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はてなキーワード: Etaとは

2024-08-05

意識数理モデルの具体化

1. 抽象状態空間

Ωを仮に100次元の実ベクトル空間R^100とする。各次元特定の神経活動パターン対応する。

Ω = {ω ∈ R^100 | ||ω||₂ ≤ 1}

ここで||・||₂はユークリッドノルムである。τは標準的ユークリッド位相とする。

2. 一般観測作用素

観測Oを10100の実行列として定義する。

O : Ω → Ω

O(ω) = Aω / ||Aω||₂

ここでAは10100の実行列で、||Aω||₂ ≠ 0とする。

3. 一般エントロピー汎関数

シャノンエントロピー連続版を使用して定義する:

S[ω] = -∫Ω p(x) log p(x) dx

ここでp(x)はωに対応する確率密度関数である

4. 観測によるエントロピー減少の公理

任意観測Oに対して以下が成立する:

S[O(ω)] ≤ S[ω] + log(det(AA^T))

5. 抽象力学系

非線形常微分方程式系として定式化する:

dω/dt = F(ω) + G(ω, O)

F(ω) = -αω + β tanh(Wω)

G(ω, O) = γ(O(ω) - ω)

ここでα, β, γは正の定数、Wは10100の重み行列tanhは要素ごとの双曲線正接関数である

6. 一般情報幾何

フィッシャー情報行列を導入する:

g_ij(ω) = E[(∂log p(x|ω)/∂ω_i)(∂log p(x|ω)/∂ω_j)]

ここでE[・]は期待値、p(x|ω)は状態ωでの条件付き確率密度関数である

7. 抽象量子化

状態ωに対応する波動関数ψ(x)を定義する:

ψ(x) = √(p(x)) exp(iθ(x))

ここでθ(x)は位相関数である

8. 一般統合情報理論

統合情報量Φを以下のように定義する:

Φ[ω] = min_π (I(X;Y) - I(X_π;Y_π))

ここでI(X;Y)は相互情報量、πは可能な分割、X_πとY_πは分割後の変数である

9. 普遍的学習

勾配降下法を用いて定式化する:

ω_new = ω_old - η ∇L(ω_old, O)

L(ω, O) = ||O(ω) - ω_target||₂²

ここでηは学習率、ω_targetは目標状態である

10. 抽象因果構造

有向非巡回グラフ(DAG)として表現する:

G = (V, E)

V = {v_1, ..., v_100}

E ⊆ V × V

各頂点v_iはω_iに対応し、辺(v_i, v_j)はω_iからω_jへの因果関係を表す。

実装例:

このモデルPythonとNumPyを用いて以下のように実装できる:

import numpy as np
from scipy.stats import entropy
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt

class ConsciousnessModel:
    def __init__(self, dim=100):
        self.dim = dim
        self.omega = np.random.rand(dim)
        self.omega /= np.linalg.norm(self.omega)
        self.A = np.random.rand(dim, dim)
        self.W = np.random.rand(dim, dim)
        self.alpha = 0.1
        self.beta = 1.0
        self.gamma = 0.5
        self.eta = 0.01

    def observe(self, omega):
        result = self.A @ omega
        return result / np.linalg.norm(result)

    def entropy(self, omega):
        p = np.abs(omega) / np.sum(np.abs(omega))
        return entropy(p)

    def dynamics(self, omega, t):
        F = -self.alpha * omega + self.beta * np.tanh(self.W @ omega)
        G = self.gamma * (self.observe(omega) - omega)
        return F + G

    def update(self, target):
        def loss(o):
            return np.linalg.norm(self.observe(o) - target)**2
        
        grad = np.zeros_like(self.omega)
        epsilon = 1e-8
        for i in range(self.dim):
            e = np.zeros(self.dim)
            e[i] = epsilon
            grad[i] = (loss(self.omega + e) - loss(self.omega - e)) / (2 * epsilon)
        
        self.omega -= self.eta * grad
        self.omega /= np.linalg.norm(self.omega)

    def integrated_information(self, omega):
        def mutual_info(x, y):
            p_x = np.abs(x) / np.sum(np.abs(x))
            p_y = np.abs(y) / np.sum(np.abs(y))
            p_xy = np.abs(np.concatenate([x, y])) / np.sum(np.abs(np.concatenate([x, y])))
            return entropy(p_x) + entropy(p_y) - entropy(p_xy)
        
        total_info = mutual_info(omega[:self.dim//2], omega[self.dim//2:])
        min_info = float('inf')
        for i in range(1, self.dim):
            partition_info = mutual_info(omega[:i], omega[i:])
            min_info = min(min_info, partition_info)
        
        return total_info - min_info

    def causal_structure(self):
        threshold = 0.1
        return (np.abs(self.W) > threshold).astype(int)

    def run_simulation(self, steps=1000, dt=0.01):
        t = np.linspace(0, steps*dt, steps)
        solution = odeint(self.dynamics, self.omega, t)
        self.omega = solution[-1]
        self.omega /= np.linalg.norm(self.omega)
        return solution

    def quantum_state(self):
        phase = np.random.rand(self.dim) * 2 * np.pi
        return np.sqrt(np.abs(self.omega)) * np.exp(1j * phase)

# モデル使用model = ConsciousnessModel(dim=100)

# シミュレーション実行
trajectory = model.run_simulation(steps=10000, dt=0.01)

# 最終状態の表示
print("Final state:", model.omega)

# エントロピー計算
print("Entropy:", model.entropy(model.omega))

# 統合情報量の計算
phi = model.integrated_information(model.omega)
print("Integrated Information:", phi)

# 因果構造の取得
causal_matrix = model.causal_structure()
print("Causal Structure:")
print(causal_matrix)

# 観測の実行
observed_state = model.observe(model.omega)
print("Observed state:", observed_state)

# 学習の実行
target_state = np.random.rand(model.dim)
target_state /= np.linalg.norm(target_state)
model.update(target_state)
print("Updated state:", model.omega)

# 量子状態の生成
quantum_state = model.quantum_state()
print("Quantum state:", quantum_state)

# 時間発展の可視化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(trajectory[:, :5])  # 最初の5次元のみプロット
plt.title("Time Evolution of Consciousness State")
plt.xlabel("Time Step")
plt.ylabel("State Value")
plt.legend([f"Dim {i+1}" for i in range(5)])
plt.show()

anond:20240804172334

2024-04-25

anond:20240424221645

なんとなく興味があってヒマだったので調べてみたよw

  • H LATIN CAPITAL LETTER H U+0048
  • Η GREEK CAPITAL LETTER ETA U+0397
  • Н CYRILLIC CAPITAL LETTER EN U+041D
  • ߞ NKO LETTER KA U+07DE
  • ᅢ HANGUL JUNGSEONG AE U+1162
  • ዘ ETHIOPIC SYLLABLE ZA U+12D8
  • Ꮋ CHEROKEE LETTER MI U+13BB
  • ᕼ CANADIAN SYLLABICS NUNAVUT H U+157C
  • Ⲏ COPTIC CAPITAL LETTER HATE U+2C8E
  • ꀿ YI SYLLABLE PAT U+A03F
  • ꓧ LISU LETTER XA U+A4E7
  • 𐋏 CARIAN LETTER E2 U+102CF
  • 𐏀 OLD PERSIAN SIGN ZA U+103C0
  • 𐪘 OLD NORTH ARABIAN LETTER ZAIN U+10A98
  • 𒀂 CUNEIFORM SIGN A TIMES BAD U+12002
  • 𖨏 BAMUM LETTER PHASE-F NDAA U+16A0F

選考基準は、縦棒2本の真ん中あたりを横棒1本でつないだ形。左右はみ出しはナシ。同一言語で同じようなのが複数あるときは、一番それっぽいの一個だけ登場願った。あと、発音記号とか大きさ太さの違いとかで装飾入ってるのもナシねw

