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はてなキーワード: BITとは
ガレージの中は身を切る寒さで、キーを持つ手が悴んだ。毎日こうも寒いと、地球温暖化はでっち上げだなんていう冗談の一つも言いたくなる。
知人の頼みで留学生を空港まで迎えに行くとメイリンに話したところ、自分も行くというものだから、僕は直接空港に行くという当初の予定を変更し、彼女の家に向かっていた。
ここ数日は晴れていて、雪は随分捌けてはいたが、路面の凍結があるかもしれず、神経質にならざるを得ない。バスを使っても良かったが、大きな荷物を抱えてやってくる右も左もわからない留学生には、足がないのは心許ない。
２ブロックほど走行しメイリンの家に到着すると、車を道路の脇に寄せ、彼女が現れるのを待った。
Me: I’m here （着いたよ)
Meiling: k （わかった）
Meiling is typing… （メイリンが入力中……）
Meiling: I’ll be there soon （もうすぐ行く）
あと４分。そう僕は打算した。彼女が「良い」と言ってから出発しているのに、どうして到着してからさらに待つことになるのか、時々不思議に思ったりもするが、これはいつものことだ。
＊＊
４年前、僕が初めてシアトル・タコマ国際空港に到着したとき、僕はBITの寮に向かうシャトルバスを探して、空港内を歩き回っていた。
海外に行くのはそれが初めてのことで、文字通り右も左もわからなかった。
やっと見つけたターミナルは、タクシーが行き交っていて、シャトルバスが停まるところではなかった。疲労で立ち尽くしていた僕に、タクシー運転手が声をかけた。
「タクシーを探してるのか」
「どこの大学」
彼は僕を空港内のインフォメーションセンターに連れて行った。そうして僕が探しているターミナルを案内員の女性に問い合わせてくれた。
その女性は、僕にターミナルへの経路を伝えるだけでなく、わざわざ近くまで付き添って歩いてくれた。
そうして僕は、やっとの事で正しいターミナルに辿り着いたのだった。親切に恵まれて。
ターミナルのベンチには先客がいた。きっとこれは幸運なのだと、僕はわけもなく直感した。
それは小柄なアジア人の女の子で、彼女は僕に親しげに話しかけた。
「BITに？」
「はい」
「良かった。私もです」
彼女が続けた。
「シャトルバス、もうずっと待ってるんです」
「どのくらいですか？」
「１時間くらいです。もしかして場所を間違えたんじゃないかって思ってたんです」
「やっぱりここですよね」
「もうすぐかも」
「そうだと良いんですけど」
「……」
僕は会話に言葉を継ぎ足すことができなかった。
彼女の座っているベンチはまだスペースに余裕があったけど、僕はなんとなく気が引けてそこに座ることができなかった。脚は棒のようになっていたのに。
手持ち無沙汰になって、僕はバックパックから、宮部みゆきの『火車』の文庫本を取り出した。
その時、
「来た」
彼女が叫んだ。
BITのマスコットである、ブルドッグの『ジュリアン君』のプリントが入った白いバンが、僕たちの目の前に止まった。
僕は慌てて文庫本をバックパックに戻して、車輪の滑りの悪くなったスーツケースを引きずり始めようとしていた。
「ところで、」
歩き始めた彼女が踵を返して言った。
「お名前聞いても良いですか？」
僕はサトシと答えた。彼女はメイリンと名乗り、ピカッと笑った。
＊＊
偶然、僕は親切と幸運に恵まれたが、宮本恵梨香が同じだとは限らない。彼女が迷わないように、僕は昨晩、手荷物レーンから僕が迎えに行くターミナルまでの経路をできるだけ詳細に説明して、空港のマップとともに彼女宛にメールした。僕の車の車種とナンバーも添えて。
窓をノックする音がした。
メイリンが手を振っていた。ピカッと笑いながら。
Reading/writing comprehension and natural language communication is different, I used to think I could speak in English in theory but turns out I can't speak in natural language in the first place and English fluency didn't help a bit in it. Wouldn't be surprised there are few others in the same position as mine here
Int8(整数8-bit)のドット積は、ディープラーニングのインファレンス(推論)向けだ。ニューラルネットワークでは、トレーニング(Training:学習)にはFP16(16-bit浮動小数点)など相対的に高いビット精度が必要だ。しかし、端末側での認識のための推論ではデータ精度を落としても認識精度はそれほど落ちないため、8-bit整数程度の精度が使われることも多い。現在のGPUでは、推論向けでは8-bit整数(Int8)のサポートがカギとなっている。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1111755.html
It's a bit like the crossroads of the sea, isn't it?
Then people leave here to go all over the world, huh?
Probably.
It's kind of amazing, isn't it?
In two days, we're leaving here. But this view will remain the same, right?
Of course, will.
We'll go to Antarctica, and come back to home, but boats will still come here every day, and the city will be full of people, going to school, working their jobs, hanging out with their friends, They'll all keep living their lives..
It' the same in our home country.
School's still being held, They're probably having dinner right about now.
In places we've never seen, locations we've never been, so many people are living so many kinds of lives, every day, without stopping. That's amazing!
