人間関係はなぜ複雑か？ 読者の皆さんもそうだと思うのですが、様々な人との日ごろのおつき合いの中で、「この人はいい人だ、もっと親しくなりたい」とか、「この人はちょっと苦手だな、なるべく遠ざかろう」などと、感じますよね。もし、誰もが親しい関係を築きたい人と親しくなれて、そうでない人とはつき合わないようにすることができれば、理想的な人間関係が実現して「一件落着！」なのですが、そうもいかないのが現実です。 そもそも、お近づきになりたいAさんと苦手なBさんが案外親しかったりします。Aさんと親しくしようとすると、Bさんがモレなくついてきてしまうということが、まあ普通に起こります。ですので、理想的な状態などを望んでもしょせん無理なのでしょう。さらには、人間って、状況次第でいい人になったり、なんだか利己的な人になったりします。そこまで考えると実に複雑な話になります。 人間関係というものがこのように複雑であ

ベイズで何かを議論する際に、よく無情報事前分布として一様分布が用いられます。 何をもって""無情報""と呼ぶかっていうのは難しい問題で、今回はその話をしようと思います。 スポンサーリンク まず、一様分布ってのは要は平坦な分布だと思ってください。 で、平坦な分布を取るってどういうことかというと、範囲が0から1を取るパラメータを考えたとすると、に対して与えられる確率分布は下のように値1で平坦になるはずです。 これが要は一様分布です。直感的には情報なんてないような気がします。 だって取りうる値の範囲で等確率を取っていて、何か一つの値が出やすいわけでも無いので、直感的には対等だというわけです。 でも、これには欠点があって、パラメータの形を「」と決めつけている所に情報があります。 何を言っているかというと、別にパラメータとしてではなく、を考えても良いのでは？ということです。 ちなみにという形に変換し

テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です？どういうところで当てられるの？" 妻 "歩道の雰囲気？" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当てる 作るもの 港区らしさとは 柵でわかる中央区・千代田区・江東区 最もXX区に間違えそうなYY区の写真とは 技術的な話 参考論文: PlaNet Google Streetview API と Geolonia API 学習について 他の地域の分類機を作る 自分の撮った写真の地域を当てる Limitation まとめ We are hiring! おまけ: モデルと勝負！ 写真から撮影場所を当てる こんにちは、AI・機械学習チームリーダーの大垣(id:Hi_king)です。 こ

「マストドン（もう誰も覚えていない）、インスタ、TikTokの時は乗り遅れてしまったが、今度こそはアーリーアダプトしてやる！」と思い立ち、早速始めてみた。始めた際（1/30）の期待と実際に使った感想を書く。 他人の議論を気軽に楽しむことができる 私は、他人が議論しているところを見るのが大好きだ。 Clubhouseでは、各roomごとに、テーマも目的も異なる会話が行われており、それをラジオやポッドキャストの様に気軽に楽しむことができる。 roomへのjoin, leaveの敷居が低く設計されていることが何よりうれしい。 また、知らない人たちが知らない内容を話している状況に飛び込むのは中毒的快感（覗き見的快楽？）を伴う。Twitter等でも他人の議論に触れることはできるが、リプライを辿っていくことで、そこに至るまでの文脈も「見えて」しまう。 Clubhouseでは今の所、ライブのみであり、そ

夏は少し憂鬱 夏が憂鬱なのは、ある種の儚さがそこにあるからだと、ずっとそう思っていた。 違和感に気付いたのは社会人になって数年経ってからだった。どうも自分のパフォーマンスが悪い。遅刻気味になるし、仕事も日中は手につかず夕方ぐらいにようやく頭が回り出してくる。思考しようにも数秒に一回突然チャンネルを切り替えられるかの如く、思考が中断する。咄嗟に物事が思い出せない。出来るはずの自分がいなくなり、人とのコミュニケーションがうまくいかず、ネガティブなサイクルに陥りがちになる。 そういえば学生の時も、夏は人に会いたくなかったり、体調不良を理由にして家にこもり気味だったりした。小学6年生の時に夏休み見たい映画を見て面白かったのに何故か虚無感を抱いた違和感から始まり、高校では一年の夏休みに部活に行けなくなり、大学では当日に遊びの予定をドタキャンしたりした。自分はそういう人間なのだと思っていた。 カウンセ

