高卒新人に資産運用を説明する - やしお
今年入社の高卒の新人と雑談していて「会社の確定拠出年金のこととか何を選ぶのがいいとか分からない」という。集合研修でも制度そのものの解説はあったけどよく分からず、学校でも習わなかったので、漠然としか分からないと言っていた。 それで「自分はこういう理解で、こうしている」を整理して伝えることにしたのでそのメモ。結論としては「長期でインデックス投信」なのだけど、そこに至るバックグラウンド等も含めて説明したいと思った。 前提 そもそも趣味や仕事に注力したいので、株や不動産を一生懸命やりたいとは全く思っていない。 自分は普通の会社員で、その道のプロ（銀行員や証券マンやファイナンシャルプランナー）ではない。 大損は絶対に嫌だし、時間を遣いたくない。株の勉強とかもしたくない。 経済システム 現在は「産業資本主義」というOSで世の中が運用されている。 このシステムでは「富の総量が時間の経過で増えていく（右肩
高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
山中伸弥の提言
提言１ 対策はこれからが本番。賢い行動を粘り強く続けよう。 緊急事態宣言の効果で、大都市では感染者が減少し、新たな感染者の発生していない地域も多くなってきました。しかし、油断大敵です。新型コロナウイルスへの対策はこれからが本番とも言えます。ウイルスは私達を試しています。緩んだところから、一気に勢いを取り戻します。ウイルスの勢いが少し弱まっている今こそ、次の波に備えた準備を整える必要があります。 提言２ 国民全員が日常を見直し、人と人の接触を減らそう 新型コロナウイルスは対策を止めると、１人の感染者から少なくとも2.5人くらいに感染すると考えられています。10人から25人です。これをR=2.5と表現します。油断すると感染者は対数的に急増します。感染者を横ばいにするには、Rを1程度にする必要があります。１人の感染者が他の１人にしか感染させないと、感染者数は横ばいになります。そのためには、人と人
積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田と申します。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 発売日は 3 週間後の 2023/7/26 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容や特徴について、簡単に紹介させていただきます。 2. この本はどういう本か 本書は、主に次のような方に向けた、高校数学の「超」入門書です。 高校数学をはじめて学ぶ方 数学を学び直したい方 日本ではたくさんの数学の本が毎週のように出版されています。しかしこの中の多くは、難しくて多数の人が挫折してしまうか、雰囲気でわかった気にはなるけど結局身に付かないかのいずれかです。 そこで本書は
---【追記：2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ って思った方、ごめんなさい（苦笑） 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての３次元回転の表現の基礎の理解
00年代にインターネットでその名を馳せたアンサイクロペディアというサイトがある。 言わずと知れたネット百科事典であるWikipediaのパロディというコンセプトで、「誰でも編集できる自由気ままな百科事典」を謳っているサイトである。それがとうとう最終局面を迎えている。 かつてのアンサイクロペディア かつては[[あああああああああ!]]や [[1=2]]など外部で取り上げられるような記事も多く生まれ、10年ほど前にインターネットをやっていた人間なら必ず一度は覗いたことがあるだろう。 2005年の日本語版開設以来順調に規模を拡大し、07年に5000記事、08年には10000記事を達成するなど00年代の終わりに全盛期を迎えていた。 この頃には単なる世相の風刺に留まらず、旬のアニメやエロゲに関する記事など、オタクの総合百科事典としてのちのニコニコ大百科やピクシブ百科事典のような機能も備え、隆盛を極め
民事調停を起こして騒音問題を解決した - クソパンダの健康生活
URのマンションにもう15年くらい住んでいる。ここは年配者か子育て世代しかいないので静かで住みやすく気に入っているのだけど、4年前に上に引っ越してきた人がだいぶうるさくて困っていた。いろいろ調べて自分で民事調停を起こして解決した。 時系列 4年前の話 下の子が生まれて1歳になった頃に、真上に5人家族が引っ越してきた。挨拶に来られたのはご両親と小さい男の子の3人だったが、あと二人子供がいらっしゃるとのことだった。見た目は普通の、このマンションによくいるような家族だった。こちらも子供が2人いて、下階とはいえ音や振動は上にも伝わるため、うるさかったら教えて下さいね、というような事を話してその場は終わった。 夕方や夜はたしかに足音がドコドコうるさかったが、うちの子もフローリングで飛び跳ねてるしそういうもんかな、と思って気にしないでいた。岐阜の母親が遊びに来て、子供を寝かしつけてリビングでおしゃべり
