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むかしからなんでも斜にかまえるクセがある。 行列を見ては「よく並ぶねえ」と思い、流行りの曲を聞いては「これが流行ってんのね」と少しうがった目で見てしまうのだ。 そこでふと「斜にかまえる」「かまえない」を意識的に切り替えるとどういう感情になるのか気になった。実験してみます。 やり方 簡単にやり方を説明すると ①何かモノなどを目の前に置く ②それに対し、1分間は斜にかまえ、もう1分間は斜にかまえずに感想を言う。これだけだ。 ちなみに「斜にかまえる」を辞書で調べると、「物事に正対しないで、皮肉やからかいなどの目で見ること」とある。 わかりやすく言えば、1分間は皮肉めいた目で見て、1分間は素直に感想を言ったり肯定してみたりする実験である。 ひとりじゃ心もとないので、今回は後輩と一緒にやることにした。 後輩の郡司さん（左）と山宮さん（右）。二人とも斜にかまえがちな性格を自覚しているそうだ。 とりあえ
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
I started programming in Rust several years ago, and it has gradually changed the way I design programs in other programming languages, most notably in Python. Before I started using Rust, I was usually writing Python code in a very dynamic and type-loose way, without type hints, passing and returning dictionaries everywhere, and occasionally falling back to “stringly-typed” interfaces. However, a
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
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