オレの環境フォントにグリフが無いので見えなかった文字もあるんで、完全網羅はいかないが。

2024-01-03

紅白歌合戦プレイバック動画再生ランキング

https://www.youtube.com/@nhk_music/videos

順位アーティスト曲名再生
1YOASOBIアイドル614万
2Ado325万
3新しい学校のリーダーズオトナブルー225万
4ブラックビスケッツTiming168万
5MISAMODo not touch129万
610-FEETゼロ112万
7LE SSERAFIMUNFORGIVEN100万
8Mrs. GREEN APPLEダンスホール99万
9NewJeansOMGETA&Ditto91万
10ポケットビスケッツYELLOW YELLOW HAPPY90万
11anoちゅ、多様性81万
12YOSHIKIRusty Nail76万
13ハマいくビートDEトー75万
14Stray KidsCASE 14369万
14クイーンアダム・ランバートドント・ストップ・ミー・ナウ69万
16伊藤蘭春一番64万
17有吉弘行×藤井フミヤ白い雲のように57万
18キタタツ青のすみか48万
19SEVENTEEN舞い落ちる花びら47万
20すとぷりキスキ星人45万
21寺尾聰ルビーの指環44万
22YOSHIKIENDLESS RAIN43万
23椎名林檎丸の内サディスティック40万
24NiziUMake you happy38万
25BE:FIRSTBoom Boom Back37万
26MAN WITH A MISSION x milet絆ノ奇跡31
26三山ひろしどんこ坂31
28JO1NEWSmile30万
29あいみょん愛の花27万
30鈴木雅之め組のひと26万
31椎名林檎㋚~さすがに諸行無常篇~25万
32Superflyタマシイレボリューション23
32坂本冬美夜桜お七23
32福山雅治HELLO23
35MISIA傷だらけの王者22万
35エレファントカシマシ俺たちの明日22万
35櫻坂46Start over!22万
38Official髭男dismChessboard21万
38乃木坂46おひとりさま天国21万
40PerfumeFAKE IT20
40郷ひろみ2億4千万の瞳20
42福山雅治想望19万
42緑黄色社会キャラクター19万
44milet x MAN WITH A MISSIONコイガレ18万
44大泉洋あの空に立つ塔のように18万
46藤井フミヤTRUE LOVE15万
47星野源生命12
48さだまさし秋桜9.4万
49JUJU時の流れに身をまかせ9万
50石川さゆり津軽海峡・冬景色8.9万
51山内惠介恋する街角8.1万
52ゆずビューティフル7.7万
53純烈だってめぐり逢えたんだ7万
53天童よしみ道頓堀人情7万
55水森かおり日向6.5万

2023-12-21

今年の忘年会課長含め5人でNew Pantiesを結成してETAを踊ったら部長パンティーにおひねり挟んでくれました。

2023-09-21

ETA療法というのを受け始めた

Bスポット療法とも言われてる、鼻の奥に棒突っ込んで直接喉奥に薬塗るやつ

なんか胡散臭い自費診療なのかと思ってたら保険適用自己負担六百円ほどだった

初回は、歯医者でとるような頭部のだけのCT撮ったり鼻の奥までスコープ入れたりする検査たからそこは五千円くらいかかったけど

インフルエンザ検査特に痛みを感じないくらい痛覚鈍いから、検査や痛いと聞いていた鼻の奥にぐりぐりと薬を塗られるのは平気だった

でも、終わった後にひどい風邪を引いた時みたいな引きつれるような喉の痛みがあるのがめちゃくちゃつらくて慣れない

水分やのど飴でも緩和されないし、ラーメンとか味の濃いものを食べてもしみないから、本当に普通には届かない場所っぽい

後鼻漏の症状が若いからずっとあったり季節の変わり目に喉鼻の風邪も引きやすかったから器質的な異常も調べてもらえたのは良かった

副鼻腔炎も鼻粘膜の腫れもないし、上咽頭の炎症もそんなに酷くないからもしかしたら効果まりいかもと言われ、3回受けて見て今のところあんまりまだ効果を感じていない

5回やって変わらなかったら違う検査治療を考える、と言われたから残り2回…

今夜も喉が痛くて寝れない夜を過ごす…

2022-10-16

NovelAIが重すぎるからローカル環境にNAI環境を構築する(2022年10月16日版)(追記あり)

せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。

から流出したモデルを使ってローカルでNAI環境を構築する。

ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。

しかたらこ記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。

もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。

英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。

https://rentry.org/nai-speedrun

推奨環境

VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。

GPU世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。

IntelオンボードGPUでも実行する方法があるらしい(stable_diffusion.openvino)が今回は割愛する。自分で探してね。

その他の推奨環境は以下の通り。

対応OSWindows7以上(と言うがM1Macでも動作する方法があるとかなんとか)

必要な空きストレージ容量:20GB以上

インメモリ:16GB以上(VRAMもたくさん必要だが起動時にメインメモリも大量に食う。WebUI起動時にタスクマネージャを見ているとよくわかる)

スマホしか持ってないような人やこういうのがよくわからない人はNovelAIを使った方が良いと思う。

今は重いけど、きっとそのうちみんな飽きてサーバも軽くなるかもしれないし。

(追記)NovelAIリソースを確保してサーバが軽くなったかリスクを背負ってまで導入しなくても良いか

手順1:PythonGitを導入する

(追記)Pythonは当然3系。最新の奴を入れれば問題無い。

導入方法はいちいち書かないけど、「python --version」や「git -v」で

正常にバージョン情報が出る(パスがきちんと通っている)ことはちゃん確認しよう。

手順2:Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111)を導入する

Stable Diffusion web UIはStable Diffusionやそれをベースとした画像生成AIを利用するためのフロントエンド

その中でも特に開発が活発でデファクトスタンダードとなっているのがAUTOMATIC1111版だ。

導入したい適当ディレクトリに対してPowerShellなどで

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

とやってやれば必要ファイルの導入が行われる。

なお、AUTOMATIC1111版は数時間単位コミットが行われるから

定期的に「git pull origin master」で更新しよう。

手順3:BitTorrent流出モデルダウンロードする

クライアントはqBitTorrentが一番楽だと思う。

ここにはさすがにmagnetリンクは書かないか各自ググって欲しい。

結構誤解されがちなことだが流出データ50GBを全部ダウンロードする必要は無い。

必要ファイルはanimefull-final-prunedディレクトリの中身とanimevae.ptから5GBちょっとくらいなんじゃないかな。

もし余裕があるならmoduleディレクトリの中身もダウンロードすればいいけど、ぶっちゃけ必要無いんじゃないか

手順4:ダウンロードした各ファイルリネーム・移動

まずはanimefull-final-prunedの中身のファイルリネーム

model.ckpt」を「animefinal-full-pruned.ckpt」のようなわかりやす名前にして、

「animevae.pt」を例えば「animefinal-full-pruned.vae.pt」のような拡張子以外は同じファイル名にする。

WebUI起動フォルダ配下の\models\Stable-diffusionリネームしたファイルを移動させれば配置はOK

ちなみにmoduleディレクトリの中身は\models\hypernetworksに移動させて使う。

それらのファイルを設定で適用させると画風が結構変わるがNovelAI再現とは関係無いみたいだ。

(追記)moduleディレクトリの中身の.ptファイルはhypernetworksという技術によって画風などを学習したものらしい。

すでに複数イラストレーターの画風を学習したptファイル作成されており議論を呼んでいる。

手順5:webui-user.batの中身に設定を追加する

自分グラボのVRAMが4GB未満の場合は「set COMMANDLINE_ARGS=」の後に

4GB未満の場合は「--medvram」、2GB未満の場合は「--lowvram」とパラメータを追加しておこう。

自分の持ってるグラボのVRAMがわからないときGPU-Zなどで調べよう。

またGTX1600系固有のバグ(単色の画像が出力される)があるらしいので

その場合は「--no-half-vae」もしくは「--no-half」や「--precision full」とパラメータを追加。

ちなみにパラメータに「--xformers」を追加してxformersを導入・使用すると

消費VRAMが減って画像生成処理時間も短縮されるので是非導入しよう。

画像からdanbooruタグAI調査するdeepdanbooruを利用する場合は「--deepdanbooru」を追加。

これらの設定は同時に複数適用させることもできる。例えば

set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --xformers --deepdanbooru

