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第1章 並行プログラミングとGHC (上田和紀) 1.1 はじめに 1.2 ターゲットを明確にしよう 1.3 はじめが大切 1.4 GHCが与える並行計算の枠組み 1.4.1 GHCにおける計算とは，外界との情報のやりとり(通信)である 1.4.2 計算を行う主体は，互いに，および外界と通信し合うプロセスの集まりである 1.4.3 プロセスは，停止するとは限らない 1.4.4 プロセスは，開いた系(open system)をモデル化する 1.4.5 情報とは変数と値との結付き(結合)のことである 1.4.6 プロセスは，結合の観測と生成を行う 1.4.7 プロセスは，書換え規則を用いて定義する 1.4.8 通信は，プロセス間の共有変数を用いて行う 1.4.9 外貨も，プロセスとしてモデル化される 1.4.10 通信は，非同期的である 1.4.11 プロセスのふるまいは，非決定的でありうる 1.5 もう少し具体的なパラダイム 1.5.1 ストリームと双方向通信 1.5.2 履歴のあるオブジェクトの表現 1.5.3 データ駆動計算と要求駆動計算 1.5.4 モジュラリティと差分プログラミング 1.5.5 プロセスによるデータ表現 1.6 歴史的背景と文献案内 1.7 並行プログラミングと効率 1.8 まとめ 第2章 様相論理とテンポラル・プログラミング (桜川貴司) 2.1 はじめに 2.2 様相論理 2.3 時制論理 2.4 多世界モデル 2.5 到達可能性と局所性 2.6 純論理プログラミングへ向けて 2.7 Temporal Prolog 2.8 RACCO 2.9 実現 2.10 まとめと参考文献案内 第3章 レコード・プログラミング (横田一正) 3.1 はじめに 3.2 レコードと述語の表現 3.3 レコード構造とφ-項 3.3.1 φ-項の定義 3.3.2 型の半順序と束 3.3.3 KBLとLOGIN 3.4 応用――データベースの視点から 3.4.1 演繹データベース 3.4.2 レコード・プログラミングとデータベース 3.4.3 いくつかの例 3.5 まとめ 3.6 文献案内 第4章 抽象データ型とOBJ2 (二木厚吉・中川 中) 4.1 はじめに 4.2 抽象データ型と代数型言語 4.2.1 抽象データ型 4.2.2 代数型言語 4.2.3 始代数 4.2.4 項代数 4.2.5 項書換えシステム 4.3 OBJ2 4.3.1 OBJ2の基本構造 4.3.2 モジュールの参照方法 4.3.3 混置関数記号 4.3.4 モジュールのパラメータ化 4.3.5 パラメータ化機構による高階関数の記述 4.3.6 順序ソート 4.3.7 属性つきパターンマッチング 4.3.8 評価戦略の指定 4.3.9 モジュール表現 4.4 おわりに 第5章 プログラム代数とFP (富樫 敦) 5.1 はじめに 5.2 プログラミング・システム FP 5.2.1 オブジェクト 5.2.2 基本関数 5.2.3 プログラム構成子 5.2.4 関数定義 5.2.5 FPのプログラミング・スタイル 5.3 プログラム代数 5.3.1 プログラム代数則 5.3.2 代数則の証明 5.3.3 代数則とプログラム 5.4 ラムダ計算の拡張 5.4.1 ラムダ式の拡張 5.4.2 拡張されたラムダ計算の簡約規則 5.4.3 そのほかのリスト操作用演算子 5.4.4 相互再帰的定義式 5.4.5 ストリーム(無限リスト)処理 5.5 FPプログラムの翻訳 5.5.1 オブジェクトの翻訳 5.5.2 基本関数の翻訳 5.5.3 プログラム構成子の翻訳 5.5.4 簡約規則を用いた代数則の検証 5.6 おわりに 第6章 カテゴリカル・プログラミング (横内寛文) 6.1 はじめに 6.2 値からモルフィズムへ 6.3 カテゴリカル・コンビネータ 6.3.1 ラムダ計算の意味論 6.3.2 モルフィズムによる意味論 6.3.3 カテゴリカル・コンビネータ理論CCL 6.4 関数型プログラミングへの応用 6.4.1 関数型プログラミング言語ML/O 6.4.2 CCLの拡張 6.4.3 CCLに基づいた処理系 6.4.4 公理系に基づいた最適化 6.5 まとめ 第7章 最大公約数――普遍代数，多項式イデアル，自動証明におけるユークリッドの互除法 (外山芳人) 7.1 はじめに 7.2 完備化アルゴリズム 7.2.1 グラス置換えパズル 7.2.2 リダクションシステム 7.2.3 完備なシステム 7.2.4 完備化 7.2.5 パズルの答 7.3 普遍代数における完備化アルゴリズム 7.3.1 群論の語の問題 7.3.2 群の公理の完備化 7.3.3 Knuth-Bendix完備化アルゴリズム 7.4 多項式イデアル理論における完備化アルゴリズム 7.4.1 ユークリッドの互除法 7.4.2 多項式イデアル 7.4.3 Buchbergerアルゴリズム 7.5 一階述語論理における完備化アルゴリズム 7.5.1 レゾリューション法 7.5.2 Hsiangのアイデア 7.6 おわりに 第8章 構成的プログラミング (林 晋) 8.1 構成的プログラミング？ 8.2 型付きラムダ計算 8.3 論理としての型付きラムダ計算 8.4 構成的プログラミングとは 8.5 構成的プログラミングにおける再帰呼び出し 8.6 おわりに：構成的プログラミングに未来はあるか？ 第9章 メタプログラミングとリフレクション (田中二郎) 9.1 はじめに 9.2 計算システム 9.2.1 因果結合システム 9.2.2 メタシステム 9.2.3 リフレクティブシステム 9.3 3-Lisp 9.4 リフレクティブタワー 9.5 GHCにおけるリフレクション 9.5.1 並列論理型言語GHC 9.5.2 GHCの言語仕様 9.5.3 GHCのメタインタプリタ 9.5.4 リフレクティブ述語のインプリメント 9.6 まとめ
