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第1章 プログラミング概念入門 1.1 計算器 1.2 変数 1.3 関数 1.4 リスト 1.5 リストについての関数 1.6 プログラムの正しさ 1.7 計算量 1.8 遅延計算 1.9 高階プログラミング 1.10 並列性 1.11 データフロー 1.12 明示的状態 1.13 オブジェクト 1.14 クラス 1.15 非決定性と時間 1.16 原子性 1.17 ここからどこへ行くのか？ 1.18 練習問題 第1部 一般的計算モデル 第2章 宣言的計算モデル 2.1 実用的プログラミング言語の定義 2.1.1 言語の構文 2.1.2 言語の意味 2.2 単一代入格納域 2.2.1 宣言的変数 2.2.2 値格納域 2.2.3 値生成 2.2.4 変数識別子 2.2.5 識別子を使う値生成 2.2.6 部分値 2.2.7 変数の，変数への束縛 2.2.8 データフロー変数 2.3 核言語 2.3.1 構文 2.3.2 値と型 2.3.3 基本型 2.3.4 レコードと手続き 2.3.5 基本操作 2.4 核言語の意味 2.4.1 基本概念 2.4.2 抽象マシン 2.4.3 待機不能な文 2.4.4 待機可能な文 2.4.5 基本概念再訪 2.5 メモリ管理 2.5.1 末尾呼び出し最適化 2.5.2 メモリライフサイクル 2.5.3 ガーベッジコレクション 2.5.4 ガーベッジコレクションは魔術ではない 2.5.5 Mozartのガーベッジコレクタ 2.6 核言語から実用的言語へ 2.6.1 構文上の便宜 2.6.2 関数(fun文) 2.6.3 対話的インターフェース(declare文) 2.7 例外 2.7.1 動機と基本概念 2.7.2 例外を持つ宣言的モデル 2.7.3 親言語の構文 2.7.4 システム例外 2.8 進んだ話題 2.8.1 関数型プログラミング言語 2.8.2 単一化と内含(entailment) 2.8.3 動的型付けと静的型付け 2.9 練習問題 第3章 宣言的プログラミング技法 3.1 宣言的とはどういうことか？ 3.1.1 宣言的プログラムの分類 3.1.2 仕様記述言語 3.1.3 宣言的モデルにおいてコンポーネントを実装すること 3.2 反復計算 3.2.1 一般的図式 3.2.2 数についての反復 3.2.3 局所的手続きを使うこと 3.2.4 一般的図式から制御抽象へ 3.3 再帰計算 3.3.1 スタックの大きさの増加 3.3.2 代入ベースの抽象マシン 3.3.3 再帰計算を反復計算に変換すること 3.4 再帰を用いるプログラミング 3.4.1 型の記法 3.4.2 リストについてのプログラミング 3.4.3 アキュムレータ 3.4.4 差分リスト 3.4.5 キュー 3.4.6 木 3.4.7 木を描画すること 3.4.8 構文解析 3.5 時間効率と空間効率 3.5.1 実行時間 3.5.2 メモリ使用量 3.5.3 償却的計算量 3.5.4 性能についての考察 3.6 高階プログラミング 3.6.1 基本操作 3.6.2 ループ抽象 3.6.3 ループの言語的支援 3.6.4 データ駆動技法 3.6.5 明示的遅延計算 3.6.6 カリー化 3.7 抽象データ型 3.7.1 宣言的スタック 3.7.2 宣言的辞書 3.7.3 単語出現頻度アプリケーション 3.7.4 安全な抽象データ型 3.7.5 安全な型を備えた宣言的モデル 3.7.6 安全な宣言的辞書 3.7.7 資格とセキュリティ 3.8 宣言的でない必要物 3.8.1 ファイルを伴うテキスト入出力 3.8.2 グラフィカルユーザインタフェースを伴うテキスト入出力 3.8.3 ファイルとの状態なしデータI/O 3.9 小規模プログラム設計 3.9.1 設計方法 3.9.2 プログラム設計の例 3.9.3 ソフトウェアコンポーネント 3.9.4 スタンドアロンプログラムの例 3.10 練習問題 第4章 宣言的並列性 4.1 データ駆動並列モデル 4.1.1 基本概念 4.1.2 スレッドの意味 4.1.3 実行列 4.1.4 宣言的並列性とは何か？ 4.2 スレッドプログラミングの基本的技法 4.2.1 スレッドを生成すること 4.2.2 スレッドとブラウザ 4.2.3 スレッドを使うデータフロー計算 4.2.4 スレッドのスケジューリング 4.2.5 協調的並列性と競合的並列性 4.2.6 スレッド操作 4.3 ストリーム 4.3.1 基本的生産者／消費者 4.3.2 変換器とパイプライン 4.3.3 資源を管理し，処理能力を改善すること 4.3.4 ストリームオブジェクト 4.3.5 ディジタル論理のシミュレーション 4.4 宣言的並列モデルを直接使うこと 4.4.1 順序決定並列性 4.4.2 コルーチン 4.4.3 並列的合成 4.5 遅延実行 4.5.1 要求駆動並列モデル 4.5.2 宣言的計算モデル 4.5.3 遅延ストリーム 4.5.4 有界バッファ 4.5.5 ファイルを遅延的に読み込むこと 4.5.6 ハミング問題 4.5.7 遅延リスト操作 4.5.8 永続的キューとアルゴリズム設計 4.5.9 リスト内包表記 4.6 甘いリアルタイムプログラミング 4.6.1 基本操作 4.6.2 ティッキング(ticking) 4.7 Haskell言語 4.7.1 計算モデル 4.7.2 遅延計算 4.7.3 カリー化 4.7.4 多態型 4.7.5 型クラス 4.8 宣言的プログラムの限界と拡張 4.8.1 効率性 4.8.2 モジュラ性 4.8.3 非決定性 4.8.4 現実世界 4.8.5 正しいモデルを選ぶこと 4.8.6 拡張されたモデル 4.8.7 異なるモデルを一緒に使うこと 4.9 進んだ話題 4.9.1 例外を持つ宣言的並列モデル 4.9.2 さらに遅延実行について 4.9.3 通信チャンネルとしてのデータフロー変数 