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はてなキーワード: CSとは

2023-01-08

一人の犬夜叉世代高橋留美子ファンの令和うる星感想かいろいろ

犬夜叉アニメ開始時12歳の世代です。

本格的にオタクになったのはそこからとはいえSF好きの父がうる星を買い、いろいろ好きな母がらんまを買っていたのでこれらの作品は読んでいた。犬夜叉アニメ開始の少し後に家がCS契約し、そこでうる星とらんまの再放送やってる所があったのでこれらも一緒に見ていた。犬夜叉は私がはまった後に原作を買い始め、それ以降の作品も買ってったので実質犬夜叉だけアニメから入った事になる。

個人的に昔のうる星アニメに関しては好きであるが、原作を知っていると間延びした話もあったなという印象。パロディネタはかなり好き(後に出てきますが私はギャグ元ネタ探しが好きです)。アニオリは回によって好きと苦手の差が激しい。メガネは好きでも嫌いでもない。

そして令和うる星の今の所の印象は、原作をがんばって一年に詰め込もうとしてるなー、放送開始前はテンポの良さを心配していたけど実際始まるとテンポが速すぎて逆にここもうちょっと省略して欲しくないな、でも仕方ないんだよなーな感じ。原作を知っているからそう思ってしまうのであって初めて見る人には良い感じなのかもしれない。絵は現代に合わせてとてもかわいいし声も全く違和感無い。一つ惜しいといえば、るーみっく作品以外からパロディネタが見当たらない事。ギャグ元ネタ探しが好きな私にこれは結構気になってしまう事で、事情はある程度わかりながらもでもなあ~という気持ちでいる。個人的に一番見たいのは夢の実の話の科学特捜隊コスプレなのだが、展開的に絶対必要なわけではないのでまあ無理だろな…。

なお各回ごとの作画については昔から全くわからないため何も言えない。オタクになったきっかけの犬夜叉ですら未だに各回の見分けがつかない有様。劇場版犬夜叉くらいに大幅にデザインが変わってやっと気づく程度(これは作画の話ではなくキャラデザの話な気がする)。京アニが関わった回もあるという知識はあるがやっぱり見てもわからないので多分どうしようもない。とりあえず今日神戸に行くのが楽しみ。

 

自分世代はもう若いとは言えないが、この間の年末年始の集まり12歳ほど下のるーみっくあんまり知らないいとこがスマホで今これが好きとテイキョウ・ヘイセイ・ダイガクを見せてきたので驚いた。少なくとも自分の周りでこの動画全然流れて来なかったのもある。きっかけは何であれ下の世代結構見ているのかもしれない。

ところでネタになっている肝心の大学が何のことか全然からないけど、正月スポーツ王帝京魂言ってる所でいいんだろうか。

羽生善治の「初」挑戦を前に

プロ将棋界の2023年は、藤井聡太王将羽生善治九段が挑戦する第72期王将戦挑戦手合七番勝負事実上の開幕を迎える。

2017年藤井デビューからの29連勝を達成した時、羽生は「檜舞台で顔を合わせる日を楽しみにしています」という言葉を贈った。

その時は、誰もが王者羽生に若き挑戦者藤井が立ち向かう構図を思い浮かべたはずだが、そこから5年半、ずいぶんと形を変えたものの、いよいよ1月8日静岡県掛川市でその幕が開こうとしている。将棋タイトル戦としては極めて珍しい、両対局者への前日記者会見がネットで中継され、ニュースに様々な記事が踊り、メディア空気はずいぶんとそわそわしている。

視聴法

先にこちらを書いておいたほうがいいかもしれない。王将戦は普段のようにabema将棋チャンネル無料で対局を見ることができない。CS囲碁・将棋チャンネルが独占放映権を持っているからだ。以下の方法のいずれかを選択することになる。

