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はてなキーワード: アーキテクチャとは

2019-01-21

AIブームその後

さて、いよいよ新年である。ただでさえ新年というもの未来展望的気分が高まる時期なのであるが、それに加えて「平成最後の」という扇情的枕詞が付くのだからなおさらである。という訳で、俺様自分所属する業界AI業界ーについての予言やらかしてみることにする。題して「AIブームその後」。このお題通り、AIブームはもう終わる。以下は、「終わり」と「その後」についての妄想予言である

世間で大流行りのAI、いつから始まったのかは諸説あろうが、今「ブーム」の真っ只中であることは間違いない。そしてもちろんブームはいつか終わる。だから「今のAIブームは終わる」という予言は、「大地震はいつか来る」レベルの実のない予言しかない。地震予知同様、肝心なのは「いつ終わるのか?」であるズバリ、それは「今年のどこか」である予言する。もちろん、この予言の成否は「終わり」をどう定義するかにかかっている訳だが、それはブームピーであるとしておく。そして、いつがピークだったのかは、下降トレンドに入って相当経った後からしかからないものである。だから予言の当たり外れが判明するのはずっと後になるかもしれないが、今のAIブームピークは今年(の後半)のどこかであり、その後ブーム比較的急速に衰退するであろうと予言する。それではなぜAIブームが終わるかというと、それはブームに終了を強いる出来事が発生するからである。それは世界リセッションである戦後世界リセッションは8〜10年周期で生じているが、今年は前回の2008年リーマンショックから11年目であるさらに、昨年末から世界中で株価変調が見られている上に、米国の長短金利差逆転などの様々な有名な指標も軒並み危険信号を発している。(今回は、日本近隣の地政学リスクの恐怖も大きいことも見逃せない。)ブームにとどめを刺すのは不況の到来である

では、なぜ不況が来ればAI業界は衰退するのか。AI業界現場にいるものなら誰でも知っていることだが、今のAIブームを支えている一大勢力は、「ヨソもやってるからウチも」という特オチ恐怖に取り憑かれた奴らか「俺の手柄にするんでアイデア挙げろ!」という出世欲に駆り立てられた連中である。(俺はこういう需要を「虚需」と呼んでいる。)こういう状況でもし不況の嵐が吹き荒れたらどうなるか。「ヨソ」は一斉に止めるし、不況期にAIなどで手柄が上げられるはずもない。大体不況下では、AIどころかIT系全般の出費が広範囲カット対象となるのが普通である。「やらなくてもすむ」はもちろん、「やったほうがよい」までカットされることになる。そんな中、効果不透明AIなぞ構われるわけがない。一大勢力は潮が引くように退場する。需要が一斉に収縮した後にブームが維持されるはずがない。ブームの息はこれで止められる。これこそAIブーム終焉である

ブーム終焉後の業界の状況は一言、「惨状」となるはずである現在雨後の筍のように湧いて出てきている従業員数名〜2、30名程度の弱小自称AIベンチャーは、元栓の閉鎖によって軒並み一掃されるだろう。(ちなみに俺は、今のブームの走りのビッグデータブームが盛り上がり、世間機械学習って一体何なんだと騒然となった時、既に10年の機械学習の「実務経験」を持っていた。このチャンスに広く活躍の場を期待したとしても、それは不自然ではないと同意してもらえるだろう。だが、実務経験が長いということは、それだけ年齢を重ねているということでもある。そういう訳で、経験者であったにも関わらず90社以上から書類審査のみで不採用とされている。来るべきブーム後の厳冬期に、もし自分不採用とした会社倒産したら、転職用に作った応募企業一覧のその会社名前の上に髑髏マークをつけてやろうと計画している。)だが、今のAI業界に、不況から生じる惨状への恐怖感を予感し、震えるものは驚くほど少ない。なぜなら、今のAI業界に属するほとんどの会社は、2011年ころのビッグデータブーム以降、雨後の筍のように生えて出た会社ほとんどだからである不況による惨状リーマンショックの時にも生じているが、その時の惨状を知っているのは、そのころ既にデータ解析で飯を食っていた会社、例えば「インサイダー」社や「DCCCC」社などごくわずである。何のことはない、ほとんどの会社は単に無知から恐れていないというだけである

それでも「いや、もうこれから社会AIなしでやって行けない。不況の影響はあろうが、業界がしぼんでしまうなどあるはずがない。それどころか、不況からこそAIでの効率化が必要となるだろう。お前は馬鹿か?」と言う人もいるだろう。確かにこれについては、人によってはさらなる説明必要かもしれない。そういう人向けに日本AI業界の特徴を解説しておくことにしよう。今のAI業界の大半は、いわゆるベンチャー体裁を取っている。世間一般では、ベンチャーと言えば、「これ」と頼むトンがった自社プロダクトで世間勝負をかけ、その質とシェアを上げるために社員は脇目も振らずそれだけに掛かりきりで、社長は青い顔で金策に走り回って投資家との神経戦で消耗し、それでも社長以下社員全員が夢を信じて失意と高揚の間を激しく振幅する、というステレオタイプが広まっているだろう。ところが、事情を知らない人は全く理解できないであろうが、今の虫のように湧いて出ている自称AIベンチャー」のほとんどは、驚くことにこれらの特徴を全く持っていないのである。全く、である。そういう会社は、なによりも第一世間に問うべき自社プロダクトを持っていない。(中には「自称自社プロダクト」を持っている会社もあるにはあるが、それは普通サービスに「AI風味」のふりかけを掛けただけのものだったり、それならまだしも、フリーソフトに皮を被せただけの代物を恥知らずにも「我が社のプロダクト」と言い張っている呆れるしかない会社もかなり多い。)さら社長金策に走り回るというわけでもなく、そもそも投資家との接触すらない社長様も多い。このように書けば、自社プロダクトがない(あるいはタダで拾って来たものをケースにいれただけのものしかない)上に投資家とのパイプもないベンチャーって何なんだ?それじゃあ会社はどうやって維持されるのか?社長社員は何をやっているのか?と疑問を持つ人が出るのは当然だろう。