4.9.4 さらに同期について 4.9.5 データフロー変数の有用性 4.10 歴史に関する注記 4.11 練習問題 第5章 メッセージ伝達並列性 5.1 メッセージ伝達並列モデル 5.1.1 ポート 5.1.2 ポートの意味 5.2 ポートオブジェクト 5.2.1 NewPortObject抽象 5.2.2 例 5.2.3 ポートオブジェクトに関する議論 5.3 簡単なメッセージプロトコル 5.3.1 RMI(遠隔メソッド起動) 5.3.2 非同期RMI 5.3.3 コールバックのあるRMI(スレッド使用) 5.3.4 コールバックのあるRMI(継続のためのレコード使用) 5.3.5 コールバックのあるRMI(継続のための手続き使用) 5.3.6 エラー報告 5.3.7 コールバックのある非同期RMI 5.3.8 二重コールバック 5.4 並列性のためのプログラム設計 5.4.1 並列コンポーネントを使うプログラミング 5.4.2 設計方法 5.4.3 並列性パターンとしての機能的構成要素 5.5 リフト制御システム 5.5.1 状態遷移図 5.5.2 実装 5.5.3 リフト制御システムの改良 5.6 メソッド伝達モデルを直接使用すること 5.6.1 1つのスレッドを共有する複数のポートオブジェクト 5.6.2 ポートを使う並列キュー 5.6.3 終点検出を行うスレッド抽象 5.6.4 直列依存関係の除去 5.7 Erlang言語 5.7.1 計算モデル 5.7.2 Erlangプログラミング入門 5.7.3 receive操作 5.8 進んだ話題 5.8.1 非決定性並列モデル 5.9 練習問題 第6章 明示的状態 6.1 状態とは何か？ 6.1.1 暗黙的(宣言的)状態 6.1.2 明示的状態 6.2 状態とシステム構築 6.2.1 システムの性質 6.2.2 コンポーネントベースプログラミング 6.2.3 オブジェクト指向プログラミング 6.3 明示的状態を持つ宣言的モデル 6.3.1 セル 6.3.2 セルの意味 6.3.3 宣言的プログラミングとの関係 6.3.4 共有と同等 6.4 データ抽象 6.4.1 データ抽象を組織する8つの方法 6.4.2 スタックの変種 6.4.3 多態性 6.4.4 引数受け渡し 6.4.5 取り消し可能資格 6.5 状態ありコレクション 6.5.1 インデックス付きコレクション 6.5.2 インデックス付きコレクションを選ぶこと 6.5.3 その他のコレクション 6.6 状態に関する推論 6.6.1 不変表明 6.6.2 例 6.6.3 表明 6.6.4 証明規則 6.6.5 正常終了 6.7 大規模プログラムの設計 6.7.1 設計方法 6.7.2 階層的システム構造 6.7.3 保守性 6.7.4 将来の発展 6.7.5 さらに深く知るために 6.8 ケーススタディ 6.8.1 遷移的閉包 6.8.2 単語出現頻度(状態あり辞書を使用する) 6.8.3 乱数を生成すること 6.8.4 口コミシミュレーション 6.9 進んだ話題 6.9.1 状態ありプログラミングの限界 6.9.2 メモリ管理と外部参照 6.10 練習問題 第7章 オブジェクト指向プログラミング 7.1 継承 7.2 完全なデータ抽象としてのクラス 7.2.1 例 7.2.2 この例の意味 7.2.3 クラスとオブジェクトを定義すること 7.2.4 クラスメンバ 7.2.5 属性を初期化すること 7.2.6 第1級メッセージ 7.2.7 第1級の属性 7.2.8 プログラミング技法 7.3 漸増的データ抽象としてのクラス 7.3.1 継承グラフ 7.3.2 メソッドアクセス制御(静的束縛と動的束縛) 7.3.3 カプセル化制御 7.3.4 転嫁と委任 7.3.5 内省 7.4 継承を使うプログラミング 7.4.1 継承の正しい使い方 7.4.2 型に従って階層を構成すること 7.4.3 汎用クラス 7.4.4 多重継承 7.4.5 多重継承に関するおおざっぱな指針 7.4.6 クラス図の目的 7.4.7 デザインパターン 7.5 他の計算モデルとの関係 7.5.1 オブジェクトベースプログラミングとコンポーネントベースプログラミング 7.5.2 高階プログラミング 7.5.3 関数分解と型分解 7.5.4 すべてをオブジェクトにすべきか？ 7.6 オブジェクトシステムを実装すること 7.6.1 抽象図 7.6.2 クラスを実装すること 7.6.3 オブジェクトの実装 7.6.4 継承の実装 7.7 Java言語(直列部分) 7.7.1 計算モデル 7.7.2 Javaプログラミング入門 7.8 能動的オブジェクト 7.8.1 例 7.8.2 NewActive抽象 7.8.3 フラウィウス・ヨセフスの問題 7.8.4 その他の能動的オブジェクト抽象 7.8.5 能動的オブジェクトを使うイベントマネージャ 7.9 練習問題 第8章 状態共有並列性 8.1 状態共有並列モデル 8.2 並列性を持つプログラミング 8.2.1 さまざまな手法の概観 8.2.2 状態共有並列モデルを直接使うこと 8.2.3 原子的アクションを使うプログラミング 8.2.4 さらに読むべき本 8.3 ロック 8.3.1 状態あり並列データ抽象を構築すること 8.3.2 タプル空間(Linda) 8.3.3 ロックを実装すること 8.4 モニタ 8.4.1 定義 8.4.2 有界バッファ 8.4.3 モニタを使うプログラミング 8.4.4 モニタを実装すること 8.4.5 モニタの別の意味 8.5 トランザクション 8.5.1 並列性制御 8.5.2 簡易トランザクションマネージャ 8.5.3 セルについてのトランザクション 8.5.4 セルについてのトランザクションを実装すること 8.5.5 トランザクションについてさらに 8.6 Java言語(並列部分) 8.6.1 ロック 8.6.2 モニタ 8.7 練習問題 第9章 関係プログラミング 9.1 関係計算モデル 