プログラマだったら当然知ってるよね？という知識一覧の補足
以下の記事の補足です。 プログラマだったら当然知ってるよね？という知識一覧 なんか適当に書いたんだけど思った以上に読まれてるので補足します。 この記事の要点は プログラマならコンピュータサイエンス(以下CS)の基礎くらい知っててほしいよね という私の気持ちです。みんながCSを勉強してれば、今よりもバグは減り、デスマーチプロジェクトも減り、日本のIT業界のレベルも底上げされると思うのです。そして、 多くのプログラマが程度の差こそあれそれに同意していただけるのでは 、と信じています。 CS系の学部を出て活躍しているプログラマが全てではなく、文系や理系でも非CS系の学部学科を出た人でない人たちが活躍していることももちろん知っていますが、彼らの殆どは 独学でCSの基礎を学んでいるか、もしくは知らず知らずのうちにCSの基礎相当のことが理解できているケースがほとんど だと思います。私が今まで出会った人
プログラマだったら当然知ってるよね？という知識一覧
2019年11月11日追記 ただのタイトルで煽ってるだけの記事に半年経っても未だに大量のアクセスがあるので追記しておきます。 ここで言いたいことは、「プログラマならコンピュータサイエンスを勉強してると役に立つよね」、ということ だけ です。 この一文以上に有用な言葉は以降の文章では出てきません。みなさんの時間を無駄にしないために注意書きをしました。 それでも良いという人は読んでみてください。 Twitterで「〇〇ができるという人が面接に来たけど、『じゃあXXXやYYYって知ってます？』というと知らないという人が多いんだよねぇ」とかいうツイートを見かけて、私はXXXやYYYってのを知らなかったので調べた見たところ、常識とまでは言えない概念だったり、名前は知らなくても誰もが知ってる概念だったり、むしろもっと良いアプローチがあるのではという思想だったりでなんだかなぁと思っていたところ、半日くら
開発マシンの人権スペックについては俺にも語らせろ | anopara
Twitterで開発マシンの「最低限の人権」とされるスペックについての話題が広がっています。 発端はこれです。 対GAFAで研究者の処遇改善 NTT、流出に危機感 NTTでは優秀な人材はGAFA（Google, Apple, Facebook, Amazon）に引き抜かれるので処遇を改善しよう（具体的には給料をあげよう）という話です。 そこで、「いや、給料だけの問題じゃない。意思決定が遅い組織的な問題やITエンジニアの仕事そのものへの無理解に起因する開発環境のチープさに嫌気が差して止めていくエンジニアは多い」という話がぶり返されます。この問題はITエンジニア業を営む人にとっては本当によく見る問題であります。 そんな中、ネットで有名なエンジニアの一人がタイムリーにNTT（研究所）を退社しGoogleに入るというエントリを書きました。 6年勤めたNTTを退職しました これでこの開発環境周りの論
[Linux]ネットワーク経由でHDDデータをダンプ
マシンを移行したり、物理マシンを仮想マシン（P2V）する時なんかに、HDDのダンプをよく取ると思います。 しかし、HDDのフルダンプを取るときは当然ながら、空き容量がたくさん空いた別のドライブ（パーティション）が必要です。また、HDDが1台しかなく、かつ、パーティションも切ってない場合はどうにもなりません。こういう時は、ネットワークごしに別のマシンにダンプするといい感じです。 よく忘れるのでコマンドをメモっておきます。参考にしたページは以下。 Using DD Over Netcat vs SSH 受信側（netcat待ち受けするマシン、ダンプデータを保存するマシン）： [bash] nc -l 12345 | bzip2 -d |dd bs=16M of=[保存先ファイル名] [/bash] 送信側（ダンプするマシン）： [bash] dd bs=16M if=/dev/sdXX | b
Deeplearning4jのScalaサンプルを最速で動かす
というわけで、遊んで暮らすために経済指標が上がるか下がるかを推測する人工知能を作りたいと思います。 最速で、とか書いてる割には前置きが長いので、すぐ試したい方は「サンプルを動かす」のところから読んでください。 TensorFlowについて しばらくTensorFlowを使っていましたが、結局サンプルをちょっと改変したプログラム以上のものは作れませんでした。なんというか、インタフェースが低レベルすぎてモデル構築一つやるのもしんどいです。私は人工知能の研究がしたいのではなく、単に人工知能の応用をやりたいというだけなので、もうちょっと高級なAPI、具体的にはレイヤー1がConvolutionでレイヤー2がPoolingで…というのを指定していく程度の簡便さで使いたい。でもTensorFlowはそういうAPIは用意してくれない。 もうちょっと時間が経てばそういうTensorFlow用のラッパが出来
DeepLearning4J + Scalaで機械学習
DL4Jをバリバリ使ってる人は日本にあまり居ない？ような気がしてきたので、1か月弱くらい色々使ってみた感触などを述べてみる。 DeepLearning4Jってなんだ 公式サイトとかGitHub見てくれ。以下DL4Jと記載。 何が出来るんだ 最近の機械学習系の大体の事は出来るような気がする。RNN（LSTM. GRUは実装中）、Word2Vec、FeedFoward、CNN、RBM（Deep Belief Nets）、AutoEncorderなど。 他のライブラリと何が違うんだ 型付き言語（JVM言語）で組める。他の機械学習ライブラリはC++とか特にPythonが多い。C++は単純に書くのがしんどい。Pythonも悪くは無いのだけど、私にとってはもはやScalaの方が使いやすい（使い慣れてる）のでできればScalaで組みたい。あと、コンパイルされる言語なので数値計算以外の部分はJVMの方がP
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