ここに日本AI業界特殊性がある。それは、日本ではAI業界IT業界の一部をなしていることと、日本IT業界特殊性の2点からなる。後者についてさらに言えば、日本IT業界特殊な商習慣、「多重下請け」と「人売り人買い」がその二本柱である日本下流IT業界ほとんどは、自分では自主的実質的仕事をせず、上流の丸投げを右から左仕事を流すか、最下流で(プライドは一流だが)下流にふさわしいレベルの下層プログラマをブラック環境労働させ、中間搾取を貪るのを「商売」としている。あるいは「とにかく人手が欲しい」という現場人夫(ほぼ完全に素人という場合すらある)を送り込み、その上前暮らしている。そのようなIT業界の一部として発生した日本AI業界も、その悪弊を完全に引き継いでいる。大半の自称AIベンチャーも、自分では自主的実質的仕事をせず、上流の丸投げを右から左仕事を流すか、最下流で(プライドは一流だが)それにふさわしいレベルの「大学統計学単位を取りました」レベルの「自称データサイエンチスト」や行き場を失った理系の成れの果てにそれらしいプログラムを組み立てさせる、あるいは「とにかくAIやれる人手が欲しい」という現場自称や成れの果てを送り込み、上前暮らしているのである。結局、収益構造的にはよくあるニッポンIT企業のものしかなく、最も大切な技術力は極めて貧弱なのである。この状況は、日本におけるAI業界悲劇性そのものである。確かにAI業界IT業界との相性が良いのは確かではあるが、だからと言ってAI業界IT業界の一部である必然性はない。また日本IT業界非人間的労働環境IT業界にとって必然でないのも当然であるであるのに、日本ではAI業界IT業界の一部として発展し、そのIT業界技術水準も低く、労働環境的にも非人間的でブラック環境なのである。その結果、AI業界も低技術労働環境となってしまっている。本来技術勝負するべき日本AI業界は、そもそもとても技術力では勝負できない見せかけだけの自称AI屋の集団しかない。もちろんすべてがそうであるとまで主張するつもりはない。ほんのわずか(多分、多めに見て日本全国で十社ちょっと位だろうか)ではあるが、理論実用面共に本格的にAI屋を名乗る資格がある会社存在するのは事実である。だが大半の残りは自称AIベンチャーのただのIT派遣業に過ぎない。開発技術力もない企業AI看板を挙げて一体どうやって生き残れるのか。その方法があるなら是非教えて欲しいくらいである。

この状況を認識するなら、ブームが去った後の日本AI業界の将来を予想することができる。簡単に言うと、それは二極化である世間一般妄想される「何か分からないが魔法のようにすごいことができるAI」を追求する(そして本当に実現できる)極少数の企業と、ルーチンワークで済む仕事を大量こなすこれまた少数の企業のどちらかに分類されることになるだろう。前者は既に述べた通りだが、後者については説明必要だろう。まず、ルーチンワークAI業務需要は、不況下であっても確かに必ず存在する。商売としてAIを応用するのなら、過不足なしの最適なレベルでの適用が当然であるが、世間には単純な技術の単純な応用で十分に効果が上がる企業も数多くあるからだ。こういう企業に対しては、いわゆるビジネスデータ解析と呼ばれる単純な技術(今はこれも立派なAIいであるが、そもそもこれがAIと呼ばれること自体どうかしているとしか思えない)のルーチン的な適用(に加えてコンサルティング業務、実はこちらの方がずっと大切で、金になる部分)で必要かつ十分である。そして、そういう仕事なら、わざわざ弱小ベンチャーに依頼するよりも現在既に実績を積み上げている「インサイダー」社とか「頭が悪い」社とか「蜂の巣」社とかの大手ビジネス解析屋に丸投げするのが確実であるさらに、そうなるとこんどは少数の大手ダンピング競争仕事を取りに来るだろうからスケールの小さな自称ベンチャー達の出る幕はますます無くなる。ということで、日本AI業界は、高水準な少数の企業と、広く薄くビジネスアナリシスを引き受けるこれまた少数の大手の二極へと分裂してゆくだろう。そうなると、現在ルーチンワークやせいぜい中間レベル程度の仕事内容でどうにかやっているボリュームゾーンに属する弱小企業がどうなるかは明らかだろう。まずこの手の企業が本当の意味でのAI対応できるレベルでないことは既に述べた通りだ。だからそういう内容で生き残ることはできない。それではルーチンワークの方はどうかというと、大手に対抗するのも難しい。結果は言うまでもない。

AIビジネス未来に関して、もう一つ指摘しておきたいことがある。それは、前に挙げた「虚儒」に対する「実需」と呼ぶべき一群の需要は、不況下でも無くならないということである。一番大きいのは画像解析関連分野であろう。これは、今まるでAI同義語のように使われている深層学習が、素晴らしいフリーソフトのおかげでどんな素人でも簡単に扱えるようになったせいである。(俺は、2012年深層学習ブレークの5、6年前に自作の3層ニューラルネットで高次元医療画像の解析の仕事したことがあるが、収束に至らずひどく苦労をしたという経験がある。それだけに、優秀なソフトGPGPUのおかげで、たとえ大規模データであってもあまりにも簡単収束するのを目の当たりにしたときには呆然としたものである。)このように画像認識についてもコモディティ化が起きていることから簡単深層学習適用できそうな「実需」は、不況下でも、一渡り需給が一巡するまで無くなりはしないだろう。俺様アーキテクチャーを注入して黒魔術化することも容易で、そういう意味でも長らく使われることが予想される。ただし、コモディティ化のおかげで優位性を維持することもまた難しくなるだろう。(ちなみに、ブーム後に今回のブーム功罪評価することがあるなら、深層学習コモディティ化は間違いなくその「功」の筆頭に挙げられるだろうと考えている。このような技術が一気に誰でも使えるようになったのは、自分の長年にわたる趣味、そして仕事としてのAI人生においても最大の驚きであり、これを超える驚きはもうないだろうと思う。)一方、自然言語解析応用分野も「実需」としての潜在的需要は大きいが、この分野では画像解析のようなコモディティ化はまだ起きていない。従って、今の所画像解析と比べて参入が難しい。だが(他の予言と違ってあまり自信はないが)こちらの「実需」も密かに続くと踏んでいる。さらに音や感性などの特定分野に特化した「実需」もあるだろうが、このような「狭いが深い」ニーズに対してはそれ専門に特化したごく少数の会社対応することになるだろう。こういう需要も確かに続くと思われる。

業界未来予言はこれでくらいにして、それでは不足が叫ばれている人材採用、育成はどうであろうか。猫も杓子も「これからAIだ」「グローバルな競争に遅れるな」と騒いでいるのに、これを担う人材をどうすれば確保し、育てられるのか。これを考える前に、まず世間はもとより、業界関係者の多くも、AI人材について全く理解していないということを強調したい。世間はいわゆるデータサイエンチストとは「何やら難しい数学を使っている頭の良い理系の人」というイメージほとんであろう。ブームが盛り上がった初期の業界特にそうだった。だがこのステレオタイプこそ、AI人材に対する世間の誤解の源泉なのだと俺は考えている。例えば、ブーム炎上し始めた頃、理系の難しそうなことやっている人じゃないとダメなんじゃないか、という誤解が広まり(今ですらそう信じている人も大勢いる)、そのイメージにぴったりな理論物理を専攻していた人が引っ張りだこになったことがある。だが彼らがやっていることはデータサイエンスとは根本的に異なる。引っ張ってきて机に座らせればたちまち超一流のデータサイエンチストとして活躍する、というのではない。(門外漢にはわからないだろうが、意外に理学工学の違いというのも大きい。様々な点で「必要センス」が非常に大きく異なるのである。これは自分理学出身から分かる。)自分の知り合いでアメリカ大学院で素粒子質量がどうだ(何のことだか自分にはよくわからない)とかやっていた物凄い数理センスのある頭の良い人がいたが、彼も最初データサイエンスに向き合った時は何が何だかからなかったと正直に言っていた。もちろんこういう人は地ができているのでキャッチアップは早いが、率直に言ってデータサイエンチストとしては数理的にはオーバースペックである