9.1.1 choice文とfail文 9.1.2 探索木 9.1.3 カプセル化された 9.1.4 Solve関数 9.2 別の例 9.2.1 数値例 9.2.2 パズルとnクイーン問題 9.3 論理型プログラミングとの関係 9.3.1 論理と論理型プログラミング 9.3.2 操作的意味と論理的意味 9.3.3 非決定性論理型プログラミング 9.3.4 純粋Prologとの関係 9.3.5 他のモデルにおける論理型プログラミング 9.4 自然言語構文解析 9.4.1 簡単な文法 9.4.2 この文法に従う構文解析 9.4.3 構文木を生成すること 9.4.4 限定記号を生成すること 9.4.5 パーサを走らせること 9.4.6 パーサを「逆向きに(backward)」走らせること 9.4.7 単一化文法 9.5 文法インタプリタ 9.5.1 簡単な文法 9.5.2 文法のコード化 9.5.3 文法インタプリタを走らせること 9.5.4 文法インタプリタを実装すること 9.6 データベース 9.6.1 関係を定義すること 9.6.2 関係を使って計算すること 9.6.3 関係を実装すること 9.7 Prolog言語 9.7.1 計算モデル 9.7.2 Prologプログラミング入門 9.7.3 Prologプログラムを関係プログラムに翻訳すること 9.8 練習問題 第2部 特殊化された計算モデル 第10章 グラフィカルユーザインタフェースプログラミング 10.1 宣言的／手続き的方法 10.2 宣言的／手続き的方法を使うこと 10.2.1 基本的ユーザインタフェースの要素 10.2.2 GUIを構築すること 10.2.3 宣言的座標 10.2.4 リサイズ時の宣言的振る舞い 10.2.5 ウィジェットの動的振る舞い 10.3 対話的学習ツールPrototyper 10.4 ケーススタディ 10.4.1 簡単なプログレスモニタ 10.4.2 簡単なカレンダウィジェット 10.4.3 ユーザインタフェースの動的生成 10.4.4 状況順応時計 10.5 GUIツールを実装すること 10.6 練習問題 第11章 分散プログラミング 11.1 分散システムの分類 11.2 分散モデル 11.3 宣言的データの分散 11.3.1 オープン分散と大域的ネーミング 11.3.2 宣言的データを共有すること 11.3.3 チケット配布 11.3.4 ストリーム通信 11.4 状態の分散 11.4.1 単純状態共有 11.4.2 分散字句的スコープ 11.5 ネットワークアウェアネス 11.6 共通分散プログラミングパターン 11.6.1 静的オブジェクトとモバイルオブジェクト 11.6.2 非同期的オブジェクトとデータフロー 11.6.3 サーバ 11.6.4 クローズド分散 11.7 分散プロトコル 11.7.1 言語実体 11.7.2 モバイル状態プロトコル 11.7.3 分散束縛プロトコル 11.7.4 メモリ管理 11.8 部分的失敗 11.8.1 失敗モデル 11.8.2 失敗処理の簡単な場合 11.8.3 回復可能サーバ 11.8.4 アクティブフォールトトレランス 11.9 セキュリティ 11.10 アプリケーションを構築すること 11.10.1 まずは集中，後に分散 11.10.2 部分的失敗に対処すること 11.10.3 分散コンポーネント 11.11 練習問題 第12章 制約プログラミング 12.1 伝播・探索法 12.1.1 基本的考え方 12.1.2 部分情報を使って計算すること 12.1.3 例 12.1.4 この例を実行すること 12.1.5 まとめ 12.2 プログラミング技法 12.2.1 覆面算 12.2.2 回文積再訪 12.3 制約ベース計算モデル 12.3.1 基本的制約と伝播子 12.3.2 計算空間の探索をプログラムすること 12.4 計算空間を定義し，使うこと 12.4.1 深さ優先探索エンジン 12.4.2 検索エンジンの実行例 12.4.3 計算空間の生成 12.4.4 空間の実行 12.4.5 制約の登録 12.4.6 並列的伝播 12.4.7 分配(探索準備) 12.4.8 空間の状態 12.4.9 空間のクローン 12.4.10 選択肢を先に任せること 12.4.11 空間をマージすること 12.4.12 空間失敗 12.4.13 空間に計算を注入すること 12.5 関係計算モデルを実装すること 12.5.1 choice文 12.5.2 Solve関数 12.6 練習問題 第3部 意味 第13章 言語意味 13.1 一般的計算モデル 13.1.1 格納域 13.1.2 単一代入(制約)格納域 13.1.3 抽象構文 13.1.4 構造的規則 13.1.5 直列実行と並列実行 13.1.6 抽象マシンの意味との比較 13.1.7 変数導入 13.1.8 同等性の強制(tell) 13.1.9 条件文(ask) 13.1.10 名前 13.1.11 手続き抽象 13.1.12 明示的状態 13.1.13 by-need同期 13.1.14 読み出し専用変数 13.1.15 例外処理 13.1.16 失敗値 13.1.17 変数置き換え 13.2 宣言的並列性 13.2.1 部分停止と全体停止 13.2.2 論理的同値 13.2.3 宣言的並列性の形式的定義 13.2.4 合流性 13.3 8つの計算モデル 13.4 よくある抽象の意味 13.5 歴史に関する注記 13.6 練習問題
初回：http://anond.hatelabo.jp/20101118000033
前回：http://anond.hatelabo.jp/20101122141124
店のHP(Wordpressで構築)をさくらVPSに移転完了。
無事、稼働している様子。
これで旧サーバからおさらば出来る。
某所でもヤバイヤバイ言われており、サポート掲示板でのサービス提供者の発言も
結構ヤバゲな運用状況に陥っているのが透けて見えていた。