スカパー、またはCATV囲碁・将棋チャンネル契約する

すでにチューナーアンテナを持っている人、またはCATVに加入している人にとってはこれが一番確実だろう。CATVによっては、契約の基本セットに入っていて追加料金無しで視聴できるかもしれない。

abemaのPPVを購入する

今回はabemaでは「1局ごとの有料課金」というかたちで囲碁・将棋チャンネル番組をそのまま配信している。abemaのチャット欄が好きだという人はこれを選ぶのがよいかも。

YouTubeの「囲碁将棋プラス」で視聴する

囲碁・将棋チャンネルYouTubeの有料チャンネルhttps://www.youtube.com/@igoshogiplus 囲碁将棋プラス」でも月額390円の課金で視聴ができる。こちらは第1局が無料配信のため、おすすめできる。

番勝負展望

これについては、率直に言えば多くの将棋ファンはそこに期待していない。羽生の奪取を「信じている」ファンはもちろんそれなりの数がいるが、他方でそれを「期待している」ファンの数はそこまで多くない。メディアが沸き立つこの番勝負に、ファンが大きな楽しみを抱きつつも、熱量が沸騰しそうになっていないのもそこが理由である。両者の現在の実力を示す指標であるeloレーティングによる期待勝率が示す番勝負結果のケース別発生確率にそれがよく現れている(出典:第72期王将戦(シミュレーション) 将棋連盟 棋士別成績一覧(レーティング)2023/1/7 現在)。

藤井聡太4-0羽生善治47.00%
藤井聡太4-1羽生善治32.34%
藤井聡太4-2羽生善治13.91%
藤井聡太4-3羽生善治4.78%
藤井聡太3-4羽生善治0.99%
藤井聡太2-4羽生善治0.60%
藤井聡太1-4羽生善治0.29%
藤井聡太0-4羽生善治0.09%

もしブックメーカーがこの勝敗で賭けをしようと思ったら、仮に本命である藤井4勝0敗のオッズを1.05倍に設定したとしても、控除率を50%にしないと儲けが期待できないことになる。もちろん本場イギリスブックメーカーはそんなに高い控除率は設定しないので、これはやるだけ胴元が損するたぐいの賭けにしかならない。

だが、往年の絶対王者が、競合揃いの王将リーグを6戦全勝で勝ち上がったのに、これほど圧倒的な差が本当にあるものなのだろうか?

2022年度、羽生復調の理由

2021年度にプロ入り後初の年度での負け越し経験した羽生が、2022年度に勝率を6割5分にまで戻してきた理由については様々な考察がされているが、ここでは明確な説明がされているものとして、プロ棋士https://www.youtube.com/watch?v=6PYg7IpYucg 中村太地解説を紹介したい。要約すれば次のようになる。

不利な後手番では、敢えて勝率が低いとされる戦術採用する
その上で、相手方に難しい選択を迫らせるようにしてミスを待ち討ち取る

スポーツファンなら、モハメド・アリジョージ・フォアマン相手に自らロープを背負う不利を負いながら、フォアマンの疲れを待って一気に逆襲に転じて勝った「キンシャサ奇跡」を想起するかもしれない。いかに自らが有利な条件にあるからといって、アリや羽生ほどの実力者を相手に有利をそのまま拡大していくのは極めて難しい。そこに逆転の余地が生じる。

羽生がこういう戦法を選択するようになったのは、「将棋AIが強くなった時代において、プロ棋士はいかに自らの身を処すべきか」というテーマに向き合った末のひとつの答えに辿り着いたという意味合いがある。将棋AIの示す最善を追求するだけではなく、敢えて不利とされる順に自ら入っていっても、それでも勝負に勝つことができる程度には将棋自由ものであるし、それを示すのが人間の生きる道であろうということを、自ら結果を出すことで証明しているようにすら見える。

藤井聡太の凄味

ところが、この方法藤井聡太には通じない。デビューから6年を過ぎてなお生涯勝率が8割3分を保つ藤井の強みは、たまに話題になる「AI超え」ではなくて、むしろ選択の難しい局面AIが最善とする手を正しく選び取っていくその確実さにある。こうなると、わざわざ自分を不利にしてまで複雑な場面を作っても意味がない。そのまま有利を拡大されて押し切られてしまう。

