黒木玄 Gen Kuroki
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- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2021年03月13日(土)
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生まれた環境に左右されない学習機会をつくれる社会にしていきたい。
「大学進学率は全国平均50%に対し、児童養護施設の子どもたちは10％にとどまる…所与の環境から教育格差が生まれ、将来的な所得格差に繋がる。」
www.businessinsider.jp/post-230114
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posted at 01:09:05
WSL2でtmux+zshを使うと激重になるの、WindowsのPATHが含まれているのが原因だったらしい。ここの記述の通り、WindowsにPATHを通さない設定にすると解決した。感謝！
amaya382.hatenablog.jp/entry/2019/12/...
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posted at 01:21:15
Never underestimate the conservation of momentum
bit.ly/1ICtvkp [source of the gif: ow.ly/qXTw30njq9i] pic.twitter.com/i4B05koEhV
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posted at 01:30:06
JET.jl is now documented:
aviatesk.github.io/JET.jl/dev/
Any kind of feedback or help will be very appreciated !
#JuliaLang
タグ： JuliaLang
posted at 01:53:18
GPUで篩を高速化出来ないか検索してみたところ、Wikipediaのエラトステネスの篩 en.wikipedia.org/wiki/Sieve_of_... から、Fast optimized highly parallel CUDA segmented Sieve of Eratosthenes in C sites.google.com/site/bbuhrow/h... へのリンクがあった。MersenneForumで www.mersenneforum.org/showthread.php... 2009-2015年に‥ twitter.com/kazmuzik/statu...
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posted at 02:04:10
#Julia言語 準備。パソコンのCPUに合わせて環境変数を
JULIA_NUM_THREADS=8
などに設定または julia -t auto でjuliaを起動。
マンデルブロ集合の計算の並列化の例。
この場合はめちゃくちゃ簡単！
添付画像を参照。
本質的に @ threads を追加するだけ。
gist.github.com/genkuroki/4c0f... pic.twitter.com/GXjHIwEF0p
タグ： Julia言語
posted at 02:13:25
CUDA Sieveに関しては 2009-2015年に議論があったらしい。www.mersenneforum.org は、素数に関してはmajorなフォーラムの模様。bburhrowはYAFU（Yet Another Factorization Utility）の開発者。sites.google.com/site/bbuhrow/ 数日前にsieveに関して調べていたら、"yafu"はよくreferされていた。
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posted at 02:16:08
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
Abstract interpretation is at the heart of how #julialang’s compiler optimizes code based on data flow analysis so this concept is familiar, but the breadth of potential applications in numerical computing is truly 🤯 twitter.com/chrisrackaucka...
タグ： julialang
posted at 02:22:21
#Julia言語
c = 0
for i in 1:m
c += f(i)
end
c
のスレッド並列化は
using MyUtils # 上記の野良パッケージ
a = Atomic{Int}(0)
MyUtils.@ my_threads begin
c = 0
end for i in 1:N
c += f(i)
end begin
atomic_add!(a, c)
end
a[]
とします。
例↓
github.com/genkuroki/MyUt...
タグ： Julia言語
posted at 02:23:40
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
This is also why it seems like a big mistake to directly bake *just* automatic differentiation into the compiler like the #s4tf project did for #SwiftLang. Instead, you want to make it easy to build different kinds of non-standard interpreters, AD being only one of them
posted at 02:25:13
YAFUは SourceForge sourceforge.net/projects/yafu/ にあるけど、GitHub github.com/bbuhrow/yafu にもrepositoryがあった。MersenneForumにも専用のフォーラム www.mersenneforum.org/forumdisplay.p... がある。
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posted at 02:26:09
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
Static type check your #JuliaLang code! Still a work in progress but now with docs. Give it a try & file issues! twitter.com/kdwkshh/status...