その一方で、このステレオタイプには正しい面もある。それは、AI(とか機械学習とか勝手気ままに呼ばれるもの)は、あくま数学理論の基礎の上に乗っている、という点である。その数学を知らないものAI(とか機械学習とか勝手気まま以下略)が理解できるはずがない。自分にとって非常に不思議なのはものすごく大量の「普通の」プログラマが「俺はもう一人前のプログラマ このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2019-01-02

変更に強いアーキテクチャみたいな話は、大抵の場合単一アプリケーション対象議論されている

それはそれで有意義なんだが、社内には数百から数千のアプリケーションが絡み合ってて、これらを別々のベンダ情シス担当ユーザ部門担当が開発や運用してるから何か変更しようとすると影響調査から修正テストやらで工数が爆発して身動きが取れないってことに悩んでる企業は多い

アプリケーションが1つだけ変更に強くてもどーにもならんの。全部書き換えるのに100年ぐらいかかっちゃう

2018-12-27

anond:20181227213345

2タイプアーキテクチャでの絶対的な差に相当するもの

からノード間の帯域が全てって言ってるじゃん。

そんでその要素は無視したらラズパイの群れはもはやスパコンと同じだって書いたじゃん。

一体何を問題にしてるのかサッパリからねーぞ。

anond:20181227212959

スパコン定義をするのは増田じゃねえぞ。

スパコンと呼ばれているものがなんであるかは取り敢えず無視していいし、ラズパイ並べたものスパコンであるように感じたとしても取り敢えず別の何かとした上で

2タイプアーキテクチャでの絶対的な差に相当するものを述べよと言っている。

いい加減問題文に文句付けんのやめ。テストで0点になるぞ。

anond:20181227094743

一応レギュレーションは想定するなり増田の方で決めてもよかったんだが、

この問題は「ラズパイの群れとスパコン比較して、ラズパイの群れにだけある弱点を指摘しましょう」

ってつもりで答えてみて。

条件は以下。

ラズパイ

無限の速度のWi-fiで繋がれている。(ありえない仮定とか言うな。この条件でもちゃんと答えを出せるはずだ)

CPU周波数は仮に1GHzとでもしておこうか。メモリ1GB。コア数は1。

これが、世界各地に1000あるとしよう。

スパコン

1000コアの各コア1GHz動作CPUCPUアーキテクチャラズパイと同じ)

が積まれており、メモリは1TB。

これが日本のどこかにある。

この条件で、「スパコンで実行すると割とすぐ計算できるけどラズパイ計算すると果てしなく時間かかるだろ」ってプログラム例を挙げてみてくれ。

ぶっちゃけ天気予報上記条件だとボトルネック発生しないはずだぞ。

anond:20181227091727

Green500と経済性は何の関係もないし、なんでそこで経済性を持ち出すのが訳がわからない。

ケーザイセーなるものは今のどの指標でも測ることはできないし、それを問題視するならケーザイセーとやらを評価するランキングを作れ。

アーキテクチャを変更したらソフトウェア更新コストがかかるなんてのは当たり前のことだし、そもそもお前の大好きなx86ですら世代を経るごとにコードを書き換えないと性能が出ない。

いい加減見苦しいぞ乞食。そろそろ黙れ。

anond:20181227011730

そもそもパソコン世界x86による統一が図られたあとだから、ほぼすべての端末で艦これが動くのであって、HPC世界にあっては、なにかを動かすためにはアーキテクチャごとに書き換える必要があるというのは、少し考えれば分かることだろうに…

おっと、いちいち書き換えるなんてコストが高すぎるとかその手の批判過去数十年繰り返されてきたし、今更そんなものに答えたくないからやめてくれ。

https://anond.hatelabo.jp/20181227030218

Pezy以外がGreen500狙ってなくね? って指摘

計算機が大型化するにあたって、電力が問題となりがちという話はおk? 京が専用の建物を前提としてもの凄い空調費を毎年使っていたのがそのいい例。パソコンが好きそうなので、Pentium 4 の例とか。

どんどん計算機を大きくすること自体お金をかければある程度実現できるけど、効率向上を目指さないといずれ電力問題破綻するよねというのがここ10ちょっとぐらいの流れ。PVCやTPUなんかみたいなドメイン特化プロセッサもその一環。初代GRAPEからだともう30年近いか

Top500とか今動いているの大規模計算機だけど、Green500今後大規模計算機を作るにあたってのネックをいかに解消するかという点についてのチャレンジなので別の意義がある。Green500の上位に来るアーキテクチャならそのまま大規模化すればTop500の上位を狙えるはずだし。

そもそもGreen500は別にPEZYのために作られた指標でもないし、なんの意図もなく作られたと思ってるの?「普通に」考えれば団体がそこに研究意義を見出して集計していると考える。その程度のことすら思い至らないのが反知性主義的(誤用)だと言っている。

一応断っとくと、わしは学生のころに半分ぐらいHPCに片足を突っ込んでいただけの単なる牧野先生ファンワナビーで、研究者でも何でも無いで。PEZYには若干のロマンを感じつつもおや?と思うことも多数ある。世の中のPEZY批判の9割が的外れなのが許せないだけ

anond:20181227025102

うーん、あんまりその原点くらいに立ち戻るのは嫌なんだけど、Pezy以外がGreen500狙ってなくね? って指摘はどうなん。ランクにはTop500だかの併記もあるし、他のチームがGreen500にあえてエントリしたとは言いづらいようにも見えるわけだが。

最初の方に言った通り、アーキテクチャ的には汎用なブツを利用してるしな。

くすんでいても金メダル金メダル

それ自体は間違いではないけれど、それ金メッキじゃね? って指摘はあるじゃろ。

少なからライバルかいなきゃいけなかったんじゃないのか。(Sparcライバルと言い張るならそうなんだろうが)

anond:20181227002516

そもそもお前の最初論点は「Green500は意味なんかないランキングじゃん」だったはずだが、なに論点逸らしてんだテメー

せっかくだから真面目に答えてやろう。

まずHPLなりTop500なりでググれ。

四則演算レベルベンチマークとか意味不明。そんなんあらゆる計算四則演算で表せるに決まってんだろ。舐めてんのか

そういうのはSPECって別のベンチマークあんだよ。

あとな、そもそも今日においてRISCだのCISCだのの分類に意味はない。CISC代表格のx86命令マイクロオペレーションに分解して実行している以上、x86だってRISCだ。

それにな、アーキテクチャが混ざった環境下であっても、その性能を一定指標のもと、正しく測ることが可能と大多数の人間に考えられているから、HPL問題があると言われつつも40年間ベンチマークとして成立してんだよ。お前のようなニワカがギャーギャー言ってるようなことはとうの昔に語り尽くされているわけ。

