黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年06月14日

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

スピーキングテストは、なぜ、あれこれ疑念を持たれる形でしか導入できないのかな？残念。

都立高入試　英語スピーキングテスト/ベネッセが独占/保護者・教員「情報漏えい心配」 www.jcp.or.jp/akahata/aik21/...

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posted at 00:02:33

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Unicode文字をフル活用する　#Julia言語　を用いた題材描きたいよね。

タグ： Julia言語

posted at 00:54:01

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Julia Inclusive @juliainclusive

This year's Julia User & Developer Survey is now live! More response options are now available for gender & race/ethnicity in response to community feedback. Share widely so that we can have a more representative sample of the @JuliaLanguage community!

discourse.julialang.org/t/the-2021-jul...

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posted at 01:32:10

Alvar Maciel @amaciel

@deimidis @plutojs mirá esto que me conquisto este año
Narrativas matemáticas Interactivas con @PlutoJL
y @JuliaLanguage

#PlutoConf
#JuliaLang

Interactive mathematical storytelling | Gerhard Dorn | PlutoCon 2021
www.youtube.com/watch?v=6Qs5EX...

タグ： JuliaLang PlutoConf

posted at 01:55:34

@cometscome_phys #Julia言語

struct Hoge{T} a::Array{T} end

が型不安定性を引き起こすのと同じ理由で

struct Foo{T, N} d::DArray{T, N} end

も型不安定性を引き起こします。

@ code_warntype が神！

ソースコード閲覧も神！

github.com/JuliaParallel/...

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/sHZ5t7pZLl

タグ： Julia言語

posted at 01:59:10

これは見ての通り、「不明確性」があると言い得るのは、推知した病歴が要配慮個人情報に該当するか（個人情報には該当するとの前提で）の論点であって、推論で独自に生成したデータは非個人データであるなどという論点は誰も言っていない。経済学系の人らは、個人データを物権的に捉えているのか、…

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posted at 02:10:04

…のか、本人から提供されたものだけが当該本人の個人データであって事業者が独自に当該本人のデータとして生成したものは個人データに当たらないなどと発想しているのだろう。これは法目的から見れば明らかな間違いで、データによって個人が評価され選別されることからの個人の保護が真の法目的で…

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posted at 02:12:28

…真の法目的であることからすれば、事業者が独自に生成したデータであろうとも、もっと言えば、単なる乱数（ホワイトノイズ）であろうとも、当該本人のレコード（ある個人に関する情報）として作成したからには、それらも個人データ（を構成するフィールド）であるということになるのだ。

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posted at 02:21:45

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

@genkuroki Bernstein近似でもないことをMaximaのbernsteinパッケージを使って計算して確認しました。

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posted at 02:26:15

こうした論点は1970年代にもあった様子が古い文献の調査で見えてきた。すなわち、プライバシー権論として始まった、自己情報を勝手に取得されない・開示されないと主張する発想から転換して、個人の評価にこそ問題のコアがあるのであって、本人から取得したものに限られないとする主張が展開された。

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posted at 02:33:51

もっとも、他人に評価されることそれ自体を本人が制御できて然るべきとは到底いえないわけで、問題とされたのはあくまでも、自動処理（マニュアル処理含む）によって（個人の一面にすぎない部分的データに基づき、画一的なアルゴリズムによって）個人が選別される状況を前提としての話であった。

タグ：

posted at 02:53:13

こうした欧州の当時の議論が、1980年代に日本の法学者らにより輸入される際、肝心の上記前提をすっ飛ばして論じられたのが、日本の迷走の始まりだったのではないか、と推論して、根拠を固めているところ。今後の発表に乞うご期待。

タグ：

posted at 03:01:02

Spica @CasseCool

秋口になると枯れてちぎれた草がボール状になり風に吹かれることで種子をばら撒くタンブルウィード（転がる草）
乾燥地帯で発生　この戦略を取る草はロシアアザミが代表的
RT @buitengebieden_: Gone with the wind.. pic.twitter.com/WK8emtTR4K

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posted at 05:26:49

Yuki Nagai @cometscome_phys

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

@genkuroki なるほど。ありがとうございます。

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posted at 06:33:55

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

For decades we were on a modeling journey, simulating many models, and then (queue Home - We're Finally Landing), something amazing happened. The #julialang #SBML readers all lined up, the CTESNs trained, and we got a new world record: 0.062 seconds.

www.youtube.com/watch?v=zR6fEC...

