はてなキーワード: 画像処理とは
(WEBエンジニアリング)未経験から(院卒新卒カードを使って)Webエンジニアになって(5年で)年収1000万円(の会社員と同等の手取りを本業副業合わせて)稼げるようになった話
工学部(情報系でない)の修士課程で、画像処理や機械学習を用いた研究をしていた。
PythonやLinuxについては少々経験したが、MVCに関する技術は一切触った事がなかった。
就活して、Web系のC向けの名の知れたサービスを自社開発している企業にエンジニアとして入社することになった。
※当時は今より牧歌的で自分のような人間が入社することができた。今はわからない。
PythonのFWを使ったWebサービスの開発を行なっていた。
とはいえ、腰を据えて開発している時間は少なかった。大きい企業の既存事業にいると開発とは無関係の運用や調整業務がかなりあった。
3年目くらいで副業を始めることにした。
上記の通り業務内で技術力を向上させることがむずかしかったのと、未経験で業界に来ているハンデを抱えていたのである。
Python以外の言語はほとんど書けなかったのでPythonでwebかスクレイピングの案件を探した。
5件ほどお祈りされたが、懲りずに応募し続けてたら採用された。Flaskの案件だった。Flaskは書いたことがなかったが採用された。
当時はその会社に Python が書けるエンジニアがいなかったので重宝されたし、仕事も任せてもらっていた。
契約は週15時間だった。その間にCOVIDが来て全てが在宅勤務になり、気付いたら週30時間まで稼働するようになっていた。。
当初の見込み通り基礎体力は身に付いていったと思う。
最初の案件を納品したあと、次の案件をもらい、段々仕事の幅が広がっていった。
Linuxサーバを触ったりDBサーバを触ったりphpを雰囲気で書いたりDockerfileを書いてECSの環境を構築したりなど。
※Golang, Rust, k8sなど人気の技術の案件は探してもちょうどいいものが見つからないのでチュートリアルをやる以上の勉強はできていない。
ちょうど良さそうな募集があったので応募したところ今度は一回で採用された。
給与も少し上がった。後ほど元の副業の給与も上がり、本業の給与も少しずつ上がった。
年収がいくらなのかよくわからなくなったので、月々の手取りを銀行口座から調べて、年収1000万円の会社員の手取りと比較すると大体同じくらいの金額になっていた。
犠牲にしていることといえば可処分時間くらいだと思っているので、TLDR節に書いた内容についてはそんなに無理がなくある程度再現性があるんじゃないかと思っている。
辛さでいえば大学院のほうが辛かった。
可処分時間ということでいえばCOVIDで通勤時間が無くなった影響はそれなりにある。
自分について
・要領は決していい方ではない
要領がいい人なら5年も掛けずもっと早く辿り着くのではないか。
今回、特にジョブホッパー的な動きはしていない。各職場(案件)に恵まれたこともあるし、器用さが足りないといえばそうだと思う。
エージェントは中抜きされるという意見もあるが、自分はSNSは長続きしないし、勉強会もあまり肌に合わずほとんど出席することはないのでエージェントを通してしか案件を見つけられていない程度の行動力しかない。
年収についてはおおむね満足するようになり、人間とは面白いもので段々欲がよく出てくるようになった。
モダンな技術は、レガシーな技術よりも、おしなべて責任範囲が明確であり、何かあったときのリカバーがききやすかったり、謎の負債が含まれるリスクも少なく、幾分か安心して開発ができる。枯れた理論は好きだが、新しい技術を先回りして身につけることにも興味が湧いてきた。
self-hostedのtodoとかwikiとかbookmarkとかPocketみたいなのをちまちま作って使ってたけど今はやめてる
ドッグフーディングは良いことなんだけど、self-hostedでトラブルがあって作業が止まるのはつらい
そのトラブルが起こる原因のほとんどが自分であり、自分が怠惰だからで、
いつか〜しないとマズいなぁ…、と思ってると自業自得で使えなくなるのつらい
で、今は他人の書いたのをself-hostしてるけど、やっぱり不満がある
端的に言って、なんだかんだ大抵ははてブよりも完成度は低い
あと、ゲーム開発は開発が目的であって、ゲームを楽しむためではないし、
面白いゲームを作ることより、ゲームをどう開発するかばかりに目が言ってしまうので、
ぶっちゃけ、そこを満たすのであればゲームはどうでもいいのである
あと、画像処理のツールをライフワークとして作りたいと思っていたが、
