「線形」を含む日記 RSS

はてなキーワード: 線形とは

2021-06-22

anond:20210622223511

東海道新幹線インフラもだいぶ老朽化してきた上に線形が速度のボトルネックになってるらしいじゃん

作り替えとか考えたら別ルートリニア作るのそんなに悪い話じゃないよね

2021-06-20

https://anond.hatelabo.jp/20210620023451

   私が文科一類採用された平成15年の前期試験数学は、第1問と第3問が理系かぶり、他面、第4問の確率かぶっているなど珍しい年だった。

  平成14年の前期数学が異常に簡単な反面で、世界史が鬼だったことの反動で、平成15年の前期文系数学は、多くが理系かぶった。

   私は、理系かぶっていた問題を全部完答した反面、文系用の用意された線形計画問題ミスって、確率問題もあまりできた記憶がないが

     当時の文科一類受験生としては理系かぶっていた問題で20点満点だったこと、世界史地理問題もある程度できていたこから採用されたと考えられる。

   成績開示は怖くてしていないが、そんなに高い成績で受かってはいないだろう。

2021-06-17

CTOだけど、一ヶ月Web就職レビューしてみた。

https://anond.hatelabo.jp/20210617075257

0. 温度感

基本的現在では、バックエンドフロントエンド運用保守全てができないエンジニア価値は無い。

経験者でも、これらができない/わからないのは、相当恥ずかしいことだと思った方がいい。

典型的はてなー意識の高さ。

上がってるような基本(元増田に上がってるやつの倍ぐらい)が全部立ち上げからできて

2〜3個プロジェクト経験したらテックリード素養が既に身についてそう。

まり、ただのエンジニアにはそこまで要求されない。

プロジェクト的にもどっちかが弱いと

Rails/DjangojQuery+Bootstrapみたいな構成

Amplify/FirebaseにVue/Reactみたいな構成全然あるので

フロントバックエンドも一旦はどっちかでいい。

面接はなんとか抜けてもらうとして、

チーム開発での最低限の目標としては、

成果物から指導学習コストレビューコスト技術負債マネジメントコストを引いた分が正になっていれば

ひとまず「チームに居ていい人」と見なされそう。

チーム的に良くても、経営層にそれで許されるかはわからんのでその辺の立ち回りも上手いことやるとして、

一旦は、正の生産性を目指してほしい。

以後、ブコメで誰一人一ヶ月でできるって言ってなくて笑うので、

一ヶ月というのは無視して、三〜六ヶ月程度をイメージしつつ書いていく。

1. 言語: PythonJavascript

これだけで一ヶ月経つ気がするが正気か。

似たような言語なのでどっちからやってもいいし、両方同時にやってもいい。

どっちかしかやらないならJavascriptおすすめ。後ででてくる、Flaskは適当Expressかに置き換える

現場だとほぼTypescriptなので、Javascriptはある程度慣れたらTypescriptに移行したほうがいい。

どちらも、Python2とES2015以前の記法というレガシーネット上に転がってるので参考にしないように注意。

パッケージ管理単体テストタスクランナー

この辺は6のフロントフレームワークと同時にやる。

コードは断片的なサンプルではなく

一貫性があって

・正しい書き方がされた

お手本プロジェクトをなにか(github書籍など)で手に入れて読むべき。

おそらくフレームワークに乗っかっているので並行して進めることになる。

6. フロントエンドフレームワーク: Vue.js

話の流れで先にこっち

現在コーディングのグッドプラクティスデザインパターンフレームワークの形をしている。

なので、ReactとVueをその思想から理解しきれれば、プログラミング言語の潮流の最先端に追いつけるはずだ。

とはいえ最低限としては使い方が分かるところまで。

TypescriptVue.jsも書き方をどこまで取り入れるかが使用者裁量に任されてるし、

開発でVueとReactのどっちを使うかはチーム次第なので、

一旦React+Typescriptガチガチに書かれたコードプロジェクトを拾ってきて、必死で解読するのがいいと思うなー。

2割ぐらいわかった気になればチーム入ってから(React, Vueどちらだったとしても)動けそう。

パッケージとかテストタスクデプロイ辺りもこのタイミングで拾ってきたプロジェクトを使って学ぶ。

2, 4. ツール: gitDocker

バージョン管理コンテナ思想が優れているのは自明なので、これらはツールと見ていい。

そして、後からプロジェクトに入った人がプロジェクト流儀に沿って使う分には難しいことはなさそう。

採用に来た人がgitとかわかってるとチーム開発経験者だなーって思うし、知らないと未経験者なんだなーって思うし、

そういう意味ではチーム開発の経験があるかどうかの試金石にはされてそう。

構築できる、ではなく、触れる程度で良さそう。

gitプロジェクト流儀によると書いたが、git-flowイメージ図を理解して運用できるのがよい。

https://qiita.com/KosukeSone/items/514dd24828b485c69a05

