ToDo:
https://twitter.com/takigare3/status/1377821095617724417/photo/3
ffrk のプロテスバグを思い出した
http://shinh.skr.jp/m/?date=20150511#p01
(12:48)
いつもの競プロは役に立つか話。
競プロと仕事の能力の相関が高いか低いかっていうと、まあ相関はあるだろうけどそれほど大きくもないみたいな話は、まあ自明で良いと思う。ところで面接の結果と仕事の能力の相関も、これは高くしようとして努力しているわけだし、競プロとの相関よりはあるのだろうけど、そうはいってもギャップがある。
面接もゲームである以上 cracking code interview みたいな攻略法が出回ってくるし、 rebuild.fm のどこかで話されていたけど、そういう定型は外すようにしている、みたいな話もあると思う。
で、なんか、攻略法が出回ってる状態だと、競プロに打ち込んで面接クリアする人の方が、面接対策に打ち込んで面接クリアした人より役に立つというのも普通にありそうだよなあ、とも。競プロは娯楽でゲームでパズルという側面が強いので、なんというかそのへん強い人って、頭の回りとか良くなってて基礎的な能力が上がってて、業務知識より長い目で見ると有用という可能性もないでもない。
いや、そうだとしてもフツーにプログラム書いて基礎的な能力上げれば良かろう、と言われれば、それはそう。それはそう、というか、思い出してみると僕が SRM ちょっとやってた時の気持ちって、ある程度強い成績収めてから「競プロね、あれ面白くないしフツーにプログラム書いた方が面白いし役に立つと思うよ」て言ったらカッコ良くない？てのがモチベーションの一部にあったんだけど、なんとも言えない微妙な成績にしかならないので、どうしようもなくなったんだけど……
直接的に役に立つ立たないでいうと、マラソンや CTF の方が直接的に役に立ってるような気もしないでもない。なんかでもそれ以上に、仕事がマラソンや CTF の役に立った、って印象の方がはるかに強くて、ひっくりかえっている。いや、ひっくりかえっているかというとそんなことはなくて、プログラミングコンテスト自体、「いろいろ強いプログラマいるけど、プログラミング力を比べてみると面白くない？」的に発生している気がするので、案外それが本来のありようなのかもしれない
僕自身は中途半端な立ち位置なんで、競プロ大好き、って人はに「普通にプログラム書く方が楽しいよ、つまんない作業もついてくるけど……」って言いたくなるし、競プロやらない、って人には「一回やってみると手軽に世界が広がるよ、ドハマリする必要はないと思うけど……」って言いたくなる
(16:42)
https://bugs.ruby-lang.org/issues/17768
i = 0
(i += 1; "hoge#{i}") while i < 10
^^^^^^^^^^m
p m # hoge10
なるほど最後のになるのか
(17:51)
「物理学者,機械学習を使う」を読んだ
https://www.amazon.co.jp/dp/4254131291/
オムニバス系はたのしくて良い。
読んでるとこう、「あっこの単語見るたびに意味わからんなーとなってたやつだ……」みたいなトラウマが蘇える。全く覚えちゃいないので強くてニューゲームとはならないのだけど、「この単語適当にスルーしてると後で何度も出てくるから雑にでも把握しておいた方が良い」くらいのことは(トラウマという形で)覚えているので、全くのニューゲームではない。
ぱっと思い出すのは、ハミルトニアン、エルミート、ユニタリ、 SU(2) あたり。なんかさすがにこのへんのやつくらいであれば、 wikipedia 見たらそうそう……みたいな感じにはなる。が、まあやっぱ物理物理してる章はかなりつらいので、流し読みになる
物理学の発展から半導体ができて、情報科学が発展して、それが物理に帰ってきて計算物理が第二の実験になった。物理からインスピレーションを得た機械学習をまた物理が取り込んで第三の実験となる、という考えかたは面白いなと。物理ってこう原理から計算みたいなのが大事な印象があったけど、なんかまあ言うてもともと結構モデル化しまくってるわけで、そのモデル作るのが人間から機械になってもそんなに抵抗ないもんなのか、それともこの人たちが異端なのか
あとなんかお気持ち的なのがちょくちょくあるような気がしたので面白かった。物理から見た機械学習の意味みたいなやつとか……統計力学と情報結びつけるやつとかあやしいけど楽しくて(忘れると熱が出るやつ)、あれと似たなんかを感じる
それにしても相変わらず素粒子とかはマジで何言ってるのかさっぱりわからんな……となった。
(19:03)
https://twitter.com/hikari_is_here/status/1371679437629063168
We 使う系は、僕はほぼ使わないけどよく見るよなあ。
(12:31)
https://twitter.com/odashi_t/status/1371321602760081411
日本人が英語書くとなぜか語気が異常に強くなるなと思うことがある
これときどき思う。なんというかたぶんあまり自信がないから短くさっと書こうとしてると思っていて、短い文章が基本無礼なのだよな
コードレビューしていて、テスト書いて欲しいとしよう。まず、
Please write a unittest.
は、たぶんあんまり丁寧じゃない。日本語でも打ち解けた仲じゃない相手から「テスト書いてくれませんか？」て帰ってきたら「ちょっと怒ってる？」と思うと思うので、英語特有の話じゃないと思う。どうやったら丁寧になるかっていうと、なんか深く考えず長くすればたぶん丁寧になる。例えば
Could you write a unittest, please? Thanks!
