黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2018年10月/Page 21

Windows 8.1 でも #Julia言語 v1.0でMakieをJupyter notebook上で使用できたので、他の環境でも動くと思います。これで使用可能な作画パッケージの種類が増えた。

タグ： Julia言語

posted at 23:55:58

Windows 8.1 という劣悪な環境上の Jupyter 上の #Julia言語 v1.0 で Makie パッケージが動きました。

github.com/JuliaPlots/Mak...
Makieパッケージ

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
使用したJupyter notebook

添付画像は別に表示されたマウスでぐりぐり動かせる窓です。 pic.twitter.com/Midh8nPUyV

タグ： Julia言語

posted at 23:55:57

Aki Ariga @chezou

MLやAIにおけるFairnessやEthicsの話は学会でもまさに議論されている話なので、日本語でこの記事が出たことは必要性が理解しやすく良いでしょうね。 twitter.com/chezou/status/...

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posted at 23:49:00

galacta @galacta_dm

ようやく数値計算のコーディング作業に入り始めた

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posted at 23:41:38

#Julia言語 #数楽プログラムをちょっとでも書ける人なら、ランダムに税を徴収してランダムに配ることを繰り返すコードは誰でも書けると思います。その程度のプログラムを書ける程度でも相当な時間楽しめます。

タグ： Julia言語数楽

posted at 23:40:33

非公開

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語 #数楽税を率方式ではなく、定額方式(すなわち常に同じ金額の税を徴収してランダムに分配する)にすると、資産分布の収束先は指数分布になります。指数分布は平等からはかけ離れた分布です。運だけで資産分布が決まると指数分布になる可能性が高い。

現実の資産分布は指数分布に近い。

タグ： Julia言語数楽

posted at 23:37:47

#Julia言語 #数楽「ランダムに資産のa%を誰かから徴収して誰かに配る」を大量に繰り返すシミュレーションをやってみると、aが小さい方が収束先の資産分布がより平等になります。税率が小さい方が収束先は平等に近付くという結果はちょっと直観に反している感じがして面白いです。

タグ： Julia言語数楽

posted at 23:35:50

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

これを書いているのが中学生で、萎縮させてはまずいので、あちらにはコメントしませんでした。

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posted at 23:30:24

個人的に、サンプルコードは単なるサンプルコードではなく、そのコードでやっていること自体が面白いものが好き。シンプルでわかり易いコードであってもやっていることに、やっていることがあまり面白くなくて興味がわかないと、結果的に見ないで終わることが多い。

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posted at 23:30:17

#Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

の第6節にある動画は、人口2^16人の町で「ランダムに資産の5％を誰かから徴収して誰かに配る」をたくさん繰り返すと資産分布がガンマ分布に収束するというそれなりに非自明なシミュレーションの動画です。 pic.twitter.com/cTkIB5IGtO

タグ： Julia言語

posted at 23:30:17

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

慣習を「ルール」と呼ぶのは有害です。

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posted at 23:28:33

ただまご = 永島孝 @tadamago

@kamo_hiroyasu ab + bc + ca と書いてはいけないんだな．

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posted at 23:25:20

#Julia言語 v1.0での動画作成のための3つの方法の例が

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

の第6節にある。

PyPlot + matplotlib.animation → GIF
PyPlot + matplotlib.animation → HTML (GIFにするより少し速い)
Plots + gr() + ENV["PLOTS_TEST"]="true"

の3通りの方法。

タグ： Julia言語

posted at 23:21:52

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

きゃあ！（ルール4） www.instagram.com/p/BoxhjjWnBdY/...

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posted at 23:17:15

Windows 上の #Julia言語 v1.0 で ImageMagick.jl を入れるためには、管理者権限で julia.exe を動かせばよいらしい。そうしないとシンボリックリンク作成に失敗する。

github.com/JuliaIO/ImageM...

タグ： Julia言語

posted at 23:13:12

#Julia言語 v1.0

using KernelDensity
X = vcat(2 .+ 2*randn(6000), -3 .+ 0.5*randn(4000))
ik = InterpKDE(kde(X))
x = linspace(minimum(X), maximum(X), 401)

のとき

y = pdf.(ik, x)

はエラーになるが、

pdfik(x) = pdf(ik, x)
y = pdfik.(x)

ならば大丈夫。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

タグ： Julia言語

posted at 23:03:43

Astellon @astellon_music

解析系の講義は積極的にJulia使ってく所存

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posted at 21:57:02

こいつ...動くぞ... pic.twitter.com/VpD9pz4EqT

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posted at 21:55:46

非公開

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posted at xx:xx:xx

Astellon @astellon_music

DynamicalSystems.jl のロゴ良い
github.com/JuliaDynamics/...

