英語の未来 - 内田樹の研究室
このところTwitter中心の発信で、ブログにまとまったことを書くということをしていなかった。締め切りに追われて、それどころじゃなかったのだけれど、やはりブログの更新が滞ると寂しいので、今日からまた再開することにした。 以前は毎日のようにブログにエッセイを書いていた。 前にも書いたけれど、これはバーナード・ショーに学んだ。 ショーは毎日『タイムズ』の読者からのお便りコーナーに投稿することを日課としていた。『タイムズ』は毎日バーナード・ショーから無料エッセイが届くのだからありがたい限りであるけれど、それでも毎日「読者のお便り」コーナーに掲載するわけにはゆかない。ときどき掲載して、残りは没にしていた。 でも、ショーは原稿をタイピングするときにコピーを取っておいて、投稿したものが何年分かたまったところで、それを出版社に持ち込んで本にした。 「なんと無駄のない人生であろう」とぱしんと膝を打ち、それ
Amazonが払っている税金とソフトウェア会計についての考察 - ゆとりずむ
こんにちは、らくからちゃです。 会計業界の片隅で、ひっそりとアスファルトに咲く花のように生きております。お客様の話についていけるように、会計ネタについては日々拾うようにしておりますが、先日こんな記事をよみました。 irnote.com ネットで度々話題になる『Amazonの税金ネタ』ですが、読めば読むほど、頭の中のハテナマークが増えてしまいました。きっと他の方（特に会計屋さん）もモヤッとした点が多いかと思いましたので、浅学非才の身ではありますが、調べてみた範囲で整理してみたいと思います。 なお私は、学者でも会計士でも経営者でも無く素人の一般人です。可能な限り、裏付けを取りながら論を進めていきますが、読み解き方に誤りがある可能性も十二分にございますので、その心づもりで読んで頂ければ幸いです。 Amazonって税金払ってんの？ 先述の記事では『Amazonが税金を支払うよりも大規模な投資をし続
IPO（新規公開株）を始めるなら口座開設しておきたい証券会社一覧
IPO（新規公開株）の購入はかなりリスクが低くリターンが大きい投資法です。 そのため人気が高くなかなか当選しにくいです。 当選確率をあげるためおすすめしたいのはたくさんの証券会社の口座をつくっておくことです。 当然たくさん口座をつくればそれだけ応募件数が増えますので当選確率があがります。 宝くじでいえばたくさん買うってことです（笑） 宝くじと大きく違うところはIPOの申込みをしてもハズれればお金はかからないことです。 つまり、無料の宝くじを買うみたいなものなのです。 （もちろん当たってもマイナスとなるような地雷銘柄も年に数件はありますのでそれは避ける必要があります） IPO用に必ず作っておきたい証券会社（主幹事が多い証券会社）まずは主幹事が多くIPO用に必ず作っておきたい証券会社からです。 SBI証券まず一番のおすすめは定番ですが主幹事も多くIPOポイントでいつか当たるというSBI証券です
Google社員の「反多様性メモ」の内容は間違っていたのか？ - 道徳的動物日記
jp.reuters.com www.bbc.com やや時機を逸している感はあるが、今更ながら、Google社員のジェームス・ダモアが社内文書にて男女の生物学的性差などを論じながらGoogleの多様性制度を批判したために解雇されてしまった事件について、軽く英語記事を紹介してみようと思う。 www.nydailynews.com まず紹介したいのは、倫理学者のピーター・シンガーが８月１０日に発表した「なぜGoogleは間違っているか：ジェームス・ダモアが社内文書のために解雇されたことは正当なのか？」という記事。 ダモアの文書についてのシンガーは以下のようにまとめている： ・まず、ダモアの文書は「一部の種類のジェンダー・ステレオタイプには、その根拠となる理由が実際に存在する」ということを論じている。具体的には、男性と女性とを比較すると女性の方には「他人に対して関心を抱きやすい」「分析を行った
『続ければブログで稼げるようになること』を数学的に考察してみる｜迫佑樹オフィシャルブログ
最近は，「プロブロガー」と呼ばれる人も増えてきました．いわゆるブログだけで生活している人． そんな中，よく受ける質問がこれ『ブログのPV数が全然増えない』『ブログから全然収益が出ない』ということ． こういう時は，続けていて本当に結果が出るのかどうかを数学の力でシミュレーションしてみましょう ※ほぼほぼネタ記事なので数学的モデルを作る際，大胆な仮定と簡略化を行っています．ご了承ください． 未来を予想できるって？ 『数学を使えば未来を予想できる』ということに，多くの人は疑問を持つかもしれません． ただ，僕たちはそれを小学校の時に習う算数ですでに体感しているんですよ． 『時速5キロで3時間歩いたらどうなる？』みたいな問題があったと思います． 普通「15km進んでる!」に即答することが出来るはず． これは，「3時間後にどれくらい進んでいるか，未来を予測できた」ということになりますね． 中学生的に言
シミュレーションアプリのおすすめ！経営者もハマる無料ゲーム26選
長く遊べるおすすめのシミュレーションアプリをご紹介します！戦略性の高いものからお手軽なもの、スポーツや結婚に至るまで幅広く掲載しています！ シミュレーションアプリ 放置少女 放置で遊べる三国志シミュレーションアプリ！ 放 ...
少ない画像から画像分類を学習させる方法（kerasで転移学習：fine tuning）
※サンプル・コード掲載 あらすじ 「フルーツの画像を判別するモデルを作ってくれませんか？」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。 その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuningという手法をご紹介します。 今回はkeras2.0を使ってサンプルコードを書いて行きます。 *keras = Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリ。裏側でtheanoやtensorflowが使用可能。 fine tuning（転移学習）とは？ 既に学習済みのモデルを転用
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