羽生2022年度、藤井と2局戦って2敗している。1局は後手番で、上記動画解説されていた「横歩取り」戦法を採用し、1手の疑問手を正確に咎められて完敗した。もう1局は先手番で正攻法を挑んだが、中盤戦の何気ない自然に見える1手、ただしAIに言わせれば選ばない、そんな手をきっかけにじわりじわりと藤井が優勢を拡大し押し切られてしまった。

かつて「コンピュータ人間」の対決として行われた電王戦ときに「コンピュータに勝つための準備は人間に勝つための準備と全く違う」と言われた。今、同じことが藤井について言われている。曰く「藤井さんに勝つには他の棋士に勝つのと全く異なる準備が必要になる」と。あくまでも現段階においては、羽生藤井相手にどういう手札を切ってくるのか、そこが最大の興味になっているのは、自然ことなである。もちろん、この先の成り行き次第で、そこは大きく変わることになる。

羽生の「初めての」挑戦

なので、あくまでも現段階では、勝敗以外のところにそれぞれの楽しみを見出すような状況になっている。私が楽しみにしているのは、138回目のタイトル戦にして、初めて羽生が「明確な挑戦者」として迎える、というそシチュエーションのものである

羽生は、タイトルを獲得する前の段階において、すでに実力では棋界でトップであった。以来、同格の相手と争うことはあっても、自分よりはるかに強い相手と戦うということはついぞここまでなかった。つまり、もうすぐ40年に届こうとする羽生の棋歴の中で、これはまぎれもなく初めての状況なのである。そういう未知の状況にあっては、過去のことを材料にした分析はそこまで意味をなさない、むしろ真っ白な頭でこの誰も見たことのない景色を楽しむに尽きる、そういう姿勢でこの第1局を見てみたいと思っている。

なお、逆のシチュエーション、つまり羽生が実力的に懸絶していると見られていた状況でタイトル戦に負けたことがあるか、というと、これがある。以下に、タイトル戦が始まった日において羽生が対戦相手よりeloレーティングで250以上上回っていて敗れた例を示したい(なお現在藤井羽生のレート差が273である)。

1996年度第67期棋聖戦:対三浦弘行(レート差272 )

羽生が七冠を独占し無人の野を進むがごとくの進撃を続け、誰が羽生の牙城を崩すのかに興味が集まっていた中、それをなしたのは当時としては意外な伏兵三浦弘行だった。2年連続羽生棋聖位に挑戦しており、すでに単なる有望な若手の域ではなかったにせよ、羽生に勝つにしてもここではないだろうという見方一般的な中での快挙だった。

2012年度第70期名人戦:対森内俊之(レート差283)、2013年度第71期名人戦:対森内俊之(レート差255)

前年の2011年度に羽生から4勝3敗で名人位を奪取した森内だったが、この年度は名人戦以外の成績が全くふるわず、年度勝率.345を記録して2ch将棋板では「3割名人」なる蔑称をつけられるに至った。これに対し捲土重来を期す羽生A級順位戦を9戦全勝で制して森内の名人位に襲いかかる。結果は火を見るよりも明らかと思われていたが、名人防衛の準備を進めていた森内が4勝2敗で防衛する。羽生は翌2013年も森内に挑戦するが1勝4敗で名人戦で3年連続で森内に敗れる。星数だけでなく年々内容も悪くなる一方で羽生の威光に翳りかとも見られたが、翌2014年に4年連続の顔合わせで羽生は4勝0敗のスイープで名人位を奪還する。

絶対的強者に対して「失うものがない」立場で応じる側が強者であるということを、羽生ほど経験してきた棋士はほかにいない。その立場羽生は今回初めて逆転して勝負に臨むことになる。これはきっと面白いことになる、それは間違いないだろう。

id:BigHopeClasicでした。

2023-01-07

日本オワコン系に傾倒してたが、日本どう考えても良くね?

