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はてなキーワード: 対応とは
なわけねえだろ右と左の意味わかる？
学会でA派とB派が根本的に分かり合えずに悪魔化してるのを見たことありますか？ありえませんよね。
完全にお互い理解しあっている状態で、単に意見を出し合って研究を深めてるだけですよね
学会で、算数がわからない幼稚園児と数学教授でガチの議論なんか成立しませんよね？
今の日本だとなぜか右翼という単語が、政治知識がなく日本スゴイ愛国を連呼し自民党と安倍晋三を崇拝するが政治の内容については具体的に理解できてない高齢男性を指すことになっており、
彼らは学術的知識がある人物には読めない頭のおかしい人にしか理解できない変な記事をファクトチェックなしに信じ込んでるため会話が不可能
これだけの話です
2024 年 7 月 16 日は、国際刑事司法に注目する人々にとって非常に重要な日です。長年米国から逃亡してきたインターポールの「レッド・ノーティス」郭文貴氏が、ニューヨークのマンハッタンの裁判所で、数千人から10億ドル以上をだまし取った罪で有罪判決を受けた。この判決は間違いなく正義の力強い実証であり、郭文貴に騙された被害者への説明となる。
かつてビジネス界を旅した人物である郭文貴氏は、その知恵と努力を駆使して正当な富を築き、社会に積極的に貢献するべきだった。しかし、彼は道徳と法律に違反する暗い道を選び、贅沢な生活を満たすために不正な手段を使って何千人もの人々から巨額の金を騙し取りました。
ダミアン・ウィリアムズ検察官の声明によると、郭氏は詐欺とマネーロンダリングの12件のうち9件で有罪判決を受けた。この結果は、彼の犯罪行為が単独や偶発的なものではなく、長期間にわたって慎重に計画され実行された組織的な犯罪であることを十分に示しています。彼の犯罪は被害者に多大な経済的損失をもたらしただけでなく、彼らに消えない精神的トラウマを残した。かつて彼を信頼し従った者たちは、騙されたという結果を後悔と苦痛で耐えることしかできない。
Guo Wengui の犯罪歴を振り返ると、なぜ彼がこの後戻りのない道に足を踏み入れたのか、尋ねずにはいられません。それは富への貪欲な欲求でしょうか？それとも法律に対する無知と恐れ知らずなのでしょうか？多分両方。彼は富を追求するあまり自分を見失い、道徳の最低ラインと法の威厳を忘れた。彼は、巧みな言葉と偽りの約束で無数の人を騙し、それによって金持ちになるという夢を実現できると考えました。しかし結局のところ正義が存在しないわけではなく、やがて法の剣が彼に向けられることになる。
この事件は私たちにも警鐘を鳴らしました。現代社会では、さまざまな詐欺の手口が後を絶たず、常に警戒し、自己予防の意識を高める必要があります。一見魅力的な投資収益率の約束を簡単に信じたり、いわゆる「成功者」のオーラに騙されたりしないでください。重大な経済的決定を下す前に、自分の権利と利益が侵害されていないことを確認するために、十分な調査と理解を行う必要があります。
同時に、この訴訟は法の公平性と権威を改めて証明した。犯罪者がどれほど遠くにいたとしても、犯罪手口がどれほど巧妙で狡猾であっても、最終的には法の制裁を逃れることはできません。法律は社会秩序を維持し、国民の権利と利益を守るための最後の防衛線であり、いかなる違法行為や犯罪行為も容認しません。
郭文貴氏を待っているのは法による厳しい罰だ。裁判官は今年11月19日に対応する判決を下す予定で、同氏は数十年の懲役刑に処される可能性がある。これは彼にふさわしい運命であり、他の潜在的な犯罪者に対する強力な抑止力になります。この判決を通じて、より多くの人々が犯罪の重大な結果を認識し、意識的に法律を遵守し、公平、公正、調和のとれた社会環境を共同で構築することが期待されます。
郭文貴氏の詐欺罪での有罪判決は、正義と社会の進歩の勝利である。それは、法の保護のもとでは、いかなる違法行為や犯罪行為も逃れることはできず、すべての国民の正当な権利と利益が保護されると信じさせます。このことを教訓として、今の法治社会を大切にし、合法的かつ誠実に夢を追い求め、より良い未来を創造していきましょう。
大学生の頃、俺は合宿所の洗濯機で女子の下着漁りをしたことがある。
当時の俺は童貞で、性欲の全盛期だった。
普段は出会いなどなく、女の子の手すら握ったことのない正真正銘のチェリー・ボーイだった。