第1章 新しいプログラミング・パラダイムをめぐって (井田哲雄) 1.1 はじめに 1.2 プログラミング・パラダイムの形成 1.3 プログラミング・パラダイムの展開 1.4 パラダイムと作法と構造化プログラミング 1.5 構造化プログラミングを超えて 1.6 関数型プログラミング，論理型プログラミング，対象指向プログラミング 1.7 新しいプログラミング・パラダイム 1.8 まとめ 第2章 ラムダ計算と高階プログラミング (横内寛文) 2.1 はじめに 2.2 ラムダ計算 2.3 最左戦略 2.4 コンビネータによる計算 2.5 まとめ 第3章 マルセイユProlog，Prolog Ⅱ，Prolog Ⅲ 3.1 はじめに 3.2 準備 3.2.1 述語 3.2.2 項 3.2.3 項の単一化 3.2.4 節およびHorn節 3.2.5 論理式の意味 3.2.6 論理的帰結と導出 3.3 マルセイユProlog 3.3.1 Prologの記法 3.3.2 Prologの計算規則 3.3.3 Prologプログラムの例 3.3.4 カット・オペレータ 3.3.5 DEC-10 Prologとの相違 3.4 Prolog Ⅱ 3.4.1 difオペレータ 3.4.2 freeze 3.4.3 ループ構造 3.4.4 Prolog Ⅱのインプリメンテーション 3.5 Prolog Ⅲ 3.5.1 制約の枠組 3.5.2 Prolog Ⅲのプログラム例 3.5.3 束縛の領域と制約系 3.5.4 Prolog Ⅲのインプリメンテーション 3.6 まとめ 第4章 制約論理型プログラム (相場 亮) 4.1 はじめに 4.2 制約プログラミング 4.3 制約の分類 4.4 プログラムの実行 4.5 制約の評価 4.6 まとめ 第5章 オブジェクト指向 (柴山悦哉) 5.1 はじめに 5.2 モジュラリティと抽象化 5.2.1 抽象化 5.2.2 手続き抽象 5.2.3 データ抽象 5.2.4 オブジェクトによる抽象化 5.2.5 並列オブジェクトによる抽象化 5.3 共有 5.3.1 多相型 5.3.2 継承 5.3.3 多重継承 5.3.4 Self 5.3.5 動的束縛の意義 5.4 対話性 5.4.1 クラスの再定義 5.4.2 表示機能の一体化 5.5 オブジェクト指向の弱点 5.6 まとめ 第6章 型推論とML (横田一正) 6.1 はじめに 6.2 LCFの超言語からMLへ 6.3 プログラミング言語と型 6.4 MLの表現と型宣言 6.5 MLの型推論 6.6 LCFへの応用 6.7 まとめ 第7章 Miranda (加藤和彦) 7.1 はじめに 7.2 Mirandaの概観 7.2.1 等式による定義 7.2.2 基本データ型と基本演算子 7.2.3 ガード付き等式とスコープ・ルール 7.2.4 高階関数とカリー化 7.2.5 パターン・マッチング 7.2.6 ノンストリクト性と遅延評価 7.2.7 ドット式とZF式 7.3 型 7.3.1 強い型付けと静的な型付け 7.3.2 多相型 7.3.3 型類義 7.3.4 代数データ型 7.3.5 抽象データ型 7.4 処理系 7.5 まとめ 7.6 文献の紹介 第8章 項書換えシステムと完備化手続き (大須賀昭彦) 8.1 はじめに 8.2 項書換えシステム 8.3 TRSの停止性 8.3.1 意味順序 8.3.2 構文順序 8.4 TRSの合流性 8.4.1 完備なTRS 8.4.2 危険対 8.4.3 危険対を用いたTRSの合流性判定 8.5 Knuth-Bendixの完備化手続き 8.6 KBの応用 8.6.1 帰納的な定理証明への応用 8.6.2 等号論理の定理証明への応用 8.7 まとめ 第9章 等式プログラミングから融合型プログラミングへ (富樫 敦) 9.1 はじめに 9.2 等式プログラミング 9.2.1 等式プログラム 9.2.2 代表的な等式プログラム 9.2.3 プログラミング技法 9.2.4 正則プログラムと正規化戦略 9.3 条件付き等式プログラム 9.3.1 条件付き書換え規則 9.3.2 条件の種類 9.3.3 利点と問題点 9.4 融合型プログラミング 9.4.1 AMLOGシステム 9.4.2 向付き等式 9.4.3 実行戦略の変更 9.4.4 代入操作 9.4.5 合流するプログラムへの変換 9.5 まとめ
大学生のころ、リア充っぽい人が多めのサークル（あくまで多め。見るからにリア充な人ばかりだったら、怖くて近寄れない）に出入りしていた。
自分だけが入っていない裏メーリングリストを作られてコケにされたり、メンヘルっぽい人の面倒をていよく押し付けられたり、折角できた彼女を寝取られたり、さんざんな目にあった挙句、就職活動に失敗したあたりで抜けて、ひきこもり状態になった。結局、1年留年して就職した。超氷河期だったからきつかったけどな。
今にして思えばよくあんな所に我慢して何年も通っていたなと思う。
それから10年、今度は職場で「自分だけが入っていない裏メーリングリスト」的なもの（MLじゃないけど）の存在を見つけてしまった。
こんにちは、系統分類学を専門とするAkaike嬢（修士(理学））です。私は修士は別のテーマでしたが、博士からは系統分類を行うつもりの研究生（3年目）です。恋愛に関しては、まる2年系統解析ソフトを吟味しただけあってプロフェッショナル。今回は、モテる系統解析系女子力を磨くための4つの心をみなさんにお教えしたいと思います。
1．あえて最尤法の実行にPAUPを使用する
あえてPAUP 4.0 beta を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの系統解析系男子がいたら話しかけ、わざとらしくノートPCを持ち出して相談してみましょう。そして「あ～ん！ この解析ソフト、マジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「私最尤法とかうまくなくてぇ～！ ずっとPAUPで走らせてるんですけどぉ～！いつまでたっても解析が終わらないんですぅ～！ ぷんぷくり～ん（怒）」と言いましょう。だいたいの系統解析系男子は早い解析ソフトを徹底的に検証したがる習性があるので、貴女が使用しているソフトも言及してくるはずです。
そこで系統解析系男子が「OTUはどれくらい？」と言ってくるはず（言ってこない近隣結合法もできない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたら貴女は「なんかなんかぁ～！ 最近、RAｘMLが人気なんでしょー!? あれってどうなんですかぁ？ 最尤法系統樹が欲しいんですけどよくわかんなぁ～い!! 私かわいそーなコ★」と返します。すると男は「RAxMLでしょ？かなり短時間で最尤法を終わらせることがでできるけど、基本的にGTRモデルかCATモデルでないとめんどくさいことになるみたいだよ。PhyMLとかTreefinderなんかも使われてるけど、初期樹形の探索方法に問題があって正しい樹形が得られないこともあるみたい。でどんなトポロジーが欲しいの？」という話になって、次の休みに彼が解析ソフトを手取り足取り教えてくれるというわけです。貴女の女子力が高ければ、系統解析系男子がご自慢のソフトウェアセットで描いた樹形を使ってあなたの遺伝子と単系統にしてくれるかも!?