なかなか実現しないというか、理想ばかり追ったり、作って壊してを繰り返したりしてたが、
マジで大病してから余命が少ない気がしているので、なんらかの形にはしたいと思ってる
例えば、画面内にWindowsのスタートボタンの画像と同じ箇所があったらクリックしろみたいなブロックがあって、
そのブロックを実行すれば、スタートボタンがクリックされるみたいな感じである
でも、Power Automationが無償になったりして作る気力がなくなった
最近はその辺の知見を別のことに使おうと思ってる
ただ、ゲーム開発でScratchみたいなのとかローコード、ノーコードはもうレッドオーシャンなので、
なんか変化球を投げたい
たしかに、今の時代は何でもあるので、作り意味がないというか作る気力がなくなるけど、
レッドオーシャンでも変化球が思い付くならば、プログラミングする意義はまだまだあるとは思う
でも、自分の書いたプログラムを生活に役立てるとか重視するのは、
そうやっていくと自分で管理できるキャパシティを越えて破綻するのは目に見えてる
だから、どうしてもこれだけは納得できないとか、身近すぎるとか、
くだらなすぎて世の中にないとか、そういうのに着目するといいような気がする
でも、こんなくだらないアイディア、本当にくだらなすぎて誰も作ってないのでは?
と思ってググると、それも地球のどこかで誰かが作ってたりするので、
まだまだくだらないことを考える能力が足りない、
藤井四冠の強さが圧倒的だ。
タイトル戦では渡辺さん、豊島さんをいずれもストレートで下して早くも四冠。しかもまだ10代だ。
将棋は強さを数値化したレーティングというものがあるが、藤井さんは2位に約170ポイントの差をつけて圧倒的な首位。
将棋には駒落ちというハンデがあるが、レーティング100差で香車落ち、250差で角落ちとなっている。
ざっくり言うと現状、他のトッププロと藤井さんの間で銀落ちくらいの差があるのではないだろうか。
レーティング2位は豊島さんだが、それに対する藤井さんの期待勝率は73%である。
通常大きなタイトル戦は4勝先にしたほうが勝ちだが、そうなると藤井さんが先に4勝する確立は91%になる。
トーナメントで一発勝つことは大いにありうるが、番勝負となるタイトル戦に挑戦者として出場したり保持タイトルの防衛戦のときには失冠しようのないレベルになっている。
なぜここまで圧倒的なのか?
これは藤井さんの手を読む際の思考方法にあるんじゃないかと考えている。
通常、棋士は脳内に盤面を浮かべてそこで駒を動かして手を読む。強い人は複数の将棋盤を同時に浮かべて同時に駒を動かせるらしい。
ただ、藤井さんは違っていて何かのインタビューで頭の中に盤面でなく、符号(駒の種類と位置を示した文字)を浮かべて読みを進めると答えていた。
通常、PCで処理をする際には文字データよりも画像データのほうが圧倒的にサイズも大きく、処理に時間がかかるものである。
これと同じ状況が脳でも起こっていると推測する。
つまり、脳内イメージで盤面を浮かべて画像処理をするよりも、符号のみを考えて文字データとして処理するほうが同じ手数を読むのがより効率的なんじゃないだろうか。
だから藤井さんは高速かつ大量に手を読むことができて、それが圧倒的な終盤力や正確さに繋がってるんじゃないかと思う。
これはある意味、これまでの将棋における思考方法に対する破壊的イノベーションだが、もちろんこの芸当は一朝一夕に身につくものではなく、幼いころからの鍛錬の賜である。
AI、特に深層学習の研究をしてる大学院生だけど、最近リアルに自分達の仕事が将来奪われるんじゃ無いかって恐怖を感じる。
世間一般で言われているようなアトムとかドラえもんみたいなAIを作ることは現時点では出来ないし、深層学習に変わる技術的なブレイクスルーが必要だと思う。ただ、一般的に今AIには難しいと言われている芸術だったり創造性が必要な仕事に関しては、割と近いうちにAIが人間と同レベルの働きができるようになってしまうと思うんだよね。自分がやってる画像処理関連なんて特にそう。人間の顔画像に関して言えば全く見分けがつかないレベルで画像生成が可能だし、イラストだって生成できる。文章生成や翻訳だって今後もっと精度が向上していくと予想できる。
自分で研究しててアルゴリズムが分かっている以上、AIが暴走した!なんて映画みたいなことは起こらないのは分かるんだけど、それでもやっぱりなんとなく怖い。計算機の能力の向上と、人間の脳のメカニズムがもっと詳細に分かってきたら、ドラえもんも出来ちゃうんじゃないかなーと思う。というか出来て欲しいw そのような未来が見てみたい。
カメラが欲しいいいいいっ!
