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はてなキーワード: s式とは
猫の血液型は3種類
馬の血液型は
もう少しまとめられたやろ
3兆 3兆 誰が数えたの
いらない雑学が一つ増えた
おそらく元ネタと思われるのはこちらのコラムで書かれているようなことである。
馬の血液型検査では、15種類の血液型を使っていました。血液型の数だけをいえばもっとたくさんあるのですが、明らかな差が出るために検査で有効な血液型ということで、この15種類を使った検査が国際標準になっています。（中略）15のシステムを使った組み合わせの総数は、ざっくりした数値ですが３兆個くらいになると言われています。
ここで言う「15種類の血液型」というのは、
「A型とかB型とかO型とかAB型みたいなのが15個ある」ということではなく、
「血液を分類するための方式が15種類ある」という意味である。
人間でも「ABO式」とか「Rh式」とか「MNSs式」とか血液型の判定にはいろいろな方式があって、
そうした「人間の血液型の判定方式」は数百種類あるのだが、国際標準とされるのは37種類。
同様に、ウマでは国際標準の判定方式が15種類ありますよ、というのが上記の話なのだ。
たとえば「人間の血液型は4種類」というのは「ABO式血液型」の話である。
「Aという特徴がある（A型）」「Bという特徴がある（B型）」「どっちの特徴もある（AB型）」「どっちの特徴もない（O型）」
の4種類で分類しよう、という方式のことだ。
Rh式とかはまたぜんぜん別の基準で血液を分類しているのである。
「ゴリラにABO式の血液型を当てはめるとB型しかいない」という意味である。
別の方式をゴリラに当てはめれば、もっといろんな血液型に分類できるだろう。
先程のコラムには「サラブレッドをABO式に当てはめるならほとんどがB型だ」という話が出ている。
つまりゴリラと同じように数えるなら、「ウマの血液型もほとんど1種類」と歌うべきだろう。
さて、では「3兆」というのは何の数字なのか？
まずはABO式で親子関係を判定、
次にRh式で親子関係を判定、
……
…
みたいな感じで、15種類あるウマの血液型の判定方式を組み合わせて、
すべての結果が揃うようなら親子に違いない、ということをやっていた。
だから、その「15種類の判定方式の組み合わせ」が「3兆通り」あるという話なのだ。
というわけで「馬の血液型は3兆」というのはガセだと考えていい。
いらない雑学がまた一つ増えたな。
｢BluAge(以下青年)が内々定を取り消した件が話題だがスタートアップなんてそんなもん。｣ということをおぢさんはおゔぁさんがTwitterでよくつぶやいているが、学生目線でスタートアップについて語っている意見があまりなかったので書く。
先に結論。もちろん例外もある。身につくのはやばい組織への嗅覚で、属人性の高さからマネジメントが崩壊していて、学歴･社歴でイキったやつが跋扈しているのがスタートアップだ。
Twitterでスタートアップがほぼ全面的に批判されているが、スタートアップで働いて身につく力はあると思う。一番身につくのはやばいと思ったらすぐに逃げる力だ。これはスタートアップから逃げるごとに身につく力だ。もうやばいスタートアップはたくさんある。雇用契約書を出さない、距離感が雇用主と従業員じゃない、放置プレイ、やりがい搾取。働かないとわからないし、働いても自分が当事者だったと気付くのはやめたときからさ。でもね、そんなのもうどうでもいいんだ。全部やめちまったからね。
スタートアップは基本的にマネジメントが崩壊している。バイト(インターンとでも呼んだ方が良い？)の学生に適当に見繕った課題(タスク)を渡してコードレビューもせず放置。できたらレビューもガバガバでマージしといて、とそんなもん。青年もガバガバだったんじゃないのかな？いや、エンジニアリングはまともだったかもしれないな。なにせ内定を取り消されたのは営業担当の学生だったらしいからね。
でも概してマネジメントは終わっているはずで、今回は人事がそんな感じだったから(おそらく)経営の判断で内々定を取り消したんだと思う。属人性が高いことの良さは一般常識を欠如していたという言い訳で内々定を取り消せること。スタートアップを始めるときは肝に銘じるように。
次にスタートアップは頼れるものが学歴と社歴くらいしかない。東大とかは山程いるし、青年と同様に外銀のIBD出身とか外コン出身の人もたくさんいる。一番キモいのはそれを全面に出すこと。青年がどんなビジネスをしているかわかっている人が何人いる？みんな代表の出身しか知らないだろ？
そして、すぐにやめている人ばかりだ。青年の代表もメリルとBCG出身だけどそれぞれ1年くらいでやめているのかな？｢やべえ｣スタートアップをとっととやめる俺が言えたことではないけど、そんな｢良い｣会社をすぐにやめるやつがまともかねえ？会社に合う合わないがあるってのはもちろんだが、普通それくらいの会社に入れる人なら新卒で入る会社がどんな雰囲気かくらい調べてから入るだろう。上司のパワハラ、時間外労働、そもそも起業するつもりだった、どれだろうね。
最近だと元GAFAを名乗るエンジニアも増えてきている。おいそこ！w弊社の佐藤はエンジニアじゃないからなwまだ勘違いしているのか。数年働いた程度だとコーディングテストはできるかもしれないが、会社経営はうまくできないらしいね。そもそもGAFAで会社経営は教えてもらえないと思いますけどね！
学生エンジニア(N=1)(主語がでかい)(エンジニアはソフトウェアエンジニアという意味(はてなの人すぐエンジニアって単語で騒ぐからね(優しい)))からの意見でした。S式が好きなのでかっこが多いかもしれないですが、学生の皆さんはスタートアップに入る前にLispを書いて慣れておきましょう。Paul Grahamが投資してくれるかもしれないので。
LISP(というかS式)で書いてる時と同じくらい、触っていて心地の良い言語