3. OS: Linux

これは「パソコンの使い方わかってますか」ぐらいの温度感

ファイルパーミッションユーザープロセスのような基本概念理解する

一冊読めば済むだろうし、概念系はさらっておいてほしい。

grepやfindやxargsなどのコマンドを組み合わせて簡単な処理を自動化する

こういうのができるんだなーって言うのを知っておいて、調べつつ書ければ十分。

sedとか正規表現も。

あとはシェルスクリプトとかって思ったけど同様のことはPythonでもできそう。

IPアドレスを調べたり、SSHリモートマシンログインする

地味にSSHログインした先の環境だと、vimが主要なテキストエディタになるので

vimを最低限触ることだけ要りそう。もういらないかもって思ってたんだけどなー。

ファイル開いて入力モードに切り替えて書き込んで保存して終了

チュートリアルする。拡張とかはいらない。

細かく書いたが、LPIC-1の範囲がほどよくまとまっているのでそっちを参照するとよい。

5. サーバーフレームワーク: Flask

フレームワークを覚えること自体重要なのではなく、Web開発の基本を習得することが重要

これが意図なら

HTTPルーティングデータベースSQL認証セッション管理などは当然すべて覚える。

この辺の機能を持った小規模Webアプリを作ってHerokuデプロイすれば一旦完成とみなしてよさそう。

コード書き写しただけにならないようには注意しつつだけど、長く見て5人日ぐらい?

慣れると1日あればいけると思う。

フレームワークもなんでもいい。

軽量である必要もなくて、

Djangoとかでも各コンポーネントがどんな働き方してるか程度はわかるだろうしそれで十分。

余力があれば複数個触ってみたり、人から勧められたらそっちでも。

最近サーバーレス&NoSQL流行ってるのでFirebaseとかもやればいいと思う。

7. アルゴリズム

コメントリーが荒れててウケる

実務プログラミングで最低限必要アルゴリズム力は

「書いてるコード計算量オーダーを把握していること」

に尽きる。

計算量を気にしなかったせいで線形検索メソッドとfor文を組み合わせて

O(n^2)やO(n^3)のロジックを書いてしまって

データ量が万〜十万の本番データで遅延するとか

それらに対して分散や非同期処理で解消しようとするとか、

ちょっとでもアルゴリズムを触った人ならアホらしいなって思うような行為

アルゴリズム不要勢は平気でやるぐらい、両者は溝が深い。

計算量を意識するだけなら、AtCoderABCのC〜D問題辺りが解ければ十分。

8. セキュリティ

有名な脆弱性攻撃手法は、ほとんどフレームワーク等で解決手段が用意されている

(XSS対策自動エスケープなど)

のでアドリブをせずに正しい書き方でやれば良い。

開発現場でもセキュリティリスクがある箇所を1から自前で実装することを経験が浅い者にはやらせないので、

ただただ、フレームワークが正しいとしているやり方をなぞるのが良い。

最後

開発の勉強のやり方としては、

・正しいコード見本を手に入れること

公式リファレンスを読むこと

エラーメッセージを読むこと(そしてググること)

この辺りの習慣があればやってけんのかな、

その他、チーム開発って面では

アジャイルサムライプロジェクト管理)とか

TeamGeek(人間性)とかインプットしておくと共通言語が増えて嬉しい。

この方向で進めてけば、その途中で正の生産性≒足引っ張らないぐらいになれるので、

そしたらやってけるんちゃうーって感じ。

2021-06-11

ワクチン1回目摂取しました(追記@7時間後)

https://anond.hatelabo.jp/20210611155301

この人はワクチン接種後の副反応があまり無いみたいだけど、副反応ってどういうタイミングで出て、どのくらい続くものなんだろうと思って調べてみた。

青森県中央病院が、細かくまとめていた。

https://aomori-kenbyo.jp/archives/109989

ざっくりまとめると、

  • 1回目より2回目の方が副反応経験する人が多い(元増田は1回目らしいので2回目はくるしむかもよ?ひっひっひ)
  • 注射部位の痛みは、接種日~翌日に掛けて現れ、1回目でも8割以上の人が経験する。
  • 筋肉痛は、注射部位の痛みに次いで多く見られ、接種日~翌日に掛けて現れる。
  • 疲労を感じる人はそれほど多くないが、2回目接種後の翌日には60%の人が疲労を感じている。
  • 頭痛疲労と同様の傾向で、2回目接種後の翌日にピークがあり、40%の人が経験している。
  • 1回目で発熱する人はまれ。2回目では接種日に発熱する人は8%程度だが、翌日には40%の人が発熱している。3日目に発熱経験した人は8%程度まで下がる。
  • 年代別に見ると、若者高齢者副反応があった割合がほぼ線形に下がる(若者の方が副反応が起きやすい)。

総合すると、接種1回目の副反応注射部位の痛みや筋肉痛がメインで、接種日~翌日に掛けて現れ

接種2回目の副反応はこれらに加えて疲労頭痛発熱が出やすくなり、接種の翌日に経験している人が多い

ま、接種日と翌日は注意して経過観察しましょう、ってことね。

2021-05-16

anond:20210515233551

楽しんで見てます。全話視聴する予定です!