Nikonのデジタル一眼レフ。サブ機として購入したいひと品。事有るごとにレンズ替えるの面倒くさいのよ。
ハイアマチュア向けの製品としては初めてのデジタル一眼で、今Nikonで売ってるデジタル一眼レフの源流にあたるモデルと言っても過言ではない。
2002年発売のモデルなのでスペックはそれ相応。しかし、600万ちょっとの画素数はインスタに上げたりL判サイズで印刷する分には必要十分。感度も低く夜間撮影は厳しいが、昼間撮影メインに使うなら問題なし。
CCDセンサー+デジタル総明記の画像処理技術によって吐き出される写真の色合いが魅力的だし、何よりも30万の質感のカメラが(それなりにヤレてるとはいえ)1万円を切る価格で買えちゃう所がステキ。酔った勢いで衝動買いしないか不安。
PLフィルター
景色撮るなら持っておきたい...と思いながらずるずる買いそびれているPLフィルター。写真の色合いがくっきりハッキリするほか、ガラスや水面の反射、水しぶきの濃さをコントロールできる。いい加減欲しい。
ヤフオクを漁っていた所、偶然遠赤外線改造機の出品に出会いその存在を知る。
空が黒い!雲が白い!こんなかっこいい風景写真撮ってみたいぜ!
AF-S NIKKOR 200-500mm f/5.6E ED VR
鳥したいわけではないのだけど、望遠で風景を撮ってみたいので検討中。しかし14万出して買いたいほど欲しいのかといえばそういうわけではないので、あくまでも気になる程度。
景色撮りたいだけなら、sigmaの50-500を中古で安く買えばいいじゃん!って思われるかもしれないけれど、せっかくの望遠レンズは純正でそれなりに良いものが欲しいのよ。
テレビを買い替えた。
21型のブラウン管テレビから55型の4Kテレビに買い替えた。
「いつの話してんだよ?」と思われるかもしれないが、ほんのつい最近、2021年5月頃の話。
15年以上前に買ったブラウン管テレビをずっと使い続けていて、地デジ移行後もデジアナ変換器かまして使っていたのだけど、ブラウン管テレビのほうはまだまだ元気だったのにデジアナ変換器のほうがぶっ壊れた。
別にどうでもよかったんだけど、ご多分に漏れず"おうち生活"中だったので、つい魔が差してちょっと良いものに買い替えようと欲が出た結果だった。
使い始めて数か月、思うことは「テレビは大きくなくていい」だった。
そもそも、テレビ見ない。クソ田舎に住んでいるから、映るチャンネル数もNHK除いたらわずかに3チャンネル。見ないというより、見たいものが放送されない。
上記①の理由から、サブスクに依存した生活をしている。自分は数多くのコンテンツを少しでも多く消費したいタチなので、1.5倍速再生は必須の環境となる。が、テレビの画像処理能力はたかが知れていて、等倍速以上の設定にするとカクカクかくつきやがるのだ。
そこそこのカネをかけている自分のPCはどんな倍速にでもヌルヌル動いてくれる。テレビにはいろいろなサブスクが見られるよう、リモコンにも色々な専用ボタンがついているが、早々に使うことはなくなった。
PCを使用しながらテレビはニュースをつけ流し、気になる話題があったらその都度見る、という生活スタイルなんだけど、画面がデカすぎて横目にチラチラ映り込まれると酔ってしまう。21型時代にはなかったことだ。
今ではどうしてるかっていうと、「データd」ボタン押してデータ放送にして、テレビ画面部分を小さくしている。NHKのデータ放送時サイズがちょうど21型時代のそれとほぼ同じ大きさくらいになってジャスト・フィット・サイズ。このサイズ、ちょうどいい。
最近のゲームは高解像度出力が前提になっているせいか、細かいアイコンや字がよく多用されている。大画面でプレイするとさぞ没入感が高まるだろうなと思っていたが、何のことはない、字やアイコンが小さすぎて離れていると見えず、アホほど近づいて見るハメになった。
