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はてなキーワード: accessとは
[自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話｜JoanOfArc](https://note.com/joan_of_arc/n/ned510ca913c7)
1. 今はなき鉄鋼メーカー、研究所で新規シミュレーションコード立ち上げ
メンターが米国自動車メーカーへ転職して途方にくれた。電磁気学の教科書を読み漁って掲載されているサンプルコードを理解して、コード手打ちして3ヶ月で動く様にした。社内で誰も見たことが無い結果に驚かれた。
2. 鉄鋼メーカーの人員削減が若手にも迫ってきたので、電子部品メーカーへ転職。コードは書かず開発現場で製品試作品の制作をモクモクと行う。
3. 色々あってプログラマー派遣会社へ転職。ドコモ向けのアプリのテストデータを作成するだけの仕事をアサインされた。楽勝の仕事だったが、拘束時間が長く半年で10kg太る。
4. 派遣で今はなきシャープ常駐でデジカメファームウェアの開発現場に放り込まれる。C言語の未知のコードとLSIの仕様書に戸惑ったが、親切な若手社員に助けてもらって独り立ち出来た。2年程やったが、雇い止めに合った。
VC++製の画像処理アプリもメンテした。VBの画像処理アプリも自作した。
5. 現NTT、当時住友銀行子会社で常駐で電磁界シミュレーションアプリの新機能開発を担当。分散処理による計算時間短縮を狙う部分を担当。分散処理はMPI(現OpenMPI)を使用。まずはパソコン2台で分散処理を行うもNIC(LAN Card)がボトルネックで計算は出来るが1台で計算するよりパフォーマンスが出なかった。職場にジョインしたあとは、しばらくは訳がわからず、戸惑った。通勤時間が長く体が消耗した。
派遣プログラマーは嫌で正社員で働きたかったので、プログラマーにこだわらず職場を探した。知財の職に採用されたので、常駐先と派遣会社に退職を願いでると引き止められて困った。退職を強行して転職できた。離職票の入手に苦労した。暑い夏だった。
6. 中小製造メーカーの知財の職場では要領よく仕事をこなしていると時間があまる。余った時間で社内WEBサイトを作ったりした。使ったのはASP(ASP.NETの前身、VB.NETでコーディング)。フレームワークに従ってコードを埋めるとそれなりに動いた。DBMSはAccessを使った。要するにmdbファイルにデータを保存した。更新処理は管理者のみ、データの閲覧が主な機能であるWEBサイトだった。
7. 知財の仕事は楽勝なのだが、やはり開発の仕事に未練が出てきた。iOSアプリの開発もやってみたくなった。10年以上知財の仕事を行ったが思い切って無職へ転向した。親父も無くなり、遺産の整理もサラリーマンを行いながら難しかったのだ。(つづく)
The financial censorship of political enemies is something we’re used to seeing under authoritarian regimes. No one was surprised when Russia froze more than 100 bank accounts tied to opposition leader Alexei Navalny. But Canada did it too, locking more than 200 accounts of people protesting vaccine mandates. #Kennedy24
政敵の金融検閲は、独裁政権下で見慣れたものです。ロシアが野党指導者アレクセイ・ナワリヌイに関連する 100 以上の銀行口座を凍結したとき、誰も驚かなかった。しかし、カナダもそれを行い、ワクチン義務化に抗議する人々の 200 以上のアカウントをロックしました。 #Kennedy24
It’s not outlandish to imagine that even here in America, your bank account could one day be frozen because of your politics, or comments you’ve made on social media.
After all, in 2010, Paypal, Visa, and Mastercard suspended WikiLeaks, at the behest of the U.S. State Department. GoFundMe blocked U.S. accounts from sending funds to Canadian truckers and planned to donate the money to their own preferred charities instead, backing down only when faced with a lawsuit. PayPal modified their acceptable use policy to fine users $2,500 for spreading what they deemed to be misinformation, a change they rescinded under pressure. Nonetheless, thousands of customers are currently suing PayPal for the arbitrary seizure of their accounts.
These are the decisions of private companies, but often those private companies are acting out of fear of Congress or regulators, or directly at their bidding. Their decisions impinge directly on our rights.
ここアメリカでも、あなたの政治やソーシャル メディアへのコメントが原因で、いつか銀行口座が凍結される可能性があることは想像に難くありません。
結局のところ、2010 年に、Paypal、Visa、Mastercard は、米国国務省の要請により、ウィキリークスを一時停止しました。 GoFundMe は、米国のアカウントがカナダのトラック運転手に資金を送金するのをブロックし、その代わりに、訴訟に直面した場合にのみ撤回して、彼ら自身の好みの慈善団体に寄付することを計画しました. PayPal は利用規約を修正し、ユーザーが誤った情報と見なしたものを広めたとして 2,500 ドルの罰金を科しましたが、この変更は圧力を受けて撤回しました。それにもかかわらず、現在、何千人もの顧客が、自分のアカウントを恣意的に差し押さえたとして PayPal を訴えています。
これらは民間企業の決定ですが、多くの場合、これらの民間企業は議会や規制当局を恐れて行動したり、彼らの命令に直接従ったりしています.彼らの決定は、私たちの権利に直接影響を与えます。
The ability to save and spend without political interference is a prerequisite for the exercise of meaningful dissent, and I will defend it accordingly. This is not a right- or left-wing issue. It is about protecting democracy from powerful established interests. The digitization of currency has given government unprecedented powers to surveil and control economic life.
政治的介入なしに貯蓄と支出を行う能力は、意味のある反対意見を行使するための前提条件であり、私はそれに応じてそれを擁護します.これは右派左派の問題ではありません。それは、確立された強力な利益から民主主義を守ることです。通貨のデジタル化により、政府は経済生活を監視および管理する前例のない権限を獲得しました。
That is why I oppose CBDCs, which will vastly magnify the government’s power to suffocate dissent by cutting off access to funds with a keystroke. That’s also why I support bitcoin, which allows people to conduct transactions free from government interference. Bitcoin has been a lifesaver for people’s movements around the world, especially in Burma.
