やまいだれに合わせろ ～ 熟語部首統一作戦 ～ 芥川龍之介著『侏儒の言葉』を読んでいたら「麻痺」を「痲痺」と表記してあるのを見つけまして、「これだ！」と漢字好きの心が沸き立ったわけです。やはり部首が合わせてあると熟語としての見栄えもよくなるというもの。 例えば「膨張」よりも「膨脹」とか、「発酵」よりも「醗酵」とか。あと工場の看板などで「板金」を「鈑金」と書いてあったりとか。 探してみたところ、以下の例が見つかりました。 愛欲 → 愛慾 隠滅 → 湮滅 温和 → 穏和 海里 → 海浬 壊滅 → 潰滅 活発 → 活溌 肝心 → 肝腎 境界 → 境堺 訓戒 → 訓誡 決壊 → 決潰 肩甲骨 → 肩胛骨 鉱石 → 礦石 枯渇 → 涸渇 骨格 → 骨骼 混交 → 混淆 根底 → 根柢 砂漠 → 沙漠 死没 → 死歿 車両 → 車輛 集荷 → 蒐荷 巡回 → 巡迴 船倉 → 船艙 台風 → 颱風 暖炉
アラビア語は右から左へ表記するため、この表は右から左へ(他の表と左右を逆に)読んでください。 出身地はティクリート(تكريت；Tikrit)です。この前に定冠詞のアル(الـ；al-)を付け、形容詞形に語尾変化させたものがニスバとなっています。 なお、一般的に、女性は結婚後も改姓しません。また、本来、イスラム教徒には親子で継承する姓はありませんが、近年では、ヨーロッパにならってニスバなどを姓のように用いて継承することが多くなってきています。さらに、長い名前を簡略化するために、ナサブはしばしば省略されます。 イスラム教徒の名は、アッラーの99の美名に「～の下僕」を意味するعبد (アブドル、アブドゥル、アブド；Abdul, Abd)を付したものが多いです。上例の「アブドゥル=マジード」がこれに該当します。 称号 また、イスラム教徒の名前には、次のような称号が含まれることがあります。イスラム
shinshinohara @ShinShinohara 世の中に全然役に立たない、趣味としか思えない研究が、とてつもなく人類に貢献する技術体系を育てることになった事例を紹介。 それは、ミミイカという光るイカの研究。これがやがて、アレルギーや心の病にも深く関係する、腸内細菌などの研究にも波及していった。 shinshinohara @ShinShinohara ミミイカは手のひらに乗るような、まん丸でかわいいイカ。ダイバーに人気で知られるが、取り立てて役に立たないイカ。そのイカがなぜ光るのか、という、これまた趣味としか思えない研究を始めた人がいた。 研究の結果、イカが光っているのではなく、共生するバクテリアが光ることを突き止めた。 shinshinohara @ShinShinohara ところがこのバクテリア、数が少ないと光らない。数が増える（密度が高くなる）と光る。どうやってこのバクテ
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2019年もついに終わりを迎え、2020年になろうとしている。 6月末に転職してから半年が経った。 SESから自社開発になり、自分の動き方・考え方も少しずつ変化したように感じられる。 技術的な部分だけではない、前職とはまた違った観点でエンジニアリングそのものの難しさを実感している。 しかし、自社開発ならではのサービスとチームの距離の近さは素晴らしく、一つ一つサービスを良くしている実感を得られるのはやはり楽しい。 同僚も優秀な方ばかりで、転職して良かったと心から思う。 一方で、この半年で心の奥底からふつふつと湧いてきたものもあった。 コンピュータサイエンスへの興味だ。 コンピュータサイエンスへの憧れ 僕は工業高校を卒業してからすぐ、石油天然ガスのプラントに就職。 その後、1年半でベンチャー企業（SES）に転職。 そして再び1年半後、現職（Webサービス開発）に転職、という経歴を持っている、2
こんにちは！うかつ(@ukaprog)です。 今話題の炎上系プログラミング学習スクール「ウェブカツ！！」の女性割引部員です。 現在卒業試験中。泣いても笑ってもあと40日ちょっとでウェブカツでのプログラミング学習は終了です。10/29強制退部となりました。文末に追記があります。 初心者向けオンラインプログラミング学習 | 【入門】初心者向けプログラミング学習スクール「ウェブカツ!!」 プログラミングスクールウェブカツ 公式ブログにおける著作権侵害問題 【勝手に妄想】ウェブカツ!!の今後の「稼ぎ方」 これまでのウェブカツ ウェブカツ がやろうとしていて、まだうまく回っていないこと 最近のウェブカツ 今後の妄想 余談・中盤まではやさしいよの件 妄想のまとめ あとがき 10月30日追記 「ウェブカツを卒業されてるんですか？ なら、大丈夫ですね。採用で。」 今後確実にそうなっていく。 ゆるい気持ちで
この記事は、線形代数において重要な「行列式」の概念だけを、予備知識ゼロから最短距離で理解したい人のための都合のいい記事です。 そのため、わかっている人から見れば「大雑把すぎじゃね？」「アレの話するんだったらアレの話もしないとおかしくね？」という部分が少なくないかもですが、趣旨をご理解いただいた上でお付き合いください。明らかな間違いに関しては、ご指摘いただけますと助かります。 線形変換 ↑座標です。 座標を変形することを考えます。つまり、座標変換です。 座標変換にもいろいろあって、以下のようにグニュッと曲げたやつ も座標変換には違いありませんが、今回ここで考えるのは線形変換だけにします。線形変換とは大雑把に言えば「すべての直線を直線に保つ」「原点を動かさない」という条件を満たす変換です。 そういう変換には例として、伸ばしたり縮めたりの拡大・縮小（scale）、原点中心に回す回転（rotate
Clock speed: Instructions: Show Hide View: Hex Decimal Register addressing: A: Show Hide B: Show Hide C: Show Hide D: Show Hide
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと
グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか？という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか？ 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
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2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
世界は数字であふれている。政治家の支持率から健康食品が病気のリスクを下げる確率まで、ニュースや広告を介して、新たな数字が次々とわたしたちに届けられる。しかしながら、その数字がどのようにつくられ、どのような意味を持つのかを真に理解することは容易ではない。特に、数字の送り手に悪意がある場合には注意が必要だ。50年以上前に出版された世界的ベストセラーの『統計でウソをつく法』で知られるように、統計を恣意的に用いれば、多くの人を欺くことはそれほど困難ではないのだ。 それでは、きちんとした科学研究室・大学によって裏付けられたデータならば無条件で信用できるのだろうか。そうではない、と統計学の講師でもある著者のアレックス・ラインハートはいう。科学者たちに悪意があり、統計学を歪めて使用しているわけではない。科学者たちもまた、わたしたち一般市民と同様に統計学をきちんと理解していないというのだ。 科学者は、統計
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
はじめに この記事では、プログラムの計算量を求める方法を説明します。プログラミングの初心者向けに、厳密さよりも分かりやすさを優先して説明していきます。 サンプルコードについて この記事のサンプルコードは、C言語（C99）で記述しています。 計算量とは？ 計算量とは、 「そのプログラムがどれくらい速いかを大雑把に表す指標」 です。 もう少し正確に言うと、 「入力サイズの増加に対して、実行時間がどれくらいの割合で増加するかを表す指標」 です。 グラフによる計算量の表現 計算量をグラフで表すと、以下のようになります。 これは、**「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n$ に比例して増加する」**ということを表しています。 別のグラフも見てみましょう。 これは、**「入力サイズ $n$ が増加するにつれて、実行時間が $n^2$ に比例して増加する」**ということを表しています
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