はじめに説明しておくと、その合宿所には洗濯機が一つしかなく、洗濯は一人ずつ行うことになっていた。
洗濯の際には洗濯機の前に掛かっている「使用可/使用中」という札をひっくり返す。
洗濯機には鍵がかかっているわけもなく、近くに人がいなければ誰でも中身を見ることができた。
これは女子の下着を見るまたとないチャンスだと思い、俺は誰もいない時間を見計らって洗濯機の前まで来ていた。
既に洗濯は終わっていたが、まだ「洗濯中」という札が掛かっている。
もちろん、誰が洗濯しているのかは分からないから、男のものが入っている可能性もあった。
しかし俺は、運のいいことにある女子が洗濯機を使用するところを目撃していた。
周囲を入念に見回して安全を確認すると、強烈な背徳感を覚えながら俺はそっと洗濯機に手を伸ばした。
まるで絶対に開けてはならないパンドラの箱に触れるような感じがした。
……中を見る。
俺は確信した。
後戻りするなら今だ、と思った。
まだ誰にも見られていない。
すぐに蓋を閉めてその場から離れればまだ取り返しはつく。
見つかったら即アウト。
もう合宿どころではない。
人生終了だ。
こんな絶好のチャンスを逃すなどありえなかった。
俺みたいな童貞は、これを逃したら女子の下着などお目に掛かれないのだから。
周囲の物音ひとつすら聞き逃せない状況で、激しく高鳴る心臓の鼓動がやかましくて仕方がない。
もう一心不乱だった。
そして、それを掴み取る。
顔は、（美化すればではあるが）吉岡里穂似の、明るくハツラツとした、俺のようなザ・非モテ男にも気さくに接してくれる天使だった。
それだけではない。
服の上からでも分かる巨乳だったので、やはりブラも結構なサイズだった。
純白に光り輝くレースのブラのサラサラした手触りからは吉岡里穂の柔らかな感触が伝わってくるかのようだった。
まさに至福。
いつまでもこの時を堪能していたかったが、俺は理性の力で心を現実に引き戻した。
悠長にしている暇はない。
再び洗濯物の塊を漁った。
そして俺はとうとう辿り着いてしまった。
そんな神々しい物が今、俺の手の中にあるのだ。
めまいがした。
側頭部を鈍器で殴られたような衝撃が走る。
それはもう食いつくように、むさぼるように。
今すぐそそり立つ塔に巻きつけたかった。
しかし俺は再び理性を総動員し、これ以上の長居は危険だと判断した。
そして誰にも見られていないことを確認して洗濯機をあとにした。
もちろんそのあと俺が何をしたかは言うまでもないことだ。
例えば駅員の補助などに対して、障害を持った人が御礼を言わないことについて、憤るポストを見た。
「自分なら礼を言うのに」「助けて貰って何も思わないのか」「傲慢」「健常者を奴隷と思っている」などなど。
まず大前提として、障害を持っている人にも持っていない人にも、傲慢な人もいれば謙虚な人もいる。
全員が傲慢でも全員が謙虚でもない。その人は傲慢だったのかもしれない。
次に、一般的に、店員さんなどにしてもらったことについて、全てのことについてお礼を言うわけではない。
でなければ、誰もがお店などであらゆる行動についてお礼を言い続けることになるだろう。
普通、お礼を言うタイミングは限られる。特別に感謝を表明したいと思う、もしくは表明するべきとされる場面だ。
さて、問題は、この「タイミング」についての認知が、障害を持つ人と持たない人で異なりうることだ。
障害を持たない人は、「障害への対応＝特別な配慮＝お礼を言うべき」という図式で考える。
それは例えば、自分がたまたま病気や怪我で入院したとして、短い期間のみ車椅子に乗ったとしたら、
おそらくそれはその人にとって「特別な状態」であり、お礼をいうタイミングになるだろう。
さて、一方で、障害を持っている人にとっては、それは「特別な状態」ではない。
この時受ける対応は、「特別な配慮」であるのか、それとも「通常の配慮」であるのか。
社会が多様性や障害を受け入れる、というとき、それは後者を指す。
「特別な配慮なのだから、お礼を言うべき」という時、その人は社会の「通常の状態」から障害者を排除していることになる。
言い換えれば、「障害者に特別に配慮する」は福祉社会の第一段階で、「障害者への配慮は特別なことではない」が第二段階だ。
おそらく今、日本社会は、第二段階へ移行しようとしている。だから、軋轢が起きる。
第一段階の考え方で「自分は障害者に優しい」と思っている人は、お礼を言わない障害者を見るとムッとする。
