ソフトウェアエンジニアに必要な英語 - hydrakecat’s blog
ソフトウェアエンジニアと英語の話というのは、しばしば話題になります。 それだけ多くの人が英語について気にしていると思うのですが、「英語やらなきゃ」と言っている人に話を聞くと意外と動機が漠然としている印象があります。 果たして日本企業で働くソフトウェアエンジニアにとって英語は必要なのでしょうか？必要だとしたら、どういう英語が必要なのでしょうか？ この記事は、そのあたりの疑問を自分なりに整理するために書きました。 いつもの固い記事とは違って、きちんと下調べもしていないし、勢いで書かれた内容となっていますが、ご容赦ください。 なお、この記事はエンジニアの英語力 - 怠惰を求めて勤勉に行き着くに触発されて、 Androidアプリのビルド待ち時間に書かれています。エモい記事を書いてくださったしろやまさんと、Androidアプリのビルド時間、それに業務時間中に記事を書くことを快く許してくれた会社に感謝
【第5回】 係り受けのむずかしさ│最新テキストマイニング講座│テキストマイニング・ラボ│プラスアルファ・コンサルティング
第2回で係り受け解析（＝構文解析）をご紹介しましたが、 今回は、そのむずかしさの一端をご紹介します。 －日本語文法の基本原則：連用と連体－ 日本語の係り受け文法の基本は、 1. 文の前方から後方に係る。 2. 連用修飾句は用言に係る。 3. 連体修飾句は体言に係る。 という３点に尽きます。簡単明瞭ですね！ 「すっごい美味しい！」と普通に言いますが、ちょっとたどたどしく聞こえるのは 「すっごい」が連体形なのに「美味しい」という形容詞（用言）に係っているからです。 この文には他に係り先となる単語がないのでこれでも解析できますが、文法的には間違いと言えます。 だったら、文法的に正しければ連用・連体の原則だけで機械的に係り受けができるかというと、 そう単純でもありません。コンピュータにとってどんな場合がむずかしいのか、見ていきましょう。 －連用・連体の判断がつきにくい時－ 実は連
2009-03-11
http://d.hatena.ne.jp/m-hiyama/20090311/1236729482から連想したwikipedia:停止性問題の話。 前から疑問だったのだけども 「プログラムAとデータxが与えられたとき、A(x)が有限時間で停止するかどうかを決定せよ」の「データx」は不要な情報ではないのかな。Aとxを結びつけたものをA'と呼べば、 全てのプログラムA'に対し、 -A'()が有限時間で停止する ⇒ H(A')は有限時間でYESを出力して停止する。 -A'()は有限時間では停止しない ⇒ H(A')は有限時間でNOを出力して停止する。 Hの定義より、Hは入力(A')によらず必ず停止する事に注意されたい。となる。いや、結びつけて云々という説明を省くためなのかもしれないが。 もう一つ疑問なのだけれども 不完全性定理の公理系に相当するものは何か？と考えるとチューリングマシンでは遷移関
バカ犬を使った停止性問題のわかりやすい例え - 明日とロボット
チューリングマシンとかの話で出てくる停止性問題について、とてもわかりやすいたとえ話を聞いたので紹介。 停止性問題 停止性問題（ていしせいもんだい）は、（直接的には）計算可能性理論の問題で、チューリング機械（≒プログラム、アルゴリズム）Aに入力xを入れたら有限時間で停止するか、という問題。アラン・チューリングは1936年、停止性問題を解くチューリング機械が存在しない事を対角線論法で示した。すなわちそのようなチューリング機械の存在を仮定すると、自身が停止すると判定したならば無限ループを行い、停止しないと判定したならば停止するような別のチューリング機械が構成できるという矛盾が導かれる。 (Wikipedia) 単純にいえば、「与えられたプログラムが停止する」ということを判断し停止するプログラムは書けないということ。 なぜなら、もし、そういったプログラムが存在するようであれば、結果をひっくり返した
都民にピンとくるように「東京ドーム何個分」をなんとかしてみた（面積編） - Heppoko Binbo Yarou no Newbie Nikki
もの 面積(m2) 東京ドーム 一般的な3LDK 70 約700個で東京ドーム1個分 テニスコート 260 約200個で東京ドーム1個分 サッカーコート 7140 7個で東京ドーム1個分 東京ドームのグラウンドの面積 13,000 東京ドームの約30% 東京ドーム1個分(建築面積) 46,755 1個分 日比谷公園 16万 約3個分 歌舞伎町 34万 約8個分 東京ディズニーランド 51万 約10個分 銀座 87万 約20個分 皇居の総面積 230万 約50個分 お台場 300万 約70個分 東京都中央区 1,015万 約220個分 新宿区 1,822万 約400個分 香川県 18億7600万 約4万個分 地球の陸地 148兆8900億 約32億個分 ※ 地球の面積が間違っているという指摘があったので、調べて修正しました
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【第２回】自然言語処理の基礎技術 “構文解析” とは？│最新テキストマイニング講座│テキストマイニング・ラボ│プラスアルファ・コンサルティング
GitHub - cmu-sei/SCALe: SCALe (Source Code Analysis Lab) is a static analysis aggregator/correlator which enables a source code analyst to combine static analysis results from multiple tools into one interface, and also provides mappings for diagnostics f
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# 戦隊出た人あるある