その他、情報収集 :PCの電源の仕様、あるいは拡張カードの増設などによって、増設可能なメモリ数が制限される場合があります。メーカーのサイトやサポートセンターなどで、情報を集めましょう。 メモリを買おう メモリを買うには、店頭で希望のメモリ規格と容量、枚数(「DDR3 1333の4GBを1枚」「DDR3 1333の2GBを2枚」など)を告げればOKです。念のため、店員さんにPCの機種名を教え、メモリの対応に間違いがないか、確認してもらいましょう。 アイ・オー・データ製のDDR 3200対応リテール品メモリ さらに、実際に購入する場合には、メモリの品質に注意します。PCショップや家電店で販売されているメモリは、大きくバルク品とリテール品があり、以下のような違いがあります。 1. バルク品のメモリ :製造メーカーが動作を検証していない製品、または、PCメーカーが大量に買ったものの市場流出品です。バルク品にもいろいろあり、製造メーカーのブランドが入ったものと、名前のないノーブランド品、さらに「JEDEC」という国際規格に準拠した、安定度の高い「JEDEC準拠」メモリがあります。 バルクメモリは簡素なエアキャップに入って売られており、価格が安い反面、メーカー保証は付いていません。問題なく動作する場合が多いのですが、まれに不良品があります(初期不良の場合はお店で交換可能)。バルクメモリを買う場合は、有名ブランドか「JEDEC準拠」の品を選びましょう。特定の機種で、原因不明の不具合が起こる場合(「相性」と言います)には、交換できません。 2.
仕事効率化 2018. 04. 07 2015. 08. 「業務を効率化すると、仕事がどんどん増えます…」【シゴト悩み相談室】 | リクナビNEXTジャーナル. 15 私は Nexus6というスマホを使っている のですが、このスマホ、でかくてなかなか操作しづらいんですよね。 画面が大きいのはコンテンツを見るのには良いのですが、操作の面では不利に働くことが多いです。 で、Nexus6を使い始めてから「なんか自分の文字入力遅くなった? ?」って感じていました。 なんでだろう。Nexus6を使う前から文字入力アプリはATOK(エイトック)だし、フリック入力だし、何も変わってないんだけどなー。 ちょっともやもやしていたのですが、とある点を改善したら劇的に文字入力スピードが上がりました。 何をしたのかというと、「ATOKキーボードの高さと幅の調節」。これだけ。これだけなんですが、ちょっと目からうろこだったのでご紹介したいと思います。 ATOKアプリはキーボードの大きさを変えられる ATOK (日本語入力システム) ¥1, 600 文字入力アプリとして超有名なATOKアプリ。実はATOKって、キーボードの高さや幅を自由自在に変えられるんですね。 その機能自体は知っていたのですが、これまで別に気にせずその機能を使うことはありませんでした。 ただ、Nexus6って画面が6インチあり、かなり大きいです。これを例えば右手だけで操作するとき、画面の左端のほうをタップするのは至難の業です。というか無理。 じゃあそれならちょっとキーボードの配置を変えようかーと思い、高さと幅の調整をしたのですが、これがめちゃくちゃしっくりきたんです。フリック入力速度が1. 2~1.
(© ニュース サイト しらべぇ ) しらべぇ 編集部では昨年の今頃、全国の20~60代の有職者男女620名を対象に「1年前と比べて残業時間は多いか?」という調査を実施。 その結果、全体では 15. 効率化 仕事が増える. 5%が「多い」と回答。過半数の64. 5%が「変わらない」、5人に1人の20. 0%が「少ない」という結果に。 「残業時間が厳しく規制される一方、仕事の量は変わらないため家に持ち帰って仕事をすることになり、結果的に残業代が稼げず収入が減る」という 捻れ現象 も起きているとされる昨今。 社会全体で業務効率化していくには、 思考停止 のまま他者に頼ることをせず、ひと りひと りが高い意識を持つことが大事なのではないだろうか。そして、自分を苦しめ、安売りする仕事を上手に断る スキル を持つのも必要だろう。 ・合わせて読みたい→ 「ニートで無職の兄がいてよかった」 介護を無意識に押し付ける投稿に賛否 (文/ しらべぇ 編集部・ 尾道えぐ美 ) 【調査概要】 方法: インターネット リサーチ「 Qzoo 」 調査期間: 2017年 4月21日 ~ 2017年 4月24日 対象:全国 20代 ~60代の有職者男女620名(有効回答数) 「仕事の効率化」で忙しくなった人の投稿が話題 「断るのも大事」と批判も