もちろん、HPL問題がないかといえばそういうわけでもない。様々な批判はある。代替するためにHPCGをはじめとしたベンチマーク提案されている。

だいたいさ、このスコアが高いとなにができるんだ、って初歩の初歩もわからないくせに、なにを言ってるわけ?

https://anond.hatelabo.jp/20181226234734

一石さんゆうてたやろ。「意外と同時多発的に物が動いたりすることってないみたいよ?」って。

一石さんというのがどなたか存じませんが。

コンピュータゲーム中での「それらしい動き」を再現することと、研究必要な未知の現象を明らかにするための再現が同列で語れると思っているのが凄いですね。

物理やら粒子やらのシミュレーションは分割できるもの代表みたいなモンじゃねえか。

では、疎結合計算機計算した大規模計算の例を具体的にどうぞ。

疎結合計算機で多くの問題が解けるなら、90年代のBeowulfから安価計算機安価ネットワークだけで構成するというアーキテクチャで良いわけです。

どうして、スーパーコンピュータインターコネクトやトポロジが設計上の今日的なテーマになっているのか。

PEZYを否定したい気持ちは分からないでもないけど、それでHPC業界について全体を否定しようとするのは単なる非知性主義

anond:20181227001738

んじゃ結構真面目な話するとPezyは周波数低いRISCなんだから消費電力低くて当然じゃね? とちょっと調べて思ったりした。

んで、そのRISCCISCとその他混ざったアーキテクチャの中で統一した指標を出すために回してるプログラムってなんだ? ってことが気になった。

結局MIPSだかFLOPSだかをスコアにしてるんだからスパコン用のプログラム的なものは回してなくて四則演算レベルベンチマーク回してるだけなのでは説がある。

もっというと、ワイや増田やぱそこん先生はこのスコア見て何を導きだせばいいんだ? っていう根源的な問題もある。

オーバークロッキングと同じくらい意味ないスコアだったりしないよな? まさか…って心配がある。

このスコアが高いと何ができるんだ? 円周率計算か?

2018-12-26

anond:20181226151942

そうなん?

結局あらゆる計算は分割できるし実際に上位にいるTesla勢のアーキテクチャも半精度浮動小数プロセッサをしこたま用意してるだけじゃん。

勿論その計算結果をどこに書き込みに行くんやみたいなところでインターコネクトだかしらんけど銅線をちゃんと引いたりするとスコアアップするだけで、

実態としてはスパコンほどに密度を上げないと処理速度が伸びない分野の処理ってそんな無いはずなんやが。

実際にイマジナリーコインとかを掘る際は消費電力諸々はともかくPC並べても一つにたくさんGPU繋いでも効率はほぼ一緒じゃんか。

anond:20181226150526

増田大丈夫か? Green500で競ってるのは単純にFlopsであってそれはラズパイを敷き詰めたものであってもそろばんを両足に履いたものであってもちゃんスコアとしては加算されるしアーキテクチャの差は大して問題とはならんぞ。

詳しくはないから知らんけど、要は同じ容積でより沢山計算できればいいだけで、そろばん勢であってもそろばんの珠を1nm以下にしたうえでそれを弾く人も相応に小さくすればGreen500には並べる(はず)やで。

そう問題を極大化しようとする輩が多いからへんにオカルト化してるんちゃう

2018-12-24

anond:20181224120151

それらの記号刻印されているのがOADG109キーボード刻印されてないのがOADG109Aキーボードなんだな。

参考: Q.【フルキーボード109A配列は、109配列と何が違うのですか? http://qa.elecom.co.jp/faq_detail.html?category=&id=2712

それらを制定したOADG(PCオープンアーキテクチャー推進協議会)は2004年に休会したそうで、ウェブサイトも無くなり、当時の技術文書にたどり着けなくなっている。

2018-12-19

anond:20181219001001

Hacker NewsマイクロソフトインターンEdge開発者GoogleYouTubeで他社製ブラウザの速度を妨害するような細工をしていたと告発。67ブクマを集める。今日GIGAZINE日本語記事を書いていてそっちも盛況。

https://news.ycombinator.com/item?id=18697824

arXiv

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks に5ブクマブクマした人は興奮していらっしゃる様子。

http://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv.org/abs/1812.04948

[1812.03651] Serverless Computing: One Step Forward, Two Steps Back に7ブクマ

PhoronixはLinuxカーネル開発者インテルの32bitアーキテクチャx32サポートを止めるか続けるか議論しているという記事に3ブクマ

NMEはベストアルバムオブザイヤー2018に4ブクマ。100アルバムを紹介。The 1975のアルバムが1位。

https://www.nme.com/blogs/nme-blogs/best-greatest-albums-of-the-year-2018-2419656

WIREDは国際アムネスティトロール・パトロールというプロジェクトがあって、そこの報告書の紹介に2ブクマ。Twitteは女性攻撃したり脅したり嫌がらせしたりに我慢を強いられる場所になっていて女性にとっては害毒だという。増田民必読?な記事

https://www.wired.com/story/amnesty-report-twitter-abuse-women/

2018-12-14

ただの妄想だけどPS5が独自CPUGPUだったりする可能性ってあるんだろうか

PS3は当初独自GPUを予定してたけどうまくいかなくて、nvideaに泣きついて型遅れのGeForce7800GTXを採用することになった

GPU設計が高度化していくなかで5年に一度のばくちをするのは危険時代になった

そしてPS4PS歴史のなかでも異例といえる最初からPC意識した構成で、PCで良いじゃんみたいなことを言われながらの発売だった

しかし同一品を大量に売るコンシューマービジネスモデルPC的なPS4でも発揮され好調な売れ行きだったわけだ

そんななか、PC界隈が怪しくなっている

ご存知のようにインテルはicelakeの製造に手間取っている

AMDはTMSCに依頼し、7nmのCPUGPUインテルより先に投入するようだが

7nmの先はあるのか、PC限界が来るのではないかという意見は多い

一方でシュリンク限界を迎えようとしている時代に新しい流れが出てきた

RISC-Vといった、アーキテクチャから手を加える手法

この流れに乗ってソニー自分たちでもう一度CPUGPU設計段階から開発するなんてことはあり得るんだろうか

まぁありえないだろう

ありえないが、今後PC差別化していくならなにかしら対策をする必要があるんじゃないか

久多良木のようなビッグマウスがいなくなったのがさみしい

2018-11-15

anond:20181115131830

読者と知識価値観の近い現代マインドファンタジー世界を描くというのに、

異世界転生(転移)以上にやりやすい題材がないからってのもデカいだろう。

ないでしょ、ここまで使いやすい始まり方って。

異世界転生以上にそういう形で使いやす汎用性の高いアーキテクチャ確立されたら流行るよきっと。

2018-10-23

増田プログラマー養成講座 その10 OOP参考書

前回はオブジェクト指向プログラミングOOP)の使いどころを学ぶために、MVCフレームワークを使ってみました。(ほんの触りだけ)

