おいしいお酒が飲みたくなる 菊正宗 簡単酒肴レシピ「旨いものをみると辛口のキクマサが欲しくなる」という方、 そして「今日の献立、何にしよう？」とお悩みのあなたにも、 ぜひお試しいただきたいメニューを中心に、ちょっとしたノウハウとともに、 旬の食材や季節のテーマを決めてご紹介しております。 いずれも、「飲みたい」と思ったときに簡単に作れるものばかり。 「日頃、料理はほとんどしない」という男性の方もぜひ一度お試し下さい。
いまどきの学部学生をクソだと思う一つの理由 - あらきけいすけの雑記帳
でも、はじめから自分で物事考えられる人なんていないんですよ。 http://anond.hatelabo.jp/20090223034908↑このひとことに釣られました この増田氏はこのエントリを読む限り博士課程まで経験しておられるので、ポジショントーク的に学部学生を擁護する立場をとっておられる。そして増田氏と id:next49 氏の意見の間に「研究分野 discipline」の差による、意見の温度差のようなものも感じる。…のだが、増田氏がこのように学部学生を擁護する態度を採るときに、どうしても「プロセスの軽視」が擁護する側の考え方の態度に入ってきているように思えてならないのだ。 言い換えると、大学での「本当の学問（というか本当に教えたいこと）」の事を考えると、「答えを手に入れることはさして重要ではない、行き当たりばったりの中から、自力で秩序を見つけ出していくための知的能力を成長させるこ
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
ktatchy的ゼミの運営法に対する考え : ある理系社会人の思考
月末が始まりました。今月はたぶんひどいと思います。多忙で。 実は，先日後輩というか知り合いというか友人の結婚式二次会に参加しました。そこで大学時代の友人と再会し，その後全然知らない何人かも含めて主人公のいない三次会を行いました。 その場で出た話題で個人的に考えたことがあるのでそれに関して。 「ゼミの運営法について」 会社でも大学でも，まず間違いなく「ゼミ」があると思います。実験ゼミ，文献ゼミ，戦略ゼミ等，名称はいろいろあるでしょうけど。この場，発表者である研究員，学生にとっては「発表練習の場」「アピールの場」となるかと思います。では管理する側，教授であったりスタッフであったり，あるいは同じテーマに関わるメンバーにとってはどういった場になるのでしょうか。 ktatchyも経験がありますが，大学でのゼミはかなりの割合で「教授が一番よくしゃべっている」印象があります。時にはそこで教授と指導員（ス
2009-02-23 - 結城浩のはてな日記: 明日の天気を表示するPerlスクリプト
LivedoorのWeather Hacksを使って明日の天気を表示するPerlスクリプトです。 準備 C:\work> ppm search livedoor （livedoor関連モジュールを検索） Downloading ActiveState Package Repository packlist...done Updating ActiveState Package Repository database...done 1: Net-DNS-LivedoorDomain-DDNS Update your livedoor DOMAIN (http://domain.livedoor.com/) DynamicDNS records. Version: 0.01 Released: 2006-11-08 2: WebService-Livedoor-Auth [One line d
研究とは「パンク伝統芸能」である - 2009-02-23 - 赤の女王とお茶を
そのこころは、「過去からの蓄積や文脈を踏まえつつ」、「誰もやっていない新しいことをしなくてはならない」。 どんなことにおいてもある程度はいえることではありますが、仕事としての研究にはこの２点が特に強力に求められます。 矛盾？ まあ最初はそう感じます。どんなにたくさん勉強しても知識を得ても、その知識以外のことをやれ、でないと意味がない、と言われるのですから。 大量の教科書や論文を読み、「そこに書かれていなくて、かつ重要なコト」を自然や現象の中から見つけ出すのが研究です*1。 徒労を感じます。 処世の効率を考えれば、すでにある知識を編集してそれっぽくした方がよっぽど早いでしょう。 しかし、現実の出来事をそうした「使える知識」として産みなおすには、研究のこういう泥臭い格闘がどうしても必要なのです。その意味では、研究の仕事というのは「知識の一次産業」なのでしょうね。 どうすればこんなしんどい仕事を
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