子どもへのプログラミング教育は早ければ早いほどいいというものではない。 最近子どもへのプログラミング教育が話題になることが多いけど、恐らく小学３年生までの子どもへの効果はほとんどなく、小学４年生でもほとんどの子どもには難しいと思う。 人間の知能の発達には段階があって、必要な段階に達していないうちにそれが必要な教育を行っても効果は望めない。 まず、なんでこのエントリを書いたかというと、プログラミングには適した発達段階があるということを知らないと、その発達段階に達する前にプログラミング教育を行って、もちろんプログラミングは出来なくて、その子には適性がないという判断をしてしまうとうことが起きてしまうんじゃないかと思ったからだ。 まだ適した段階まで来てないだけなのにプログラミング教育をして失敗して「この子にはプログラミングができなかった/興味をもたなかった」という実績を作ってしまうことによって、将

トヨタ自動車は2016年1月5日（米国時間）、「CES 2016」に合わせて開催した記者会見で同社の人工知能（AI）研究子会社である米Toyota Research Institute（TRI）の体制などを発表。米Googleのロボティクス部門長を務めていたJames Kuffner氏を引き抜いたことなどを明らかにした。 「ソフトウエアとデータが、トヨタのモビリティ戦略にとって不可欠の存在になる」――。TRIのCEO（最高経営責任者）を務めるGill Pratt氏（写真1）は記者会見でこのように述べ、TRIが米スタンフォード大学や米マサチューセッツ工科大学（MIT）などと提携して、機械学習やビッグデータを核とするAI研究を推進する方針を説明した。 トヨタは2015年11月にTRIの設立を発表し、AIの研究開発に5年間で10億ドルを投じると発表したばかり。米国防高等研究計画局（DARPA）で

新年おめでとうございます。久しぶりにブログを更新します。どっこい生きてます。 昨年は、たった１回しか更新しませんでした。 今年はブログを書けるくらいのゆとりを持ちたいものです。 さて、昨年までを振り返ると、一部で「サザエさんじゃんけん予想」が話題になったことがありました。 なんでも８割以上の的中率を叩き出した方もおられるとか。 そこまでするには相当の入れ込みが必要でしょうが、ちょっとパソコンで試すだけなら、わりと手軽にできます。 予想の方法はいろいろありますが、私は以下のブログを参考に、scikit-learnという機械学習を試してみました。 * サザエさんのジャンケンの次の手を決定木で予測+可視化してみた >> http://sucrose.hatenablog.com/entry/2014/11/23/230622 やったことは、上のブログにある通りです。 ・パソコン上に Python

Microsoftの中の人で、OSSとWeb技術を推進するScott Hanselmanが書いたブログ記事 "Open Source is a thankless job. We do it anyway." を勝手に翻訳。 オープンソースは難しい。 セキュリティは難しい OpenSSLの最近の "Heartbleed" バグに関する記事がたくさん出回っている。技術的な分析をすべて読んだら丸一日つぶれてしまうだろうが、 その中にこれはと思う見出しがあった。『OpenSSLはオープンソースの大きな問題を示している。資金不足、人員不足』だ。インターネットを織りなす基本の部分は、ほとんどの場合たった一人によるもので、あとはたくさんのボランティアだ。 〝魅惑的で気が遠くなるような事実とは、ネットワークインフラストラクチャにはこのように重大な部品が存在していて、インターネットの大部分で実際に動いてい

IOCPとRIOのイメージを書いてみた。技術的にはあんまり正しくないと思うけど。 RIOは最初こう書いてみたものの 書き直してみた。どっちにしろ正しさは保証できない。 技術的にちゃんとしてる説明は、まずはMSDN。 What's New for Windows Sockets https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms740642.aspx#Updated_for__Windows_8_and_Windows_Server_2012 でも英語。 それから、Channel9にBUILD 2011のときの動画があるからそれを観ろと。 New techniques to develop low-latency network apps https://channel9.msdn.com/events/Build/BUIL

The Swift Programming Language C#erによる濁った眼で見たSwiftです。間違いや不足などあればつど修正予定。 C#にもSwiftにもある クラスと構造体 ジェネリクス（Swiftでは型引数を取る型引数の制約をつけられるらしい？） 型推論 ファーストクラス関数 ラムダ式 クロージャ サブスクリプト(C#ではインデクサー) 演算子オーバーロード 属性 C#にもSwiftにもあるがSwiftのほうが強力 プロパティ（遅延初期化とかもある。C#だと遅延初期化にはLazy<T>を使うので言語の機能ではない） プロトコル（C#ではインターフェース） 型拡張（C#では拡張メソッドのみ） enum（下に書いたように代数的データ型のサポートがあるので） 文字列（文字列補間、すなわち変数を含んだ文字列とか、変更可能文字列とか） optional（C#ではnullableがあり

メルセンヌ・ツイスターが（日本人が考案したこともあってか）有名だけど、もちろん他にもいろいろある。 WELL Random number generator(WELLRNG) メルセンヌ・ツイスターと同様の長周期ジェネレータで、MTより（各種性質が）よいとされる。MTの松本眞教授もかかわってる。http://www.iro.umontreal.ca/~panneton/WELLRNG.html ラグ付フィボナッチ法 加算だとALFG、乗算だとMLFG。 http://ja.wikipedia.org/wiki/Lagged_Fibonacci_%E6%B3%95 KISS generator(KISS99) マーサグリアの手法。KISSはKeep It Simple Stupidのこと。後述するJKISSのように派生アルゴリズムもいろいろある。 Xorshift 同じくマーサグリアの手法。