ただ以下の点が気になりました。

リアリティはともかくSFによる根拠合理性もない適当AI電脳描写

バタフライエフェクト考慮されない線形未来を前提としたザル作戦とそれを許容するYOEEEな世界

・たまに出てくる低予算を匂わせる厚塗り止め絵アップ

・何回も流されるOPイマイチ(最初の1センテンスだけ好き)

淡々とした内容なのに中途半端に長い2~3話完結構

2021-05-14

昨日できたこ

特にほとんどアレだが・・

線形回帰回帰係数などを求めるのをコーディングできたことか?コーディングできたというか最近凝っているあの言語用にイミグレしたというべきか?まあ良かった。

今日も頑張って線形回帰しよう!!

2021-05-10

anond:20210510205929

女男女の3Pあんまり流行ってないのだ

男にとって1回に楽しむ穴は本質的に1個だけなのだと思う

から女性というか入れられる穴は1個で充分

複数あるからといってお楽しみがそのぶん線形に増えるかというと、そうでもない

2021-04-30

anond:20210430202812

めっちゃ教えてくれるやん

線形では衰退しないってのはわかった

友人の親がパチ経営者らしいから少し心配だった

2021-04-07

弱者男性だが俺はもう大丈夫

もともと女性一般から広くモテたいとか、誰でもいいかセックスをしたいとかさせてほしいとか、社会から魅力的な男性として認められたいといった願望はない。俺が惚れた女がたまたま俺に惚れてくれないという状況がン十年続いているだけだ。しか世間一般ではその状況こそ恋愛弱者とされているのだろう。俺からしてみれば弱者という自覚などないしこうした現状を特に気に病んでもいないが、うるおいのない人生であることもまた事実だ。たしか人生はパサパサだ。顔は脂でネチョネチョしているが。さて、独り身の男がうるおいのない人生に慰めを見出すとしたら? もっとも手軽な手段は読んで字のごとく自慰である。というわけで、ここから先はオナニーの話をします。恋愛弱者論は出てきません。お引き取りください。

100%イマジネーションだけで登頂できる程度にはまだ元気な私だけれど、もちろんよいおかずがあればそれに越したことはない。私の世代男性はさまざまなおかずで食事をしてきた。うつろいゆくエロメディアの変遷をすべて経験してきた。いや、ピンク映画経験してないか。まあいい、それはさておき、自宅の電話線に通信モデム接続されるまでの長い長い間、私の主食は紙媒体だった。エロ本、エロ小説エロマンガである劇画タッチの暗くて薄汚いエロマンガに代わってアニメ調のかわいらしい絵柄の美少女エロマンガ雑誌が続々登場し、それに夢中になったりもした。アダルトビデオもすでに文化としては大輪の花を咲かせていたが市場的にはレンタル専用の位置づけで、日々の主食とするにはコストがかかりすぎるごちそうだった。どんなに気に入った作品でもレンタルは返さなければいけないし、セル用VHSともなると1本が1万円以上したのだ。

こうしたおかず環境インターネットの登場で激変し、通信環境パソコンの処理能力の向上でもう一度激変した。このあたりの変遷はくだくだしく振り返る必要はないだろう。かつて、何世代ものダビングを経て裏か表かすらよくわからなくなった飯島愛ビデオに目をこらしていたことを考えると、常時接続ネット回線からフルハイビジョン無修正動画無料でドバドバ降ってくる現代の状況は「隔世の感」などという月並み言葉では語り尽くせない感慨がある。「この世の春」が少し近い。

もっとも、この変化はあくまでも量的な変化に過ぎない。ガビガビの飯島愛とフルハイビジョンの七沢みあの違いは、端的には解像度と入手性だけであり、メディアとしての質的な差はないと言える。どっちも同じ動画だ。そこには、かつてエロ本(静止画)に代わってエロビデオ動画)が登場した時のようなパラダイムシフトはない。作品の内容についても同様である。80~90年代のAVに比べると現代のAVは内容がめちゃくちゃに高度化していて、とんでもない美人がとんでもなくエロいことをとんでもない演技力でやってのける時代になったが、これとても地道に連続的に向上していった結果であり、その間に何か飛躍があったわけではない。

この先もこういう線形な向上がひたすら続くんだろうな、と俺は思っていた。モデルますます美人になり、エロ演出ますます洗練され、解像度4K8K、16Kとますます向上し……そのうちテレビも買い換えなきゃだな、と。この先に非線形な、飛躍をともなうパラダイムシフトが起こるとは思っていなかった。