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ 日本の人口は、ざっくり1億2000万人ですが、約100年後の2120年には4973万人にまで減るとの予想があります（国立社会保障・人口問題研究所の2023年4月の将来推計人口）。以下のグラフにあるように江戸期に3000万人を超えた日本の人口は、明治維新以降のわずか100年で3倍の1億人超となり、再び100年で半分以下に減ろうとしています。われわれは今、ジェットコースターで言えば最初の坂を登りきってスーッと滑り出して急降下する坂に向かって走り始めたところです。 50年後や100年後については出生率や外国人比率など予想が難しい要
LOG関数で2を底とする対数(二進対数)とO(logN)の意味を知ることは情報処理の基本である【Excel】 - わえなび ワード＆エクセル問題集 waenavi
対数のlogを勉強するときにまず最初に習得するのは常用対数です。 【LOG・LOG10関数】Excelで10の累乗と常用対数が使えたら数値の桁数が計算できます 常用対数を習得したら次に習得するのが2の累乗と2を底とする対数です。学生の時に、2，4，8，16，32・・・と2の累乗を覚えた人もいるのではないでしょうか？ 大人であれば、2を10回かけたら1024（=約1000）になることを知っておいても損はないでしょう。携帯電話の「ギガ」はもともと2を30回かけると約10億＝1ギガの情報量になるところからきています。2の累乗と2を底とする対数を理解することは情報処理を理解する第一歩と言っても過言ではありません。 そこで、今回は、Excelで2の累乗と2を底とする対数を求める方法とその応用について解説します（2進数については深入りしません）。 目次 １．まずはExcelで２の累乗の性質を考えてみよ
Unityを学ぶための動画を集めたサイト「Unity Learning Materials」。ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの安原氏が、ゲーム制作に使う数学について解説しました。Part3は、「対数」について。対数における公式とその重要性を例を用いて説明しました。 指数関数とは何か 安原祐二氏（以下、安原）：それではパート3ですね。「対数」というテーマでがんばっていきます。パート1から8まである中で、たぶんこのパート3に一番大事な話が含まれているので、ここはぜひ真剣に聞いてもらえればなと思います。 まず、指数関数の話をしましょう。f(x)、イコール例えばa（なにかの数字）があったとしてそのx乗、これを指数関数と呼びます。aは必ず0以上です。負だとこれは考えられないんですよね。0以上です。 どんなグラフになるか。これはまた、aが1以上か1以下かでだいぶ形が変わりますが、1より大きい場合を
5月8日から，突然 #検察庁法改正案に抗議します というタグがトレンド入りしました． どのくらいの量ツイートされたのかを見てみると，5月8日20時から5月11日15時までの間に，リツイートを含めて4,732,473件，リツイートを除くと，564,797ツイート，拡散に関わったユーザは588,065アカウントでした． 1時間ごとのツイート数を見るとこんな感じ． なんでこんな爆発的に広まったんでしょうか．これだけ広まると，逆にボットとかスパムの影響じゃないの？と考えてしまうのがソーシャルメディア研究者の基本です． というわけで，調べてみましょう． 早速データを収集します．今回は周辺データも見ようということで，「#検察庁法改正案に抗議します」だけじゃなくて，「検察庁」「定年延長」「三権分立」でデータを収集しました． ツイートしたのはボットだったのか？まず最初に疑われるのが，ボットが大量にRTした
エビングハウスの忘却曲線の実験を根拠にした勉強法がインチキである理由を丁寧に説明する｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
ヘルマン・エビングハウスはドイツの心理学者です。 記憶に関する実験的研究の先駆者で、忘却曲線を発見した人です。 このため、エビングハウスが忘却曲線を発見することになった実験を根拠にした勉強法を提唱するYouTube動画、Web記事、ツイート、本がたくさんあります。 たとえば「エビングハウス」でググると、検索結果上位に『エビングハウスの忘却曲線で分かる、最適な復習のタイミング』というWeb記事が出てきます。 この記事には、以下のように書かれています。 この記事で紹介したベストな復習のタイミングは、 1日以内に10分 1週間以内に5分 1か月以内に2~4分 の3回です。 この方法を上手く取り入れて勉強し、大きな成果を上げていきましょう。 (『エビングハウスの忘却曲線で分かる、最適な復習のタイミング』 https://ryugaku-kuchikomi.com/blog/ebbinghaus-t
1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻（E869120）と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab
こんにちは、はじめまして。筑波大学附属駒場高等学校 3 年生（今年 4 月から東京大学に入学予定）の米田優峻（@e869120）と申します。私は競技プログラミング（競プロ）が趣味で、AtCoder・情報オリンピック・パソコン甲子園などの大会に出場しています。2021 年 3 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、国際情報オリンピックの 2018 年／2019 年／2020 年大会で金メダルを獲得しています。*1 とはいえ、決して簡単にこの記録を手に入れられたわけではありません。何度も挫折と失敗を経験しながら自分のスキルを磨いた結果、競プロを始めてから 3 年後にはレッドコーダーになることができたのです。 今回は「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会を頂いたので、私が中学 1 年生の秋に競技プログラミングを始めてからレッドコーダーになるまで、そして国際情報オリンピ