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posted at 21:53:02

積分定数 @sekibunnteisuu

@sunchanuiguru 多分そうなんでしょうね。でもこの文では伝わらない。
普段の授業で、こういう言葉で説明しているから、分からないのは授業を聞いていないから、とか言い出しそう。

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posted at 21:46:38

#Julia言語定番の曜日表示

using Dates
Dates.format(Date("2004-09-01"), "E")
→ "Wednesday"

タグ： Julia言語

posted at 21:45:04

Astellon @astellon_music

one(“something string”)は””でした。(Juliaだと連接は*)

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posted at 21:34:27

#Julia言語を使えば

using Dates
today() - Date("2000-12-31")
→ 6493 days

のような計算もできます。

タグ： Julia言語

posted at 21:25:40

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

@sekibunnteisuu 多分、プラスの項だけ集めて
足し算、マイナスの項だけ集めて足し算、なんとかマイナスなんとかの形にしてから最終的な答を出して、結合法則を使って計算しましたと宣言する、ということなんでしょうね。

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posted at 21:20:00

#Julia言語で「one(x)はxと同じ型の1になる」のような説明を何度もしているような感じがするが、本当は正しくない。

正確には、xと同じ型の任意のyについて、one(x)*y == y*one(x) == y が成立するようなものに one(x) はなる。単位付きの1はoneunit(x)で得られる。 pic.twitter.com/adTqZSJoss

タグ： Julia言語

posted at 21:16:18

K Hashi @KHashis1

@keishinkan 押して→推して。ﾋｰﾄｱｯﾌﾟしちゃった😢

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posted at 21:10:52

K Hashi @KHashis1

@keishinkan んでもってとっかえた成績を…で公立高校へ。そんなことして本人のためになると考えている、公立中の音楽の先生。担当もしてたから…悲惨な状況は押して知るべし。そんなやつ？がうようよいると思うと…何もかもが……です……

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posted at 21:09:44

へいほぅ @h3y6e

Julia言語のPlotsドキュメント読んだ
数値計算のための言語習得よりもグラフ描画を学ぶほうが時間コストが大きいという罠。

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posted at 20:22:08

#数楽続き。これよりも本質的に一般的な場合の結果が統計力学のカノニカル分布の章に載っています。(物理的には等確率の原理を仮定しますが、数学的にはその仮定を外した方が応用先が広がる。) この意味で統計力学を学んだ経験は非常に役に立ちます。様々な直観の源泉に成り得ます。

タグ：数楽

posted at 20:14:57

#数楽正規分布やガンマ分布のような所謂指数型分布族に属する確率分布族はどれも一様分布のようなより単純な確率分布に従うサンプル X_1,…,X_n を

(1/n)Σ_{i=1}^n f(X_i) ≦ c または ≧ c

のように制限して、n→∞とすると得られるという仕組みになっています。続く

タグ：数楽

posted at 20:14:57

TaKu @takusansu

#中教審教育課程部会　児童生徒の学習評価に関するワーキンググループ（第5回）　配付資料
www.mext.go.jp/b_menu/shingi/...
教育課程部会　児童生徒の学習評価に関するワーキンググループ（第6回）　配付資料
www.mext.go.jp/b_menu/shingi/...
が公開されました。

タグ：中教審

posted at 19:40:28

#数楽 #Julia言語によるシミュレーション結果はリンク先にあります。リンク先はガンマ分布が自然に出て来る場合。正規分布の場合はリンク先の1つ上にある。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語数楽

posted at 19:03:13

#数楽一様分布する -√n < v_1,…,v_n < √n に v_1^2+…+v_n^2 < n という制限を課すと、nが大きなとき、v_i達は標準正規分布に従うようになります(マックスウェル・ボルツマン分布)。

以上の結果はコンピュータを使えば容易に確認できます。

タグ：数楽

posted at 18:58:38

獏星(ばくすたー) @baku_dreameater

#数楽例えば、一様分布する0<x_1,...,x_n<n の和について x_1+…+x_n<n という条件を付けると、nが大きなとき、x_i達は指数分布に従うようになります。これはSanovの定理から得られる。