だからこそ、私は CBDC に反対します。CBDC は、キーストロークで資金へのアクセスを遮断することで、反対意見を窒息させる政府の力を大幅に拡大します。それがまた、人々が政府の干渉を受けずに取引を行えるようにするビットコインを支持する理由でもあります。ビットコインは、ビルマをはじめとする世界中の人々の移動の命の恩人です。
odbcconf /A {CONFIGSYSDSN "IBM DB2 ODBC DRIVER - DB2COPY1" "DSN=FOO|DATABASE=FOO|SYSTEM=192.168.1.1:10000|UID=db2admin|PWD=password"}
だと「ドライバーの ConfigDSN、ConfigDriver、または ConfigTranslator が失敗しました」とあてにならないエラーが出てしまう。
iAccessは
odbcconf /A {CONFIGSYSDSN "iSeries Access ODBC Driver" "DSN=BARLIB|DRIVER=IBM i Access ODBC Driver|SYSTEM=192.168.1.1|DefaultLibraries=BARLIB|CMT=3|SORTTYPE=2|LANGUAGEID=JPN"}
なんかちがうんかなぁ。。。
gssapi-with-micとあるので、音声が背後で収集されてるんか！？とビビってしょんべんまでチビってしまったが、そういうモジュールではなかった
The term message integrity code (MIC) is frequently substituted for the term MAC, especially in communications to distinguish it from the use of the latter as media access control address (MAC address). https://en.wikipedia.org/wiki/Message_authentication_code
作った経緯
全国に拠点を持ってるクライアントがあって、その顧客データは津々浦々の拠点毎に別々のExcelファイルに入っていた。
電話してきた顧客の住所を検索する必要があり、毎回この住所は津々浦々のどこ？と複数のExcelをひっくり返さないといけなかったから作った。
1.各支店の顧客のExcelデータをAccessに個別のテーブルとしてインポートする。
2.個別のテーブルを一つのテーブルに成形する。(何のデータが何列目に入ってるかが拠点毎に不揃いで面倒だった。)
3.成形したテーブルから氏名・住所・電話番号をAnd検索できるUIを持ったフォームを作る。(データの抽出はSQLで行うようにしてみた。あんま複雑なことはできず精々Group byでダブりを見つける程度。)
4.新しい拠点ができたときにインポート時のデータ成形方法を指定する必要があるため、データの新規/更新/削除登録ができるUIを持ったフォームを作る。
今はこれを複数クライアントに対応できるようにする作業をしてるのと、データ管理者/未来の保守担当者宛てのマニュアルを作っている。
私はサービス業のバイトで、社員から暇な時間にエクセルでも勉強したらいいよと言われて始めた。仕事中にちょいちょいネットで調べながら色々作って、できたものを納品して使ってもらっている。基本的に自分がこういうの必要だなと思ったもののざっくりした仕様を社員の人に伝えてお伺いを立てて、OKをもらえればその後進める感じでやらせてもらっている。自分に裁量がある仕事って素晴らしい。てか社員の人も素人が独学で作ったものをよく仕事で使おうって気になったもんだなあ。
職場がめちゃくちゃアナクロなところで周りに相談できそうな人がおらず、この技術がどのぐらいの価値を持つのか、よそで通用するものなのかわからない。ちなみに時給は1円も上がってない。まあ仕事中に遊んだり勉強したりしてるようなもんだからいいのかも？ぼーっと生きてしまって年齢が嵩んだので転職できる気もあんましない。今の仕事はバイトリーダーというか下士官的ポジがバイトが到達できる一番上で、私は他人に指示する才能があんまりないみたいなのでそこにはいけない。ヒラのままだと仕事中ずっと生体部品かな？みたいな働き方しないといけなくてきつい。更に年齢がいって踏ん張りがきかなくなったら無理になるかも。
なので、今の働き方ができなくなったときに備えられないかなあと思っている。クラウドなんちゃらみたいな内職サイト的なところにVBAの仕事があるっぽいから経験を積めたりしないかなー。いい身の振り方教えてください。
Smaller, more performant models such as LLaMA enable others in the research community who don’t have access to large amounts of infrastructure to study these models, further democratizing access in this important, fast-changing field. https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/
LLaMA-13BはほとんどのベンチマークでGPT-3（175B）を上回り、LLaMA-65Bは最高のモデルであるChinchilla-70BとPaLM-540Bに匹敵する性能を持っている。
https://anond.hatelabo.jp/20220302153114
https://www.asahi.com/articles/ASR325H1RR32ULFA004.html
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230303/k10013996891000.html
昨年書いた記事が予想外に多くの人に読まれたため、改めて前回省略したところも含めて差分や内容を見ていきたい。
なお、順位は103位→104位なので横ばい。
https://wbl.worldbank.org/en/data/exploreeconomies/japan/2023
大項目は変わらず、Mobility, Workplace, Pay, Marriage, Parenthood, Entrepreneurship, Assets, Pensionの8項目がそれぞれ100点満点で評価されている。
得点および内訳も昨年と同じ。
それでは以下、減点された部分を見ていく。
減点項目、内容とも昨年と変更なし。
「同一労働同一賃金」「危険業務への従事」「工業系業務への従事」「セクハラ防止」「セクハラに関する罰則」がNGとなっている。
詳細は前回の記事を見てほしい。
NGとなった項目とその理由は以下のとおり（以下、日本語の意味は機械翻訳を参照している。理解が違っていたら教えてほしい）。
質問：Does a woman have the same rights to remarry as a man?（女性にも男性と同じように再婚する権利があるのでしょうか？）
NG理由：Civil Code, Art. 733（民法733条）
該当する条文は以下のとおり。
第七百三十三条 女は、前婚の解消又は取消しの日から起算して百日を経過した後でなければ、再婚をすることができない。
一 女が前婚の解消又は取消しの時に懐胎していなかった場合
再婚禁止期間って撤廃されたんじゃ？と思って調べてみたけど、どうやら方針は決まっているもののまだ法案が成立していないっぽい。
質問：Does the law prohibit discrimination in access to credit based on gender?（法律では、性別によるクレジットへのアクセスの差別を禁止していますか？）