Even though it's common sense, but we know you're getting at.
You told me that you might find a reason to live if you lived in a world of violence and bloodshed.
Whether you're on the side who kills people or the side who saves people, nothing beyond what you would expect will appear. Nothing in this world can fill that lonely hole you have. You will wander the darkness for eternity.
Be on the side that saves people. If both sides are the same for you, become a good man. Save the weak, and protect the orphans. Neither good nor evil means much to you, I know, but that'd make you at least a little bit better.
Why I knew it and why I say about you?
People exist to save themselves, How true.
from the line of "Bungo Stray Dogs"
こないだ今季のアニメ1話ほぼ全部見た感想書いた元増田だけど、ちょっとみんなに聞きたいことがある。その日記には気になるブクマが付いてて、内容は「耳が良い増田だね」的なもの。恐らくレビュー内でアニメの音響やら音楽についてちょこちょこ触れていたのを受けてのコメントだと思ったんだけど、そもそも私は耳が悪く（具体的には、後天性の病気で片耳があまり聞こえない、という具合だ。もう片耳は人並みに聞こえるが、多少仕事等に支障が出るくらいには不便である。）、アニメを見るときも本当はヘッドホンを使いたいけど、左の音があんまり聞こえないのでスピーカーで我慢している状態だ。なので上のブクマを読んだ時「え、みんなは両耳使えるんだしアニメの音楽とか音響とかもっと楽しんでるんじゃないの？」と感じ、ここ2～3週間ずっともやもやしていた。んで、さっき「視聴環境が違う人には、アニメが違う風に見えたり、聞こえてるんじゃないだろうか」と思い至ったわけである。それなりにでかい画面+それなりに音質の良いスピーカーないしヘッドホンでアニメ観てる人はどれくらいいるの？
・兄弟A：地上波をXP画質（キレイなVHSくらい）で録画し、CMを削ってBDに焼いたものを観る。たまに円盤を買ったり借りたりして観ることもある。再生する機械はBDプレーヤーと19インチくらいの小さいフルHDテレビ（スピーカー内蔵）。基本的にメッチャ小さい音or消音で観る。
・兄弟B：ニコ動やGyaoを使い、無料視聴できる作品のみ視聴。非プレミアムだそうだ。再生機械は2010年頃のノート＆イヤホン。
・友人：私には友人がいないので聞けず。
・私：サブスクリプションサービスでHD画質配信されてるのを観る。機械は24インチのフルHDモニターと1マソのサウンドカード＆2マソのヤマハスピーカー（アンプは中華製）orAKGヘッドホン。（弁明させてもらうと、私はよく3Dゲームをプレイするのでそれに合わせて機材を買っていたらこうなってしまったのだ。あるあるだよね？）
n=3て。本当なら兄弟たちと同じアニメについて感想の言い合いっこと洒落込むのも一興だと思うのだけれど、私はそこまで彼らを愛していないので無理なのだ。ただ、彼らから「このアニメ、音楽が～」みたいな話を聞いたことは今のところ無い。
要は「視聴環境が異なるならば、アニメにおいて注視するポイントが異なる」の真偽が気になる、という話。ただ、アニメの視聴環境と作品の印象について考えるとき「元々音へのこだわりが強く、結果今の視聴環境がある」なのか、「ひょんなことから金のかかった視聴環境を持つ事になったが故に、アニメを観る時音響やら背景美術やらが目につくようになった」のか分からないという問題があるので、アニメが大好きな諸兄の力を借りたい。以下に最近放送されたアニメの、私なりのざっくりとした印象を書くので、諸兄の視聴環境を踏まえた印象の違いを知りたい。「同じような環境だけど違う」のか、「環境にこだわってないけどだいたい同じ」なのか、はたまた「もっと環境にこだわってるけど違う」なのか。「いやいや手元のスマホで再生してみればええやんけ」っていうのはそうなんだけど、それなりの視聴環境で堪能している私がスマホでアニメを見ると、背景とか音楽を脳内補完しちゃうのであんまり意味がなかった。アニメを見る上で脳内補完は非常に優秀なツールである。
1.少女終末旅行
ケッテンクラートのドコドコ音が心地よいアニメ。なんてこと無い会話の後ろで流れるアコースティックなBGMも相まって無限に聴いていられる。「雨音」とか最高すぎる。
2.宝石の国
劇伴が劇的に優れているアニメ。1話で月人が登場するシーンの音楽は魂が震えた。音響効果も凄くて、特に宝石たちの硬い足音がすごく好き。公式ラジオによると、あの硬い音はキャラクターごとに違う石を使って録音したらしい（聞き分けられる人いる？）。一番好きなのはアンタークの話以降フォスがハイヒールになり、足音が変わるっていう演出。
3.魔法使いの嫁（前期）
美麗な背景美術を観ることができるアニメ。また各話の、挿入歌による効果的な演出がすごい好き。
4.覇穹 封神演義
すげー書き込まれてる背景とデカイ音で楽しむバトルアニメ。1話あたりの尺がバトルに極振りされてるので、ストーリー知りたかったら原作見てね、と言われてる気がする（ストーリー忘れちった）。ちなみにシリーズ構成は「異世界はスマートフォンとともに」のシリーズ構成でおなじみ高橋ナツコ。
5.ポプテピピック
6.ゆるキャン△
色んな人が、あるいは一人で、あるいはみんなでワイワイ、アウトドアを楽しむ姿を描くアニメ。この作品、BGMの音量デカイよね。キャンプ場毎に変わるBGMとすんごい背景美術が流れる様は、「なんだ、ミュージックビデオか」と思わせる。特に3話の、「ED曲を挿入歌として流しながら映る夜のキャンプ場と、ずっと聞こえる風の音」と「背景美術を効果的に使った5話ラスト」がヤバかった。
