夏です。木々の緑が鮮やかな季節がやってきました。 [tsujimotterの母校、北大にて撮影] 植物の葉を眺めてると、私はいつもこんな疑問を思い浮かべます。 どうして緑色なのだろうか？ 色は、私たちは幼い頃から知っている身近な存在です。その一方で、とても神秘的な存在でもあります。 色とは何だろうか？ 考えれば考えるほど、その正体が分からなくなってしまうのです。 たとえば、みなさんは色の仕組みに関するこんな問いに答えられるでしょうか？ ・空の色が青色なのはなぜだろう？（太陽の光は白色のはずなのに） ・絵具を混ぜて金色が作れないのはなぜだろう？（そもそも金色っていったい何なのだろう） ・モルフォチョウの翅の色がきらびやかな青色をしているのはなぜだろう？（自然界には青色をした物質はほとんどない） 今回考えたいのは「植物の葉はなぜ緑色なのか？」です。 この問いを突き詰めていくと、分子の中にある電
データビジュアライゼーションの基礎
情報を正しく伝え、美しくかつ明確な図やグラフを作成するための基本を解説します。「ビジュアライゼーションで大切なことは、本質を正しく伝えること」との信念に基づき、見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図を避け、情報を正確にかつ効果的に伝えるために最適な要素、かたち、色の選択をするための指針をまとめています。著者は統合生物学の分野で著名な研究者であるだけでなく、cowplot、ggridgesをはじめ、数多くのRのデータ可視化関連パッケージの開発者であり、著者の豊富な経験から蓄積された知見の集大成と言える本書からは、優れたグラフを作成するための原則、哲学、美学を学ぶことができます。本書収録のグラフを作成したRコードはGitHubから利用可能。 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図 第Ⅰ部 データからビジュアライゼーションへ 2章 データを可視化する：
はじめに 本稿は、ソフトウェア開発を進める際に直面する様々な技術的な意思決定やライブラリ・フレームワーク・XaaS等を選択し正しく活用していくのかについての考え方をサポートすることを目的としています。「すべてにおいてこのようなワークフローを通じて検討すべきである」という主張ではありません。読者の抱える問題領域に応じて、必要な箇所を取捨選択するための１種の考え方を提供するものです。 そもそもアーキテクチャ・技術選定に時間をかけるべきか まず第一に伝えておきたいことは、技術選定やアーキテクチャ設計に常に慎重であるべきではないということです。ソフトウェアの規模やライフサイクルに応じて、そもそも時間をさく必要がないということも多くあります。書き捨てのシェルスクリプトにも読みやすいコードを求めて書くことは非常に重要ですが、だからといって組織だって議論・検討するようなものでもないのです。一方で、５年も
ひとつの作品には体験した人の数だけ解釈がある。どんな作品だってそうだが、ゴジラS.P はその見方の違いを意識して作られているように思う。 円城塔作品のアニメ化 gigazine.net ゴジラS.Pは高橋敦史さんの監督作品であるけれど、SF考証・シリーズ構成・脚本は円城塔さんによるものだ（以下、敬称略）。 もともと、円城塔はSF考証として本作品に参加したけれども、設定を考証するにもシリーズ構成すら決まっていなかったことから、最終的に脚本まで手がけることになったという。 作品のアイデアは円城塔だけでなく、監督である高橋敦史やその他スタッフによるものだろう。それを脚本としてまとめたのが円城塔であり、アニメとして起こしたのが高橋敦史となる。 www.animatetimes.com 私は円城塔の作品を数点読んでいるため、ゴジラS.Pを円城塔の作品として見てしまう。高橋敦史の作品をほとんど見ていな
【異常検知】異常原因を特定する - Qiita
異常検知は、正常データだけで学習できる製造業で人気のある手法です。 そして、異常検知で異常を検出したとして、「異常原因を特定したい」という 要望もよく聞かれます。 そこで、本稿では、複数のセンサが付いた異常検知システムにおいて、 異常が発生した場合に、どのセンサが異常値を示しているのかを特定する 方法を検討します。 ※コード全体はこちらに置きました。 ※こちらはPythonデータ分析勉強会#17の発表資料です。 きっかけ 以前に、こんな内容をツイートしたところ、皆さん興味をお持ちのようでした。 昨日、JFEスチールの製造ラインで異常検知する話しを聞いた。 ・数十個にわたるセンサで常時監視 ・異常検知の制約は、異常のみならず異常原因も特定する ・センサは相関が強いものだけを取り出し、主成分分析だけで異常検知 ・これによりコストと納期を大幅に削減 ー続くー — shinmura0 @ 3/14