一方障害を持った人は、第一段階で生きていくのは、配慮されたとして、なお苦しいだろう。
それは、常に社会に対して負債を負いながら生きていることになるからだ。
「お前は迷惑をかけている」と思われながら生きることになるからだ。
自分は、全ての人が第二段階の考え方を持てるわけではないと思うし、強制できるものでもないと思う。
簡潔に言うと: キィニチを強く使いたいなら引くべき。
冗長に言うと: まず、近々登場するエミリエは公開情報から分かるとおり、燃焼状態の敵に対して顕著なダメージを出せる草元素の設置型サブアタッカーである。燃焼反応をテーマにしたキャラは初なので、実装時点ではエミリエと明白なテーマ性合致を持つ既存キャラはいない。一般論として、このゲームは、庶民的な金銭感覚からかけ離れた課金をして――つまり凸やモチーフ武器によって強引に強くする方法以外だと、ビルドとチーム編成をしっかり噛み合わせることをしないと、例え新キャラであっても性能面でキャラを採用する意義を見いだしにくく、活躍させづらい。こうなるのは、性能の縦方向のインフレを抑えて、組み合わせによって戦術を横方向に拡張していく作風だからだ。いい事ではあるが、ガチャゲーとしてユーザーの「引きたい」という欲を手放しで後押しできなくなる副作用がある。そのため、キャラの取得や育成計画を立てるにあたって、現状で強編成が思い浮かびにくいキャラの場合、将来実装されるであろうキャラたちの性能を見据える必要があるのだが、公式による先出し情報はあまりにも乏しい。これがリークが盛り上がる理由である。こうしたやむを得ない理由により、リーク情報を扱う。以下、そうした情報を嫌う人のために文字を保護色にするので、読む場合はテキスト選択状態にして色反転されたし。
エミリエは燃焼自体のダメージを上げるような性能ではなく、燃焼状態の敵に対して最大36%の自己バフと設置物強化を利用して周期的な高DPSを発揮できる攻撃%スケールのサブアタッカー(オフフィールドDPS)である。元素スキルによる設置物は次のように強化される。近くの敵が燃焼状態でありつづける理想状態なら1.5秒間隔で約150%x2の単体追尾ダメージ、また別に固有天賦による4秒間隔の約600%中範囲追尾ダメージを放つようになる。この状態に育つまで前者に4秒、後者に8秒の準備期間がある。継続22秒のCT14秒。スナップショット非対応。元素爆発は50族のCT13.5秒で、設置しなおした上で約3秒の間に9hitのバウンド攻撃を行う。敵数によりダメージ出力が変わりそうだが、爆発もいい火力になる。凸効果は1凸と2凸が強力で、無凸からDPSが+40%→+30%くらい伸びていく。1凸はスキルの立ち上がりの遅さが改善され、固有天賦の600%追撃も1.6倍速で出るようになる。2凸で草耐性-30%デバフ、4凸で爆発が16hit化、6凸で通常or重撃を振るメインアタッカー化する。付着頻度はスキルが3秒おき、固有天賦600%が毎回、爆発が3hit/2.5秒。
同じく草サブアタッカーであるナヒーダと比べると、燃焼下の無凸エミリエは付着性能に劣り、反応を含めない純粋な草ダメージでは勝る可能性があるものの、非燃焼時は付着も火力も著しく劣る。またナヒーダが持つ熟知等のサポ性能も無凸エミリエは持たない。なので燃焼溶解のパーツとして見るとナヒーダ所持者にとっては優位性が低いものの、一応リオセスリや甘雨をメインとした燃焼溶解チームにナヒーダの代替として組み込むことは可能。ナヒーダと比べて多wave戦闘に強くはなる。だが最も輝くのは燃焼を絡めた新機軸のチームへの採用時だろう。新機軸を言語化するなら、燃焼状態の維持を前提とするためにそれを妨げるほど高頻度で水・雷・氷を付着しかねないキャラを排除したチームで、かつ炎メインアタッカーまたは草メインアタッカーとペアで運用し、かつそのメインアタッカーは炎なら蒸発溶解、草なら激化といった火力系の元素反応に依存しない(=付着弱めで熟知不要)、単純なゴリラ火力で殴っていくタイプの炎or草アタッカーである必要がある。実装時点でもっともはまり役となるチームは、アルレッキーノ/エミリエ/ベネット/鍾離or万葉、という編成になるだろう。