タグ： julialang SBML

posted at 06:38:29

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

Memes aside, interested in an #SMB2021 talk about making things go fast with #julialang scientific machine learning #sciml? Your hopes are answered tomorrow. I'll walk through a big model where COPASI crashes on read but ML+Julia solves in 0.062 seconds.

schedule.smb2021.org/MS06/MFBM-MS06...

タグ： julialang sciml SMB2021

posted at 06:38:29

But seriously though, using #juilalang invalidates speed records since it's considered a "tool-assisted speedrun" (TAS) by many.

タグ： juilalang

posted at 06:38:29

チーム糸谷 @abT_itodani

旧広島将棋センターで有望な子がいると席主に促され大将との初対局。奨励会三段の私に当時指導でほとんどなかった平手で挑んできたのが小学一年生で先ずびっくり❗続いて糸谷四間飛車で普通に強く❗❗私が左美濃(後手24歩23玉22角32銀41金形)で一年生に先攻するのもなと、攻めを待つかと銀冠にと(続く)

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posted at 06:40:06

l_ppp @ppp3141592ppp

@kado_judo0312 うなりをあげるぜ
（昔かいたな）

twitter.com/ppp3141592ppp/...

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posted at 06:49:32

チーム糸谷 @abT_itodani

後手私の23玉を12玉の時、(次に23銀から32金と銀冠で少年の先攻待ち)すかさず、糸谷少年に[米長流ですね!]と言われうないたものの、
(………知らんかったー💦)(端玉銀冠いっぱい指してるけどこの手米長流って言うんだ💦👏)と小学一年生当時から教えてもらってたことを思い出しました(笑)
(山崎)

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posted at 07:17:01

チーム糸谷 @abT_itodani

うなづいたの、づを書き直しているうちに消してしまい、うないたって鰻料理っぽい謎言葉使ってしまいました。いい思いでなのでここはしっかりいきたいところでした
(😭)

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posted at 07:31:12

sekkai @sekkai

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

糖尿病、名前が病態と一致していないので高血糖性全身血管神経傷害症候群とかに改名して欲しい。

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posted at 09:02:26

石垣のり子議員の公設第一秘書がBさんで、その夫が私設秘書の横川圭希なのか。横川のような人間に家族がいるのが不思議ですが、丸抱えですわね。

石垣の私設秘書、横川圭希とおしどりマコが僕といいな神戸氏への暴力予告をする映像をまた貼っておきます。これが石垣の秘書

youtu.be/8AoP6Txzswc

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posted at 10:17:51

Decided to check in on a few states at the county level again. Here's California. Good grief.
cc: @ForecasterEnten pic.twitter.com/WnLnU0KFKt

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posted at 10:32:31

Here's what it looks like w/the counties sized by population. pic.twitter.com/XZ79luap4q

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posted at 10:36:55

Colorado as of today. pic.twitter.com/4F4mql5XW4

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posted at 10:53:59

Colorado counties sized by population. pic.twitter.com/eilsNPivK2

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posted at 11:14:17

Illinois as of today... pic.twitter.com/m2Z2AgiMKL

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posted at 11:23:02

...with Cook County kind of outweighing a LOT of the state, of course... pic.twitter.com/XRP3LsxKQt

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posted at 11:23:35

Yuki Nagai @cometscome_phys

[解決策緩募] Juliaの分散並列パッケージDistributedArraysを使ったトレースの和の計算が遅い on #Qiita qiita.com/cometscome_phy...