さらに、積について x_1…x_n > c という制限を課すと、nが大きなとき、x_i達はガンマ分布に従うようになる。

タグ：数楽

posted at 18:58:36

技術書典5で私が買った、学生に勧められる本一覧です
(全般)
・技術季報
・セイチョウ・ジャーニー
・完全SIer脱出マニュアル
(各論)
・告白に学ぶHTTPステータスコード　エラー編
・実例で学ぶプログラミング言語Julia v1.0

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posted at 18:49:15

#数楽

(2) 与えられたqに対して、pの動く範囲を制限し、その中からqに従う独立試行の経験分布として最も出て来やすいpを選ぶために使う。(pを動かす変分法を実行することになる。)

後者の(2)の使い方の典型例が変分推論です。(2)は指数型分布族(カノニカル分布)の導出にも使われます。

タグ：数楽

posted at 18:47:50

#数楽

(確率分布qに従うn回の独立試行で得られる経験分布が確率分布pに近い確率) = exp(-nD(p||q)+o(n))

には複数の使い方があります。

(1) qによるpのシミュレーションの誤差の指標としてKL情報量 D(p||q) が使える。

タグ：数楽

posted at 18:47:48

#数楽微修正：代入した後には Σ k_i = n に注意するのではなく、Σ p_i = 1 に注意することになります。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 18:38:54

#数楽モデルの確率分布qによって真の確率分布pを近似的にシミュレートしたいというような状況では、確率論的に、KL情報量(ダイバージェンス、擬距離)を扱う必然性があります。

こういう明瞭な説明がKLダイバージェンスの解説の多くに欠けていて、個人的にちょっと問題ありだと思っています。

タグ：数楽

posted at 18:35:52

#数楽 KL情報量D(p||q)はp,qについて非対称なのですが、それは当然の性質です。

なぜならば、確率分布qの独立試行で確率分布pをシミュレートするときの誤差と、pとqの立場を交換して、確率分布pの独立試行で確率分布qをシミュレートするときの誤差が一般に同じになるはずがないからです。

タグ：数楽

posted at 18:31:16

#数楽一般に「他人が書いたものを読んで理解しようとする」より「自分で計算してみる」方が楽で簡単です。

多項分布の確率の式のnとk_iのそれぞれに

n^n e^{-n} √(2πn),
(n p_i)^{n p_i} e^{-n p_i} √(2πn p_i)

を代入し、Σ k_i = n に注意して計算するだけ。

あら不思議、KL情報量が！(笑)

タグ：数楽

posted at 18:28:09

#数楽訂正：もちろん正しくは

(確率分布qに従うn回の独立試行で得られる経験分布が確率分布pに近い確率) = exp(-nD(p||q)+o(n)).

nを1つ書き忘れていた。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 18:23:26

#数楽連続分布の場合は、有限個に分割して有限集合の確率分布で近似して極限を考えればよい。応用上はそういう大雑把な議論で十分だと思います。

タグ：数楽

posted at 18:21:06

#数楽スターリングの公式

n! ～ n^n e^{-n} √(2πn),
k_i! ～ (n p_i)^{n p_i} e^{-n p_i} √(2πn p_i)

を代入すれば、

P = exp(-nD(p||q) + o(n)),
D(p||q) = Σ p_i log(p_i/q_i)

を簡単に示せます。本当に簡単です。

タグ：数楽

posted at 18:21:05

#数楽有限集合上の確率分布について以上に結果を確認するためには、多項分布

P = n!/(k_1!…k_r!) q_1^{k_1}…q_r^{k_r}

のnが大きなときの漸近挙動を見ればよい。ただし、k_i達は、経験分布がpに近いという条件

k_i/n ～ p_i

を満たしてながらnと共に大きくなると仮定します。続く

タグ：数楽

posted at 18:21:03

#数楽一般に、確率分布qによるn回の独立試行の結果だけを見て、分布qが分布pではないと判定されずに済む確率の指数函数的減少の速さは、nが大きなときKL情報量D(p||q)になっている。

この意味でKL情報量D(p||q)は分布qに従う独立試行による分布pのシミュレーションの予測誤差とみなせます。

タグ：数楽

posted at 18:11:13

#数楽確率qで成功する確率分布qによる独立試行を行うとき、その試行結果だけを見て確率分布qが常に成功する確率分布pではないとばれずに済む確率は指数函数的に減少します。その指数函数的減少の速さがKL情報量D(p||q)=-log qになっています。

これの一般化がSanovの定理。

タグ：数楽

posted at 18:06:49

#数楽例：確率qで成功する確率分布qと常に成功する確率分布pの場合。確率qで成功する独立試行をn回したとき、経験分布での成功確率が1になる確率(経験分布が pに一致する確率)は

q^n = exp(-n(-n log q)).