ところが2016年になってそれは起こった。アダルトVRの登場である

それはまさにパラダイムシフトだった。静止画動画になったあのパラダイムシフトさえ超える革命だった。初めてアダルトVRを見たとき、「これは今までのAVとはまったく異質なものだ」と私は確信した。

VRゴーグルをかけて再生を始めた時、自分行為の「当事者」になっていた。それまでのAVでは(一人称視点モノであっても)自分あくまでも「傍観者」だった。見慣れたハウススタジオで繰り広げられている知らない誰かと誰かの性行為を神の視点で眺めるだけの傍観者だ。男優の求めに応じて、あるいは自発的女優が行う行為淫靡さ大胆さ、背徳さや不潔さ、それを傍観して興奮するのが従来のAVだ。AV嬢は裸になるのが当たり前だし、裸になるまでのチンケな三文芝居など早送りするしかない。

しかアダルトVRはそれとはまったく違った。なぜか間取りをうっすら知っている家の中に自分はいて、目の前にはめちゃめちゃきれいな女の子がいる。冬服に変わったばかりで今タンから出してきたようなブレザーの制服を着ている。樟脳のにおいがしてきそうだ。その子がこっちを向いて「うふふっ」と笑う。こちもつられてつい笑ってしまう。「ンフッ」 今までAVを見ていてそんなことがあったか? 俺はなかった。画面の中で何が行われていても、握力と緩急の調整こそすれ、表情は真顔のままだったと思う。

驚くべきは女優たちの演技力だ。アダルトVRは基本的に「女優の一人芝居」である自分役の男優はいるがただの木偶であり、ストーリー進行はすべて女優の演技に任されている。女優たちはこれを見事にしてのけるのだ。イッセー尾形とまでは言わないが、正直私はAV女優たちがここまでちゃんとしたお芝居をするとは思っていなかった。また、そのくらいアダルトVRは女優演技力重要ジャンルなのだった。棒読み学芸会の芝居だとまったく白けたものになってしまうのだ。結果として、ただかわいくてスタイルがいいだけの女優ではなく、きちんとお芝居のできる女優が日々発掘され、適性が見いだされ、人気を得て活躍していくようになった。

一人称AVというジャンルは古くからあるが、久しくマイナージャンルであった。しかしここへきて一人称AVは突然業界のどセンターに据えられることになったのだから世の中わからないものである

一人称という形式により、2Dでは早送りしていたような行為前後のたわいもないドラマシーンががぜん意味を帯びてきた。この女性下宿美人管理人さんで、俺はしがない浪人生。この女性かわいい妹で俺はモテない兄貴。この女性神待ちJKで俺は一人暮らしの冴えないおっさんリーマン。2Dではわりとどうでもよかったそんな設定がいちいち重要になってきた。その設定に没入すればするほど、目の前の女性が服を脱いだ時の衝撃と興奮が大きいのだ。もし美人教師かわいい看護婦さんが「現実に」目の前で服を脱ぎだしたら、誰だってびっくりするでしょう?

風呂上がりでバスタオルを胴に巻いただけの妹が俺のほうに上半身をのり出してきて、急にまじめな顔になって聞く。「ねえおにいちゃん、そらのおっぱい見たい?」俺はあまりのことに声も出せずただブンブンと首をタテに振るしかできなかった。「ほら!」バスタオルの前が勢いよく開かれた。椎名そらの、いつもAVで見ていたあこがれの椎名そらの、あの白くてすべすべしてふっくらとまろやかで、ぷにぷに弾力のあるかわいい乳房が、俺の目の前でぷるんと揺れた。「あっ、あっ…!!」人は感極まるとカオナシみたいな声が出てしまうことを知った。「興奮する?」「うん…する…する!」思わず答えていた。

目の前に素敵な女の人がいて、自分を信頼して親密に身を寄せてきてくれるあの幸福感が脳を満たす。「幸せ物質」みたいなものがあるとしたらそれが体中を駆けめぐる感じ、2DのAVでは決して味わうことのないゾクゾクする感じがアダルトVRにはあった。もちろん相手が生身の女性だったらその歓喜もっとずっと大きいはずだが(長いこと感じていないのでどのくらいか忘れてしまった)そんなことはもうどうでもいい。少なくとも2Dにはそれがなく、VRにはそれがあるのだ。

心通じ合うパートナーがいなければこの先ずっと得られないと思っていたあの歓びを、わずかでも擬似的にでも感じることができたし、ゴーグルをかければいつでも感じることができる。そしてこの先まだまだVRゴーグルの性能は向上するし、きっと動画解像度も上がっていくだろう。素晴らしいじゃないかコロナにおびえながらキャバクラ風俗に通わなくてもいい。俺はもう、大丈夫だ。これさえあれば、アダルトVRさえあれば大丈夫だとわかった。生きていける。

anond:20210406010246

60年前は高校3年生でマクローリン展開と二階線形同次微分方程式だった。

30年前は高校3年生で写像と一階線形微分方程式だった。

2025年高校3年生でようやくベクトル複素数平面である

つの高卒か、歴史を省いて語るのは日本人典型的な癖。

2021-01-06

〇〇でAIを使いたいんだけれども!