タグ： JuliaLang
posted at 02:38:13
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@hkr_osc @knxm #Julia言語 の
github.com/fonsp/Pluto.jl
Pluto.jl
でも、5分程度でこの程度のものは作れます。
ブラウザ経由で使用する。
プロットのコードや行列の表示やスライダーの設置などで全部で40行程度です。
Juliaは計算力的には強いです。 pic.twitter.com/h8G6dwDwXo
タグ： Julia言語
posted at 03:58:57
Stefan Karpinski @StefanKarpinski
@erikengheim It can but turns out that preserving high level semantics is important for making it work well. Finding the right code representation to operate on is very much ongoing research. Julia’s lowered but untyped IR is the best so far; @KenoFischer can say more
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posted at 04:20:23
@nyanko_box @antimon2 #Julia言語
foreach(println, eachcol(A)) でもできます。
すべての行に函数fを作用させた結果が欲しければ
mapslices(f, A; dims=2)
行列を行単位に分割して函数を作用させたいときはよくあるので、これ結構使います。
成分単位の作用は f.(A) pic.twitter.com/s5A4myzFrr
タグ： Julia言語
posted at 04:25:09
@StefanKarpinski @erikengheim The general rule of thumb is that you want to do analysis before you do any non-structural transformation, but the actual semantic transform itself after all optimization. Why? Generally because something like AD doesn't fully commute with optimizations.
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posted at 04:26:37
@StefanKarpinski @erikengheim For example, if you inline something that has an AD rule, then your inlining is suddenly changing the answer, because the AD transform can no longer see the rule.
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posted at 04:27:43
@StefanKarpinski @erikengheim However, there are many optimizations that do commute with AD and it's useful to to them before the transform (assuming you AD pre-analysys has shown it to be ok). Optimizations in this class include things like LICM and DCE.
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posted at 04:29:11
Primes.jlのソースを読んでいて、Julia言語で 整数の割り算の商と余りを同時に求める divrem()関数や、sqrt(n)の整数部分を直接返す isqrt()関数を初めて知った。今までは Floatの結果をIntに変換したりと、無駄な（たぶん効率の悪い）コードを書いていた。 twitter.com/kazmuzik/statu...
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posted at 06:52:25
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Stefan Karpinski @StefanKarpinski
@KenoFischer @erikengheim Interesting! Seems like a general mechanism for registering which optimization passes commute with each interpretation mode + automatically doing them before or after might be possible / useful
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posted at 07:38:16
#超算数
＞まさか学校で読み方指定…な訳ないですよね。
そのまさかだよ
この方のお子さんの学校がそうかどうか分からないけど、読み方を指定する、さらにはイントネーションや抑揚まで駄目だしする指導も報告されている。 twitter.com/aozora_1024/st...
タグ： 超算数
posted at 07:39:01
@StefanKarpinski @erikengheim Yes, I've been thinking about it. The tricky bit is that being in an AD context does change the meaning of various queries that the analyses passes do. For example if a transformation requires purity, it's only valid over AD'd code if both the forward and backwards pass are pure.
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posted at 07:42:50
@StefanKarpinski @erikengheim One way of thinking about it is that you actually are doing the optimizations over Optic_SSA rather than SSA, but you can represent Optic_SSA faithfully in SSA by just looking at the forward pass, just with different statement properties.
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posted at 07:44:17
@StefanKarpinski @erikengheim Seems like multiple dispatch should be good at this though, we just have to decide on what the reasonable queries are and what the interfaces are.
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posted at 07:44:55
@nyanko_box あ、すみません。一ヶ所間違っていた。
row単位で扱う場合には eachcol ではなく、eachrowでした。
#Julia言語 のMatrixではcolumn(列=縦ベクトル)単位で処理した方が速いです。
あと、A[:, j]と書くと無駄なメモリ割当が起こるので、@ view(A[:, j]) と書く方が得な場合が多いです。
タグ： Julia言語
posted at 10:06:32
@genkuroki eachrow/colは脳内補完してました。ありがとうございます。
速度が列の方が速いのはPythonなどと違って列ベースだからですかね？
行処理したいときは転置してから列処理するのが良いのでしょうか。
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posted at 10:11:22
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
シンジくん！これが #Julia言語 よ!