各タクサの横にそのスケッチ（写真でも可）を入れると、系統解析系の男子は「本当にこの生き物が好きなんだなあ」とか「系統樹が描けて嬉しかったんだろうなあ」と思ってくれます。若干支持率の危うい樹上にもスケッチを使うことによって、系統解析系男子は貴女をブートストラップ値や事後確率の見方がわからない指導してあげたい女子だと勘違いしてくれるのです。そういうキャラクターにするとほぼ絶対にボスからもっと遺伝子領域増やせよお前と思われますが気にしないようにしましょう。
3. とりあえず男には「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておく
飲み会などで系統解析系男が女性に話すことといえばタクソンサンプリングや遺伝子領域の話ばかり。よって、女性にとってどうでもいい話ばかりです。でもそこで適当に「へぇーそうなんですかぁ～？」とか「よくわかんないですけどすごいんですねぇ」と返してしまうと、さすがの男も「この女本当に系統解析したことあんのか？」と気がついてしまいます。ほんとは自分でシークエンスしたこともないとバレたら終わりです。そこは無意味にテンションをあげて、「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておくのが正解。たとえ興味がない話題でも、テンションと積極性でその場を乗り切りましょう。積極的に話を聞いてくれる女性に男は弱いのです。
いろいろと話を聞いたあと、「〇〇は〇〇で、〇〇が〇〇なんですね！ 覚えたぞぉ！ 早速モデルテスト！」とコメントすればパーフェクト。続けて頭に指をさしてくるくる回しつつ「10000世代！ 20000世代！」と書いて、「どうしたの？」と男に言わせるのもアリ。そこで「私の脳内Mr. Bayse ver. 3.1.2でマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行しているのでありますっ☆」と言えば系統解析系女子力アップ！ そこでまた男は「この子おもしろくてカワイイかも!?」と思ってくれます。私は系統解析を用いた学会発表歴のないの研究生（3年目）ですが、こういうテクニックを使えば業績がない私のような系統解析系女のほうがモテたりするのです。男はやたらベイズ法が好きですからね。
4.Windowsを使えない女をアピールせよ。
男と解析PC部屋に入ったら、真っ先にWindows PCを探して「あーん！ 私これ使えないんですよねぇ～（悲）」と言いましょう。するとほぼ100パーセント「どうして？ 嫌いなの？」と聞かれるので、「嫌いじゃないし使いたいけど使えないんですっ＞＜」と返答しましょう。ここでまた100パーセント「嫌いじゃないのにどうして使えないの？」と聞かれるので、うつむいて3～5秒ほど間をおいてからボソッとこう言います。「……だって、……だって、Mac Clade使えないじゃないですかぁっ！ 改行の入ったFastaファイルになっちゃうんですぅ！ まだアライメントもしてないのにぃぃ～（悲）。モデルテストすらできないんですよ……」と身を震わせて言うのです。
その瞬間、あなたの系統解析系女子力がアップします。きっと男は「なんてヒュールセンベックのようなコなんだろう！ 絶対にゲットしてやるぞ！ コイツは俺の女だ！」と心のなかで誓い、あなたに惚れ込むはずです。意中の男と付き合うことになったら、そんなことは忘れて好きなだけWindowsを使って大丈夫です。「使えないんじゃなかったっけ？」と言われたら「OSXまでだし…」とか「Bio Edit使ってる」、「MAFFTで高速アライメント」と言っておけばOKです。
こんにちは、系統分類学を専門とするAkaike嬢（修士(理学））です。私は修士は別のテーマでしたが、博士からは系統分類を行うつもりの研究生（3年目）です。恋愛に関しては、まる2年系統解析ソフトを吟味しただけあってプロフェッショナル。今回は、モテる系統解析系女子力を磨くための4つの心をみなさんにお教えしたいと思います。
1．あえて最尤法の実行にPAUPを使用する
あえてPAUP 4.0 beta を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの系統解析系男子がいたら話しかけ、わざとらしくノートPCを持ち出して相談してみましょう。そして「あ～ん！ この解析ソフト、マジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「私最尤法とかうまくなくてぇ～！ ずっとPAUPで走らせてるんですけどぉ～！いつまでたっても解析が終わらないんですぅ～！ ぷんぷくり～ん（怒）」と言いましょう。だいたいの系統解析系男子は早い解析ソフトを徹底的に検証したがる習性があるので、貴女が使用しているソフトも言及してくるはずです。
そこで系統解析系男子が「OTUはどれくらい？」と言ってくるはず（言ってこない近隣結合法もできない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたら貴女は「なんかなんかぁ～！ 最近、RAｘMLが人気なんでしょー!? あれってどうなんですかぁ？ 最尤法系統樹が欲しいんですけどよくわかんなぁ～い!! 私かわいそーなコ★」と返します。すると男は「RAxMLでしょ？かなり短時間で最尤法を終わらせることがでできるけど、基本的にGTRモデルかCATモデルでないとめんどくさいことになるみたいだよ。PhyMLとかTreefinderなんかも使われてるけど、初期樹形の探索方法に問題があって正しい樹形が得られないこともあるみたい。でどんなトポロジーが欲しいの？」という話になって、次の休みに彼が解析ソフトを手取り足取り教えてくれるというわけです。貴女の女子力が高ければ、系統解析系男子がご自慢のソフトウェアセットで描いた樹形を使ってあなたの遺伝子と単系統にしてくれるかも!?