という人に対して「はい線形回帰でやってね」と説得するお仕事

2020-12-19

anond:20201219100345

毎日1%増しの努力を365日続けたら約38倍になる。」は正しいと思うよ

だたし、「毎日1%増しの努力を365日続ける」が通常はできないので非現実的に思えるだけだ

もしやったとしたら38倍になることは間違いないよ

毎日1%増しの努力という線形なことが人間にはできないだけだよ

否定はおおざっぱではなくしっかりと

2020-12-08

googleの予想ってしょぼすぎじゃね?

11月の時点ではgoogle予想によれば北海道感染大爆発になるはずだった

でも実際には予想をはるかに下回るくらいしか患者数は出ていない

あれって単に線形近似してるだけじゃねーの?

AIかいってもまだまだしょぼいのな

2020-11-30

[]

Matrix Factorization

対応する和訳は見当たらず。なぜだ?比較的新しいのか?行列の分解といえばLU分解とかしか知らない。

using LevenbergーM法とつながる理由

非線形回帰分析問題とは無関係なのか?関数最小値の解探索問題とのからみか?ここまで帰着すれば並列に持ち込めるってこと?

次元削減という文言も......

次元削減といえばLASSO。LASSOと言えば、線形回帰分析の巨大版。非線形回帰分析を(テーラー展開で)線形近似すれば、形式的には

LASSOが取り込める問題帰着できそ。そっからMtxFactorizationか??

2020-10-04

anond:20201004132406

私も似たような所にいたのでデジャブかと思った。ただ俺の場合は某大手メーカー

ディープラーニングをこき下ろして自分たちAIがより優れていると宣伝するのはどこの業界も同じなんだな。

大手メーカー研究所で作られたそのAIは「ディープラーニングのような旧世代の単純なものではなく、次世代の汎用人工知能」といった触れ込みで

AI事業をやっている我々SE部隊の所に降りてきた。AI事業というとかっこいいが、その中のSE基本的技術的なことはわからITゼネコンの頂点として

PMをやっているような人たちが大半を占めるため、「技術的に顧客価値につながるか」ではなく、「顧客をその気にさせるパワポが用意されているか」の

ほうがよっぽど重要だった。また開発した研究所の方も、主任研究者だけは「そのAIすごい!」って心から信じてたみたいだが(笑)