まぁ月々500円でmysqlやpostgresqlを使い放題だし、安かろう悪かろうじゃないけど致し方がない面もあり。
さて、今度はさくらのVPSに移ったわけだが、レビューによると性能は良いらしい。
ただし、root権限があるので自分でセキュリティやアップデートに気をつけないといけないわけだが…
現状を羅列してみる。
さすがにこれはヤバイ気がする。
みんなセキュリティはどうしてるんだろ？あと追加でやるとすれば…
Twitter、楽しんでますか？
そろそろ誰か好きな人が出来たりしましたね。良かった。じゃあストーキングしちゃいましょう。
今回は「@masudadayo」さんをストーキングしてみます。（example.com的な例示IDがないので作りました。同様の用途で使いたい方使っちゃってください。）
鍵がかかってる人は諦めましょう。また、なるべくリアルタイムで捕捉することを念頭に置いて書いています。
まさかただフォローするだけ、良くてもListに入れる、RSS登録するだけなんかじゃないですよね。それでは「全て」追えません。検索を使います。
検索ワードは「from:masudadayo OR to:masudadayo OR @masudadayo」。to:と@を併記しているのは検索の仕様です。to:はin_reply_toがついているものだけを対象に検索しています。
Twitterをやっていれば自分のホームから検索すればこのクエリを保存することができます。保存したものはiPhoneなどからも使えるので出先でのチェックもできますね。
また、これ以外にさらにORで繋げて対象のニックネームなども書きたいのですが、公式検索は日本語に非常に弱いのであまり効果がないかもしれません。
そこで使えるのが通称「yats検索」（ここ）。かなり日本語のヒット率が高いのでオススメです。ただ、クロール対象が狭いので出来れば公式と併用したいところ。
ちなみに、なんとMacのTwitterクライアント「夜フクロウ」には公式検索とyats検索をマージして検索結果として表示してくれる機能が搭載されています。
他にもGoogleのアップデート検索や、NAVERのリアルタイム検索なども使えることがあります。削除されたツイートなどがインデックスに残っていたり、ね。
favを使ってコミュニケーションをとっている通称ふぁぼクラスタだとこれは外せません。
favstarではほぼリアルタイムに観測ができます。Recentがふぁぼられ、Givenがふぁぼり。ただ、無料だと時系列に過去へさかのぼれるのが1ページ(20件)だけなので古いものが見れません。
そこで、国産サービスだと有名なふぁぼったーや、最近ではふぁぼろぐなんかも出来ました。
特にふぁぼろぐは、自分のふぁぼを整理して見られるのが恥ずかしい！と言って非公開にする人が続出しています。favはその人の趣味嗜好や内面を知ることのできる大事なデータですから必ずチェックしましょう。
対象が仲良くしてる人（@を飛ばしてるとかRTしてるとか）気になりますよね。
ずばり、なかよしったーでは最近のツイートの中から一番を調べられます。
また、Twilogなら、対象の人が登録してれば過去全て、してなくても最近のツイートの中から仲の良い順に表示されます。右ペインの「Friends」でどうぞ。
Twitivityでプロフィールや、アイコン画像変遷が追いかけられます。気持ちや環境に変化があるとプロフィールを変える人は多いのでこれでぜひ。
特に、Twitpicなどの写真系や、foursquareや国産ならロケタッチを始めとした位置情報サービス系。
電波の悪さや、APIの不調などでサードパーティのサービスにだけデータがアップされて、Twitterにはつぶやかれていない事が結構あるので、ツイートとは別にチェックしておくのをオススメします。
他にも皆さんの素敵なTwitterストーキング術があれば教えてください。Facebookのように複雑でないTwitterはストーキングが非常に簡単ですね。
では、タイムラインで。
あいにくとそのショップではiPhone4の料金体系がまだ取得できてなかったので、そこいらへんは今日の情報とマージしつつ。
[新規とか乗り換えとか]
http://mb.softbank.jp/mb/iphone/iphone4/price_plan.html
あと新ホワイトプランなのでその辺注意。
[3GSから乗り換え]
端末代の月賦残数分は負担増えるよ。結構高いよ。
あとのもろもろは多分変化なし。
旧パケット定額なら増えたり減ったり忙しいけど最終的に負担減るよ。
もう新パケット定額なら3Gの月賦残数分が負担増えるよ。まあまあ高いよ。
[iphone for everybodyまで絡むと]
http://mb.softbank.jp/mb/iphone/iphone4/price_plan.html
基本このとおり。
これにプラスで新規契約手数料が2,835円＋乗り換え元の手数料(docomoだと2,100円だっけか)。
契約するプランはホワイトプランの新しいほう(24ヶ月目以外の契約変更が高くなるやつ)。
月賦の割引とかは確か変わらなかっただろう、ってことで1,920円 x 月賦残り月数。
残り月数が昨年6月末締めなら15回だろうってことで、15ヶ月は1,920円余計にかかるだろうとのこと。
# この辺は店で実際に聞くとかMy Softbankで月々割の残回数を確認するとかを推奨。
機種変更の端末代金は32GBだと月々2,700円、16GBだと月々2,220円。
↓とも一致してるので間違いはなさそげ。
http://wayohoo.com/ipod/news/iphone-4-price-question-softbank-call.html
これにバリュープログラムだと月々-1,920円、標準プライスだと月々-1,440円。
32GB+バリューで780x24=18,720円、16GB+バリューだと7,200円が月々の差し引き端末代金。
多分これは元の契約と一緒。のはず。