タグ： Qiita

posted at 12:38:52

Yuki Nagai @cometscome_phys

Julia力が足りないので並列計算がわからない

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posted at 12:43:23

#Julia言語私がやらかしたtype piracyについて

1. type piracyの定義

定義は docs.julialang.org/en/v1/manual/s... にあります。

type piracy = 自分以外の人が定義した函数に自分以外の人が定義した型を扱うメソッドを追加したり、再定義したりすること

この定義は多重ディスパッチの本性に直結しています。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:07

#Julia言語 type piracyにならない普通のJuliaの使い方は次の2つです。

(1) 自分以外の人が定義した型も扱う函数を定義したり、自分以外の人が定義した型も扱うメソッドを自分が定義した函数に追加する。

(2) 自分以外の人が定義した函数に自分が定義した型も扱うメソッドを追加すること。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:07

#Julia言語

(1)の例：

mult(x::AbstractString, y::Integer) = x^y
mult("hoge", 4)
↓
"hogehogehogehoge"

他人が定義した型AbstractStringとIntegerを扱う函数multを新たに定義している。

これは最も普通のJuliaの使い方。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:08

#Julia言語

(2)の例：

julia> struct Foo x::String; y::Int end
julia> Base. show(io::IO, foo::Foo) = show(io, foo.x^foo.y)
julia> Foo("foo", 4)
"foofoofoofoo"

他人が定義した函数Base. showに自分が定義した型Fooも扱うメソッドを追加しています。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:08

#Julia言語

type piracyの例：

Base.:*(x::Symbol, y::Symbol) = Symbol(x, y)
:foo * :bar * :baz
↓
:foobarbaz

他人が定義した函数 Base.:* に他人が定義した型Symbolのみを扱うメソッドを追加しています。

現時点ではこの例に問題は無さそうですが、潜在的な危険性がある。続く

タグ： Julia言語

posted at 12:49:08

#Julia言語将来、仮の話として、Juliaの開発者が Base.:*(x::Symbol, y::Symbol) を別の方法で定義して使い始めるようになったとしたら、1つ前のツイートにあるような定義はJulia自身を破壊する行為になってしまいます。

type piracy にはこのような潜在的な危険性があります。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:09

#Julia言語以上で説明した(1)(2)とtype piracyの違いは、「定義の中に自分要素が入っているか否か」です。

多重ディスパッチを採用していれば、どこかに自分要素が入っている函数やメソッドの定義は既存の函数やメソッドと区別され、害がないものになる。

type piracyには潜在的な危険性がある。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:09

#Julia言語

2. 私がやらかしたtype piracyの事例

自作のパッケージ

github.com/genkuroki/Meta...

には型のツリーを表示する機能があります。その機能は

github.com/JuliaCollectio...

を使って実現されているのですが、～続く

タグ： Julia言語

posted at 12:49:09

#Julia言語続き～、以前の私は

AbstractTrees.printnode(io::IO, expr::Expr) = show(io, expr.head)

と定義してしまっていました。

他人が定義した函数 AbstractTrees.printnode に他人が定義した型 IO, Expr のみを扱うメソッドを定義してしまっています。これが典型的なtype piracyです。続く

タグ： Julia言語

posted at 12:49:09

#Julia言語私がその定義をしたときには、AbstractTrees.printnode(io::IO, expr::Expr) は AbstractTrees.jl パッケージ内で定義されておらず、私のtype piracyは無害なままでした。

しかし、その後、そのメソッドがAbstractTrees.jlパッケージ内で定義され、私は「うぎゃあ」となったわけです。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:10

#Julia言語現在の AbstractTrees.jl パッケージ内では次のように定義されています。

github.com/JuliaCollectio...

function printnode(io::IO, x::Expr)
print(io, "Expr(")
show(io, x.head)
print(io, ")")
end

私は以上の件で反省し、自分のパッケージを安全なコードに書き直しました。

タグ： Julia言語

posted at 12:49:10

#Julia言語

Juliaの公式ドキュメントは分量が多すぎて、全部を読むのは無理。それではどの部分に目を通しておくべきか？私は以下の3つを最初に読むべきだと思います。

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Performance Tips

docs.julialang.org/en/v1/manual/s...
Style Guide

docs.julialang.org/en/v1/manual/w...
Workflow Tips

タグ： Julia言語

posted at 12:49:10

#Julia言語特にJuliaのような実行時多重ディスパッチのプログラミング言語以外の経験をそのままJuliaに適用しようとしてしまう傾向が強い人達は必ずその3つに目を通しておくべきです。