ここから予想。スマホやタブレットは画面が小さいので、例えば美しい美術は目に止まりにくく、相対的にキャラクターの表情や動き等分かりやすい所に目が行く傾向があるのかなぁ、と予想している。音についても、スマホやタブレットの内蔵スピーカーは「人間の声」がよく聞こえるような仕様になっているので、「美麗な音楽や環境音が流れる会話」が「会話の後ろでなんか音楽流れてんな」みたいな印象に変わりやすいんじゃないだろうか。
一昔前と比べると、ネット配信でアニメに初めて触れる人は増えたと思う。ネット配信が目指すのは「いつでも手軽に楽しむ」ことなので、それに伴い視聴環境も非常に多様化しているのは間違いない。例えばAbemaTV。コメントしているユーザにスマホ勢が非常に多い印象を受ける。もし視聴環境によって作品の印象が変わるのなら、AbemaTV独占配信のアニメである「覇穹 封神演義」は、その背景美術や音楽の魅力が薄れちゃうので「なんか主人公が毎回敵と戦ってるけど、ストーリーも意味分からんただのクソアニメ」みたいな印象が大多数になったりするんかな。
ほいでネット配信が主流になるにつれ、視聴環境に金をかけてる人は相対的に減ることになるのでは？と思っている。もっとも、そういう人向けに「円盤」という商品があるのだけれど。今後、「視聴環境に金をかけてる人に好まれるアニメ」と「視聴環境にこだわらない人に好まれるアニメ」の2極化が起きたりして。
もしみんなが「アニメは基本スマホで見るモノ」と考えるようになったら、作り手はきっと「スマホの画面やスピーカーで再生することを想定した作品」を作るだろう。簡易な視聴環境を持つ人が多数派になると、例えば「ポプテピピック」のように視聴環境に依存しない面白さを持つ作品の相対的な価値が上がっていく可能性がある。別にこの手の先駆者では無いのだけれど、AbemaTVで放送しているアニメ「ポンコツクエスト」を試しに観て欲しい。簡素な背景、８Bitサウンドの音楽、シンプルなアニメーションの会話劇。明らかにスマホで観ることを想定して作られてると思うんだけど、今後こういう需要が増えていくんじゃないかなぁ、と予想している。んで、相対的に高予算高クオリティのアニメの立場が弱くなって行くんじゃないか、とすごく心配している。ちなみにポンクエは面白い。
でも一方で、ネトフリ限定配信作品である「ヴァイオレットエヴァーガーデン」なんかはめちゃくちゃハイクオリティだったりするので、「ネット配信利用者の増加≠視聴環境にこだわる視聴者の減少」と作り手は考えてる、ということなんだろうか。
高クオリティ需要に応えるカタチの一つが劇場版作品。劇場版アニメの一番いいところは、最高レベルの視聴環境が提供されることである。作り手も映画館で上映されることを想定して作品作りができるので、劇場版作品を金のかかる視聴環境で視聴すると明らかに音響が凄かったり、細かい効果音を使った演出や異常に美しい背景美術が楽しめる。マジで最高。こないだ劇場版攻殻機動隊観たけど凄いぞアレ。
元々コンサル会社から事業会社のほうでデータサイエンティストをやるようになって１年経つが辞める。そのきつかったことを匿名という場所で卑怯ながらも話したいと思う。
元々私は大学院でそこそこ統計をやってきてから、コンサル会社に行きデータサイエンティストとして事業会社へ移った口だ。
根本的にデータサイエンティストとしての資質としてざっくりいうと以下の３つが必要だと思われる。
2. KPI設計及び事業からのKPIへの落とし込みからそのKPIからどう事業繋がるかというビジネス設計能力
私能力的には１がやや強く、その次に２がまぁまぁそして３はまだまだといった所で事業会社でデータサイエンティストとして孤軍奮闘をすることになった。
データはあるが、なかなか活用できていないこともあり、分析から企画から関われるという事で入社しようと思った。
後そこそこ大きな会社で働くのも良い経験と思い入社を決意した。ニッチな分野ではあるが、この分野ではTopカンパニーである。
最初の４日ぐらいは会社の研修とかで潰れるのは仕方ないもので、それが終わり早速の業務を行う事になった。
貰えない。
許可申請の関係で３週間程かかってからまず最初にデータを頂けるようになった。この時点でやる気を削がれた。
更にデータの確認という事で事業へのヒアリングを進めるだけで・・・６週間程かかった。更にやる気を削がれた。
この辺りで気付いた事だが、コンサル会社でいたときは、データの確認がスピィーディーだったのに何故こんな遅い作業なったかというと
日本の企業は部署跨ぐというのはとても大変で、コンサルとしてやっていたときは単価も高いし、期間内でやらないといけないという事で
いろいろと調整がスムーズに進んでいたという事がこの時に分かった。コンサルとして外から見ているとやはり分からない事は多い物である。
データの確認も終わり、分析をし、改善を行うテーマを決めて進める事になった。この時点で２カ月ぐらい過ぎていた気がする。R/Pythonの自分のパソコンへの許可申請を出すが、降りない・・・。会社的にはCならばOKだと言われる。でもCの追加ライブラリーの関係はダメらしく・・・悩んだ結果エクセルを基に分析をする事になった。現状把握のために基礎集計をするが、エクセルでSQLで言うGroup_byやら違うデータ同士をくっつけるためのJoinを32 bit エクセルで関数ベースでやると何度も落ちる・・・。この時点でやる気は地の底へと落ちていた。
この辺りでCベースでもう書き直そうかと悩むが、流石にCのライブラリーがない所でフルスクラッチ調に書くのは工数的にかかると考えたのでvbaを用いていた。
エクセルベースでの可視化から上司や関係者にデータの分析の結果を見せていく。この辺りでデータ分析から改善策はまとまっていた。しかしこの辺りでやる気をマイナスにして頂ける言葉を伺う。
私がVBAを書いているのをちらっと見て
「プログラミング何かやっていても仕方ないし、プログラマーではねぇ・・・。今後会社ではプログラマーなんていらないから企画できるようにならないと」
勿論これは直属の上司からのお言葉ではないが・・・正確には同期であるが・・・もはや殺意すら覚える。因みにこの人の既存サービスの改良プロジェクトが回った時のデータを収集したら分析する事になっていたが、プロジェクトのスケジュール感を見ると
開発 4カ月
運用以降
みたいな形でうん？何か少なくないか？と思ったら既存のサービスに関してのギャップ分析無しに既存サービスの改良を進めているらしい
・・・その上取れるデータは〇〇〇で〇〇〇は無いらしい。あっそんなん改善出来んやん・・・。一応私はアリバイ工作のためにメールや会議にて発言する