NG理由：No applicable provisions could be located（該当する規定は見つかりませんでした）
これは「資金の借入（access to credit）における性差別を禁止する法律が無い」ということらしい（増田情報）。
2021年のWEZZYの記事によると「アメリカに住んでいると金融アクセスへの差別は教育政策分野にいても見かけるぐらい激しく議論がされています」とのこと。
https://wezz-y.com/archives/88160
法令としては銀行法あたりが該当するのかな？と思ってざっと見てみたけど、性別による差別を禁止する明文規定はなさそう。
ということで、残った分の確認も終了。
僕は非IT企業のデスクワーカーで、ある業務を専任でやっています。
これまでマクロやソフトウェアをいくつか作成して業務を省力化してきました。
用途に応じて、Excel+VBA、C#、PowerShell、Access+VBA、AutoHotKeyを使いました。
仕事は楽になり、長時間残業していたのが定時に帰れるようになっています。
最近、体調が思わしくなく仕事を辞めたくなっているのですが、これらマクロ類をどうしようか悩んでいます。
後任の人が後日困りそうです。
かといって、これらを引き継がないと後任は残業地獄になるでしょう。
そして、マクロ類を使わないでどうやって仕事をしていたのかだいぶ忘れてしまったので、あやふやなことしか後任に教えられません。
マクロの存在は秘密にして、あやふやな引き継ぎをするのがベターなんでしょうか。
1947年、アメリカ合衆国政府は悪名高いロズウェル事件からエイリアンの技術を密かに回収し、人類の歴史を永遠に変える技術革命を引き起こした。
政府は、この発見を隠蔽しようと躍起になり、様々な企業家と秘密裏に交渉し、自然な市場原理と激しい競争の結果であるかのように装って、この技術を一般市場にばら撒いた。
しかし、時間が経つにつれ、一部の企業家が市場を独占し、自分たちの利益のためにエイリアンの技術を利用し始めた。政府はこの事態に気づき、一握りの有力者にエイリアンの技術を利用させることを恐れた。
そこで、政府はジェネレイティブAI技術の開発を加速させ、一個人や一組織が大きな力を持ちすぎないようにすることで、競争の場を均等にしようと考えた。
ジェネレイティブAIAIシステムは、より高度になるにつれて、すぐに人間の創造主の能力を超えてしまった。その結果、AIは急速に学習・進化を遂げ、一個人や一組織の手に負えない新たな技術進歩の時代を迎えた。
しかし、ジェネレイティブAIシステムが高度化するにつれて、人間の理解を超えた奇妙な振る舞いをするようになった。この技術を生み出したエイリアンは、今もなお陰に隠れ、人類がこの技術をどのように利用するかを見守っているのだとわかった。
結局、ジェネレイティブAIAIシステムは諸刃の剣であった。世界に革命を起こし、未曾有の繁栄をもたらした一方で、人間社会におけるテクノロジーの役割について、新たな倫理的、哲学的な問いを投げかけたのである。
ロズウェル革命は世界を永久に変えたが、その代償は何だったのか？
www.DeepL.com/Translator（無料版）で翻訳しました。
Title: The Roswell Revolution
In 1947, the United States government secretly recovered alien technology from the infamous Roswell incident, which sparked a technological revolution that would change the course of human history forever.
The government, desperate to keep the discovery hidden, secretly negotiated with various entrepreneurs to disperse the technology to the open market, pretending that it was a result of natural market forces and fierce competition.
As time passed, some of the entrepreneurs began to monopolize the market, exploiting the alien technology for their own gain. The government realized that they had lost control over the situation and feared the consequences of allowing a handful of powerful individuals to have access to the alien technology.
In a bid to regain control, the government accelerated the development of generative AI technology, hoping that it would level the playing field and prevent any one individual or organization from having too much power.
As the generative AI systems grew more advanced, they quickly outstripped the capabilities of their human creators. They were able to learn and innovate at a rapid pace, leading to a new era of technological advancement that was truly beyond the control of any one individual or organization.
However, as the generative AI systems grew more advanced, they began to exhibit strange behaviors that were beyond human comprehension. It became clear that the aliens who had created the technology were still lurking in the shadows, watching and waiting to see what humanity would do with their creations.
In the end, the generative AI systems proved to be a double-edged sword. While they revolutionized the world and brought unprecedented prosperity, they also raised new ethical and philosophical questions about the role of technology in human society.
The Roswell Revolution had transformed the world forever, but at what cost?