今まで当然の常識だと思っていたスタイルにことごとくトレードオフが伴っていたことに気付くと思います。

タグ： Julia言語

posted at 12:53:17

ワイパ @DJWILDPARTY

猫撫でてたらメチャクチャ長くなって驚いた pic.twitter.com/SvHiKZeblh

タグ：

posted at 13:04:19

#Julia言語訂正。文脈的に混乱していた。

型のツリーを表示する機能でもtype piracyを引き起こしていたのですが、このスレッドの文脈では、Expr型オブジェクトのツリー表示でtype piracyを引き起こしていたと言っておく必要がありました。

ここで訂正しておきます。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:11:58

#Julia言語混乱はありましたが、このスレッドで紹介した「type piracyを避けよ」という話はStyle Guideに書いてある。

以下の3つに目を通しておくと時間の節約になります。

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Performance Tips

docs.julialang.org/en/v1/manual/s...
Style Guide

docs.julialang.org/en/v1/manual/w...
Workflow Tips

タグ： Julia言語

posted at 13:14:26

#Julia言語今後は最初に使うプログラミング言語がJuliaになる人も増えると思いますが、現時点では他のプログラミング言語の経験がある人がJuliaも使い始める場合が多いと思います。その場合には他言語と大きく違う点がまとまっている文書を最初に読むと楽をできるはずです。まさにそれが上の３つ。

タグ： Julia言語

posted at 13:17:04

Hiroshi Shinaoka @HShinaoka

@cometscome_phys 手元で実験してみた結果をコメントに貼り付けておきました！

タグ：

posted at 13:21:49

拾萬字鏡 @JUMANJIKYO

そうなんですよ。かなり衝撃的だけどこれは事実。
note.com/nkay/n/n26c7b1... pic.twitter.com/z9EVoOQgHH

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posted at 13:22:34

#Julia言語以下のリンク先では200個の熱方程式を同時に解いてプロットしているのですが、そういうコードは

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Performance Tips

だけではなく、

docs.julialang.org/en/v1/manual/s...
Avoid writing overly-specific types

も読んでおかないと書き難いです。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:29:40

Buitengebieden @buitengebieden

Play time! Watch the dog.. 😅 pic.twitter.com/8eCJUMGrI8

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posted at 13:35:19

#Julia言語

Juliaでは、抽象的な型をコードを書くときの思考の中心に添えずに、具体的な値の型が伝搬して行く様子をイメージすることによってコードを書きます。

抽象型ありきな発想しかできなくなっていると、「函数の引数の型を書いた方が分かりやすい」と誤解することになります。

これ重要。

タグ： Julia言語

posted at 13:37:10

#Julia言語例えば、

double(x::AbstractFloat) = 2x

を「抽象浮動小数点数の引数を2倍して抽象浮動小数点数を返す函数」のように解釈するのは誤りです。

「抽象浮動小数点数の具体的な値、例えばFloat64型の引数1.23が与えられると、その2倍であるFloat64型の2.46を返す函数」の方が実態に近い。

タグ： Julia言語

posted at 13:46:18

#Julia言語 Float64型以外の具体的な浮動小数点数、例えばFloat32型の値やBigFloat型の値を2倍して得られる引数と同じ型の値をその函数は返してくれます。

typeofで表示される型がAbstractFloatになる値は存在しない点に注意を払う必要がある。

タグ： Julia言語

posted at 13:46:19

#Julia言語

function f(x)
s = 1
for i in 1:10^6
s += s*x/10^6
end
s
end

これはexp(x)の近似計算の一種。例えばf(1.0)の1.0はFloat64型の値で、s = 1 の1はInt型の値で、s*x/10^6 はFloat64型の値になるので、変数 s の値の型がIntとFloat64の間で不安定になります。 pic.twitter.com/aaBTGDLtVU