が・・・空気を読めないと言われ会議呼ばれなくなってしまう（因みにこのプロジェクトは要件定義から運用以降まで外注である）。
私のコンサル的な能力がなかったと言えば確かにその通りである。でもいやうん日本の企業の中で、分析をやっていくのは本当に難しいというのがよくわかる。
一人だったというのもある・・・でも殆ど基礎集計レベルで難しい用語を使わずに改善を行おうとしたいやでもこの日本の企業では無理だった。そしてやりたいと思わなかった。
たまに日本の企業でのエンジニアの不遇差を嘆く記事を見かけるが、割と同じようなパターンの臭いがする。
追記
２００万ｐｖの会員サイトでAmazon aws料金を月々リザーブドインスタンスで８０万ぐらい払っていてクラウド安くないと社内的に炎上しているらしい。どんな設計したのかは
もはや手をつっこみたくないレベル。
再開しました。
というものを始めてみました。
どうしてそこにたどり着いたか、というのは色々あるのですが
数学がわからないヒトにできるわけがない、お前にわかるわけがない。
偏見のようなものを押し付けられて手を出すことができませんでした。
ほんとかな？
試してみたらできるかできないかわかるかも。くらいにやってみたらよいかなと。
何をもってできるというかもわからないし。
「micro:bitではじめるプログラミング」という本に出合って、教科書として
使い始めました。とりあえず、書いてあることを試してみると。
この本の冒頭に、イギリスの中学生1年生に当たる７年生全員に、micro:bitが配られた経緯が書いてあります。
「これから子どもたちが就くことになる仕事の多くは、現在ではまだ存在すらしていないことでしょう。
そんな子どもたちに、どんな準備をしてあげられるでしょうか」（引用）
中学の頃に思い描いた未来像は大学を卒業するころには大きく変わり、今ではポケットにコンピューター
（スマートフォン）を持ち歩き、ネットにつながれば世界中どこでも行ける！という生活をしています。
５年後、私はどこにいて何をしているだろう。５年後の私は今より身体が自由に動かなくなっているでしょう。
もちろんなるべく回避できるよう、努力はしていきますが、避けられない問題です。
身体が自由にならなくなるころ、愉しめるものの中に自分でプログラムするものが入ってきたら良いかな、
と思います。まずは教科書一冊全部試してみてその続きを考えます。
（できるできないを置いておいて、続いている踊ること、もあります）
ちょと続けてみます。（踊ることも！）
sdkmanagerでインストールされるツールのバイナリがことごとく以下の通り
$ file `which emulator` /data/Android_SDK/tools/emulator: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linux 2.6.15, stripped $ emulator bash: /data/Android_SDK/tools/emulator: cannot execute binary file: 実行形式エラー ・Android Studioなどでエミュ動かそうとすると Syntax error: ")" unexpected とか謎のエラー
つまり64bitバイナリなのである。32bitバイナリは提供されない(Won't Fix (Intended behavior))。
逐一バージョン戻してもいいのだが仕様だし他のも32bit切り始めてるしメモリ4GBもしんどいし64bitやろう。うん。おかねください
英語の不規則動詞はおおまかに，過去分詞がtかdで終わるもの（以下dtタイプ）とnで終わるもの（以下nタイプ）に分けられる。ほとんどのdtタイプの動詞は過去形と過去分詞形が同じ形で，A-B-B（一部はA-A-A）のように変化する。また，原形の末尾がdかtの不規則動詞はほとんどがdtタイプに属する。（例外：eat,get,bid等）一方，ほとんどのnタイプの不規則動詞は原形，過去形，過去分詞形がすべて異なり，A-B-Cのように変化する。
原形から過去・過去分詞形になるときに起こる変化は基本的に母音が変化するか末尾にdtnが加わるかの2種類，あるいはその両方で，原形にあった子音がなくなることは原則としてない。（例外：-ught型,went,had,made）
分類は以下の通り
become,forgetなど末尾にほかの不規則動詞を含むものは省いた。
表中の*は規則変化もし得ることを，#は他の不規則変化もし得ることを，!は意味によって変化が異なる単語であることを示す。
すべてdかtで終わる。特に末尾tで短母音のものが多い。get,sitが含まれないことに注意。形が1種類で覚えやすいが，英文中の「have put」「is put」等を見てもビビらない心構えが必要。
| bet * | bust * | cast | cost | cut |
| hit | knit! | let | put | quit * |
| set | shit *# | shut | sweat * | thrust |
| wet* | burst * | hurt | beat # | bid # |
| clad | glid * | rid* | shed | spread |
| wed* |
原形がdで終わる動詞が母音を変化させて過去形・過去分詞形になる型。最後のplead,readは発音のみ変化する。
| breed | bred |
| feed | fed |
| lead | led |
| plead *# | pled |
| speed ! | sped |
| tread # | trod |
| bind | bound |
| find | found |
| grind | ground |
| wind | wound |
| chide *# | chid |
| slide # | slid |
| hold | held |
| stand | stood |
| abide * | abode |
| plead *# | plead |
| read | read |
原形の末尾のdがtに置き換わり，それ以外は綴りも発音も変わらない。endで終わる動詞が多いが，end自体は規則動詞。原形のほうが過去形っぽく見えたりするので注意が必要。逆パターン(At-Ad-Ad)は存在しない。
| bend | bent |
| lend | lent |
