ひさ
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21年卒 京大院→社畜 アニメとラーメンとゲームと算数が好きなC++/Pythonユーザー 楽しい算数問題集
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数学は適度に「なるほど、理解した！」とか「解けた！」みたいな適度なタイミングでの報酬系への刺激があるから続くけど、英語は「へぇ」が淡々と繰り返されるのみで報酬系が全く動かないのでモチベーションが続かないことが最近の研究(Hisa 2022[3])で明らかになった。
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何度も言うけど、こんなこと気にしている人は仕事できない人として認定です
何度も言うけど、Excelの資料を提出する時に、カーソルをA1のセルに置いて保存をしていない人は、仕事できない人として認定です
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「PCの電源コードにくっつけるとPCから発する電磁波を99%カットすることが出来る！」みたいな商品を9000円で買わされた母を見たときの、物理学・宇宙物理学専攻（専門は理論物理のある分野）の大学院生だった私の気持ちを述べよ。
[配点1億]
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問題
2から100までの素数を出力するプログラムを書け
答
print("2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53,59,61,67,71,73,79,83,89,97")
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「たくさんTOEICの勉強したから英語がかなり使えるようになったよ」
「いいねえ。何か英語で喋ってみてよ」
「Questions 70 through 72 refer to the following conversation.」
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大学の講義って昔ちょっと上手かった人がテニススクールでテニスを教えてくれるような高校までと違って、フェデラーとナダルとジョコビッチとマレーがフォア・バック・フットワーク・ボレーを1つずつ教えてくれるみたいな場所なので、講義が分かりにくいとかペースが速いとかいう話じゃないんだよな
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東大を出て官僚になって頑張った結果、天下り先でアルファベットの読み方や分数から教える文字通りのFランク大学の名誉教授になり、Kindleで自作の出版会名義で本を出し続け、ツイッターで天才にだけ研究費を出せばいいと呟き炎上する人生、なんて悲しいんだ
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統計の勉強をしっかりするならおすすめルートは、
統計学入門（東大出版）
→数理統計入門（久保川）
→現代数理統計学（竹村）
かなぁ。しっかり地盤固めながらもいきなり高い山に登らずに着実に進めそうなルート
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昔出席した理学部の講義で「出席回数と期末試験の点数の相関」を出している教員がいて、結論としてはむしろ出てない人の方が高得点が多いという事だった
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「それだと例えば10000までの素数を求められた時にどうする？」
「ちょっと待ってくださいね、10000までの素数が載ってるサイトを調べますので」
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東芝社長の量子力学ポエム面白すぎ。自分が社員ならすぐ転職する
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高校生に「ロピタルの定理を使う時はきちんと条件を満たすことを確認しないといけない」と言うあの子も裏では条件を確認せずに二重積分の順序を交換したり項別積分したりしています。
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理学の修士から某大手メーカーに行った友達が「会社では理学的な答えがそもそもなくて、人と人との間の折り合いで物事が決まっていく感が半端ない」って言ってて、明確な答えを求めるタイプの人は苦労しそうだなと思った
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草
【悲報】港区データサイエンティスト・博士 月収15万円
専門学術誌等に論文の掲載実績
統計ソフト（Ｒ、SPSS、Stata等）を利用し、データの加工・集計・分析経験
アンケートの作成、調査実施、データクリーニング、集計・分析経験
1年契約
港区政策創造研究所研究員募集
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微積とか線形代数の本を書いた後で内容全く変更せずに『データ分析のための微分積分』とか『機械学習のための線形代数』ってタイトルを付けて売れば売上げ4割増しにできる
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これってどういう解き方するんですか？
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教授、准教授、助教を区別せずに「教授」と呼んでしまう人が多いのを見るとそもそも大学組織についての説明を全大学統一的に入学時ガイダンス等でした方がいいと思うな
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公文のおかげで中学数学の勉強ほとんど終わってたから、これわかるな。ネットは禁止されてなかったしめちゃ使ってたけど、高校以降の範囲を先取りするという発想も当時全くなかったし、環境が違えばもっと色んなこと進められてたのかなとか
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適当に同じフレーズ使ったら拡散されすぎたけど、状況にもよるしめちゃくちゃ急いでる時かもしれない等色々あるから、こんなことで仕事できるできないを判断すること自体がナンセンスというのがマジレスです
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「京都大で博士号を取り、理研の中でも特に将来が期待される若手向けの「基礎科学特別研究員」に就いた。過去には、脳科学者の茂木健一郎さんらも就任したポストだ。」
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ﾓｷﾞの名前をあげるとしょうもない賞みたいに見える
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この前「彼氏が1ヶ月,3ヶ月,6ヶ月の記念日になにもしてくれないからその度にイライラする」って言ってるアカウントを見たけどこの人はLIBORか何かか？ってなった
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京大数学教室のKarel Svadlenkaさんが書いた偏微分方程式の講義ノートがかなり分かりやすくて、参考文献についても詳しく書いてて、カバー領域も広そうなのでオススメ（あと日本語上手すぎる）
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読書や勉強って1回やれば良いというものではなく、習慣として続けている間と習慣が無くなった後ではその効果が全く異なるというのを感じる。ある時に傑作・大作を生み出した人が有名、多忙になってそれ以降パッとしないものを生み出し続けてしまうとかもそういう事なのかなと考えてる
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新卒マン、今は「研修受けてるだけで給料満額出るのチョロw」とか思うかもしれないけど、普通に仕事覚えていって3ヶ月もすれば「なんでこんなに貢献してこれだけしか貰えないんだ……」って向こう1年間はなるだろうから今はその前借りみたいなものだと思うと良いかもしれない
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このサイト、世界のニュースを取り上げていて、ひとつの記事を3段階レベルの英語で記述している。レベル3だと記事読み上げもされているし、かなり使える
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ドメイン知識のない外部のデータサイエンティストを何千万も払って契約するよりも、最初からドメイン知識のある既存社員にプログラミングとAI知識を数ヶ月集中的に学ばせた方がお得かつ継続性があるという説
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有名な人の訃報とかが話題になってる時に「その人知らない」系のツイートしてしまう人、ツイッターだからとかではなく普段から気づかないうちに人に不快な気持ちにさせてそう
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