この場合には

D(p||q) = -log q.

確率qが1に近付くとこれは上から0に近付く。

タグ：数楽

posted at 18:06:47

#数楽 KL情報量をD(p||q)と書くとき、

(確率分布qに従うn回の独立試行で得られる経験分布が確率分布pに近い確率) = exp(-D(p||q)+o(n)).

「近い」の定義が曖昧ですが、その不定生は o(n) の項に吸収されると思って良いです。正確な言い方ではないですが、応用上はこれさえ知っておけば十分。

タグ：数楽

posted at 17:49:54

#数楽確率分布qに従う独立試行の結果得られる経験分布が確率分布pに近い確率が exp(-nD(p||q) + o(n)) のように振る舞うという意味の結果(それもSanovの定理と呼んで良いと思う)が書かれた添付画像のページのみを理解しておけば応用上は十分です。

twitter.com/ballforest/sta... pic.twitter.com/jwNBwEyu71

タグ：数楽

posted at 17:46:02

#数楽汎化損失(=予測誤差＋定数)とWAICの期待値(サンプルを動かす平均)は一致しているのですが、その揺らぎの方向は逆向きになります(完全に正確に言い方にはなっていないことに注意)。n→∞では揺らぎの向きは完全に逆向きになる。相関係数が-1になる！

タグ：数楽

posted at 17:25:43

#数楽 #Julia言語

汎化損失とWAICの逆相関については以下のリンク先のスレッドで詳しく解説されています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語数楽

posted at 17:22:21

#数楽 #Julia言語ベイズ統計の計算のためのコードを書くときに、事前分布から事後分布を何らかの方法で近似計算するためのプログラムを書くことになるのですが、予測分布、汎化損失、WAIC、LOOCV(1個抜き出し交差検証)、自由エネルギー、WBICなどもついでに計算するようにすると色々勉強になります。

タグ： Julia言語数楽

posted at 17:20:18

#Julia言語 v0.6→v1.0

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
正規分布の共役事前分布(正規ガンマ分布)

をv1.0対応にした。1次元の正規分布の共役事前分布を使って、WAICやLOOCVやWBICなどの公式を求め、その公式を使って数値実験を行っています。定義も解説文としてまとめられています。 #数楽

タグ： Julia言語数楽

posted at 17:20:17

積分定数 @sekibunnteisuu

@eisuken2002 以前も書いたけど、「私は彼が好き」を英訳してもらったら、
I like he.　確かに「彼が」だね。
そうでなくても、日本語と無邪気に一対一対応させてしまいがちなのに、重要な文法レベルでそれを助長するのはどうよ？と思いました。

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posted at 15:45:21

tdual(ティーデュアル)@Matri @tdualdir

#Julia言語

using Plots; gr(); ENV["PLOTS_TEST"]="true"

で@ gifや@ animを使う方が、

using PyPlot; using PyCall

でmatplotlib.animationを使うより圧倒的に速い。しかし、前者には色々欠点があって、フォントを自由に選べなかったり(数式も漢字も不可)、3D作画がいまいちだったりする。

タグ： Julia言語

posted at 14:22:26

機械学習の訓練データバイアスの最悪の前例の一つを提供してくれたAmazonさん(￣^￣) twitter.com/techreviewjp/s...

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posted at 13:56:29

Masaharu TSUBOKURA @masaharutsubo

先日のtwitter論文の日本語版です。ご参考までに

www.louis-pasteur.or.jp
www.louis-pasteur.or.jp/fukushimarepor...

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posted at 13:50:20

マルコっぽ　 @altaalt

りんごくん＠慧真館 @keishinkan

@t_arisugawa この人、本当分かりやすく　#内閣府　の補助金に転んだよな
#加計学園ではこんな発言
最近では #小泉進次郎　にすり寄り #こども保険という名のただの増税に関わろうとしている。要注意人物です。はっきり言って　#駒崎弘樹

 kyoumoe.hatenablog.com/entry/20170521...