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編（2021/4/26 公開予定）では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編：数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会（いわゆる「IT 化」）が急激に進行していく中、
エントロピーとは何か
「エントロピー」という概念がよくわかりません。 - Mond https://mond.how/ja/topics/25cvmio3xol00zd/t242v2yde410hdy https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mond.how/ja/topics/25cvmio3xol00zd/t242v2yde410hdy 「エントロピー」は名前自体は比較的よく知られているものの、「何を意味しているのか今一つ分からない」という人の多い概念である。その理由の一つは、きちんと理解するためには一定レベルの数学的概念（特に、微積分と対数）の理解が必要とされるからであろう。これらを避けて説明しようとしても、「結局何を言いたいのかすっきりしない」という印象になってしまいやすい。 「エントロピー」を理解し難いものにしているもう一つの理由は、「エントロピー」という概念が生まれた歴史的経緯
1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田です。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 本稿では、この本を書いたきっかけや、この本に懸けた思いについて記したいと思います。 なお、本の内容紹介につきましては、以前こちらの記事に書かせていただいたので、まだ読んでいない方はぜひお読みください。 2. 前提：数学はあらゆる人が身に付けてほしい 執筆のきっかけについて書かせていただく前に、まずは数学に対する僕の考えを述べておきます。僕は、高校数学の基礎くらいのレベルの知識は、あらゆる日本人が身に付けるべきだと思っています。 この理由としては、仕事の幅が広がる、論理的思考力が身につくなどた
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
はじめに 最近のCSSのアップデートは目覚ましいものがありますが、 みなさんは、CSSの値と単位がここ1年くらいで大きく変わっていることはご存知ですか？ Dynamic viewport が追加されたり、math 関数が追加されたりなどの大きな変更は、ご存知かもしれないですが、calc()で ネイピア数 e や 円周率 πなどが使えるようになったり、 フォントに相対的な長さ単位が追加されていたりと細かい変更も多くあります。 そのため、この記事では、CSS Values and Units Module Level 3 から CSS Values and Units Module Level 4の変更点を中心に紹介しようと思います。 Viewport単位 CSS Values and Units Module Level 3 から CSS Values and Units Module Le
はじめに 事業としてソフトウェア開発を行う企業にとって、自分たちの開発チームの生産性が十分に高いのか、あるいはそうでないのかについては大きな関心があります。 そのこと自体は、何かを計測し、改善するというのは営利企業としては健全です。一方で、ソフトウェアエンジニアリングの世界で「生産性の高さ」だと主張できる汎用性の高い指標は存在しません。こういった状況の中で、「生産性」を巡る議論は経営やビジネス部門とエンジニアチームとの間で繰り広げられ、場合によっては大きな不和や不信感につながることも珍しいことではありません。 今回は、エンジニアの開発生産性について、さまざまなステークホルダーと議論する上で把握しておきたいさまざまな論点について解説します。それによって、「我々が本当に議論すべきテーマは何か」についての共通認識をつくるための土台を構築することを目的としています。 もしかしたら改善したいことは「
教養としてのコンピューターサイエンス講義 今こそ知っておくべき「デジタル世界」の基礎知識www.amazon.co.jp すばらしく良い本なのは間違いない。プリンストン大学の講義なので網羅的だ。この網羅的は、ハードウェアからコンピュータ関連の知財、更にはコンピュータ教育や個人情報保護はどうあるべきかまでというドメインが広くて全部カバーしてるという網羅性と、「ソフトウェアはもともと数学と考えられてたので特許が適用されなかった」みたいな、それぞれの知識内の範囲がすごく広いことの両方を指す。つまり、広くて深い。 事例が新しいし、内容が親しみやすいから若い優秀な人が書いた本かと思ったら、著者はC言語のカーニハン先生！！名前とWikipediaを見直してしまった。 なにしろこんな大御所が、ここまで細かく網羅的な、押し付けがましくなく書いてある入門書を出してるのはすごい。本のタイトルにカーニハンが腕組
ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)① 今回HIKKYさんのアドベントカレンダーに投稿するにあたって、別の温めてたネタはあったんですが諸事情により封印してしまったので、何か別のテーマにしようと考えました。 で、色々考えたのですが、特に思いつかなかったのでCG数学の初歩的な話をしようかなと思います。実際VKetCloudの中でも基本的な数学は必ず使われてますし。 あと「ゲームメーカーズ」さんの記事でも取り上げていただいた、僕のCEDEC+KYUSHU2023の数学のお話がやたらとウケがよかったため、数学の話で行くことにしました。 で最初に書いておくと、書きたかったことの半分もかけていません。 時間の都合上と、あと数式と頭が多すぎるのか、このドキュメントの編集が何度も落ちるからです。 と言うわけで、今回は概要と三角関数とベクトルの話だけにします。 あとは年末年始休みの間にでも続きを書きま
ChatGPTはどのように学習を行なっているのか
はじめに ChatGPTのインパクトが個人的にすごかったので、どういった学習が行われているのか、どういう課題があるのか等を理解しようと思い、OpenAIの記事をベースに情報をピックアップしてざっとまとめました。 あくまで私なりの解釈で情報を整理してまとめたものになりますので、いくつか専門性の低い分野に対しては曖昧な記述になっていたり、理解を誤って記載しているかもしれません。 もし間違い等がありましたらご指摘いただけると大変ありがたいです。 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 参考 ChatGPTは、OpenAIによって開発された、対話に特化した言語モデルである。 特徴としては、 前の対話内容に続く質問への回答が可能。 間違いを認めることもできる。 正しくない前提に対する異議を唱えることもできる。 不適切なリクエストには応じない。
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
2013年から毎年、「年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。2019年分は以下です。 2019年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。そのため、春ごろの記事が冬にいきなり登場したり、日付が前後していたりします。私の脳内に「その時こういうこと考えていたな～」という記憶を作るインデックスだからです!!! 今年は例年よりはブックマーク数が少なく、さらに新型コロナウイルスやそれにからむ政治の話など時事に関するものが多かったため、こういうところにも影響が出るのかー、とページを繰りながら考えました。時事関連は「よかったもの」にはなかなか入らないの
高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
高速逆平方根とは？ C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは？ 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照： Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかインデックス/複合インデックスがあたっていないケース 複合インデックスの順序誤りでインデックスが適用できていないケース 複合インデックスの最初がrange検索のケース ソートにインデックスが適用できていないケース ソートにインデックスが適用できていないケース（
データ記録用磁気テープが最近凄いことになっている件
ひょんなことから磁気テープについて調べ始めたところ，大きな変化が起きていることがみえてきましたので紹介します． はじめに 一般的には磁気テープってなじみが薄いと思いますが，最近のものはいろいろ進化していて，優れた特徴を持っています． ストレージに関しては素人ですが，調べてみて目を引いた特長をあげると次のようになります． 継続する容量増加 HDD を上回る書き込み速度 高い信頼性 長期データ保持 使い勝手 これらを踏まえると，写真や動画データを多く扱う個人の方には，大容量 NAS を継ぎ足していくよりも優れたソリューションかも知れません． (ドライブは新品だと手が出る価格ではないのでヤフオクで調達のこと) 以降では，それぞれの特長について順に紹介します． [20年1月17追記] テープの性能向上を支える材料(BaFe磁性体)についてこちらに追記しましたので，合わせてご覧いただけると幸いです．
なんかよく聞くよねこれ。私、正直こう語られるときの半分以上は「私、税金にこまってるんですぅ〜」という高年収アピールだと思ってる。まぁ実際貰ってんならアピールしても良いと思うけど。 そう言えばその昔、某所で「俺さぁ、稼ぎまくってて税金の計算が滅茶大変で困るよ！」とか聞いてもないのに嬉しそうに喋りかけてきた知らないおじさんがいて、そんなに稼いでるなら税理士付けるやろ、つうか税金の計算なんて決算期しかしないんじゃないの？とか思ったこともあったねー。関係ないけど。 というか必ず本題に入る前に違う話を書くのをいい加減止めろと思う。どうなってるんだ。このブログ書いてるやつは。読んでる人だって大切な時間を割いて読んでくれてるんですよ！！！いい加減にしてください！！！11！！1！！ 話は沢山聞くものの分かりやすくまとめられた資料がないので作ってみました。 このグラフを作るのにこちらのデータを使用させていた