自分は、東大卒で、年収1000万も超えてる。

  

News P◯csとかAbe○maTV見たりして、

成田先生ホリエモンひろゆきに影響されまくってる。

  

スタートアップだ!経済的オワコン一人当たりGDPがどうこう!

みたいな。

  

でもさー子供の頃はアメリカにもカナダにも住んでるし、なんなら毎年国際会議論文とか出して色んな国に行くんだけどさ。

欧州だと、ホームレスなんて、中年すらマレで、若年層の男女もホームレス

街中に落書き臭いとか当たり前。

兎に角汚い、飯もまずい。

  

アメリカも、むっちゃ金出せば美味しい飯あるはあるけど、

日本の最高に美味しいご飯から比べたら全然比較にならない。

  

で、経済成長がどうこうみたいな話だけどさ。

そのために残酷なことが起こらない方がいいじゃんなあ。

2022-12-28

anond:20221228164232

CS至上主義者のエンジニアです。俺も同じような経歴だし、あの頃のマニア界隈の楽しさを覚えてるし、DOOMで衝撃を覚えて以来カーマックは尊敬してるから増田の言いたいことはわかる。でもここ最近Rubyやらwebフレームワークやらいじってアプリ作ってみましたって感じの未経験エンジニアは本っ当に使い物にならなくてひどいのよ。CS至上主義者になりたくてなったんじゃないんだ。許してくれ。

2022-12-27

anond:20221227183559

CS専攻だったのでノー勉で受かると言われていた

結局取ってない

2022-12-26

anond:20221226235013

大学無償化しよう

というかオンライン大学+全入やろう

何もしないでも世界中から優秀な若者がやってくる+アホみたいな寄付金貰って"大学に入れてあげている"(超絶上目線)をやっている+超学歴社会

そんなアメリカでもなんなら英国でもオンライン工学部あるんですけどそれはっていうね(2022 Best Online Engineering とかで検索かけよう)

というか試験代以外は無料で完全オンラインCSMBA取れたりもするアメリカ大学あるけど、

日本学位教育しかない放送大学と、ソフバンクがやってるCSかどうかはよくわからないヤツしかない(まぁ放送大学よりはマシだね)

 

日本は優秀な若者勝手に来たりはしないし、学位商売してもありがたがったりしてもらえない大学ばかりなので、

受験産業選民意識のアレな人をよちよちしてる場合じゃあ無いと思うんですけどね。リカレント以前の問題じゃん

2022-12-18

anond:20221218145451

Googleとかmetaの経済学専攻がやってるのは広告表示、結果表示、収益効率性を高めるためのアルゴリズムメディア設計理論的に考える感じだから完全に経済学レベルだな。そいつらが考えた理論CS、CE専攻のエンジニアが実際のシステムに落とし込む。