TL;DR ADOP はヘキサゴナルアーキテクチャの実装パターンとして考えられます。 パターンという名前はそれに由来します。 あえて名付けた理由はこぼれ話をご確認いただけると幸いです。 ADOP の概要 ADOP (Application Domain Others Pattern) は中長期的に運用可能なコードへ誘導するアプリケーションアーキテクチャパターンです。 ADOP は次の特徴があります。 最小限のルールである 指針が明確である 特定の技術スタックに縛られない テスタビリティが確保される これらの特徴は、コードを自然と中長期的に運用可能なコードへ導きます。 まず、簡単にそれぞれがどういった意味を成すのかを確認してきましょう。 最小限のルールである どれほど完璧な作戦であっても、その実行が不可能であれば何の意味もありません。 プログラミングにおいてもそれは同じことで、制約を守るため
$$ \newcommand{\bm}[1]{\mathbf #1} $$ 主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装¶ Author: Yuki Takei (noppoMan) Github: https://github.com/noppoMan Twitter: https://twitter.com/noppoMan722 Blog: https://note.com/noppoman これは、noteの主成分分析の背景にある数学理論の話(最適化問題)の本文です。 主成分分析の数学的な理論の理解に必要な知識¶ 主成分分析は、アルゴリズム的な観点で見るとデータの分散を最大化させる最適化問題であり、その理論は数学（とくに微分学、線形代数）により与えられている。以下は、主成分分析で使われる数学の分野をざっくりとリストしたものである。 データ分析 分散、共分散 解析学 多
迷宮住宅街を攻略したい
最近、故あって神奈川県央部にある様々な住宅街を訪れる機会が多くなった。 基本的にスマホの地図を見ながら行くので迷うことはないのだが、唯一、完全に道を見失い、なかなか抜け出せずに苦労した住宅街が存在する。 横浜市泉区の中田南を中心とする地区である。路地が複雑に入り組んでおり、まるで迷宮のような住宅街なのである。 1981年神奈川生まれ。テケテケな文化財ライター。古いモノを漁るべく、各地を奔走中。常になんとかなるさと思いながら生きてるが、実際なんとかなってしまっているのがタチ悪い。2011年には30歳の節目として歩き遍路をやりました。2012年には31歳の節目としてサンティアゴ巡礼をやりました。（動画インタビュー） 前の記事：世界遺産「北海道・北東北の縄文遺跡群」の17箇所全巡り ＞ 個人サイト 閑古鳥旅行社 Twitter うっかり迷い込み、出られなくなった住宅街 泉区は横浜市の西端部に位置
はじめに 2021年12月18日にNumerai Meetup Japan 2021が開催された（Numeraiについては過去記事「Numeraiトーナメント～伝統的クオンツと機械学習の融合～」を参照のこと）。このMeetupにて筆者も「Machine Learning for Advancing Traditional Quantitative Approach」と題してプレゼンを行った。 このプレゼン内容をベースとして文字起こししたので「機械学習による株価予測」シリーズいろはの"は"の章の代わりとさせていただく。 なお本記事はNumerai Advent Calendar 2021の24日目の記事とさせて頂いている。 参考：前回記事 機械学習による株価予測 いろはの”い” 機械学習による株価予測 いろはの”ろ” 本記事の目的 機械学習による株価予測は世界中で様々な研究が行われており、毎
はじめてのにき(2020-06-30)
_ UNIX 哲学 の、直交性のあるツールをたくさん作って、組み合わせて使いましょうてやつ、その哲学そのものは僕も好きだし、学ぶことの多い教えだとは思っている。なんだけど、自分の仕事に適用しようとしない方が良いと思ってるんだよな。というか、仕事で UNIX 哲学的にバラバラなツール群としてデザインされたものを見ると、げんなりするレベルなので、嫌いといっていいレベルかもしれない なんでかっていうと、それが真に UNIX の10%程度にでもうまくいっているという例をほとんど見たことがないから、という気もする。 djb が例外くらいの気持ち バラバラのツールでまとまった機能を実現させるのであれば、そのバラバラのツールが何を、どういうふうにやりとりするか、というのを統一しないといけない。 UNIX であれば行指向のテキストファイルをパイプでやりとりする、みたいな また、どうすれば使いかたがわかるか
