はじめてのにき

_ 親バカ日記

17ヶ月

保育園に行くようになり、月ごとの差分が小さくなってきていた昨今としては、非常に大きな変化となった

最初の1週間は、到着すると大泣き、手を前に出して助けて〜的に泣き、外に出ても鳴き声が聞こえていた。「そうは言ってもしょうがないじゃないか、すぐに慣れるし、物心つくころには忘れているよ」と思いつつも、なんとなくちょっと重い気持ちで帰宅する感じだった。同時入園の子の中でも一番泣いてる、くらいだったと思う。でも2週間目くらいで慣れたらしく、軽くぐずり泣きするくらいになった。最初のうちは公園に一人だけ連れていけない、など色々あったようだけど、そのへんも問題なくなったようだ。園から送られる写真を見ると、笑ってはいないが、楽しそうにはしている

なんだかしらないが、かたくなに飲まなかった麦茶も飲むようになった。哺乳瓶を強制的にやめるなんて、ひからびてしまうぞ？と思っていたが、ひからびるくらいなら飲むようだった。基本頑固なんだけど、しょせん子供

「物心つくころには忘れているよ」について、それはそうなんだけど、それを肯定してしまうと、「人間死ねば何も覚えてないから、何をしようが人生に意味がない」論の肯定に直結してしまう気がして、どうなんだろうなぁ、と思ってしまう。物心ついたら忘れてるとしても、今この瞬間非常に大きな不安を持って泣き叫んでるのは事実で、痕跡が残らないからってそれは良いのか？的な。5億年ボタンの是非なんかとからめて考えると良さそうだけど、実のところわりとどうでも良いので、特に何も考えてはいない

そういえば、保育園に入る前に、えいやっと僕一人で実家に連れていく、というのもやってみた。母がいないと泣いて話にならない、とまではいかず、おおむね楽しくやれたような気がするが、写真を見ると「笑ってないなぁ」という感じ。僕もかなりたくさんの時間を費しているわけで、「母がいないと絶対ダメ！」となったら僕も納得できないし、とはいえいろいろと悲しそうで、「母なんかいなくても良いよ」というわけでもなし、割と双方に忖度された結果だった、という感想だった

保育園以降、親の生活としては、早起きを強制されるようになった。昔は早起きなんてとんでもない、という感覚だったが、何故か最近はわりと起きられるようになってきているので、そんなに問題ない。とはいえ、たまに深夜の深酒するのが好きなんで、それすると翌日が死にます、というのが、結構しんどい。昼間に寝ればいいんだけど、なんだかミーティングが多いということもあり……

保育園、「どこかに入れるか、否か」を決める条件に年収を入れるのはなんの不満もないのだけど、「どこに入園させるか」の条件に年収が入るのは、おかしいやろ、という気持ちになる。アルゴリズム的には、希望者を条件でソートする、希望者の上位から希望順位が上の園に入園していく、という感じらしく、まぁそれが一番実装しやすいアルゴリズムというのはそうなんだけど……

コンピュータを使っていいとしても、どうするのが良いのかな。既存のアルゴリズムで入園可否と、仮に入園する先を決めてから、ランダムに二者を選び、その二者の園を一定確率でスワップする。その確率は二者の希望順位の合計の変化量に依存する関数で適当に決める、とかを思いつく。これを十分な iter 数まわせばそれなりに公平になる。決定論的というか一回で終了するアルゴリズムは、ぱっと考える限り無いんでないのって感じ

何が言いたいかというと、保育園が遠いので、それはちょっとしんどい

(13:26)

_ 4TB

ディスクを集めた結果 4TB ある状態になった

( '-') sudo hdparm -Tt --direct /dev/nvme1n1

/dev/nvme1n1:
 Timing O_DIRECT cached reads:   3320 MB in  2.00 seconds = 1659.45 MB/sec
 Timing O_DIRECT disk reads: 8354 MB in  3.00 seconds = 2784.57 MB/sec