今回はOOP理解を助けるための参考書を探してみましょう。

 

OOP参考書

OOPに関する有名な本はたくさんありますAmazonレビュー評価が高い本は、定番の本が多いです。

だけど分厚い本は、ある程度プログラミングに慣れてから読んでみないと、最初意味チンプンカンプンだと思います

最初意味が分からなくても)なるべく早い時期に1回は読んでみた方が良いと思う本をピックアップしてみます

 

オブジェクト指向でなぜつくるのか 第2版

この本は、OOP概要、基礎知識コンパクトにまとめられています

今の自分知識の過不足をチェックできます

この本を1つの目安にして、今後の学習指針を立ててみて下さい。

 

プリンシプル オブ プログラミング 3年目までに身につけたい 一生役立つ101の原理原則

https://www.shuwasystem.co.jp/products/7980html/4614.html

この本は、OOPも含むプログラム設計ノウハウ原則をまとめて紹介しています

カタログ的に、各テーマを広く浅く紹介してるだけなので、詳しい内容は個別に掘り下げる必要がありますが、それでも概要を知る上では役立ちます

今すぐ理解できなくても、「あー、そういえば、そういう話もあったな」と後で思い出せる程度に眺めておくだけでも十分だと思います

(第3章にある「UNIX哲学」は、初心者にとってプログラミングの良い指針になると思います。)

 

オブジェクト指向設計実践ガイド ~Rubyでわかる 進化しつづける柔軟なアプリケーションの育て方

https://gihyo.jp/book/2016/978-4-7741-8361-9

この本は、上記2冊の内容を具体的な事例で説明しているような本です。

OOP解説本をいろいろ読んでみると、

などといった用語に出くわすと思います

これらの内容はそれぞれが1冊の本になるほどボリュームの多い内容ですが、本書ではそれらのエッセンスをうまくまとめていると思います

サンプルコードRuby説明されていますが、何らかのOOP言語を使ったことがあれば、Ruby文法を知らなくても、だいたい意味は分かると思います

 

プログラミング入門書を数冊読んだ程度の段階では、上記の本を読んでもいまいちピンと来なくて、意味理解できないと思われます

しかし、将来自分がぶち当たるであろう壁、課題を先取りしているつもりになって、「こんなことも考慮してるんだな!」と雰囲気だけでもつかんでもらえればいいんじゃないかと思います

 

プログラミングって難しいイメージがありますけど、習うより慣れろの精神で、とりあえず適当に触ってみるのがいいと思います

 

その他

PHPを使って、OOP基本的な仕組みを説明をしたので、PHP入門書を挙げるなら、とりあえずこの1冊。

自分にとっては分かりやす説明だと思うのですが、類書はたくさんあるので、実際に本屋で確かめてみましょう。

 

Java入門書文法の基礎を学んだら、次に読んでみたい本。

デザインパターン」という知識があると、他人が書いたプログラムを読むときに役立つと思います

(なんでこういう書き方をしてるんだろ?とか、定番の書き方=パターンがいくつかあるので。)

 

グチャグチャな汚いコードを綺麗にスッキリさせるノウハウがあります

リファクタリングに関する知識を学ぶと、プログラムの書き方が改善されて、後で自分メンテナンスするときに苦労が減ります

 

今の段階では、パッと思いついた本はこんなかんじだけど、他にも良い本はいっぱいあります

自分が分かりやすいと思う説明方法と、他人が分かりやすいと思う説明方法は、必ずしも一致してない場合が多々あります

図書館本屋で、実際に本の内容を確かめてみて、自分にとって一番分かりやすいと思える説明の本を探してみてください。

 

本のコストパフォーマンス

リファレンス文法辞書など)は、読む頻度が多ければ、買って損はしない=元は取れると思うので、自分への投資だと思って、必要な本は買うようにしましょう。

プログラミング専門学校かに行ったら、学費が何十万円もしますね?それを思えば本なら安いものです。)

 

プログラミング学習曲線

プログラミングに限らず、他の勉強でも同じだと思いますが、最初は知らないことの連続ですね?

プログラムサンプルコードを見ても、意味が分からなくて、中身が不明な「ブラックボックス」に見えると思います

でも、いったん意味が分かるようになると、霧が晴れたように、急激に視界が開けてきます

学習曲線で言えば、滑らかな右肩上がり(/)ではなく、ある時グイッと変わる階段状(_l ̄)の変化に近いと思います

なので、最初は分からないことが多く感じても、それが当たり前なので、あまり気にする必要はないです。

理解を早める補助として、上記のような参考書活用されてみて下さい。

 

まとめ

今回までで、手続言語構造プログラミングオブジェクト指向プログラミング)の基本を知りました。

次回は、問合型言語SQL)を学び、データベースを使いましょう。

 


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2018-10-22

増田プログラマー養成講座 その9 MVCフレームワーク

前回はオブジェクト指向プログラミングOOP)で使う様々な仕組みについて学びました。

今回はOOPWebアプリを作ってみよう!

 

今日学ぶこと

 

OOPの使いどころ

OOP文法を学んだ後、OOP長所が発揮される場面をどうやって説明したらいいのか?を考えてみた。

横田意見を参考にして、「フレームワーク」を使って、OOPの使い方を見てみよう。

 

フレームワークとは?

framework →「枠組み」「骨組み」「構造」などという意味英語

システム開発で使われる「フレームワーク」とは、よく使われる機能のパーツを用意して、まとめて1つのパッケージにしたプログラム群のことだ。

 

イメージとしては、いろんなおかずが入ってる豪華な幕の内弁当のようなものだ。

ただし、ご飯のマスだけが空になっていて、プログラマー自分ご飯を用意しないと、弁当としては完成していない形になってる。

普通の白いご飯を作って追加しても良いし、好みや必要に応じて、炊き込みご飯やまぜご飯を作って追加しても良い。

ゼロから豪華な幕の内弁当を作るのは大変だけど、ご飯だけ用意すれば完成するので楽ができる。

 

プログラムの開発でフレームワークを使うと、プログラマー必要最小限のコードを書くだけでアプリを完成させられるので楽ができる。

 

ライブラリーフレームワークの違い

フレームワーク」と似た用語で「ライブラリー」という用語がある。

イメージとしては、ライブラリーは、ばら売りのおかずだ。

弁当を作るときに使いたいおかず(ライブラリー)を自分で考えて探し出し、選ばないといけない。

フレームワーク最初からおかずが全部用意されているので、自分でわざわざ選ばなくてもOK

 

プログラム動作で見た場合フレームワークライブラリーでは決定的な違いがある。

↑このページの「図1●フレームワークにおける制御の反転」という図解を見てみよう。

制御の反転」(Inversion of Control、IoC)といって、自分の書いたコードが主役から脇役になってる点が違う。

 

(主役と脇役という説明は適切ではないかもしれないけど、イメージとしてはそんなかんじ?)

 

MVCフレームワークとは?

