はてなキーワード: Csvとは
「簡単な仕事しかしてないよね、みんな君のことミスが多くて仕事を頼めないって言ってるよ」
と上司に言われたそのあとで社内で自分にしかできない仕事を振られる。
こいつはいつもいつも架空の「みんな」を作り出しだれがどう具体的に何の案件のことを言っているのか問い詰めても具体例は一切示さない。
しかしこの「みんな」は、居てもいなくても地獄でしかないことに気付いていないのか。
本当に社員のだれかがなにかのミスを直接注意せず、わざわざ上司にチクりに行った場合→こんなやつと仕事したくない だし
なのだけど
ミスだと言っていたものを聞き出すと、そのゴミ上司の明らかに足らない説明で依頼してきて、思い通りのものがもらえなかったという話だった。ファイル形式も期日も書式も何一つ指定されていない。
そのことを指摘するとコミュニケーションコストが高いとかほざくのでもう全部の仕事を手前で片付けろ何一つ人に頼むなという気持ち。
マクロ組んだりCSV使ったりして時間内に仕事を終わらせて帰っているだけである。
本当にこいつはIT系にいた人間なんだろうかと思う。年齢は高くないのに昭和オブ昭和の感性を持っていて昭和期のおっさんの無意識ハラスメント発言みたいなのも多い。
ちなみにこの2年で10人辞めてるこの会社。社員15人なのに。職歴長い人間も全体的にヤバい。IT介護が必要な30年前の若かりしころの自慢話しかしないおっさんとか。
辞めたいというかもうそろ辞められるので多少早まってもいいかという気持ちが沸いている。しかし物入りのため、少しでもお金稼ぎたい気持ちもある。
腹立たしいのでパワハラとかでどうにかしてやりたい。
サーバのデータをCSVで落としてくるとき時間分の分下一桁が毎0分のときに落ちてきます。要は10分ごとにしかデータが来ないんです。
よって1分にリクエストしたら9分待ち、9分にリクエストしたら1分後に落ちてきます。
なので場合によっては最大で9分間データが落ちてくる時間を待ってるときなんかがあり、その空きにちょこちょこ増田書いたりしています。
正確には毎0分40秒ぐらいにデータが来ます。スマートウォッチはデジタルでもアナログ調でも秒針が無いのが多くて、あるものだとちょっとデザインがイケてないところが玉に瑕ですが、秒にはこだわってます。腕時計に秒針があると非常に助かります。
これらの前提条件は安全資産からリスク資産へのリバランスがノーコストであることを意味する。逆(リスク資産から安全資産へ)は真では無いことに注意、何故ならリスク資産を売却するときの利益から税金(約二割)が徴収されるから。
このリバランスの非対称性に着目することが、非対称リバランス投資法と名付けた由来。
ブラックショールズモデル[dS(t)/S(t)=σdW(t)+μdt]に基きランダムウォークを多数走らせて統計的な結果を確認するのと、典型的なサンプルをいくつか抽出し詳細を観察した。また最悪のサンプルを抽出して、最悪どこまで総資産や安全資産が減額するかを確認した。ランダムウォークだと下落傾向が数十年続くいやなパターンが意外と出てくる。
なんかやってしまった
wget https://raw.githubusercontent.com/lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/master/all/all.csv wget https://github.com/owid/covid-19-data/raw/master/public/data/owid-covid-data.csv SELECT country.name as '国名', covid.population AS '人口', covid.population_density as '密度', covid.gdp_per_capita as '一人あたりのGDP?', MAX(covid.total_cases) as '報告件数', ROUND(1.0 * MAX(covid.total_cases) / MAX(covid.population), 7) as '人口あたりの報告件数', MAX(covid.total_deaths) as '死者', ROUND(1.0 * MAX(covid.total_deaths) / MAX(covid.population), 9) as '人口あたりの死者件数', ROUND(1.0 * MAX(covid.total_deaths) / MAX(covid.total_cases) , 3) as '感染者死亡率' from all.csv as country inner join owid-covid-data.csv as covid on covid.iso_code = country.\"alpha-3\" WHERE country.\"sub-region\" = 'Eastern Asia' GROUP BY covid.iso_code ORDER BY 6 DESC"
国名 | 人口 | 密度 | 一人あたりのGDP? | 報告件数 | 人口あたりの報告件数 | 死者 | 人口あたりの死者件数 | 感染者死亡率 |
Korea, Republic of | 51269183.0 | 527.967 | 35938.374 | 11165 | 0.0002178 | 266 | 5.188e-06 | 0.024 |
Japan | 126476458.0 | 347.778 | 39002.223 | 16536 | 0.0001307 | 808 | 6.389e-06 | 0.049 |