これさえ使えれば R/Python/C/C++/Fortran
を呼び出せられるらしいわ．福利厚生で Jupyter Notebook や Pluto.jl もあるわ．サービスサービス
>RT
タグ： Julia言語
posted at 10:45:22
記事を書きました。
王者・渡辺明王将が貫禄の防衛か？ Ａ級昇級で勢いに乗る永瀬拓矢挑戦者が追いつくか？ 王将戦第６局開始(松本博文) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/matsumo...
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posted at 11:22:08
Anyone needs some confetti flying around? 🎊 Just produced loads with @GaelForget's IndividualDisplacements.jl in #JuliaLang for a @JOSS_TheOJ review. Yippie confetti! pic.twitter.com/agp3yPTipN
タグ： JuliaLang
posted at 11:23:03
ナゾロジー@科学ニュースメディア @NazologyInfo
毒イソギンチャクを挟んだ拳でパンチを繰り出す「キンチャクガニ」
nazology.net/archives/84834
キンチャクガニは片手のイソギンチャクを失くすと残りを引き裂いてクローンを作ります。このイソギンチャクはカニの武器としてしか発見されておらず、どこから調達したのか未だナゾに包まれています。 pic.twitter.com/9BxjyVwO8z
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posted at 12:02:00
テレワーク阻む「１０万円の壁」とは…ＳＮＳでも不満相次ぐ
news.yahoo.co.jp/pickup/6387586
馬鹿なの。。？ pic.twitter.com/JOFJI7Q3GW
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posted at 12:30:46
p≡329(mod 330)のsieveを作り、ある数未満の素数のmodで長さ10以上の鎖が出来ないものをふるい落とすロジックを実装し、22桁のCC17（2759832934171386593519）を含む10^10の区間を処理したところ、330未満の素数を使った場合は 9769個の候補を返し、カニングガム鎖のチェックも含めて 2秒程度で完了‼️
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posted at 13:19:00
【訂正】❌2秒→⭕️1.63秒。1000未満の素数を使った場合は 2046個の候補を返し 2.09秒。2000では 860個の候補で 2.76秒。多くの素数を使えば候補の数は減るけど、全体の処理時間も伸びる。100未満の素数を使った場合は 74552個の候補を返し 1.16秒と、330よりさらに速かった。すべてシングルスレッド‥
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posted at 13:35:39
90では 82014個で 1.16秒と 100と同程度。80では 102003個で 1.23秒と少し遅くなる。100未満の素数を使う modのふるいが良さそう。現在 15桁を処理中のプログラムは、 10^9あたり（シングルスレッドで）30秒程度かかるので、新しいロジックは約250倍程度、2桁速い❣️
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posted at 13:59:53
一応バグがないか確認するため、ある範囲の出力結果を比べてみて、大丈夫ならば現在のプロセスを殺して、新しいプログラムで続行する。15桁を完了するのにあと3週間を想定していたけど、250倍ならば 2時間で完了する。
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posted at 14:06:13
@genkuroki Kempner級数
なんか計算した事あるな～と思っていたら、昔の自分の資料にリンク見つけた
pdfの下の方
uuair.lib.utsunomiya-u.ac.jp/dspace/bitstre...
なんか資料はβ値がおかしい気がするが、ゼータ関数使って計算してみた
gist.github.com/pppp314592/cda...