| rend | rent |
| send | sent |
| spend | spent |
| build | built |
| geld * | gelt |
| gird * | girt |
【Ad-Bd-Bd】の末尾tバージョン。get,sitはこちらに含まれる。
| fight | fought |
| light * | lit |
| meet | met |
| shoot | shot |
| get # | got |
| shit *# | shat |
| sit | sat |
末尾にdが加わるという点で規則動詞に近いが，付き方が特殊で母音も変化する。
| lay | laid |
| pay | paid |
| say | said |
| sell | sold |
| tell | told |
| hear | heard |
| flee | fled |
| shoe * | shod |
| baa * | baa'd |
| make | made |
| have | had |
末尾にtが加わる。原形の/iː/が/e/に変化するものが多い。
| feel | felt |
| keep | kept |
| sleep | slept |
| weep | wept |
| creep | crept |
| kneel * | knelt |
| sweep | swept |
| leave | left |
| bereave ! | bereft |
| cleave *# | cleft |
| deal | dealt |
| mean | meant |
| dream * | dreamt |
| lean * | leant |
| leap * | leapt |
| lose | lost |
| spoil * | spoilt |
| burn * | burnt |
| learn * | learnt |
| dwell | dwelt |
| smell * | smelt |
| spell * | spelt |
| spill * | spilt |
| drip * | dript |
| grip * | gript |
| wrap * | wrapt |
| pen * | pent |
末尾が-oughtか-aughtに変化する。どちらも発音は/ɔːt/。wentを除けばもっとも原型をとどめない変化が起こるので過去形から原形を思い出せるようにしておく必要がある。
| beseech * | besought |
| bring | brought |
| buy | bought |
| overwork * | overwrought |
| seek | sought |
| think | thought |
| catch | caught |
| teach | taught |
過去分詞形が原形+nとなるもの。過去形では母音が変化している。fall,eatにはenが，do,goにはneが付くことに注意。
| blow | blew | blown |
| grow | grew | grown |
| know | knew | known |
| throw | threw | thrown |
| draw | drew | drawn |
| shake | shook | shaken |
| take | took | taken |
| drive | drove | driven |
| rise | rose | risen |
| strive | strove | striven |
| thrive * | throve | thriven |
| see | saw | seen |
| give | gave | given |
| eat | ate | eaten |
| fall | fell | fallen |
| do | did | done |
| go | went | gone |
【A-B-An】の亜種で，showに代表される過去形が規則変化(-ed)になっているもの。
| grave * | graved | graven |
| hew * | hewed | hewn |
| mow * | mowed | mown |
| prove * | proved | proven |
| saw * | sawed | sawn |
| sew * | sewed | sewn |
| shave * | shaved | shaven |
| show * | showed | shown |
| sow * | sowed | sown |
| strew * | strewed | strewn |
過去分詞形が過去形+nとなるもの。eが脱落するtear-tore-tornのパターンに注意。wakeはtake,makeと異なり，この型に属する。
| break | broke | broken |
| cleave *# | clove | cloven |
| freeze | froze | frozen |
| speak | spoke | spoken |
| steal | stole | stolen |
| weave ! | wove | woven |
| shrink # | shrunk | shrunken |
| wake | woke | woken |
| bear ! | bore | born |
| swear | swore | sworn |
| tear | tore | torn |
| wear | wore | worn |
| bear ! | bore | borne |
原型にd,tを含み，過去分詞形でそれが重なるもの。get以外は【A-B-An】に近いがgetは【A-B-Bn】に近い。
| smite # | smote | smitten |
| ride | rode | ridden |
| write | wrote | written |
| bite | bit | bitten |
| chide *# | chid | chidden |
| hide | hid | hidden |
| slide | slid | slidden |
| bid # | bade | bidden |
| forbid # | forbade | forbidden |
| forbid # | forbad | forbidden |