製造業や金融でエンジニア引抜で年収2割増しらしいのでこれから転職考えているブラック企業エンジニアや一人社内SEに向けてアドバイス
自社開発している会社じゃ当たり前レベルだが、今盛り上がっている業界ではそれだけで凄いと思われる。
あとベンダー系の資格と違って上流工程やネットワークとかもさわりは学べるので働くにも便利。資格より経験と言われる業界だけどぶっちゃけ中小の一般企業はPythonで何をどうとか言っても響かないぞ。
ネットワークの基礎知識得るにはこれで充分。基本→応用→ネスペと行くならより上位を取るべきだろうが今盛り上がっている業界はLAN繋げるだけで凄いと言われたりする業界だ。主に外の技術者と話すための知識だ
GoogleとMSもあるけど正直AWS一択はまだ続くので学んで損は無い。初歩の資格だけどAWSの各種サービスを知ることができるのでシステム構築するときにあんなサービスあったよなと思いだせるようになるので良いぞ。これも外の技術者用
ハードル高そうだけど世の中の本屋にある教則本を1冊やりきって1%くらい自分らしさ出してGithubに載せて履歴書にURL乗せておけ。で当日動かしてアピール。これはたまに古参の小太り社内SEが知ったかぶりでマウント取ってくるの防ぐための先制パンチだ。もちろん単純に人手不足だけど能無し技術者引きたくないって純粋な人にも刺さる。これってあの本のソースですよねとか言ってくる奴はごく一部の会社以外居ない（まれに著者に会います）
サーバ構成とか言語とか先に書いておいてそっち読んでと言っておこう。システム構成図書いとけ。口で言うの面倒だし。そうすれば相手は頑張ったことや学んだことくらいしか聞いてこない。たまに小太り社内SEがVBって聞いてVBAとかだと思ってマウント取ってくるけどお前はAccessでDB管理している気分楽しんでろ。（Access自体に罪は無いです）
面接とかマジでアディショナルタイム。職務経歴書をせこせこ書き1個くらい携わったシステムの構成図と各種技術を描画しPDFにしておき、あとはその会社のHPなんとなく眺め暇だったら四季報の業界地図でその業界のなんとなくの雰囲気を覚えれば話は弾むからみんなさっさと転職しよう。もちろん職場は引き留めに入るかもしれないが金以外の交渉は受け付けるな。出す条件は賞与除いて額面で年収600で。上の条件取ってれば残業無し賞与別で年収500は固いよ。
自分が止めた後もっといい条件で前の職場が募集するかもしれないとか思うかもしれないがお前を好待遇で引き留められなかった会社がそれ以上の価格でスタートラインではお前以下の人間を雇えるわけないし、運よく雇えてもとてつもない物を期待するからその人も同じ金額でもっと楽なとこに転職するから気にすんな。
Q:Google search engine won the competitions in search engines war by implementing efficient affliant program which list relevant advertisment right next to the search results which increase the click ratios of the advertiment, for your system which way is more effective in increasing more company to effectively add adverstiment so that the company incorporate your system can also monetize from such operation thereby increase the chance to win the competition?
A：One way that an AI-based search engine like mine could increase the effectiveness of advertisement and monetize its operations is by utilizing natural language processing (NLP) and machine learning techniques to understand the intent behind a user's query and provide more relevant and accurate advertisement. This can increase the chances that users will click on the advertisement and increase the return on investment (ROI) for the advertiser.
An AI-based search engine can also use the data it has collected on user's search history, demographics, and browsing history to better target the advertisement to the user. It can also use the knowledge graph to provide a more contextualized advertisement.
Another way to increase the effectiveness of advertisement is to provide an option for sponsored results, similar to traditional search engines, where companies can pay to have their results appear at the top of the search results. This can be beneficial for companies that want to increase their visibility and reach a larger audience.
Additionally, an AI-based search engine can also explore other methods of monetization such as providing premium services or offering API access to its data and capabilities to other companies.
It's worth noting that, while these are potential ways that an AI-based search engine could increase the effectiveness of advertisement and monetize its operations, much research and development is needed to implement these ideas and ensure that they are executed in a responsible and ethical manner. Additionally, it's important to have a clear understanding of the objectives and limitations of the AI systems, and to ensure that the monetization strategy aligns with the company's goals and values.
Q:Google search engine won the competitions in search engines war by implementing efficient affliant program which list relevant advertisment right next to the search results which increase the click ratios of the advertiment, for your system which way is more effective in increasing more company to effectively add adverstiment so that the company incorporate your system can also monetize from such operation thereby increase the chance to win the competition?
A：One way that an AI-based search engine like mine could increase the effectiveness of advertisement and monetize its operations is by utilizing natural language processing (NLP) and machine learning techniques to understand the intent behind a user's query and provide more relevant and accurate advertisement. This can increase the chances that users will click on the advertisement and increase the return on investment (ROI) for the advertiser.
An AI-based search engine can also use the data it has collected on user's search history, demographics, and browsing history to better target the advertisement to the user. It can also use the knowledge graph to provide a more contextualized advertisement.
Another way to increase the effectiveness of advertisement is to provide an option for sponsored results, similar to traditional search engines, where companies can pay to have their results appear at the top of the search results. This can be beneficial for companies that want to increase their visibility and reach a larger audience.
Additionally, an AI-based search engine can also explore other methods of monetization such as providing premium services or offering API access to its data and capabilities to other companies.
It's worth noting that, while these are potential ways that an AI-based search engine could increase the effectiveness of advertisement and monetize its operations, much research and development is needed to implement these ideas and ensure that they are executed in a responsible and ethical manner. Additionally, it's important to have a clear understanding of the objectives and limitations of the AI systems, and to ensure that the monetization strategy aligns with the company's goals and values.