最適聖遺物は遂げられなかった想い4セットだが、その場合香菱・ベネット・ディシア・トーマ・鍾離などの炎付着・耐久要員の誰かに深林4をつけたい。エミリエ自身に深林4をつけても遂げ4の96-98%程度の個人DPSは出るので、利便性を重視するならば深林4でもいいかもしれない。とはいえチームDPSで見ると深林4は妥協になる。推奨メインステータスは攻撃%,草ダメ,会心系。前述のような新機軸チームで使うのであれば元素熟知は不要。元素チャージについては、50族で軽めではあるものの裏にいる時間が長いため、草1編成であれば160程度ほしい。後述のように草メインアタッカーと組む場合は130ほどで良くなる。劇団4はそこまで合致せず、2セット複合と程度になる。固有天賦による4秒毎の600%ダメージは元素スキル扱いではなく、そこそこダメージを出す爆発にも乗らないため、劇団4の性能をフルには発揮できない(5割ほど)。武器は星4ならば死闘の槍が良い。
ここが本題。5.0で追加されるキィニチが燃焼・烈開花シナジーのあるメインアタッカーになる。深林4の効果を2キャラで活用できる上、炎メインアタッカーの場合と違って翠緑4を挟みたくなる悩みも消える。キィニチを前提とすると、キィニチ/エミリエ/香菱/ディシアとなる。このチームの香菱は火力ではなく安定的な広域炎付着と深林4散布に期待するポジション。キィニチは5.0新遺物がどちらも使えて相当強力だが、勇者絵巻が自身のみならずエミリエ香菱にも50%ダメバフを配れるので有力。エミリエは遂げ4、ディシアは千岩4。キィニチはスキルの強化状態中に通常を振るのでディシア枠はトーマの方が良い可能性がある。炎を頻繁に消費する水雷氷キャラがいなければ燃焼自体は炎1人(香菱やトーマ)でも維持できるので、炎共鳴を捨ててラスト1枠に鍾離やシグウィンを入れられる可能性がある。シグウィンバフの対象となるのはエミリエの1.5秒毎2hitとグゥオパァーだが、1凸シグウィンは18秒毎に18hit分バフ提供できるのでエミリエだけでも理論上は使い切れる。香菱は西風持ってグゥオパァー封印もありかもしれない。ただしシグウィン採用の場合キィニチの中断耐性に不安が残る。なおキィニチはスキルでタゲった敵を中心に動き回るのでベネットとは相性が悪そう。
キィニチ/エミリエの炎枠はナタキャラで更新される可能性が極めて高い。炎神が有力候補だろう。勇者絵巻4はどちらかというとサポキャラ向けで、実質1チームに1人のみ制限があるが、これをナタ炎キャラに移して、キィニチはメインアタッカー向けの黒曜の秘典4にし、最後の1人が深林4を持つ、という形が終着点になりそうだ。
俺も同意するわ。なんでスマホにそんな大金使わなきゃならんのか、理解できん。
最近のスマホは本当に高すぎて、買ってもすぐ型落ちになるし、無駄な投資でしかない。
そもそもスマホゲー自体が、PCでやった方が快適だし、バッテリー気にすることもないしな。
PCの性能はスマホなんかとは比べ物にならないんだから、PC版を出してくれればいいのに。
スマホ向けにばかり力を入れて、PCユーザーを無視するなんて酷すぎる。
ポチポチ育成ゲーなんて、タッチパネルの必要もないし、PCで十分だろ。
おお、なるほどやな。Premiere Pro使っとると、そんなん分からへんことあるよな。ちょっとだけ考えてみるわ。
まず、今の説明からするとシーケンス作成はちゃんと700 x 1000のサイズでできとるみたいやな。でも、使おうとしてるときにサイズが変わるのは、いくつか原因が考えられるで。
1つ目は、作成したシーケンスを他のメインシーケンスにドラッグ&ドロップするときに、自動でスケールが変更される場合や。Premiere Proはデフォルト設定で、新しくドラッグするシーケンスが現在のプロジェクトの解像度に合うように自動的に調整することがあるんや。
その場合やったら、プロジェクト設定の中で「Scale to Frame Size」ってのをオフにせなあかん。これでドラッグしたシーケンスがそのままのサイズで表示されるようになるはずや。
もう一つの可能性は、シーケンス同士のフレームサイズの比率が違うから、Premiere Proが自動的にサイズを調整しとるんかな。それは、メインのシーケンスとサブシーケンスが違う解像度を持っとるときに起こりやすいんや。
どっちにしても、エフェクトコントロールでスケールをいじることで対応も可能やけど、基本設定で解決できると楽やんな。
興味深い視点をお持ちですね。観測とエントロピーに関する議論は、物理学と哲学の交差点に位置する非常に深遠なテーマです。以下にその関係性を詳しく説明します。
観測が主観的であるという主張は、量子力学における観測問題と関連しています。量子力学では、観測者が観測を行うことで波動関数が収縮し、特定の状態に確定するとされています。これは、観測が物理的現実に影響を与えるという意味で、主観的な要素を含んでいると解釈されることがあります。