のようになる。

手順6:webui-user.bat起動、設定変更

ターミナルPowerShellなどでwebui-user.batを起動しwebUIの初期導入と起動を行う。

過去には手動でCUDA等を導入する必要があったが、現在はこの初期導入でだいたいの導入が行われる。

ずいぶん楽にはなったがその分初期導入の時間結構長い。10分~20分くらいかかるかもしれない。

途中で導入処理がエラーで止まってしまった場合管理者権限で実行するなどして対応して欲しい。

起動ができたらSettingで以下の設定を変更してNovelAIに近づける。

Stop At last layers of CLIP modelを2に、

Eta noise seed deltaを31337にする。

これで設定は完了

おまけ:アスカテスト

設定を合わせて完全にNovelAIと同じ内容になったのかを確認するテストがある。

出力結果から海外じゃHallo Asuka Testなんて呼ばれている。

これは初期SEEDをはじめとする設定内容が完全に一致していれば同じ出力結果を得られる仕組みを利用している。

プロンプトの内容:masterpiece, best quality, masterpiece, asuka langley sitting cross legged on a chair

ネガティブプロンプトの内容:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry, artist name

サンプリングステップ数:28

サンプリング形式:Euler

CFG Scale(プロンプトの強度):12

初期Seed2870305590

この内容で見事下の画像と全く同じ画像が出力されれば合格だ。

https://i.imgur.com/Bfl5qJB.jpg

なお、このテストはAUTOMATIC1111のバージョンやxformersの適用状態によっては微妙に違う画像が出力されることがあるらしい。

xformersを適用させている増田環境だと確かに二つ並べると間違い探しレベルの違いがあった。

正直このテストクリアしなくても十分だと個人的には思う。

おまけ2:その他便利になる設定や拡張機能

「Booru tag autocompletion for A1111」を導入すればNovelAIのように自動danbooruタグを保管してくれる。

注意

画像生成AIモデルはStable DiffusionOSSのため派生結構多い。

自前で追加学習もできるため自前で学習した追加AIモデル4chanのような掲示板などで共有する人もいるらしい。

しかしそのようなモデルの中にウィルスのような悪意のある動作を行うものもあるらしい。

FBIペドフィリア一網打尽にするためにIPアドレスなどの個人情報を抜き出す動作を行うロリ特化AIモデル掲示板で配布していて

しかもそれには本物の児童ポルノ教師データとして使われている…などという都市伝説的な話が今界隈を賑わせている。

それが本当の話かどうかはわからないが、とにかく変なところからモデルダウンロードするのは危険なのでやめよう。

自己矛盾溢れる注意喚起かもしれないが…

2021-11-21

ダディクール関連の面白いコピペをまとめておきたい

個人的面白いと思ったヤーツがオールでまとまってるまとめがなかった故、自力でまとめた増田つくってみるお


まあ、アメリカ人バーベキューへの思い入れは凄まじいものがあるからな。

海外赴任中に取引先のデブに、ディナー奢ったお礼に誘われて、嫌々行ってみたんだが、

まず肉が凄い。キロ単位で塊で買ってくる。手土産に持ってった肉をみて「それじゃ足りないよ、

貧乏人」という顔をする。エコノミックアニマルはいつまでも肉食には慣れないらしい、みたいな。

絶対、その肉4キロより、俺が買ってきた肉500gの方が高い。っつうか、それほぼ脂身じゃねえか。

で、デブが肉を切る。やたら切る。不良風のデブ娘とデブ息子もこのときばかりは親父を尊敬

普段、目もあわせないらしいガキがダディクールとか言ってる。郷ひろみか? 畜生氏ね

鉄板も凄い、まず汚ねぇ。こげとかこびりついてる。 洗え。洗剤で洗え。つうか買い換えろ。

で、やたら焼く。焼いてデブ一家で食う。良い肉から食う。ゲストとかそんな概念一切ナシ。

ただただ、食う。デブが焼いて、デブデブ家族に取り分ける。俺には回ってこない。畜生

あらかた片付けた後、「どうした食ってないじゃないか?」などと、残った脂身を寄越す。畜生

で、デブ一家、5キロくらい肉を食った後に、みんなでダイエットコークとカロリーカットのビールを飲む。

今日は僕も飲んじゃう」とかデブ息子が言う。おまえ、酒どころか絶対薬やってるだろ?

デブ娘も「ああ、酔っちゃった、あなた素敵ね」とか言う。こっち見んな、殺すぞ。

デブ妻が「太っちゃったわね」とか言って、デブ夫が「カロリーゼロだから大丈夫さ」とか言う。

アメリカンジョークの意味がわかんねえ。畜生、何がおかしいんだ、氏ね

まあ、おまえらアメリカ人バーベキュー誘われたら、要注意ってこった。


でね、そのデブ日本に来た時に飯奢る羽目になったんですよ。当然、焼肉。ごく自然焼肉

焼肉屋連れていくとデブの娘から、デブ画像の添えられた素敵メール届きそうなので少し高い焼肉屋。

っつかね、会社のアドにメール寄越すなデブ娘。デブもメアド教えるんじゃねえ。裁判起こすぞ、糞。

デブと二人で焼肉氏ね死にたい入店したら、驚くほど綺麗な発音で注文始めるんですよデブ。

カルビ・ロース・タンサキ..何だ?タンサキって? 初耳。へぇ、そんなのあるんだ? 物知りぃ! 糞、氏ね

よせばいいのに店員が聞き返すんです。特選にしますか?上?並?って。デブちょっと困った顔で、

答えてんの、「特盛りだ」って。それはわからないんだ、デブ。可愛いボブ、可愛くねえよ、氏ね

当然、俺が全て並だ、と答えようとしたら、若い女店員が要らない機転を利かせるわけです。

「ローグレードorハイグレードorプレミアム?」なんだ?その三択。おまえ首。マジ首。っつうか、自分の店の

商品をローグレード言うな。嘘でもポピュラーとか言っとけ。寿司屋の頑固親父か、糞、畜生。ファック。

で、デブはニタリと笑って、「プレミアム」って、答えるんです。で、グルメっぷりを語るんです。嘘つけ。

特盛りを中国から来た俄成金みたいに「こんな美味い物初めてだ」ってガツガツ食ってたじゃねぇかデブ。

で、なんか店員にお世辞言ってるんです。「君の英語接客は、世界通用する」みたいな。

店員も照れてやがんの。馬鹿バーカ。好きだ。で、英語を学びグローバルな人間になりたいと望んでる

みたいなこと言ってんの。あぁ....オジさん、英語の前に察しと思いやりの文化学んで欲しかった。

でね、ガッツンガッツンガッツ食ったわけですよ、デブ、店員と仲良くなりながら、牛だけで二万くらい。

店員が皿を下げに来るたびにmore?って聞きやがって、デブがmoreと答えるの。最悪のコミュニケーション。

で、最後にダイエットコークを頼んだんだけど、「ない」と言われ「俺を殺す気か!」と切れてやがんの。

お前ら、仲良かったじゃん?アメリカに来た時は、バーベキューをご馳走するとか、息子を紹介するとか

言ってたじゃん? でも結局、マスクメロン頼んで機嫌直してデブ笑顔。 氏ね、本当にお願いします。

ま、アメリカ人と肉食う時は要注意ってことと、ロバートをボブと略す理由を誰か教えてくださいってこった


※235

ロバートをボブと略す理由を誰か教えてくださいってこった。

Robertが、Robになり、Bobになった


※243

レスありがとうございます

長年の疑問が氷解したような気がいたしま


※243

※245

ちょっちまて、

そんな説明で納得できるのか!?


