黒木玄 Gen Kuroki
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2021年08月16日(月)
ひろゆきとかのYouTube動画を見ている中高生が結構いる。次世代のために、そういう実力のある彼を我々は甘く見ない方がよいというのが私の意見。
もっとやばい奴らがYouTubeにいる。ネットサロンで他人からお金を巻き上げている人たちについて、中高生に注意せよと言う義務が大人にはあると思う。 twitter.com/kikumaco/statu...
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posted at 00:03:43
信じられないのはばぶも同じですが、実際にいるのです👶暴走されている方が沢山。しかも政治権力闘争のためにそれを使うような方々が。国民の命とか健康なんて二の次の連中です。誰がやっているか覚え...
続き→marshmallow-qa.com/messages/456b5...
#マシュマロを投げ合おう pic.twitter.com/8KfcwsUOXP
タグ： マシュマロを投げ合おう
posted at 00:08:22
#Julia言語 後で内容を変更するつもりがないベクトルが欲しければ、
x = Vector(0:5)
はやめた方がよいです。パフォーマンス的には禁忌。
Juliaは 0:5 自体を線形代数やブロードキャストを適用できるベクトル扱いしてくれます。0:5 isa AbstractVector{Int} が true になる。
続く twitter.com/takeMe_py/stat... pic.twitter.com/gFP1IsLGdR
タグ： Julia言語
posted at 00:35:14
@genkuroki 質問ですすみません。
「Vector(1:5)がパフォーマンス的には禁忌」について、これは速度の観点でしょうか？それともメモリの観点でしょうか？
また、collect関数はその点で優れている、という意味でしょうか？
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posted at 00:48:02
#Julia言語 には、対角行列や対称行列の型などもあります。添付画像は対称行列の型の実演。 pic.twitter.com/T9rinKvOGH
タグ： Julia言語
posted at 00:48:28
#Julia言語 初期化されていないVectorは
a = Vector{Float64}(undef, 4)
のように作れます。1つ作ったら同じ型の初期化されていないものを
b = similar(a)
で作れる。初期化されていない a は
a = similar(zeros(), 4)
でも作れます。この方法ならundefが必要なくなる。similar便利です。 pic.twitter.com/Nx6Ox2CqLo
タグ： Julia言語
posted at 00:54:18
#Julia言語 初期化されていない行列やN次元配列も同様に作れます。以下は行列の場合。
A = Matrix{Int}(undef, 3, 4)
B = similar(B)
A = similar(zeros(Int), 3, 4)
A = similar([0], 3, 4) pic.twitter.com/R4qe24PqSo
タグ： Julia言語
posted at 00:58:45
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「4×3=12は間違いである」というのは事実に反します。
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posted at 01:02:27
#Julia言語 Kが整数のベクトルのとき、同じサイズのFloat64のベクトルを作るには、
K = similar([0], 3, 4)
のとき
X = similar(K, Float64)
または
X = similar(zeros(), axes(K))
似たようなもの、ちょっと違うものを作るにはsimilarを使います。Juliaでは型の伝搬が重要なのでsimilarが便利。 pic.twitter.com/TkuxexjNgY
タグ： Julia言語
posted at 01:04:30
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「そのように教えてた」というのは意味がないと何度も言ったはずです。
純粋に、算数として、数学として、「4×3=12は間違いである」というのは誤り、偽です。
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posted at 01:07:57
#Julia言語 行列扱いされるがMatrix型でないもの
すでにSymmetric型を紹介しましたが、他にも以下があります。
A = reshape(1:12, 3, 4)
とか
A = [
1 2
3 4
]
のときの
A'
とか。 pic.twitter.com/6f5RBn6WK3
タグ： Julia言語
posted at 01:08:05
#Julia言語 行列(=2次元配列)はブロードキャストで作ると便利な場合が多数あります。
九九の行列
Kuku = (1:9) .* (1:9)'
(1:9)' は線形代数的には1から9が横に並んでいる横ベクトル扱いになり、1:9は縦ベクトル扱い。.* によるかけ算のブロードキャストで九九の表ができる。 pic.twitter.com/ae2QmSki4b
タグ： Julia言語
posted at 01:12:29
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 全く人の話を理解しない人ですね。
まあ、わかってましたが。
ここでの「意味」は、「採点を正当化するうえで」という「意味」ですよ。
覚えやすいのは別にいいですよ。でもそれ以外の順番を使う生徒を否定してくれるな。
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posted at 01:14:20