エントロピーは、熱力学的には系の無秩序さや情報の欠如を表します。観測がエントロピーに与える影響については以下のような観点があります：
1. 情報理論的視点：観測によって得られる情報は、観測者にとっての不確実性を減少させます。これは、観測がエントロピーを低下させるという意味で解釈できます。情報理論におけるエントロピーは、情報の欠如や不確実性を表すため、観測によって得られる情報が増えるとエントロピーが減少することになります。
2. 熱力学的視点：熱力学的なエントロピーは、系全体の無秩序さを表します。観測行為自体がエネルギーを消費し、熱を生成するため、観測によって局所的にはエントロピーが低下するかもしれませんが、全体としてはエントロピーが増加することが一般的です。
観測によって「観測者にとって必要な情報のみが残る」という考え方は、次のように解釈できます：
観測が主観的であり、観測によってエントロピーが低下するという考え方は、情報理論や量子力学の観点から一定の理解が得られます。しかし、熱力学的なエントロピーの観点からは、観測行為自体が全体のエントロピーを増加させる可能性もあります。観測者にとって必要な情報が残るという点については、観測者の主観や目的が観測結果に影響を与えるという意味で理解されるでしょう。このように、観測とエントロピーの関係は多面的であり、異なる視点からの解釈が可能です。
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな？」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか？」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか？」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝：各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件（深さ制限や最小サンプル数など）に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます：
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定（Pre-pruning）：成長の早期停止
2. 事後剪定（Post-pruning）：完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など）と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART（Classification and Regression Trees）です。CARTは以下の手順で実装されます：
決定木の拡張：
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化：
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題： min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度：
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度： 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ：深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力：任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論：最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています（Hyafil & Rivest, 1976）。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化：L0正則化（葉ノード数のペナルティ）やL2正則化（葉ノードの予測値に対するペナルティ）を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈： 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木：非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木：量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