おそらくその他の研究者詐欺っぷりには気づいていたと思う。でも「どうせSE土方共にはばれないだろw」という感じで押し付けてきた感あった。

その主任開発者の態度はまさに同じだったね。「なんでもできます。でも『チューニング』の必要があるのでPoCの費用はいただきます。」

という感じ。俺はそれをそのままスルーして客に伝えると「かの有名な○○さんがそういうならそうなんだな!」という感じで客は納得し、

数M~数百Mの金をポンと出す。PoCバブル2018年頃はそんなボロい商売がいっぱい転がっていた。

しかし、このAIの中身は単に線形回帰程度しかしていないポンコツであり、ディープラーニングと比べるのもおこがましい代物。

チューニング」といわれるものは実は有効な特徴量などを頑張ってSEや平の研究者が死にものぐるいで見つける作業であり、

全然チューニングレベルの話ではない。完全にカスタムAISIで作るような作業だった。しか適当な特徴量でもある程度良い成果を出す

LightGBMやDeep Learning使用禁止され、ポンコツAIでも良い成果を出すような特徴量を見つけるという縛りプレイだった。

さらアルゴリズムの部分がしょぼいだけではなく、エンジニアリングの部分もひどいものだった。

企業ソフトウェアプロダクトというのは開発した人ならわかるだろうが、一部のスーパープロダクトを除いて、正直コードロジックは大したことがない。

でもテストは少しはしていてドキュメントは揃ってなんとか動くとか、使うための人力サポートは用意しているとか、最低限顧客

騙せるだけのエンジニアリングはやっているものである

ところが、だ。このAIに関してはデータサイエンスアルゴリズムだけでなくソフトウェアエンジニアリングの酷さもすごいものだった。

簡単メモがあるだけでドキュメントはほぼ皆無、データを食わせると3回に1回はまともに動かない、非公開とゴネられたので

無理やり引っ張り出したコードを見ると大学生卒検のために書きなぐったようなコード。おまけに「アルゴリズム」という名のくせに計算量解析すら

されていないロジック(そのため特定サイズや値のデータを入れるとハングする)。

ここで疑問に思うのは「なぜこんなポンコツAIが全社的代表プロダクトになれたのか」であろう。

とにかくポンコツであることはひた隠しにして「次世代の汎用人工知能」というブランディングだけを

ひたすらフロントを使って確立させた事が大きい。さら開発者は徹底的に外部の雑誌を避け自社の雑誌にの論文を大量に投稿し、

社外成果は特許プレスリリース雑誌インタビューに絞ることでプレゼンスを上げるということをやっていた。

(当然だがディープラーニングより優れているなんて社外の学術雑誌投稿しても「は?またトンデモ論文か」と言われてRejectされるだけである

そしてこれこそがITゼネコンの真髄とも言うべきところであるが、子会社に専門部隊を作りいつでもそのAIを使ったビジネスをReady状態にする

社内体制づくりをしっかりやったところが大きい。例えばPFNあたりが「うちすごいAIあるんすよー」っていってよくわからん若造(実は東大IS Dr.)

とかが出てきて専門用語を並べ立てたりすると、古い企業からすれば「(どうも信用ならん・・・ほんとにコイツ仕事できるのか?)」となるだろう。

しかし、スーツをビシッと決めた営業と多少技術もわかるSE(もちろんスーツ)が来て、アルゴリズム説明は一切なく、「ビジネスにどう効果があるのか」

エンドユーザーへのインパクト」「金銭効果」など一般人にわかやすパワポ説明し、来週から定例会議や進捗会議などPM面もおまかせ、

ふわっとした状態から要件定義でもやってみせます!といわれる「(これは・・・いける!!)」となるのである

また2018年あたりは顧客の方も偉い人からAI使ってなんかしろ」という予算枠だけ用意されたふわっとした状態なので優れたアルゴリズムを使いたい

わけではなく、「AIを使ってビジネスしてます感」が重要なので、ここに刺さったのが大きかったね。

もちろんこんなビジネス2018年ピークに終わったためそのAI部隊は表舞台から消えましたとさ。めでたしめでたし

2020-08-26

テレワーク導入企業正社員なら真面目に仕事するのは非効率ではないか

うちの会社アウトプット管理がうまくないのか、仕事の進捗が出ていなくても特に何もない。

そしてつい先日、人事考課(昇給するタイミング)があったんだが、社の業績悪化に伴い、社員一律昇給なしになった。

これで何かが吹っ切れたのか、自分会社仕事をするのをやめた。

毎月定額の給与支給してもらったり、福利厚生社会保険のめんどうをみてくれる会社は本当にありがたいが、

真面目に仕事をしていても昇給が見込めず、かつ、仕事をしているかどうかブラックボックスである環境にいるのであれば、

その時間副業に充てて小銭稼ぎした方が良いのではないかと考えた。

幸い、時給5,000円の副業先がすぐに見つかった。

[吹っ切れる前の働き方]

本業仕事8時間(テレワーク になってから残業は0)

[吹っ切れた後の働き方]

本業仕事1~2時間。ただし、会議がある日はそれ以外の仕事はしない。緊急っぽい頼まれごとがあったら、すぐに対応

それ以外の時間はダラダラとネットしたり副業に充てている。副業は1日平均1.5時間くらい稼働している。

1日あたり7,500円稼ぎが増えるので、月20日稼働して15万前後収入がUPした。

この働きをしてみての感想

1. 副業とはいえフリーランスの大変さが分かった

副業先を探してみたらたまたまスムーズに見つかったが、もし自分フリーランスだったら、仕事がなくなる恐怖や、のしかかってくる税金保険年金プレッシャーに耐えきれないのではないかと感じる。