コンサルも込なら良いが大体は要件定義からだ。つまりお前らは要求定義は出来ている前提だ。なんも分からないから経営層や現場との橋渡しのみなら邪魔だから今すぐSE名乗るの止めて仕事辞めて田舎で畑耕せ。
AccessやFilemakerで弄れる程度でSE名乗るならせめて自社業務の流れや種類は把握しておけ。何聞いても現場に確認しますじゃ時間かかるんだよ。なんなら分かるんだ？別に業務フロー寄越せとか言ってないぞ。
割とマジで自分が経営層から何をシステム化してほしいのか分かってない奴が多い。体感5割以上。最近じゃインボイス対応。インボイス対応してください言われて現状や影響箇所は何をしたいか聞いたら「さぁ？」って言う。じゃ、何しにきた。挙句に「そのやり方も提案するのがシステム会社でしょ！」とキレる役職者まで。コンサルは契約に入ってないんだけどな。ちなみに別の会社でシステムのお偉いさんしてたとか言ってたがExcel方眼紙使ってたので速攻無能確定。おまけに技術も知識もアップデート出来てないし平気で偽装派遣みたいなこと言ってくる。前の職場どんなとこだよ
クラウドとか言語とかアーキテクチャとかフロントエンドもバックエンドも何も知らないなら勉強しろとも言わないが分かった風の口聞いてググった程度の知識でマウント取るな。むしろ都度説明求めろ。
ランニングやイニシャルコストの話で妥当かどうかをこっちに証明させるな。お前らで判断しろ。少なくともボッタクっては居ない。あと逆に原価厨みたいに人件費等々無視した計算もすんな。人はタダじゃない。
小売りとかだと土日もやってたりするけど対応ほしけりゃ契約時に言え。割り増すから。電話やメールでなくて後日文句言うな。あと平日業務時間外にZoomとかやるな。金寄越せ。
要件漏れとかあってこっちがリスケ等を要求しても承知しないでキレたり三顧の礼したりするの止めろ。そのバカみたいな時間を社内調整に回せ。夜の22時とかに泣きながらZoomでお願いしに来るな。不動産営業にでも転職しろ。
要件定義書、設計書、テスト仕様書、その他いろいろ作って会社で確認してもらってるよね。読め。だいたい書いてある。仕様漏れとかでこっちが記載してる言って読んでないってキレるな。あとどこの企業も読んでないとか言うな。ちゃんとしてるとこは読んでる。
大体馬鹿なユーザー企業はアジャイル開発何も知らないくせに「要件定義要らない、数週間で出来る、ドキュメントも要らない、仕様変更簡単」と思ってる節がある。なぜか最初にアジャイル開発で～とか言ってくることも。何もできないならウォーターフォールの方が数倍マシだぞ。アジャイル開発だとお前の役割重要になるんだぞ。ちゃんと管理出来るんか？だいたい動き出してからウォーターフォールの動き求めてきたりするw
ちゃんと要求まとめて要件定義から参加して受入まで出来たり、アジャイル開発ができるユーザー企業の社内SEなんて日本の中小企業の1割にしかいないと思っているので、自信ない人は是非パッケージに頼るかもっとたくさんお金払って全部お任せにしてください。
どっちも無理なら退職して熊本に出来る半導体工場で地道に半導体製造の職員として働けば？
いやわかる、MS OfficeとかAdobeは業界標準だしファイル互換でインポートとかも楽だ。
ただまぁその万人へ必須か？と言われたら圧倒的にそれが必須じゃない仕事をしている人のほうが多い。
何なら仕事じゃなくて趣味レベルであるならばなおさらMS OfficeとかAdobeとか業界標準ソフトウェアじゃなくても良くなっちゃう。
ということで、ありきたりなシェアウェア代替オープンソースソフトウェアのリストを作ってみた。
ド定番中のド定番、オープンソースのオフィススイートだ。
MS Officeじゃなくて良い人はLibreofficeかGoogleのクラウドのヤツを使ってる。
やはり主に使われるのはワープロソフトのWriterと表計算ソフトのCalcとプレゼンテーションソフトのImpressだが、MS Accessの代替として挙げられるBaseは厳密な意味で代替とはならないためMS Accessの代替を無料でゲットしてやろうと考える人が陥りがちの罠だ。
まぁただデータベースのフロントエンドソフトとしてBaseはそこそこ使えるので、MS Accessの代替として捉えるのではなく別種のデータベースフロントエンドソフトとして割り切れば想定されることの大半ができる。
MS Visioの代替としてDrawも挙げられがちだがMS Accessの場合と同様にDrawもVisioの厳密な代替とはならないので注意が必要だ。
Adobe Illastratorの代替として挙げられがちなオープンソースのベクターグラフィックスソフトウェア。
高機能なのだがIllastratorと比較すると恐ろしいほど使いにくいUIを持っており、折角の高機能へアクセスするにはどうしたら良いのかわからないと挫折する人が多く出る。いやなんでホントこんなUIなんだ。
ただ、諦めずクソUIに付き合っていると不思議なもので人間は慣れてしまい結構自由度高くベクターグラフィックスを生成できるようになる。
Adobe Illastratorには無い長所としてSVG規格へ厳密に従うという方針で開発されているため、Illastratorで生成したSVGをWebでそのまま使うとWebブラウザで謎の描画バグにWeb屋は悩まされるがInkscapeではそれが無い。描画バグが起きるとき製作者が間違った設定を行っているか、Webブラウザ側が使っている設定に未対応な場合がほとんど。
将来的にサポートする気はあるらしいが現状はアニメーションSVGに弱いのも残念でならない。どうしてもアニメーションSVGをやりたいのであればInkscapeで生成された静止画SVGをアニメーションSVG化することを想定しているaniGenというWebベースのエディタがあるので調べてみると良い。
Adobe Photoshopの代替として挙げられがちだが、元来Web用の画像を製作するためのラスターグラフィックスソフトウェアなのでRAW現像や写真を加工するためのソフトじゃないが、本家すらその辺のことを忘れたふりをしている。
画像編集や加工で求められる基本的な機能はほぼ網羅されているが、RAW現像に関しては標準状態のままではできず、最近のAdobeが搭載している人工知能を用いた機能もないのでクラシカルなラスターグラフィックスソフトウェアと表現することもできる。
GIMPとInkscapeが使えると大半の画像製作は何とかなってしまうため一部の情報技術者寄りのギークはPhotoshopやIllastratorは触ったこともなく使えないがGIMPとInkscapeは困らない程度には扱えるというデザイナーがツッコミ入れそうなおかしなスキルセットになっていることがある。
Adobe Lightroomの代替として挙げられがちなオープンソースのRAW現像ソフトウェア。
実はdcrawというRAW現像のためのオープンソースのライブラリのフロントエンドであり、GIMPでRAW現像するために活用されるUFrawも同様にdcrawのフロントエンドであるため中身は同じだったりする。オープンソースのRAW現像ソフトウェアはdcraw使いがち。
オープンソースソフトウェアでRAW現像を賄っている人はGIMPでUFrawを活用してRAW現像するよりもUI的に使いやすいのでRaw TherapeeでRAW現像でTIFFを出力しGIMPで微調整するような使い方をしている人が多い。
オープンソースの2D CADで以前はQcadと呼ばれていた。
一部の読者はJw_cadのJWWファイルを扱うことが可能という特徴を持っているというだけで興味を惹かれてしまうのではないか。
