この無駄にゲームして過ごした時間を勉強に充てたら中国語もペラペラになるんじゃね～の！と思ったので1年間やった - どぶろくソロリティ血風録
いつも心に谢谢您……（葱抓餅の袋より） なんとなく中国語をやってみるか、と思い立ったのが確か2021冬ぐらいなんだけど、独学で勉強を始めて概ね１年でHSK3級（体感だと中学英語ぐらいのレベル）に合格したのでその話を書きま～す。 最初に書いちゃうと、合格までにメインで使った教材は主にNHK中国語講座「まいにち中国語（2022年の”言いたいことから中国語”）」で基礎の基礎～文法を覚えて、HSK対策にSPRIX社のHSK単語トレーニングアプリで単語を補強した感じです。 NHKのテキスト6か月分 3,180円とアプリの1級～3級あわせた課金 1,610円。合計5,000円ぐらいなのでかなりお得に勉強できたと思う。 ちなみにどんぐらいできるようになったかというと、ワイの残念なお脳では1年ではペラペラにはならなかったものの、台湾旅行で簡単な注文のやりとりをしたり「オデ、コレ、ハンブンダケ、ホシイダケド
これだけ読めばOK！Scalaの環境構築2023 - Lambdaカクテル
自分は、仕事でScalaを数年間・プライベートな経験を含めると10年弱のScalaの経験がある、そこそこの熟練Scalaエンジニアだ。チームにメンバーが入ってきたり他人に勧めるたびにScalaの環境構築を教えている一方、最新の知見を反映した記事が無くて他人に勧めづらかったので、自分が書くことにした。 現在ある記事 けっこう古びている 覚えながら書かれていることが多いのでやや曖昧な箇所がある(でもありがとう！) 最新のツールが利用できておらず無駄が多い 網羅的でない 今回目指す内容 最新の知見を活用して最短距離を目指す 何もない状況から一通りのツールが揃う所を目指す Scalaの環境構築は年を追うごとに簡単になってきているので、大多数の読者は引っかからずに進めるようになっているはず。 Scalaは基本的にJVMで動作する言語だ。このため環境構築にはJVMのセットアップも含まれるのだが、それに
ChatGPTを最強の学習ツールにする方法 - Qiita
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
[2023年1月版]競技プログラミングを始めたばかりの人にオススメの問題集 - Qiita
「競技プログラミングを始めたばかりの人にオススメの問題集は何？」というのが普段よく見ている Slack で話題に登っていたので、私の考えをまとめました。 おことわり 私は競技プログラミングを本格的に始めてからもうすぐ5年の水色コーダーです。めっちゃくちゃに強いわけではないですが、基礎的なところはある程度習得している、という感じです。 この記事は、そのような実力の私が、あくまでも独自の評価軸で勝手に評価したものなので異論はあると思います。また、各種学習法/問題集について私自身が全て完走しているわけではありません。 これらをご理解いただいたうえで、以下をご覧ください。 最推し: アルゴ式 2023年1月現在、初心者向けの最初の問題集としてお勧めしたいのは アルゴ式 です。アルゴ式の特徴として次のようなものがあると思っていて、それが初心者が練習するうえで適した特徴だと考えるからです ジャンルごと
![[2023年1月版]競技プログラミングを始めたばかりの人にオススメの問題集 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ab07298453abe0b411a6772d74ee9bd7e12b2e64/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwa3RhdGVpc2gmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTRkNWUxYzEyMWNiZDFkNWUxOWE0OWVlYzlhZTJlZGMx%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7ebd91476df1bd77c55722d1778b5847)
放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る（科目対応表付き）｜lumpsucker
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章 数学の基礎知識（p.5～） 第2章 場合の数（p.31～） 第3章 確率と期待値（p.56～） 第4章 統計的な解析（p.69～） 第5章 いろいろな関数（p.103～） 第6章 三角比と三角関数（p.141～） 第7章 証明のやり方（p.160～） 第8章 ベクトル（p.187～） 第9章 微分法と積分法（p.205～） 第10章 その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）
GitHubの使い方を学ぶ「GitHub Skills」が無料公開。GitHubを実際に操作してMarkdown、Pages、Pull Requests、マージのコンフリクト解消などを体験
GitHubの使い方を学ぶ「GitHub Skills」が無料公開。GitHubを実際に操作してMarkdown、Pages、Pull Requests、マージのコンフリクト解消などを体験 GitHubは、実際にGitHubを操作しながらGitHubの使い方を学べる無料の教材「GitHub Skills」を公開しました。 Expand all you know about the GitHub platform. We're introducing GitHub Skills, a new learning experience integrated into the GitHub UI, backed by GitHub Actions. Try it out today! https://t.co/XnqCYdVqBL — GitHub (@github) June 6, 2022 G
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