China | 1439323774.0 | 147.674 | 15308.712 | 84081 | 5.84e-05 | 4638 | 3.222e-06 | 0.055 |
Mongolia | 3278292.0 | 1.98 | 11840.846 | 141 | 4.3e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Taiwan, Province of China | 23816775.0 | 441 | 1.85e-05 | 7 | 2.94e-07 | 0.016 | ||
Hong Kong | 7496988.0 | 7039.714 | 56054.92 | 0 | 0.0 | 00.0 |
国名 | 人口 | 密度 | 一人あたりのGDP? | 報告件数 | 人口あたりの報告件数 | 死者 | 人口あたりの死者件数 | 感染者死亡率 |
Turkey | 84339067.0 | 104.914 | 25129.341 | 154500 | 0.0018319 | 4276 | 5.07e-05 | 0.028 |
Iran (Islamic Republic of) | 83992953.0 | 49.831 | 19082.62 | 131652 | 0.0015674 | 7300 | 8.6912e-05 | 0.055 |
India | 1380004385.0 | 450.419 | 6426.674 | 125101 | 9.07e-05 | 3720 | 2.696e-06 | 0.03 |
China | 1439323774.0 | 147.674 | 15308.712 | 84081 | 5.84e-05 | 4638 | 3.222e-06 | 0.055 |
Saudi Arabia | 34813867.0 | 15.322 | 49045.411 | 67719 | 0.0019452 | 364 | 1.0456e-05 | 0.005 |
Pakistan | 220892331.0 | 255.573 | 5034.708 | 52437 | 0.0002374 | 1101 | 4.984e-06 | 0.021 |
Qatar | 2881060.0 | 227.322 | 116935.6 | 40481 | 0.0140507 | 19 | 6.595e-06 | 0.0 |
Singapore | 5850343.0 | 7915.731 | 85535.383 | 30426 | 0.0052007 | 23 | 3.931e-06 | 0.001 |
Bangladesh | 164689383.0 | 1265.036 | 3523.984 | 30205 | 0.0001834 | 432 | 2.623e-06 | 0.014 |
United Arab Emirates | 9890400.0 | 112.442 | 67293.483 | 27892 | 0.0028201 | 241 | 2.4367e-05 | 0.009 |
Indonesia | 273523621.0 | 145.725 | 11188.744 | 20796 | 7.6e-05 | 1326 | 4.848e-06 | 0.064 |
Kuwait | 4270563.0 | 232.128 | 65530.537 | 19564 | 0.0045811 | 138 | 3.2314e-05 | 0.007 |
Israel | 8655541.0 | 402.606 | 33132.32 | 16690 | 0.0019282 | 279 | 3.2234e-05 | 0.017 |
Japan | 126476458.0 | 347.778 | 39002.223 | 16536 | 0.0001307 | 808 | 6.389e-06 | 0.049 |
Philippines | 109581085.0 | 351.873 | 7599.188 | 13597 | 0.0001241 | 857 | 7.821e-06 | 0.063 |
Korea, Republic of | 51269183.0 | 527.967 | 35938.374 | 11165 | 0.0002178 | 266 | 5.188e-06 | 0.024 |
Afghanistan | 38928341.0 | 54.422 | 1803.987 | 9216 | 0.0002367 | 205 | 5.266e-06 | 0.022 |
Bahrain | 1701583.0 | 1935.907 | 43290.705 | 8414 | 0.0049448 | 12 | 7.052e-06 | 0.001 |
Kazakhstan | 18776707.0 | 6.681 | 24055.588 | 7919 | 0.0004217 | 35 | 1.864e-06 | 0.004 |
Malaysia | 32365998.0 | 96.254 | 26808.164 | 7137 | 0.0002205 | 115 | 3.553e-06 | 0.016 |
Oman | 5106622.0 | 14.98 | 37960.709 | 6794 | 0.0013304 | 32 | 6.266e-06 | 0.005 |
Armenia | 2963234.0 | 102.931 | 8787.58 | 5928 | 0.0020005 | 74 | 2.4973e-05 | 0.012 |
