AND不動産　#サラリーマン大家 @mitsutitose 私「リフォームミスってますよ」 業「ちゃんと確認しましたよ」 私「でも、明らかにミスしていると思いますけど」 業「素人に何がわかるんですか」 私「写真送りますね」 pic.twitter.com/qzoZaCscus 2023-10-07 15:15:23

中古マンション購入で失敗しないための5つの注意点！ 中古マンションの購入で失敗しないためには、次の5つの注意点を押さえることが重要です。 資金計画 築年数 耐震性 設備 周辺環境 これらを押さえていれば、中古マンションの購入成功率はグッと高まります。 中古マンション購入で失敗する原因は「知識不足」 そもそも、中古マンションを購入しようと思ったきっかけは何でしょうか？ 多くの方は、「好きなエリアで暮らしたいから」「比較的リーズナブルに購入できるから」といった理由でしょう。とくに、新築マンションの価格が高騰している首都圏では、予算的に中古マンションしか手が出ないというケースも。 しかし、いくらリーズナブルといっても、中古マンションが高い買い物であることに違いはなく、失敗したときのダメージも大きいものです。 「同じ年収帯の人と一緒の借入額なら安心」「築浅なら安全」といった、思い込みで購入に踏み切

宅ふぁいる便 @takufailebin ファイル転送サービス「宅ふぁいる便」におきまして、一部サーバーに対する不正アクセスにより、お客さま情報のデータが外部に漏洩したことを確認いたしました。詳しくはこちらをご参照ください。 filesend.to

事故物件公示サイト「大島てる」管理人の大島てる氏（@Oshimaland）と、事故物件住みます芸人の松原タニシ氏（@tanishisuki）がMCを務めるニコニコ生放送「事故物件ラボ」。 12月の放送回のゲストには、怪談ライブバースリラーナイト専属語り部の匠平氏（＠1shouhei1）、稲川淳二氏のモノマネでおなじみの芸人BBゴロー氏（@BeeBeeGoRo）が登場しました。 2018年最後の放送となった今回、今年最も印象に残った事故物件を決める「事故物件アワード2018」を開催！ 「集団練炭自殺の物件」「治安がいいのに自殺他殺が頻発するエリア」「タイで包丁女に遭遇」など、大島氏と松原氏が2018年を代表する事故物件をプレゼンし、視聴者が投票。さまざまなノミネート物件の中から2018年の大賞に輝いたのはどの物件でしょうか。 左から大島てる氏、 松原タニシ氏、 匠平氏、 BBゴロー氏。 12

2015年01月04日 山屋からみたアウトドアブランドのガチ度一覧　ほか Tweet 162コメント ｜2015年01月04日 15:00｜ファッション｜Editタグ ：アウトドアブランド スレタイ「街中でアウトドアウェア着てるやつってなんなの？」 431 ： ナガタロックII(東京都)＠＼(^o^)／：2015/01/03(土) 20:03:08.05 ID:F+4MXakL0.net モンベルのシャルモパーカーにワイシャツでシャカシャカ歩くのが俺のスタイル イカシてるだろ 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 456 ： 腕ひしぎ十字固め(新疆ウイグル自治区)＠＼(^o^)／：2015/01/03(土) 21:02:36.12 ID:Qv2QX9pP0.net 俺常にアウトドアルックだけど。軽いし暖かいし防水だし、何がダメなのかわからん。肩こりだから布の重た

12月8日に成立した出入国管理法改正案。決して充分な議論がなされたとは思えない中での与党による強行採決に批判の声も数多く上がっていますが、政府がここまで成立を急いだ理由はどこにあるのでしょうか。元全国紙社会部記者の新 恭さんは自身のメルマガ『国家権力＆メディア一刀両断』でその理由を探るとともに、この「理念なき移民政策」が日本にもたらす悪影響等を記しています。 理念なき“移民政策”がもたらす数々の不安 法案をほとんど白紙同然の中身で出してきて、さあ質疑をどうぞという。ハナから議論にならない入管法改正案が、例によって数の力による強行突破で成立した。 これまで、働くことを目的とした在留資格は、研究者ら高度な専門人材に限られていた。それを、いわゆる“単純労働”にまで広げるのが改正の趣旨だが、制度設計は後回し。省令に盛り込めば事足りる、といういい加減さだ。 決まっているのはほぼこれだけである。 相当