1 機械学習はどのように使われるのか - 1. 2 機械学習プロジェクトの流れ — 1. 2. 1 問題を定式化する — 1. 2 機械学習をしなくて良い方法を考える — 1. 3 システム設計を考える — 1. 4 アルゴリズムを選定する — 1. 5 特徴量、教師データとログの設計をする — 1. 6 前処理をする — 1. 7 学習・パラメータチューニング — 1. 8 システムに組み込む - 1. 3 実システムにおける機械学習の問題点への対処方法 — 1. 3. 1 人手でゴールドスタンダードを用意して、予測性能のモニタリングをする — 1. 2 予測モデルをモジュール化をしてアルゴリズムのA/Bテストができるようにする — 1. 3 モデルのバージョン管理をして、いつでも切り戻し可能にする — 1. 4 データ処理のパイプラインごと保存する — 1. 5 開発/本番環境の言語/フレームワークは揃える - 1. 4 機械学習を含めたシステムを成功させるには - 1. 5 この章のまとめ 2章 機械学習で何ができる? - 2. 1 どのアルゴリズムを選ぶべきか? - 2. 2 分類 — 2. 1 パーセプトロン — 2. 2 ロジスティック回帰 — 2. 3 SVM — 2. 業務を効率化することで仕事がどんどん増える、ということはありますか？ - Quora. 4 ニューラルネットワーク — 2. 5 k-NN — 2. 6 決定木、ランダムフォレスト、GBDT - 2. 3 回帰 — 2. 1 線形回帰の仕組み - 2. 4 クラスタリング・次元削減 — 2. 4. 1 クラスタリング — 2. 2 次元削減 - 2. 5 その他 — 2. 5. 1 推薦 — 2. 2 異常検知 — 2. 3 頻出パターンマイニング — 2. 4 強化学習 - 2. 6 この章のまとめ 3章 学習結果を評価しよう - 3. 1 分類の評価 — 3. 1. 1 正解率を使えば良いのか? — 3. 2 データ数の偏りを考慮する適合率と再現率 — 3. 3 F値でバランスの良い性能を見る — 3. 4 混同行列を知る — 3. 5 多クラス分類の平均のとり方: マイクロ平均、マクロ平均 — 3. 6 分類モデルを比較する - 3. 2 回帰の評価 — 3. 1 平均二乗誤差 — 3. 2 決定係数 - 3. 3 機械学習を組み込んだシステムのA/Bテスト - 3.
業務を効率化することで仕事がどんどん増える、ということはありますか? - Quora
仕事が減らない… 日本全国、どこもかしこも働き方改革で盛り上がっている。さながらブームの如し。プレミアムフライデー、有給取得促進、定時退社日の設定、オフィス一斉消灯、テレワークの推奨……。たしかに、早く帰りやすくはなった、休みやすくはなった、出社しなくても良くなった。業務の効率化も進んできている。 しかし、一方で現場からはこんな嘆きの声も聞こえる。 「仕事が終わらない…」 「ガバナンスだ、リスク管理だなんだで、仕事のための仕事が増える。勘弁して欲しい」 「効率化されているはずなのに、仕事自体は減らない」 「帰ったことにして、こっそり仕事している」 「仕方がないので、残務を家に持ち帰っている」 「結局、個人の気合と根性でナントカしろってことですか?」 業務全般が改善されても、仕事自体は減らない、終わらない……。 一時は皆定時で帰るようになったし、休日出勤しないようになった。しかし、気がつけばまた元の状態に戻っている。今日も残業、明日も休日出勤。定時で帰っているのは人事部だけ。 なぜ「働き方改革」をしても、私たちの仕事はラクにならないのか? なぜ結局元に戻ってしまうのか? Photo by iStock 仕事は増えて当たり前です 率直に言おう。仕事は増えて当たり前である。 そもそも、企業は成長を前提に日々の事業活動を営んでいる。売上げアップ、利益アップ。普通に考えたら、仕事の量は増えて当然なのだ。 加えて、社会環境やビジネス環境の変化に伴い、管理のための仕事も増えてきている。ガバナンス、コンプライアンス対策、セキュリティ対策……。仕事のための仕事のようで、モチベーションが上がらないが、ある意味仕方がない。 すなわち、なにもしなければ仕事は自然に増え続けるのである。 仕事は増えて当たり前。この自然の摂理に対して嘆いていても始まらない。 ではどうすれば良いか? 「意図的」かつ「意識的」に仕事の量をコントロールするしかない。 「えっ、働き方改革って会社が仕事の量をナントカしてくれるんじゃないの?」 残念ながら、そうはなっていない。指をくわえて待っていても、仕事は増え続ける。この状況、そろそろナントカしたい。 世の中の多くの企業で行われている取り組みは、大きく2つのタイプに分類される。まずはその2タイプを見てみよう。