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posted at 14:16:47
昨日と同様、Mac Pro 2009で 6スレッドで 10^11〜10^12を処理したところ、同じ結果が 6スレッドで 48秒で得られた。昨日は 64分かかったので、80倍速くなった。twitter.com/kazmuzik/statu... pic.twitter.com/l5txTNBSUn
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posted at 14:43:47
@nyanko_box そうです #Julia言語 のMatrixは列ベースだからです。
JuliaでのMatrix Aの「転置」的な操作は少なくとも
①A'ᵀ, transpose(A)
②A', adjoint(A)
③permutedims(A)
の3種類があります。①②は元の行列Aをそのまま覚えておいて遅延評価されるので、列ベースのための高速化には使えません。続く pic.twitter.com/u2w7DfobUq
タグ： Julia言語
posted at 15:18:43
@nyanko_box 続き。③のpermutedims(A)はMatrix型になりますが、その分のメモリアロケーションが発生し、結果的に高速化にならない場合が大部分だと思います。しかし、場合によってはベンチマークテストをして比較して選択した方が良い場合もあると思います。ループの内側ではpermutedims!を使うべき。 pic.twitter.com/uPCUCXVKfU
タグ：
posted at 15:26:11
@nyanko_box しかし、ループをぶんまわしながら、ループの内側で行列の操作をしまくる場合でなければ、少々の律速や無駄なメモリ割当は気にならないので、読み易いコードを書いた方がよいです。
速度が欲しい函数は@ timeを付けて実行し、メモリ割当が異常に多ければそこを改善すると速くなります。
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posted at 15:30:08
@mad_in_jap 「1-α 以上」の部分は私の説明より、東大出版会の『統計学入門』の方が正確。
離散分布モデルでの正確検定に付随する信頼区間では、モデル内標本分布についての信頼区間がモデルの真のパタメータ値を含む確率は1-α以下になります。 #統計
私の説明では「近似」という言い方で誤魔化すことが多い。
タグ： 統計
posted at 15:38:05
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
twitter.com/o_rize/status/...
Julia にすると幸せになりそう
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posted at 15:42:23
@mad_in_jap 私の多くの説明(稀に文字数を増やして正確に説明する)で誤魔化している別のことに、P値を「モデル内でデータの値以上の偏りが発生する確率」と説明している部分があります。
実際には、モデルが確率分布として一意に決めず、複数の確率分布を同時にモデルとして考えてP値を定義したい場合もあり～続く
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posted at 15:42:38
@mad_in_jap 続き～その場合にはモデルの確率分布を動かして「データ以上の偏りが発生する確率」の最大値(正確には上限sup)を取る必要があります。
P値や信頼区間の一般的で正確な取り扱いについては例えば
久保川達也『現代数理統計学の基礎』p.164, p.169
を見て下さい。続く #統計
タグ： 統計
posted at 15:46:23
@mad_in_jap 統計学入門の教科書にはおかしな説明がよく書いてあるのですが、より進んだ教科書には真っ当で分かりやすい説明がある場合があります。
P値や信頼区間の説明でもっと教科書で強調して欲しいことはそれらがモデルに強く依存している所です。例えば正規分布を勝手に仮定してはいけないと書いて欲しい。
タグ：
posted at 15:49:39
@ppp3141592ppp 22.
92067 66192
64150 34816
36570 94375
93191 49447
62436 99848
15685 41998
35657 21563
38188 94
22.
92067 66192
64150 34816
36570 94375
93191 49447
62436 99848
15685 41998
35657 21563
38190 05
前者が私の計算結果で後者がI_pppさんの計算結果。小数点以下第73桁目まで一致！😊 #数楽
タグ： 数楽
posted at 16:47:35
#Julia言語
JupyterとPluto.jlの違い
Jupyterを使うにはPythonが必要。
Pluto.jlはJuliaだけで動く。
Jupyterではセル単位で実行される。
Pluto.jlでは任意のセルの実行が他のセルにも自動的に反映される。さらにスライダーなどの設置がJupyterよりも楽。
github.com/fonsp/Pluto.jl twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： Julia言語
posted at 16:58:39
#Julia言語 続き
Jupyter notebookをダウンロードすると計算結果の情報もそこに含まれている。
Pluto.jlのノートブックをダウンロードしても計算結果の情報は含まれない。
以上のようにJupyterとPluto.jlでは長所と欠点が違うので使い分けるとよいと思います。
github.com/fonsp/Pluto.jl
タグ： Julia言語
posted at 17:01:52
#Julia言語 そしてどういう題材がよいかはよくわかりませんが、Pluto上で数学的な計算やプロットを気軽にしてもらう。
github.com/fonsp/Pluto.jl
↓
youtu.be/IAF8DjrQSSk
タグ： Julia言語
posted at 17:08:55
#Julia言語 Pluto.jlのデモ↓
JuliaCon 2020 | Interactive notebooks ~ Pluto.jl | Fons van der Plas youtu.be/IAF8DjrQSSk @YouTubeより
タグ： Julia言語
posted at 17:13:44
#Julia言語
MITでのJuliaを使った講義でもPluto.jlは効果的に使われています。
computationalthinking.mit.edu/Spring21/
タグ： Julia言語
posted at 17:15:40
@mad_in_jap #統計 離散分布モデルで考え直してみて下さい。
添付画像③を見れば分かるように、離散分布モデル(添付画像は二項分布モデル)の場合には、モデル内標本分布で測った「信頼区間がモデルのパラメータ値を含む確率」は1-α以上になっています。
gist.github.com/genkuroki/d4fc... pic.twitter.com/V6bEZEdndG
タグ： 統計
posted at 18:04:11
これからはプログラムに速度は求められなくて、保守性や業務知識が大切になるって物言いは少なくとも30年前からあったから、30年後も同じように速度のためにアルゴリズムなどの知識が必要とされるのだろうなーって思った。 twitter.com/tkihira/status...
