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最近、自身の成長のための勉強に関する話題が僕とはてなの周りでちょっと白熱しているので、僕も少し思うところを書いてみます。 歳を重ねるにつれ自分自身に対する凡人感を強くするわけですが、そういう僕のような一般ピーポーが、世界の優秀な人達と競うためには、勤勉に学習し勉強の量と質を以って日々成長し続けなければなりません。とても資本主義的な考え方ですが、僕はこういう成長主義的な生き方は大好きです。 では、限られた時間でどのような勉強をするのが効率が良いのか。今回は時間帯別の最適な勉強法の紹介という視点で、僕なりの勉強の仕方を書き連ねてみます。というよりも、僕自身のためにきちんと僕用の時間帯別勉強法を言語化しておきたいだけです。 ひょっとすると他の方々には当てはまらない点もあるかもしれません。でも、時間帯で勉強法を変えるというのは、結構適度に目新しい視点かなぁと思います。ですので、ひょっとするとこれを
高3の時は毎朝5時に起きて、1~2時間勉強してから登校していました。学校では始業前と、授業が終わって学校が閉まるまで図書室で勉強して、帰宅後は一切しない。睡眠は絶対に8時間は確保していたので、夜は9時に寝ました。休日も朝9時から夕方5時まで図書館で勉強。図書館の雰囲気が好きなんです。周りの人ががんばっているのを見て、僕もがんばるぞと。 夏休みは、名古屋の祖母の家で勉強合宿をしました。40日間泊り込んで、愛知県立図書館に毎日通いました。どうかなるんじゃないかと思うほど勉強した。友達とは会わないし、おもしろいこともないので、結構しんどかったけど、休みが終わったら一気に点数が上がって、学年で450人中150番くらいだったのが、ほとんどの科目で1番くらいになったんです。 塾も予備校も行きませんでしたが、高校の教科書に書いてないことが試験に出ることはないんだから、分かるまで授業を聞こうと思っていまし
Leica M7, 50mm Summilux F1.4, 400VC-3 ブログ、全面再開できる状態にはほど遠いのですが、時たま、読者のかたから進学関連の悩み相談のようなメールを受けることがあり、今週もかなりまじめなものを受け取ったりしたものですからちょっと書いてみたいと思います*1。 大体、受けるご相談は、以下の三つのどれかで 今のまま日本で大学院教育を受け続けるので良いのか ポスドクになってから外国に行くのでは遅いか やりたいことがあるが、仕事も忙しく踏ん切りが付かない こんな感じです。 - これを他人事(ひとごと)として読まれるとなんでそんなことに、と思われる人もいるかもしれませんが、それは毎度大変深刻、あるいは真剣なご相談で、だからこそ僕のような直接あったこともない人にまでご相談が来るのではないかと思うのです。こうやって何人かの人のご相談がやってくるということは、かなりの数の人が
勉強方法を勉強して分かった僕に足りなかった3つのこと。 それは 時間割 マインドマップ 復習 の3つ。 1.時間割 勉強をコンスタントに長期的に続けるならば時間割は大変有用。 時間割を作り実践してみて分かったが「次に何をやるべきか」に迷う時間は振り返ればとてももったいなかった。 時間割を作ればほぼ迷わない。迷うとすれば超イレギュラーな事が起きたときだけ。 時間も節約できるしペースもつかめる。 また時間割を家族と共有していれば「20:00になったから勉強してくる」と言うだけで理解してもらえるようになる。 ただし時間割は時が経ち「見慣れて目に入らなくなる」「実態に合わなくなる」事があるので注意が必要。 僕は毎週手書きで描き直している。 時間割の有用性についてはレバレッジ勉強法が詳しい。 2.マインドマップ 正直 マインドマップ を馬鹿にしていた。何で皆あのようなものに踊らされているのかと。それ
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"Compilers: Backend to Frontend and Back to Front Again, Abdulaziz Ghuloum" http://www.cs.indiana.edu/~aghuloum/compilers-tutorial-2006-09-16.pdf を入手する。 まずは真面目にこの簡単なテキストを使って scheme の勉強がてら scheme コンパイラのおもちゃを作成する。このドキュメントは scheme の知識は入門レベルで大丈夫(と書いてある)。 せっかくなので llvm を使ってみる。 最初は Common Lisp でやろうかと思ったけど、あまりに違いが多すぎるので最後まで終えてから考える。 まず準備。※以下は全然まとめずに、かつ llvm も gauche も良くわかっていない状態で書いているので、信用しないこと。 上記ドキュメント
平成20年度 東京大学大学院 情報理工学系研究科・コンピュータ科学専攻 配列解析アルゴリズム特論I 4/10 4/17 4/24 5/1 5/8 5/15 5/22 5/29 (The problem to be reported - in English) 6/5 6/12 6/19 7/3 7/10 7/17 東京大学 理学部・情報科学科 情報科学特別講義3 (情報科学とバイオインフォマティクス) 6/10 7/15 7/22 東京大学大学院 新領域創成科学研究科・情報生命科学専攻 情報生命科学基礎/演習 5/27 6/17 京都大学大学院 薬学研究科・医薬創成情報科学専攻 情報科学概論 6/3 中央大学大学院 理工学系研究科・物理学専攻 物理学特別講義第二 TBA 創価大学工学部 生命情報工学科 TBA TBA 戻る Copyright (c) 2004- Tetsuo
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最近よく巷で耳にするモノ. SVM, Support Vector Machine, さぽーとべくたーましん. これっていったい,どんなもんなんでしょう. なにやら便利そうなモノらしいので,ちょいと調べて要点をまとめてみようかな,なんて. でも,ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので, コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします.
<最近考えている事まとめてみるよ。 学習目的 まず、学習の前提条件を洗い出す。 学習の目的はなんですか?それは、必ず学ぶ必要がありますか? 例えば、物事を成すのに一番簡単な学習方法は、既に知っている人とそれを行使できるような人間関係を学習する事だ。他人の脳を活用しよう。もちろん、Win-Winの関係じゃなければ意味が無いが。 それができない場合は、仕方ないから自分の脳に突っ込む必要がある。しかし、学習というのは、それ自体を目的としない手段である。学習する目的は必ず存在する。例えば、何らかのものを作りたい。何らかの資格試験を受けたい。学校のテストでいい点を取りたいなど。 目的のナイ学習には、意味が無い。いや、趣味で楽しくて楽しくて仕方が無いんですという人なら、それが息抜きなのだろう。 まーなんでもいいから目的を「固定条件」として書き出すわけだ。そしてその条件を満たすためにあらゆる条件を外して
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