タグ：こども保険内閣府加計学園小泉進次郎駒崎弘樹

posted at 13:39:00

@KHashis1 成績って先生が思っているよりも生徒は重く捉えるんですよね。しかも進路に影響もしてしまう。中学生が「自分は先生から嫌われているから評価が低い」と考えることが本当に健全な教育なのか、甚だ疑問です。

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posted at 13:33:05

K Hashi @KHashis1

りんごくん＠慧真館 @keishinkan

@keishinkan わたしも音楽の先生ににらまれ、公立高校アウトでした。ん十年たっても傷は癒えません。

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posted at 12:16:22

りんごくん＠慧真館 @keishinkan

ちなみにその生徒が4をつけられてる科目の定期テストは9割以上。提出物も出している。授業を荒らすような子じゃなく真面目ないい子。でも先生に媚を売れるような器用なタイプでもない。だから4？北朝鮮もビックリな独裁っぷりだな。

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posted at 12:05:30

面談で生徒に「この科目が4から5になればここの併願とれるよ」って話をしたら、「5にしたいんですけど先生に嫌われてるんです。」との返答が。

中学生が成績を考えるとき、どうすれば先生に嫌われないかをまず考えなきゃいけない日本の成績システムちょっと異常すぎないか？

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posted at 11:54:32

たられば @tarareba722

⚡️ "差別や偏見をもう少し丁寧に知りたいと思った時に読む本"

ここ最近、世の中を騒がせている話題にふれて、差別や偏見について、もう少しだけ丁寧に考えたいという人に向けて、本の紹介です。

twitter.com/i/moments/1050...

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posted at 11:18:52

#Julia言語 + Jupyter + GitHub の組み合わせによる情報共有の具体例については

github.com/genkuroki/Calc...

および

twitter.com/genkuroki/stat...

を参照。

タグ： Julia言語

posted at 11:09:45

twitter.com/upura0/status/...

タグ：

posted at 11:06:22

Tiling Bot @TilingBot

#Hyperbolic #tiling shown in the Poincaré disk model. Truncated {13,13}. pic.twitter.com/QjEZlpKm99

タグ： Hyperbolic tiling

posted at 10:59:58

#Julia言語 Plotsパッケージをpyplot()で使用しているときに、@ gifや@ animでGIF動画を作ると、ものすごく遅くなる。

PyPlot + PyCall で matplotlib.animation を使った方が速い。

しかし、Plots + gr() + ENV["PLOTS_TEST"]="true"よりずっと遅い。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 10:49:14

#Julia言語

 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 10:35:23

原田　実 @gishigaku

『サンデー毎日』は20年前にEM批判の記事を掲載したことがあるし、その頃から追いかけていた人が社内にいるのかも

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posted at 10:33:47

#Julia言語 Plotsパッケージを利用したプロットの速さはバックエンドの選択に大きく依存する。pyplot()は遅い。gr()は速いが、

ENV["PLOTS_TEST"] = "true"

と設定しておかないと、画像ファイルやGIF動画ファイルの生成時に巨大な画像を生成してしまい非常に遅くなってしまう可能性がある。

タグ： Julia言語

posted at 10:31:51

らじうむ小山_PPPMP @Ra_koyama

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

川田龍平もおしどりマコと似たり寄ったりの煽りをしていたのか。川田にも立憲民主ができたときにはちょっとは期待したが、この発達障害に関する話はだめだ。 twitter.com/KawadaOffice/s...

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posted at 10:22:51

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

そうか、川田は発達障害や癌についてこんなことを言っていたのか。国会議員としてまずいと思うなあ。あと、山田正彦もひどいな twitter.com/kawadaoffice/s...

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posted at 10:11:31

非公開

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posted at xx:xx:xx

これは今までIntelの人が試しに作ってたJuliaのマルチスレッド対応に、Jeffがここ数日積極的に関与し始めたのでそう感じました。

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posted at 10:00:56

歩行者は右側通行 @JikanBae

#Julia言語でパッケージを追加するときに「(v1.0) pkg> add github.com/fundamental/OS...」と直接指定できるの初めて知った。