2. 待遇面で正社員であることのありがたみを感じた

当たり前だが、会社社員手取りの何倍もの金額を支払っている。

毎月毎月一定額振り込まれ給与は、経済的には困窮しないだろうと、精神を安定させてくれる。

正社員であるため、来月から契約を切られるということもない。

3. この働き方が最強なのではないか

正社員一定額の給与を毎月振り込まれることと、健康保険料、厚生年金保険料が労使折半であることが最大のメリットだ。

9月から標準報酬月額等級の上限が第32級(65万円)に上がるが、ここに到達してしまったら、それ以上頑張る必要はない。

マネージャー監視の目がなくなるテレワーク化においては、その代わりに副業をするのが良いのではないかと思う。

副業デメリットである不安定正社員報酬相殺されるため、のびのびと好きな仕事を好きなだけやれば線形に金が稼げるからだ。

自分は1日1.5時間副業に充てているわけだが、そもそも本業にも2時間しか割いていないので、コロナ前と比べると、

労働時間は半分になり、給与が15万プラスされたことと同じだと思っている。

4. 本業モチベーションが上がらない

今の自分には本業仕事を頑張るモチベーションが何一つ見つからない。

社員間の馴れ合い意識しなければならないし、共感も何もしていない会社ビジョンクレドをさも十分に浸透しているように振舞わなければならない。

正社員で働くにあたっての”税金”だとさえ感じる。

5. 他の人はどんな気持ち仕事をしているのか

自分はこんな状態であるのだが、他の人が真面目に仕事しているのが不思議でたまらない。

何をモチベーション仕事をしているのだろうか。

2020-08-15

本日も無事 コロナ数字 1次線形的 加速度変わらず 爆発的増加の爆発傾向弱し

2020-08-08

anond:20200808070510

文脈読めてます?「近づいたらもっと綺麗かな」「線形性があればね」って話なのでツリーがどうきれいかという話ではないです

anond:20200807174324

綺麗さを距離関数と見たときに近づくほど綺麗になるためには単調性があればよく、線形であれば単調性を満たすので線形性であってる

2020-08-03

anond:20200803164016

なるほど,対数グラフなのに線形上昇だから指数関数的増加じゃないみたいなやつか

2020-06-22

一方はふつう数学文章。もう片方は全くデタラメ文章である

一方は正しい数学文章である。もしかしたら間違っているかも知れないが、少なくとも数学的に正しいか間違っているかが判定できる。

もう一方は完全に出鱈目な文章である数学的に何の意味もない支離滅裂ものである

文章1

本稿を通して、kは代数閉体とする。

k上の射影直線ℙ^1から射影平面ℙ^2への射

i: [x: y] → [x^2: xy: y^2]

を考える。iの像は、ℙ^2の閉部分スキーム

Proj(k[X, Y, Z]/(Y^2 - XZ))

と同型であり、iはℙ^1のℙ^2への埋め込みになっている。ℙ^2の可逆層O_{ℙ^2}(1)のiによる引き戻しi^*(O_{ℙ^2}(1))は、ℙ^1の可逆層O_{ℙ^1}(2)である。つまり、O_{ℙ^1}(2)はℙ^1のℙ^2への埋め込みを定める。

与えられたスキームが射影空間に埋め込めるかどうかは、代数幾何学において重要問題である。以下、可逆層と射影空間への射の関係について述べる。

定義:

Xをスキームとし、FをO_X加群の層とする。Fが大域切断で生成されるとは、{s_i∈H^0(X, F)}_{i∈I}が存在して、任意の点x∈Xに対して、ストークF_xがO_{X,x}加群としてs_{i,x}で生成されることである

Xをk上のスキーム、LをX上の可逆層で大域切断で生成されるものとする。d + 1 = dim(H^0(X, L))とし、s_0, ..., s_dをH^0(X, L)の生成元とする。このとき、Xからk上の射影空間ℙ^dへの射fが

f: x → [s_0(x): ...: s_d(x)]

により定まり、ℙ^dの可逆層O_{ℙ^d}(1)のfによる引き戻しf^*(O_{ℙ^d}(1))はLになっている。この射が埋め込みになるとき、Lをベリーアンプルという。生成元の取り方に寄らない定義を述べると、以下のようになる。

定義:

Xをk上のスキーム、LをX上の可逆層とする。Lがベリーアンプであるとは、k上の射影空間ℙ^dと埋め込みi: X → ℙ^dが存在して、L~i^*(O_{ℙ^d}(1))となることである

例として、ℂ上の楕円曲線(種数1の非特異射影曲線)Eを考える。閉点p∈Eと自然数n≧1に対して、因子pに付随する可逆層O_{E}(np)={f∈K(E)| np + (f)≧0}を考える。Riemann-Rochの定理より、

dim(O_{E}(np)) - dim(O_{E}(K - np)) = deg(np) + 1 - g = n

∴ dim(O_{E}(np)) = n + dim(O_{E}(K - np))

であり、楕円曲線上の正則微分形式は零点も極も持たないから、すべてのnに対してdeg(K - np)<0であり、よってdim(O_{E}(K - np))=0。

∴ dim(O_{E}(np)) = n

n = 1の場合、O_{E}(p)はベリーアンプルではない。n = 2の場合も、よく知られたように楕円曲線は射影直線には埋め込めないから、O_{E}(2p)もベリーアンプルではない。n≧3のとき、実はO_{E}(np)はベリーアンプルになる。

この例のように、Lはベリーアンプルではないが、自身との積を取って大域切断を増やしてやるとベリーアンプルになることがある。その場合次元の高い射影空間に埋め込める。

定義:

Xをk上のスキーム、LをX上の可逆層とする。十分大きなnに対して、L^⊗nがベリーアンプルとなるとき、Lをアンプであるという。

与えられた可逆層がアンプであるか判定するのは、一般的に難しい問題であるアンプルかどうかの判定法としては、Cartan-Serre-Grothendieckによるコホモロジーを用いるものと、Nakai-Moishezonによる交点数を用いるものが有名である

定理(Cartan-Serre-Grothendieck):

XをNoether環上固有なスキーム、LをX上の可逆層とする。Lがアンプであるためには、X上の任意の連接層Fに対して、自然数n(F)が存在して、

i≧1、n≧n(F)ならば、H^i(X, F⊗L^⊗n) = 0

となることが必要十分である

定理(Nakai-Moishezon):

Xをk上固有なスキーム、DをX上のCartier因子とする。可逆層O_{X}(D)がアンプであるためには、Xの任意1次元以上の既約部分多様体Yに対して、

D^dim(Y).Y>0

となることが必要十分である

文章2

kを体とし、Xをk上の代数多様体とする。Xに対して、環E(X)が以下のように定まる。E(X)は

E(X) = E_0⊕E_1⊕E_2⊕...