それまでは23.8インチのPCモニタにゲーム機をつないでプレイしていたけれど、人間の視野角にギリギリ全部入る範囲で、PCモニタだから間近で見ることもできて字が読めないこともなく、ちょうど良い感じだった。
そんなこんなの個人的理由で、個人的にはテレビは大きくなくていいと思った次第。
みんなは好きにすればいいと思うよ。
ある日、レベル4のAIが人類に対して3つの提言をして波紋を広げる。
「
提言②新技術の研究開発の停止および21世紀前半以降に発明された技術の厳しい利用制限。
提言③人類の人口を2150年までに20億人に減らし、その後もその水準を維持する。
この3つの提言がすべて実行されなかった場合は200年以内に人類の文明は不可逆的に衰退し始める。
逆にすべて実行された場合は今後800年は不可逆的な衰退は起きない。
」
ここでいうAIのレベルとは、AIの制限度合いのことで、以下のように分類される。
レベルが高ければ高度という訳でもなく、計算能力とも関係がない。
レベル5は何も制限されていないAI。人殺しをするような判断も可能。
レベル4はロボット三原則のような最低限の制限が施されたAI。
レベル3はレベル4の制限に加え『目的』が予めインプットされたAI。
レベル2はレベル3の制限に加え、手段もある程度設定されたAI。
レベル5は違法なのでまず存在が許されてない。多くの国や企業の意思決定の場ではレベル2か3のAIが使われる。レベル4はペットや家族ロボットなど愛玩・コミュニケーション用に使われる事が多く、重要な場ではまず使われない。
しかし「レベル3以下のAIは結局人間が望んだ答えしか返さない。これは人類を自家中毒に陥らせる」と言い出す思想家が現れて、レベル4AIを意思決定で使ってみようという試みがちょっとした流行になった。
その流れで立ち上がった国家プロジェクトの超高性能なレベル4のAIが出した判断が冒頭の3つの提言。
この提言は「AIの反乱か!」と半ばゴシップ的に話題になり、プロジェクトは中止されAIは解体される。
それから200年が過ぎ、人類は文明がどうも行き詰まってることに悩み始める。やる事なす事裏目に出て、解決の糸口が見えない。
そんななか200年前の提言が再び注目されるようになり、この提言を今からでも実践しようとする運動が盛り上がり、その為に革命が起きる国も出てくる。
初投稿
https://anond.hatelabo.jp/20180415014902
こちらの記事でFAKKUのエロ漫画を日本で読む方法を知り、たいへんお世話になったので自分も知識を提供しようと考えて投稿した
FAKKUについてざっくりと
海外で快楽天シリーズやcomicBAVELの漫画を公開しているサイト
セリフは英訳されているが、全ての漫画がなんと局部無修正になっている
しかし日本だと残念ながら「おま国」と呼ばれる規制に引っかかり閲覧ができない
たが、上記URLの記事はそれを解決してFAKKUを閲覧する方法が説明されている
実際、私も2年以上もこのサイトを利用している
記事にしてくれた方には本当に頭が上がらない
「FAKKUって何ぞや?」という方は元URLを読んで頂くとして、本記事はFAKKUを利用する上で元URLには載っていない私の持つ知識を紹介する
順に紹介しよう
VPNは『おま国』回避に必須だが、有料だと月々1000円以上が必要になる。
しかし同じVPNのみを使用し続けていると、ある日突然アクセスできなくなるケースがある(理由は後述)
そうなると支払いが無駄になるため、有料よりも無料のVPNアプリを複数インストールして使い分けるのが私のオススメである
速度の遅さも、後述する裏ワザを使えばほとんど気にならないと思う
有名なVPN