Iraq | 40222503.0 | 88.125 | 15663.986 | 3964 | 9.86e-05 | 147 | 3.655e-06 | 0.037 |
Azerbaijan | 10139175.0 | 119.309 | 15847.419 | 3855 | 0.0003802 | 46 | 4.537e-06 | 0.012 |
Uzbekistan | 33469199.0 | 76.134 | 6253.104 | 3078 | 9.2e-05 | 13 | 3.88e-07 | 0.004 |
Thailand | 69799978.0 | 135.132 | 16277.671 | 3040 | 4.36e-05 | 56 | 8.02e-07 | 0.018 |
Tajikistan | 9537642.0 | 64.281 | 2896.913 | 2350 | 0.0002464 | 44 | 4.613e-06 | 0.019 |
Kyrgyzstan | 6524191.0 | 32.333 | 3393.474 | 1364 | 0.0002091 | 14 | 2.146e-06 | 0.01 |
Maldives | 540542.0 | 1454.433 | 15183.616 | 1274 | 0.0023569 | 4 | 7.4e-06 | 0.003 |
Lebanon | 6825442.0 | 594.561 | 13367.565 | 1086 | 0.0001591 | 26 | 3.809e-06 | 0.024 |
Sri Lanka | 21413250.0 | 341.955 | 11669.077 | 1068 | 4.99e-05 | 9 | 4.2e-07 | 0.008 |
Cyprus | 875899.0 | 127.657 | 32415.132 | 927 | 0.0010583 | 17 | 1.9409e-05 | 0.018 |
Georgia | 3989175.0 | 65.032 | 9745.079 | 723 | 0.0001812 | 12 | 3.008e-06 | 0.017 |
Jordan | 10203140.0 | 109.285 | 8337.49 | 700 | 6.86e-05 | 9 | 8.82e-07 | 0.013 |
Palestine, State of | 5101416.0 | 778.202 | 4449.898 | 608 | 0.0001192 | 4 | 7.84e-07 | 0.007 |
Nepal | 29136808.0 | 204.43 | 2442.804 | 548 | 1.88e-05 | 3 | 1.03e-07 | 0.005 |
Taiwan, Province of China | 23816775.0 | 441 | 1.85e-05 | 7 | 2.94e-07 | 0.016 | ||
Viet Nam | 97338583.0 | 308.127 | 6171.884 | 324 | 3.3e-06 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Yemen | 29825968.0 | 53.508 | 1479.147 | 205 | 6.9e-06 | 33 | 1.106e-06 | 0.161 |
Myanmar | 54409794.0 | 81.721 | 5591.597 | 201 | 3.7e-06 | 6 | 1.1e-07 | 0.03 |
Brunei Darussalam | 437483.0 | 81.347 | 71809.251 | 141 | 0.0003223 | 1 | 2.286e-06 | 0.007 |
Mongolia | 3278292.0 | 1.98 | 11840.846 | 141 | 4.3e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Cambodia | 16718971.0 | 90.672 | 3645.07 | 124 | 7.4e-06 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Syrian Arab Republic | 17500657.0 | 59 | 3.4e-06 | 4 | 2.29e-07 | 0.068 | ||
Bhutan | 771612.0 | 21.188 | 8708.597 | 24 | 3.11e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Timor-Leste | 1318442.0 | 87.176 | 6570.102 | 24 | 1.82e-05 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Lao People's Democratic Republic | 7275556.0 | 29.715 | 6397.36 | 19 | 2.6e-06 | 0 | 0.0 | 0.0 |
Hong Kong | 7496988.0 | 7039.714 | 56054.92 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 |
あってんのかなあ?