| get # | got | gotten |
過去分詞形にnが付くが，【A-B-An】でも【A-B-Bn】でもないもの。
| fly | flew | flown |
| lie | lay | lain |
| slay | slew | slain |
| shear * | sheared | shorn |
| swell * | swelled | swollen |
| tread # | treaded | trodden |
原型にiを含み，それがi-a-uと変化していくもの。わかりやすい変化だが数は少ない。
| begin | began | begun |
| drink | drank | drunk |
| ring | rang | rung |
| shrink # | shrank | shrunk |
| sing | sang | sung |
| sink | sank | sunk |
| spring # | sprang | sprung |
| stink # | stank | stunk |
| swim | swam | swum |
dt型でないが，A-B-CではなくA-B-Bと変化するもの。末尾が-ingのものが多いが，bringやring,singが含まれないことに注意。
| cling | clung |
| fling | flung |
| sling | slung |
| slink | slunk |
| spling # | splung |
| sting | stung |
| stink | stunk |
| string | strung |
| swing | swung |
| wring | wrung |
| hang ! | hung |
| dig | dug |
| stick | stuck |
| strike | struck |
| heave ! | hove |
| reeve * | rove |
| stave * | stove |
| shine ! | shone |
| win | won |
| dive * | dove | dived |
| smite # | smote | smit |
| beat # | beat | beaten |
| come | came | come |
| run | ran | run |
過剰フィルタ気味だけど快適
izismile
日記を書
//www.
ş
www. c
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org/
.com/
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cakes.mu
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Quotes
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原文：https://community.spiceworks.com/how_to/125475-teslacrypt-2-2-0-removal-and-decryption
原題：TeslaCrypt 2.2.0 Removal and Decryption
原著者：Isaac Rush's (hewhowearsascarf) Portfolio of IT Projects - Spiceworks 氏 (Thank you for your contribution! This article is a translation of your post.)
私たちのワークステーションのうちの一つがTeslacryptランサムウェアに感染しました。すべての文書が暗号化され、拡張子はvvvに変えられました。マルウェア感染のにおいて最も安全な回復方法はコンピューターをワイプしてバックアップから復元させることです。しかし、それは場合によっては選択肢にならないことがあります。私たちの場合、ユーザはローカルコンピュータに何のバックアップもとっていませんでした。それで、私たちはランサムウェアを取り除く方法とファイルを復号する方法を確認する必要がありました。復号を達成させてくれたPythonスクリプトの作者であるGoogulatorに大きな感謝を送ります。https://github.com/Googulator/TeslaCrack
そこに書いてある説明に従うといいです。引用していくつか説明を付けたものを以下に用意しました。元の記事にはたくさんの指示が書いてありますが、私たちが行った手順は以下の通りです。
セーフモードで再起動し、Malwarebytes scanを走らせて、見つかったすべてのマルウェアを削除します。私は複数の信頼できるマルウェアクリーナーを使ってこれが消えたか確認することをお勧めします。必要だと言われたら再起動します。これでウィルスはきれいになったはずです。次はドキュメントを復号します。
私たちはPythonスクリプトを使って、AES公開鍵を特定して、その数値を因数分解して、それから秘密鍵を特定して、そしてファイルを一つ復号します。一度復号に成功したら、コンピュータすべてを対象に実行できます。できるなら、多く速く処理するために他のコンピューターを使ってください。
インストールは管理者権限で行ってください。また、インストール中の操作で、Pythonをパスに追加するオプションを必ず選択すること。
python -c "import urllib2; print urllib2.urlopen('https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py').read()"; | python easy_install pip
pip install http://www.voidspace.org.uk/python/pycrypto-2.6.1/pycrypto-2.6.1-cp27-none-win_amd64.whl
pip install ecdsa
私の実行結果は以下の通りです:
Cannot decrypt ./VENDOR LISTING BY CATAGORY.xlsx.vvv, unknown key