各タクサの横にそのスケッチ（写真でも可）を入れると、系統解析系の男子は「本当にこの生き物が好きなんだなあ」とか「系統樹が描けて嬉しかったんだろうなあ」と思ってくれます。若干支持率の危うい樹上にもスケッチを使うことによって、系統解析系男子は貴女をブートストラップ値や事後確率の見方がわからない指導してあげたい女子だと勘違いしてくれるのです。そういうキャラクターにするとほぼ絶対にボスからもっと遺伝子領域増やせよお前と思われますが気にしないようにしましょう。
3. とりあえず男には「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておく
飲み会などで系統解析系男が女性に話すことといえばタクソンサンプリングや遺伝子領域の話ばかり。よって、女性にとってどうでもいい話ばかりです。でもそこで適当に「へぇーそうなんですかぁ～？」とか「よくわかんないですけどすごいんですねぇ」と返してしまうと、さすがの男も「この女本当に系統解析したことあんのか？」と気がついてしまいます。ほんとは自分でシークエンスしたこともないとバレたら終わりです。そこは無意味にテンションをあげて、「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておくのが正解。たとえ興味がない話題でも、テンションと積極性でその場を乗り切りましょう。積極的に話を聞いてくれる女性に男は弱いのです。
いろいろと話を聞いたあと、「〇〇は〇〇で、〇〇が〇〇なんですね！ 覚えたぞぉ！ 早速モデルテスト！」とコメントすればパーフェクト。続けて頭に指をさしてくるくる回しつつ「10000世代！ 20000世代！」と書いて、「どうしたの？」と男に言わせるのもアリ。そこで「私の脳内Mr. Bayse ver. 3.1.2でマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行しているのでありますっ☆」と言えば系統解析系女子力アップ！ そこでまた男は「この子おもしろくてカワイイかも!?」と思ってくれます。私は系統解析を用いた学会発表歴のないの研究生（3年目）ですが、こういうテクニックを使えば業績がない私のような系統解析系女のほうがモテたりするのです。男はやたらベイズ法が好きですからね。
4.いつでも肉を食べられない女をアピールせよ。
男とレストランに入ったら、真っ先にWindows PCを探して「あーん！ 私これ使えないんですよねぇ～（悲）」と言いましょう。するとほぼ100パーセント「どうして？ 嫌いなの？」と聞かれるので、「嫌いじゃないし使いたいけど使えないんですっ＞＜」と返答しましょう。ここでまた100パーセント「嫌いじゃないのにどうして使えないの？」と聞かれるので、うつむいて3～5秒ほど間をおいてからボソッとこう言います。「……だって、……だって、Mac Clade使えないじゃないですかぁっ！ 改行されてないFastaファイルになっちゃうんですぅ！ まだアライメントもしてないのにぃぃ～（悲）。モデルテストすらできないんですよ……」と身を震わせて言うのです。
その瞬間、あなたの系統解析系女子力がアップします。きっと男は「なんてヒュールセンベックのようなコなんだろう！ 絶対にゲットしてやるぞ！ コイツは俺の女だ！」と心のなかで誓い、あなたに惚れ込むはずです。意中の男と付き合うことになったら、そんなことは忘れて好きなだけWindowsを使って大丈夫です。「使えないんじゃなかったっけ？」と言われたら「OSXまでだし…」とか「Bio Edit使ってる」、「MAFFTで高速アライメント」と言っておけばOKです。
やっと春が来て、少し浮かれていませんか？。インターネットにはまだまだ「２ちゃんねる」や「はてなダイアリー」「ヤプログ」など魑魅魍魎が闊歩している場所もあるのです。
昔、ML（メーリング・リスト」やパソ通などでもいましたね「仮想空間で他人に迷惑をかける奴ら」。
SNSとブログが中心になった2011年ですが、「奴ら」も入り込んで徒党を組んでいるのです。
「彼ら」の得意技は『多数での恫喝』です。「彼ら」はいつも問題を起こしては『全て相手のせい』『自分は被害者』『人権を侵害された』etc etc 相手を潰そうと躍起になるのです。
「彼ら」の大半は暇です。人格に問題あるので実社会では影みたいな存在。何の役にも立ちません。
暇だから一日中パソコンの前で不平不満をタラタラ書いては他人のあら探しをし、カモを探しています。
最近、あるSNSで私のちょっと知っている方が誰かとケンカ腰でやりとりしているのを見ました。
「どうしたのだろう？」と思い、少し遡ってログを見ると「ライター」と名乗る人物が相手でした。
ライターならググれば出るかな？と思い検索すると個人ブログしかありません。そのブログとSNSでの異常なつぶやき数から見て仕事をしている人には思えませんでした。
そして、その人は１９８０年代に落合信彦氏が「最低」と結論付けた報道における取材方法を主張し『自分の個人的考えが常識／自分は全国民の代表』的な事を書いていたのです。
時代錯誤／認識欠如の代表みたいな方で、とても不思議でした。SNSの使用法も知らないらしく『自分は大様』という態度を貫くという「取り残された存在」でした。
あきれて寝てしまい早朝に起きて仕事をしながらSNSを覗いてみたらまだ続いていたので驚き！。粘着質にも程があります。
自称「主婦ライター」とかいう事は女性なのでしょうが「オレ」という一人称だからネカマオヤジかも？。
そして、いつ仕事しているのでしょうね？？？？？。
ブログに広告が大量に掲載されていたので、それでお金を稼いで「ライター」だと思っているのかもしれません。あれは「ブロガー」といいます。
そして昨日、以前より拝見していたUSTREAMの番組のスタジオ見学をしていたら当事者の片方の方がskypeで出演されて固い話をされていたのですが、数十秒間「昨夜のトラブル」の話になったのです。
「普通、ライターがSNSで公開書き合いしたのだから取り上げられてもしょうが無い」と思い見ていたのですが、帰宅しSNSを見てみたら、今度は『人権を侵害された』『私は被害者』『住所と氏名などを教えろ』と恐喝、いや恫喝が始まっていたのです。
その人のタイムラインを見たら、徒党を組んで誹謗中傷中傷の嵐です。
掲示板荒らしとか２ちゃんねるで見る連中なのでしょう。書き方が狡猾で解ります。
言質を取られないで言質をとる。何でもかんでも「相手のせい」「私は被害者」「人権」「賠償」決まりきったヤクザと同じ方法です。