はじめまして。エンタメ領域のDXを推進するブロックチェーンスタートアップ、Gaudiyでエンジニアをしている@kaa_a_zuです。 早速ですが、質問です。みなさんは、所属している組織のコードを誇りに思い、この先数十年間に渡って使い続けることができると確信していますか？ 私は、この質問をされた場合、顔を背ける自信があります。今回は、私と同じようにこの質問に対して "YES" と答えることが出来なかった人たち、そして 「リファクタリングをしたい」と思っているエンジニアが在籍する組織の偉い人たち に読んでもらいたい内容を書こうと思います。 テーマは、技術的負債の返済方法と技術的負債をためない方法についてです。（かなり長いので、HOWだけ知りたい方は4章から読んでいただけたらと思います。） 1. 一般的な技術的負債とは 2. なぜ技術的負債が発生するのか 3. 技術的負債がもたらす問題点 3-1
１．はじめに 2021年、大学関係者の間で呉座・オープンレター事件が話題になった。本稿はこの事件で何が対立軸だったのかを、人々へのアンケート調査の形で調べることを目的としている。 事件のあらましを簡単に述べる。ベストセラー『応仁の乱』の作者である歴史学者、呉座勇一氏が鍵付きツイッターアカウントで、ある女性研究者を揶揄あるいは誹謗していることが明るみに出て、炎上する。呉座氏は謝罪し、ＮＨＫの大河ドラマの歴史考証役を降板した。その後、有識者よりこの事件を一般的な女性差別問題として広く世に問うオープンレターが出され、1300人もの学者らが署名する。半年後に呉座氏の所属機関は予定されていた呉座氏の採用を取り消した。 この事件はいろいろな角度から議論が可能で、すでに多くの記事が書かれている。オープンレターが出るころまでは呉座批判一色であったが、採用取り消しで呉座氏への同情論が出るようになり、最近では
Re: ドメイン固有型(値オブジェクト含む)を再考する - Software Transactional Memo
blog.j5ik2o.me 値オブジェクトはドメイン固有型の一種です。なので、不変と等価判定だけではなく、なにかしらのドメイン固有の不変条件(invariant)を維持する責任があると考えます(もちろん型として切り出すわけですからその投資に見合うだけの見返りがないといけません)。 違う。値オブジェクトとはID以外で等価判定をするオブジェクトの事であって、RubyのHash、Pythonのdict、C++のstd::unordered_setすらも値によって等価判定を行うのでこれらは値オブジェクトであるがドメイン固有型ではない。RubyでHashに入れて渡されたユーザ入力値をValidationしてドメイン固有型に詰め直すのはもちろん必要ならやれば良いが、Hashクラスそのものにモンキーパッチなり特異クラスなりを行って不変条件を維持する責任を負った自分専用Hashを作って普通のHashクラ
追記事項（2020/10/13） 10月13日、本日Numerai Signalsが正式にリリースされた。これに伴ってFounderのRichard Craib氏がMediumに記事を投稿している（画像はMedium記事より引用）。 本記事の初回投稿時にはSignalsのターゲットはブラックボックスと書いたが、現在ヒストリカルターゲットが提供されるようになっている。これに加えてCraib氏の記事を受けて、Signalsに参加するインセンティブについても纏め直した。また記事の随所や画像についても最新のものに更新した。 はじめに 前回記事はこちら。 これまでベータ版であったNumerai Signalsの仕様がほぼほぼ確定した。株価のリターンを予測してシャープを競うベータ版から大きく変更が入り、誰も見たことのないようなオリジナルのSignalを探索するというタフな仕様となっている。筆者はこのト
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
もう10日以上経つが6/10の深夜に電撃的にWeb5が発表された。Twitterで「Web5」の文字やミーム画像がぞろぞろ流れ始めてきたときは冗談だと思ったが、スライド資料*1を読み進めるといったいどこで笑えばいいんだろうと困惑が大きくなる一方だったくらいに、本気の内容で驚いた。 一部の間ではこれはガチだとすぐに騒ぎ始めたが戸惑っている人たちも多そうだった。まだWeb3ですら一般認知されだしたばかりというタイミングで「4」を飛ばしていきなり「5」だ。そりゃあそうだというところだが、どうもWeb5にすぐに反応できた人たちというのは既存のWeb3になにかしらの違和感を抱いていた人たちだったらしい。ウェブのアーキテクチャ、経済思想、ビジネス構造など、どこに違和感を持っていたかによっても刺さっているポイントが違くて、いろいろな観点があるなあと感心しきりだった。 今回発表された内容は基本的にシステム