4 この章のまとめ 4章 システムに機械学習を組み込む - 4. 1 システムに機械学習を含める流れ - 4. 2 システム設計 — 4. 1 混乱しやすい「バッチ処理」と「バッチ学習」 — 4. 2 バッチ処理で学習+予測結果をWebアプリケーションで直接算出する(リアルタイム処理で予測) — 4. 3 バッチ処理で学習+予測結果をAPI経由で利用する(リアルタイム処理で予測) — 4. 4 バッチ処理で学習+予測結果をDB経由で利用する(バッチ処理で予測) — 4. 5 リアルタイム処理で学習をする — 4. 6 各パターンのまとめ - 4. 3 ログ設計 — 4. 1 特徴量や教師データに使いうる情報 — 4. 2 ログを保持する場所 — 4. 3 ログを設計する上での注意点 - 4. 4 この章のまとめ 5章 学習のためのリソースを収集しよう - 5. 1 学習のためのリソースの取得方法 - 5. 2 公開されたデータセットやモデルを活用する - 5. 3 開発者自身が教師データを作る - 5. 4 同僚や友人などにデータ入力してもらう - 5. 5 クラウドソーシングを活用する - 5. 6 サービスに組み込み、ユーザに入力してもらう - 5. 7 この章のまとめ 6章 効果検証 - 6. 1 効果検証の概要 — 6. 1 効果検証までの道程 — 6. 2 オフラインで検証しにくいポイント - 6. 2 仮説検定の枠組み — 6. 1 コインは歪んでいるか — 6. 2 二群の母比率の差の検定 — 6. 3 偽陽性と偽陰性 - 6. 3 仮説検定の注意点 — 6. 1 繰り返し検定をしてしまう — 6. 2 有意差とビジネスインパクト — 6. 3 複数の検定を同時に行う - 6. 4 因果効果の推定 — 6. 1 ルービンの因果モデル — 6. 2 セレクションバイアス — 6. 3 ランダム化比較試験 — 6. 4 過去との比較は難しい - 6. 5 A/Bテスト — 6. 1 2群の抽出と標本サイズ — 6. 2 A/Aテストによる均質さの確認 — 6. 3 A/Bテストの仕組み作り — 6. 4 テストの終了 - 6. 6 この章のまとめ 第II部 7章 映画の推薦システムをつくる - 7. 1 シナリオ — 7. 1 推薦システムとは — 7. 2 応用シーン - 7.
彼女と付き合っていると、喧嘩や自分の発言が原因で彼女を怒らせてしまうことってありますよね。早く仲直りがしたいのに、上手な謝り方が分からずズルズルと険悪な空気が続いてしまう事も… いつも通りの関係にいち早く戻りたいからこそ、彼女を怒らせた時に上手に対処する方法を知りたい女性も多いのではないでしょうか?
正直体力を使いますが、根気強く対処していると彼女からの信頼が上がり、関係が好転することも期待できますよ◎ 【ステージ4】無視 ステージ4は怒りの末期症状。ここまでくると関係修復は難易度が高いです。 彼女は怒りを通り越して、あなたに対する感情が「無」になり、別れも考え始めています。 症状としては、LINEや電話を数日無視、会う予定を立てなくなるなど。 完全無視でなくても、彼女が冷たくなり始めたらステージ4に入りかけているサインなので要注意。 ステージ4まで行ってしまったら、男性のできる対処法は 「待つ」 のみ。 連絡を控え、彼女からのアクションを待ちましょう。 そう、ステージ4まできたら、男性側からできることがほとんどありません。 ステージ4まで怒りが進行してしまう前に、事前にどこまで対策できるかが肝になります。 NG!彼女を怒らせた時にやってはいけない行動ワースト5 彼女を怒らせてしまったときの対処法はばっちりですね! しかし、男性は無意識で「やってはいけない行動」をしていることも。 病気でも間違った治療をすると症状が悪化してしまうことがあるように、彼女を怒らせた時も間違えた行動をすると嫌われてしまう原因になります。 彼女を怒らせた時に最もやってはいけない行動を5つ紹介するので、絶対にやらないようにしてくださいね! 1. 言い訳をする 女性「こうしてほしかった!」 男性「ごめんね。でも……」 女性「もういい」 こんな会話、身に覚えがありませんか? 彼女を怒らせて責められてしまったとき、あなたにも言い分はありますよね。 でも、ここはいったん我慢して彼女の怒りを受け止めましょう。 その言い訳が正論だったとしても、怒っている彼女には言い訳にしか聞こえません。 感情的になっている彼女に一般的な正論をぶつけるよりも、「彼女が正論」くらいの勢いで肯定してあげて◎ 2. 温厚な彼女がついにキレました。長文、乱文失礼致します。不快にさせたら申し訳ござ... - Yahoo!知恵袋. 逆ギレ 彼女を怒らせてしまったときに逆ギレをするのは、一番良くないことです。 特に良くないのは逆ギレして暴力を振るったり、物にあたったり、大きな声を出して彼女に威嚇すること。 その場では彼女の怒りが収まったように見えますが、確実に嫌われます。 別れを切り出される日も近いです。 かと言って、彼女が激昂しても何もせず耐えろ、というわけではありません。 我慢の限界だと思ったら、逆ギレする前に距離をとって、お互い冷静になるのを待ちましょう。 3.
気持ちに甘え過ぎると寂しくなった彼氏は苦しくなり、そばからいなくなってしまうかもしれないのです。