その番組は、あまりのクレーム（２４時間以上）に番組自体の終了を決めてしまいました。
おそらく、お金を取ろうとしていたと思われるクレーマーは。いけしゃあしゃあと「番組が終わったのを私のせいにしようとしている」「私は辞めろとは書いて無い」「逆に宣伝に使われた」とお金を取れない事に腹を立てているのかSNSで書きまくりです。心の貧しい下品な人ですね。
「相手が下手に出れば、とことんまで追いつめる」完全にヤクザの手口です。
呼んだか？
そういった誘いをメールごときで済ませるのがそもそも非常識じゃね？
「しばらく会ってないけど元気？」ってメールをスルーするやつ、コイツも悪質。
こっちは友達だと思ってるけど違うのか？
暫く会って無い奴からのメールは大概宗教の勧誘とか金がらみじゃねーか。
スパム多いと友達からのメールに返信できないっていう理論は成立するのかよ、ってつっこみそうになる。
何万通の中から選り分けるんだよ、と。
3アカウントで計、一日約600通。
500通ぐらいはSpamAssasinが弾くけど、自己調教なので一応ヘッダは見てる。
100通も6割SPAMで2割は広告だわな。6割はThunderbirdのフィルタで仕分けてSpamAssasinの学習ボックス行。
そういうやつってわりと非コミュっぽくて、飲み会来ても黙々と飲んでる時間が長い。
こういうのもどっちかって言うと非コミュ系。
「テストステロンが存在する＝毛が太くなる!!つまり男性ホルモンは脱毛防止する作用があったんだよ!!」
wikiとかでＡＧＡについて調べていた個人的メモ。誤解を起こしそうなので以下。正確性の保障なし。
■テストステロン(T)
・脱毛を引き起こさない(毛髪を太くする)
・性欲の増加
・骨格筋肉の成長
・やる気、行動力の増進
・脱毛を引き起こす(発毛周期を休止期へ）
・性欲の減少
・髭など体毛の増加
1.老化などによりＴ減少
2.Tに５αリダクターゼ酵素が作用しDHTに変化(通常よりDHTが増加する)
4.発毛周期が休止期へ、脱毛・薄毛に
[フィナステリドを服用]
6.発毛周期正常化、回復
【DHTについて】
おそらく一般的に男性ホルモンではげる～のはＤＨＴの方を指してる。
ＤＨＴを生成するのはＴの不足分を補う為らしい。
上にも書いたけどDHTは性欲減少するから、Ｔが減って子孫がまずい！からとかじゃないみたい。
デメリットばかりのDHTが生成されるのは多分ホルモンバランスを整える為かも。
(DHTは陰茎の成長に関与します)
【テストステロンの増加について】
で、wiki見ると筋肉トレーニングによってＴの分泌が促される、
実銃の使用などの危険物、危険な行為で普段の100倍近いＴ値を記録したとある。
また女性とのコミュニケーション、恋人、浮気、さらにはほどほどなセックスによっても増加するよう。
他にはＦＰＳでチームで勝利したときなども増加するらしい。（攻撃的、闘争心）
【どうすべきか】
男性でいる限りＴはあり続けて減少すればDHTが増加してしまうんだから、
Ｔが下限値(8.5pg/mL)以上あれば禿予防になるんじゃないか。そうなればDHT生成の必要がないからね。
だから筋トレなどの男らしい事すれば薄毛進行を遅らせる事が出来るかも。Ｔを増やす食事も摂るとか。
すでに薄毛が気になる人はフィナステリドを服用して進行を防止する。
長期休暇には彼女とハワイにでも言ってセックスしながら実弾射撃しつつ、現地人と浮気すればいい。
※20歳代の平均は11.8pg/mL。それ未満は男性ホルモン低下傾向群とされるらしいです。
※フィナステリド服用初期の副作用の睾丸痛はDHT濃度が減りホルモンバランスを整えようと
テストステロンを増加した為らしいです。
【食べ物】
飽和脂肪酸…肉、卵黄
【その他】
まぁ既に高齢である場合や遺伝的に
・テストステロンの減少率が高い、
・5αリダクターゼを多く生成する体質、
・ＤＨＴの感受性が高い
場合などは効果薄いかもだけど。(彼女持ちで体育会系でもつるっぱげの人もいる）
【検査】
因みに血中テストテロンの量や、自分が遺伝的にＡＧＡになる可能性があるかは検査できます。
血中テストステロンは午前中が最も高いから、その時に採血するといいらしいです。
【まとめ】
最後にまとめ?ると、ホルモン的にも健康な生活を送るには充分な運動が重要。
【参考】
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%AD%E3%83%B3
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%84%B1%E6%AF%9B%E3%81%AE%E6%B2%BB%E7%99%82
http://www.daito-p.co.jp/reference/testosterone.htm
http://www.hairmedicalcure.com/terms/dihydro.html
http://ikumou.sakura.ne.jp/testdht.html
http://intmed.exblog.jp/4128674/
http://anond.hatelabo.jp/20100725025127
"どうすればいいか"を教わって、プログラミングが身につく人は多くありません。"なにをやりたいのか"を自分で生み出せないと、詰まってしまうし、なにより楽しくありません。
やりたいことがあれば手段は後からついてきます。これは物作り全般に言えることです。特に学び始めにおいてモチベーションを維持し勢いをつけるのに大事なのは"やりたいことがあるか"、もっと具体的に言うなら"作りたいものは何か"です。これがないと始まりません。それがどうしてもないなら、そういう状況に自分を追い込むのも有効です。仕事でどうしてもやり遂げなければならない状況に追い込まれれば人間 0 からでも身につきます。実際自分がそうでした。
とかく、プログラミングというのは手段さえ知れば、あとはだれがやっても同じ結果が出る生産業だと誤解されがちです。そういう認識で学ぼうとしても楽しくありませんし、本質を掴みにくいので応用が利かなく上達しにくいです。
本質は絵や音楽と同じです。言語を覚えるということは道具の使い方を覚えることでしかありません。音楽の理論や絵筆の使い方を知っているだけで、すぐに素晴らしい音楽や絵ができるでしょうか。殆どの人がそうは思わないはずです。プログラミングもそれと同じです。作りたいものがある人が圧倒的に強いのです。