タグ： Julia言語

posted at 13:54:12

#Julia言語以上のように、引数が与えられたとき、計算途中で登場する具体的な値の具体的な型がどのように伝搬して行くかを求め、それに合わせて即時コンパイルして実行するのがJuliaの仕組みです。

型不安定性が生じるコードのコンパイル結果は効率が悪いものになる。

タグ： Julia言語

posted at 14:04:31

#Julia言語上の例では s = 1 を s = one(x) に変えれば型不安定性を消せます。

one(x) は x と同じ型(厳密には x の型に作用する型)の1になります。

環R上の加群Mがあるとき、r∈Rとm∈Mについて、one(r)=one(m)=(Rの1) となります。Juliaはこの意味で非常に数学的です。 pic.twitter.com/bXp5cvP3lt

タグ： Julia言語

posted at 14:04:34

#Julia言語

Juliaのコードとして分かり易いことは、型名を書くことによって得られる分かりやすさではなく、引数の具体的な型の伝搬の仕方が分かり易く書かれていることだと思っておいた方が良いと思う。

数学を学んだ人で「環Aと環Bの1は本当は違うよね」と考えられる人はこの状況に適応し易い。

タグ： Julia言語

posted at 14:12:09

#Julia言語さらに、環Aから環Bへの単射環準同型が与えられているとき、環Aと環Bの要素の演算も自然に与えられているように見える設定が便利な場合があると知っていれば、Juliaでもpromotionの仕組みで実際にその拡張版を実現していることにもすぐに対応できるでしょう。

型の伝搬の理解でこれ重要。

タグ： Julia言語

posted at 14:12:10

#Julia言語

xの型に乗法で作用する型(多くの場合にx自身の型)の1はone(x)

xの型に加法で作用する型(多くの場合にx自身の型)の1はoneunit(x)

zero(x)もある。

しかし、promotionによって多くの場合に1, 0と書いてよいことも知っておく必要がある。@ code_warntype の結果を見て学べばよい。 pic.twitter.com/WjNues1moO

タグ： Julia言語

posted at 14:19:16

#Julia言語大事な点なので強調しておきますが、

double(x::Real)::Real = 2x

を「実数xの引数に対してその2倍の実数を返す函数」とみなすのではなく、「Real型のサブタイプになる具体的な型の具体的な値の引数に対してその2倍を返す函数」とみなす必要があります。添付画像を参照。 pic.twitter.com/2iObTlCKuK