※248

俺の知っているアメリカ人はRとBくらい平気で間違える。あの説明問題ないです


牛肉といえばこんな思い出があるな。

俺がとある事でアメリカの家庭に数日間ホームステイに行った。

そしたらそこのハゲ親父が俺をステーキショップに行こうと誘って来た。

特段腹も減ってなかったが、ここで断るのも失礼に当たるので

そのハゲ親父の好意に甘えさせて貰う事とした。

取りあえず店内に入り、その親父のお薦めメニューを頼んだんだが

いきなり、特大のサラダボールにきたねートッピング野菜

きたねー無愛想な女に運ばれて2つゴロリ無造作に置かれた。

そのハゲ親父曰く、「前菜が来たよ。まあ取りあえず食いながら話そうじゃないか」だと。

おいおい。これがメリケン流の前菜かよ。ゆうに2㎏はあるぞ。

というかこのベジダヴォーで十分俺の家族の1食分賄えるぞ。

おいハゲ親父。俺は馬か?ん?馬だったのか?これくらいなら食えるだろ?みたいなツラしやがって。

食えるかハゲ。と思ってたら、俺が半分も食わないうちにこのハゲペロリと平らげやがった。

そしたら「ユーは随分ゆっくり食べるんだな」だと。死ね。この胃拡張

野菜も飽きてきたので肉が来ないかと思っていたらなかなか来ない。待てど暮らせど来ない。

注文から45分たってようやく野菜を食い終わった後肉が来た。が、おい、これは何だ。

どこの部位だ?と問いつめたくなるくらいの肉塊だった。

すでに俺の胃袋はさっきの野菜満タン。差詰めメルトダウン寸前のゴジラだ。

こんなの食えるかアホ。と叫びたかったが、我慢して食う。ひたすら食う。

しかし食が進まねえ。食物が明らかに胃を圧迫してるのが解る。吐きそうだ。

そうこうしているうちに、ハゲ完食。

ハゲ親父曰く、「HAHAHA!!どうした?いっぱい食べないと大きくなれないぞ。」だと。殺すぞ。

俺が食い終わるとハゲドリンクを注文。まだ何か胃に入れたいのか?

取りあえず俺はジュースにしたが、そこで出る量が半端じゃない。遠足に持っていくんじゃないんだぞ。

胃の洗浄でもするつもりかボケしかもこれ恐ろしく不味い。子供用の液体風邪薬じゃねーかコレ?

そして店を出た。帰り道に妙に臭いんで路地裏を見ると黒人たちがマリファナ吸ってやがる。廃人になって死ね

家に帰ると冷蔵庫からターキーを取り出して来た。このハゲまだ食うのかよ。

結論:もうアメリカには行きたくない


初めてこのスレきた。もーびっくり。私も昔※30と同じような経験しますたよ。

BBQ仕切れる男こそ真の男みたいなの、アメリカ

で、5~6人でBBQすんのにトラック出動しちゃってるし肉なんかマジ牛頭分くらい。

最初ソーセージやいてホットドック作ったらそれが前菜。菜だけど野菜無し。

日本人なら普通それで満足。あとは飲みたい雰囲気ビール3ケーススタンバイコーラもある。

なのにドッグ2本ノルマで肉登場。切る、焼く、切る、焼く、食う食う食う食う、飲む飲む飲む。

しか日本焼肉のタレみたいなおいしいソースじゃないから物凄く飽きる。

「あら食べないの?あ~あなたいつも少食だものね。デザートにする?」とリサ(推定85kg)

リサはすごい。バストが素で100cm超え。すいかみたい。肉のなせる技!それは羨ましい。

で、気を利かせたジョシュが枕みたいな袋に入ったマシュマロ焼く、全部で2袋。

人の食ってた肉にマシュマロとろリと掛けて「やめろよ~」「あはははは」みたいなノリ。やや引く。

オレオで挟んでそれに添えるアイスキロ単位で登場。「お好きなだけどうぞ♪」

まだみんな肉食ってる。「もうデザート?お子様みたいよ」「あはははは」全然楽しくねぇ。

地獄の肉がやっと半分くらいになった頃、散歩中のカポーさんを誘い消費させる。

お開きにする時BBQセットはそのままトラックの荷台へ投げる。砂も土もついてる。

「ねーそれ洗わないの?」「ああ、また来週使うからアメリカ人すごい元気。もうこりごり。


まあ、確かに我々アメリカ人バーベキューへの思い入れは凄まじいものがある。

海外赴任中の取引先の青瓢箪を、ディナー奢ってもらったお礼に誘ったんだ。モチロン彼も快諾してくれたよ。

まずなんといっても自慢は肉だな。キロ単位で塊で買ってくるのさ。これぐらいなくてはバーベキューとは言えない。

日本人も手土産に肉を持ってきたようだがそれじゃ足りないよ?日本と言うのは豊かな国だと聞いていたのだが、どうやらそれは間違いだったようだ。

エコノミックアニマルはいつまでも肉食には慣れないらしい。

絶対、その肉500 gより、私が買ってきた肉4キロの方が満足感が高い。しかも、それほぼ赤身ではないか

で、私が肉を切る。ひたすら切る。最近反抗期キャシーマイクもこのときばかりは私を尊敬してくれる。

普段、目もあわせてくれない二人がダディクールと言ってくれた。日本人が「ゴーヒロミカ?」とか呟いたような気がしたが、気のせいだろう。

鉄板も凄いぞ。まず年季が入っている。こげとかこびりついてる。 洗わん。絶対に洗わんぞ。買い換えるなどもってのほかだ。

で、ひたすら焼く。焼いてマイファミリーで食べる。ゲストが持ってきてくれた肉から食べる。それが礼儀と言うものだ。

ただただ、食べる。私が焼いて、ワイフがキッズ達に取り分ける。ふむ?客人はあまり手を出していないようだ。遠慮しているのかね?

あらかた片付けた後、あまり食べていなかった客人に、残った肉を分けてやった。

で、5キロくらい肉を食べた後に、みんなでダイエットコークとカロリーカットのビールを飲む。

今日は僕も飲んじゃう」などとマイクが言う。今日ぐらいは許してやろう。だが、ドラッグには絶対手を出すんじゃないぞ?

キャシーも「ああ、酔っちゃった、あなた素敵ね」とか言う。いかん。いかんぞキャサリンそいつはきっとインキン持ちだ。

ハニーが「太っちゃったわね」と言い出したので、すかさず私が「カロリーゼロだから大丈夫さ」と言ってやった。

うむ、今日も私のアメリカンジョークは冴えているな。HAHAHA!

まあ、君たち、アメリカ人としてバーベキュー誘うときには、気合を入れてくれたまえ。

ところで諸君あの日本人がしきりに「チクショー」だの「シネ」だのと呟いていたのだが、どういう意味か分かるかね?