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posted at 18:08:54
@mad_in_jap #統計 『統計学入門』の信頼区間の説明の一番よくない点は、モデル内標本分布を扱っているのに、現実における真の値の話と安易に関係付けているように見える書き方をしていることです。
モデルが不適切なら信頼区間が信頼できないものになることを強調しないのは科学的に非常にまずい。
タグ： 統計
posted at 18:09:55
仮に自分ちの子が「これってどうせみんな掛け算でしょ？」というような推測をできていなかったとしたら、私は自分ちの子のことを相当に心配しなければいけなくなったでしょう。😊😊😊😊
そういう正しい推測をできた子の側を矯正しない方がよいと思う。
問題を出している側が矯正されるべき。 twitter.com/musorami/statu...
タグ：
posted at 18:22:56
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posted at xx:xx:xx
ライオンからの依頼で最強のズボラ飯が爆誕してしまった…
「即席とうめし」
リードクッキングペーパーに絹豆腐150gを包み、めんつゆ大3半、水大1を混ぜたものをかけ、600w5分チンし取り出し5分ほどあら熱をとる
ご飯にのせ残ったタレをかけわさびを添え完成！
ちなみにパッケージに載りました！
#PR pic.twitter.com/NxAjUTkgBW
タグ： PR
posted at 18:50:49
Jaan Tollander de Ba @jaantollander
Are you interested in developing software with #JuliaLang? My new article teaches you how to create a software package with Julia language, publish it on #GitHub, automate unit tests, document deployment, and version release using #GitHubActions! jaantollander.com/post/how-to-cr...
タグ： GitHub GitHubActions JuliaLang
posted at 19:22:21
@tsatie 画像がボケていて読むのが苦痛であんまり読んでいません。
読んでもらいたければ画像を投稿しなおした方がよいかも。 twitter.com/tsatie/status/...
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posted at 19:50:30
#Julia言語 のスーパーコンピューティングでの利用
juliacomputing.com/case-studies/c...
Parallel Supercomputing for Astronomy
Researchers use Julia on a NERSC supercomputer (650,000 cores) to speed astronomical image analysis 1,000x, catalog 188 million astronomical objects in 15 minutes and～
タグ： Julia言語
posted at 19:55:33
#Julia言語 による気候モデルのスーパーコンピューティング
github.com/CliMA twitter.com/juliacomputing...
タグ： Julia言語
posted at 19:56:47
ほほう。
↓
【仮分数のままでも不正解というわけではないことや，中学校数学では仮分数を主に扱うことなどをふまえ，令和2年版の教科書では，答えの記載の仕方を変更しました。】
www.dainippon-tosho.co.jp/sansu/faq.html
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posted at 20:08:21
Juliaお試し環境の作り方
①公式バイナリをインストール
julialang.org/downloads/
②Pluto.jlをjuliaを使ってインストール
github.com/fonsp/Pluto.jl...