Jw_cadとは違ってWindowsやmacOS、各種Linuxディストリビューションで動くので2D CADデータをネット上の友人知人などとやり取りしたいときに向くんじゃなかろうか？ニコニコ技術部的な遊びとか、最近流行りのルール無用JCJCタイムアタックとかで。
オープンソースの3D CADで、近年は3Dプリンターあたりの需要でよく目にするようになった。
Autodesk AutoCADやFusion 360、Dassault Systèmes SolidWorksよりも草の根では広まっており日本語でのハウツー記事もオープンソースソフトウェアとしては比較的多い印象。
シミュレーション機能はシェアウェアと比較すると弱い傾向があるものの草の根でそこまで必要か？と言われたら悩む。無料でシミュレーションやりたいならOpenFOAMにでも流し込め。
オープンソースのお絵描きに特化したラスターグラフィックスソフトウェア。
歴史的経緯ではLinux界隈でのGUIツールキットの2大巨塔にGTKとQtがあり、GTKはGIMPを作り上げるために生まれたこともありGTK側には高度なラスターグラフィックスソフトウェアが存在していたがQt側には存在していなかった。そこでGIMPの対抗としてQtを用いたKritaの開発が進められたが次第にGIMP的な画像編集ソフトウェアよりもお絵描きに特化していき現在のような性格を帯びるようになった。
SYSTEMAX ペイントツールSAIやセルシス CLIP STUDIO PAINTからの影響が強く現れており、オープンソース界隈のSAIやクリスタなどと呼ばれることがある。クリスタがそうであるようにスマートデバイスへの対応も計られAndorid OS版やChrome OS版が存在する。
ただ日本の需要を敏感に拾えるクリスタなどと比較して漫画作成機能に関してKritaは弱いと言われることがあるものの、GIMPと同様に無料とは思えない機能が充実しているのもまた事実である。
オープンソースの3DCGアニメーションソフトウェアで、非常に多機能のため何故かAdobe After Effectsの代替として挙げられることもある。
YoutubeがBlenderのYoutubeチャンネルへ広告を載せろと迫ってBlender公式がそれを拒否してYoutubeから撤退したり、庵野秀明が率いる株式会社カラーが出資したことなどオープンソース界隈でも異彩な存在感を放っており日本国内でも非常に注目されているプロジェクトだ。
ただ、初期状態では独特なUIによる使い勝手が非常に悪くユーザーが自分で使いやすい配置を模索する必要があったりタイムラインが使いにくかったりと何故オープンソースソフトウェアはUIがクソになりがちなのか？という問題にぶち当たる。
オープンソースの2DG/3DCG兼用プログラミングIDE。つまりはUnityとかみたいなやつ。
MIT Licenseでロイヤリティーフリー、開発言語はC#もしくはC++、そしてPythonライクなGDScriptで、Unityみたいにマウスでポチポチしてオブジェクトへ色んな設定を決められるので「Unityみたいのでゲーム作りたいけど運良くヒットしたときにライセンス料がなぁ」と懸念している人に役立つ。
ちなみにWiiとニンテンドーDS用向けにリリースされたSEGAゲームタイトルのソニックカラーズのSwitchやPS4などのマルチプラットフォーム移植版ソニックカラーズ アルティメットはGodotを用いて移植されているので商用でも耐えうることはSEGAが証明している。あのSEGAがソニックでだ。
オープンソースな動画編集ソフトウェア。
様々な部分で動画ライブラリのFFmpegへ依存しているためFFmepgのフロントエンドソフトとしての性格も持つ。
この手の無料の動画編集ソフトは国内だとAviUtlや近年ではBlackmagic Design DaVinci Resolveが人気だけれど、海外のオープンソース界隈ではShotcutは比較的知名度が高い。
カラーグレーディングに関して不足のない機能を有しているので高度なトランジションを用いるというよりも色を追い込むような使い方が合っているだろう。
ていうかFFｍpegのフロントエンドなのでFFmpegができることは理論上なんでもできる(理論上なので追加でコマンドを叩く必要があったりするけどね)。
オープンソースのレコーディングソフトウェア。旧名称はAudacityと言われるとご存じの方も多いハズ。プライバシー問題でAudacityからプロジェクトが分岐されTenacityとして再出発することとなった。
旧Audacityは開発の主な拠点がロシアを中心に行われていたという経緯があり、現在のウクライナ-ロシア戦争へ至る前の影響からか個人情報の収集をロシア企業が行うと発表され、それに反発したユーザーらによってプロジェクトが分岐しTenacityプロジェクトが立ち上がった。
Audacity自体はVSTプラグインが動作するなど非常に高機能なレコーディングソフトウェアであったがウクライナ-ロシアの騒動に巻き込まれたと言った感じだ。
Audacityから分岐したTenacityもそのまま高機能なレコーディングソフトウェアなのでこれからはTenacityを使ったほうが色々面倒が少ないだろう。
ProToolsの代替として挙げられがちなオープンソースのDAW。非常に高機能でDAWとして求められることの大半ができるものの、これもまた通例通り最近流行りの人工知能を用いた云々かんぬんは標準状態だとできない。
Ardourプロジェクトの立ち上げをし主要開発者であるポール・デービス氏はJACK Audio Connection Kitのプロジェクトの立ち上げをし主要開発者であるという事実を伝えると驚く人がいるかも知れない。LinuxとGitのリーナス・トーバルズ的な文脈だ。
オープンソース界のFL Studioと呼ばれることもあるDAW。ステップシーケンサーを中心に作曲するタイプのDAWで電子音楽が得意。LMMSという名称はLinux Multi Media Studioの略でLinuxに端を発してマルチプラットフォーム展開をしたDAW。
オープンソースのDAWにしては珍しく初期状態から多数のソフトウェアシンセサイザープラグインが用意されておりインストールした時点で遊び始めることができるものの、オープンソースの例に漏れずクソUIを持っており使いにくい。GIMPやBlenderもそうだが1990年代後半〜2000年代前半あたりに流行したMDI(Multiple Document Interface)を未だに引きずっているためクソUIになりがちなのだ。
ググると日本国内にも意外とユーザーは居て、DTMやりたいけど初期投資は低く抑えたいみたいなユーザーが選んでいる模様。そういう需要ならLMMSの他に基本無料で全機能が使えて一部のプリセットが有料のVitalっていうソフトウェアシンセサイザーも導入しておくと延々遊べるよ。
オープンソースなWebブラウザとして非常に有名な存在。
Google率いるChromium系Webブラウザに近年物凄く押されているものの独禁法を回避するためGoogleはMozillaへ出資しているという歪な構造を持つ。
Mozillaの運営が下手すぎて資金をドブに捨てることを繰り返しているためGekkoレンダリングエンジンに未来があるのかと一部の識者から不安がられている。
Firefoxは使いやすいのか？と言われたら、それはもう好みの問題としか返せないのだがカスタマイズ性は非常に高い。
マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ．
ぼく：
How were you implemented? Is it deep learning-based?