2022年ノーベル物理学賞：量子もつれ光子を用いたベルの不等式の破れの実験と量子情報科学の先駆的研究で欧米の3氏に
2022年10月5日 2022年ノーベル物理学賞：量子もつれ光子を用いたベルの不等式の破れの実験と量子情報科学の先駆的研究で欧米の3氏に 2022年のノーベル物理学賞は，量子もつれ光子を用いたベルの不等式の破れの実験と量子情報科学の先駆的研究で，仏パリ・サクレー大学のアスペ（Alain Aspect）教授，米のクラウザー（John Clauser）博士，オーストリア・ウィーン大学のツァイリンガ−（Anton Zeilinger）教授に授与される。 量子力学によれば，2つの物体を相互作用させることで，物理的な性質を相関させることができる。例えば2つの光子の偏光を互いに直交させる，量子コンピューターの量子ビット2つが同じ値を取るようにするなどで，これを「量子もつれ」と呼ぶ。単に性質が相関するだけなら珍しいことではないが，量子もつれが特別なのは，もつれ合った２つの物体の性質が，測定するまで具体的
＊この記事は統計学や機械学習を専門としていない学生が書いた主観的なまとめ記事です。間違いが含まれている可能性があります。 統計学・機械学習を学んでいると、たくさんの手法や考えが出てきてよくわからなくなります。 特に自分が何かに取り組んでいるときには、今やっている手法が全体から見てどういうものなのか、より良い手法が無いのかが気になってしまいます。 まるで地図を持たず森の中を彷徨っているような感覚です。 そこで、統計学・機械学習で使われる概念や手法を自分なりにまとめて頭を整理したいと思います。 以下のような図になりました。 以下にそれぞれを説明します。 数理科学 統計学・機械学習のベースとなる学問です。 主に解析学、代数学、幾何学からなります。 微分積分学と線形代数学が基本になってるのは言うまでもないと思います。 その他に個人的に関わりが深いと思う分野を３つ挙げます。 確率論 大数の法則(中心
フーリエ級数展開は関数の座標を決めている｜Dr. Kano
ほとんどの工学部の学生はフーリエ級数展開を学ぶと思うが，これが何をしているかということを，イメージを持って理解しておいて欲しい．というのも，何の因果か，大学３回生を対象にした，フーリエ級数展開やフーリエ変換の講義を担当しているからだ．これらに限らず，数学を勉強するときは，イメージを持つことが大切だ．式変形ができても，そのイメージを持てていないと，実際に使うのは難しい． あなたが今いる場所はｘ，ｙ，ｚの３つの座標 (x, y, z) で表現できる．この３つの座標を使うと，他の誰かの場所も特定できる．我々は３次元空間に生きているからだ．２人がどれだけ離れているかは距離を計算すればわかる．（時間は無視） さて，関数 f(x) も無限に存在する．x の多項式であったり，指数関数であったり，三角関数であったり，何でもありだ．それらの関数はどの程度似ていて（近くて），どの程度異なる（遠い）のだろうか．
モザイク坂とは何だったのか？その変態性に就いて
新宿のモザイク坂が先週で営業終了との事で話題になっていたが、知る人は少なかろうがあそこは実は高架道路なんである。 斜路の高架道路に階段設えたりタイル貼ったりしたのがモザイク坂だったのだな。 じゃあなんでこうなったのかというのには経緯があるのでちょいと書いてみたい。 西口大歩道橋時代に空中駐車場への通路として開通モザイク坂は京王デパートと小田急デパートに挟まれているように見えるが、実は小田急の駅上の京王デパートに隣接した所を通っている。 例えば小田急の降車ホームをよく観察すると 1.南側が狭くなっている 2.南側の天井が斜めに低い という事に気付くはずだ。https://goo.gl/maps/LoyBvgAkdnU7oubeA この斜めは何かと言えば、そう、モザイク坂の高架道路斜路が上にあるんである。 1966年に今の地下広場を擁する西口の立体ロータリーが完成するのだが、その前には大歩道橋
銅錯体が青いのはなぜか。その化学的な理由を突き止める記事 後編 です。 今回はいよいよ 群論 が登場します！ 「対称性」を使って色の仕組みがどのように理解できるのか！？ 前編の内容を前提に進めますので、ご覧になっていない方はまずはこちらをご覧ください： tsujimotter.hatenablog.com 目次： 1. 点群：群を使って分子の対称性を理解する 2. 正八面体配位の点群 Oh 3. シュレーディンガー方程式の対称性と点群 4. 群の表現：点群による3d軌道の変換を行列で表す 5. 点群 Oh の表現の具体的計算 Eの表現行列 C2の表現行列 (1) C2の表現行列 (2) 6. 指標表：表を見れば既約表現がわかる 7. 平面正方形の点群 D4h 8. まとめ 参考文献 1. 点群：群を使って分子の対称性を理解する 前編の記事では、あくまで直感的に2価の銅イオンの錯体が青色にな
