ジンゴキレア、という言葉がある。 さくらももこ『ちびまる子ちゃん』2巻,42pさくらももこの漫画『ちびまる子ちゃん』、2巻のおまけページで紹介された言葉だ。 さて みなさんは『ジンゴキレア』ということばを果たして御存知であろうか。これは私が小学校4年生のときの国語の教科書にでてきた言葉である。 この『ジンゴキレア』とは、『おじいさん』を罵倒した言い方で、たとえば『なんでぇ、このクソジジイ』などという場合には、『なんでぇ このジンゴキレア』という使い方をするのである。 （中略） それにしても『ジンゴキレア』なんてそれ以来いちども本に出てきたことはないし、辞書にものっていないし、ましてやそんな言葉を使っている人などお目にかかったことはない。 （中略） この言葉を覚えた時、ためしにうちのじいさんに『ジンゴキレア』とののしってみたのだが『おやおや、この子はむずかしい言葉を使うよこりゃ』などと感心さ

それにつけてもかねのほしさよ そしてかがやくうるとらそうる めいくあめりかぐれいとあげん あと一つは？ anond:20250326213818

20代アラサー男。 この度客先を回る営業職から、一歩たりとも社外に出ない事務職に転職した。 俺は幼少期に母が「言葉のない国に行きたい」と神に祈ったレベルのおしゃべりだ。そしてそのまま成長した。 先に書いておくけど、この話はマジで長い。なぜなら俺がおしゃべりだから。 転職してみたら、新しい職場で話せる相手がぜんぜんいなくて辛い。本当にいない。 下手したら 「おはようございます」 「お疲れ様です」 「お先に失礼します」 の3センテンスで就労時間が終わる。 当たり前なんだけど、営業と比べて「しゃべり無用」の業務が多すぎる。 激烈繁忙期のせいか、皆俺なんかに興味がないのか、仕事の合間にちょっと雑談、みたいなのも発生しない。俺の歓迎会はなぜか2ヶ月先に設定されている。 苦しい～～ッ！ 人と話したい、そして人の話を聞きたい。 転職4日目くらいで窒息しそうになり、なんとか昼休憩の間だけでも話し相手を確保

中世キリスト教世界で唯一とされる女性歴史家を主人公にしたマンガ「アンナ・コムネナ」(星海社)が2月に完結した。東地中海世界で栄華を誇ったビザンツ帝国を舞台に、当時は「男の学問」とされていた歴史叙述に…

日々の生活で「あるある」なのに、誰も名前をつけてこなかった小さな不快や違和感たち。そんな「名もなき嫌なもの」に名前をつけ、考えてみた記録です。 さっそく生活の中の嫌なものに名前をつけていきましょう。 どうやって決めていきますか？ 出た名前のないものに対して、3人がそれぞれ解答していいなと思ったものを指さしましょう。 はい！！！ それじゃあ考えるわけですが、僕ら3人だけの名前づけとはいえ、ネットに公開する限り広がって本当に定着する可能性も０じゃないんで真面目にやっていきましょう。 ０じゃないんで なんか０の表し方こわ というわけでまず最初の名前のついてない生活の中の嫌なものは… これです ある これ絶対なるし、一応注意事項が書いてあるから剥がさない方が良いらしくて…そういうのもあってすごいストレスなんですよね。 これに名前をつけるってむず！！！ 全員に経験あるのに、今まで名前がついてこなかっ

こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (

転がる姉弟 森つぶみ 父親の再婚で小学生の弟ができることになった女子高生の宇佐美みなと。 「とってもかわいい男の子だぞ」と言われ、期待を膨らませるが―――。 『月曜から金曜の男子高校生』の森つぶみがおくる、笑って泣ける、ほのぼのホームコメディ、開幕！

22/7 公式ファンクラブ「ナナニジハウス」入会はこちら♪ → https://nanabunnonijyuuni-mobile.com/s/n110/member/add?ima=5645&lay=INPUT ================== 私の大大大好きなTrySailさんの曲を、大大大好きなふたりと歌わせていただきました…！ 「adrenaline!!!」を聴くと、ちょっぴり元気がない時でも、大丈夫、自分の歩幅でいいんだとゆっくりと背中を押してくれます。 私を支えてきてくれたこの曲を、今回メンバーとカバーさせていただけて、本当に幸せです！ 動画内には、ファンのみなさんなら気が付けるちょっとした遊び心もふんだんに盛り込まれているので、ぜひ細かいところまで何度も見返してくださいね！ ―河瀬詩 ================== vocal：河瀬詩×天城サリー×西條和 ht

第6回　低コストで高性能を実現？　AIモデル「DeepSeek」の注目ポイント 高柳 慎一（BCG XプリンシパルAIエンジニア） 2025/02/03 デジタル 世界の皆さん、おはようございます、こんにちは、こんばんは。BCG XのプリンシパルAIエンジニア、高柳です。第6回は、いま世界の注目を集めている「DeepSeek」についてお話します。 DeepSeekとは DeepSeekは2023年に設立された、創業者の梁文峰（Liang Wenfeng）氏が率いる中国のAIスタートアップです。彼は2015年にヘッジファンド「High-Flyer Quant（幻方量化）」を設立し、データ分析やAI・機械学習を活用した金融取引の運用手法「クオンツ運用」で成功を収めた人物と報じられています（実は私も元クオンツ1です）。 DeepSeekは、社名を冠した「DeepSeek」シリーズのAIをこれまで