#Julia言語 (i, j)成分がiとjを横に並べた数の行列の作り方
A = 10(1:3) .+ (1:4)'
10(1:3) は1,2,3を並べた縦ベクトルの10倍のを扱いされる 10:10:30 になる。
これを理解しているとJuliaでコードを書くのが非常に楽になります。 pic.twitter.com/juAdyYCdq3
タグ： Julia言語
posted at 01:16:31
#Julia言語
using Plots
x = range(-5, 5; length=300)
y = range(-3, 3; length=200)
f(x, y) = exp(-x^2/2-y^2)
z = f.(x', y) # 2次元配列 z をブロードキャストで作っている
surface(x, y, z)
surface(x, y, f)ならzがいらなくなる。 pic.twitter.com/oasOoK9kcW
タグ： Julia言語
posted at 01:23:26
#Julia言語
for i in 1:length(x)
@ show i, x[i]
end
for i in eachindex(x)
@ show i, x[i]
end
for i in axes(x, 1)
@ show i, x[i]
end
for i in keys(x)
@ show i, x[i]
end
for a in x
@ show a
end
個人的には1始まりインデックスを仮定しない後半の方の3つが好き。 pic.twitter.com/6itdC2dJdg
タグ： Julia言語
posted at 01:31:20
#Julia言語 Aが行列のとき、keys(A)はCartesianIndex達を生成してくれる。これが結構便利な場合がある。 pic.twitter.com/YYnDrPyKmq
タグ： Julia言語
posted at 01:35:34
a = [1:100000] は1:100000をただ1つの成分として持つVectorになるので要注意。 #Julia言語
Vector型にしたければ collect(1:100000) を実行するが、通常は a = 1:100000 をそのまま使う。
一瞬で終わる計算のベンチマークテストはBenchmarkTools.jlを使うべき。マニュアルも熟読する。 twitter.com/takeme_py/stat...
タグ： Julia言語
posted at 01:51:56
#Julia言語 using LinearAlgebraやusing StatisticsはPkg.addしなくても使えます。 twitter.com/takeMe_py/stat...
タグ： Julia言語
posted at 01:54:04
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y > 生徒を否定するのではなく先生の言うことをちゃんと聞くんだよという警告の意味の✕です。
「先生のいう事」が間違っているのだから、「ちゃんと聞」かせる価値なんてありませんよ。
ほら、この時点で話にならないんですよ。「先生の指導が絶対」になってる相手をどう理解させろと？
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posted at 01:54:39
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 先生が正しいんじゃない。
正しいことを先生は教えなければならない。
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posted at 01:55:10
#Julia言語 『数値計算の常識』(このタイトルの有名な本もある)の1つは「逆行列の計算を避ける」。
Juliaでは行列Aについてinv(A)を使うことを避けて、A \ B や B / A の形式の行列のわり算を使うことが多いです。
正方行列でない計画行列Xについての最小二乗法は
β̂ = X \ y
の一行で計算できる。 twitter.com/takeme_py/stat...
タグ： Julia言語
posted at 01:59:39
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「嘘を教えている感覚があるかどうか」の話なんて最初からしてない。
「事実として嘘を教えている」。
そしてそれを改めようともしない。
過ちて改めざる。 これを過ちという。
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posted at 02:01:34
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y > 個数や人数がある時は考慮した方がいいと付け加えてるだけ。
その考慮が間違ってるとさんざん言ってる。いい加減にしろ。
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posted at 02:02:22
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「考慮した『ほうがいい』」であれば、×にするのは理不尽。どちらにせよ×はおかしい。
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posted at 02:03:09
Genie v3.0.0 release!!! ❤️
🔴🟢🔵 #GenieFramework #JuliaLang
github.com/GenieFramework...
posted at 02:06:39
#Julia言語 多くの場合に 1:n から Vector(1:n) や collect(1:n) を作ることは両方禁忌です。
その理由は、どちらも無駄にO(n)のオーダーでメモリを使うことになるからです。メモリの無駄使いは計算が遅くなることの主要な原因になります。
1:n のまま使う方が大抵に場合に得です。 twitter.com/takeme_py/stat...