Software has encountered the following unknown AES keys, please crack them first using msieve: A1373BCF4EDB39BCFEDD44FA86A82498410A7E83456D8E80E52966F6717CB8B8E5846BBC7A540647AE770FEDEAA0E7F8A0466082156DB332A757407A12C9FB0 found in ./VENDOR LISTING BY CATAGORY.xlsx.vvv
Alternatively, you can crack the following Bitcoin key(s) using msieve, and use them with TeslaDecoder: 5ECA19D475A313AC3DEF915CE6FA37BE012CD1676590C8F253135A3AD92345B78C32C46DB3246ED84A7B9A8C62F1A13D2AF08F09FFB3551701E7B75CCC79457C found in ./VENDOR LISTING BY CATAGORY.xlsx.vvv
私の場合は以下の値をコピーしました。 A1373BCF4EDB39BCFEDD484FA86A82498410A7E83456D8E80E52966F6717CB8B8E5846BBC7A540647AE770FEDEAA0E7F8A0466082156DB332A757407A12C9FB0
さっきの数値はこのようになります: 8443554284208758706290725803426642738777516291375882082881197977752270634322152168104703798454983966849000112082164921264407639940139993317228747401502640
私の場合だと、8443554284208758706290725803426642738777516291375882082881197977752270634322152168104703798454983966849000112082164921264407639940139993317228747401502640 を入力して「Factorize!」を押してみました。もしあなたがラッキーなら、画面の左端には「FF」と表示されるでしょう。これは完全に因数分解されていて、すべての因数がリストされていることを意味します。この場合、あなたは以下のyafuを使う手順を行う必要はありません。unfactor.pyのところ(訳者注：手順19)までスキップできます。
もし「CF」や「C」と表示された場合、私たちはまず因数分解をするためにyafuを実行する必要があります。因数分解ができたら、 factordb.com に戻ってその整数を下のほうにあるレポートフィールドからレポートしましょう。そうすることで、その数値が「FF」で表示されるようになります。因数分解は数値の複雑さによって数時間・数日間・数週間かかります。因数分解が終わったら、私たちは秘密鍵を得るのに使用するたくさんの数値(因数)を得ていることでしょう。私はmsieve, yafuとこれらのバリエーションを試しました。これを動かすのは結構大変でした。いくつかの問題は説明が不完全で、すべての構文を与えられていませんでした。しかし、ついに私はyafuを動かしました。私が何をしたか、以下に書きます。
例: yafu-x64.exe "factor(8443554284208758706290725803426642738777516291375882082881197977752270634322152168104703798454983966849000112082164921264407639940139993317228747401502640)" –v –threads 4
因数分解を始めると、小さな因数は素早く見つかり、このようにリストされるでしょう : 「div: found prime factor = x」。ログファイルの中から「found prime factor」を検索します。
さらに「prp」も検索します。このような行が見つかるでしょう。: prp32 = 25647545727466257054833379561743
これが私の実行結果です:
unfactor-ecdsa.py VENDOR.xlsx.vvv 2 2 2 2 3 5 367 12757 25647545727466257054833379561743 75938537910569673895890812481364802067167 3858259146292441335085163995598583072203543699186432807503634945432314399
Found AES private key: b'\xbd\xa2\x54\x3a\x21\x75\xb9\xf3\x0d\xf6\xf3\x09\x60\xec\x08\x2f\x3e\xc5\xef\x61\xd4\x03\xa3\x5b\xc1\x47\x7e\x10\x47\x0a\x7c\x88' (BDA2543A2175B9F30DF6F30960EC082F3EC5EF61D403A35BC1477E10470A7C88)
'A1373BCF4EDB39BCFEDD484FA86A82498410A7E83456D8E80E52966F6717CB8B8E5846BBC7A540647AE770FEDEAA0E7F8A0466082156DB332A757407A12C9FB0': b'\xbd\xa2\x54\x3a\x21\x75\xb9\xf3\x0d\xf6\xf3\x09\x60\xec\x08\x2f\x3e\xc5\xef\x61\xd4\x03\xa3\x5b\xc1\x47\x7e\x10\x47\x0a\x7c\x88',
ファイルが復号されるはずです。
あなたの重要なファイルをバックアップしましょう！できればすべてのシステムで。同じようなことが起こった場合でも、回復するために無数の時間を使うかわりに、バックアップから復元できるようになるから。
きっとこれらの追加の手順は皆さんを助けます。自分がこの手順を行ったときはたくさんの問題がありました。それでもしあなたがこれを不完全だと思うなら、手順を更新するのでお知らせください。たぶん私たちはいっしょにこの手順をより完璧にすることができます。ありがとう！