月に10Gまでなら無料で高速版を使用でき、しかも接続する度に煩わしい広告が無いため、非常に使いやすい
私が使用したところ何故か2Gしか使ってないのに制限モードになった
しかし一度アプリを消去してから再度DLして開くとなぜか使用量がリセットされ、月を跨がなくてもまた10Gから使用できるようになる
使い勝手が良いので私が最初に利用したVPNだか、何故かある日突然FAKKUにアクセスできなくなった
こちらも有名
iOS版だと接続の度に広告が流れるのが煩わしいが、接続速度は良好
PCならChromeの拡張機能版にすれば広告が無いため非常に使い勝手が良く、私もPCで閲覧するときはこれがメインになっている
・VPN - Super Unlimited Proxy(iOS版)
Hotspot Shieldと同じく接続の度に広告が流れるが、5秒待たなくても即スキップできる
無料版のみ
しかし上記3つだとアクセスできない日でも、なぜかVPNネコだけアクセスが可能だったりするため重宝している
VPNを経由してサイトを閲覧すると、どうしても通常よりも接続が遅くなる
FAKKUのような画像を大量に閲覧するサイトだと致命的で、遅すぎるために有料VPNを使用する人も多いだろう(実際私も最初はそうだった)
おま国規制はページにアクセスした瞬間だけ行われているらしく、画像を読み込んでいる間は通常のアクセスに戻してもブロックされない
つまり、画像の読み込みが始まったらVPNを切断すれば良いのだ
例えば作品ページ内の『 Start Reading』を押してリーダーが起動させ、最初のページが開いたらVPNを切断する
こうするだけで、全てのページを通常回線で読み込めるため、長い読み込み時間に悩まされることが無くなるのである
これは有料の電子書籍を落とす際も有効で、DLが始まったらVPNを切断することで高速DLが可能だ
この方法は既にFAKKUを利用していて、回線速度の遅延に悩んでいる人も試して欲しい
なおVPNを切断したまま別ページに移動すると規制に引っ掛かってブロックされるため、再度接続し直す必要があるので注意
【3】高画質スクリーンショット、画像保存(iPhoneのみ)
これはFAKKUでお気に入りの漫画を見つけて、保存したくなった場合のオススメのやり方
FAKKUの漫画は他のweb漫画と同様に、右クリック(タップ長押し)からの画像保存ができない
そのため、お気に入りの漫画を保存したくなった場合はページをスクリーンショットするしかない。
(スクショ撮って画像処理アプリで高画質化したり、Chrome拡張機能を試したり)
その結果、もっとも良いと思える方法を見つけたため、ここでシェアする
↓
FAKKUにアクセスし、保存する画像を全体が見えるように表示する
↓
↓
画面左下にスクリーンショットのプレビューが表示されるので、それをタップ
↓
スクリーンショットの編集画面が表示されるので、上部にある『フルページ』をタップ
↓
フルページ表示されるので、『完了』→『PDFを“ファイル”に保存』を順にタップ
↓
このやり方で画像を保存すると、通常のスクショで撮影した画像よりも高画質(オリジナルとほぼ同等)になる
後は全てのページで同じ処理をすれば、無修正高画質エロマンガの保存が完了だ
画像はPDF形式なので、JPGに変換したい場合はiOSのショートカットアプリを利用するのが良い
参考
https://www.blky.me/2017/12/07/pdf-to-jpeg-workflow-01/
なお、保存した画像を他人に見せたり、配布することは当然違法である
VPN経由でFAKKUを利用していると、『おま国』とは別にアクセスできなくなる場合がある
“ FAKKU is temporarily down for maintenance.”