anond:20221218002252

博士卒の人材就職がうんちっぽくなる(医歯薬やCSなどの一部工学系を除く)のをまずはどうにかしないと、教授の目論見はいつまでも絵に描いた餅だろうねい。

2022-12-11

anond:20221210180048

特定対象に対して異常なアイデンティティを見いだされると、対象とされた側はたまったもんじゃないという一例。

そういう人は案外あっさりと他に移ってしまって、対応した側は脱力感に悩まされるから、一蹴するのがいいとはCSでは常識

2022-12-10

Apexの過疎話になると話がかみ合わない

PCCS

ソロとフルパ

まったく違うのに同じところで話してるからかみ合わないんだな

2022-12-09

anond:20221209163603

ワイはコンピュータサイエンスが専門なんだけど

CS知識が無い翻訳者翻訳した専門書はクソオブクソなんよね

古いオライリー本とか本当にひどいのがあった

外資系企業会議で先方がアサインしてきた同時通訳

テクニカルタームボロボロ落としてて金ドブだなと思った

語学できる気の連中、専門性軽視しすぎやろ

2022-12-05

大半のソフトウェアエンジニアCSはいらない

CS素養必要だという風潮を作り出したのはGoogle創業者スタンフォードCS博士学生からそりゃまあ同質な人間が欲しいわけよ。コーディングインタビューだの計算量だのなんだのやってるけど要はCSが分かる同質な人間で固めることで効率をとレベルを上げたいとそういうことなのよ。ダイバーシティアンドインクルージョンとか適当なこと言ってるけどダイバーシティなんてないのよあのへんの人達には。それでそれを真に受けた日本のしょうもない会社のどうでもいい世間知らずのオタクどもが吹き上がってCS必要だのなんだの熱く議論してるのを見ると笑ってしまう。お前らのビジネスの規模と今後の展開を考えたらCSなんて全く必要のないオナニーなんですよね。

2022-12-01

コンピューターサイエンスって何だよ?

最近コンピューターサイエンスプログラマー必要か否かみたいな話が上がっているが、そもそもコンピューターサイエンスって何だよ。どこまでの範囲をさしてんの?

って思ってググってみたらちゃん定義されてた。

ググって出てきた情報を整理しただけなので詳しい人、補足・訂正よろしく


情報

CS2013

https://www.acm.org/binaries/content/assets/education/cs2013_web_final.pdf

CS2013はACM/IEEE-CSによるカリキュラム標準。

ACM(計算機協会)はコンピュータ分野全般国際学会、IEEE-CSIEEE(米国電気電子学会)の中にあるテクニカルソサエティ


J07-CS

https://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/J07/20090407/J07_Report-200902/4/J07-CS_report-20090120.pdf

J07-CS一般社団法人情報処理学会がCC2001CSベースアレンジを加えたカリキュラム標準。今はCS2013を反映したJ17-CSがあるらしいけどその辺は良く分からん