伝わってなさそ。
おれがプログラミングの最低レベルが高い環境にいたように、絵や音楽の最低レベルが高い環境にいるんじゃないのかと言っている。
両方ともバイアスがかかっている状態で話をしていませんか?という指摘。
もっと言うと、プログラミングも芸術もスキル分布のテールの人口は一定数いて、その数を比べたら同じぐらいじゃないか、と言っている。
おれはCSVファイルが分からないレベルで絵が描けないし、音楽を聴いても本当によくわからない。音程狂ってるとか聴いただけで言えるのは特殊技能だと思う。
オレっちお前のパイセンだけど食うだけなら食っていけるぞ
→バイトでExcelの便利ワークシート作成を経てVBAに触れる
→VBAからおなじBASICつながりのVB.netでClassを扱う便利さに目覚める
→いまどきはJavaScriptも扱えないとねってなる:最近はWindowsOnlyで業務しているのにブラウザ対応を求められる謎風潮
やっとこ年収400万(ようやく人並み?)を超えられるようになった
三角関数より会社における数字を扱うことの知識(要は金勘定)の方が求められる
よくありがちなチュートリアルより、DBやファイル(csv、JSON、固定長のテキスト)から自分が取り扱う言語体系で読み込む、加工して永続化するってのをスラスラできるようになるのが大事だと思う
調子に乗っていたら、
とにかく大量の伝票を
私のやってることは仮想空間で、
これ今のタンポポだっけ?菊だっけ?って
怯えながら最初の一歩を踏み出すわけよ。
信じることにしたの。
それが一番大事!って言ってたわ。
実際ミカン倉庫の出荷からそのような商品はないというクレームが来ない限り、
私の伝票発行は間違っていないはずだから、
後は野となれ大和撫子というわけよ。
なんだか一丁前に
世の中の物流のな!って語り出したい気分だけど、
そう言う人に限って特に何もして無くて、
伝票発行機の端末の前で右から左へと
CSVを流しては出し流しては出しって感じの
覚えた手の人でも初めての人でもできる簡単なお仕事ですって感じすら漂い
私は猫ちゃんがいたら良いなって思うの。
きっと猫の手も借りたいところと言いつつ、
とりあえずね、
とりあえず午前中よく頑張ってくれたからって
手のひらに銀貨を3枚頂いたの、
実際は2枚だったけど、
帰りに銀貨1枚残るので
それで牛乳を買うの!ってそれ銀河鉄道の夜のジョバンニ!ってツッコみたくなるほどだったわ。
いいとしましょう。
でももうこんな感じで
とてもどの面下げておはようございます!と元気だけはあるようなふいんきで、
って変換出来ないふいんきを残しつつ、
って、だからそれは銀河鉄道の夜のジョバンニ!ってツッコんでもいいんだかんね!
うふふ。
昼ご飯を食べた後に言うのもなんなんだけど、
あと牛乳とヒーコーと。
カルのシウムは摂取した方がいいって言うし、
そのビッグウェーブに乗っかってるだけよ。
昨晩から漬け込んでおいた、
漬け込むというとお漬物みたいに聞こえるけど、
これは漬物じゃなくて
デトックスウォーターよ!って言い聞かせてモーツアルトの曲を掛けてビニルハウスで育てた苺とはまた違う感じに思ってくれるかもしれないってね。
すいすいすいようび~
今日も頑張りましょう!
グラビアのスキャン画像を蒐集する趣味を楽しんでいた時期がある。
グラビアと言っても日本の週刊誌やアイドル雑誌のグラビアではなく、主に海外のソフトコア雑誌やセレブ誌のグラビアである。
飽きてやめてしまうまでの数年間、日本人の同好の士とは出会えなかったので、たぶん日本人でそれをしていた人はごく少数だったんじゃないかと思う。
自分はただのエンジョイ勢だったのでそれほど深い知識があるわけじゃないけど、日本語の文献も見つからないようだし、思い出としてちょっと書き留めておこうと思う。
だいたい20年くらい前の昔話。
よくわからないが、Online Scan Collection とか scanz(warezのノリ?)と呼ばれていたと思う。
スキャナーと呼ばれる職人が配布する画像ファイル(主にグラビア)をコレクターが集めたり、コレクター同士でトレードしたりする遊び。スキャナーはコレクターを兼ねていたりもするし、コレクターがスキャナーとなって配布を始めたりもする。
配布される画像はスキャンと呼ばれる。紙媒体で売られている雑誌のグラビアを高解像度のフラットベッドスキャナで読み取り、もとが印刷物であったことなどわからないくらい美麗にレタッチされたJPEG画像である。600dpiクラスのスキャナと高機能のレタッチソフト(ほぼPhotoShop一択)がたぶん必須。
題材は大半がセクシーな女性のグラビアで、ヌードでもPLAYBOYやPENTHOUSEに載る程度のおだやかなもの。水着、下着姿のものも多い。が、たまに美しい風景のシリーズがあったりもする。