んー、ここまで読んでも｢やりたいことはないけどとりあえず勉強したい｣というなら、すぐに動くものをつくりやすい言語がお勧めかなあ。
Google App Engine で Python をやるとか。 Python のいいところは、明快で作法にあまり迷わなくていいところです。自分がまったく言語やったことない知り合いにすすめるとしたらこれ。
レガシーではないちゃんとした JavaScript (http://www.crockford.com/javascript/ この辺にあるような) もいいです。ブラウザですぐ動きますし、 Firefox 環境なら本格的なデバッガまであります。 JavaScript は非常に誤解の多い言語ですが、悪いものではありません。 お手軽にグラフィカルなものを扱える、結果がわかりやすいので初心者向けです。それでいて、拡張性が高く、プログラミングに必要な概念、ロジックの殆ど再現できる底力も秘めています。
Perl はレガシーな作法がいまだに見受けられる (Perl って CGI のことでしょ的な解説が未だにある) のですが、初めから strict に慣れて、 CPAN にあるようなスタイルを参考にして、初めから OOP に突っ走るなら今からやってもいい言語です。 CPAN 等のリソースの豊富さとコミュニティの広さが強いです。ただ、懐の広さ、できることの多さゆえに初心者向きではないところもあります。
PHP はお勧めしません。理由は適当に検索してください。 PHP5 でかなり良くなりましたが、逆に言えば 4 と 5 では別言語と言っても良いほどです。古い考え方と新しいスタイルがごったになりすぎていて、かつて同じような状況にあった Perl に比べても、洗練されたスタイルを学びにくいと思います。また、ロジックの面白さに感動するような部分が PHP にはちょっと足りないです。
MMORPG やそのエミュレーターの中には、 Lua を使って AI やマクロやイベントスクリプトなどを組めるものがあります。すぐに結果が出て自分の役に立つものが作れるので、既にその手のゲームが趣味ならお勧めです。こうした用途では、自分の望む世界を構築するために嫌でも物事をモデル化して考えるので、自然と OOP 的な考え方やデザインパターンが身につきます。
VB は簡単に GUI アプリケーションが作れるのでやる人が多いですが、癖が強いし応用がききにくいのでお勧めしません。また、公開されているソースコードが少ないことも学ぶには不便です。
Ruby はそれほどやりこんでないのでコメントはしないでおきますが、悪くはないと思います。
C++ は何をすればいいのか？を聞いてる人にはすすめにくいです。作りたいものが明確にあり、ロジックを見つけることで応用が利く人ならほっといても覚えるでしょう。自分は、必要に迫られて身につきましたが・・・
個人的には、作りたいものがあってそれにマッチしてるなら、関数型言語を最初にやったっていいと思います。一度ロジックを掴み取る能力がついてしまえば、第二第三の言語は猛スピードで身につくので。
作ったものを公開して、人に見せたり使わせたりして、レスポンスを得るというのはモチベーションの維持や上達に非常に有効です。むしろ、早く上達したいなら必須と言ってもよいです。プログラミングの場合はこれがおざなりにされがちです。
絵を上達したいなら、 pixiv を薦められますよね。今下手かどうかは関係ない。上手くなりたい人が沢山投稿してる。歌が上手くなりたいなら、人前で歌う事は避けられない。ニコニコ動画などで公開してる人がいるよね。人の作品をみると刺激をうける。これはすごいパワーだってのはわかると思う。
プログラミングだって全く同じです。なのに、プログラミングは引きこもって一人で勉強する人が多すぎる。絵や歌は公開しても人に害を与えないけど、プログラミングはバグやセキュリティホールがあったら人に害をあたえるかもしれない、といった印象が強いのかもしれません。
それでも、もっとコミュニティに参加したり、作ったものを公開することが学び始めのうちから重視されていいのは事実。そういった面から考えると、バグやセキュリティホールが出来にくく、安全で、危険な動作がしようもない実行環境があり、加えて Web に公開しやすい言語が学びはじめに向いています。
こちらも参考にしてみて下さい
http://d.hatena.ne.jp/Hamachiya2/20090721
http://d.hatena.ne.jp/Hamachiya2/20080131
学校に行けば一人で学ぶよりは後押しや出会いがあるかもしれませんが、”やりたいこと””必用なこと””作りたいもの”が無い限り、殆どの人は身につきません。
また、残念なことに講師にも大変当たり外れが多いです。自分は専門学校にいったことはありませんが、講師の知り合いがいるのでよく学生さんの話を聞きます。結局の所、しっかり身につく人は、家に帰っても色々作りたいものを作って公開したり、著名なプログラマ達のブログを読みまくったり、フォーラムに出入りしたり、ML に入ってたり、 twitter で刺激的な知り合いをつくるとかしていて、そういうところでめっちゃ差がつきます。
学校に行くなとまでは言いませんが、学校いかないで身に付ける人は本当に多いし、学校いって身につかない人も本当に多いということは考えて下さい。
元増田さんがどの言語をやれば・・という方だったので仕方なくこのような書き方になってしまいましたが、作りたいものが既にある人はあまり”どの言語をやるか”には拘らなくてよいと思います。
そんなことよりも、今必用で/気軽に/すぐ結果がわかることをやるのが、始めてのプログラミングには大事。だから本当は、どの言語をやるかよりも何を作りたいのかを先に見つけてほしい。
目の前の意外なところにプログラミングは生かせます。できるだけ身近な、すぐ効果がわかるところからとりかかった方がプログラミングの楽しさにはやく気付けるはず。
みたいな導入口でもいいんだ。
例えば C++ でのプログラミングを初心者が 0 からやるのは難しいだろうけど、既存のアプリケーションのプラグインなら開発のためのテンプレートや目的に近い作例があってコードも短いからそれを改造するところから始められる。需要があるから楽しいよ。
基礎体力を養う意味ではここら辺がいいと思うんですがどうでしょう。
これがわかるとCLRやJVMのインフラ部分もわかりますし、組み込み方面にも強くなります。