ついに来てしまった退職エントリ 人のをぼーっと見てるだけではと思ったので 自分でも書いてみる 私自身、NTT研究所と呼ばれるNTT持ち株会社に所属する研究員でした。 最近は一応武者修行ということで事業会社(東西とかドコモとかそういうところ)にいました。 そんな自分がなぜ辞めるのか頭の整理 なぜ辞めるのか 端的には二つのことから辞めるに至りました。 キャリアチェンジする基準を満たしたから 違うキャリアの場合、他社の方が魅力的だから ということです。 キャリアチェンジする基準は以下の二つを考えていました。 アカデミアを目指せなくなった 研究者以外として一定の業績ができた アカデミアを目指せなくなった 入社当時から、アカデミアを最終的に目指していることから商用化開発ではなく。 なるべく論文がかける研究よりのところを志望しておりました(細かい分野は割愛)。 内定時も研究能力を期待しているから、研究

参考リンク：先日、twitterでこういう言葉を拾いました。「きっと何者にもなれないオタクに限って、写真…カメラ極めようとするよね。」なんとなく同意するところなんですが、ここで質問です。自分を何者だと考えますか？（ザ・インタビューズ） この参考リンクの記事を読んでから、ずっと「僕は何者なのか？」と考えていた。 いやそもそも、何者になりたかったのだろうか？ 僕の父親は医者だったのだが、仕事を終えたあとは飲みに外に出ることが多かった。 それで酔っぱらって帰ってきて、酒臭い息で説教されるのも悲しかったのだが、仕事のことではなく、「飲み屋での自分の顔の広さ」を自慢するのがすごくイヤだった。 「あなたは、何者なのだ？」って。 医者というご立派な職業についたからには、もっと仕事を熱心にやって、その世界で認められようとするのがスジではないか。 にもかかわらず、夜の街でのこと、「あんな人と知り合いなんだ」

さくらインターネット研究所では、超個体型データセンターというコンセプトに則り、あらゆるデバイスと場所がデータセンターとなり、各データセンターが有機的に結合した集中と分散のハイブリッド構造をもつコンピューティングを目指している。 超個体型データセンターにとって、重要な先行コンセプトに、エッジコンピューティングがある。 この記事では、エッジコンピューティング環境において、ウェブアプリケーションをホスティングするためのアーキテクチャを考察する。 エッジコンピューティング Kashifらのサーベイ論文1によると、エッジコンピューティング技術を必要とする背景は、次のようなものになる。 スマートデバイス、ウェアラブルガジェット、センサーの発展により、スマートシティ、pervasive healthcare、AR、インタラクティブなマルチメディア、IoE(Internet of Everything)な

毎日新聞には「ストーリー」という、１ページを使ったルポ記事が載ることは、以前何度か紹介した。 今回、４/９の記事が大層面白かったので紹介する。 同編集部のアカウントでの紹介を、まずお見せしよう。 @mainichistory 毎日新聞の日曜朝刊で2012年4月から掲載中の「Ｓ　ストーリー」編集部です。記者が現場を歩き、見て、聞いて、そして感じながら、ニュースの深層、話題の人物、市井の人々の内面に迫ります。まるまる１ページを使い、記者の思いをこめたルポをお届けします １）今週のストーリーは「旧東ドイツの秘密警察シュタージの爪痕」後編です。ドイツ統一に伴い、東ドイツの恐怖政治を支えた秘密警察「シュタージ」も解体されました。あとには、並べると総延長111キロ超に及ぶ膨大な秘密文書が残されました…（続https://t.co/36cFEX1maA— 毎日新聞ストーリー編集部 (@mainichis