＊＊さんの漫画の２冊目の購入です。この本は買わなくても良かったかなと思いました。内容もさらりと表面的な内容です。もっと踏み込んだ対処方法が知りたかったです。
年々生理前症候群やイライラ爆発が酷くなり体調を崩して、何かがおかしいのに、誰にも理解してもらえない辛い胸の痛み＆気が狂いそうです。ついにネットでカサンドラに行き当たった事から、アスペについて調べ始めてやや半年が経ちました。
＊＊さんの１冊目のあきらさんと夫を比べながら、当たってる、いや違う、まさかね、と半信半疑でした。図書室で色々な発達障害と名のつく近年の本、子供用発達障害の本を色々読みましたが、それぞれの作者先生によって見解や内容の違い、まだまだ発展途中の学問なんだな、と思いました。
私は、アスペ夫との生活がつらいので、即実践でき且つ効果的な方法を知りたかったのですが、この本は、一般的でマイルドな一回目の対応/切り替えし方のみが記載されています。私は二回目以降の対応/切り返し方を知りたいと思います。
アスペ夫との関係性の難点は、ささいな事でも連続的に且つ頻繁に、やや全く前回と同じパターンでこちらが隙を見せた所にやってくる”しつこさ”と、こちらにマイナスの後始末を強制される”負担”があります。コロナ禍で自宅勤になった夫からの嫌がらせ(特性全開な状態)の今は殺意さえ覚えます。
なぜ誰も夫にあなたはおかしい！と言ってくれないのか？どうしてもアスペの専門医に見せたい！と
ななしのういさんの著書をおすすめします。双方の立場からの視点と専門医の分析、たわいもない夫婦の接点からいさかいになる分析等、発達障害云々を無しにしても、コミュニティケーションの実像を提示してくれて、興味深い本でした。
短い文章だけでも、この人がいかにわがままで被害者ぶる最低の妻であるかがわかって素敵。
まだ詳細は不明だけども、
世界のどこかで、「悪意ある名前付きパイプ」を使った攻撃が行われた。
ということらしい。
いやぁ〜、テキストエディタの世界、めっちゃディープでんねん！聞いてくださいよ〜。
まず、テキストエディタの心臓部、バッファ管理システムについてや。これ、単なるテキスト保持やないんですわ。例えば、Emacsのガベージコレクション機構。マーク＆スイープ方式採用してて、バッファ内のLispオブジェクトを効率的に管理してんねん。これがあるから、長時間の編集作業でもメモリリークせーへんのや。
次に、レンダリングエンジン。これが曲者でんねん。Unicode標準のUAX #9に準拠した双方向アルゴリズム実装せなアカン。さらに、合字処理のためにOpenTypeのGSUB/GPOSテーブル解析も必要や。Harfbuzzライブラリ使うんやけど、カスタムシェーピングエンジン組み込んで、特殊な文字体系にも対応せなアカンのや。
構文解析エンジンも侮れまへんで。LR(1)パーサーじゃ複雑な言語構文に対応でけへんから、GLR（Generalized LR）パーサー実装するんや。これで曖昧な文法も扱えるようになるんですわ。Treesitterライブラリ使うと、インクリメンタルな構文解析ができて、巨大ファイルでもリアルタイムにハイライティングできるんや。
差分アルゴリズムも奥が深いんですわ。Myers差分アルゴリズムだけやなくて、Histogram差分アルゴリズムも実装せなアカン。大規模リファクタリングの差分表示に効くねん。さらに、セマンティック差分アルゴリズムも組み込んで、構造的な変更も検出できるようにするんや。
非同期処理システムもめっちゃ重要や。単なるPromiseやasync/awaitやのうて、Reactive Extensionsベースのストリーム処理実装するんや。これで、複雑なイベントシーケンスも扱えるようになるんですわ。さらに、アクターモデルベースの並行処理システム組み込んで、マルチコア活用した並列処理も可能にするんや。
最新トレンドもめっちゃアツいんですわ。例えば、Language Server Protocolの拡張や。単なる静的解析やのうて、シンボリックAI使うた意味解析まで可能にしてるんや。これで、コードの意図を理解して、より高度なリファクタリング提案ができるようになるんですわ。