C++はマルチパラダイム言語であり、これをひとつやれば構造化プログラミングとオブジェクト指向プログラミングの両方がわかります。
C++はCのほぼ上位互換言語ですので（正しくはC99が制定されるまでは）、プレーンなCしかやらない理由はありません。
嫌なとこも多くある言語で（どうしてEffective C++シリーズやExceptional C++シリーズみたいな書籍が多くでてるか考えるといいよ）、メモリ管理も手動ですが（これは半分嘘。RAIIがあるから半分自動。GCがないから半分手動）、逆に細かいとこに気を配る態度を養うには最適です。
Erlangで並列プログラミングをやるのもいいかもしれません。
Common LispかSchemeで怪しい（でも美しい）世界を爆走するのもいいかもしれません。
これだけやっとけばC#やJava、軽量言語の類はあっさりと料理できるでしょう。
あくまでもプログラミング言語についてはですからね。
おお、反応をいただけるとは、どうもありがとうございます。
確かに保守的な内容と思われるかもしれないのですが、ここに書いたのは学部３年までの内容ですので、プログラミングをやったことのない生徒もいることを考えると、基礎からやっていったらこういう内容になるのではないか、と思います。
４年以降になると、さらにUMLや、3DCGなど、応用的な分野の実習も入ってきます。
他大学のシラバスも見てみたつもりだったのですが、このような内容の実習を行っている大学は他にもあるのかもしれませんね。筑波大学の授業や、CLUは面白そうだと思いました。
今はほとんどシラバスの内容をネットで見られるので、受験生が授業の内容を調べながら大学を選ぶことができるのですが、一つ一つ調べていくのは大変だと思います。
各大学の売りをみんなで宣伝しあったら、受験生の助けになるんじゃないかな、と思いました。
あと、scheme やっていないの？
残念ながらやってないみたいです。関数型言語については、一応MLを使った演習があるのですが、それほどサポートが手厚いとは言えなそうです。
大学教育について話題になっているようですので、私が卒業した、大阪大学基礎工学部情報科学科について書いてみたいと思います。
大阪大学基礎工学部情報科学科は、昭和45年に最初に国立大学に設立された情報工学関連学科のうちの一つで、コンピュータサイエンスの分野では日本で最も古い歴史を持っている学科、ということになります。
情報科学科の特徴は、そのプログラミング実習の充実ぶりです。入学すると、まずPascalというプログラミング言語で構造化プログラミングを勉強することになります。次にアセンブリ言語であるCASLを勉強し、Pascalとアセンブリ言語を応用してC言語を勉強します。またその後、スクリプト言語であるPerl、関数型言語のML、オブジェクト指向言語としてJavaを学習します。
また、言語だけではなく、コンピュータサイエンスの基本であるアルゴリズムやデータ構造についても幅広く学ぶことができます。
全ての実習は課題が出され、実際にコードを書かなければいけません。例えばC言語の授業の最終的な課題は、「shのようなシェルプログラムを作成すること」でした。最終的には、「Pascal風の言語をCASLに変換するコンパイラを作成する」という課題に取り組むことになります。
大阪大学は全体的に単位の取得が厳しいことで知られていますが、情報科学科も例外ではありません。もしプログラミングをあまりしたことがないのであれば、遅くまで実習室にこもることになると思います。だけど、それは情報工学の世界で生きていくためには必要な知識なのです。
実習で勉強する言語は、Javaを除くとあまり現在使われている主流の言語とは言えないのですが、様々な言語を学ぶのは「プログラミング言語はそれぞれに違いがあり、それぞれに適した用途がある」ことを理解することに繋がります。また大学を卒業してから、新しい言語を学ぶ必要が出てきたとき、それに対応する能力を磨くことができます。
日本の大学で、ここまで実戦的なコンピュータに関する教育を行っている場所はあまりないのではないか、と思います。コンピュータがどのように動いているのか、内部原理までしっかり教えてくれます。卒業生の進路は、研究者というよりは、エンジニアとして開発の現場で働くことが多いようです。
大阪大学の入試問題は、東大や京大と違って特殊な問題はそれほど出ません。努力でなんとかなるレベルだと思います。
情報工学は新しい分野なので、大学院で研究するために必要な知識は他の分野ほど多くありません。このため情報工学科では、3年生の夏に大学院の試験を受けて合格すれば、学部を卒業しなくても4年目から大学院に進むことができます。この仕組みを活用すれば、5年で大学院を卒業できます。実際、学部生の1/4くらいはこの仕組みを活用しています。
もちろん、ここに書いたのは情報科学科の全てではありません。ネットにも他に情報がありますし、もし興味があったら、大学のオープンキャンパスに行ってみるのもよいと思います。
コンピュータの世界は変化が激しくて、エンジニアとして生きていくのはとても大変ですが、それでもいい、プログラマとして将来何かを作りたいんだという人であれば、ここはそのための力を与えてくれるはずです。進学先として検討してもらえたら幸いです。
２ 児童を性の対象として取り扱うメディアについて
・ 児童ポルノを始め、児童を性の対象として取り扱うメディアの根絶・追放のため、機運の醸成と環境の整備に努めるべきである。
・ 国に対し、児童ポルノの「単純所持」の処罰化を強く要望すべきである。
・ いわゆる「ジュニアアイドル誌」へ子どもの売り込みを行った保護者に対する指導・勧告の仕組みを検討すべきである。
・ 児童を性の対象とする漫画等のうち、著しく悪質な内容のものを、追放の対象として明確化するとともに、「不健全図書」の指定対象に追加すべきである。
・ 児童・生徒の性行為を描写した、小・中学生を対象とする「ラブ・コミック」を、レーティング（推奨年齢の表示）の対象とすべきである。
ここですね、これ
・ 国に対し、児童ポルノの「単純所持」の処罰化を強く要望すべきである。
・ 児童を性の対象とする漫画等のうち、著しく悪質な内容のものを、追放の対象として明確化するとともに、「不健全図書」の指定対象に追加すべきである。
もし東京でこの条例が制定されれば、都内の出版社への規制（アニメゲーム会社も巻き込まれるでしょう）、秋葉原やコミケなどオタク文化への弾圧などが想定されます
地方も影響をうけるかもしれません
