柚木 努

再発防止策のトップに 「特定可能な不正アクセス者のIPを速やかに遮断し、ネットワーク制限を強化」 とあるが、もしかして個人情報が保管されたサーバーにIP制限無しで入れたということか？まさかリモート環境だからVPN通さず自宅のアドレスから直でアクセスできるようになってたということ？ 個人情報扱うならばネットワークの隔離は基本中の基本だが。。。

上司は部下への配慮が欠かせないが、部下は自分の成果を説明する能力がこれからは欠かせない。 チームで働くということはチームで何かの成果を上げること。裏を返すと、個人の成果ではなく、チーム全体の成果がビジネスでは大事。だからこそ部下は自分の成果をきちんとアピールしないと埋没してしまう。

5Gの低遅延化が一番可能性を秘めていると思います。自動車のv2vへの応用、感触伝送、遠隔治療など、遅延が少ないからこそできる新しい体験は沢山あるかと思います。 ただ技術的なハードルは高そう、特にミリ波で実現するならば端末のアンテナ設計と熱設計が現状の無線とは次元が違います。またミリ波は指向性が強いため送信機を沢山設置しないといけない。 まあでも越えられないハードルではないですね。

略語を使うな！ 賛成です。自分を賢く見せたい人、その知識をあまり知らなくて誤魔化したい人はよく使いますよね。 言葉はとても大事です。特に言葉の定義をきちんと定めておかないと思わぬ問題を引き起こす。

今の若い人は本当にいい環境だな、とPython使ってみて思いました。私が学生の時は、行列演算をするにも全部C言語て書いてたから、大変大変。途中でC++に切り替えて多少マシになったけど、Pythonに比べると直感的なわかりやすさがぜんせん違いますね。更にOpenCVが流行って画像解析が簡単になり、scikit-learnで機械学習が簡単に実行できるようになった。そしてTensorFlowによってdeep learning すら簡単に実行できる。 いまの若い人にとって環境整備に時間を取られることなく、直面している課題解決にすぐ取り組める。本当にいい時代です。 ただし、Pythonにせよ、他のスクリプト言語にせよ源流にはC言語があります。逆に言うとC言語やC++言語を学ぶと他の言語を、学ぶためのハードルは低くなります、逆は難しい。 これはこの記事にあるプログラミングと数学の違いに近い気がします。結局源流には数学があり、現象の根底には物理現象がある。ここは変わらないし、この根底の部分を抑えておくと他への応用が効きやすいと思います。 小学生の学習にプログラミングが本当に必要なのか、私にはわかりませんが、流行り廃りではない、本質的なことを子供たちには学んでほしいと思います。

ゲームにせよ、他にせよ、VRはお作法がおおいし重い。ゲームなのに、ライトではない。 というところが普及しない理由？ 飛行機の中の映画鑑賞とかいいのかも。

とても違和感あるなぁ、この記事。 まず端末しか書いてないけど、使用したACアダプターは何か？SoC毎に急速充電の方法が異なり、概ね電圧あげるか電流あげるかの二択だか、それらに対応したアダプターを使わないと急速充電の効果は期待できない。 また、バッテリーのCレート上げれば充電時間は速くなるが、その分バッテリーのライフは短くなる。つまり、充電時間とバッテリーライフはトレードオフの関係にある。中華系のスマホは充電時間重視のバッテリー設計になっているためこの結果は当然だ。 ということで、この記事は非常に偏った見方で評価しているため、正当性に欠ける。

連日の深夜残業が続きとうとう体を壊してしまいました。世の中残業規制の流れの中、逆行した働き方をしています。というのも専門職のため、残業代は出ず、年俸制であり、成果重視型のためです。 世の中二極化すると思います。一方は残業規制に守られる人たち、そしてもう一方はその煽りを食ってこれまで以上に仕事が増える人たち。 どちらが幸せかはその人次第。

まったく空気読まずにコメント。 コンテンツが結構豊富なUdemyは、基礎的なプログラミングや数学を学ぶには良いコンテンツです。 有料ですが、それだけの価値がある。 Couseraはアカデミック寄りですが、より深い知識を得るには良いかな。 独学でいける分野はこのようなWebコンテンツをどんどん活用していくとよいですね。

まったくもって個人的かつ共感されないかもしれないが、最近私はこんな良質なコンテンツに出会いました。 1. データ解析のための統計モデリング入門 2. Cousera, Machine Learning 機械学習や統計を学ぶには本当におすすめです。 おそらく誰もイイねしてくれないんだろうなぁー

シンジュラリティの定義が違う気がする。 シンジュラリティとは、技術的な特異点のことで、数学的には1を0.01でも越えることを技術(人工知能)自ら発掘できること。すると再帰的に能力の向上が繰り返され指数関数的に能力が進化すること。 人工知能が人工知能を自ら設計できる能力を身に付けるためには、シンジュラリティに到達する必要がある、という理解をしていた。

自分だけなのかもしれないが、副業が社会的に推奨されている理由がまだイマイチ腹落ちしないんだよな。 もちろんテクノロジーの非連続的な変化とか労働力の流動化というマクロな視点での理由はよくわかるし、個人としての成長の機会というのもわかる。 だからといって、では何故副業が解決策なんだろう。 これって要するに多様な生き方をみとめ、奨励される社会を目指しましょう、ということなのかなと自分は理解している。その方法論の一つとして副業があるということかなと。 本業を3年間とにかく集中してやり続けることは、実はとても大事で成長という意味でも近道な気がする。本業に集中すると、本業をより良くするために効率化を模索し、そのための必要なスキルを自ら学び始めるようになる。そのスパイラルは、学びと実践が短期間で繰り返されるので、成長スピードは速い。 また会社内の出世という意味では本業で成果を出すことが必須。 んー、こう書いていると、やっぱりなんで副業が社会的に推奨されてるのかがわからないんだよなぁ。