E3%83%96%E3%83%B3%E3%81%AB%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%82%92%E6%AD%A2%E3%82%81%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E9%81%8B%E8%BB%A2%E5%B8%AD%E3%81%AB%E3%81%AF%E3%82%82%E3%81%861%E4%BA%BA%E4%BB%B2%E9%96%93%E3%81%8C%E3%81%84%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E5%90%8D%E5%8F%A4%E5%B1%8B%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%82%BA%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%81%A7%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%20%E5%90%8D%E5%8F%A4%E5%B1%8B%203373%20%E2%80%BB%E8%8B%A5%E5%B9%B2%E3%81%AE%E3%82%BA%E3%83%AC%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%8B%E3%82%82%EF%BC%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E8%BB%8A%E7%A8%AE%20%E6%97%A5%E7%94%A3NOTE%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E8%89%B2%20%E3%82%B7%E3%83%AB%E3%83%90%E3%83%BC%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E4%B8%8D%E5%AF%A9%E8%80%85%E6%9C%AC%E4%BA%BA%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%AE%E5%86%99%E7%9C%9F%E3%82%92%E3%83%97%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88%E3%81%97%E3%81%9F%E3%80%82%E9%81%8B%E5%96%B6%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%81%AE%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%82%BA%E3%81%AB%E5%95%8F%E3%81%84%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%9F%E3%82%89%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%81%97%E3%81%9F%E4%BA%BA%E7%89%A9%E3%81%AE%E8%B6%B3%E5%8F%96%E3%82%8A%E3%81%AF%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E6%8A%8A%E6%8F%A1%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%AF%E3%81%9A%22%3E">
<font face="6月5日の13:50分前後に近隣に徒歩で不審者が現れた</p>
<p>追跡すると500m先のセブンイレブンにレンタカーを止めていた</p>
<p>運転席にはもう1人仲間がいた</p>
<p>ナンバー 名古屋 3373 ※若干のズレありかも?</p>
<p>色 シルバー</p>
<p>不審者本人などなどの写真をプリントアウトした。運営会社のタイムズに問い合わせたらレンタカーした人物の足取りはすぐに把握できるはず"> </font>
</a>
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう!
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能!
控えめにいって神!
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ?と思ったらもっと速いw
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなw
それまでは何に割かれてるんだって?数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかw
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲w
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、k-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
九九もいいけどFFもいいぞ
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2 | 2 | 4 | 6 | 8 | A | C | E | 10 | 12 | 14 | 16 | 18 | 1A | 1C | 1E |
3 | 3 | 6 | 9 | C | F | 12 | 15 | 18 | 1B | 1E | 21 | 24 | 27 | 2A | 2D |
4 | 4 | 8 | C | 10 | 14 | 18 | 1C | 20 | 24 | 28 | 2C | 30 | 34 | 38 | 3C |
5 | 5 | A | F | 14 | 19 | 1E | 23 | 28 | 2D | 32 | 37 | 3C | 41 | 46 | 4B |
6 | 6 | C | 12 | 18 | 1E | 24 | 2A | 30 | 36 | 3C | 42 | 48 | 4E | 54 | 5A |
7 | 7 | E | 15 | 1C | 23 | 2A | 31 | 38 | 3F | 46 | 4D | 54 | 5B | 62 | 69 |
8 | 8 | 10 | 18 | 20 | 28 | 30 | 38 | 40 | 48 | 50 | 58 | 60 | 68 | 70 | 78 |
9 | 9 | 12 | 1B | 24 | 2D | 36 | 3F | 48 | 51 | 5A | 63 | 6C | 75 | 7E | 87 |
A | A | 14 | 1E | 28 | 32 | 3C | 46 | 50 | 5A | 64 | 6E | 78 | 82 | 8C | 96 |
B | B | 16 | 21 | 2C | 37 | 42 | 4D | 58 | 63 | 6E | 79 | 84 | 8F | 9A | A5 |
C | C | 18 | 24 | 30 | 3C | 48 | 54 | 60 | 6C | 78 | 84 | 90 | 9C | A8 | B4 |
D | D | 1A | 27 | 34 | 41 | 4E | 5B | 68 | 75 | 82 | 8F | 9C | A9 | B6 | C3 |
E | E | 1C | 2A | 38 | 46 | 54 | 62 | 70 | 7E | 8C | 9A | A8 | B6 | C4 | D2 |
F | F | 1E | 2D | 3C | 4B | 5A | 69 | 78 | 87 | 96 | A5 | B4 | C3 | D2 | E1 |