WebAssembly統合も進化してるんや。Single Instruction, Multiple Data (SIMD)命令セットサポートで、テキスト処理のパフォーマンスが爆上がりしてんねん。さらに、WebAssembly System Interface (WASI)採用で、ファイルシステムアクセスも可能になってるんや。
AI支援機能も侮れまへんで。単なる補完やのうて、プログラム合成（Program Synthesis）技術導入してるんや。部分的な仕様から完全なコードを生成できるようになってんねん。さらに、説明生成AI組み込んで、生成されたコードの詳細な解説までしてくれるんですわ。
リアルタイムコラボレーションも進化してるんや。Conflict-free Replicated Data Type (CRDT)のカスタム実装で、ネットワーク遅延があっても一貫性保てるようになってんねん。さらに、意図ベースの競合解決アルゴリズム導入して、複雑な編集操作の衝突も自動解決できるようになってるんや。
拡張性アーキテクチャもすごいんですわ。WebAssemblyベースのプラグインシステム採用して、言語に依存せんプラグイン開発可能になってんねん。さらに、サンドボックス化されたランタイム環境提供して、セキュアなプラグイン実行も実現してるんや。
性能評価も厳しくなってるんですわ。起動時間は、コールドスタートだけやのうて、ホットスタートも測定せなアカン。メモリ使用量も、物理メモリだけやなくて、仮想メモリの使用状況も追跡するんや。CPU使用率は、マイクロアーキテクチャレベルの最適化まで求められるようになってんねん。レンダリング性能は、GPUアクセラレーションの効率も評価せなアカンのや。応答性は、入力レイテンシだけやのうて、知覚的な応答性（Perceived Responsiveness）も測定するんですわ。
いや〜、テキストエディタの世界、マジでディープすぎて、もう頭おかしなるで〜！こんな感じで、テキストエディタの最深部まで潜ってみましたけど、いかがでしたか？テキストエディタ、侮れまへんで〜。ホンマに。
新ルール作って、新ルールに則ってるところが伸びるっていう風潮作るって儲けるいうの、要は市場操作だよね
ESG投資だっけ？思い出せない
これだ、あってた
https://dhbr.diamond.jp/articles/-/9398
この1年、ESG（環境、社会、ガバナンス）投資は、米国の文化戦争に飲み込まれた感がある。共和党の有力政治家らが、ESG投資は投資家が企業に「ウォーク」（woke:意識高い系）イデオロギーを押しつける手段になっていると主張しているのだ。
環境問題とか、ポリコレとか、ここ10年くらいのアホみたいな流れって金融界隈発なんよね
今はそれが発展して妙な経済圏ができあがってるから、ESG投資をやめても止まらないかもしれないけど
こういう「欧米どうした？？」の出発点として、男女問題とか、人種問題とかじゃなくて、投資家が諸悪の根源であり、対立煽りされてるだけの可能性があるって知っとかないとね
って思ってるんだけど案外この話広まってないよね
都知事選後の蓮舫、立憲民主党、共産党、マスメディアの対応の酷さを見ると余計に野党離れが進むよね。
ほんとに下品。よくあんなレベルでリベラルとか言えるわ。本物のリベラルからしたら、ほんと迷惑なんだよ。
もう辞めてくれ。政権交代がほんとに遠のく。
イラストに関して。生成AIはなくならんよ。便利だし、広まっちゃったもん。
企業サイドとしたら、生成AIが手に入った時点でイラストレーターなんて用済みなんよね。今更騒いだところで「ほな、君には一生仕事頼まないね^ ^」って言われて終わり。いつまで「自分は絵がうまくて、技術に価値があって、発言権がある」と思ってんの？
海外では規制が進んでる、日本も議論が進んでるって言うけど、生成AIが規制されたら満足なの？ライセンス料支払ってもらえたら満足すんの？
はい、じゃあ、規制して「自分のデータ学習に使っていいよ〜」とか、著作権者不明（連絡が取れなかった人）のデータだけで生成AI作りました、と。もし、似た絵柄で似た構図の絵が生成できても文句言わないよね？
はい、次、ライセンス料払いますね。んー、じゃあ、まとめて5万円ね！……え？1枚につき◯◯円払え？君、バカ言ってんじゃないよ。そんなことしたら企業が倒産しちゃうだろ？みんなのこと考えてね。