julia> ]
pkg> add Pluto
③グラフ作画用にPlots.jlをjuliaを使ってインストール
docs.juliaplots.org/latest/install/
julia> ]
pkg> add Plots
これだけ。
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posted at 20:09:05
大学の工学部では物のしくみを教えることが重要なのでアルゴリズムの詳細を教育したりするけど、一般に「プログラムが書ける人を要請する」教育でアルゴリズムの中身をどこまで教えるかは悩ましいところだな。せめてアルゴリズムの名前と「こいつは速い」「こいつは遅い」ぐらいは知っていてほしい
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posted at 20:27:48
以前学生が「計算が遅くて困る」と言っていたのでプログラムを見たら巨大なデータに対して線形探索をしてたので、ハッシュ表にしてあげたら数時間かかってたプログラムが数秒で終わったことがあった。
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posted at 20:29:23
Pythonだったが、リストにappendしてinで探すのと dict に追加して in で探すのに何の違いがあるのか、入門の本を読んだだけじゃわからないよね
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posted at 20:33:16
→はできないんですけど、お話は伺いますね。」
わかっております。予習しておりますんで。
私「では、PTAの前回会議は14時30分からありました。会員の教員が職務時間内にPTA活動に参加していますが、何も言えませんか？」
伺いますモードから、話し合いモードに変化。
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posted at 21:30:47
市教「学校には個人情報の横流しなどを指導します。ただ任意加入についてはPTA自体を指導できないんです。（社会教育関係団体なので）」
わかっております。予習しておりますんで。
私「では社会教育関係団体と認可しているのは、教育委員会ではありませんか？」
市教「え、そうでしたか？ちょっと
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posted at 21:34:00
→調べてきて」
もう一人同席していた市教の方が外へ。
私「社教団に認定する際には、名簿、規約、予算書などを確認しているはずです。子校PTAには名簿がないことは校長も認めていますが、どうされましたか？」
調べに行った方が戻ってくる。
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posted at 21:35:16
市教「教育委員会が認可しています。」
私「では、不正に入手した名簿でないか（子校には個人情報同意書はない）確認と、規約に個人情報保護方針があるか、予算書に不適切な費目がないか確認してください。
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posted at 21:36:26
ツイッターPTAクラスタで「教育委員会に行ってみて」とのアドバイスが多いけど、マジこれね。
当たり外れあるみたいだけど、行く価値あり。
「社会教育関係団体だから〜」と必ず来ますんで、認可してるのは市教委員では？と聞いて見てください。
まぁ、どんな回答になるか分かりませんが→
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posted at 21:55:51
「Julia, Python, R のどれを学ぶべきか？」はナンセンスで有害な問いで「全部学んだら？」「必要に応じて必要なだけ使い方を学んだら？」「もっと普遍的な考え方を学んで将来さらに別のものが出て来ても何でも使えるようになっておいたら？」としか言いようがないような気がする。
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posted at 22:21:55
私は学生時代にFORTRAN 77で教育を受けた。当時はCを好きなだけ使える環境は天国だった。
しかし、今だと、CもC++も当時のFORTRANの仲間になったように感じられる。
遠い未来にはJuliaやPythonやRもその仲間に入ることになるのだと思う。
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posted at 22:26:39
15桁の第1種カニンガム鎖の処理は 10^15まで、深夜の 1:15am PSTに完了していた。5*10^14を処理していたのは昨晩 10:30pmなので、後半の 5*10^14〜10^15までの 5*10^14は 2時間45分で処理出来たことになる。結局 15桁では、CC12が2個、CC11が 44個、CC10が 647個、長さ10以上は計 693個見つかった。 pic.twitter.com/BmZXSTg1CE
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posted at 22:28:39
@svpino @PrasoonPratham I hear Julia is as fast as C, and reads and writes like Python.
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posted at 22:32:24
Hart of Learning @HartofLearning
@dembous11 @svpino @PrasoonPratham I'm planning on starting my @JuliaLanguage journey today.
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posted at 22:54:31
Jonathan Diegelman describes how they simulate spacecraft separation dynamics in #JuliaLang at @NASA. Before: 15 mins in SimuLink. After: 50 ms in #JuliaLang. That's an 18000x speedup folks!
www.youtube.com/watch?v=tQpqsm...
タグ： JuliaLang
posted at 23:45:36
@Viral_B_Shah @NASA First time I’ve ever seen a recursive acronym :) #JuliaLang
タグ： JuliaLang
posted at 23:55:35
