「仲間に示すためのパフォーマンス」店員として働いて理解した「お店で揉める人たちの振る舞い」と、むなしいその構図の話
九月 @kugatsu_main わたしは生まれてからお店と揉めた経験がない。身の回りにもお店と揉める人がいない。だからお店と揉める人たちの気持ちがよくわからなかった。 だけど、数年前に店員として働いたときにわかった。お店で揉める人たちの振る舞いは、かなりの割合で仲間に示すためのパフォーマンスだった。 2020-10-05 15:04:53 九月 @kugatsu_main 仲間に対して、自分の態度やスタンスや社会的ポジションや、要するに力を誇示して、尊敬されよう、舐められないようにしよう、見られたい自分を守ろう、とする感じ。 2020-10-05 15:11:59 九月 @kugatsu_main そういう意味では、有名人によって「お店と揉めた話」が拡散されたとき、フォロワーたちが素早く反応するのも当然だ。フォロワーたちは強い人の仲間になりたいわけだからね。 このとき、構図全体がとっても
正規表現を用いる際のパフォーマンスチェックリスト - ヤドカリラボ
Python で正規表現を書いて分析や機械学習のモデル構築、予測に活用する際には、正規表現実行時のパフォーマンスが足かせとなる場合があります。 正規表現の処理に用いられる実行時間がどのくらいになるかはテキストデータの分量や機械学習モデルの精度検証の実行回数に応じて変わってきます。 一つのテキストデータに対する正規表現の実行時間を少なくすることで、タスクによっては全体として大幅な処理時間の短縮が見込まれます。そのことによって精度検証を素早く回したり、テキスト処理実行時の前処理の実行時間を削減する等の効果が得られます。精度検証の間の実行待ち時間やバッチ・キューによる予測時の時間が減り、最終的には精度向上の機会の向上やサービスのユーザ体験の向上に繋がるというわけです。 本記事では Python を用いた場合の正規表現のパフォーマンス改善候補についてリストアップし、具体的な対応方法について見ていき
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