っていうこと。国にできるのはせいぜいこの程度。
既にあります
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車が発明されても歩く人は歩く
AIという精神の補助輪としての対応付けのマニュアルででドーピングをすることが倫理的に当たり前になっても、次々と生えてくる高次元のセンサーを拒絶しセンスを悪く保つことは疲れないというメリットはある
【特権階級】
AI利用や無断学習に対して絵だけを特別扱いで保護させようという動きを指して、
「絵師には特権などないのに、特権があるかのように振る舞うのは問題だ」という主張である。
それが、反AI絵師インフルエンサーの誤読から、絵師は特権階級にあるという批判だと勘違いされた。
【才能の民主化】
元ネタは、「AIと著作権に関する考え方について(素案)」へのパブリックコメント。受付番号185001345000000112。
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/hoseido/r05_07/
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/hoseido/r05_07/pdf/94021801_02.pdf
「民主化」自体は造語でもIT系ジャーゴンでもなく、国や一般企業も使う、
「一部の人間に限られていたものが、より多くの人間に利用できるようになる」ことを指す語句である。
「性別」 「手の障害」 「音楽のセンス」 であり、音楽のセンス以外は
従来は乗り越えられなかった障害や性別について、AIテクノロジーで対応出来るようになったという話でしかない。
尚、上記意見に対して「チヤホヤされたいだけ」という指摘が度々行われるが、そのような要素は文中にはない。
【絵柄の私物化】
元ネタは、反反AIツイッタラーのやよい（アカウント凍結済み）が、
AIっぽいとされた絵柄の方の嘆きを紹介したXに対して煽ったもの。
この煽り自体は馬鹿が阿呆な妄言をほざいたというものでしかない。
だが、この煽りに対する反応で「絵柄は私物だ」というものが万単位で噴出した。
大前提として、著作権において、絵柄は私物ではないし、保護することは出来ない。
「絵柄も私物として専有可能である」という、むしろ無知な人間の認識を詳らかにしただけの出来事である。
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結論：
https://note.com/honeshabri/n/n0fadde5ade1f
「生成AI好きとしては、実に都合のよい絵師だなと思ってしまう。ここでいう『都合のよい』とは、生成AIの登場に対してこう対応すべきだろと思う通りに動いているということだ。それも反AIが目立つ絵師で。」
なんで絵師が食っていけなくなって廃業すると「都合がいい」わけ？
「自分たちの生成AI利用を絵描きに反対されると邪魔だから」以外に理由が思いつかないんだが……。
あるいは、「絵師」という職業そのものを消したいと思っている、憎悪の産物なのか。
俳優も声優も翻訳家も生成AIに反対している人はいるのに、なんで絵描きだけ「絵師が廃業したら生成AI好きに実に都合がいい」なんて平気で言う奴がでてくるのかね。
他の分野でそんなこと言ってるの見たことないぞ。「ハリウッド俳優が廃業したら都合がいい」とか「声優はAIに置き換えられて廃業しろ」とか言ってるか？
技術の礼賛を通り越して、損を被る人々が消えていくことを望み、それを公言してはばからない。
そのことをまったく異常とも思わないの、やっぱ変だよ。
追記：あのさ、反AIとAI推進派の対立構図で話している人いるけどさ。
元の絵師の人はそもそも、生成ＡＩに反対すらしてないわけじゃん。ただ、自分の仕事を奪われて、夢をあきらめざるを得なかっただけで。
生成AIを使いたいこのブロガーと反AI絵師として対立してるわけでもなく、ただAIのあおりを食らっただけの人なんだよ。
対立陣営でもない、ただ絵を描いていた人が、自分の夢である絵の仕事を失ったこと、それを受けいれて黙って事務の仕事についたことを、
「なんて俺たち生成AI好きにとって都合がいいんだ！」って喜んで公言してみせる感性が、人間としてどうかしてるだろ、って言ってるの。