画像の片隅にはそれを作ったスキャナーのシグネチャ(かっこいいアイコンなど)がウォーターマークとして付される。
あ、上で「日本人はごく少数」と書いたが、おそらく日本人だろうというスキャナーはいた。中でも印象に残っているのは Kuni Scan という2万枚ほどのシリーズで、題材が日本のグラビアだったし名前からして日本人だろう。Kuni Scan で画像検索すると今でも彼の作品の一部を見ることができる。
今でもそうだが印刷物をスキャンして配布するのは明白にコピーライト違反であるし、ことに題材が肖像権にがっつり抵触していることもあって、一次配布はきわめて目立たないかたちで行われていた。
スキャナーたちが「新しいのできたよー」と最初の配布を行うのはおそらくIRCチャンネルだったと思う。自分は外人たちと英語でリアルタイムのチャットをする自信がまったくなかったのでIRCにはほとんど近寄らなかった。なので一次配布の現場のことはよく知らない。
当時はimgurのような匿名画像アップロードサイトなどもなかったのでこのような個人間のやりとりで配布が行われていたのだろうと思う。
この時、スキャナーは画像とともにスキャンリストも一緒に配布するのであるが、それについては次で述べる。
スキャンは数十枚~100枚程度のテーマを持ったシリーズとしてリリースされる。テーマはモデルであったり、雑誌であったり様々。
最新リリースには必ずそのシリーズに含まれるファイルの一覧を記したCSVが添えられる。
リストに記されているのは [ ファイル名, ファイルサイズ, CRC32 ] の3項目(CRC32はファイルの指紋のようなもので、データの同一性を確認するのに用いられる通信技術)。
この3項目が一致していないとオリジナルデータと認められず、集めたことにならない。
たとえばWebで目当てのファイル名の画像を見つけたとしても、それが何者かの手によってリサイズされていたり再圧縮されていたりするとCSVと数値が一致せず、コレクションに加えることができない。
シリーズには継続中のシリーズとすでに完結したシリーズがあり、CSVファイルに[finished]といった名前がついているのが完結したシリーズである。これに載っているスキャンを全部集めたらコンプリート。
CSVはこんな感じで今でも配っているのを見つけた。
http://www.scancollections.com/CSV/list_csv.php
(私がかつてひとつだけスキャナーとして配布したシリーズも含まれていた。なんだかうれしい)
一次配布時にIRCを通じてスキャナーから直接手に入れることのできなかったスキャンは別の手段で探すことになる。
Webにアップされているものを探したり、同好の士とトレードしたり、alt.binaries(ニュースグループ)でも交換が行われていたように思う。
私は主にWebサイト経由で集めていたのだけれど、当時個人ホームページの割り当てボリュームは数MB程度がふつうだったので、スキャンをアップしてくれるサイトも古いものはどんどん消されてしまった。しかも1枚1枚がやたらでかい。今でこそ一辺が1000ピクセル以上あるような大きな画像でも表示は一瞬だけれど、DSLすらなかった時代の混み合うテレホーダイのISDN回線では300KB程度のJPEGでも上からじわじわ表示されてくるのを待つ感じだった。
海外の同好の士からトレードを持ちかけられることもあった。トレカの要領。ロシアや台湾のコレクターと、お互い非母国語の英語でたどたどしく「おまえこれ持ってるか」「おれのこれやる」とトレードのやり取りをするのである。基本は1:1で持ってないもの同士を交換というタテマエだけど、自分は持っているものは気前よく差し上げていた。ドイツのコレクターとはたまたま音楽の趣味が合ったのでしばらく文通してたな。
そうやって新しく手に入ったスキャンがあると、コレクションマネージャーみたいなソフトを使ってCSVと照合する。CSVと一致しないデータを取り除いてくれたり、リネームやフォルダ分けを自動でやってくれたりするスキャンコレクションに特化した管理ソフトがあったのである。
自宅のネット回線をFTTH常時接続に変えたとたんにコレクションがつまらなくなった。
どんなサイトも画像もピュンピュン一瞬で表示されるし、コレクションがウン千枚詰まったZIPファイルですらたちまちダウンロードされて、「苦労して一生懸命集める」という手応えがなくなって、「やりがい」がなくなってしまったのである。
DSL、常時接続の普及にともなってネット上には高解像度データがあふれるようになり、スキャンでしか見ることのできなかった美麗画像の希少性がどんどん下がっていったこともあると思う。
「それ俺もやってた!」って人いますか?