タグ： Julia言語
posted at 02:07:20
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「おかしくない」合理的な理由が全く説明されていないので、それは通りません。
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posted at 02:09:36
@kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y 「教師が正しい」「間違ってると思っていない」「長年実施されてきた」
こんなの、全く「根拠」にならない。
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posted at 02:11:27
#Julia言語 collect(iter) の方が Vector(iter) よりも優れている理由は、前者の方が適用可能範囲が広いからです。例えば
gen = (k^2 for k in 1:5)
のとき
Vector(gen)
はエラーになりますが、
collect(gen)
は [1, 4, 9, 16, 25] を作ってくれます。 twitter.com/takeme_py/stat... pic.twitter.com/mMdF73tcS8
タグ： Julia言語
posted at 02:14:51
#Julia言語 基本的に全部小文字の函数になっている場合の方が「強い」ことが多いです。
例えば、LinRange(0, π/2, 10^7) と range(0, π/2, length=10^7) に関するsumは後者の方が少し速いです。
v1.7以上では range(0, π/2, length=10^7) を
range(0, π/2, 10^7)
と書けるようになっています。 pic.twitter.com/mniEWgK0Ut
タグ： Julia言語
posted at 02:33:51
#Julia言語 でコードの最適化をやると、「メモリの無駄使いは計算速度的に禁忌」という感覚が身に付く。
Python界では「最近のパソコンはメモリを沢山積んでいるので、メモリの無駄使いを気にせずにベクトル化すると速くなる」と教えていたりします。それは一般には通用しないよくない考え方です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： Julia言語
posted at 02:41:26
#Julia言語 多重ディスパッチの正確な定義を知りたい人は以下のリンク先を参照。
discourse.julialang.org/t/claim-false-...
タグ： Julia言語
posted at 03:18:54
科学的根拠に基づかない政策決定をするようになったらまずいです👶
人権などもそうですが、守るべきことを平気で守らなくなる様な事態を招くと、本当にまずいことになりかねませんよね。
#マシュマロを投げ合おう
marshmallow-qa.com/messages/704ab... pic.twitter.com/OlirEvUfTP
タグ： マシュマロを投げ合おう
posted at 03:38:21
#Julia言語 v1.7以上では、
[1; 2;; 3; 4;; 5, 6]
で行列
1 3 5
2 4 6
を作れる。さらに、
[1; 2;; 3, 4;;; 5; 6;; 7; 8]
のようにしてN次元配列も作れる。
v1.7以上が普通になるのは結構すぐだと思われる。 pic.twitter.com/yaUKM8cnpP
タグ： Julia言語
posted at 03:38:38
what objects can a neural network spot in Julia set fractals?
I presented thousands of fractal images to Mathematica's image classifier - here are a few 'things' it found. pic.twitter.com/93caCyskaq
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posted at 05:52:49
@twinklepoker @kyoushisalon @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y (総理大臣になったつもりのようです)
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posted at 08:36:00
@numachi11111 【かけ算順序は指導要領解説に書かれている→正しい。】
これの根拠を教えて下さい。私はこれも相当に有害なデマだと思います。
かけ算順序が逆なら誤りになると学習指導要領解説算数編に書かれていると確実な判断をできるほど、学習指導要領解説算数編はクリアに書かれていません。
続く
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posted at 11:09:02
@numachi11111 しかし、幾つかの状況証拠から、学習指導要領解説算数編の主要な実質的な執筆者達は、昔から算数教育の世界にある非常識な考え方達を何とかして守りたいと考えているだろうと推測されます。
続く
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posted at 11:11:19
@numachi11111 学習指導要領解説算数編は公開されるので、分かりやすく非常識なことは書けない。
しかし、昔からある算数教育界内限定の常識(普通の意味では非常識)について知っている教師には、今まで信じて来たことが正しいと書いてあるように読めるようにはできる。
学習指導要領解説算数編はそういう作品。
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posted at 11:14:04
@numachi11111 あと、議論ではきちんと文献の内容を正確に引用して根拠を示すことが大事だと思います。
自分の意見そのものよりも、引用した文献の内容自体の方が重要な場合が珍しくない。
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posted at 11:16:12
@numachi11111 普段から大量に文献を引用している人だけが、気軽に引用抜きに結論だけを述べることができる、というルールにすれば良いような気がします。
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posted at 11:18:08
@sekibunnteisuu @twinklepoker 自然法則も法律も約束事も全部「きまり」でやり過ごす小学校特有の言葉遣いにも問題あり。
教える側にも区別できていない人がいそうでこわい。
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posted at 12:35:25
@iitenki_moruten #Julia言語 このスレッドに入った人が悩まずに済むためのリンク
解決策↓ twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： Julia言語
posted at 13:04:27
@takeMe_py たぶん、数(Number)とベクトル(AbstractVector)と行列(AbstractMatrix)の型達のサブタイプ達のなすツリー構造を見ておくと、解説を書きやすくなると思います。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/17yMqs3Ndg
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posted at 15:02:31
@takeMe_py 例えば、Juliaの側で沢山あるAbstractVectorの各々のPythonでの対応物を持って来て、どういう対応になっているかを説明すれば、色々わかりやすくなる可能性があります。
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posted at 15:07:01
自動販売機でペットボトル飲料130円を購入するために200円を投入。70円のお釣りが全部10円玉で返って来た！
カシャン、カシャン、カシャン、カシャン、カシャン、カシャン、カシャン♪
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posted at 15:29:19
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
twitter.com/TomiyaAkio/sta...