( '-') sudo hdparm -Tt --direct /dev/nvme0n1

/dev/nvme0n1:
 Timing O_DIRECT cached reads:   2774 MB in  2.00 seconds = 1386.64 MB/sec
 Timing O_DIRECT disk reads: 5566 MB in  3.00 seconds = 1854.66 MB/sec
i@u9 19:27

( '-') sudo hdparm -Tt --direct /dev/sda

/dev/sda:
 Timing O_DIRECT cached reads:   922 MB in  2.00 seconds = 460.79 MB/sec
 Timing O_DIRECT disk reads: 1082 MB in  3.13 seconds = 345.31 MB/sec

( '-') sudo hdparm -Tt --direct /dev/sdb

/dev/sdb:
 Timing O_DIRECT cached reads:   998 MB in  2.00 seconds = 498.05 MB/sec
 Timing O_DIRECT disk reads: 636 MB in  3.01 seconds = 211.58 MB/sec

これ /home を逆の方に置きたいやつだな……今さら面倒ではあるが、 4TB あるわけで順番に入れ変えていけば実現はまぁできるな

(19:36)

_ さくら

なんかコマンドとか送るとここに書けないということがあったのだけど、よくわからんセキュリティ機能の SQL インジェクション対策ということだった。面倒なので単にセキュリティ切ることで対処

(19:37)

_ nvme

なんか PC の口難しくなったなぁ、という感じ

AMD B650 チップセット ATXマザーボード
メモリ:DDR5対応メモリスロット ×4(最大128GB)
拡張スロット:PCIe 4.0 x16 ×1 / PCIe 4.0 x16 ×1 / PCIe x1 ×2
ストレージ:SATA 6GB ×4 / M.2 slot ×3 (PCIe 5.0 x4 ×1、PCIe 4.0 x4 ×1、PCIe 4.0 x2 ×1)

と言っていて、まずメモリは x4 で差すと遅くなるらしい。デュアルチャンネル的な話で、2枚を正しいところに入れると速いらしい。 64GB あれば十分やろ、と 32GB x2 を買ってさしたけど、もともとあった 16GB がもったいないなこれ……

PCIe はこの説明を見ると、普通のが 4 つあり、 M.2 のが 3 つあると言ってるのだろうか。 M.2 のうち1つぽいのは最初から SSD が入っていて、ただなんかゴツいヒートシンクついててよくわからん状態になっている。ささってる SSD は PCIe 4.0 のやつらしいが。そもそも M.2 て x4 と x2 で同じサイズなんかね

他の M.2 スロットは、ひとつはそれぽいのが見えていて、たぶんそれが PCIe 4.0 x4 のやつだと思うんだけど、だとすると、 PCIe 4.0 x2 のやつがどこにあるかはさっぱりわからない

PCIe ぽい口は、長いのと短いのがある。たぶんだけど PCIe 4.0 x16 の片方がグラボが差さっていて、残りの長いのが x16 てことなんだろうかな

とかやってると

https://download.asrock.com/Manual/B650%20PG%20Lightning_Japanese.pdf

がどうも仕様ぽいと気付いた。 M.2 は一個はグラボに隠れてて、上から 16GB/sec, 8GB/sec, 4GB/sec で、隠れてるやつが 8GB/sec なので刺しにくそう……

まぁ気にせず 4GB/sec に刺す安い 1TB 買うことに

(15:53)

_ パソコンセットアップ

前の手順がだいぶ古くなってきてたので書き直し

とりあえずインストール

sudo apt install git subversion g++ make gauche ruby python3 python3-pip lv libxrandr-dev libgc-dev libimlib2-dev libncurses-dev ghc ocaml rlwrap emacs gkrellm xscreensaver feh mlterm build-essential jq linux-image-extra-virtual linux-source zsh ninja-build cmake apt-file screen gauche vim

nvidia ドライバ

sudo apt-get install nvidia-driver-515 nvidia-dkms-515 nvidia-kernel-source-515
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf  # 以下二行を書く
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u

CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_network

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

こまかいの

sudo apt-file update
sudo apt install autoconf automake libtool texinfo flex bison glibc-doc libc6-dev:i386 valgrind libopenblas-dev uim-skk ddskk libssl-dev libmpich-dev libcudnn8-dev libnuma-dev xclip hub mplayer vlc gcc-multilib curl wget daemonize nkf ncal git-lfs

諸事情で古い python が必要になってしまうので……

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
apt -i python3.9 python3.9-pip python3.9-dev python3.9-distutils
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.9 100
cd /usr/lib/python3/dist-packages
sudo ln -s apt_pkg.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so apt_pkg.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so

sevilwm

cd ~/wrk/sevilwm
rsync -avr "i@xxx:wrk/sevilwm/dev" .
make
sudo cp sevilwm /usr/local/bin
sudo vi /usr/share/xsessions/custom.desktop
[Desktop Entry]
Name=Custom

その後 gdm を kill

w3m

scp -r i@xxx:.w3m .
cd ~/wrk
git clone git@github.com:shinh/w3m.git
cd w3m
./configure && m
sudo make install

apt-file

apt -i apt-file
sudo apt-file update

(11:17)

_ この日記システム

かなり謎の制約があるな……よくわからんが etc のパスを含めると forbidden 帰ってきたりするけど、これレンタルサーバがなんかしてないか

(11:23)

_ つまり

XSS で etc passwd を表示 するやつとかをフィルタしている気がする……？

(11:24)

_ CET 問題

CET 問題、 CTF にあるだろうけど、どう問題にするのかなとぐぐったら出てきた

https://ctftime.org/writeup/23905

なるほどエミュだと同じプロセスに設定があるなんて問題か。ちょっと面白いな

(23:20)

_ LLM に思ったこと

しばらくバブルが続きそうで、労働者としては何より。個人の興味的には AI バブルは終わって別のバブルが起きて欲しかった。残りはポエム的な話

NMT を見て、「あ、これは面白そう」と思ってチーム移って、ニューラル翻訳について思ったのは

https://twitter.com/shinh/status/797982306564587521

にあるように、「マンガに出てくるような学位とか取ってる系の7歳くらいの子。活字中毒でなんでもよく知ってるけど、発言に困ると「ニュースぽいから【ロイター】てつけちゃえ」みたいな知ったかぶりをはじめる」だった。データ量やモデルが良くなったのはあるけど、この認識は LLM に至ってもあまり変わっていない。いやまぁこれだけのことができるようになるんだなぁ……という感嘆はもちろんあるし、 ChatGPT 普通に使ったりしているけど

結局、論理というか、「確実に正しいものを積んでいって非自明なものを生む」というプロセスの不在が気にいらないんだよな。自然科学って基本的に、なんか世界に対する観測事実があって、それをモデル化して、そこから演繹してくと色々便利です、という話だと思うんだけど、計算機科学は、モデル化あたりまで人間が勝手にできる、つまり世界を好き勝手に作れるところが魅力だと思ってたのだけど、今 AI と呼ばれている、帰納的な AI はそれがないんだよな。「AI が何故こんなに賢いのか？」を人間が考えないといけないというのは、まさに自然科学ぽい

別に自然科学が嫌いというわけではないし、帰納的な AI が大手をふるってくれると僕の労働環境的にも都合が良いのだけど、でもやっぱ論理と抽象化を積む所業を AI にやってもらいたさがあるんだよなぁ

個人的には、現世代の帰納的な AI を論理で補強するとか、そこまでいかなくても、帰納的な AI の研究により論理やら計算やらについてわかることが増える、という、ということを期待してたのだけど、今の雰囲気的には帰納的な AI と、人類の理解の差は開いていきそうという感じ