くらいで僕的にはほど良い感じになる。この Thanks! は、なんでやってもらう前から感謝してんの？となるけど、「トイレを綺麗に使ってくださってありがとうございます」の Thanks! で、中学校とかで教えるといい気がする。あと動詞 + you 使うとどこまで薄めても命令形なので
It'd be great if you add a unittest. A unittest will be really appreciated.
とかもいいのかもしれない。知らんけど、たぶんそう。
Would you mind if I ask you to write a unittest?
くらいまで行くと僕は慇懃無礼というか British English (日本語訳: 京都弁) かな？となるような気がしている
あとそもそも意味なく長くするのでなくて、ちゃんと正攻法で長くすると丁寧になると思っている。自明なものでも理由を添えると丁寧になる気がしていて
This function looks fairly complex to me. Write a unittest, please?
だと please の部分は同じだけど、威圧感を感じなくなると思う。でも前文が
This function is complex.
だとちょっとこわいかもしれない。なんかとにかく断定系がこわいので looks とか to me とかで、「お前のコードは普遍的に複雑だ」を避けて、「僕には難しいなあ」という感じにすると良い気がする。僕は動詞に全てランダムに may とか might をつけて、意味もなく、 it looks like とか I think を頭にくっつけたり、 maybe とかを乱舞させたりして、なんか敵意の無さをアピールしている。たぶんやりすぎて違和感ありまくりな文章になってると思うけど、敵意を読み取られるよりはマシだと思っている……
あとそもそも書く内容を消してしまうというのがあって、テスト書くのを依頼しようと思うと、相手が初コントリビューションとかだと書き方とかも説明しないといけなくなって、テストの書き方英語で書いてる時間で自分書けるよ、となる。で、そうなのであれば単に
How about ``` diff --git a/hoge_test.cc b/hoge_test.cc ... ```
とパッチを送りつけるなり
Let me add a unittest as a follow-up, thanks!
とか言って後で自分でやってしまえばいい。これについては akr さんの「超簡単! 英語でバグレポート」が素晴らしいと思う
https://staff.aist.go.jp/tanaka-akira/pub/2015-11-08-oedo-rubykaigi-05-akr.pdf
http://shinh.skr.jp/m/?date=20210307#p01
の続き。 Influential Mind が本来のタイトルで、日本語タイトルは完全に釣り、と雑談で教えてもらった。
その雑談で、この本書いた人は確証バイアスとか喰らわないようにどういう努力をしているのかなあ、みたいな話をしてみたら、むしろこの読みやすいのはこの本に書いてあるような、影響を与えるテクニックを積極的に使って騙していっているからではないか……という話になって、面白かった
(17:27)
https://www.amazon.co.jp/dp/4826902131
なんか会社で話題になってるぽいから、くらいの理由で読んだ。
開幕でトランプがワクチンが自閉症の原因になってるふうの描写を情景と情緒たっぷりに語るのに対して、カーソンは「多くの研究が行なわれてきたが、ワクチンと自閉症の相関を示す結果は報告されていない」という、科学的に誠実な説明をして、影響を与えるのはトランプの方ですねーというのがあった。期待してなかったけど、人々が陰謀論にハマる理由を考えられるのかなーと思ったけど、その後は特にそういう感じではなかった
知ってる範囲言うと行動経済学の雑学本とかで見るような話とオーバーラップが多かった。自分をかえりみると、否定的な言いかたするより肯定的な言いかたする方が人に影響を与えられる、というのは、すぐ否定的な言い方しちゃうマンとしては耳が痛い感じだった。改善できるかは謎
いろいろ実験が行なわれているのだけど、その実験結果を読み取る時にこの本に書いてあるようなバイアスが起きてないのかなーといちいち気になってしまうところがあった。例えば、 wisdom of cloud 的な話の説明で、色んな人に対して平均が取れなくても、一人の人間の違う時間に対して平均取ってもそれ的な効果があるみたいな話。「アメリカ合衆国の面積は太平洋の面積の何%か？」みたいな問題を聞いてから、一定時間後に同じ問題を問いてもらうと、他の人との平均ほどは良くないが、2回の平均の方が真の値に近い傾向があったと。なんというかこれ、その間に答えを調べていないことは確認してある、と書いてあるけど、二回目の方が無意識でなんか学習されてそうな気がするので、どうやってそういうバイアスを撤去したのかあるいはしてないかとかは書いてなくて、もやっとした。いやまさにそういうことのプロだから適切にやってそうだけど、なんというかそういうプロの書いた本だからこそ気になってしまうというか
平均の話でいうと、 wisdom of cloud より良い方法として、思ったより人気の選択肢が良いよ、という話はなるほどだった。答えを書いてもらうついでに、「他の人が選びそうな選択肢を予想してね」という問題も入れて、その予想の平均投票数より多く得票を得た選択肢は、おそらく正解の可能性が高いだろう、というやつで、これは本当になるほどとなった
なんかだいぶ忘れたけど、スーパーエキサイティングな感じではなかったけど、全体的になるほどが多かった
(19:45)
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_ ujihisa [意図してる内容的に s/l/r/g s/u/w/g かなと思いました]