タグ： Julia言語

posted at 14:38:00

#Julia言語別の例

half(x::Real)::Real = x/2

このとき、Intの1に対して half(1) はFloat64の0.5を返します。

型名のRealの記述を見ても、引数の具体的な値の具体的な型がどのように伝搬しているかの情報は得られない。

数学的構造と型伝搬の両方が分かり易く書かれたコードならわかり易くなる。 pic.twitter.com/ZJRcskHsQR

タグ： Julia言語

posted at 14:44:59

#Julia言語

function half(x::T)::float(T) where T<:Integer
x/2
end

のように整数xに対して対応する浮動小数点数型のx/2を返す函数を記述できます。しかし、Int型引数xに対するhalf(1)のコンパイル結果は

half(x::Real)::Real = x/2

や

half(x) = x/2

と同じになります。 pic.twitter.com/WgfNUtDOUM

タグ： Julia言語

posted at 14:50:55

#Julia言語 whereを使った複雑な型の記述を使えば幾らでも複雑な型情報を書けます。

でも、

half(x) = x/2

と書けるところを

function half(x::T)::float(T) where T<:Integer
x/2
end

function half(x::T)::T where T<:AbstractFloat
x/2
end

～

と書いて何がうれしいのか？

タグ： Julia言語

posted at 14:53:40

#Julia言語人間による型の記述自体がものすごく高ストレスなので可能な限りコンピュータに任せたい。

型の伝搬についても、@ code_typed や @ code_warntype を使えば自分で考えなくても、Juliaが教えてくれる。

さらにこういう試みもある！
↓
github.com/aviatesk/JET.jl

タグ： Julia言語

posted at 14:57:35

Buitengebieden @buitengebieden

Happy fox! ☺️ pic.twitter.com/6HN0bGY8Bo

タグ：

posted at 15:35:00

積分定数 @sekibunnteisuu

@oubamaisen 学校だとおそらく

①たてる
②かける
③ひく
④おろす

とやるのでしょうが、上記のような経験を一度積んでいれば、これらは丸暗記すべき手順ではなく「当然こうすべき手順」となるかと思います。

タグ：

posted at 16:02:50

積分定数 @sekibunnteisuu

#超算数

「たてる　かける　ひく　おろす」で検索すると

ハジキ、ミハジに勝るとも劣らぬ地獄絵図を見ることができます。

twitter.com/search?q=%E3%8...

タグ：超算数

posted at 16:14:03

#Julia言語 Juliaでの型情報伝搬について学習するには、インタラクティブな環境で、@ code_warntype や @ code_typed の結果を繰り返し見ることが必須だと思います。

少なくとも私にはそれ抜きで学習することは無理でした。

静的にコンパイルされたバイナリを実行する世界とは全然違います。

タグ： Julia言語

posted at 16:50:13

#Julia言語

function f(x, n)
x, n から a, b を計算
c = g(a, b)
c も使って計算
end

を f(1.0, 10^3) と実行したときに、函数 g(a, b) で実際に何が計算されるかは、a, b の値の具体的な型が何になるかによって変わります。

@ code_warntype を使うと確認できます。

タグ： Julia言語

posted at 17:08:18

#Julia言語型の伝搬が意図した通りになるコードを書く過程で多くの論理的なミスや粗すぎる考え方は排除されます。

実際には、型の伝搬だけではなく、どこでどれだけメモリ割り当てが起こるかにも注意を払います。特にループの内側のコードについては。

タグ： Julia言語

posted at 17:08:19

#Julia言語

このスレッド全体は、プログラミング初心者向けの話題ではないです。

すでに他言語で十分に実用的な仕事をできる人が、Juliaでどのように考え方を変える必要があるかについて説明しています。

静的型付け+事前コンパイルの世界の常識の多くが通用しない。

タグ： Julia言語

posted at 17:08:20

#Julia言語は"can do"設計になっています。

型伝搬の不安定性が生じている状況では、例えば変数sの値がInt型なのかFloat64型なのかコンパイラは分からなくてなっています。Juliaのコンパイラはそういうケースでもコンパイルして「正しく」実行します。

これが便利な場合は多数あります。

タグ： Julia言語

posted at 17:08:20

#Julia言語他人が定義した函数に任意の型を扱うメソッドを自由に追加できるし、他人が定義した型を扱う函数やメソッドも自由に定義できます。まさに"can do"な世界。

驚くべきことは、type piracyと呼ばれるケース以外にそれらは安全に可能なことです(多重ディスパッチの特徴)。

タグ： Julia言語

posted at 17:08:21

#Julia言語「制限がきつい方がよい」という考え方が当然だと思っている人は「単なるトレードオフの問題である」と考え方を変えないとJuliaを使えないと思います。

Juliaでは、他人が書いたコードを、コードの改変のお願いをせずに、自分のコードと組み合わせて利用し易いです。これも"can do"❗️

タグ： Julia言語

posted at 17:12:41

Erik Engheim @erikengheim

Ugh... I have really started hating "login with your preferred account" sites offering Google, Facebook, Twitter etc. There are like dozens of them now, and I forget which account I used. When you forget you accidentally create a new account.

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posted at 17:22:20

積分定数 @sekibunnteisuu

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

@oubamaisen 敢えて「たてる」「かける」「ひく」「おろす」と暗唱しなくてもスムーズに行くと思いますが、どうなんでしょうね？

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posted at 17:55:17

なんか面白い分布図ができた． pic.twitter.com/oqk235VBbf

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posted at 17:59:37

BuzzFeed Japan News @BFJNews

【ウイグルで何が】中国政府によるイスラム教徒の大量拘束を調査した一連の報道で、BuzzFeed Newsがピュリッツァー賞を受賞しました。
www.buzzfeed.com/jp/meghara/chi...