まぁそれはそれでいいんだけど……ブラックボックスのまま人類が利用してきたことなんていくらでもあるし……ただまぁ、ルールを人間が作ってるところからくる全知全能感が計算科学の魅力のひとつだったのだけど、自然科学ぽくなってしまうんだなぁ、という感じだろうか

(01:11)

_ いや

step-by-step など、論理的なものを獲得してるぽいという話があるので、論理が無い、というのは言いすぎなんだろう。その論理が確率的に運用されてるのがもにょるところなんだけど、ただ人間も別に論理間違えるからと言われると、だんだんと哲学的な話になっていく

(13:41)

_ パソコンを買おう

5年前に買った12万のパソコンでずっと在宅勤務してるの……と気付いた

現状

• i7-8700 3.2GHz 6コア (coffee lake)
• geforce gtx 1060 3GB (pascal)

まず GPU を理解すると Ampere か Ada が最近ぽい。 RTX 16,20 が Turing で、 RTX 30 が Ampere 、 RTX 40 が Ada 。メモリがたくさんあれば速度は割となんでも良いので、 RTX 3060 12GB あたりがコスパ良さげ

Ryzen さんは 9, 7, 5, 3 が i7, i5 とかに対応してると理解。後ろの数字の 5xxx が Zen3 で 7xxx が Zen4 。持ってるノート PC は Ryzen 7 5800U 1.9GHz

https://www.dospara.co.jp/TC30/MC12198.html

https://www.dospara.co.jp/TC30/MC12100.html

あたりと出た。後者 DDR5 か

(19:03)

_ 親バカ日記

16ヶ月

ごはんを食べるようになった。離乳食をスプーンで与える、みたいなのは非常に強く拒否してたのだけど、手掴みやスプーンを自分で使うのを許し、離乳食でなく普通の食べものを与える、とすると食べるようになった。そんなもんなのか、という気持ち。なんというか、自立心みたいなのが出てきてるのに気付いてなくて、本当はもっと速く食べるようにできていたのかも、という気もする。がまぁ、たまたまそういうタイミングだったのかもしれない

麦茶をコップから飲めると良いらしいのだけど、哺乳瓶からでないとイマイチ飲まない。ミルク依存を減らそうと、粉ミルクをむっちゃ薄めているが、それでも普通に飲む。コップからは、飲むヨーグルトとかは飲むけど、牛乳とかは飲まない。まぁでもなんかあと少しでなんとかなるかなぁという感じ

自立心みたいなのが増えてるのは、たいへん楽しい。自転車に乗り込んだり、二階に上がりたいと手をひっぱってきたり、欲しいごはんを指差したり。いくつかの単語も、言おうとしていることがわかる感じになってきた。アンパンマンなど

(17:39)

_ 緊急対談 川上量生、立花孝志

https://www.youtube.com/watch?v=KPwDlYmzEIA

面白かった。どちらに賛同するかはともかく、議論バトルとしてはカワンゴ完敗という感じかなぁと思った。本人も認めているようだ

https://twitter.com/gweoipfsd/status/1638343198660780039

立花孝志て、とんでもない人だと思っていたけど、なかなかどうして弁が立つのだなぁ。言ってることに同意するかはともかく、と書きかけたけど、言ってることには同意するんだよな。やってることを支持しないだけで

(17:57)

_ 有意差完全保証

https://www.orthomedico.jp/hctsap.html

わらう

(00:50)

_ Googley

まだ生きているかはわからないけど、 Googley という言葉があった。意味はかなり多義で、かなり恣意的に運用される微妙な語ではあったけど、「Google 的な良いカルチャーに則っている」くらいに思えば良いと思う。僕は Googler とか Googley とか、個人個人の能力や成果でなく、集団に属していることに誇りを感じるような言葉が総じて好きでないので、あまり使わないようにしていたけど、 Googley なものを尊ぶカルチャーは好きだった