https://community.norton.com/en/forums/how-decrypt-teslacrypt-vvv-files
http://www.mobilefish.com/services/big_number/big_number.php
http://gilchrist.ca/jeff/factoring/nfs_beginners_guide.html
http://www.mersenneforum.org/showthread.php?t=20779
この記事は Competitive Programming （その2） Advent Calendar 2015の12月20日の分です．12月19日はhadroriさんの競技プログラマー入門者用単語集，12月21日はroiti46さんです．
皆さんこんばんは．Mです．Advent Calendarを書くのは初めてなのでドキドキしていますが，どうぞよろしくおねがいします．普段あまり記事を書かないので anond を使わせてもらっています．
ここでは，ちょっと役立つ小ネタとして，今年書いたコードを１つ紹介します．「ビット行列を高速に乗算するコード」です．ごく簡単なコードですが定数倍効率化効果が大きいので嘘解法に使えます．
要素がブール値（True/False）であるような行列をビット行列と呼ぶことにします．このような行列に対する演算（特に乗算）はアルゴリズム理論ではよく出てきます．最も有名な例はグラフの推移包閉（各点から行ける点を全部求める）です；行列 A をグラフの隣接行列とし，和をbit-or, 積をbit-and で定義すると，行列のべき乗和「A^0 + A^1 + ... + A^{n-1}」の (i,j) 要素が True であることと，j から i に到達可能であることが同値になります．なお，このべき乗和は (I + A)^{n-1} と等しいので，高速べき乗で一発で求めることが可能です．グラフの推移包閉を求める現在（理論的に）最速の手法はこのアプローチに基づいており，計算量 O(n^\omega / log n) を達成します．O(n^\omega) は行列乗算の計算量で，現時点では \omega = 2.3728639... が最良です（Francois 2014）．また，log n は Method of Four Russians と呼ばれるビット演算を高速化する一般的なテクニックで，サイズ log n までの演算結果を全部ハッシュに突っ込んでおくものです．
さて，この Method of Four Russian というテクニックは，実際に実装してもあまり早くないことが知られています（テーブル引きが遅い・単純なループが早い）．ただし「いくつかのビットをブロック単位で計算する」というアイデアは実用的にも有用です．ブロック単位の演算をビット演算で実装できるとき，そのアルゴリズムは「ビットパラレルアルゴリズム」と呼ばれています．編集距離などの例が有名です．
ここでは，ビット行列に対するビットパラレル行列乗算を実装してみました．
A^n を計算するプログラムを書きました．実測結果を以下に示します．MacBook Pro; 2.8GHz Intel Core i7; 16GB 1600 MHz DDR3; g++ -std=c++11 -O3．実装は http://ideone.com/8AsuI2 にあります．
| n | 提案手法[s] | 通常手法[s] |
|---|---|---|
| 16 | 0.000014 | 0.000082 |
| 32 | 0.000025 | 0.000602 |
| 64 | 0.000074 | 0.004485 |
| 128 | 0.000440 | 0.036760 |
| 256 | 0.002757 | 0.311192 |
| 512 | 0.020163 | 2.847787 |
| 1024 | 0.200556 | 24.648609 |
| 2048 | 1.567657 | 205.503351 |
| 4096 | 13.894987 | --- |
| 8196 | 124.414617 | --- |
それなりに大きな n について 120倍くらい高速化しました．これだけ差があると嘘解法が通るようになります．
ビット行列を 8×8 のブロックに分割し，それぞれを unsigned long long (64bit) 1つで保存します．64が平方数というのが美しいですね．全体の乗算は8×8ブロックの乗算を普通に行えばよいので，結局 unsigned long longで表現された２つの8×8行列の積を考えれば十分です．
ここでは8×8行列の積を外積形式で実装します．外積形式というのは C = A B という積を C = (Aの1列目×Bの1行目) + ... + (Aのn列目×Bのn行目) という外積の和の形で表現するものです．各外積は，すべての列がAのk列目と等しい8×8行列とすべての行がBのk行目と等しい8×8行列の bit andに等しいので，Aからすべての列がAのk列目と等しい行列を作る方法とBからすべての行がBのk行目に等しい行列を作る方法を考えれば十分ですが，これはビットマスクして定数乗算すれば実装できます．
このコードはとある問題に対する嘘解法用に作成したものですが，結局普通のほうでも通るようになってしまったので，オフィシャルにお披露目する機会がありませんでした．
の記事から斜め読み。
PlayStationのマーケティング担当の副社長？のJohn Koller氏の話によれば、
PlayStation Nowで遊ぶためにDualShockコントローラーが必要だという話。
PlayStation Nowといえば、どっかの企業をSONYが買収して
CES2014のカンファレンスで正式アナウンスがあったサービス。
動くよというのが大きな売りだ。
ただし、それを動かせるのはDualShockだけというのが
"A bit of an odd requirement"とVergeがキレてるわけ。
念のため。
タブレットで動かすなら、androidのPSエミュレーターみたいに
バーチャルパッドだよね、と誰も言ってないのに
それは出来ないよというのは結構痛い話だと思われ。
ヴァルシリープロファイルをアンドロイドのエミュレータで遊んでるけど、
後半チャプターのダンジョンがマジ鬼で、セーブ機能フル活用してるから、
バーチャルパッドでは、というのも分かるけどさぁ……