フレームワークはいろんな機能全部入りで、こいつを使えば、ちょっとコードを書くだけで、高機能アプリがすぐに作れる。

ここでは「MVCパターン」という仕組みで作られた「MVCフレームワーク」を使ってみよう。

 

MVCは「Model」「View」「Controller」の略で、MとVとCの3つを自分で用意すれば、アプリが作れちゃう仕組みだ。

MVC歴史は古くて、GUI(Graphical User Interfaceグラフィカルユーザインタフェース)を作る方法定番だ。

→「MVC 仕組み」でGoogle画像検索すると、分かりやすい図解がいろいろ出てくる。

 

(参考)

Wikipedia説明は、文章学術的で難しいけど、正確な説明になってると思う。

↑このページの「MVC概要」という図が、MVCの仕組み=動作の流れを分かりやす説明してる。

 

MVCの仲間たち

MVCパターンと似たような仕組みが、他にもいろいろある。

 

こういうプログラム設計に関するノウハウは、「アーキテクチャー・パターン」という分野に蓄積されている。詳細はGoogle検索してみよう。

 

WAF(Web Application Framework

Webアプリを作るときに使われるMVCフレームワークには、いろいろある。

WAFを使うと、Webアプリが手軽に作れる。

 

有名なものとして、

などが挙げられる。

 

PHPOOP学習しているので、ここではPHPのWAFの1つであるCodeIgniter」を使ってみよう。

 

CodeIgniterコードイグナイター)

CodeIgniterは使い方がシンプルで、覚えるルールが少ないので教材に向いているだろう。

それでは、CodeIgniterを使ってみよう。

 

準備

↑このページの「Downloadから「3.1.9.zip」という圧縮ファイルダウンロードする。(2018年10月現在バージョン3.1.9でした)

 

ダウンロードしたファイル解凍して、「CodeIgniter-3.1.9」というフォルダが出てきたら、「waf」という名前に変えよう。(「waf」はWeb Application Frameworkの略。)

今「waf」フォルダの中には、「index.php」というファイルや、「application」「system」などフォルダがあるね?

この「waf」フォルダを以前用意したXAMPPの中にコピーする。(参照:anond:20181017191404 増田プログラマー養成講座 その6 OOPの種類、PHPの準備)

=「C:\xampp\htdocs」(Cドライブの中の「xampp」の中の「htdocs」というフォルダ)の中に「waf」をコピーして下さい。

=「C:\xampp\htdocs\waf」という位置コピーできたらOK

 

動作チェック

これで「Welcome to CodeIgniter!」というWebページが表示されたら、CodeIgniter動作確認OKです。

 

CodeIngiterの設定

$config['base_url'] = 'http://localhost/waf/';

 

Webアプリ作成

それでは「Hello, world!」と表示させるシンプルWebアプリを作ってみよう。

 

MVC「C」作成する。

<?php

defined('BASEPATH') OR exit('No direct script access allowed');

 

class Hello extends CI_Controller {

 public function index()

 {

  $this->load->view('hello_index');

 }

}

ここで注目して欲しいのは、「class Hello extends CI_Controller」という部分です。

フレームワークが用意している「CI_Controller」というクラス継承して、自分で「Hello」というクラスオブジェクト設計図)を作っている、という点です。

ここでOOPの仕組み~継承を使ってるわけですね。

 

MVCの「V」を作成する。

次に、

<?php defined('BASEPATH') OR exit('No direct script access allowed'); ?>

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

 <meta charset="utf-8">

 <title>Test</title>

</head>

<body>

 <p>Hello, world!</p>

</body>

</html>

 

これでWebアプリができました!

今回は簡単なので、MVC「M」は用意しませんでした。(CとVだけで完成)

 

Webアプリ動作確認

Webブラウザーで「http://localhost/waf/index.php/hello」というURLアクセスして下さい。

画面に「Hello, world!」と表示されたら、Webアプリ作成成功です!

 

Hello, world!」の表示だけではショボ過ぎるけど、Webフレームワークを使えばもっといろいろな機能が作れます

詳細は、CodeIgniterマニュアルを参照して下さい。

↑このページで「ユーザガイド(日本語)」を読んでみて下さい。

 

まとめ

 

次回は、OOP理解を深めるための参考書を紹介してみます

 

Webアプリを作るときデータベースがないと不便なので、次の次ぐらいにSQLを学ぼう。

MySQLデータベース)を使えば、掲示板などのWebアプリも作れるようになります

 


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2018-10-17

anond:20181016231926

JpopでBPMが高いやつ、低いビートを分周して流行りに合わせた高い計測BPMを出してるだけだから結局遅くて苦痛

パイプラインのあるCPUの話してるのに4クロックで1命令アーキテクチャでなんと4MHz動作です! 高速! とか言われてるような気分になる

2018-10-14

渋谷にあるニュース会社を辞退した話

少し前になるが、転職活動の一環で難易度が高いと言われているニュース会社リクルーターを通して受けてみた。

SNS勉強会を通じて、優秀な人材がいることは事前に分かっていたし、勉強会で実際に話してみるとただ有名なだけのエンジニアとは違い、技術にもビジネスにも明るく仕事が出来る事が直ぐに感じ取れたからだ。相手自分ことなど覚えてはいないと思うが。

時を同じくして同僚も受けていた事が分かり、同僚も辞退をしていたのでどんな感じだったか情報交換を行った。

面接を通してミスマッチが発生しなくて良かったと思っているので、その記録を残してみる。

私のキャリアは、ソフトウェアエンジニアを約10年ほどサーバーサイドのプログラムを多く書いており、十数名規模のマネジメント経験がある。

応募ページを見ると、大量にポジション無尽蔵に羅列してあり、何が何なのか正直よくわからなかったのでポジションサーチというやつに申し込んだ。

自分キャリアから適切なポジションを案内してくれるらしい。

まずここでミスマッチが発生した。先方からフロントエンド関連のエンジニアポジション提案され、戸惑いながらも面接に進んだ。経歴書にはフロントエンド業務で取り組んでいたと書いたためであろう。なお、面接の前にオンライン簡単コーディングテストが行われた。

面接は1日に連続して数人と行うスタイルで、このやり方は初めての体験だった。

最初の人は現場の人だったのであろう。非常に初歩的な事を聞かれた。技術的に深いコミュニケーションが出来ず、少し深ぼった話をすると逆になんですかそれはという反応をされたので、レベルが高くない人なのかと察し適当に流すことにした。

なお、コーディングテストの結果はどうだったのか評価を教えてほしいと伝えると、自分もこの問題はよく分からいからと言われた。一体何のために行っているのかテンションが下がる話である


次はマネージャーとの面接だった。どういうチームがあるのか組織的な事を説明され、相手会社アーキテクチャ説明された。その上でどう改善するかという問題を出された。

こういう面接方法もあるのかと思いつつ、もし前提がこうであればこう改善したほうが良いという提案を何個かしたが、それはこういう理由で出来ないや、今は忙しくて取り組めないという事を返された。隠れた条件を後付けで出されるので、なんかズレてるなと感じ、組織的課題を聞いてみたところはぐらかされた。