Disclaimer: 筆者は Snowflake で Senior Performance Engineer として働いていますが、この記事は公式の見解ではなく、あくまでも個人的な内容になります。 Intro COUNT(*), COUNT(1), COUNT(expr) の違いについて、おそらく NULL の扱いだったり、パフォーマンスだったりが違うんだろうな、という経験的に得られた知識があると思いますが、これを ANSI SQL 標準 (ISO/IEC 9075-2:2016) を元に体系的に整理します。 ANSI SQL における COUNT 集約関数の定義 ISO/IEC 9075-2:2016 の "4.16.4 Aggregate functions" にて、COUNT (および単一引数の集約関数) は下記のように定義されています。 COUNT(*) は集約内の行数を返す そ

米国のAI企業Perplexityは2月18日（現地時間）、最新の大規模言語モデル「R1 1776」をオープンソースとして公開したと発表した。このモデルは、既存のDeepSeek-R1を基に開発され、偏りなく正確な情報を提供するための後処理トレーニングが施されている。 「R1 1776」：偏りを排除し、正確さを追求した新世代AIモデル DeepSeek-R1は、最先端の推論能力を持つ大規模言語モデルでありながら、中国共産党（CCP）の検閲に関連するセンシティブなトピックに対して回答を拒否するという課題があった。これに対し、PerplexityはR1 1776を通じて、このような偏りを取り除き、あらゆるユーザーの質問に正確かつ公平に答えることを目指している。

主人公は運動が苦手なサイボーグ「体育ノ介」。オリンピックメダリストなど、毎回登場する一流アスリートによるお手本「できるポイント」によって、体育ができるようになっていきます。お手本となる映像は、ハイスピードカメラや多視点撮影システムなどの撮影技術を駆使し、体の動きのポイントを分かりやすく伝えるもの。番組ホームページには、そのポイントの一つ一つを印刷して使える「静止画」もあります。自分の動きと比べてみることで、子ども自身が自分の“ できないポイント”に気付くことができます。

少し前の話になるが、ある時母が語気も荒くこう言った。 「今日、来た取材記者がこんなもの持って来たんだよ。私の経歴だっていうんだけどデッポデタラメ！一体、どこからこんなもの持って来たんだって怒ったんだけどね」 差し出された紙を見てすぐにwikipediaとわかった。 これはウィキペディアだよ、と母に説明するのも億劫だ。なにせ母はスマホとパソコンとツイッターとブログとインターネットの区別が全くつかない。まず、インターネットの説明から始めてウィキペディアまでどうたどり着こうか、その道中はきっといろんな質問が降ってくるだろうし、迷子になることもあるだろう。同じところをグルグル回ったかと思えば、元来た道に逆戻りすることもあるはずで、その道筋を想像しただけで力が萎える。 そうして声を枯らして説明を終えるや母は言うに違いない。 「なんでこんなものを作るんだ！」 これはもうゼッタイに言う。母は自分の脳みそ

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はじめに Rだけではありませんが、最近のオープンソースやフリー・ソフトウェアは基本的にインターネット接続がされている環境で使用することが前提となっていることが多いと思います。 ところが実際のお客様環境で利用する際は、外部のネットワークにはつなげられない閉じた世界のマシンを利用しなければならないケースも多々あります。ダウンロードしたファイルをDVD等に焼いて、持ち込みのための承認プロセスを通して、ウィルスチェック結果のエビデンスを取って...みたいなことをしてようやく目的のサーバーに取り込める訳です。足りないものがあったらその辺に転がってるからダウンロードして使えばいいじゃん、みたいなことが簡単にはできないことも多いんです。 ということで、Rの環境をRedHat Enterprise Linuxに"オフラインで"(インターネットにつながらない前提で)構築した時の手順を記しておきます。 (厳密

データ分析の一連のプロセスに対するレビューって難しくないですか？難しいですよね。 今まではぬくぬくとレビュイーの立場を享受してきましたが、最近はレビュアー側に回ることも出てきました。アウトプットの品質を担保するためには重要な行為であることはもちろんなのですが、正直なところ何をすべきかわからず、中々上手くやれている気がしません。書籍やインターネットを調べても、その多くはコードレビューのお作法に対するものばかりです。しかし、ソフトウェアエンジニアリングの文脈におけるコードレビューと、データ分析におけるレビューは似て非なるものだなと感じます。 「世の中にないなら自分で書けばいいじゃない」 ということで、今までに受けてきたレビュー内容を踏まえつつ、僕が気をつけていること（気をつけるべきだと思っていること）をまとめます。 ＊本記事における「データ分析」とは、分析の設計から始まり、レポートやスライドを