IPA共通キャリアスキルフレームワークとの対応表もあり。

https://www.ipa.go.jp/files/000024060.pdf


知識体系

J07ーCSから抜粋CS2013と比較するとナレッジエリアがあったり無かったり。

KAナレッジエリアKUナレッジユニットアユニット最低履修時間
DS離散構造DS1関数, 関係, 集合6
DS離散構造DS2論理6
DS離散構造DS3グラフ4
DS離散構造DS4証明技法8
DS離散構造DS5数え上げと離散確率の基礎7
DS離散構造DS6オートマトン正規表現6
DS離散構造DS7計算論概論4
DS離散構造DS8計算
PFプログラミングの基礎PF1プログラミング基本的構成要素9
PFプログラミングの基礎PF2アルゴリズム問題解決6
PFプログラミングの基礎PF3基本データ構造14
PFプログラミングの基礎PF4再起5
PFプログラミングの基礎PF5イベント駆動プログラミング4
ALアルゴリズムの基礎AL1アルゴリズムの解析の基礎4
ALアルゴリズムの基礎AL2アルゴリズム設計手法8
ALアルゴリズムの基礎AL3基本アルゴリズム8
ALアルゴリズムの基礎AL4アルゴリズムの高度な解析
ALアルゴリズムの基礎AL5高度なアルゴリズム設計
ALアルゴリズムの基礎AL6計算クラスPとNP
ALアルゴリズムの基礎AL7暗号アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL8幾何アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL9データ分析アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL10並列・分散アルゴリズム
ARアーキテクチャ構成AR1論理回路と論理システム6
ARアーキテクチャ構成AR2データマシンレベルでの表現2
ARアーキテクチャ構成AR3アセンブリレベルマシン構成7
ARアーキテクチャ構成AR4メモリシステム構成アーキテクチャ5
ARアーキテクチャ構成AR5インタフェース通信3
ARアーキテクチャ構成AR6機能構成7
ARアーキテクチャ構成AR7並列処理と様々なアーキテクチャ2
ARアーキテクチャ構成AR8性能の向上
ARアーキテクチャ構成AR9ネットワーク分散システムのためのアーキテクチャ
OSオペレーティングシステムOS1オペレーティングシステム概要1
OSオペレーティングシステムOS2利用者から見たオペレーティングシステム1
OSオペレーティングシステムOS3オペレーティングシステム原理1
OSオペレーティングシステムOS4プロセス構造スケジューリング3
OSオペレーティングシステムOS5並行性4
OSオペレーティングシステムOS6メモリ管理4
OSオペレーティングシステムOS7入出力デバイス管理と入出力
OSオペレーティングシステムOS8ファイルシステム2
OSオペレーティングシステムOS9認証アクセス制御1
OSオペレーティングシステムOS10セキュリティと高信頼化
OSオペレーティングシステムOS11リアルタイムシステム組込みシステム
OSオペレーティングシステムOS12並列分散処理のためのオペレーティングシステム機能
OSオペレーティングシステムOS13オペレーティングシステム構成
OSオペレーティングシステムOS14システム性能評価
NCネットワークコンピューティングNC1ネットワークコンピューティング入門2
NCネットワークコンピューティングNC2通信ネットワーク接続7
NCネットワークコンピューティングNC3ネットワークセキュリティ2
NCネットワークコンピューティングNC4クライアントサーバコンピューティングの例としてのウェブ3
NCネットワークコンピューティングNC5分散アプリケーションの構築
NCネットワークコンピューティングNC6ネットワーク管理
NCネットワークコンピューティングNC7ワイヤレスおよびモバイルコンピューティング
NCネットワークコンピューティングNC8マルチメディア情報配信システム
PLプログラミング言語PL1プログラミング言語概要2
PLプログラミング言語PL2仮想計算機1
PLプログラミング言語PL3言語翻訳入門2
PLプログラミング言語PL4宣言と型3
PLプログラミング言語PL5抽象化メカニズム3
PLプログラミング言語PL6オブジェクト指向言語6
PLプログラミング言語PL7関数言語
PLプログラミング言語PL8論理言語
PLプログラミング言語PL9スクリプト言語
PLプログラミング言語PL10言語翻訳システム
PLプログラミング言語PL11システム
PLプログラミング言語PL12ブログラミング言語意味論
PLプログラミング言語PL13プログラミング言語設計
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC1ヒューマンコンピュータインタラクションの基礎6
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC2簡単グラフィカルユーザインタフェースの構築2
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC3人間中心のソフトウェア評価
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC4人間中心のソフトウェア開発
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC5グラフィカルユーザインタフェース設計
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC6グラフィカルユーザインタフェースプログラミング
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC7マルチメディアシステムのHCI 的側面
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC8協同作業コミュニケーションのHCL的側面
MRマルチメディア表現MRI情報ディジタル表現2
MRマルチメディア表現MR2文字コード1
MRマルチメディア表現MR3標本化。 量子化圧縮原理アルゴリズム
MRマルチメディア表現MR4マルチメディア機器
MRマルチメディア表現MR5オーサリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV1グラフィックスにおける基礎技術2
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV2グラフィック・システム1
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV32次元画像の生成と加工
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV4モデリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV5レンダリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV6コンピュータアニメーション
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV7視覚
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV8仮想現実(VR)
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV9コンピュータビジョン
ISインテリジェントシステムIS1インテリジェントシステムの基本的問題3
ISインテリジェントシステムIS2探索および制約充足2
ISインテリジェントシステムIS3知識表現および推論
ISインテリジェントシステムIS4高度な探索
ISインテリジェントシステムIS5高度な知識表現と推論
ISインテリジェントシステムIS6エージェント
ISインテリジェントシステムIS7自然言語処理
ISインテリジェントシステムIS8機械学習ニューラルネット
ISインテリジェントシステムIS9プランニングシステム
ISインテリジェントシステムIS10ロボット工学
IM情報管理IMI情報モデルシステム2
IM情報管理IM2データベースシステム2
IM情報管理IM3データモデリング4
IM情報管理IM4関係データベース3
IM情報管理IM5データベース問合わせ3
IM情報管理IM6関係データベース設計データ操作
IM情報管理IM7トランザクション処理
IM情報管理IM8分散データベース
IM情報管理IM9データベース物理設計
IM情報管理IM10データマイニング
IM情報管理IM11情報格納と情報検索
IM情報管理IM12ハイパーテキストハイパーメディア
IM情報管理IM13マルチメディアデータベース
SP社会的視点情報倫理SP1コンピ