アメリカ人カロリーを摂りすぎだ、という話を聞きますが、

それを実感できるエピソードを友人から聞きました。

彼の会社に、3ヶ月間アメリカ人が来たときの話。

最初の1週間、友人はいろんなところにランチに連れて行ってあげたそうです。

定職やすし屋、ラーメンどんぶりそばうどんイタリアンetc……

結果、アメリカ人が大いに気に入ったのは、トンカツ屋。しかも一番でかいロースカツ300gみたいなのがベスト

結局残りの2ヶ月半は、ほぼ毎日そこに通っていたそうです。

友人は呆れてこう思いました。「さすがアメリカ人。高カロリーもはなはだしいぜ」

ところが……3ヶ月経って帰国するころには、彼は5kgも痩せていたそうです。

そして彼は、お別れの挨拶ときに、こう言ったんだとか。「ジャパニーズフード・イズ・ベリーヘルシー」

おまえ普段アメリカで何食ってんだよ!


いや、でもさ。

俺が大学時代に、とんでもねえデブアメリカンが留学してきたんだよ。

身長170センチウェスト170センチ体重は「恥ずかしいから秘

密(実は190kg)」っていうくらいのデブ

日本に来ても食べまくり。「日本食はヘルシーって聞いてるよ」とか言っ

て、豚カツだの、天ぷらだの食いまくり。メシなんて、一回で5合くらい食ってたと思う。

そんな状態なのに、半年そいつ、40kg痩せたんだよ。さらに1年が過ぎたら、120kgくらいに。

奴曰く「日本食はヘルシーだよ。やっぱり」って感激してたが、アメリカがやっぱりおかしい。


おかんの知り合いの男性ALT来日した頃は超ピザ体型でな

日本に来て3年くらい経ったら20キロくらい痩せちゃって当初とほぼ別人

この間も


ALT(*゚∀゚)「ユ●クロノ3L着レルヨウニリマシタ!!!」


おかん(;゚д゚)「よ、良かったね・・・(昔は何サイズだったんだろgkbr)」


なんて風に超喜んでたとか・・・

野菜嫌いで肉魚米ばっか食べてのに痩せるなんて、実家では一体どんな食生活してたんだgkbr(((((;゚Д゚)))))

ちなみにそのALT・・・仮に【マック】と呼んでおこう

マック故郷彼女がいたんだけど

ALTとして数年ほど日本に行ってくると告げた途端に

(゚∀゚)ノシ「ByeBye!」と別れを告げられ

それでも日本に来ることを選んだシビアな経歴の持ち主w

・・・まあ、今のマック日本食ダイエットで痩せてかなり格好良いし

故郷に帰っても恐らく以前より断然女の子モテるようになってるだろうから

前の彼女なんかよりもっと素敵な女の子を射止めることだろう


まあ、むこうの国の治安常識は凄まじいものがあるからな。

海外赴任中に取引先のデブに、命救ったお礼に誘われて、嫌々行ってみたんだが、

まずスラムが凄い。秒単位で新しい犯罪出てくる。護衛用に持ってった38口径をみて「それじゃ死なないよ、

貧乏人」という顔をする。エコノミックアニマルはいつまでも重い銃は慣れないらしい、みたいな。

かに、そのデカい銃より、俺が買ってきたやつの方がショボい。っつうか、それほぼショットガンじゃねえか。

で、デブが銃を撃つ。やたら撃つ。不良風のズベ売春婦と草でラリってるニガーどももこときばかりはホールドアップ。

普段、道端でブルってるリーマンがお前には黙秘権があるとか言ってる。裁判受けさす気なんてあるのか? 畜生氏ね

ホワイトハウスも凄い、まず汚ねぇ。汚職体質とか染み付いてる。 変われ。俺に代われ。つうか仕事しろ

で、やたら焼く。焼いてブッシュ一家占領。良い利権から食う。国連とかそんな概念一切ナシ。

ただただ、貪り食う。爆撃機が焼いて、ブッシュラムズなんたらに取り分ける。日本には回ってこない。畜生

あらかた片付けた後、「どうした食ってないじゃないか?」などと、BSE牛肉を寄越す。畜生

で、ブッシュ一家、5回くらい無差別テロ食らった後に、自衛隊イラク治安維持と後始末をたのむ。

今日は僕も(懐に)飲んじゃう」とかノムヒョンが言う。おまえ、横領どころか弾劾裁判寸前だろ?

金正日も「ああ、拉致っちゃった、あなた工作員ね」とか言う。こっち見んな、殺すぞ。

グリーンピースが「スペインテロられたわね」とか言って、アムネスティが「ETAから大丈夫さ」とか言う。

アメリカンジョークの意味がわかんねえ。畜生、何がおかしいんだ、氏ね

まあ、おまえらアメリカ人に共同戦線誘われたら、要注意ってこった。


まあ、アメリカ人クレジットカードへの思い入れは凄まじいものがあるからな。

海外赴任中に取引先の月収20万円しかないデブに誘われて、嫌々遊びに行ってみたんだが、 まず家が凄い。

プール付きの100坪以上で4千万。俺ん家の写真をみせると「それはガレージだ、 貧乏人」という顔をする。

エコノミックアニマルはいつまでもウサギ小屋だな、みたいな。 絶対、その家のローン完済できない。

っつうか、それいわゆるサプライムローンじゃねえか。 で、デブがでかいピックアップトラックを見せる。

これはカードで買ったという、不良娘とデブ息子も このときばかりは親父を尊敬

普段、目もあわせないらしいガキがダディクールとか言ってる。 郷ひろみか? 畜生氏ね

カード金利も凄い、18%どころじゃねえ。23%、26%とか冗談かよと思う。使うなつうか返済しろ

で、やたらカードを持ってる。片っ端からカードを作ってデブ一家で使う。

節約とかそんな概念一切ナシ。ただただ、浪費。

給料の倍以上を通販で片っ端から購入。返済には回さない。アホか。

あらかたカードの枠を上限まで使って、「これはもう使えない」などと、カードの束を寄越す。バカめ。

で、デブ一家海外旅行で豪遊までした後に、みんなでバーベキューを庭でやる。

明日は職案いかなくちゃね」とかデブ息子が言う。おまえ、絶対働く気ないだろ?

デブ娘も「日本人は働くだけで楽しまいから可哀相」とか言う。こっち見んな、殺すぞ。

デブ妻が明細を見て「今月は使いすぎだわね」とか言って、デブ夫が「ミニマムペイだから大丈夫さ」とか言う。

アメリカンジョークの意味がわかんねえ。畜生、何がおかしいんだ、氏ね

2021-06-26

anond:20210625180126

Α α alpha アルファ

Β β beta ベータ

Γ γ gamma ガンマ

Δ δ delta デルタ

Ε ε epsilon イプシロン

Ζ ζ zeta ゼータ

Η η eta イータ

Θ θ theta シータ

Ι ι iota イオ

Κ κ kappa カッパ

Λ λ lambda ラム

Μ μ mu ミュー

Ν ν nu ニュー

Ξ ξ xi クサイ

Ο ο omicron オミクロン

Π π pi パイ

Ρ ρ rho ロー

Σ σ sigma シグマ

Τ τ tau タウ

Υ υ upsilon ユプシロン

Φ φ phi ファイ

Χ χ chi カイ

Ψ ψ psi プサイ

Ω ω omega オメガ

2020-10-18

で、シリコンバレーいくら稼げるのか(Part 8)

承前 : Part-7 https://anond.hatelabo.jp/20201014091325

次回 : Part-9 https://anond.hatelabo.jp/20201101061517

前提

交渉DOs/DONTs

前回までで収入構成要素については大体解説を終えた。細かいところまで含めればESPPだとかRoth IRAだとかまだあるが、大した違いにはならない。今回はその収入源となるサラリーやRSU、ボーナス入社時あるいは入社後に交渉する段において、やるべきこと(DOs)、やってはいけないこと(DONTs)を解説する。最初に言っておくが、今回のトピックオファーを受けた後の交渉だ。オファーを受けるための準備や面接心得などについては扱わない。