Julia 研究会、使ったこと無い人がめっちゃ参加する予定なので、使ったこと無いけど興味ある人の参加をお待ちしています！ pic.twitter.com/XBeQI3OIwN
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posted at 15:33:04
@kyoushisalon @tomoak1n @mtkharu3 @genkuroki @yamazaksv2 @sekibunnteisuu @F1yingMessenger @hgn_no_otaku @Z7Mv8pyqhdGNa5Y あんたの存在が、余計教師を困らせてるんだ。
タグ：
posted at 15:50:41
非公開
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posted at xx:xx:xx
「出席番号はやっぱり男子が先だな」
「運動中に水飲むのを禁止するのも、理由があるはず」
「教育勅語にもいいことが書いてある」 twitter.com/bampaku/status...
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posted at 17:16:59
非公開
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posted at xx:xx:xx
非公開
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posted at xx:xx:xx
#Julia言語
Project.toml
が置いてあるディレクトリで、julia --project=@. とか julua --project とか、Jupyter notebookのjulia kernelをそのように起動すると、そこではusingできるが、他の場所では(参照されるProject.tomlが違うので)usingできない場合が生じ得ます。 twitter.com/hppyctrlengnrn...
タグ： Julia言語
posted at 19:45:38
#Julia言語
pkg> add PkgName
pkg> dev ./PkgDir
してあれば、パッケージ自体にパスを通す必要はありません。
pkg> st
でどのProject.tomlを参照していて、どのパッケージをusingできるか確認できます。 twitter.com/hppyctrlengnrn...
タグ： Julia言語
posted at 19:48:59
非公開
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posted at xx:xx:xx
初めてのJulia。一行コードでここまでできる！
julia> using Plots; plot(sin); plot!(cos) pic.twitter.com/EkcYeykLUC
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posted at 20:49:20
須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama
↓機械学習、思考停止ツールになっている気配があるのが恐ろしい。「人が考えなくても、大量データと処理能力が圧倒的に高い計算アルゴリズムが全部うまくやってくれる」っていう主張も聞きますが、実際うまくやってくれているかどうかすらまともに判断できていないケースがほとんどです。
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posted at 21:37:51
須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama
機械学習や統計はツールとしての使い方を解説した記事・ハウツー本は大量にありますが、逆にNG例を集めて間違い探しをさせるような問題集とかあると良いかも。
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posted at 21:47:45
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
算数教育専門家の書いた文章は、数学的に曖昧な書き方が多い気がする。
わかる人にはよくわかるような仲間内だけに通じる暗号で書かれているみたいな・・・
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posted at 21:54:15
須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama
例えばキャンペーンの効果測定とかで、ディープラーニングを使ってデータを学習させた後、感度分析（入力を変化させて出力の変化量を見る）で効果量を見積もっていたりしたら、僕はたぶん0点をつける。
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posted at 22:01:11
ドット構文が便利
julia> using Plots;
julia> y=fill(10,10) + x .*2; plot(x,y) twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/204IQCErX3
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posted at 22:46:14
メタメタさん、こういうところが駄目なんだよね。
数学をまともに勉強していたら、「誰それがこうしている」なんてことが根拠にならないことぐらい、分かりそうなものだけど・・・
背理法で、メタメタさんは数学をまともに勉強していない。
普通の数学を普通に勉強してくれよ。 twitter.com/metameta007/st...
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posted at 22:56:05
「守破離」だの「型があるから型破り。型が無ければ、それは形無し。」だのは、算数・数学教育の文脈ではろくでもない意味に使われているが、
メタメタさん @metameta007 に関しては、例外的にこの言葉を言いたい。
あれこれこね回すより前に、数学をまともに勉強してください。
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posted at 22:59:03
今晩の話題は松本博文記者の渡辺名人DL系導入の記事だと思うんですけど、皆さん思ってると思いますけど、じゃあ去年11月にそれを導入したという藤井二冠の設定は本人がしたんですか？将棋AI開発者の方もツイートしてましたけど、めんどくせぇ設定ようやりきったなっていう。それって凄くないですか？
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posted at 23:08:36
自作して導入大変な設定やって弱点も知って使いこなす。やばくね？マジで次のインタビューの時ここ絶対聞いて欲しいんですけど。ていうか、どなたかご存知ならほんと教えていただきたい。推しがどれだけすごいのか教えてください。もっと惚れ直したい。
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posted at 23:08:37
記事を書きました。
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（６）(松本博文)
#Yahooニュース
news.yahoo.co.jp/byline/matsumo...
タグ： Yahooニュース
posted at 23:31:08