anond:20221129085814

CS学んでてよかったなと思うのはアルゴリズムよりもコンピュータアーキテクチャ分野だな

アルゴリズムは扱う問題によって全然違うし、大抵ライブラリ化されてて一から組み上げることはないけど、OSネットワークの仕組みはどんな仕事でも意識することが多いからね

anond:20221129085814

これはプログラマー給与がなぜ高いかっていう話で説明できる。

端的に言うとユーザが沢山いるモノを少数で作ってコピーできるから儲かる。

当然、ユーザーが沢山いる方がいい。ユーザが何億人もいるGAFAMとかがクソほど儲けていて、高い給与で人を雇っている。

そして、O(1)かO(2)か当然クソほど気にする。

アメリカソフトウェア支配政治的支配力にも転嫁されていて、中国ガンガン伸びてくると「ファーウェイAndroid使うな」とかクソみたいな事を言われたりする。

すると中国はそのコア部分を自分でやらないといけなくなる。どんなに金がかかったとしても、だ。だからコア技術を持ってる人間を外から札束で引っ張ってきたりする。

日本で小さなシステムちょっとしたお金を貰ってやる分にはCS知識は確かにさして重要じゃない。

それは日本IT業界の一番儲かるユーザバカかい部分を取れてないからだ。

でもそういった仕事でもそれなりに食っていけるだけの給与ちゃんと支払われる。

なぜかというと、CSを学んだ優秀層を外資やら日本でも儲かってる企業が高給でバンバン雇っていくので相場が全体的に上がっているからだ。

結果、CSが大して要求されないユーザあんまりいないモノを作っていてもそこそこお金になる。

しかしそれは主戦場ではない。

フレームワークに関しても、フレームワークを作る部分をどこの国が握っているかってのは産業的には結構重要だったりするが、

フレームワーク普段から作っていて作り慣れている人間シリコンバレーたくさんいる。

そうすると日本企業フレームワークを作りたくて作ったとしても、後から真似したシリコンバレー発のほうが注目されて洗練されたものになり、ユーザを取られる。

そして日本にはフレームワークを作る仕事は残らず、ユーザとしてフレームワークを叩く仕事が残る。

ユーザになるかプラットフォーマになるかがITのうま味を取れるかどうかであり、それを取るにはCSを分かった人間がたくさんいる。

日本はそれをあまり取れずに負けまくっているが、その日本のなかで食っていくだけならCSはそこまで重要ではない。

ただ採用から見ると全くわかんないやつで仕事ができるやつを雇うよりわかってる奴や意欲がある奴を雇う方が失敗が少ない。

anond:20221129085814

CSって範囲広くてアカデミック寄りの内容から実践寄りの内容まで一通り含まれるので、網羅に学ぶ必要があるかは仕事による。とはいえ基本情報応用情報について(実際に資格とるかは別として)内容を役に立たないとはほとんどの人は思わないだろうけど、あれも普通にCS範囲アルゴリズム計算量の話もそうだしデータベース設計とかもCS範囲なので、部分的にであればそれをCSの内容と知らずに使ってるだけかと。