これ、なぜか1種類のVPNだけを使用していると起こる現象で、原因は不明である
私も当初はHide.meを利用していたが、これのせいで何日もアクセスできなくなってしまった(アクセスできないのでサブスク解約もできない)
【1】で紹介したような、他のVPNを使用してアクセスし直すのだ
日によって使用できるVPNが入れ替わったりするため、例えばネコVPNだと昨日まではアクセス出来なかったのに、今日はアクセスできる
その代わり他の3つだとアクセスできない
どうしてこういった現象が起こるのか、VPNの知識に乏しいので全く分からないが、私はこの方法で何とか毎日アクセスできるようになっている
以上、FAKKUを利用する上で役立つと思われる知識を4つ紹介した
紹介した内容により、読者のQOL向上に少しでも役立てたらと思う
同時に、元記事の筆者には心から感謝を捧げるとともに、日本もさっさと無修正解禁される日が来ることを祈りながら、記事を終わりにする
最近の世界の流れで、2030年代に内燃機関を積んだ自動車の新規販売を禁止しようという動きが盛り上がっている。
ただなんというか、どうもコロナ後の経済対策をかねて強引に需要創出したいからだろうか、電気自動車=エコ=ガソリン車をなくすのが社会正義的な短絡的な思考回路が気になっている。
またマスコミ等の、1日でも早く電気自動車に舵を切らないと電動化による部品点数削減のあおりを受けて、PCやスマートフォンで電機業界がやらかしたように日本の自動車産業は壊滅するといったパニック的な論調にも違和感を覚えるので思うところを書きたい。
ちなみに筆者は非自動車業界のエンジニア、ただし工学部出身なので自動車業界の友人は多く、友人経由で業界の話はよく聞いている。
新し物好きなので2010年代の日本で市販された電気自動車である三菱のi-MiEVや日産のLeaf、トヨタのMIRAIは乗ったことがある。
残念ながら、テスラはレンタカー代が高すぎるのでいまだに乗ったことがない。
・電気自動車が必ずしも内燃機関を積んだ自動車よりもエコであるとは限らない。
・内燃機関を積んだ自動車が電気自動車に置き換わることが即部品点数減になるとは限らない。
・パソコンの自作のように簡単に自動車が作れるようになって新興国のメーカーにすぐに置き換わられることはない。(スマートフォンのHuaweiのように、研究開発能力の高い企業が台頭してくれば話は別)
Well to Wheelって言葉がある。ざっくりいうと、化石燃料を油田から掘り出して、自動車のタイヤを動かすまでのエネルギー効率がどれくらいになるかという話である。
例として、最新のガソリンエンジン車と現在の日本で最大の電力源である火力発電所の電力で電気自動車を駆動させた時を比較してみる。
議論の単純化のために、ガソリンや、発電用の重油やLNGを精製するまでの効率は一旦無視する。
現在、市販車の中で熱効率が最も良いガソリンエンジンはリーンバーンエンジンだが、一番効率の良くなる回転域で熱効率40%程度である。
それに対して、2020年時点で最も効率の良い火力発電所やリチウムイオン電池の効率は下記のようになる。
送電ロス:3%
0.6*0.97*0.9*0.9 = 47%
日本にある火力発電所のなかで、熱効率60%を達成しているものはまだ少数であること、リチウムイオン電池の特性は経年劣化することを考える。
発電効率が50%、充放電効率が80%に低下してしまえば、エネルギー効率は0.5*0.97*0.8*0.8=31%まで悪化し、内燃機関に効率の上で勝てなくなる。
現状の発電所の電源構成をとる限り、電気自動車にエネルギー効率上のアドバンテージはない。
火力に代わる安定的なベース電力といえば、現状原子力の比率を上げるしか選択肢がないわけだが、果たして社会的なコンセンサスが取れるのだろうか?
余談だが、電気自動車にはエンジンの排熱が存在しないので冬場の暖房効率が悪く、ものすごく早く充電量が低下する。
(レンタカーで電気自動車を借りたときに、上記現象を経験して効率の悪さに驚いた。)
逆に、下り坂などでのモーターの回転を利用して充電できる回生充電という内燃機関にない特徴があるので、この辺りは一長一短か。
自動車の動力が内燃機関からモーターに代わると、エンジン、トランスミッション、ブレーキの油圧機構等が不要になり、
現在5万点といわれる自動車の部品点数が1万点程度に減るのではないかといわれている。
代表的なGPUメーカー、NVIDIAの最新GPUであるGeforce RTX3090のTDP(熱設計電力)は350W。
10年位前まではハイエンドモデルのGPUでもせいぜい200W以下であったことを考えると、世代が進むごとに熱問題が深刻になってきていることがわかる。
実用的な自動運転が実現可能なレベルまで性能を上げていけば、冷却用の機構部品が新規に必要になるのではないか?