Numeraiで学ぶ金融時系列モデル評価指標
雨にも負けず 風にも負けず 冬にも 夏の過熱相場にも負けぬ ロバストな予測を持ち 強欲はなく 決して悲観せず いつも静かに利益を重ねている ... そう言うモデルを 私は作りたい by ??? (20??年) 前書き こんにちは。日本爆損防止委員会です(さっき考えた)。 さて、皆さんは今日も今日とて爆損を垂れ流していらっしゃると思います。その原因は様々あろうかと思いますが、そもそも「原因がわからない」という方がほとんどではないでしょうか。 爆損しているのに原因がわからない、というのは、言うまでもありませんが大変なストレスです。楽しい思いをしようと小さな島に遊びに行ったら殺人事件が起きて誰が犯人かわからないけど容疑者の人たちと一緒に暮らさないといけないイメージです（?）。 どうせ爆損するなら、「あーワイのモデルはこういう市況に弱いことが検証でもわかってて、今はその市況だから爆損なんやー」と原
ダンボール授乳室の改善案を提案する
ダンボール製授乳室の改善案を考えてみた。一応は構造設計のプロでございます。 計算上、プラス3万円ぐらいで行けるんじゃ無いかと思うので検討してほしい。 問題点とメリットの整理メリット 低コスト 軽くて分解可能、どこへでも設置できる建築基準法的に行ける不安な点 強度（人が寄っかかっても大丈夫？） 耐水性・防火性・ 清潔性 上が開いていると不安入口カーテンはちょっと 持ち上げられたりしない？改善提案 素材を「ダンボール」から「ハニカムコアパネル」の2.5センチ材変えましょう作ってるのがダンボール屋さんだからちょっと酷かもしれないと思いつつ。 ダンボールは波板を紙で挟んでくっつけた物です。これに対して、この波板部分を蜂の巣状（ハニカム）にしたものがあります。これをペーパーコアとか言います。メリットは 同じ厚みでも強度を数倍が軽く数倍になる。厚くできるので、防音性能も上がる。 ダンボールは構造上厚み
RISCの元祖、IBM 801はなぜ誕生したのか
RISCの元祖、IBM 801はなぜ誕生したのか：新連載「RISCの生い立ちからRISC-Vまでの遠い道のり」（1/3 ページ） 最近ではArm、RISC-Vなど組み込みでも華々しい活躍を見せているRISCプロセッサ。その歴史的経緯をIT史に詳しい大原雄介さんに解説してもらう連載、スタートです。 先日のキーボード記事が思ったよりも評判良かったようで、少し昔の話を書いてみないか？ ということでいただいたお題がRISCプロセッサ。昨今のRISC-V周りの興隆が背景にあるわけだが、「そもそもRISCの生い立ちは？」という話を少し系統立てて説明をせよ、とのご依頼をいただいた。 ということで、話はRISC以前から始まる。 RISCの祖先というか元祖として認識されているのはIBM 801というプロセッサ（というか、システム）であり、これを開発したのはIBMのThomas J. Watson Resea
真鍋モデルから考える - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Summilux 1.4/50 ASPH, Leica M10P @Chinkokuji Temple, Munakata 先週末、博多の東、宗像市にて第8回 宗像国際環境会議に参加した。 会場の宗像大社は古事記、日本書紀にも記される日本でも屈指の歴史を誇る特別な神社。全島が神域であり神官以外立ち入りできない沖津宮、大島の中津宮、九州本土の辺津宮という直線上にならぶ三宮が一つの巨大な神の領域である。 なお宗像大社は近代日本の存続をかけた日露戦争の際に、連合艦隊司令長官 東郷平八郎提督が必勝祈願をした場所であり、大同元年（806年）10月、唐より戻った空海（のちの弘法大師）がまず身を寄せた場所でもある。日露海戦の主戦場は対馬海峡、神宿る島、沖ノ島近くの海域だったことを思い起こされる人も多いだろう。 そこでは様々な分野で環境に携わる活動をされている実に幅広い方々が参加されていた。多層的かつ立体
ウェブサイト立ち上げ：2024年1月4日 最終更新日：2024年2月1日 １月１日16時10分頃に石川県能登地方で起きましたマグニチュード7.6（気象庁速報値）の地震について、こちらで情報を随時更新して参ります。 ＊随時更新をしております。定期的にページの再読み込みをお願いします。 ＊報道関係の皆さまへ：図・動画等を使用される際は、「東京大学地震研究所」と、クレジットを表示した上でご使用ください。また、問い合わせフォームより使用した旨ご連絡ください。 掲載日2024/01/31 最終更新日2024/02/01 令和６年能登半島地震（M7.6）に伴い若山川沿いに生じた地表地震断層【速報】 Surface ruptures appeared along the Wakayama-gawa River associated with 2024 Noto Peninsula Earthquake
PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス – 回転と極座標｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス – 回転と極座標 こんにちは nobuh です。前々回と前回の２回にわたり PHP と SDL でのプリミティブな操作を使ってコンピューターグラフィックスを楽しんでいるこのシリーズ。３回目は移動や視点の操作で必須となる座標の回転と極座標表示について取り組みます！ ここまでの振り返り 第 1 回 基本的な画像描画方法の説明 PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス 第 2 回 透視投影による 3D 表示 PHPとSDLで始めるコンピューターグラフィックス – 透視投影で3D 少し改良 第 2 回までの 3D 表示の機能のまま、プログラムを少し改良してみました。 まずは 3D データを準備するときに形状と位置がごちゃまぜになっていたのを形状の情報と位置の情報に分離しました。加えてオブジェクト指向っぽく構造を整理しました。具体的には
「品質とスピードに関する16の質問に答えてみた」 t_wada（和田 卓人） | Forkwell Press | フォークウェルプレス
毎回まわす必要はない、「実行順序を決める」ことを大事に 近澤：ユニットテストでそこまで時間がかかるようになるまでは相当なケース数が必要になりますが、E2Eテストだと比較的すぐに到達してしまうので課題になりますよね。毎回全部回す必要はなく「実行順序を決める」ことを大事にしてみるのはどうでしょうか？ 要は実行順序を決め、コントロールして、出来るだけ早く問題を検出できるようにします。ツール使用の有無に関わらず、怪しいところを優先的にテストすることが大事だと思います。 また、普通にパラレルにするのも手段ですが、札束で殴るみたいな話になってしまいますね（笑）和田さんはどうでしょうか？ 「1日でフィードバックサイクルを回すのは遅すぎる」 和田：まず整理すると、実行に1日はかかり過ぎです。 私は現場で絶対防衛ラインを10分にしています。全件を10分で動かします。10分を超える場合は、10分以内に収まるよ
こんにちは． watawatavoltageです．この記事では，制御工学関連書籍の世界について書きたいと思います． この記事は，完成した状態で投稿するのではなく，随時更新していくタイプの記事です． 「はじめに」では，なぜこのような記事を書くのか説明します． コメント欄で，紹介してほしい書籍を書いていただけたら，随時反映していきますので，よろしくお願いいたします． #はじめに みなさんはこんな経験ないでしょうか？ この制御の本わからん！！ なんでこの数式こうなんねん！！ 教授が「〇〇制御探せ」って言ってきたけどどこに書いてあんねん！！ あれあの式どこに書いてあったっけ？？ 輪講におすすめの本ないかな？？ プログラムから理解したいな～～ この本買えばいけるかな～ 体系的学びたい などなど尽きないと思います（箇条書きは随時追加します．コメント欄でも受け付けます）． 僕もいつも経験しています． そ
カフェチームの山本です。 現在カフェチームでは、カメラから取った映像に映っているユーザの骨格や手の位置を検出し、そのユーザがどの商品を取ったかを認識することに取り組んでいます。画像処理によって、関節など（Landmark）が画像上のどこに位置しているのかはわかりますが、実際の空間においてどの位置に存在するかは直接はわかりません。（そのため、例えば、棚に置かれたどの商品を取ったかを判定する、といったことができません。） 前回は、基本的な座標変換と、ワールド座標系とスクリーン座標系との間の変換について調べました。 座標変換について調べてみた 今回は、画像上の位置（＋奥行き）から、実際の空間における位置に変換するため、行列を利用した計算方法をまとめ、コードを実装しました。また、テストとして3DCG（UnrealEngine）を利用しました。空間に配置したオブジェクトを撮影し、その画像内の座標とデ