はじめに 私はVue.js with Vuexを使った業務で1画面30APIを叩く必要のある画面から、たったの数APIしか叩かないけれど、代わりにUIがとても機能的で複雑な画面まで設計し、構築しました。 現在は構築したシステムを保守・運用しており、その際に得られたノウハウを言語化し、共有出来たらと思います。 ※ 記事の内容に意見がありましたら直接編集リクエストをください。 ※ パフォーマンスの話はしません。 ゴール 役立つTipsを身につけコード品質を向上させる コンポーネントのバグを減らせるTips ほとんどのバグは変数から来ます。 もし全ての値が定数なら状態から来るバグはほとんど無くなるでしょう。 ここではこの変数や式を極力減らせるTipsを紹介したいと思います。 1. dataを極力定義しない Vue.jsでコンポーネントを定義する際ついdata()に沢山変数を定義しちゃいますよね。

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13an｜バックエンドエンジニア募集中 @13anjp 私よく病むという人がいたら声を大にして言いたいのが、 「所属コミュニティを増やして！」 ということです。 ぼく所属コミュニティが１つの時に何回も潰れたけど、今7〜8くらいコミュニティあるから一気にましになった。 居場所の量が幸福量に比例するのは内閣府のデータでも明らかになってます。 13an｜バックエンドエンジニア募集中 @13anjp これほんまにそうで、周りの友達とかもさうだから、本当に正しいと思う。 やれコミュニティビジネスだ、やれ人間は繋がってたい生き物だ、というけど、真理なんやろなぁと思う。

飲食物を提供し、家庭用テレビゲーム機で遊ばせる「ゲームバー」を巡り、京都府警は１２日夜、京都市内の２店舗を著作権法違反（上映権の侵害）の疑いで捜索し、うち１店舗の経営者の男を同容疑で逮捕した。 もう１店の経営者らも容疑が固まり次第、逮捕する。捜査関係者が明らかにした。府警によると、ゲームバーの摘発は全国初という。 捜索を受けているのは「ゲームバークランツ」（京都市中京区）と「アミューズメントＢＡＲカラフル」（同市下京区）。捜査関係者によると、両店は今春、任天堂（京都市）やカプコン（大阪市）などの許可を得ずに、家庭用ゲーム機のソフト数種類を客に貸し出して店内で遊ばせ、著作権を侵害した疑いがある。 一方、兵庫県警も同日夜、神戸市内の店舗を同法違反容疑で捜索した。

巷ではIntel, AMD, ARMを巻き込んだCPUのバグ "Meltdown", "Spectre" が話題です。 これらの問題、内容を読み進めていくと、コンピュータアーキテクチャにおける重要な要素を多く含んでいることが分かって来ました。 つまり、このCPUのセキュリティ問題を読み解いていくと現代のマイクロプロセッサが持つ、性能向上のためのあくなき機能追加の一端が見えてくるのではないかと思い、Google, Intelの文献を読み解いてみることにしました。 が、私はセキュリティの専門家ではありませんし、過去にデスクトップPC向けのような大規模なCPU設計に参加したこともありません。 あくまでコンピュータアーキテクチャに比較的近い場所にいる人間として、この問題の本質はどこにあるのか、可能な限り読み解いていき、現代のマイクロプロセッサが持つ高性能かつ高機能な内部実装について解き明かしていき

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

JJUG CCC 2017 Spring

学生時代にビジネスコンテストで賞金稼ぎをしていた、ところてんです。 最近、いろいろあって、なんとなくビジネスコンテストの何がクソかが分かってきたので、ポエムを書いてみます。 最近、人事系のブログやら記事やら書籍では、Will,Can,Mustという概念がよく言及されています。私がこの概念を始めて知ったのは、サイボウズ社の社長の青野さんが書かれた「チームのことだけ、考えた」からです。せっかくなので、同書から引用しましょう。 「チームのことだけ、考えた」から引用Willは「自分がやりたいこと」で、これはそのままです。 Canも言葉通りで「自分ができること」です。 Mustだけ少し難しくて、これは「会社や社会から求められていること」というようになります。 Will,Can,Mustが組み合わさった領域というのは、自発的にも高いパフォーマンスが発揮でき、かつ社会的にも高いパフォーマンス（売上、利益

golang.tokyo #5

社内で機械学習の案件があった際に、機械学習の経験者しか担当できないと後々の引き継ぎで問題が起こりがちです。これを防ぐために、機械学習に興味があり、これまで機械学習を経験したことがないエンジニアにも担当できる体制を整えられることが望ましいです。しかし、機械学習のことに詳しく知らないディレクターやエンジニアにとっては、どのような機械学習の理解段階ならばタスクを任せられるかの判断をするのはなかなか困難です。そこで、このエントリでは機械学習を実タスクでやるまでに乗り越えるべき壁だと私が思っているものについて説明します。 第一の壁: 綺麗なデータで機械学習の問題を解ける 講義で扱われるような綺麗なデータを扱える 行列形式になっていて、欠損値や異常値もない 上記のデータを回帰や分類問題として解くことができる 実際に解く際にはライブラリを使って解いてよい 手法を評価する上で何を行なえばよいか(Preci