と説明されたんだけど、よくよく考えると店員の説明間違ってる気がする。
手元に図を書いて考えたら、月々割が解除+再契約なので月々割分は増減に特に関係なく。
今: 3GS端末代 2,700円 - 1,920円 = 780円
その後: 3GS端末代 2,700円 + 4端末代 2,700円 - 1,920円 = 3,480円
さらに後: 4端末代 2,700円 - 1,920円 = 780円
これで計算すると32GBで2,700円の15ヶ月で40,500円、16GBだと同様で33,300円が増分。のはず。
# 月賦残回数も同様にMy Softbankで確認できる。
基本的には3GSからの契約のうち、月賦の残契約月数が12回減っただけ。
んで、自分の場合は2008/07契約で残回数が3回だそうで。
# ここは3GS側の月々割残数が保証できないので店に確認するなり（ry
あとiphone for everybodyの2年縛りを嫌ってたもんでパケット定額の上限が今5,985円。
これが4,410円になるので月々-1,575円マイナス。
てことで月々割残数残ってるうちはプラスだけど終わったらちょっと安くなるよ！と。
言われておおーと思いつつ図に書いて考えたらやっぱりおかしい。
ってことで確認と計算したところ、端末代月賦が3,360円の残5回。
端末代 + パケット定額で考えると
今: 3,360 - 1,920 + 5,985 = 7,425円。
のちしばらく: 3,360 + 2,700 - 1,920 + 4,410 = 8,550円 (今との差+1,025円)
3G端末代完了後: 2,700 - 1,920 + 4,410 = 5190円 (今との差-2,235円)
# ただしiPhone4の月賦支払い開始時期とか微妙にずれるので、もちょいパターンがある。
というか今まで払いすぎ。トータルでは損してる。
頭金で一律5,250円かかりますーと言われてはてーと思ってぐぐって納得。
要は店単位で決められる金額っぽい。
というわけで頭金0円の店を頑張って探そう。あるのかしら。
あと仮予約(予約の予約)を既に受け付けてた。
頭金にしろ仮予約にしろ、3GSの時と流れは変わってない気がする。
店に行った意味はなんかあったんだろうかと激しく疑問が沸々。
http://2chcopipe.com/archives/51302970.html
おしゃれクエスト -オタクファッション脱却指南書-というまとめが微妙に面白かったので、自分の場合どうやったか公開しておく。スペックとしては現在36歳独身男だ。
学生向けの激安ショップで友達とショッピングをしていた。イメージとしてはライトオンみたいなところだ。
3着くらいの服を持って、財布を見せて、これ全部欲しいけど金ないんっすよ！と言えばショップのおじちゃんやおばちゃんが1着くらいはおまけでサービスしてくれるような店が主な狩場だった。
この頃はオタクっぽい友人ばかりだったので、その中ではセンスがある、とかカッコイイと言われていた。ある意味黄金時代。
当然金がないのでオカンの買って来た服も大事な服だった。
ダイエー、洋服の青山、ジャスコの3つが全ての狩場だった。他は眼中になかった。
学生向けのショップではなく、ちゃんとしたスーパーで買うことがオトナだと思っていたような気がする。
ショップオリジナルっぽい意味不明なブランドの服をベースに、ハッシュパピーやラコステなどの高級服をときどきビビリながら買っていた。
当然一着5000円もするような豪華な服など買えるわけもなく、3000円くらいの服とオカンの買って来た服を長年織り交ぜながら四苦八苦する。
てんやなどのカウンターに座っても店員からはアウトオブ眼中で注文しても無視されるという空気のような存在として扱われ、ファッション経験値を貯めてレベルアップしなければならないと思い知る。
まず敵を知ることから始めようと、メンズノンノを買うようになる。
ファッション誌ではないが、BRIOも定期購読するようになった。
はじめはいわゆるモード系やヒップホップ系を見ると虫唾が走るような気持ち悪さがあったが、経験値欲しさからこれが正常なんだと念じながら頑張ってガン見して慣れるよう努力した。
半年ほどである程度ガマンできるようになったので、まずアニエスでシャツとパンツとベルトとマフラーを買った。
その後J-CREWでもパンツを買ったので、とりあえず人並みになれたような気がした。
丸井に入ったところまではいいが、組み合わせが分からないので、適当に目のあった女性店員に全身コーディネートしてもらった。
偶然にもそのブランドの関東エリアマネージャーという顔のきく人だったので、他の店舗に堂々と入っていって、これがいいとか似合わないとか着せ替え人形のように着せられながら、靴の合わせ方など色々とアドバイスをもらった。
その後は下着はVISARUNO、アウターはタケオキクチ、イーストボーイをベースにロートレアモン、ポールスミスなどを組み合わせていった。
調子に乗って全身丸井で固めてビームス、エディフィス、シップス、ユナイテッドアローズにも突入を試みたが、ことごとく店員にガン無視されてまだまだレベル不足だなと思い知った。
話がそれるが、ずっとジーンズはボブソンのふわふわソフトタイプだったが、この頃にはじめてエドウィンのスタンダードを買った。
渋谷西武や新宿伊勢丹にも出入りするようになり、ブランドの幅が広がっていき、スーツもマージマサトモやアレグリなど10万円コースで固めていた。
既にファッション誌はメンズノンノを卒業し、MRミスターハイファッションを見るようになった。
この頃買ったジャンポールゴルチエやヨウジのコートは今でも時々使っているが、美容室などで褒められることがありちょっと嬉しい。
美容室も当時考えられる最高峰のテレビなどで有名な南青山の美容室にしていた。むしろ青山周辺ならどこでもよかった。後悔はしていない。
そして難攻不落と聞いていたコムデギャルソンも難なくクリアし、このデザインいいっすねぇ！などと店員と談笑していたが、実際は何がいいのかさっぱりわかっていなかった。