DO : RecruiterとHiring Managerは誰で、何ができるのかを把握する。

これは交渉以前の常識だ。応募者の交渉はRecruiterとHiring Managerが二人三脚で行う。

会社部門、応募者のランク等々によって、この両者の関わり方は動的に変わる。

一般的には低ランクの応募者の場合ではRecruiterの裁量が大きく、高ランク場合では逆だ。

自分が聞き及んだ、そもそもレベル換算すら不可能な大物のhire時などはRecruiterがまったく絡まなかった。面接さえ行われなかった。VP達が低姿勢でselling modeの会話をするのを面接と呼ぶのでなければ。Blank checkが送られたという噂もあったが、流石に誇張だろう。

Recruiter

彼ら彼女らは大抵技術素養特定のチームとの関連も無く、最終的な決定権を持つことはほぼない。専任仲介役である

しかし、仲介役を侮るなかれ。Recruiterが交渉の主導権を握ることもある。Recruiterが頑迷給与交渉無視すれば応募者はなす術もないし、こんな奴へのオファーはrescindしろと言えばhiring managerも大抵心を変える。Hiring managerの中には、交渉をRecruiterに丸投げする者もいる。Hiring managerとは違い、特定のチームの事情を勘案しない代わりに会社全体の利益を代弁するのでlow-ballオファーから始めてくる者もいる。まさにペーター危惧したとおりだ。

それでも、Recruiterが出来ることには大きな制限がある。最終的にはHiring managerあるいはその上のVPから承認必要となる。

Hiring Manager

大抵、彼ら彼女らは入社後、応募者の上司となる。非常に重要交渉相手だ。

  • そもそも入社後に上司となる相手に無理目の交渉をするのは得策でない。嫌われたらどうするのだ。
  • 彼らにとって採用業務のごく一部でしかない。我々と同じなのだ。手間がかかりすぎる案件は嫌われる。
  • 応募者を直接欲しがっているのは彼らであり、TCを大幅に上げる交渉は彼らを説得することなしにはありえない。

但し、会社によってはhiring managerと入社後のチームに関りがないこともある。L3/L4などのspecializedでない段階の入社、あとはfacebookなど入社後にbootcampで配属先を決める方式の所だ。しかし、Facebookでさえも近年、高ランク技術者とくにinfra側ではheadcountをpreallocateする場合が多い。専門性を買って高ランク応募者を雇ったのに、入社後に目的のチームが定員過多で入れなければ宝の持ち腐れだ。

さて、hiring managerもランクによって出来ることと出来ないことがある。応募者のランクによって定められたバンド幅を超過するような変更は大抵VP以上でなければ出来ない。そのほか、特例となるような変更は大抵VPから承認必要になるので、下のランクのhiring managerは大抵考慮すらしないだろう。

DONT : 不可能要求はしない。

先述のバンド幅超過の例など、採用からすれば馬鹿らしい手間でしかない。そもそも(ほぼ)不可能なのだ

また、一旦ランクが決まった後のランク上昇交渉も多くは不可能である

例えばL6 loop面接を受け、オファーをもらったとしよう。これに対してL7にup-levelしろなどというのは全く不可能要求だ。L6とL7では面接内容からして違うので、最初からやり直しでもしなければどうしようもない。但し、低ランク場合会社によってオファー後のup-levelもある。

こういった理不尽要求をし続ければ採用側は諦めて他の応募者に行く。

verbalオファーは無かったことにされ、オファーレターさえrescindされることもある。

例えrescindされなかったとしても、入社してどんな顔をしてその上司と働き続けるというのか。

ペーターにはこれを知っておいてほしかった。

DO : バンド幅を調べる。

オファーをもらったら、或いはその以前から、そのランクバンド幅を調べると交渉がうまく行きやすい。

levels.fyi等で調べることもできるし、recruiterに聞けば教えてくれる場合も多い。

もしもバンド幅の下限でのオファーであれば交渉をしない理由がない。オファーを出す側からしても、そんなオファーで応募者が交渉をせずにacceptしたらgood for meだ。自分はそういったオファーはunethicalだし長期的にその社員の意欲を削ぐと思っているが、残念ながら多々ある。

DO : Competing offersを得る。

オファーが一つしかなければ交渉は非常に難しくなる。採用側にオファーを変更する動機が薄い。

そのため、交渉で最も重要なのは複数オファーを得ることだ。すべてのオファーが魅力的である必要はない。とにかく複数あることが重要である。それらのオファーが競合他社からのものであればなおよい。当然、現在勤めている会社からのcounterも含まれる。

DONT : 複数社で時期をずらして面接する。

しかし、この条件を満たすためには数社で面接し、かつオファーがほぼ同時期に出される必要がある。

多くの会社ではオファーは2週間以内にexpireする。業界によっては極端に早い、いわゆるexploding offer(2-3 days等)もあるそうだが、シリコンバレー上場IT企業では寡聞である会社の評判に影響する。

もしもオファーが同時期に出されなければ、先にオファーを出した会社に延長交渉をしなければならない。

応募者がどれだけ求められているかによって、この交渉も難しい時がある。採用側としてもheadcountの制約がある以上、他に行きそうな応募者へのオファーをずっと延長し続けたくはない。応募者が口で言う通り自社のオファーにexcitedなら何故他の会社オファーを待っているのか、と。応募者の中には苦しい言い訳を並べ立てるものもいる。

ある例では「両親と相談しなければならないので」と言う。2週間で相談できない両親は一体どこにいるのだ。大体、子供就職に親が本当に決定権をもっているのか?ちなみにこれを言った応募者は延長後に貰った他会社オファーを受けた。

こういった苦しい交渉を避けるためにも面接時期を大体合わせてオファーETAを調節することをお勧めする。

ちなみに、今まで見た中でもっと効果的なオファー延長理由two-body problemであった。つまり配偶者やsignificant otherも同時期に職探しをしている。住む場所を合わせなければならないので、そちらの進展を待つ必要がある、と。採用からすればぐうの音も出ない。進展の詮索すらできない。しかし、卒業時や移住時などにしか使えない理由だ。

DO : 適正な金額を正直に、理由を明確にして要求する。

RSUをあと1000株寄越せというにしても、その数字がどこから来ているのか説明できなければ響かない。採用側がどうしてもその応募者が欲しい状況でなければ、単に現在オファー数字が如何に適正なのか繰り返すだけだろう。

それに対し、応募者側から数字の明確な説明があれば採用側がdecision makerとなって悩むことになる。Turn the tables! また、hiring managerがその上を説得する材料となる。

例えば、「X社のオファーTCに合わせるため」、「Y社のRSU Refresher方式との違いを考慮し、同額になるためのRSU量」などは説得力が高い。「バンド幅のmedian」も成功例だった。

Wrapping up

まだまだ書きたいことはあるが、長くなってきたのでここで切り上げる。

さて、大体の要素は網羅したのであと1,2回でこのシリーズを終わらせる予定だ。

後は何を書こうかと思って今までの回のブクマ数を見てみると:

なんということだ、前途有望な若者調子に乗って痛い目を見る話の方が受けが良いのだ。

やはり人間は糞である古今東西Reproducible。そんな増田住人のため、次回は皆が不幸になる胸糞の悪い話をする。路頭🙏おじさんも大満足だろう。

次回「恐怖のPIP。Coasterは生き残れるのか。屑社員と糞マネジメントの大決戦!」

2019-06-08

ETAの黒い襟なし割烹着みたいなの

胸のワッペンいらないけど欲しい

2019-05-23

anond:20190523103803

実験動物や毛皮の利用に反対する勢力もいるけど、そこまで行くともうPETAぐらい過激なっちゃ

2017-10-02

テロリスト」という職業はない ~近現代テロ組織テロリストを例に挙げて解説

最近ではレッテル張りのようになってたり、アニメ漫画じゃまるでテロリストなんていう職業技能があるかのような勘違いをしている人が多いか大学時代研究論文を要約して書いてみようと思う