40代で競プロができるのかという話 - 競プロ始めました-kaede2020-
0.はじめに 1.簡単な自己紹介 2.年をとるにつれて衰える能力 3.低下した記憶力で競プロに取り組む 4.AtCoderのレベル感 5.競プロ上達への道のり 6.競プロとの向き合い方 7.競プロの依存性 8.競プロのコミュニティ 7.これから 8.終わりに 9.＜番外編＞もし後悔があるとすれば 0.はじめに こんにちは。競技プログラミング歴一年半のかえでです。 私はAtCoder Problems でLongest Streak にチャレンジしています。Longest Streakは、これまで解いたことのない問題から一日一問以上解いた連続日数を競うものです。今日、この記録が500日に到達しました。私は解説ACもするので、純粋に自分の力で解いた問題ばかりではありません。それでも、こつこつと続けてきた自分を、ほめてもよいのではないかという気持ちになりました。 ここまで長く続けられたのは、At
ジオシティーズの閉鎖で消えた「わからん科目攻略法」が、埋もれるのがもったいないので、ここで紹介する。
かつて「ワンランク上の勉強法」というサイトで”わからん科目攻略法”というものが紹介されていた。 これは非常に有用な技術なのだが、現在はジオシティーズの閉鎖に伴い閲覧不可能である。。 このまま埋もれてしまうにはあまりにも勿体ないので簡単に紹介し、今日はその技術を土台として自分の頭でモノを考えるという事がどういう事なのかを書いていこうかと思う。 最近全然頭使ってないなという人には参考になるかもしれない。 難しい概念にぶち当たったら、理解しようと思わないで１０回読め あなたが物理の勉強を始めたと仮定しよう。 物理は難しい。 分野によっては一読しただけでは何が書いてあるのかサッパリ理解できない事も多い。 高校生の頃に早々に脱落してしまった人も多いだろう。 この難しい科目を”わからん科目攻略法”は「理解しようと思わずに毎日ただ目を通して10回ぐらい読め。そんで11回目にわかろうと思って読め」と説く
機械学習／ディープラーニングの「数学」が学べるオススメ本
機械学習やディープラーニングに必要な数学項目をピックアップし、そういった項目を教科書的～実践的にカバーしているオススメの「数学」本を紹介する。また中学～大学までの数学全体を学び直したい人向けの本も紹介。 連載目次 機械学習やディープラーニングを学んでいると、その内部の仕組みは計算式なので、やはりどこかしらで数式が出てくる。そこで数学の必要性を感じて本格的に学び始めるという人も少なくないだろう。 では、どのレベルから、どんな本で学べばよいのだろうか。これはケースバイケースで、あなたが大学生であれば大学レベルの本からスタートすればよいだろうが、大学から遠ざかって5年以上たつような社会人であれば、数学をもう少し基礎的なところから復習した方がいいかもしれない。 また、数学に10年以上のブランクがある場合、中学レベルの数学から部分的に記憶が欠落しているかもしれない。数学は積み上げ型の学問なので、一部
放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
パターンプラクティスとは？英語学習への効果・正しいやり方を丁寧に解説 瞬間英作文との違いとは！？ - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回はパターンプラクティスについて考えていきます。パターンプラクティスとはどのようなトレーニングなのでしょうか。英語学習への効果や正しいやり方を丁寧に解説していきます。瞬間英作文との違いも整理しています。パターンプラクティスを正しく理解して、ぜひ実践してみてください。 ↓こちらでトレーニングができます www.youtube.com パターンプラクティスとは パターンプラクティスの歴史 オーラルメソッドの普及 アーミーメソッドの展開 オーディオリンガルメソッドの開発 よくある勘違い 文型学習（文法学習）を無視する 置換・転換・拡張トレーニングをしないで満足する パターンプラクティスだけで話せるようになる パターンプラクティスの目的 パターンプラクティスの効果・メリット 運用可能な文法知識の獲得 簡単な小説を訳を介せずにスラスラ読める 「話すための瞬間英作文」でパターンプラクティス
今すぐ無料でPythonやデータサイエンスを学べる学習コンテンツ7選 | Ledge.ai
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）やデータサイエンスについて身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「統計学について知りたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、データサイエンスについて知識を深めたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2021年1月27日現在、無料で学べるAIやデータサイエンス関連の学習コンテンツを集めてみた。 総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 総務省は2021年1月12日開講した「誰でも使える統計オープンデータ」に先駆け、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講している。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統
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人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
基礎線形代数講座
ワンランク上の勉強法 (https://web.archive.org/web/20130629035806/http://www.geocities.jp/nagare_basi/study/stdy_mokuji.html)
Go の最初の手順 - Training