そのためコムデギャルソンは買うだけ買って一度も着たことがない。
ここで突然事件が発生する。
調子に乗っていて罰が下ったのか、人口7万人程度のド田舎に転勤させられたため、服の購入頻度が一気に低下する。
出張先の駅ビルなどでワイズやイッセイミヤケ、グッチやエルメスを買う日々が続いたが、この時期は服オタから脱却するとても重要な期間であった。
クワを持ったおっさんが商店街を歩いていても、全身ヨレヨレのジャージやスウェットで歩き回る人々を見ても、特別違和感を感じないようになったのである。
さらに全く関係ないが生まれて初めてナンパをしたのもこの時期である。
特に作戦があったわけでもなく、我慢できなくなって突発的に声をかけてしまっただけなので当然瞬殺されたが、人並みの人生を謳歌していることに気付き興奮して夜眠れなかった。
美容室のおねーさんにアニエスやワイズが好きなら無印良品はどうかと教えられ、近くの無印に通うようになる。
下着やシャツは今でもメインに使っている。TPOを問わない無難な品揃えがうれしい。
狩場が少ない影響で欲しいと思う服がなくなり、イオンやライトオンでMFEやPLUS ONEを買うようになる。
売り場面積の都合で品揃えがいいので、極度のデザインセンスや品質を問わなければ思い描いたイメージに近い服を探せることが多い。
この時期には完全に頭の中がモード系からカジュアル系に移行していたため、ちょっとダサいかな程度にしか感じない。
イオンで捨て値で売り出されていた青島コートを買ったのもこの時期だ。
話題の国民服がたくさんあって驚いたが、フリースとヒートテック以外はあまりいいものが見つからない。
とくにグラデーションのネルシャツみたいな服の肌触りとセンスはひどいと思った。
まだまだ私にはレベルが高すぎて勝てる気がしない。
とりあえず初日なのでTシャツを買って次回につなぐこととした。
マインドが皆無だからだ。
例えばi-phoneをあの規模で展開しようとすると、
・携帯電話の部署
上記二つの部署と事業内容をマージすると共に
を整備する必要がある。
上級幹部にしか出来ないが、
現状の事業を回す業務に忙殺されていて、
とても考えている余裕は無い。
(こんな企画が上がってきても目を通している暇は無い)
また、上記のことが分かっているため、
社員個人として考えがあっても言い出さない。
以下、無限ループ。
だから、出来ないし出ない。という単純なお話。
誰が悪いのでも無く、それが出来ない事がシステム化されているから。
その状況を変えるために、何が出来るのか、日々考えている。
すまん、いいたいことの意図は分かるつもりなんだけど、どうも僕の説明が下手なようで伝わっていない気がしてきた。
ドクター論文の「内容」という点では、投稿論文の「内容をまとめて」作るものだと、私は思うよ。
とはいえ、たとえば極端に言い方として、投稿論文をホチキスで止めただけ、という作業では不足だし、高々2～3本の投稿論文を、単純にマージしただけでは、内容的にも分量的にもD論としては不足すると、私は思う。
そこで、投稿論文の「内容をまとめ」ながら、さらに肉付けしたり、重複する箇所は削ったり、その過程で追実験したりするのが、「ドクター論文をまとめて(書いて)」いく。そのためには追実験やら検討をする時間も必要だから、そのために最後の１年を設定する・使うんじゃないの？というのが、私の指摘でした。
大意としては、あなたのいいたいことも分かっているつもりなんですが、伝わりますでしょうか？
その際に、最低2本の学会誌掲載が必要だったよ。
大学や分野によって違うけど、課程Dだとそんなもんだと思う。国内外の学会は問わないが、査読付の英文誌、または、それ相応の学会の査読付英文Proc.で最低2本以上、できれば3本というのが、一般的な工学部の課程Dじゃないかな。論文Dでも、D論とは別に投稿論文を5～6本は要求されるでしょう。
以降、あなたの指摘には私も同意で、そして最後のところ。
理工系だと前述の通りなんだけど、文系だと事情が違うのかなぁと思っている。それは先の書き込みの通り。
ウソかホントかは知らないけれど、いまだに「満期退学が当たり前」とか、「教員でも紀要しか実績にないのが当たり前」とか、そんな噂があるからなぁ。学生の時点で投稿論文があるとか、順調に課程Dを課程内で取るとかが、当たり前じゃない世界があるのかもしれない。理工系にはないけど。
完全に誰もが自由に出入りできるようにするのは難しいだろうが、こういうのはいかが？
必要人物：
UserAgentなしでアクセスすると。。
http://marj.jp/
HTTP Status 500 - type Exception report message description The server encountered an internal error () that prevented it from fulfilling this request. exception javax.servlet.ServletException at org.apache.struts.action.RequestProcessor.processException(RequestProcessor.java:545) at org.apache.struts.action.RequestProcessor.processActionPerform(RequestProcessor.java:486) at org.apache.struts.action.RequestProcessor.process(RequestProcessor.java:274) at org.apache.struts.action.ActionServlet.process(ActionServlet.java:1482) at com.hmsystems.common.struts.extension.HmsActionServlet.process(HmsActionServlet.java:28) ...