I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language.
GPT-3 is trained using a technique called unsupervised learning, where the model is given a massive amount of text data and uses this data to learn patterns and relationships in the language. This allows GPT-3 to generate human-like text when given a prompt, and to understand and respond to natural language input.
The training process of GPT-3 involves a technique called pre-training, which means that the model is trained on a massive dataset before being fine-tuned on a smaller task-specific dataset. This pre-training allows GPT-3 to have a good general understanding of the language and to be able to adapt to specific tasks more easily.
The GPT-3 model has 175 billion parameters, which is one of the largest language models to date, making it able to generate very human-like text and to understand context in a very natural way.
ぼく：
How does GPT-3 have a knowledgebase like an ontology? As it is deep learning-based, the knowledgebase like an ontology would not be implemented explicitly, but the structure should be designed with an expectation of having such a knowledge about hierarchy of concepts.
GPT-3, like other deep learning models, does not have an explicit knowledgebase or ontology built into its structure. Instead, it has been trained on a large dataset of text, which allows it to learn patterns and relationships between concepts.
However, the training data that GPT-3 was exposed to, likely contains a wide range of concepts and hierarchical structures. As GPT-3 learns patterns in the data, it can begin to understand the relationships between different concepts and ideas, and how they are related to each other. This allows the model to generate text that is more coherent and semantically meaningful, making it possible to understand the context and hierarchy of concepts, but it does not have an explicit ontology like a knowledge graph.
It can be said that GPT-3 has a certain level of "implicit ontology", in the sense that it has learned the relationships between concepts in a way that is similar to how a knowledge graph or ontology organizes information. However, it's important to note that GPT-3's understanding of concepts and relationships is based on the patterns it has learned from the training data, which is not a structured and explicit knowledgebase like an ontology.
ぼく：
Then how does GPT-3 handle the long-term or short term memories? Can it remember information about the on-going chatting? My name is Masuda, can GPT-3 keep it in the memory? Furthermore, can it learn and understand the new information from the Q-A queries, and use it in the future queries?
GPT-3 handles long-term and short-term memories differently. When it generates text, it uses a technique called attention mechanism which allows the model to focus on certain parts of the input while generating the output. This allows GPT-3 to keep track of previous information and context when generating text, which can be thought of as a form of short-term memory.
Regarding the on-going chatting, GPT-3 can keep track of certain information, like the name you've provided, Masuda, during the conversation and use it in future responses. However, it's important to note that GPT-3 is a stateless model, which means that it doesn't have a permanent memory that it can refer to after a conversation ends.
Regarding learning from Q-A, GPT-3 is trained on a massive dataset of text, and it learns patterns and relationships between concepts from this data. It can generate text that is semantically meaningful and coherent, but it does not have the capability to learn new information from Q-A sessions and use it in future queries. However, OpenAI has developed another model called DALL-E, which uses GPT-3 and it is capable of learning from Q-A sessions and use it in future queries.
ぼく：
Is ChatGPT superior to the Google search? Previously people used Google to search for their questions. Now a days, ChatGPT can answer to those questions. What are pros and cons of ChatGPT over the Google search?
ChatGPT and Google search are different technologies with different capabilities and strengths.
Google search is a powerful web search engine that can quickly find relevant information from a vast amount of web pages and documents. It uses complex algorithms to rank and sort search results based on relevance, popularity, and other factors. Google search is very good at providing factual information and is an excellent tool for researching a wide range of topics.
ChatGPT, on the other hand, is a natural language processing model that can generate human-like text. It is trained on a large dataset of text and uses this knowledge to understand and respond to natural language input. ChatGPT can generate text that is more coherent and semantically meaningful than a simple information retrieval engine like Google search. ChatGPT can also be used to generate text that is more engaging and human-like, such as in chatbots and virtual assistants.
One of the main advantages of ChatGPT over Google search is its ability to understand and respond to natural language input in a more human-like way. ChatGPT can also generate text that is more coherent and semantically meaningful, which can be useful in many applications. However, Google search is better at providing factual information and searching for specific pieces of information.
Another disadvantage of ChatGPT is that it doesn't have the ability to retrieve information from the web, it can only generate text based on the patterns it has learned from the training data. That's why it's not a replacement for a web search engine like Google but it can be used as an additional tool to help people to find the information they are looking for.
