毎日、晩御飯の後に娘とニュースーパーマリオで遊ぶ(というかやらされている)のが日課だ。
娘はすぐ泡になって、ゴールとか鍵をとるとかキノコの入っている宝箱を開けるとかいいとこだけ持っていくので、縦スクロールの時とか特にまとわりついてきて邪魔なんだけどね。
今朝、ギャラクシー2のCMが流れてたときに、奥さんが「そういえば最近娘がこのCMにかじりついてるよ」と。
ニュースーパーマリオWiiに飽きたら考えよう。
毎日、晩御飯の後に娘とニュースーパーマリオで遊ぶ(というかやらされている)のが日課だ。
娘はすぐ泡になって、ゴールとか鍵をとるとかキノコの入っている宝箱を開けるとかいいとこだけ持っていくので、縦スクロールの時とか特にまとわりついてきて邪魔なんだけどね。
今朝、ギャラクシー2のCMが流れてたときに、奥さんが「そういえば最近娘がこのCMにかじりついてるよ」と。
ニュースーパーマリオWiiに飽きたら考えよう。
現代は"Total Recall"つまり完全記憶能力
すでに、僕らは検索エンジンの助けを借りて、辞書的な記憶能力にはあまり価値を見出さなくなってきているし、記憶するのは外部記憶装置にどんどん移譲している。こういう状況のなかで、情報の記録をもっと個人的なものにまで押し進めて、見聞きしたものや、体調のイベントすべてを突っ込めるストレージとそれらの情報を瞬時に検索できるような状況になったとき、ヒトの生活様式はどう変化するのだろうか?そういう兆候はいくつも現れてるでしょ?よし、「俺がいっちょ押し進めてやってみたで」という話。
個人的には、働きすぎで体調がおかしくなってから血圧を記録している。当初は医者に半ば強制的にやらされたのだけど、実際に付けてみると、自分のライフイベントをうまく表現しているので今ではほとんど人生の補助記録的な意味でつけている。5章の健康の章とか共感して読んだ。
働いてる時間の会話記録を全録音すればいいじゃんなどと普通に思うし、こういうのあれば素敵だなぁと考えているので、何でも記録するという方向は色々出来て面白かろうと思っている。
新書本サイズなのに300ページ超えてるのでなかなか読み応えがあった。
なんとなく裸のまま持ち歩くのが嫌だったので。
レイアウト HTC Desire SoftBank X06HT用シリコンジャケット/ブラック RT-HX06C1/B
シリコンジャケットに保護フィルムが同梱されているのを知らずにフィルムも注文してしまった。
まぁ、予備でとっておこう。
14052010 chemoinformatics R
最近ダラけたというか、やる気が下がっていたところ、stochastic proximity embeddingとつぶやかれていたので、おー面白そうと調べたらpdfがあったので読んでみた。
多次元尺度法同様に、距離情報から座標を構成する手法らしい。ペーパーだと次元縮約の方法として紹介されているけど、一回距離情報を求めてそれを任意の次元に置き直すのでまぁ似たようなものかなと。
ただ、SPEのほうはデータセットが大きくなっても計算量が爆発しないので大きいデータに使えるそうだ。
ほーこれで上手くいくんかいなと思ったのだが、プラクティカルにはよさそうかも。でも、ベストな構造におちないのと、ラムダの刻み幅は小さくしないといけないっぽいな。 ちなみに、CRANにもspeというパッケージがあったので、今回これを動かしてみた。
library(spe)
data(phone)
embed <- spe(phone, edim=2, evalstress=TRUE)
plot(embed$x)

距離行列から計算できると便利だけどこのパッケージは座標をインプットにしなきゃいけないのとユークリッド距離固定な感じですね。実用で使う場合は自分で実装した方が思い通りに動かせるかな。あとアルゴリズムが単純なので並行処理もできるような気がするけど。そのうちScalaで書いてみたい感じ。
定時にあがると、畑に着くのが18:45分位で、日が落ちるまでに15分ほど作業する時間があるので、2,3日に一度は雑草を抜いたり観察したりしてる。
今日は、つるなしいんげんの芽が出てきてた。

去年よりは2週間程度早いか。
この後にモロヘイヤを植える予定なので、とっとと収穫しておきたい。それか明日葉処分してモロヘイヤ植え直すかなぁ。
ミニマル回帰か?
Ghost Song (Joris Voorn Remix) はいい。
IT業界に限らず、変化が激しい業界では短期的な成果を出すことも、長期的な視野での成果(つまり自分の成長)もきちんと考えることが大切だと思う。
一方、変化の激しい業界では短期的な成果を継続的に出し続けることが求められ(成果主義とか)、企業自体が長期的な視点での人材育成的なもののプライオリティを下げているように感じる(もちろん口では重要っていうんだけど)。
結局、長期間、個人が学習し続ける仕組みを作ることが非常に重要だし、早い段階から意識しとかないとアレな感じになっちゃうので、こういう書籍が出るということは良いことだなぁと思う。
個人的には実践していることが多いので、新たな発見的なことはそれほど多くなかったのだけど、最終章の「家庭を持っているヒトの勉強の仕方」は面白く読めた。これから変化のゆるい業界ってのはあんまないだろうから、ずっと継続して勉強することが求められるのだと思うのね。そうすると結婚したりとか子どもが出来てからのほうが人生の長い時間を占めるよね。
さて、僕のいる業界はどうなるんだろうなぁ?なんてことを考えながら。
入門と銘打っているだけあってかなりわかりやすかった。
g()は連結関数であり、非線形関数。これを利用して指数型分布族を線形モデルで扱う。
1-5章が基本的な内容でそれ以降がそれぞれのモデルに関して。最後のほうはちょっと駆け足になっているけど、全体的にわかりやすくて良書だと思う。
ただ、実際に練習問題を解いてないので二周目は問題解きながらもう一度読みなおす予定。ちなみに解答はここ。
一般化線形モデルと一般線形モデルはちょっと違うけど、これもそのうち読んでおく。 (一般線形モデルとは一つの連続的な反応園数と複数個の説明変数の関係を分析する種々の方法を包括したもの。)
こういった本だったら社内勉強会とかしてもいいんだけどなぁ。でも、こういうの興味あるヒトがいなくて結局独習会になりそうだけど。
08052010 life
一通り読んでみた。HTML5に興味が湧いてきた。