衛生画像の分析の結果、収容施設拡大の実態が明らかになりました。これまで100万人以上が拘束されたと見られています。 pic.twitter.com/XTKWEaP4tp

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posted at 18:15:03

yamazaks @yamazaksv2

こどもを甲状腺がんの過剰診断から守る医師 @MKoujyo

@sekibunnteisuu 去年、T進のオンライン無料講座があって、しばらく受けていたのですが、途中からパターンマッチングが酷くなってきて、ついには「たてるかけひくおろす」の歌が出てきた時に子どもが「意味わからん」と言ったので辞めました。

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posted at 18:18:21

こどもを甲状腺がんの過剰診断から守る医師 @MKoujyo

福島の甲状腺がんの過剰診断―なぜ発生し,なぜ拡大したか
日本リスク研究学会誌 28(2): 67–76 (2019)
甲状腺がんは予後が良く，かつ甲状腺超音波検査は高精度であるがゆえに無害ながんの検出率が高く，その弊害も大きい(USPSTF, 2017)

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posted at 18:44:15

こどもを甲状腺がんの過剰診断から守る医師 @MKoujyo

それが最初にわかったのは韓国で甲状腺がん検診の普及によって発生した成人の大規模な過剰診断である (Ahn et al., 2014)
「転移していても治療してはいけないがんが存在する」
「無症状な対象者に対する甲状腺超音波スクリーニングは有害である」

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posted at 18:44:15

これらは現在では科学的に証明された事実だが，従来の常識から大きく乖離したものであるがゆえに，
一般の人々のみならず専門家の間でも十分に理解が共有されているとはいいがたい
現在福島県で起こっている事象はがん診療の転換期に起こった子供のがんの大規模な過剰診断として医学の歴史に残るものだ

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posted at 18:44:15

非公開

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posted at xx:xx:xx

yudai.jl @physics303

まじかよ，notion.soってjulia対応してないの？？ pic.twitter.com/VtvfYkFddz

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posted at 18:56:29

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まさに地獄絵図 #超算数 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 19:14:51

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残り28件のツイートを見る

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癒される動物 @cutest_animal1

大好きなおもちゃが巨大になったときの犬の反応✨ pic.twitter.com/y2ev2iMqOt

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posted at 20:13:41

KokyuHatuden @breathingpower

「教頭先生が真心を込めて育てたEM菌」orz orz orz / “学校日記” htn.to/pDdoKDisaR

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posted at 21:00:48

お茶ふいた！ #と教

緑茶 twitter.com/breathingpower...

タグ：と教

posted at 21:03:18

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将棋がらみで印象がよくなった、お~いお茶をふいた

www.itoen.co.jp/news/detail.ph...

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posted at 21:06:32

Mirco Musolesi @mircomusolesi

Just seen in a talk... Working code of the predator-prey model with emojis (in Julia). With cats (and mice) too. diffeq.sciml.ai/stable/analysi...

[\ht @MoseGiordano] pic.twitter.com/4rplaoom5M

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posted at 21:08:27

Akinori Ito @akinori_ito

特徴量抽出アルゴリズムが違えば概念的に同じ量でも計算された値が違うことはよくある．ソフトウェアで抽出した値が真の値の推定値であることは理解して使わなければならない

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posted at 21:12:15

Akinori Ito @akinori_ito

だいたいF0がそんなに正確に抽出できるなら河原先生が苦労してないよな

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posted at 21:13:09

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

Michigan (with the counties by size overlaid on top): pic.twitter.com/DX0RdWLPWk

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posted at 21:18:13

正確かどうか以前、どう定義すべきかが問題です。また、定義できたとしても、どのような場合にfoという概念を音声信号に用いるのが妥当なのか、妥当でない場合に、どのような概念を用いるべきか、まだ試行（思考）錯誤を続けています。 twitter.com/akinori_ito/st...