磁気浮上は、磁気の反発力を利用して物体を浮かせる技術である。同じ極同士の磁石が互いに反発する性質を基にしている。この技術の代表例は、磁気浮上式鉄道である。摩擦を減少させることで、高速走行が可能となる。 2年前に新しい磁気浮上法が発見された。この技術は、2021年にハムディ・ウカル氏によって初めて実証された。彼はモーターに1つの磁石（ローター）を取り付け、磁石の極間の軸がモーターの回転軸と直交するように配置。ローターは約1万rpmで回転し、第2の磁石（フローター）の上に持っていくと、フローターが動き始めて浮上し、ローターの数cm下で宙に浮かんだ。 この磁気力は、フローターを上方向に持ち上げるだけでなく、システムの回転軸が水平であっても、フローターは固定されたように一定の距離を保ち、安定して浮上した。 21年の初期の研究では、浮上力のための説明や多くの実験構成を示したが、フローターの回転の動き
全方向に無制限駆動する歯車――。2021年6月、TwitterなどのSNSがにわかに盛り上がった。関連投稿が1万リツイートを超えるほどに反響を呼んだのは、山形大学と東北大学の研究チームが開発する「球状歯車機構」だ（動画1）。表面に凹凸を設けた球状歯車が全方向（回転3自由度）で動く様子に「ヒト型ロボットの関節部に使えるのでは」といった声が相次いだ。 反響のきっかけとなったのは、21年6月に開催された国際展示会「Japan Drone（ジャパンドローン） 2021」での、山形大学学術研究院機械システム工学専攻准教授の多田隈理一郎氏の講演だった。講演の参加者がTwitter上で球状歯車機構について投稿すると、瞬く間にこの存在が知れ渡った。 インターネット上での人気ぶりは国内にとどまらず、国外にも広がっている。開発者がYouTubeに投稿した解説動画には600件以上のコメントが殺到し、そのほとんど
AI(ChatGPT-4)によるテスト設計作成の現状を評価する #Ques20 / Ques20th
第20回Quesで発表した資料です。 【発表資料中のURL】 ※複数ページで出てくる場合は、初出のページ数に掲載 ◆P3 10X プロダクト本部・エンジニアリング本部 紹介資料 ◆P5 B-Testing.net ◆P7 Matsu(まつ)@Testerchanのツイート ◆P9 IEEE Spectrum ◆P10 第2期電王戦 ◆P12 努力の矛先「将棋電王戦FINAL」第2局 - Seleneを完全に読み切った永瀬六段の才知（マイナビニュース） ◆P15 ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ（MRYYのnote） ◆P19 ソフトウェアテスト技法練習帳 ~知識を経験に変える40問~ JaSST'23 Tohoku ◆P63 Mermaid Live Editorによる描画 ◆P81 お題のネタ元（EgaSaのツイート）
京都市伏見区で天下統一さんぽ
京都市伏見区といえば、日本酒の酒蔵や、伏見稲荷大社などで有名な町だけれど、我々のような地名好きにとってたまらない町でもある。 「武蔵」「長門」といった、旧国名のついた町名がたくさんあるのだ。 伏見区を一日中ぶらぶらして旧国名の地名を集めたら、天下統一できるかもしれない。 豊臣秀吉の城下町、伏見 伏見にやってきた。 伏見駅近くのアーケード 伏見桃山駅を出ると、アーケードの商店街がまっすぐ続いている。 日本各地には、もはや息も絶え絶えといったアーケード商店街がたくさんあるなか、それなりの賑わいが感じられる。 今回は、旧国名の町名を探すのが目的だ。 街角にある住居表示の看板や街の掲示板など、旧国名の町名が書いてあるものを発見すれば、その国を盗ったということにして、最終的に、どこまで国盗りできるのか……というのが今回のさんぽの目的である。 そうこうするうちにさっそく町名を発見。 東大手町を発見 「
変分法 −無限次元空間の臨界点を見出す− - Laborify
こんにちは。高橋 和音 (Kazune Takahashi) と申します。現在は、東京大学大学院 数理科学研究科で特任研究員をしております。この記事では、変分法の概説を試みます。変分法は、微分方程式を考察する代表的な手法です。自己紹介がわりに、どうして変分法を専門にしたのかまず話したいと思います。 私は、大学の数学を勉強し始めてから、積分の世界の素晴らしさに魅了されました。 高校までですと、積分は原始関数を介して求めます。ところが、大学以降に勉強する高度な手法を使うと、例えば原始関数が書けない関数の定積分の正確な値が求まるケースがあります。また、正確な値を求めることができずとも、ある値よりも小さい or 大きいことが分かることが重要である場面も増えてきます。そういう一連の手法が好きになりました。 以下で「汎関数」が出てきますが、変分法で使う汎関数は、関数の積分で書かれます。変分法は、積分を