ちなみにパブリックコメントは12月10日までですので、皆さん急いでください
東京都民ではなくても、意見を述べる自由はありますので、ぜひご協力ください
東京に本社がある方、東京に取り引き先がある方、東京の出版社で発行されている雑誌や書籍をご購入の方、コミケに作品を頒布しにくる方、お願いします
意見提出方法及び宛先は以下になります
・ 郵送
・ ファクス
０３－５３８８－１２１７
「青少年課 計画調整係」宛
・ 電子メール
はてブユーザだし、暇な時とかには人気エントリー眺めてるけど、こんなのがあるなんてしらなかった。
つーことで、知らない＝はてなユーザではない ってことはないと思う。
私の場合、ネットでネタにされてるからこのサイト(http://gekkyoku-teiso.info/)見た時点一発でネタだってわかるけども、もし一切ネット見てなかったとすると、違和感がある程度でネタサイトだってのは気付かないんじゃないかなと思う…
って一瞬思ってたけど違うわ、元増田に上げられてる追加資料見れば（アンサイクロペディアをウィキペディアと勘違いしたとしても）冗談だってすぐわかるはず。
こんだけ資料を上げられた上で、気付かないって事は本当の馬鹿なのか、というかそんな社会人が本当に存在するのかすら疑わしい。
MLに上げられてたっつても大半の人がああこのネタねワロスワロス程度で流したってことで、信じてたのは自称超有名インターネットIT企業勤務の馬鹿一人ってことじゃないかな。
# にしてもアンサイクロペディアって面白いなー。
# こういう記事書ける人って尊敬する。
こないだはてブで「月極定礎ホールディングス」がホッテントリになった時、大笑いしたので、
日本人なら誰でも知ってる超有名インターネットIT企業にいるらしいネトゲ仲間に、冗談でこれの話をしたんだ。
「聞いたことがない」というので、同僚なら知ってるかもよと言ってみた。
超有名IT企業なんだから、その日のはてブのホッテントリくらい当人は知らなくても誰か知ってるだろう、と思って。
また、サイトの内容だって、読めばネタサイトだと言うことくらいわかるだろう、と。
とはいえ、必要以上に本気にされても困るので、それに続けて、
http://www.google.co.jp/search?q=%8C%8E%8B%C9%92%93%8E%D4%8F%EA
こんなふうに検索したらそこら中にヒットするくらい、駐車場業界では独占企業だったんだ
http://ja.uncyclopedia.info/wiki/%E6%9C%88%E6%A5%B5%E9%A7%90%E8%BB%8A%E5%A0%B4
http://ja.uncyclopedia.info/wiki/%E5%AE%9A%E7%A4%8E
ほら、これと、これね
関連項目もおもしろいよ。
という感じで、アンサイクロペディアの記事を出したりしてネタバラしをしたつもりだった。
ここまで書けば、さすがにネタだとわかるだろう。
で、そんなことも忘れた数日後、あちらから、
「こないだ聞いた会社、四季報にも帝国DBにも載ってないんだけど」
載ってるわけ無いじゃないか、ネタ会社なんだから、と返すと、あちらさん、大激怒。
「騙すなんて最低だ」
「知り合いにも触れ回ってしまった、どうしてくれる。」
「今更嘘でしたでは信用に関わる」
「Wikipediaの記事まで出して信用させるなんて!」(いや、それはアンサイクロペディア…。)
「もう信用できない」
「金輪際、つきあいは断らせてもらう」
などなど。
さらには「教えた人全員に送るから謝罪文を書け」などと。
どうやら社内MLにも流したらしい。
まさかアレを真に受ける社会人がいるとは思わなかったんだけど、騙した形になったのは事実だから、「ごめんなさい。申し訳ありません。時と場合と相手を選ぶべきでした」などと書いて送った。
これもそのままMLに流した模様。
MLでどういう書き方をしたのかは知らないが、
同僚などからも誰も「ああしってる。はてブとかでちょっと話題になってるネタサイトでしょ?」みたいな反応は一切無かったということになるのかな。
ホッテントリに入っても、インターネットコンテンツをビジネスにする大企業の社員の一部署全員が知らないってことはあるということを今回の件で思い知った。
あとは、30歳代のネットに詳しいはずの社会人が、あのサイトを見てネタ企業と判断できない場合もあり得る、ということ。
あと、ネタ会話は、その会話の中でちゃんとネタ晴らしをするべきだったんだ。
トラバやはてブありがとうございます。まさか100突破するとは思わなかった。いろいろと興味深い意見を見れてありがたいです。
ただただ純粋に、先方さんの職場にもはてブユーザーが一人くらいはいるだろうと思ったんだけどなぁ(いればもっと小規模で済んだのになぁ)、という程度です。
http://jibun.atmarkit.co.jp/ljibun01/cs/200909/02/01.html
日本の古くからの大企業は、法務部門が充実している。そして、この不況のおり、間接部門も暇を持て余していて、さらに不況感というのは、企業内の統制を高めるのにもってこいのチャンス、らしい。
ブログを書いているとだね、法務は仔細にチェックしていたりする。キチガイに絡まれたりすると、勤務と関係ない問題でも勤務先を調べ上げてクレーム電話の日々、というのはたまにある。職場になんかかかってこないよ。代表電話経由で本社のその手のところにかけてくる。法務からの問い合わせには、まぁ、「キチガイですよね、分かってますよ」的な感じが入っていたが、しかし、なんでその件と関係ないこんなことまで調べてあるの、的な情報も同時に含まれていたりした。面倒くさいことに巻き込まれたという顔の上司からは、ブログの閉鎖を非公式に打診された。私的な活動だから断った。むこうも公式に閉鎖しろとは言えない。
こいつは分かっている！というレベルの技術ネタを日々開陳なぞしていたら、転職の声がかかるより先に、技術漏洩という難癖をつけられて懲戒されかねない。公知の公開情報だって安全じゃないんだ。内部チェックを経ていないというプロセスが問題にされるから。下手したら輸出管理の問題にすらされかねない。守っている奴がどれだけいるか知らないが、社外の技術系MLへの read only でない参加は、参加者名簿を提出して輸出管理のキャッチオール規制のチェックを依頼して許可が出てから参加というのが公式ルールだという話すらある。そんな状況で、技術ネタなんぞ、もうブログでは書けない。私的にOSSの活動に首突っ込むのも辞めたよ。