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posted at 21:19:31

#JuliaLang

github.com/JuliaLang/juli...
implement replace on String for multiple patterns #40484
Merged
JeffBezanson merged 3 commits into master from jn/multireplacer 7 days ago pic.twitter.com/hw7zwx5kW8

タグ： JuliaLang

posted at 21:20:56

TEXAS. I don't know what Presidio County is doing right, but they're kicking ass. King County? Not so much. pic.twitter.com/26hgUI7mSB

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posted at 21:40:50

yudai.jl @physics303

JuliaでREPLやコンソールに表示させる桁数を一括で変更する方法なかったっけ？pythonにはあるよね．

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posted at 21:46:53

Junichi 'DJ' Nakano @jnakano

富谷(助教);監修シン仮面ライダー @TomiyaAkio

@physics303 IPythonだと%precisionですけど、IJuliaにもありそう？ github.com/JuliaLang/IJul...

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posted at 21:50:22

#Julia言語 (#julialang ) の使用者アンケートが始まりました。↓から日本語もあります。結果はJuliaCon 2021 で発表されるのでぜひ。
form.jotform.com/21143297782145...
#RT希望 twitter.com/juliainclusive...

タグ： Julia言語 RT希望

posted at 22:06:19

JuliaHub @JuliaHub_Inc

#Julialang users and developers are invited to complete the annual Julia User & #Developer #Survey. Make your voice heard and be counted as part of the Julia community. Survey is available in English, Chinese, Japanese and Spanish. Click here to respond form.jotform.com/211432977821458 pic.twitter.com/FhA9B7NDtr

タグ： Developer Julialang Survey

posted at 22:07:03

yudai.jl @physics303

ﾜｼ・ｭﾊﾞﾙﾂｼﾙﾄ半径 @wasisama

これでいけた．
Base.show(io::IO, f::Float64) = @printf(io, "%1.3f", f)

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posted at 22:42:32

juliaのデバッグなどでstructの再定義が必要になった場合って（invalid redefinition of .......）
名前変えて再定義したくなかったらrepl再起動しか無いのか。
デバッグ時にここで地味に時間食われるので一発リセット機能がほしい

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posted at 22:54:37

けんぴ* @math_liin

Julia強欲すぎて笑った pic.twitter.com/TyS8nH7q1z

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posted at 23:13:17

@jnakano @physics303 #Julia言語現時点では、REPLでもIJuliaでも、Base. showを直接いじるダーティハックが最も易しいと思います。

REPLで常にコンパクト表示したければ添付画像の方法があります。

docs.julialang.org/en/v1/stdlib/R...

続く pic.twitter.com/pERivBispU

タグ： Julia言語

posted at 23:27:55

@jnakano @physics303 #Julia言語 IJuliaで常にコンパクト表示にするには、

@ eval IJulia InlineIOContext(io, KVs::Pair...) = IOContext(
io,
:limit=>true, :color=>true, :jupyter=>true,
:compact=>true,
KVs...
)

とする手が使えます。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

続く pic.twitter.com/NOe4YPMja3

タグ： Julia言語

posted at 23:31:04

@jnakano @physics303 #Julia言語コンパクト表示の桁数を変えるためには、Base.Ryu.writeshortest 函数のハードコーディングされている部分を上書きする必要があるようです。

詳しくは以下のリンク先を見て下さい。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

結構大変！

ちょっとした作業用にはBase. showの上書きで十分だと思います。

タグ： Julia言語

posted at 23:34:02

@jnakano @physics303 #Julia言語ソースコードが全部公開されているので、デフォルトの動作が気に入らないときに、速攻で何とかしたければ、一時的に関連の函数を上書きして使えばよい。😉

タグ： Julia言語

posted at 23:38:31

OpenSourcES @opensourcesblog

Interested in how I created the Sudoku video with #Javis in #julialang ?
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buttondown.email/OpenSourcES

タグ： Javis julialang

posted at 23:42:05

Viral B. Shah @Viral_B_Shah

#julialang developers, please make sure to take the StackOverflow survey today! I agree with @nassarhuda that #julialang feels under represented in the SO survey. twitter.com/nassarhuda/sta...

タグ： julialang

posted at 23:54:16