2018年12月6日木曜日
2018年11月6日火曜日
Jmeter参考情報！
Jmeter使うかもしれないので、ググって参考になりそうなサイトをキープしておく。
http://tech-blog.rakus.co.jp/entry/2017/08/24/111332#テスト計画の実行と結果の見方
2018年10月31日水曜日
1. やる気を高めよう
<所管>
なんかフレンドリーな記述が印象的。
<なんとなく自分に響いた箇所(引用)>
Pyhon は簡単に利用できますが、本物のプログラミング言語であり、シェルスクリプトやバッチファイルよりも多くの機構があり、大きなプログラムの開発にも適しています
→今まで業務ではJavaや.net系が中心だったので、早く業務で使う機会があれば嬉しい。
大きなプログラム開発というと、やはりフレームワークを使うんだろうな(SIerなので)
pythonのフレームワークは代表的なものとして Django があるらしい。世界シェアナンバー１！
本格始動！？
今日から電車移動時間を使って、本格的に?!python資格取得へ向けた学習を始めます。
教材は書籍もしくは下記のようにWEB公開されている。今回は書籍は重くて、それだけで億劫になるのでWEB中心に進めます。
- 1. やる気を高めよう
- 2. Python インタプリタを使う
- 3. 形式ばらない Python の紹介
- 4. その他の制御フローツール
- 4.1. if 文
- 4.2. for 文
- 4.3. range() 関数
- 4.4. break 文と continue 文とループの else 節
- 4.5. pass 文
- 4.6. 関数を定義する
- 4.7. 関数定義についてもう少し
- 4.7.1. デフォルトの引数値
- 4.7.2. キーワード引数
- 4.7.3. 任意引数リスト
- 4.7.4. 引数リストのアンパック
- 4.7.5. ラムダ式
- 4.7.6. ドキュメンテーション文字列
- 4.7.7. 関数のアノテーション
- 4.8. 間奏曲: コーディングスタイル
- 5. データ構造
- 5.1. リスト型についてもう少し
- 5.2. del 文
- 5.3. タプルとシーケンス
- 5.4. 集合型
- 5.5. 辞書型 (dictionary)
- 5.6. ループのテクニック
- 5.7. 条件についてもう少し
- 5.8. シーケンスとその他の型の比較
- 6. モジュール (module)
- 7. 入力と出力
- 8. エラーと例外
- 9. クラス
- 9.1. 名前とオブジェクトについて
- 9.2. Python のスコープと名前空間
- 9.3. クラス初見
- 9.4. いろいろな注意点
- 9.5. 継承
- 9.6. プライベート変数
- 9.7. 残りのはしばし
- 9.8. イテレータ (iterator)
- 9.9. ジェネレータ (generator)
- 9.10. ジェネレータ式
- 10. 標準ライブラリミニツアー
- 10.1. OSへのインタフェース
- 10.2. ファイルのワイルドカード表記
- 10.3. コマンドライン引数
- 10.4. エラー出力のリダイレクトとプログラムの終了
- 10.5. 文字列のパターンマッチング
- 10.6. 数学
- 10.7. インターネットへのアクセス
- 10.8. 日付と時刻
- 10.9. データ圧縮
- 10.10. パフォーマンスの計測
- 10.11. 品質管理
- 10.12. バッテリー同梱
- 11. 標準ライブラリミニツアー — その 2
- 11.1. 出力のフォーマット
- 11.2. 文字列テンプレート
- 11.3. バイナリデータレコードの操作
- 11.4. マルチスレッディング
- 11.5. ログ記録
- 11.6. 弱参照
- 11.7. リスト操作のためのツール
- 11.8. 10 進浮動小数演算
- 12. 仮想環境とパッケージ
- 13. さあ何を？
- 14. 対話入力編集と履歴置換
- 15. 浮動小数点演算、その問題と制限
- 16. 付録
2018年10月11日木曜日
eLV 勉強会へ行ってきた
eLV
【eLV】ICTを支える「考え方」シリーズ：S02 心理学の考え方 (無料。AIを語る前に人間。
戸崎さん
Microsoft入社、その後ベンダー企業に入社。
アイスブレイクしてスタート！
心の専門家なんて、ありえませんよね
0.本日のポイント
心理学は研究範囲がとても広範。
1.導入編
コンピュータの発展と心理学の発展は似ている。
ソフトサイエンス(日常言語)とハードサイエンス(記号)
現在はこの２つを使ってアプローチをしている。
お金になるところに投資する。(当たり前か、、)
2.基礎編
◼︎人文科学的アプローチ
→仮説をたてて、実験・検証する。
問題点 客観性に欠ける
アッシュの実験
→同調圧力
アイエンガーの実験
→選択肢過多
◼︎自然科学的アプローチ
人間の構造と機能を明らかにすることで、心理を説明する試み
アプローチとしては理想的だが、心理全体の解明には程遠い。
脳について分かっている事は至って基本装置だけであることを忘れてはいけない。
映像はあらゆる要素が作用して映像を作っている。
錯覚
→視覚だと3つの光でも音が2回だと2つと錯覚する。
乳幼児心理学とAI
AI
→具体的から抽象的へ
乳幼児
→抽象的から具体的へ
放送大学に教材たくさんある。
脳と読書
読書する能力
→DNAだけでは構築されないと考えられる能力。後天的かものが大切。
文章
→抽象化された圧縮情報
読解
→圧縮された情報を解凍
脳とフォント
ちょうどよい困難があるほうが力がつく、身につく。
困難過ぎると諦めてしまう。
数学者
→無限の情報＝何も無いのと同じ。教養と大局観が大切。
それには読書が大切。
脳の構成要素
→ニューロンの数、信憑性は？？
→部位によって機能は違うが、くっきりと分かれている訳ではない。
リライタブル脳 後天的、理性的
ライトワンス脳 後天的(～20歳)、好き嫌い
プリセット脳 先天的、本能的
マズローの欲求階層説
◼︎第3のアプローチ 詐欺科学
無知へのアプローチ
サクラ、バンドワゴン
定義を曖昧にしておく。
大成功例
→メンタルヘルス、精神医療など
セルトニン減ると鬱になる
→セルトニンが減る薬を投与しても改善する。精神的なもの。
ニューヨークタイムズ
→日本の問題を、海外メディアは報道し、日本メディアは決して伝えない。
常に総合的に判断する必要がある。
客観的検証方法があるのかどうか、確認することが大切。
3.応用編
人は基本的にシングルタスク。
動く対象には、自動的に反応する傾向。
UXデザイン
→スーザン・ワインチェンク博士
対応バイアス
バーナム効果
漏れ聞き効果
→マーケティングでは有名。他人が褒める内容に強い影響を受ける
ラベリング効果
→理解したと錯覚する傾向。
系列位置効果
→演説やプレゼンで効果あり。最初と最後に伝えたい内容を話すと効果的。
リンゲルマン効果
→集団でやると個人が全力を出さない。綱引き。
単純接触効果
→遠距離より近くにいる人。
集団的浅慮
→グループシンク。
4.まとめ
影響力という視点
→基本は、賞と罰
プロスペクト論(行動経済学≒経済学×心理学)
統計学
→期待値
親の情熱
→環境が整えられてきた。
チェスに強い人とは？
→勝ちパターンを持っている。全体をみている。
人の注意を最も引く言葉は？
→自分の名前が呼ばれた時、脳が活性化する。意識が薄くなっている人には名前で声かける。
データサイエンティストのメイン業務はデータ整理である。
放送大学
→認知心理学がおすすめ
登録:
投稿 (Atom)