深夜に絶叫する子を抱っこしていると、いつから泣いてるのか、いつまで泣いてるのか、など考えてしまって精神的に参ってくる。 実際のところどれくらいのペースで泣いてるのか可視化したくなって、M5StickCで可視化するグッズを作った。 作りたいもの 常時マイク入力がオンになっていて、直近しばらくの音量の履歴が可視化されたら便利そうだと考えた。 可視化によって子が泣き止むわけではなくても、「しばらく泣いてる気がしたけどまだ3分くらいだ」とか、「10分間に渡って静かにしていて偉い」とか数値を見て客観的な考察をできるようになりたい。 M5StickC M5StickCは小型のM5Stack。 小さくて邪魔にならなさそうなのと、マイクがついているので買ってみた。 3000円以下で買ってきて書いたコードが動いて画面に表示もできるのでおもしろいと思う。 www.switch-science.com 実装する
【年末年始】2021年の「年間総合はてなブログランキング」トップ100と「はてな匿名ダイアリー」トップ50、一挙公開！ - 週刊はてなブログ
みなさんにとって2021年はどんな一年だったでしょうか？ 週刊はてなブログでは、毎週月曜日にはてなブログ・はてな匿名ダイアリーの記事を対象としてはてなブログ独自の集計を行い、「今週のはてなブログランキング」を公開。ランキングにはそのときどきの注目記事が集まっています。 今回は、その総決算として2021年にもっとも注目を集めた「年間総合はてなブログランキング」トップ100の記事と、「はてな匿名ダイアリー」トップ50の記事を発表します！*1。集計期間は2021年1月1日～同12月22日です。 # タイトル／著者とブックマーク 1 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital by id:touya_hujitani 2 高卒新人に資産運用を説明する - やしお by id
はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part3 現代の暗号 共通鍵暗号方式と鍵配送問題 鍵配送問題とは？ 共通鍵暗号方式と公開鍵暗号方式の違いとメリット・デメリット RSA暗号 RSAで使われる鍵 処理手順 暗号化の手順 復号の手順 RSA暗号の数学的背景 一次不定式が自然数解を持つ理由 eとLの関係性 そもそもなぜこの式で元の平文に戻るのか？の数学的根拠 証明パート１ フェルマーの小定理 中国剰余定理 RSA暗号をPythonで 楕円曲線暗号 楕円曲線とは？ 楕円曲線の式 楕円曲線における足し算の定義 楕円曲線における引き算の定義 無限遠点 楕円曲線における分配法則と交換法則 楕円曲線の加法を式で表現 点Pと点Qが異なる場合 点Pと点P 同じ点を足し合わせる場合 有限体 有限体とは？ 有限体上の楕円曲線 楕円曲線暗号における鍵 ECDH鍵共有 数式ベースでの手順説明
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
お久しぶりです。yoshiです。みなさん、夏を満喫していますか？ 私は溶けそうです。日本の夏はとってもあつい。 覚えている方がいるかどうかは分かりませんが、以前私はRSA公開鍵暗号アルゴリズムを理解するという記事を書きました。今回はその続編（？）です。 楕円曲線について 楕円曲線、という言葉を事前知識無しで見ると、 多分こんな画像が脳裏に浮かぶと思います。違います。 楕円曲線の楕円は楕円積分から現れた言葉で、楕円積分は文字通り楕円の弧長などを求める方法なので全くの無関係とは言えませんが、少なくとも楕円曲線と楕円は別の図形です。楕円のことは忘れましょう。 実際の楕円曲線は、例を示すと以下のような曲線です。 一般化すると (ただし または ) という式で表されるこのような曲線をワイエルシュトラス型楕円曲線と呼びます。ワイエルシュトラス型、と付いているのは他のパターンもあるからで、 こんな形の楕
新型コロナウイルスによる日本の死者数は欧米に比べて少ない。だが感染者数と死亡者数を「対数グラフ」で分析すると、日本だけが異常な推移をたどっている。統計データ分析家の本川裕氏は、「他国のように収束へ向かう横ばい化への転換が認められず、増加ペースが落ちていない。そこには3つの理由が考えられる」という——。 新型コロナウイルスは、海外でも日本でも「感染爆発」と呼ばれた一時期ほどの急拡大は見られなくなってきた。だが、それでもなお深刻な感染状況が続き、医療が対応しきれないこともあって各国で死者が増えている。 1月に中国・武漢ではじまった新型コロナの感染拡大は、その後、韓国、イラン、イタリアなどと広がり、また、さらに欧州各国や米国などを中心に全世界に拡大してきている。この4カ月余りを過ぎた時点で、地域によって感染拡大のテンポや規模がどのように違っているかを、世界各国と日本の国内で振り返ってみたい。 感
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