2022-11-30

anond:20221130083458

元増田だってオーダーの話してんだし業務必要なら意識すんだろ

CS知ってたら上限チェックするのかもしれないけど、実務なら5/10/20しか選べないならそれ以外の数字をはじくだろアホか

DB全件持ってきても落ちないのが要件ならそのように実装するんだよ

全件持ってくる必要ないのに可読性を損ねてまで計算量のオーダー下げるのに腐心してたら他にやることあんだろってなるだろ

それは業務に対する誠実さの問題で、CSを広汎に学ばずとも必要とき必要な部分を学べばその程度の仕事はできんだろって話でしょ

anond:20221130211545

本当はCSとCEは別建になっていて、海外大学なんかだとコース内容も学位も別々になってることが多いみたいなんだけど、コンピューティング関係大学レベルコース口語的にひっくるめてCS総称ちゃうことが結構あるってことなのでは?

anond:20221130111703

上の方の仕事をしているプログラマーたちにとってのCS知識位置けがその比喩で表せているとは到底思えないんだが、、

anond:20221129085814

CS言葉イメージするものが人によって違う感じだな。

基本情報応用情報試験みたいなのとか、CPUの仕組み、コンパイラ実装分散システムデータベースとかそういうエンジニアリングガチ勢みたいなのをイメージして大学CSを学ぶとけっこうショックを受けるぞ。

俺の知ってるCSは、チューリングマシン表現能力とか停止性問題とかYコンビネーターとかチャーチ数とかの世界で、コンパイラといってもε-CLOSUREみたいな話をじっくりやる感じ。

具体的な話が全然出てこない数学の一ジャンルってイメージかもな。

競技プログラミングみたいなアルゴリズムもそれほど時間をかけない。ベイズ推定をギリやるかどうか。

そういう知ればすぐ身につくものよりも、めちゃくちゃ考えて濃厚なパラダイム時間をかけて吸収するような学問だった。

で、そんなCSを学んで直接役に立つのは多くの人の場合計算量のオーダーとかくらいかも。

モナドみたいな概念抵抗なくなるとか、ラムダ式意味を深く理解できるというのもあるけど、それSIとかWebスマホアプリの開発業務必要かというとね。

賢い人は、ちゃんSNSユーザー同士の関係性とかレコメンデーションみたいのにもCS知識を応用できると思うけど、一般人は賢い人が作ったライブラリを使う側だよね。

anond:20221130083458

俺はとあるIT系の人だが、自分面接をするとき計算量のオーダーについて話せない人はまず採用しないことを上申する。

入ってくる要素が高々数kBくらいで、せいぜい数十個くらいなら別にO(n^2)の実装でもいいし、場合によっては凝ったO(log n)の実装よりもそれが早いことすらある。

それが数万とか数億とか来る可能性があるとわかった時に、実装を変えないとダメだとわからない人とは仕事をしたくない。

性能の話をするにはどういうところが原因になりえるかも理解しないといけないが、基本ソフト素養なしにそれを語るのはまず無理だと思う。

今時のアプリケーションを作るには、基本ソフト素養ネットワークデータベース知識も含めるものだと思う。

これらの知識が全くなくて、それでもかまわないと思っている人とも仕事したくない。

CS知識が無くてもそれなりにやっていけていると豪語する人は、必要ない規模のプロジェクトしかやっていないというだけだと思う。

anond:20221129085814

CSって理系って感じだけど、今のプログラム業界はほぼ文系って感じだよなぁ

前は全体を把握して高速化とか最適化とかをやってくのが楽しくてやってたんだけど、

最近仕事は、フレームワーク的なもの協調よく使えるかみたいなところが重要で、

「このコメントはわかりづらいです」「変数もっとわかりやすくならないんですか?」「ここは依存関係的にまとめた方がいいです、分離した方がいいです。」みたいなのがちょくちょくあって、

合理的なのもあれば、その組織レベルによって言ってることがまちまちだったりで、

作者の気持ちを答えよ、読者の気持ちになって文章を考えよ、みたいな文系問題で頭を悩ませることが多い。

まらない仕事になったなぁ

anond:20221130184920

てことは、「コンピュータサイエンス必要か」というよりも「自分ポジションはどのあたりか(CSをどのくらい必要とするポジションにいるのか)」ということなのでは?

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