と分解し、各E_dはXのd次元部分多様体ホモトピー同値からなるk上のベクトル空間であり、d次元部分多様体Yとe次元部分多様体Zに対して、[Y]∈E_d, [Z]∈E_eの積は、代数多様体の積の同値類[Y×Z]∈E_{d+e}である。この積は代表元Y, Zの取り方によらず定まる。各E_dの元のことを、d次元のサイクルと呼ぶ。

このE(X)をXのEuclid環という。Euclid環の名称は、Euclidによる最大公約数を求めるアルゴリズムに由来する。すなわち、任意のサイクル[Y], [Z]∈E(X) ([Z]≠0)に対して、あるサイクル[Q], [R]∈E(X)が一意的に存在して、

・[Y] = [Q×Z] + [R]

・dim(R)<dim(Z)

が成り立つためである。ここで、[R] = 0となるとき、[Z]は[Y]の因子であるという。

dim(X) = nとする。d≧n+1を含むE_dを上述の積の定義により定める。すなわち、任意のサイクルz∈E_dは、Xのd次元部分多様体Zが存在してz = [Z]となっているか、d = e + fをみたすe, fと、[E]∈E_e、[F]∈E_fが存在して、z = [E×F]となっている。後者のように低次元のサイクルの積として得られないサイクルを、単純サイクルまたは新サイクルという。

このとき、k上の代数多様体X_∞で、任意の[Z]∈E(X)に対して、[X_∞×Z] = [X_∞]、[X_∞∩Z] = [Z]∈E(X)となるもの存在する。このX_∞をXの普遍代数多様体と呼び、E~(X) = E((X))⊕k[X_∞]をE(X)の完備化または完備Euclid環という(ただし、E((X)) = {Σ[d=0,∞]z_d| z_d∈E_d})。完備Euclid環の著しい性質は、Fourier級数展開ができることである

定理:

各dに対して、単純サイクルからなる基底{b_{d, 1}, ..., b_{d, n(d)}}⊂E_dが存在して、任意のf∈E~(X)は

f = Σ[d=0,∞]Σ[k=1,n(d)]a_{d, k}b_{d, k}

と表される。ただし、a_{d, k}はHilbert-Poincaré内積(f = [Z], b_{d, k})=∫_{b}ω^d_{X_∞}∧[Z]で与えられるkの元である

Xとしてk上の代数群、つまり代数多様体であり群でもあるものを考える。このとき、Xの群法則はX×XからXへの有理写像になるから、完備Euclid環上の線形作用素誘導する。この作用素に関しては、次の定理重要である

定理(Hilbert):

Xがコンパクト代数群であれば、完備Euclid環に誘導された線形作用素有界作用素である

以下の定理は、スペクトル分解により単純サイクルによる基底が得られることを主要している。

定理(Hilbert):

上述の定義における単純サイクルによる基底は、完備Euclid環の固有自己作用素固有ベクトルになる。

2020-06-12

2020-6-12

寿司打23740 6.8 1201 20

目的関数は仮説関数評価するもの

目的関数を小さくすることが学習目的

線形回帰問題でよく使われる目的関数二乗誤差関数

寿司打でベストスコア出てうれしかった

もうちょっと勉強真剣にやろうと思った

atcoder始めてみようと思ったけれど、時間が食われそうで迷ってる・・・

2020-06-09

2020-06-09

寿司打 値段21840 平均キータイプ数6.8 正しく打ったキーの数1140 ミスタイプ17 前日比-760

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome はじめた

教師あり学習サンプルデータとそれに対するラベルが与えられる。

教師なし学習サンプルデータけが与えられる。

回帰問題連続する値を扱うもので、分類問題は離散的な値を扱う。

教師なし学習は特徴に応じて集まりに分けることができる。その集まりがどういう集まりかまではわからないけど。

回帰学習は訓練データが与えられると学習して、仮説関数を求める。仮説関数名前は慣習的なものらしくて仮説という言葉を深く考えなくていいらしい。

線形的な仮説関数が出てくるもの線形回帰しかも一変数なら単回帰という。

まだ概念的なもので具体例は少ししか出てきてないけど明日も頑張る。

ログイン ユーザー登録
ようこそ ゲスト さん