まず第一に、テロリストという職業はない、厳密にいえば、テロリスト仕事とした場合、その仕事成功したら、それはもう「テロリスト」とは呼ばれないからだ

例としては毛沢東チェ・ゲバラフィデル・カストロレーニンといった「成功した人たち」がこれに当たる

これを見ればわかるが、レーニンは「政治家」だし、毛沢東は「軍閥(軍事勢力)の指揮官」だし、ゲバラカストロは「ゲリラ部隊指揮官」で、軍事的政治的技術技能テロリズムに活かしただけで、テロリストという職業が成立する「専門技能」というのはないということがわかる。

第二に、世間一般に一昔前想像されたテロリスト像、これが一番テロリストというステロタイプに近い、冷戦時代テロリストたち

例えばPFLPイスラエル軍と正面戦闘で戦えるだけの立派な「軍事勢力」だし、赤い旅団日本赤軍、その他イタリア「鉛の時代」のテロリストたちや、ETAIRA、80年代まではテロリストといえば、PFLP系かIRA系のイメージが強かったが、これらもPFLPソ連から直接訓練や支援を受けて動いたスパイとして育てられたエージェントだし、IRA暫定派やバスク祖国と自由テロ技術ルーツは、第二次世界大戦イギリスが編成した「SOE」のノウハウが元というのだから、彼らは「スパイ」や「破壊工作員」であって「テロリスト」という技術ではなく、スパイや準軍事的技術テロに応用しているだけである。(超有名な「カルロス・ザ・ジャッカル」も、パトリス・ルムンバ名称民族友好大学スパイ破壊工作員として訓練を受けた超万能のコマンドエージェントであって、その技能テロに応用してソ連支援を受けて動いていただけである

※余談だが冷戦時代舞台映画漫画で「ソ連テロリストとしての訓練を受けた~」という元ネタは、このパトリス・ルムンバ名称民族友好大学で行われたパルチザンスパイカリキュラムのことを指す

あとはIRAに至っては、全盛期のその9割近くの日常業務が、違法煙草違法薬物の密売パトロールと称したみかじめ料徴収、地道なイギリス軍への諜報活動裏切り者スパイ摘発捜査・そして裏切り者処刑暗殺と、過激暴力団とやっていることはたいして変わらない、では暴力団IRAテロ組織といわれる違いは何か?

これはもうただたんに「目的」の違いでしかない、IRA自治権議会設置の要求が最終目標で、それが達成すれば一応は武装闘争放棄して市井市民に戻った。

暴力団思想的背景はなく、恒常的に犯罪行為で金を設けてる営利団体から暴力団である、それが政治的目的かそうでないか重要で、やっている技術のものはたいして変わらないのだ。

そして現在吹き荒れるテロも、テロリストたちの大半はイスラム国戦闘員かその訓練を受けて母国に戻ってテロ事件を起こしている形で、youtubeなどでイスラム国の訓練映像を見ればわかるが、どこの軍隊もやっている新兵教育の内容で、その軍事技術テロに応用しているという形である

唯一「バックボーン」の存在しないローンウルフテロリストというのも最近多くなってきているが、アメリカ統計によれば、ローンウルフテロの6~7割が軍に身を置いていた経歴があるので、その技術テロに応用しているにすぎないということがわかる(余談だが残りはスクールシューティングテロリスト等で、彼等のバックボーン競技射撃である、たまに連続狙撃事件や銃撃テロにもこのバックボーンタイプがいる)

繰り返しの結論になるが、結論としては「テロリスト専門の技術ノウハウ存在してそれを準拠テロリストというクラス職業のようなものがある」という認識は誤りで

軍隊式・警察式・競技式といった技術バックボーンとしてそれを応用してテロを起こした者がテロリストと呼ばれているだけ」ということである

少しでも理解を深めることが、テロ根絶の第一歩になると思うので書いた次第である

余談…銃や爆弾を使ったテロの傾向について

ゴルゴ13映画LEON」などのイメージで、テロ戦術として狙撃ポピュラーというイメージがあるかもしれないが、実はこれは大きな間違い

FBI統計では、テロ暗殺事件に分類される銃犯罪の内、57%が「拳銃で至近距離から撃たれる」というのが殆どで、35%が「自動火器小銃による無差別乱射」で、残りにようやく狙撃のロングキルが入るほど、テロ暗殺において狙撃は使われなかったりする。

理由としては、7.62ミリクラスであっても、一発で即死させようと思えば、発射から30m以内のところまででないと、それ以上は急所キレイに当たらないと、重症にはなるが即死する確率はぐんと減るからである(国内の事例を挙げれば昭和の頃に自衛隊で起きた自動小銃乱射事件の時は、至近距離で撃たれた隊員は即死、その後ろの隊員は弾丸が貫通して重症(後に全治)でさらに後ろの隊員の体内に弾丸がめり込み重症(後に全治)というものなどがある)

イスラエルモサドや、イスラム系テロリスト、70年台のIRAが多用したように、車爆弾や時限爆弾ターゲットが近づいたところを爆破するという方法が、唯一「テロとしてのみに特化した手法」といえるであろうか。

追記

狙撃有用ではない」という意見も出たが、厳密にいえば暗殺テロにおけるステロタイプ狙撃というのは、ハッキリ言って非常に困難で準備に手間がかかるから選択されないというだけである

まず狙撃銃というのは、かなり高価な部類に入るうえに、たった1~2発を撃つためだけに、狙撃ポイントを下見して、ターゲットの行動や予定を下調べをして、逃走経路から時間帯まですべて指定、手配した上で、それが本当に予定通りにいくかもわからない中で、狙うというのがそもそも無理筋なので、フィクションの中での話が大半だ、というのがFBIアメリカ軍テロ研究見解といわれている。

テキサスタワー乱射事件チャールズホイットマン(M70に1-6×32スコープ搭載)や、近年起きたDCスナイパー事件(AR-15クローンに、ホロサイト、フォアグリップタクティカルライトを搭載)のように、立て籠もったり、徘徊しながら無差別狙撃をして回るというというものならいざ知らず、こういったステロタイプ狙撃での暗殺事件は、史料上ではケネディ大統領暗殺事件しか存在していない(それもほとんど推測の域を出ていない)からだ。

その上でも、チャールズホイットマンがあれだけの殺傷ができたのは、長距離特性を合わせた30-06弾というライフル弾をしようしていたからであり

アサルトライフル標準的な実包というのは、実は5.56ミリでさえ、弾道特性上150mくらいで重症は負わせられても即死は難しいという結果がある(初速がそれだけ低下するうえに、ヨーイングといって風邪で左右にずれていくからだ)

そもそも暴力を背景とした行為脅迫生業として行うから職業テロリスト存在するというのなら、日本国内の最大のテロ組織山口組ということになるし

ヤクザは全員テロリストということになるかと言われれば全くそうではないという簡単な話である

「くぎを打つのに斧を使う馬鹿はいない」し「馬と鹿が似ているから馬も鹿も一緒というわけがない」ということである

2016-09-04

優れた容姿は最も優れた才能

容姿コンプを拗らせるのをいい加減にやめたいが目の前の現実が辛すぎるので半分愚痴のような投稿

皆口を揃えて言う。容姿けが全てじゃない。性格だって大事だ。もちろん家事をやる能力や部屋を綺麗に保つ掃除技術etaなどの人間としての生活を営むちからも大切だ。興味があるならスポーツ芸術仕事に関する才能を伸ばせば良い。