面接によくある、最後に何か質問はありますか?と問われたときに、面接の中で聞かれたことを逆質問し、その課題にどう取り組むかの意見を聞いたところ、適当な感じに返された。

この時点で微妙な人たちが連続して続いたので、私の中では辞退をしようと決めていたのだが、是非2次面接に進んでほしいという案内を受けた。

てっきり1次と2次を連続してやったと思っていたが、この日に受けたのはどちらも1次面接らしい。


リクルーターには別のポジションで受けたいこと、可能であればもっと優秀な人か勉強会で登壇した人と面接をしたい事を伝えたが後者は叶わなかったので辞退を申し入れた。辞退の理由は、面接した人と一緒に仕事をする事になると心労が絶えない事を直感的に感じ取ってしまたからだ。


同僚はバックエンドというポジションで直接応募しており、情報交換した感じでは面接官は別の人のようだった。

聞いた話なので詳細を書くことは出来ないが、Kubernetesの本に関わっている有名な人が出てきたようだったが、そのプロダクトの話をしても全然詳しくなく、実際にサービスで使っている自分の方が詳しくてがっかりしたそうだ。今取り組んでいるプロダクトの課題目的、背景を聞いても、よく分からないと返されてしまい、萎えしまったために辞退した模様。その同僚はフリマ会社も受けており、きちんと分かっている人が出てきたのでそちらに行くらしい。


から見るとイケイケな会社に見えても、実際はそんな事は無く、一部の優秀な人がまわしてるんだなと思い悲しくなった。

2018-10-12

静大CS3年のための実験III)、(アカデミックハラスメント対策入門(

(この増田意図的炎上を起こすことを目的として無断転載を行うものです)

無断転載元:https://komeda.hatenadiary.jp/entry/2018/10/09/150830

URLは適宜補完しました)

前置き - 実験IIIについて -

2018年10月9日

CS3年には辛い辛い後期が始まりました。

今までにも辛いものがあったでしょうが、今期のそれは今までをはるかに上回るそうです。

「それ」とは、もう皆さんお分かりでしょう。

「 情 報 科 学 実 験 III」 です。

情報科学科の授業の中で、最も辛く過酷な授業と言われています

実験内容は、静岡大学情報科学科の計算機教育用に開発されたマイクロプロセッサであるSEP-3アーキテクチャ実装、つまりCPU作成を行うことです。

一見、他大学にはあまりない独特の実験面白そうですね。

かに実験内容だけを見れば、コンピュータサイエンス好きな人にとっては、とても楽しそうな授業でしょう。

しかし、実験IIIで辛いのは実験のものではないのです。

それは「 レ ポ ー ト 、 教 員 」です。

実験IIIでは某教員による、かなりシビア指導が行われているらしいです。

深夜2時まで続く発表

地獄の再発表

女生徒を泣かせた上に追い打ちをかける独裁教員

代々名称語り継がれる説教部屋

真実を伝えることさえ許さな独裁教員

反論は死を意味する

教員による圧倒的な理不尽

学生レポートを破る

学生の首根っこを掴んで怒鳴る

学生が一度も習ったことのないことを口頭試問で質問し、答えられないことを立ちっぱなしで1時間以上追求する

私がこれまでに聞いて来た愚痴や某教員暴挙とも言える行いの数々です。

いやぁ、恐ろしいです。

さながらブラック企業のドス黒業務のようですね。耐えられる気がしません。

先輩方の辛そうなツイート収集してみました。ご覧ください。

ズンドコキャベツ太郎

@toradora_haken

somの口頭試問を受けてないくせにsom3は厳しいけど正論しか言ってないだとか正しい事しか言ってない とか言ってる偽善者が嫌いすぎる

あいつは学生を見下してる正真正銘サイコパス野郎だよ

somの口頭試問を受けた上でまだそんなことが言えるならへ〜そういう人がいるんだなで済ませられるけど

https://twitter.com/toradora_haken/status/1010069961295839232

17:00 - 2018年6月22日

れたすのー

@retasnow_tt

僕だったらいいけど、もう1人の泣き出してしまった女子に「何で泣いてるの?」とか聞いてしまうのは本当にデリカシーがないし早くセクハラで訴えられて欲しい

2:10 - 2018年1月30日

https://twitter.com/retasnow_tt/status/958024564864270336

これから実験IIIを受ける皆さんは、耐えられると思いますか?我慢できますか?

先輩方は乗り越えてきました。

恐らく、私も、あなたたちも、乗り越えられるでしょう。

乗り越えた先には何が待っているのでしょうか?私たちは何を得られるのでしょうか?

実験IIIを乗り越えたという大きな達成感は得られるでしょう。

実験により培った実装力、仲間と共に切磋琢磨したことによる協調性なども得られるはずです。

膨大な量のレポートを書いたことで得られる文章力は、社会に出てからも活きてくるでしょう。

このようなものが得られるという点では、実験IIIの授業はとても身になるものと言えます

しかし、です。

教員がやっていること、アカデミックハラスメントに当たりませんか??

深夜2時までの発表や、反論を許さな体制アカハラに刻当するのではと思います

ここで、アカハラ定義確認してみましょう。

アカデミックハラスメント和製英語: academic harassment)とは、大学などの学術機関において、教職員教育研究上の権力濫用し、ほかの構成員に対して不適切で不当な言動を行うことにより、その者に対して修学・教育研究ないし職務遂行上の不利益を与え、あるいはその修学・教育研究ないし職務遂行差し支えるような精神的・身体的損害を与えることを内容とする人格権侵害のことである

アカデミックハラスメント - Wikipedia より

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%87%E3%83%9F%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%8F%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88

先ほど箇条書きした項目の中に、アカハラに当たるだろうものがありませんか?

ありますよね...。

まり、某教員が行なっていることは、教育ではありません。

     「人格権侵害」です。

教育も度が過ぎればなんとやらってやつですね...)

さあ、このような実験IIIの体制を許しておいて良いのでしょうか?

実験IIIのような強いられた環境の中で学習を行うことは悪影響(私の場合

教員理不尽に屈したくない

コンピュータサイエンスを好きでいたい(実験IIIを受けたら嫌いになりそう)

静大を好きでいたい(私は浜松キャンパスが好きです)

実験III受講中アカハラが発生した場合、私は必ずハラスメント報告をしたいと考えています。 (打ち消し線の意図は後ほどほど述べます

このような考えをお持ちの方が、私以外にもいるはずです。

ですが、ハラスメントの報告はどこに?誰に?いつ?すればいいの?と、報告する気持ちはあっても、どう行動して良いのか、誰に相談して良いのかわからない方もいるでしょう。

実験IIIのアカハラ対策、しておきたいですよね。

そこで、今回は静岡大学におけるハラスメント対策方法をご紹介します。

本題 - How to ハラスメント対策 -

ハラスメントとは?

