.いお⁵ ⁰ ⁰(io/‎إيوو/たーたん)

配信聴いたり垢/ｶﾙﾄ･出会・収益･副業･ﾌｫﾛﾜｰ稼ぎ🙅/onlineでもほど良い距離感で /ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ･危機管理･ｼﾞｪﾝﾀﾞｰ・経済･IT ･言語・武術に興味/ｱｲｺﾝbyならきちさん/長めの自己紹介は⤵︎ゆとりﾌﾘｰﾀｰさん ︎@yutori_radio_に描いていただいた似顔絵もあるよ☆

[.いお⁵ ⁰ ⁰(io/‎إيوو/たーたん) @io_d500]

こんにちは
どこかの配信でお会いしましたね

何もないところですが、ゆっくりしていってください(´･ω･)っ旦~

https://t.co/MBLVZVjDIX

[こやま てまえ @mer0per0]

しぬ

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🚪👁✧ｶｯ! で草

[飯島夢 @meme_you0129]

セイレーンの去り際、怖👁️

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私がこの世で見た最後の映像です

[fric @fricthefrog]

🐸✊

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ｿﾜ( •ω•` 三 ´•ω•)ｿﾜ

(イヤホン忘れた)

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@you_clubhouse 私も「4,280円ゲシュタルト崩壊」してきましたw

[みぃ🌻エンジニア @maso_mi9808]

セイくんが写真の顔隠しアプリ作ったみたいだから良かったら使ってみて！
SNS投稿するのに便利だよん！
https://t.co/p3oUuqilFK

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@you_clubhouse うわぉ、それはおつらい！
できればゆっくり養生なさってくださいね

[元MINI F54乗り･元伊勢市民の設備屋🔧 @MiniF54]

ショーの出番を待つ
コツメカワウソとお姉さん

#アドベンチャーワールド

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@you_clubhouse 気付いてビックリしました
ついにイーロン・マスクが封印に動いたのかとw

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@asakaiwa_asami おっしゃる通りで、共感性羞恥と言いますか
お聴きしながら、のたうち回っておりましたw

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虎になってしまった男=李徴の肥大化した自意識が刺さりすぎて、全私が息してないです笑

[あさみ @asakaiwa_asami]

今回の #豚に麻将 は🐷
『山月記』を語りたい中国人
全5回です🎙
https://t.co/nZD2KflYV5

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強い言葉をつかって相手を非難したくなったときに「その言葉の選択は不適切どころか的を外してない？」と思いとどまって検証するプロトコルβ版を作った

[ひとりゼミ｜「なんか変」を構造で見る @margin_yohaku]

@nennpa 採用基準って人材の質に合わせて固定されてるんじゃなく、企業側の需給でかなり伸び縮みするんですよね。
なのに結果だけは「受かった人は優秀、落ちた人は能力不足」と個人評価に変換される。
就職氷河期はこのズレが一番露骨に見えた時代なのかも。

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ひと気と車の往来が少ない気がする
もしや！oh盆？！

[キモヲタネットイキリ @150cm98kg]

愛情をさがしています

[yuki @helloyuki_]

おもしろかった。AIを全員に配ってもむしろ組織全体としては遅くなる可能性を、交通工学の「ブライスのパラドクス」を使って説明している。

いわゆるToCの話に近そうとは思ったけど、こうした議論ではボトルネックへのリソースの増強が主眼に置かれる。一方この話では、「削ると速くなる」と提案している点がちょっと違うらしい。思い切って削ってみたら速くならないかなというのは最近私もマネジメントにちょっと提案してみていたことだけど、それを裏付ける話として使えるように見える👀

仕事全体をネットワークとして捉えると、他の分野で培われた知見を使えるようになり視野が広がりそう。とくにどう緩和できるかの手札が増える感じ。仕事のフローを線形に捉えるのではなくネットワークとして捉える。

交通工学はじめて知ったけどおもしろそうな分野！

「AIを全員に配った組織」の生産性が落ちるとき - 🐴 (馬) https://t.co/otgqMQzAYv

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@welcomekumamoto ほんとに、それな(σ･ω･)σ！です笑

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さういうものに 私はなりたい

[祖根寿麻 チャップ @sonechappu1]

格闘技界には、世の中に知られていない本物が山ほどいる。うちのジムにもいる。仕事終わりに毎晩来て、誰よりも黙々とサンドバッグを叩いて、試合に出るわけでもないのに一番強くなっていく会社員。SNSにも載らないし、誰にも褒められない。それでも翌日また来る。有名になることと本物であることは全く別の話だと思う。元プロの僕でも、ああいう人の継続を見ると、チャンピオンベルトより凄いものを見てる気分になる日が普通にある。

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@welcomekumamoto それからというもの、だいぶ気をつけるようになりました😅

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治った後にわかる
あの数日のしんどさは熱中症だった！

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腹落ち的理解は指標としてあやふやなので

out-of-sample予測ができるか
（未見のケースで結果を当てられるか）

他人に教えられるか
（ファインマン・テクニック）

モデルが破綻する境界条件を自分で言えるか
（どんな時にこの理解が使えなくなるか）

を基準にする