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ある事柄について語ろうとする時、いわく言いがたい居心地の悪さを感じることがある。たとえば「民主主義」がそうだ。「民主主義は大切だと思うか」と問われれば、迷わず「大切」と答えるが、そう即答しながらも、どこか口先だけでものを言っているような違和感が拭えない。まるでサイズのあわない借り物の服を着ているような収まりの悪さを感じてしまうのだ。 よく言われるようにそれは、民主主義が血肉化されていないせいかもしれない。私たちの社会は自らの手で民主主義体制を生み出したわけではないからだ。 「コーポレートガバナンス(企業統治)」という言葉もこれと似ている。 東芝、みずほフィナンシャルグループ、日産自動車、関西電力、三菱電機と挙げれば、どれも世間で名の通った一流企業だと思うかもしれない。だがこれらはいずれも近年、経営の歪みが表沙汰になった企業だ。こうした企業の不祥事が問題になるたびにコーポレートガバナンスの重
はじめに 今年もついに、大学生協事業連合謹製のブックリスト「大学生のための100人100冊」がバズって絶賛されたり猛批判されたりする季節がやってきた。 https://www.univ.coop/pamph/pdf/book-100.pdf まあ、選書がいいとか悪いとか、衒学的だとか、衒学的で大二病だとして何が悪いのだとか、相対性理論の元の論文を読む意味全然ないだろとか、分野が偏りすぎだろとか、論理哲学論考の原著はさすがに読ませる気ないだろとか、まあいろんな意見が出て当然だとは思う。 (量子力学などと違って、特殊相対性理論は元の論文を読んでも害はない気がする。自然科学と原文/古典主義は相容れないという事実を選者がちゃんと理解しているかは怪しいが、それはそれとして「古典*1! 天才の論文! 原著! 簡潔な説明! カッコイイ!」みたいな素朴な感情は否定しても仕方がないし、自然科学の理論を学ぶと
0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習(ディープラーニング, Deep Learning) への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人!? SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える(やらなければいけない)のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル
関わっているあるプロジェクトで、Javaでのコンポーネントベース開発を進めるためのクラス図が出来上がりつつある。DDD(ドメイン駆動設計)に関心を持つ技術者にとってお手本になるような端正なドメインモデルだ。それを眺めながら関係者がしみじみと感じていることがある。どんなに優秀なドメインエキスパートと組んだとしても、DDDにもとづいてこのモデルを「先に」生み出すことは不可能だっただろう。 どういうことか。我々はまず、泥臭い分析と設計を重ね、あるべきデータモデルを完成させた。そのうえで実装方式の専門家の協力を仰ぎ、クラス図が出来上がった。つまり、データモデルからドメインモデルが導かれたのであって、その逆ではない。じっさい、ドメインモデルからデータモデルを導くことが不可能であったことは、両者を並べたら一目瞭然なのであった。 これは重要な論点だ。データモデリングとドメインモデリングのどちらを先行させ
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