http://pkga.jp/
HTTP Status 500 - type Exception report message description The server encountered an internal error () that prevented it from fulfilling this request. exception java.lang.NullPointerException at com.hmsystems.sns.presentation.struts.RequestProcessor.processForwardConfig(RequestProcessor.java:91) at org.apache.struts.action.RequestProcessor.process(RequestProcessor.java:279) at org.apache.struts.action.ActionServlet.process(ActionServlet.java:1482) at com.hmsystems.common.struts.extension.HmsActionServlet.process(HmsActionServlet.java:28) at org.apache.struts.action.ActionServlet.doGet(ActionServlet.java:507) at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:696) at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:809)
両方ともHM SYSTEMSさんが作っていたんですね。
http://www.youtube.com/watch?v=k6_1P2EKKYo&feature=PlayList&p=56E3E51E650A4CE7&index=0
食事する機会があって、話してたら日本へ愚痴がおおくて苦笑いした
たしかになぁと思う部分をここに書く
要約すると
日本の開発者は、とにかく私的で内輪ネタを好む。そして後先を考えない。
というお話なんだけど
この前TOMOYOLinuxがカーネルマージされたことをその人も知ってたんだけど
元ネタはカードキャプチャーさくらっていうアニメだと知って苦笑いしてた。
幼稚だなって言ってた。個人ならともかく企業がやる事じゃないと。
そのひとが来日したのは、もともとはSFC時代のゲーム開発のためなんだけど
日本の開発で一番困ったのは、その場のことしか考えない開発体制と方針だそうだ
とくに怒ってたのは、RPGでキャラクター名を入れる画面があるんだが
欧米の人からすれば、６文字以上の名前もあたりまえのようにあるから、そうしてくれればいいのに
日本の開発者達は当たり前のように３，４文字にしようとしている
「ローカライズするときにかえればいいよ」と返してきて困ったそうだ
「後でかえるくらいなら、今かえればいいじゃないか」といっても日本の開発者は聞かないそうだ。
ゲームタイトルも英語知らないくせに英語で決めて、分かる人の指示を聞こうとしない
俺に一言聞けばいいのに・・って言ってた。
当然アメリカ発売するときにタイトル変えなければいけない事になる。
こんな事が何十回もあったそうだ
PS以降海外市場の拡大で、意識するようになってこういう事例は減ったらしいが、市場が小さいからって無視するような問題じゃない
企業のイメージに関わるのに、なんでこんな事を平気でするんだって不思議がってた。
日本はとくに家庭や身内にたいしてはギチギチにルールを強制するけど
ちょっと外に出たら、こんなにゆるい国はないという
googleストリートビューの問題で、プライバシーの問題が起こったけど
日本は洗濯物外で干してるくせにプライバシーの侵害とかいうのはおかしいと怒ってた
（アメリカでは洗濯物は外で干すのは下品だからと禁止だったりするのが普通らしい。
URIが違うことってよくあるじゃない。
http://jp.reuters.com/article/topNews/idJPJAPAN-35087520081125
http://jp.reuters.com/article/topNews/idJPJAPAN-35087520081125?feedType=RSS&feedName=topNews
この二つの記事って同じ記事なんだけど、そのままブックマークするとそれぞれ別のブクマになっちゃうんだよね。
Table of Contents： ||||||
| オープンソースソフトウェアとGIS | Open Source software and GIS | Open Source software and GIS | 1 (6) |
| オープンソース概念 | Open Source concept | 1 (2) | |
| オープンソースGISとしてのGRASS | GRASS as an Open Source GIS | 3 (2) | |
| ノースカロライナサンプルデータセット | The North Carolina sample data set | 5 (1) | |
| この本の読み方 | How to read this book | 5 (2) | |
| GISの概念 | GIS concepts | GIS concepts | 7 (14) |
| 一般的なGISの原理 | General GIS principles | 7 (6) | |
| 地理空間データモデル | Geospatial data models | 7 (4) | |
| GISデータとシステムの構成 | Organization of GIS data and system | 11 (2) | |
| 機能 | functionality | ||
| 地図投影法と座標系 | Map projections and coordinate systems | 13 (8) | |
| 地図投影原理 | Map projection principles | 13 (3) | |
| 一般的な座標系とdatums | Common coordinate systems and datums | 16 (5) | |
| GRASSをはじめよう | Getting started with GRASS | Getting started with GRASS | 21 (32) |
| 第一歩 | First steps | 21 (16) | |
| GRASSのダウンロードとインストール | Download and install GRASS | 21 (2) | |
| データベースとコマンドの構造 | Database and command structure | 23 (3) | |
| GRASS6のためのグラフィカルユーザインタフェイス: | Graphical User Interfaces for GRASS 6: | 26 (1) | |
| QGISとgis.m | QGIS and gis.m | ||
| ノースカロライナを用いてGRASSを開始 | Starting GRASS with the North Carolina | 27 (3) | |
| データセット | data set | ||
| GRASSデータ・ディスプレイと3D可視化 | GRASS data display and 3D visualization | 30 (4) | |
| プロジェクトデータ管理 | Project data management | 34 (3) | |
| 新しいプロジェクトでGRASSを開始 | Starting GRASS with a new project | 37 (7) | |
| aのための座標系の定義 | Defining the coordinate system for a | 40 (4) | |
| 新しいプロジェクト | new project | ||
| 空間投影されていないxy座標系 | Non-georeferenced xy coordinate system | 44 (1) | |
| 座標系の変換 | Coordinate system transformations | 44 (9) | |
| 座標系のリスト | Coordinate lists | 45 (2) | |
| ラスタとベクトル地図の投影 | Projection of raster and vector maps | 47 (1) | |
| GDAL/OGRツールで、再投影 | Reprojecting with GDAL/OGR tools | 48 (5) | |
| GRASSデータモデルとデータの交換 | GRASS data models and data exchange | 53 (30) | |
| ラスターデータ | Raster data | 54 (16) | |
| GRASSの2Dの、3Dのラスターデータモデル | GRASS 2D and 3D raster data models | 54 (2) | |
| 領域の統合と境界 | Managing regions and boundaries | raster map resolution | |
| ジオコードされたラスターデータのインポート | Import of georeferenced raster data | 58 (8) | |
| スキャンされた歴史的地図のインポートとジオコーディング | Import and geocoding of a scanned | 66 (3) | |
| ラスターデータエクスポート | Raster data export | 69 (1) | |
| ベクトルデータ | Vector data | 70 (13) | |
| GRASSベクトルデータモデル | GRASS vector data model | 70 (3) | |
| ベクトルデータのインポート | Import of vector data | 73 (5) | |
| xy CAD描画のための座標変換 | Coordinate transformation for xy CAD drawings | 78 (2) | |
| ベクトルデータのエクスポート | Export of vector data | 80 (3) | |
| ラスターデータを使う | Working with raster data | 83 (86) | |
| ラスター地図を表示、管理 | Viewing and managing raster maps | 83 (22) | |
| ラスターデータの表示と、カラーテーブルの割り当て | Displaying raster data and assigning a color table | 83 (3) | |
| ラスター地図に関するメタデータを管理 | Managing metadata of raster maps | 86 (2) | |