まずは、ハラスメントについて確認しましょう。

先ほどはアカデミックハラスメントについてのみ紹介をしましたが、複雑な社会が展開される昨今、ハラスメントには様々なものがあります

セクシャルハラスメント

アカデミックハラスメント

パワーハラスメント

妊娠出産育児休業などに関するハラスメント

その他のハラスメント

それぞれのハラスメントについての説明は省略しますが。

これらハラスメント共通する点はなんでしょうか?

それは、「嫌がらせ」です。

ハラスメントは、英語では "harassment "と表記し、人を困らせること、嫌がらせなどと訳します。

嫌がらせとは、

他者に対する発言・行動等が本人の意図には関係なく、相手不快にさせたり、尊厳を傷つけたり、不利益を与えたり、脅威を与えること

ハラスメント定義より

https://www.osaka-med.ac.jp/deps/jinji/harassment/definition.htm

です。

ハラスメント嫌がらせ)の定義からも某教員がしてきたことはハラスメントに刻当することがわかります

ハラスメント対策について

このようなハラスメントに対して、どのような対策をすることができるでしょうか。

以下のような対策が考えられます

ハラスメント加害者に対して直談判を行う

内部組織相談する

外部組織相談する

ハラスメント問題は、加害者無意識に行なっている場合もあり、関係者同士で解決を行うのは難しいと言われています

ですから、内外部の組織相談をし、解決を行なってもらうことが一般的です。

静岡大学でも、ハラスメント相談を行う窓口を構えています

静岡大学学生であれば、まずはその窓口に相談を行うのが正解でしょう。

静岡大学ハラスメント相談について

静岡大学におけるハラスメント相談窓口は、大きく分けて二つあります

学内相談窓口と学外相談窓口です。

学内相談窓口は、学内相談員によるハラスメント相談を行います

相談員はプライバシーを固く守り、相談内容の秘密を厳守します。

相談箱を各部局に設置してあり、週一回、相談員が内容の確認をしています

外相談窓口は、静岡大学から委託を受けた事業者が、無料で、相談から相談を行います

相談Web電話にて行うことができ、学内相談窓口同様にプライバシーを厳守します。

特に問題がないのであれば、学内相談窓口に相談を行うのが正解でしょう。

以下では、学内相談窓口について説明を行います

学内相談窓口について

学内相談を行う方法は、ハラスメント相談箱にハラスメント申立書を入れるか、相談員に相談を行うかの二つです。

ハラスメント相談担当する相談員への連絡先は、このページに載っています

相談員の選び方ですが、馴染みのある先生学部先生事務部の方から選ぶと良いでしょう。

また、相談箱の設置場所はこのページに記載されています

相談箱にはハラスメント申立書を入れる必要がありますが、ハラスメント申立書はこのページからダウンロードすることができます

おわりに

ハラスメント問題は、自分解決ができない場合他人相談しないと、解決することはできません。

実験IIIの)ハラスメント問題解決するために、まずは相談員への連絡、相談箱への投稿をしてみましょう。

実験IIIで深い傷を負わないためにも、後輩たちに同じような思いをさせないためにもハラスメント報告はするべきだと考えます楽しい実験IIIを、みんなで作っていきましょう!!)

ハラスメント報告をしたいと考えていたのですが...

私は先ほど、ハラスメント報告をするつもりです、と言いました。

しかし、今は静岡大学ハラスメント報告のシステム、と言うよりも、ハラスメント委員会(というよりかは静岡大学)に懐疑の目を持っています

それは、

「某教員ハラスメント委員会の頭だ。だからハラスメント報告をいくらしても無駄。」という噂を複数確認たからです。

あくまで、噂です。ですから、某教員ハラスメント委員会の頭だということに確証はありません。しかし、報告が意味をなさないというのは強ち間違っていないだろうと考えています

静岡大学では半期の授業が終わるたびに、授業評価アンケート実施します。

そのアンケート内では、任意コメントをすることができ、そのコメント欄を使い実験IIIの体制を変えようと訴えた先輩方が複数いることを確認しました。

ですが、現状はどうでしょう。何も変わっていません。

また、2018/10/10当日、このようなツイート確認しました。

引用させていただきます

すが藁

@sgwrch105

· Oct 10, 2018

Replying to @hanko96

そろそろあいつ訴えられないか

柚子ノ樹

@hanko96

研究室変更の時に色々担当者と話したけど、学務教務カウンセラー辺りは理解したうえで手を出せない状況だったから、学内で何とかするの無理っぽい。糞オブ糞

8:54 PM - Oct 10, 2018

https://twitter.com/hanko96/status/1049991508227584000

やはり、静大内部から実験IIIを変えていくのは無理があるようですね...。

元々は、「静大生にハラスメント報告の仕方を周知し、ハラスメントを受けた人がハラスメント報告をすることで、実験III(その他辛いだけの授業)の体制を変えることができないだろうか」という意図を強く持った文章を書くつもりでした。

しかし、静大当局が動いてくれないのであれば、この文章意味がありません。

ですから静大CS実験IIIの現状が世間に浸透し、静大内部を変えるような強い社会潮流を持ってくれないだろうか...という淡い期待も兼ねてこの文章を書きました。

長くなりましたが、私の根底にある願いは一つです。

幸せな半期を送ること、それだけですから

プログラミング本質カプセル化ブラックボックス

コンピュータマシン語命令文もデータも数値で表す。これは今も昔も同じ。

数値だけでは人間管理しづらいので命令文を mov や add のようなわかり易い単語に置き換えたのがアセンブラ

(わかりづらい数字人間理解やす英単語に置き換えた)

アセンブラも規模が大きくなると人間には管理しずらくなる。

そのため人間言語により近い高水言語が生まれた。

if や for などで制御をわかりやすくした。

複数の処理をひとまとめで扱うサブルーチン関数プロシージャ・ファンクション

いったものができた。

(処理の流れをわかりやすくした、構造化、カプセル化

複数データをひとまとめで扱うレコード型や構造体生まれた。

カプセル化

コードデータをまとめて扱うクラスができた。

カプセル化抽象化

アプリケーションからOS機能を呼ぶシステムコールAPIが生まれ

ブラックボックス化)

複数クラスコードデータをひとまとめにするにモジュールができた。

カプセル化

プログラムを外部から操作するRPC、CORBA、SOAPRMIができた。

リモートから操作ブラックボック化)

WebAPIアーキテクチャーを超えての疎結合が進む

さらなるブラックボックス化)

IaaS / SaaS / PaaS を使いネット上のサービスにつないでシステムを構築する。サーバ管理不要に。

ブラックボックス化)

CIツールサーバ数台〜数百台を1人で扱えるようになった

操作の簡略化)

DockerWEB/DB/KVSなどをまとめてコマンド1つで扱えるようになった。

カプセル化抽象化

プログラミングとはわかりづらいマシン語人間にわかやすくするのが本質

カプセル化ブラックボックス化・操作の簡略化は正義

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