僕が入ったころのグーグルは、「とにかくユーザにとって良いものを作れ、そうすれば金はついてくる」というのを本気でやっていた、と思う。最近ではあまり検索結果と区別がつかない、グーグル検索の出す広告の表示は象徴的なものの一つだと思っている。広告と検索結果の区別がつきにくい方が儲かることは自明だった。けど、かなり長い間、それをやらなかった。「それはユーザに対する裏切りだから」的な価値観だったのだと思う。グーグル検索の背景の変遷についてはここにあるということを教えてもらった: https://atechnocratblog.wordpress.com/2016/07/26/color-fade-a-visual-history-of-google-ad-labeling-in-search-results/

「とにかくユーザにとって良いものを作れ、そうすれば金はついてくる」は僕が入った頃は "Googleyness" の一つだったと思うけど、それは 2013 年頃くらいには無くなっていた、と僕は感じていたように思う。明確な時期は思い出せないけど。いや、背景の一件だけでは「広告のクォリティが十分に高ければ検索結果と区別がつかないことはユーザ利益を損なわない」などと言えそうではある。ただまぁ、なんかいろいろと、良くも悪くも営利企業、株式会社、ぽくなっていっていたと思う

それでグーグルが嫌いになるかというと、そこまででもなかった。依然として他の企業に比べて、美徳と言って良さそうな文化をいくつも維持しているように思っていたし。ただ最初の5年の方が、僕はグーグルが好きだったし、 2013 年頃にはだいぶ冷めた感じになっていた、という感じかなと。まぁ正直グーグルが美徳を犠牲に株価を上げれば僕の収入も増えるという利害があるという話もあったし、一般に会社というものにそれほど期待していないということもあったし、「それはそれでいいか」くらいの感じだったかなと

その後、グーグルは寡占に成功したプロダクトについては、ユーザの利益や使い勝手の向上をどんどんと軽視していく度合いを強めている、と感じている。これは会社を辞めてから特に顕著に感じている。一番このことを感じるのは、 YouTube に出る広告の頻度だろうか

今の僕は、ユーザとしては、正直グーグルはそんなに好きな会社じゃなくなってしまったなぁ、という感じ。僕は、グーグル検索に感動して、 maps とかにも感動して、入社して「ガチでユーザファーストでいくで」的な志の高さに感心したような人間なので、残念ではあるが、グーグルも普通の大企業になるということなのかなぁと、まぁしょうがない

でもまぁ、同じようなことを感じている人であっても、社員として働いていれば、やはり依然としてまだまだ良いところもあるぞ、という感じだったのだと思う。実際去年までは、僕も「割と普通の会社になってきていると思うけど、それでも働きやすくて良い会社だと思いますよ」的なことを言っていたように思う

今回のレイオフでは、「従業員を大事にすることによって、安心して良いものを作らせる」という美徳も失いそうで、これは対ユーザでなく対社員の美徳であるという点で、厳しそうだなぁ、と思う。 https://anond.hatelabo.jp/20230304143420 が中の人かは僕には判定できないけど、労働組合について、「会社にしがみつくためというよりは、社員を大事にするというGoogleのカルチャーを守りたいという動機をもった人がほとんどです」というのは、かなり説得力があるなぁ、と実感する感じ。別に何もしないが、応援したさがある

あとそういえば、ハタから見ると「とにかく技術的イノベーションを重視する」みたいな美徳も減ってきてそうな気がしているけど、どうなんだろう。このへんは中にいないとわかりづらそうではあるが……なんにせよ、グーグルらしい、グーグルを良い会社たらしめている美徳は、あといくつ残ってるんだろうなぁ、と

(01:35)

_ 映像研

https://twitter.com/dennou319/status/1632915348642222080/retweets/with_comments

よくわかってないけど、原作から結構離れた実写化がされて、それを嫌がる原作ファンを、厳しくたしなめる原作者、という感じなのかな

僕も映像研好きだけど、あまりそれは読み取れなかったな、という感じで、面白い

(12:36)