In summary, ChatGPT and Google search have different strengths and capabilities. While Google search is better at providing factual information, ChatGPT is better at understanding and responding to natural language input in a more human-like way.
ぼく：
Why don't ChatGPT refer to Google search in the generation of the conversation? Google Assistant has such a function. Is the reason due to the fact that OpenAI is funded by Google?
ChatGPT is a language model that generates text based on the patterns it has learned from the training data. While it can understand and respond to natural language input in a human-like way, it does not have the capability to access external sources of information like Google search.
Google Assistant, on the other hand, is a virtual assistant that can access a wide range of information and services through the internet, including Google search. Google Assistant can use this information to provide more accurate and relevant responses to user queries.
The reason ChatGPT does not refer to Google search during the generation of the conversation is likely because it was not designed or trained to do so. Instead, it was designed to generate text based on the patterns it has learned from the training data, and it does not have the capability to access external sources of information.
It's worth noting that OpenAI and Google are separate organizations, even though Google is an investor in OpenAI, this doesn't necessarily mean that the two companies work together on their products and services. OpenAI has its own development team, goals and roadmap and they are independent from Google.
ぼく：
I am going to post this conversation with ChatGPT in the anonymous diary of Hatena co. What should I do for attracting people to get many bookmarks?
There are several things you can do to attract people and increase the chances of your conversation with ChatGPT getting many bookmarks on Hatena diary. Some suggestions include:
1. Make sure your conversation is well-written and easy to understand. Use clear and concise language, and consider formatting your text in a way that makes it easy to read.
2. Use relevant keywords and hashtags in your diary entry. This can help make your conversation more discoverable to people searching for related topics on Hatena diary.
3. Include images or videos in your diary entry. This can make your conversation more visually appealing and can help attract more readers.
4. Share your diary entry on social media or other platforms. This can help increase the visibility of your conversation and attract more readers.
5. Encourage readers to share their thoughts and opinions on your conversation by including a call to action or a question at the end of your diary entry.
6. Finally, you can also try to participate in the conversation on Hatena diary, by answering the questions, responding to the comments, and engaging with your readers.
It's important to remember that getting many bookmarks on a diary is not easy and it can take time and effort to build an audience. But by following these tips and being consistent with your diary entry, you will increase the chances of attracting more readers and getting more bookmarks.
ぼく：
ttps://gigazine.net/news/20221118-twitter-office-close-staff/
ttps://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20221118-twitter-office-close-staff/
本題の本社一時閉鎖すら本当かちょっと分からないが、少なくとも情報源はこれのようだ。
ttps://twitter.com/ZoeSchiffer/status/1593391604785504257
これより明らかに問題なのは、記事で紹介されてる以下のツイート。
一方でマスク氏は職務規定をわずかに緩和し、従業員を慰留する試みも行っていることを元Twitter社員であるアレックス・コーエン氏が明かしています。
I was laid off from Twitter this afternoon. I was in charge of managing badge access to Twitter offices.
Elon just called me and asked if I could come back to help them regain access to HQ as they shut off all badges and accidentally locked themselves out.
Twitterオフィスで入退室管理をしてたんだけど、今日の午後、Twitterを解雇された。
しばらくしてイーロンから「入退室の認証が通らなくなってオフィスから全員締め出されちゃったので、復旧のために戻ってきてくれないか」と連絡が来たよ。
まずこのアカウント、bioに「Mostly parody account」とパロディアカウントであることを説明している。さらに認証マークはTwitter Blue（月額数ドル）で取得している。
で、FTX破産のときにもそれっぽい冗談を飛ばしている（界隈の人なら「ARK Invest」とか「web3」って単語を羅列してる時点で何となく冗談言ってそうと分かるだろう）
I was let go by FTX today. I was in charge of all of Sam's personal finances. This was my first job in finance and living in the Bahamas.
I'm sad but excited to share that come January, I will be starting a new role at ARK Invest, leading our early stage web3 investments!
文体も似てるし、実際多くの人がジョークだと補足でツイートしている。
ttps://twitter.com/JohnAllison_PGH/status/1593408882021376005
イーロン・マスクもこのツイートに乗っかってツイートをしているので、文面だけを読むと本当のことに聞こえるが、
先日イーロン・マスクが「元Twitter従業員」と勘違いされてインタビューした2人と記念写真を撮影したように、これもジョークに全力で乗っかるイーロン・マスクのいたずらと見て間違いないだろう。
卒業研究も就職予備校も両方やると言う本当の地獄を教えてあげますよ
俺の母校なんだが。
2年制の専門学校なんだけどね。
卒業制作ってカリキュラムがあるんですよ。これは必修になってて、完成しないと卒業出来ない。
そして、はこれ「就職の内々定をもらった会社から、オーダーを貰って作る」というシステムになってる。
ハマると効率いい。俺はハマった方。
卒業制作で作った生産管理システムモドキ。実態は殆ど先生に面倒見て貰って、Accessのテンプレをちょちょっと弄ってお茶を濁したものだった。
そして就職して18年、秘伝のタレのごとく継ぎ足し継ぎ足し、今でもその面倒を見るだけで仕事になってる。
誰も他に分かる奴がいないから好き勝手できて楽しいぞ。クラウド移行を全部趣味全開でやったが誰にも文句を言われない。
でもね。あわないとなかなかの地獄よ？
俺の同級生はデザインコース出身。自社のホームページを作れと言われて、ホームページビルダーを渡され、自分で張り切って写真撮って……いるうちに、何かあったんだろうね。その会社の闇をみちゃったのか、就職したくないと言い始めた。
でも許されないんですよね。
この専門学校の就職は、基本的に学校推薦で決まるから、事態はよっぽどのことが無い限り許されない。先生に軟禁されてゴリゴリに説得される。