タグ： Julia言語

posted at 10:00:09

#Julia言語 #数楽サンプルサイズ60以降では、予測誤差(KL情報量)とWAICの**逆**相関がよく見えています。

KL情報量(もしくは汎化誤差)とWAIC(WAICを知らなければ対数尤度の-1倍で代替してもよい)を同時にプロットするのは非常に教育的。

タグ： Julia言語数楽

posted at 09:36:19

gridないほうがええな pic.twitter.com/c2gh71Pbl8

タグ：

posted at 09:35:42

pic.twitter.com/u9tAIZ6PWs

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posted at 09:28:49

#Julia言語リンク先に動画は、混合ガンマ分布が生成したサンプルを使って、分散1の2つ山の混合正規分布でフィッティング。サンプルサイズを増やして行ったときの、フィッティングの様子をアニメ化。予測誤差(KL情報量)とその推定値であるWAICも同時にプロット。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 09:28:25

Poisson分布(離散分布)で連続分布のフィッティングを行うのはさすがにまずいので、代わりにガンマ分布を使ったフィッティングで遊べば良かったと思いました。 #数楽 #Julia言語

 twitter.com/yellowshippo/s...

タグ： Julia言語数楽

posted at 09:02:40

Yukihiro Matz @yukihiro_matz

一晩寝て、頭が冷えたら、イヤな気持ちだったのは「お客さん」気分を感じたからではなく、デマや卑近な情報だけを元に「将来性がない」、「死んだ」と断じるのにはテクノロジーに対するリスペクトがないということだったんだな、きっと。私もリスペクトをわすれないようにしよう。他山の石

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posted at 08:56:03

財務省の「緊縮主義」と日銀の「引き締め主義」については、掛算順序固定強制指導と同様に結局のところどうしてそうなっているのかはよくわからない。

自分の将来を左右する所属組織内の人間関係を維持するためにそうしているんではなかろうかと思っている。

そんなんで他人の未来が奪われる。

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posted at 08:51:23

#数楽

-log Z(n) = λ₁ log n - (m₁-1)log log n + …

までなら、ゼータ函数を経由しなくても、大学１年生レベルの計算で出ます。ただし、そういうやさしい計算に持ち込むためには広中の特異点解消が必須。

genkuroki.github.io/documents/2016...

twitter.com/hayashiyus/sta...

タグ：数楽

posted at 08:40:04

阿久津　修司 @uimontyo

しかし未だに「福島の汚染米」とか平気でツイートしている馬鹿野郎がいます。敢えて汚い言葉を使いましたが、本当に頭にきます。何度も言いますが、わざわざツイートするなと！思うのは勝手だし食べないのも勝手。しかし皆に宣伝して歩くな！！！👿

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posted at 08:36:43

u++ @upura0

今年のノーベル経済学賞受賞者が、MathematicaではなくpythonのJupyter Notebookで研究成果を共有しているという記事。オープンソースで誰でも研究成果に触れられる利点などに言及している。

This year’s Nobel Prize in economics was awarded to a Python convert qz.com/1417145/ @qzより

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posted at 08:20:26

Yukihiro Matz @yukihiro_matz

「Rubyは国内でしか使われてない」というデマに辟易してる。みんな使ってるGitHub、AirbnbはRubyだ(Rubyだけじゃないけど)。私が毎月のように海外に行って出会うRuby開発者は幻なのか。

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posted at 08:09:30

この画像と同じようなやつどっかで見た気がするけど思い出せん....

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posted at 08:02:53

オサレ図 pic.twitter.com/wLvPRozJkS

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posted at 08:02:33

うえだましん @VEDAMachine

大抵の生徒は
「君等…こんな面倒臭いことやらんとできんかコレ？」
『いや…「フツーに」やるけど』
「あ…だったらいい…こんなの無視して次行こ次…」
だけど…

「まさか…学校で「こんなの」一々やってんの？」
『やってる…』
「何で？」
『え…？できない子がいるから…』
嗚呼やれやれ…

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posted at 05:09:56

うえだましん @VEDAMachine

んで…頭痛くなるのは…
「こういうの」が「できない！」「分かんない！」ってなる生徒が少数だけど一定数出てくることなんだよな…
「こういうの」は「できない生徒」をわざわざ作って自己満足してんじゃないのか？と思うこともある…

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posted at 05:04:21

うえだましん @VEDAMachine

あー…ついに「ここ」に辿り着いたか…
俺が教えててビックリしたのがこれなんだよな…
たかが正負の数が混じった加減に何をこんな面倒臭い手続きをさせるのかと…
しかも…これはまだ（）をまず取らせてるから実はマシ（え？）…
どんどん（）が増えていくパターンとかあるんだよな…アホらしい限り… twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 05:00:11

Marius Millea @cosmic_mar