ソフトウェアの開発者・テスト技術者・品質管理／品質保証の担当者の方へJSTQBからの情報を届ける「JSTQB カンファレンス in 2022 Autumn」。ここで五味氏が「DXに求められるソフトウェア品質とその計測」をテーマに登壇。まずは、DXとDX時代のソフトウェア品質について話します。 セッションの概要 五味弘氏：今（司会の方に）紹介いただいた五味弘と申します。情報処理技術者試験をやっていて有名じゃないかなと思いますが、IPAにいます。今日やっているソフトウェアテストについては、たぶん私のところが一番詳しいのかなと思うので、今日は1時間、話をできればなと思っています。 （スライドを示して）今日の演題は「DXに求められるソフトウェア品質とその計測」です。みなさんもソフトウェアテストをされているので、品質、品質、品質と、耳にタコができるほど聞いていると思います。 さらに、上司または顧客へ
AIを使って映像から通行量(歩行者量)を調査するソフトを作ったけど、最初は解析精度が低くて使い物にならず、いろいろ苦労してカウントの精度を上げた話です。車両の映像解析をした時にも苦労しましたが、歩行者は車両より小さい上バラバラの方向に移動するので、まったく別の苦労がありました。解析結果のムービーはこちら。映像解析は面白い＆奥深いですねえ。 サマリー ・歩行者量を正しくカウントするための要件 ・物体検出の手法と学習モデルの選定 ・軌跡の描画機能によるノイズの発見と除去 ・トラッキング方法の検証と機能追加 ・正しいカウントを実現するための機能追加 ・まとめ 歩行者量を正しくカウントするための要件 以前、車両の通行量を映像解析し際にトラッキングしたり、速度を出したりしててそれなりの結果が出せたので、「歩行者も楽勝では？」と考えてソフトを開発しましたがとんでもなく苦労しました。 そもそも「映像から
このエントリはEngineering Manager Advent Calendar 202213日目の記事です。 まえがき このエントリは、以下のPodcastで話した内容を掘り下げて整理したものです。Podcastの方では本エントリで触れていないチームの具体的な様子等についても話しているので、ぜひ合わせてお楽しみください！ はじめに 以前、エンジニアリングマネージャーを目指す若者の戦略というエントリを書きました。その時点でのエンジニアリングマネージャー（以下EM）というロールへの理解や、実際にEMを目指していくための戦略を整理したものです。 素晴らしいことに、このエントリの投稿からおよそ1年3ヶ月たった今も戦略は機能しており、ロールへの理解を深めつつキャリアを前進させることが出来ています。本エントリでは、EMというロールへの理解の変化や、EMを志向する過程で目指している「最強の現場リー
はじめに AdventCalender論文24日目担当のぱしふぃんです。 突然ですが,最近このような論文1が出ました。 テスト https://t.co/QoXamqHB9w — ぱしふぃん (@pacifinapacific) December 21, 2019 なんとただの１枚絵をVtuberのモデルにできちゃうのです。ニコニコに上がっている解説動画では賞賛のコメントが多数寄せられていました。 これはすごい！ということで私も読んだのですが、データセットを作る段階ですごい労力を費やしているようでした。３ｄモデル1つ1つを目を閉じたり、開けたり、顔を傾けたりと差分をとり、ラベル付けしていくのはとても大変です。 「そんなラベル付けの手間を失くして似たようなことがやりたい！！」 その一つの可能性として今回StyleGANに着目してみます。StyleGANは滅茶苦茶綺麗な画像を生成できるモデルで
【ネットワークの統計解析】第5回 代表的なネットワークのモデルを俯瞰する (3) - Sansan Tech Blog
こんにちは． Sansan DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 2回目の緊急事態が宣言され，昇降デスクを買ったりモニターや服を買い足したりしていました． お財布は寂しいですが，在宅戦闘力が高まりなんだか良い気分です． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる統計解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，DeepWalkやnode2vecをはじめとするnode embeddingの手法を浅く広く紹介しました． 今回は，ネットワークデータに対する深層学習 (Graph Neural Network; GNN) を俯瞰していきます． 数式は可能な限り使わず，直感的に全体像を把握する助けとなれば良いなと思っています． それではやっていきます． はじめに ノード単位のタスクとグラフ単位のタスク グラフフィルタ spectral-based グラフフィル
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