でも所詮、伸ばしたとしても容姿が良くて他の才能もある人には人生に勝てっこないんじゃないかと思ってしまう。

自分他人人生を比べるなと言われてしまえばそれでお終いだが、優れた容姿を持った人生を歩んでいる人が羨ましくて仕方がない。

優れた容姿というのは生まれつき備わっていて大変な苦労やトレーニング必要のなしに容姿が最も重視されるといっても過言ではない若齢期を歩むことができる。人によっては歳を召しても美しい容姿を保っている人もいるだろう。

容姿が優れているだけで人から優しくしてもらい、目をかけてもらい、困った素振りを見せればすぐに助けてもらえる容姿の優れた人が私は本当に羨ましい。ブスはいるだけで存在迷惑がられることだって多数だ。

仮にブスが容姿以外の才能を伸ばしたとしても、人は容姿以外の才能に必ず目を向けるわけではない。興味がない人にとっては「ふーん。」と思う程度で終わってしまことなんてざらにある。それに比べて優れた容姿はどうだ?いついかなる時も人の目にとまる。名前を知らない向かい座席に座っている電車乗客の素性はわからなくても容姿だけは目に入れた途端にわかる。 そう、誰にでもわかるのだ。美しいか美しくないか赤ちゃんですらもわかってしまうという話を聞いて悲しくなった。 少し本題とずれたが、要するに優れた容姿というのは誰にでもはっきりとわかる才能であるということだ。逆に言えばそれ以外のことは実際にその人と関わってみないとわからない。電車の左隣に座っている人が演奏技術が優れてるかなんて実際に聞いてみなければわからないでしょ?

ブスが別の才能を伸ばして、容姿の優れた人が何もしなかったら顔だけが取り柄のつまら人間じゃないか!と思う人もいるだろう。

確かに、何もせずにいたら確かに顔だけが取り柄の人間だ。それはブスから見た視点である現実には何もしていなくても容姿が優れてるという才能があるのだ。 この差をわかってほしい。 ブスは才能を伸ばすのに努力がいるのに対し優れた容姿の持ち主は何もせずとも持っているのだ。

そしてブスが才能を伸ばし、容姿の優れた人も別の才能を伸ばしたとしよう。するとどうか? 秀才美女イケメンスポーツ選手!などと世間はもてはやす。本当にバカバカしく思えるが美女美男が別の才能を持ったら世間の注目の的である容姿も良いのに別の才能もあるなんて…!すごい!とテレビを見ながら何回も思った。

そう別の才能に容姿という誰にでもはっきりとわかる才能がプラスされることで絶大な力を発揮するのだ。ただでさえ目に止まる容姿の優れた人間に別の才能があると知れたらたちまちその話は口伝いに広がる。あのかっこいい人って楽器も弾けるんだって!すごいよね!あのかわいい子は料理も上手らしいよ!ブスがいくつ才能を掛け持とうが興味がない人にはこのブスの凄さがわからない。わかったとても「ふーん。」だけで終わってしまうかもしれない。

このようなブスの扱いの酷さは日本の文化に起因しているかもしれないが詳しくはわからないので触れないでおく。

来世に優れた容姿で生まれることを信じもしない神にただただどうしようもなく祈るばかりだよ

人は美しいものの前で惹かれずにはいられないんだよ つらい

2016-04-22

[] エタポン

エタ (ETA) とはスイス大手時計メーカー。多くのブランド部品供給している。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A8%E3%82%BF_%28%E6%99%82%E8%A8%88%29

そこから「エタのムーブメントをポンと載せただけ」、つまり外観が違うだけで中身は一緒という面白みのないブランド時計を一段低く見る文脈で「○○は所詮ガワだけのエタポン時計だ」という風に言うらしい。

2012-05-04

小説の中の他国語表記

小説を書いていて(まだ書き始め)いくつかの作法本やサイトを巡ったんだが、いまいち結論が出ない。

数字漢数字固有名詞固有名詞に従う、くらいの事は書いてあるのだけれど。

あと、サイトによっては多用しなければ有り、とはあった。

例えば英語を話しているキャラクターが出てきたら、英文で書いて良いものだろうか?

ネット上なら横書きだから良いけど、基本縦書きから、英文のところだけ横倒しになる。読みにくいだろうなぁ。

英文とは言わないが、専門用語言い回しはどう表現すれば。

じゃぁ、アラビア語アラビア文字で書くのか?と言われれば、それは無理、と考えるとやはり日本語で書くべきなんだろうか?

ロードス島戦記において、ディードリットエルフ語を話すシーンがあったが、あれはカタカナで書いてある。

漫画自衛隊物を扱っているのがあるが、日本語表記(例:到着予定)のルビとして(例:ETA)とふってある。

コンピューター」をわざわざ「Computer」と書くわけでは無く、ましてや「電子計算機」等と訳して書くつもりでもなく。

2009-08-26

10年前の1999年、世界の潮流の転換点において何が起きていたのか

要するに左派の右シフトなんだろうけど。誰かこの超てきとうなアジェンダ膨らませて書いてよ。

  • フランス革命の否定的再評価(1789-1989の200年間を無意味とするウォーラーステインらの議論)
  • ブルデューの反グローバリズム
  • 近世日本の打ち壊しを彷彿させるWTO暴動
  • ネオコンの勃興:フクヤマとハンチントン、PNAC
  • ギデンズ『第三の道』
  • 英国労働党、ブレア政権(1997-)
  • レクサスとオリーブの木
  • 帝国とマルチチュード:ネグリの反スタ理論(『ブリュメール18日』でルンペンとされた人々がマルチチュードの主役)
  • 日本におけるその類似物としての網野史観(「百姓」とマルチチュードの関連)

日本は「地下鉄サリン」である意味世界の最先端を行っていたのに、いまさら左派政権ができるとか言っていてよくわからない国だと思う。

追記:↑なんだけど、ETAIRA や古くは FLN など戦後ヨーロッパの国民国家の内乱勢力は多いわけで、オウム真理教が「最先端」だと思う理由はちゃんと詰めないといけない気がしてきた。まあ都市部での(爆弾じゃなく)化学兵器使用は「画期的」暴挙だけど。

2006-11-03

G-DARIUS ZONE MAP

ZONEλ(lambda)
STAGE 【U/V】
GRAND CLIFF
LIGHTNING CORONATUS

ZONEηeta
STAGE 【M/N】
GLOWING CAVE
FIRE FOSSIL

ZONEδ(delta)
STAGE 【G/H】
GRANULATED STAR
DUAL HORN
ZONEμ(mu )
STAGE 【W/X】
GREAT FORTRESS I
HEAVY ARMS SHELL

ZONEβbeta
STAGE 【C/D】
GIANT PLANT
TRIPOD SARDINE
ZONEθ(theta)
STAGE 【O/P】
GALLERY
DEATH WINGS

ZONEαalpha
STAGE 【A/B】
GREEN GLOBE
ECLIPS EYE
ZONEε(epslon)
STAGE 【I/J】
GALAXY ISLANDS
DIMENSION DIVER
ZONEν(nu )
STAGE 【Y/Z】
GENESIS
THE EMBRYON

ZONEγgamma
STAGE 【E/F】
GIGANTIC SHIP
QUEEN FOSSIL
ZONEι(iota)
STAGE 【Q/R】
GLACIER
EIGHT FEET UMBRELLA

ZONEζzeta
STAGE 【K/L】
GRAVITY ZERO
ABSOLUTE DEFENDER
ZONEξ(xi )
STAGE 【W´/X´】
GREAT FORTRESS II
ACCORDION HAZARD

ZONEκ(kappa)
STAGE 【S/T】
GARDEN OF SKY
ETERNAL TRIANGLE

ZONEο(omicron)
STAGE 【U´/V´】
GRAVE OF CULTURE
G.T.

ところでSTGは終わった。あとSTGは成長してないよね。

 
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