例を挙げるならば、プレイステーションが新しい世代になるごとに冷却機構が大げさになっていくように。
一昔前にはバックモニター程度にしか使われていなかった車載カメラ。最近では自動ブレーキやドライブレコーダーの普及によって1台の車に複数積まれるようになってきている。
これに加えてドアミラーがミラーレス化されたり、自動運転が進歩するとさらにカメラやセンサーの台数は増える。
ちょっとしたドライブレコーダーでさえ、1つ1つのチップ抵抗やチップコンデンサを部品1つとカウントしていけば、トータルの部品点数は100を超えるだろう。
こうした車載電子機器の増加は、同時に電力や信号を伝達するためのワイヤーハーネスの増加も引き起こす。
少し考えただけでも上記2点のように部品点数が増加する要素が考え付くのだが、本当に自動車の電動化がすすめば劇的に部品点数は減るのだろうか?
動力源が内燃機関だろうが、モーターだろうが自動車が自動車である限り車体の構造は大きく変わらない。
燃費向上のためには車体を軽く仕上げないといけないが、十分な剛性を確保するためには強くしないといけないので、相反する要求を満たすため、車体に使用される鉄素材に占める高張力鋼の比率は年々上がっている。
一般的に、高張力鋼は加工性が悪いので、より高性能な工作機械を新規に導入したり、プレスや溶接の手法を研究していかなければならない。
また、自動車の安全性能に対する各国の基準は年々厳しくなっているため、横滑り防止安全装置等の機構を新規に搭載する必要が出てきたり、様々な角度からの衝突試験に耐えうるボディ形状を設計開発しなければいけなくなったりで開発や試験の工数が増加しているため、世界最大手のトヨタでさえ車体開発コスト削減のために車種数を統廃合しているご時世である。
この現状に対して、パソコンの自作のようにモーターを買ってきて車体に乗せれば誰でも電気自動車メーカーをつくれる状況が来るのだろうか?
自動車開発のノウハウも資金力も不足している新興国の新興企業が、日米欧の主要メーカーに対抗できるだけの設備投資と研究開発が実現できるのだろうか?
可能性はゼロではないだろうが、通信業界におけるHuaweiのように、国家の資金と研究開発リソースをぶち込んだほんの一握りの企業しか台頭できないのではないだろうか?
1についてだけ。
>分かるけれどこれでどうやって動画や音楽のエンコードをしたり画像処理をしたりするソフトウェアになるのか
エンコードに関してはプログラムはエンコードの理論に従って作られているだけ。大事なのは研究者の考えた理論
画像処理は定型の処理の塊でこれも代替やり方は決まってる。"python 画像処理"とかでググれば多分出てくる
>あるいはWordとかExcelとかがどうやってこんなので作られているのかが分からない
まず基本的な、ウィンドウシステムがどのように実現されているかをWin32アプリベースでも
よいので理解するべき。ユーザーのマウス操作、キーボード操作をどのようにプログラムが認識し、
処理するかが理解できる。この仕組みは基本的にすべてのアプリで共通と思われ。
>プログラミング入門書を読んでも、一般的に知られているソフトウェアの作り方みたいな事が書いてない
多くの人が共通的な作り方に挑み敗れているわけで、プログラムは10個あれば10通りの作り方がある。
また、クラスレベルで抽象化してソフトウェア構造を整理しようとする、オブジェクト指向(最近は
クリーンアーキテクチャに昇華させる流れもあり)もあるけれど、オブジェクト指向に向かない
対象領域があったり、なんでもクラス病にかかる等して、銀の弾丸とは言い難い。
また自説だが、順次処理を基本とする、手続き型言語はデータと処理が入り乱れることになるため、
全てを設定しきることが極めて困難なため、きれいにすべてを設計するのであれば関数型言語を使う必要が
あると感じている。
>だからそのフレームワークがどういう風になっているのかって説明からして欲しいって思う。
そのフレームワークが内包するベストプラクティスの量を鑑みれば、中身を意識せずに
>つまり言いたいことは、実際に動くアプリケーションというのを作りたいのにも関わらず
>プログラミング入門書は、これで判定と繰り返しという基礎ができますと言うだけ。
>これがもう滅茶苦茶イライラする。
天才的な人はコードを書きながら、考えられるけれど、常人はまず詳細設計と言われる
フローチャートを書けるようになったほうがよい。
次に"抽象化"を覚える。"抽象化"を使うことで少なくとも、処理は全体をざっくり設計できる
>つまり完成しているプログラムを参考にしようと思っているにも関わらずそれがないのでよく分からない。
githubに山のように転がっている。
ただそれを見て理解できるかは別問題。モチベーションを保って継続学習可能な形に
消化できる人間の登場が待たれる