2021-01-18追記 2015年に書いた記事を、大幅に加筆修正のうえ、以下のページに移動しました。 news.yahoo.co.jp

In the similar manner that a theory of physics can be verified by the correspondence to a physical phenomenon, can mathematics, more generally formal sciences be verified? In order for the verification, a specific group of phenomena may be presumed for each formal science. For example, the Peano arithmetic as a theory of mathematics can be verified by the correspondence to a sort of phenomena that

２次元の正３角形、３次元の正４面体を延長した、４次元空間にある正三角錐の体積はいくつになるか。 さらに延長して、一般にＮ次元の正三角錐の体積はいくつになるか。 ４次元空間にある正三角錐のような図形は、正五胞体というのだそうだ >> wikipedia:正五胞体。 ウィキペディアには『超体積: (√5/96)a^4』と書かれているが、これはどうやって計算したのだろうか。 いきなり４次元では想像が付かないので、目に見える２次元、３次元から類推しよう。 まず２次元の正方形、３次元の立方体を考える。 とある１つの頂点から伸びる辺を全て含むように平面で切り取った角錐のことを“コーナーブロック”と呼ぶことにしよう。 “コーナーブロック”とは、上の図で青く塗った部分のことだ。 ２次元の場合は直角２等辺三角形、３次元の場合は切り口が正三角形となるような三角錐である。 ４次元の場合、コーナーブロックの切り口

「ロシアって英語通じるの？」 「ロシアって英語が通じないんじゃ…」 という質問をよく受けます。 自分はロシア語より英語のほうがレベルが低いのであまり気にしていないのですが、やはり海外といえば英語というイメージがありますよね。 今日は自分が目撃したり、ロシア語ができない友達や父から聞いた話などから場所ごとに、 〇…通じる、▲…通じることもある、✖…ほぼ、完全に通じない でまとめてみたいと思います！ では、はじめます！ ロシアで英語が通じる場所、通じない場所 空港、飛行機 交通機関 ホテル…〇 劇場、イベントホール…▲ 博物館、美術館、図書館 レストラン・ファーストフードなどの飲食店、スーパー、お店…▲ 食堂（スタローバヤ）…✖ お土産屋さん…〇（地方…▲） 町の人々 おわりに ロシアで英語が通じる場所、通じない場所 ロシアで英語が通じる場所と通じない場所をまとめてみました。 空港、飛行機 チ

Здравствуйте （ズドゥラーストビーチェ＝こんにちは）！どうもタヌ吉です。 私、都内某私立大学からモスクワ市内の大学であるMGIMOへ一年間の交換留学に来ている、日本産タヌキです。 本日はロシアを代表する航空会社であるAEROFLOT(アエロフロート)について書いていこうと思います！ （青、赤、白。ロシア！） 日本からロシアに直通で飛ぶとしたら、二つの航空会社が候補として上がります。 一つはみなさんご存知のJAL（日本航空）、もうひとつは実はAEROFLOTなんです。 なんとその規模は東ヨーロッパ第一位！世界中のいろんなところに飛び回っていますね。 例えば東京からパリに飛びたい場合、モスクワ経由でAEROFLOTを利用すれば安く行くことができるため利用者も多いです。それ以外にもプラハ、ブタペスト、ベルリンなど主要都市には大体飛んでいますね。 …しかし日本のおもてなし精神に溢れたサ

モスクワに計４日ほど旅行に行ったので、その経験を元に。 １．ロシア語やキリル文字が全くわからない状態でのひとり旅 事前に「ロシアでは英語は通じない」と聞いてはいたが、まさかここまでとは思わなかった… 国際空港の入国管理官や保安検査員ですら、英語が全くできないという人が普通にいます。しかも割と高圧的。覚えていろ、シェレメーチエヴォ国際空港。 TOEICの平均点は日本より高いはずだが、実感としては日本以上に英語が通じる可能性が低い。 若い人はそこそこの割合で英語ができる印象があるが、旅行中にヘルプを頼む方々（美術館や地下鉄の職員等）は年配の人が多い。こうなるともう、周囲で英語を喋れる人を探すか、ボディランゲージで戦うしかない。 特に厳しかったのが、地下鉄の利用。ホームの壁に駅名は書いてあるが、英語の記名はないため、本当に降りた駅が正しいのか不安だった。最低でもキリル文字と発音の対応は勉強してい