宣言的に処理を記述して、関数が順次評価されていく文というのは、集中して書いてると脳汁出るわけで、どのような原理が働いているのかわかりませんがSQLとかLISPとかは熱中して書いていられます
翻ると、酒を飲みながら書いたような宣言の離れている変数の中身とかオブジェクトの状態とかのご機嫌を伺いながら、国語の授業よろしくアルコールでラリってる作者の心を読心術で丁寧に読み解いていくタイプのプログラム言語というかコードには接触していると筆者の飲んだアルコールが私の脳みそにまで時空を超えて染み込んでくるようで、腐った靴下を噛み締めてチンピラのサンドバッグになってる気分
どうせなら気分良くプログラミングしたいですよ
元増田の表と令和2年の矯正統計を組み合わせると、たしかに真逆の結論「知的障害者の犯罪率は高い」になった。矯正統計がウェクスラー式ではなくCAPAS式ではあるが、法務省の「IQ70 未満の受刑者を知的障害（の疑いのある）者ととらえると」[^1]という言説からほぼ似たIQスコアとみても良いだろう。
| 知能段階 | ウェクスラー式IQ | この段階の割合 | 人口 | 犯罪者数 | 犯罪率 | 健常者対比 |
| 健常者 | 90以上 | 74.8% | 94,472千人 | 4,674人 | 0.0005% | 1倍 |
| ギリ健 | 70-89 | 22.9% | 28,923千人 | 7,271人 | 0.0025% | 5倍 |
| 知的障害 | 69以下 | 2.3% | 2,905千人 | 2,899人 | 0.01% | 20倍 |
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[^1]: 「知的障害を有する犯罪者の実態と処遇」3頁 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/10225890
人間の皮膚は1週間で28g剥がれ落ちると言います(Dysonの広告でやっていました)
身長、体重はそれぞれ171cm 69kgと推定できます(統計局の保健衛生より)
BSA = W^0.425 x H^0.725 x 0.007184
よって表面積は1.806m^2
手の平の面積は求めかたがすこしわからなかったので身近なものと対比で
求めると、おおよそA4サイズの紙の2/3程度でした
よって0.0625m^2(A4の紙の面積) * 2/3 = 0.0417m^2
手のひら/体の表面積=0.0231
剥がれ落ちる皮膚に0.0231をかけてやれば手のひらの皮膚の量を求められます。
0.000463g * 0.0231 = 0.0000107g = 0.107mg
二種類のレイヤが混ざってる。あと、スクリプト言語のレイヤは要らない。例は突っ込みどころが多すぎるので触れない。
コンピュータ上で動作するもの全て、システム周りの低レベルプログラムを含めてアプリケーションとして括るのはちょっと乱暴。
OSを書いてる人間から見ればユーザープロセスは全部アプリケーションだし、twitterから見たらAPIを叩くものは全てアプリケーションだろう。
基本的には外から持ってきたソフトウェア基盤の上に作るものを総称してアプリケーションと呼ぶのがより実態に近いと思う。
だいたい合ってる。ただ、高級言語より上にあるのは変。スクリプト言語は高級言語に含まれる。
だいたい合ってるが、自然言語云々は余計。例えばS式は自然言語のアナロジーではない。単に比較問題で抽象度が高いかどうかだけの区別でしかない。
OS云々は関係ない。OSもミドルウェアやライブラリーは使う。一般には自分が書いてないソフトウェア・コードをライブラリと呼び、何かと比較してより低いレイヤにあるライブラリをミドルウェアと呼ぶ。
問題ない
ここが一番まずい。まず、中間コードはコンパイラが内部的に処理の段階を分ける仕組みであって、出力ではない。
また、インタプリタはソース言語を逐次実行するのではなく、正確には中間コード（抽象構文木そのもを含む）を逐次実行するものだ。
他のプログラムで実行するコードを生成するものがコンパイラ、自分自身でコードを実行するのがインタプリタ、という区分けがわかりやすいと思う。
ただ、現実的にはインタプリタは内部的にコンパイラを持つし、コンパイラも最適化の過程では内部的にインタプリタを使う。
昨今はLLVMみたいに、コンパイラなのかインタプリタなのかコンテキストによって変わるものもあるので、正直区別しても意味がないと思うけど。
#毛の壁 氏について。
人格的なことは触れないとしても、みんな思うのは、「どうして色々読んでるっぽいのにああなれるのか」ということだと思うので、ちょっと考察してみた。
恐らく氏は、センテンス、辞書の項目くらいの長さのものの把握には長けている。ただ、文脈を読むとか、全体像を把握するとかそういう能力が欠如してる。多分、話の筋に展開があるとセクション単位のものも把握できない。
そのため、ミクロの理解のみで全体を捉えようとするから、認識と現実に齟齬が起きる。また、一見同じ形をしているが、論じるべき階層がそもそも異なるようなことを混同してしまう。もちろん物事の体系的な理解も出来ない。そうなると多分いわゆる構造化が必要なレベルのソースも書けない。形式的な定義や証明の理解も怪しいのだろう。
そう考えると、関数型プログラミングが遅延評価だと思うのも、評価戦略としての遅延とライブラリレベルで提供される lazy/force を混同するのも、S式と Lisp 構文を混同するのも理解できる。アカデミックな体系的学習が必要な haskell, ML に手が伸びないのもわかるし、数学的基礎と言っておきながら基礎論が全く出てこないのも分かる。ラムダ計算を知らないとすると、Lisp のあのへんてこな改造(?)もうなずける。局所的なスコープとクラス／モジュール単位のアクセス制限の話で揉めてたのは、多分モジュールやクラスをまともに扱ったことがないからなのだろう。それは github の珍妙なコードからもなんとなく推測できる。