| ラスター地図のクエリとプロファイル | Raster map queries and profiles | 88 (2) | |
| ラスター地図の統計 | Raster map statistics | 90 (1) | |
| ラスター地図のズームと、部分集合の生成 | Zooming and generating subsets from | 91 (1) | |
| 簡単なラスター地図の生成 | Generating simple raster maps | 92 (2) | |
| 再分類と再スケーリング | Reclassification and rescaling of | 94 (3) | |
| ラスター地図 | raster maps | ||
| ラスター地図タイプの記録と値の置換 | Recoding of raster map types and value replacements | 97 (2) | |
| カテゴリラベルの割り当て | Assigning category labels | 99 (4) | |
| マスキングとノーデータ値の取り扱い | Masking and handling of no-data values | 103(2) | |
| ラスター地図の計算 | Raster map algebra | 105(10) | |
| 整数と浮動小数点データ | Integer and floating point data | 107(1) | |
| 基本的な計算 | Basic calculations | 108(1) | |
| “if"状態を使う | Working with ``if'' conditions | 109(1) | |
| r.mapcalcのNULL値の取り扱い | Handling of NULL values in r.mapcalc | 110(1) | |
| r.mapcalcでMASKを作成 | Creating a MASK with r.mapcalc | 111(1) | |
| 特別なグラフ演算子 | Special graph operators | 112(1) | |
| 相対的座標での近傍演算 | Neighborhood operations with relative coordinates | 113(2) | |
| ラスタデータの変換と内挿 | Raster data transformation and interpolation | 115(11) | |
| 離散的ラスターデータの自動的ベクトル化 | Automated vectorization of discrete raster data | 115(3) | |
| 連続フィールドの等値線の描画を生成 | Generating isolines representing continuous fields | 118(1) | |
| ラスタデータのリサンプリングと内挿 | Resampling and interpolation of raster data | 119(5) | |
| ラスター地図のオーバーレイとマージ | Overlaying and merging raster maps | 124(2) | |
| ラスターデータの空間分析 | Spatial analysis with raster data | 126(29) | |
| 近傍分析とクロスカテゴリー統計 | Neighborhood analysis and cross-category statistics | 126(7) | |
| ラスタフィーチャのバッファリング | Buffering of raster features | 133(2) | |
| コストサーフェイス | Cost surfaces | 135(5) | |
| 地勢と分水界分析 | Terrain and watershed analysis | 140(13) | |
| ランドスケープ構造解析 | Landscape structure analysis | 153(2) | |
| ランドスケーププロセスモデリング | Landscape process modeling | 155(11) | |
| 水文学的、地下水のモデル | Hydrologic and groundwater modeling | 155(3) | |
| 浸食と宣誓証言モデル | Erosion and deposition modeling | 158(8) | |
| ラスタベースのモデルと解析に関するまとめ | Final note on raster-based modeling and analysis | 166(1) | |
| ボクセルデータを使う | Working with voxel data | 166(3) | |
| ベクトルデータを使う | Working with vector data | 169(94) | |
| 地図の表示とメタデータ管理 | Map viewing and metadata management | 169(4) | |
| ベクトル地図を表示 | Displaying vector maps | 169(3) | |
| ベクトル地図メタデータ維持 | Vector map metadata maintenance | 172(1) | |
| ベクトル地図属性管理とSQLのサポート | Vector map attribute management and SQL support | 173(14) | |
| GRASS6でのSQLサポート | SQL support in GRASS 6 | 174(7) | |
| サンプルSQLクエリと属性変更 | Sample SQL queries and attribute modifications | 181(4) | |
| 地図再分類 | Map reclassification | 185(1) | |
| 複数の属性があるベクトル地図 | Vector map with multiple attribute tables: layers | 186(1) | |
| ベクトルデータをデジタル化 | Digitizing vector data | 187(5) | |
| 位相的データのデジタル化の一般原理 | General principles for digitizing topological data | 187(2) | |
| GRASSでの対話的なデジタイジング | Interactive digitizing in GRASS | 189(3) | |
| ベクトル地図クエリと統計 | Vector map queries and statistics | 192(4) | |
| 地図のクエリ | Map queries | 192(2) | |
| ベクトルオブジェクトに基づくラスター地図統計 | Raster map statistics based on vector objects | 194(2) | |
| ポイントベクトル地図統計 | Point vector map statistics | 196(1) | |
| 幾何学操作 | Geometry operations | 196(20) | |
| 位相的な操作 | Topological operations | 197(6) | |
| バッファリング | Buffering | 203(1) | |
| フィーチャの抽出と境界のディゾルブ | Feature extraction and boundary dissolving | 204(1) | |
| ベクトル地図を修理 | Patching vector maps | 205(1) | |
| ベクトル地図のインターセクディングとクリッピング | Intersecting and clipping vector maps | 206(3) | |
| ベクトルの幾何の変換と3Dベクトルの作成 | Transforming vector geometry and creating 3D vectors | 209(2) | |
| 点からのコンベックスハルとトライアンギュレーション | Convex hull and triangulation from points | 211(1) | |
| 同じ位置の掘り出し物の複数のポイント | Find multiple points in same location | 212(2) | |
| 一般的な多角形境界の長さ | Length of common polygon boundaries | 214(2) | |
| ベクトルネットワーク分析 | Vector network analysis | 216(11) | |
| ネットワーク分析 | Network analysis | 216(5) | |
| 直線的な参照システム(LRS) | Linear reference system (LRS) | 221(6) | |
| ラスタへのベクトルデータ変化 | Vector data transformations to raster | 227(3) | |
| 空間的な内挿と近似 | Spatial interpolation and approximation | 230(19) | |
| 内挿方法を選択 | Selecting an interpolation method | 230(5) | |
| RSTによる内挿と近似 | Interpolation and approximation with RST | 235(2) | |
| RSTパラメタの調整: テンションとスムージング | Tuning the RST parameters: tension and smoothing | 237(4) | |
| RSTの精度を評価 | Estimating RST accuracy | 241(3) | |
| セグメント化処理 | Segmented processing | 244(3) | |
| RSTとのトポグラフィー分析 | Topographic analysis with RST | 247(2) | |
| ライダーポイントのクラウドデータを使う | Working with lidar point cloud data | 249(8) | |
| ボリュームに基づくは内挿 | Volume based interpolation | 257(6) | |
| 3番目の変数の追加: 高度のある降水量 | Adding third variable: precipitation with elevation | 258(3) | |
| ボリュームとボリューム-時間内挿 | Volume and volume-temporal interpolation | 261(1) | |
| 地球統計学とスプライン | Geostatistics and splines | 262(1) |