旅行のためロシア語を勉強しよう！と思いたちYoutubeで動画を漁ってみるも、日本語ではそんなに数がない。需要がないのか、そもそもロシア語の文法に関する記事もすごく少ない。 せっかくなので英語の勉強もかねて英語で動画を漁ってみた。 おすすめをいくつか挙げる。 1. Mari Johnson: RUSSIAN // Basic Words + Phrases for Travellers 個人的にもっとも知りたかった「トイレどこ？（ГДЕ ТУАЛЕТ?（グアジェ・トウイレット？））」の言い方が説明してあってポイントが高い。 発音の仕方も丁寧に解説してくれてる。 2. 50 COMMON PHRASES IN RUSSIAN: BASIC RUSSIAN 英語の発音が分かりやすい。 だが、「そんな言葉旅行で使わんくない？」というフレーズが多いのが残念。 Прощай, товарищ !

関係ない人にはまるで無関係だけど、知りたい人にはすごく助かるのが技術系や旅行の情報で、サンクトペテルブルクに4日間、モスクワに2日間一人で旅行してきて、ガイドブックやネットの情報と違っていたことや違わないけど実感として思ったところを参考までに置いておくのがネットへの恩返しだろうと思って。 旅行先の貧弱な回線で重い写真を大量に読み込ませられるのつらいからファイルサイズは小さめにした。 ビザ 日本のパスポートはかなりの国をビザ免除で行けて便利だけど、ロシアは観光でもビザがいる。必要な書類の情報とかは他の人が書いてる通りだけど、大使館の受付けの状況が変わってた。（業者に全部頼む人は関係ない話。） ネットで調べた時は「大使館での整理券の配布は1日70枚くらいで、朝9時半に行けば間に合う」となっていたけど、自分が5月中旬に行った時は整理券は25枚、8時前には並ばないと取れない（早い人は6時くらいから

こちらのtogetterを目にして、海外では相模原事件とピーター・シンガーを結び付けた議論はされているのだろうか、とぐぐってみたところ、シンガー自身が豪州ABCのQ&Aという番組でこの問題について追及された際のやり取りを取り上げたデイリーメール記事が見つかった。以下はそこからの引用。 After 19 people were massacred at a disabled care facility in Japan, disabilities advocate Kath Duncan asked Mr Singer whether his views inspired such violence. Ms Duncan only got part way through her question before Mr Singer cut her off to ask, 'And you t

plotrixパッケージに含まれるgap.plot()関数は、データの途中を省略したプロットを行う関数で、以前に少し紹介した。 このとき、typeに"o"、"l"、"b"などを指定した場合、省略範囲にかかるラインは描画されない。 省略部分（まで|から）のラインも欲しい場合があるかもしれない。 要するに、こんなかんじの図である。 上記の図を描くためにgap.plot()に少し小細工をしたものを用意した。 gap.plot.addline <- function(x, y, gap, breakcol = "black", breaklty = 1, xlim = range(x), ylim = range(y), xtics = NA, ytics = NA, lty = rep(1, length(x)), col = rep(par("col"), length(x)), pch =

ギャップのあるデータ 例えばこのようなデータが有るとする。 testdata <- data.frame(x = 1:10, y = c(1,3,2,4,3,21,23,22,24,23)) 前半と後半の間にデータの大きな飛躍があるため、そのままプロットすると前半部、後半部の変化が相対的に小さくなって見難くなる。 ## 通常のplot plot(testdata, type = "b") 実際そうなのだから別にこれで良かろうという意見もあろうかと思う。が、やむを得ない事情から中間部を省略しなければならないという状況に立たされる場合もあるかもしれない。きっとある。あるに違いない。 plotrixパッケージ そのようなことをするためのツールを含め、なんか色々入ってるplotrixパッケージというものがある。 CRAN - Package plotrix 今回はこれを使ってデータを省略したプロッ