お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利/協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ:CS50 の学習(履修証明書の取得)を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利/無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度(春/秋)も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業(2022年) https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ! このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa 2022-10-08 22:01:21 🎍QDくん🎍Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 (今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。) さて、コンピュータサイエンス(以下「CS」)は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス(以下CS)を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰? 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何? 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか(※当時は)よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途(単位累積加算制度)とは 学位取得までの流れ そして単位集
急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ~プログラマの視点から~」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的
2019年もついに終わりを迎え、2020年になろうとしている。 6月末に転職してから半年が経った。 SESから自社開発になり、自分の動き方・考え方も少しずつ変化したように感じられる。 技術的な部分だけではない、前職とはまた違った観点でエンジニアリングそのものの難しさを実感している。 しかし、自社開発ならではのサービスとチームの距離の近さは素晴らしく、一つ一つサービスを良くしている実感を得られるのはやはり楽しい。 同僚も優秀な方ばかりで、転職して良かったと心から思う。 一方で、この半年で心の奥底からふつふつと湧いてきたものもあった。 コンピュータサイエンスへの興味だ。 コンピュータサイエンスへの憧れ 僕は工業高校を卒業してからすぐ、石油天然ガスのプラントに就職。 その後、1年半でベンチャー企業(SES)に転職。 そして再び1年半後、現職(Webサービス開発)に転職、という経歴を持っている、2
京都大学学術情報メディアセンター センター長 岡部 寿男 2021年12月14日 17時32分 から 2021年12月16日 12時43分にかけて,スーパーコンピュータシステムのストレージをバックアップするプログラム(日本ヒューレット・パッカード合同会社製)の不具合により,スーパーコンピュータシステムの大容量ストレージ(/LARGE0) の一部データを意図せず削除する事故が発生しました. 皆さまに大変なご迷惑をおかけすることになり,深くお詫び申し上げます. 今後,再びこのような事態の生じることのないよう再発防止に取り組む所存ですので,ご理解をいただきますよう,どうぞよろしくお願いいたします. ファイル消失の影響範囲 ・対象ファイルシステム: /LARGE0 ・ファイル削除期間:2021年12月14日 17時32分 ~ 2021年12月16日 12時43分 ・消失対象ファイル:2021年12
カレント・アフェアーズより。 カリフォルニア大学バークレー校のニコラス・ウィーバーは、何年も間、暗号通貨を研究してきた。彼は、それは大惨事に終わる恐ろしい考えだと考えている。 高価なスーパーボウルの広告で誇大宣伝されたにもかかわらず、暗号通貨は今、難しい局面を迎えている。ニューヨークタイムズは、「暗号通貨の世界は今週、実験的で規制されていないデジタル通貨のリスクを図式化した売り浴びせで完全にメルトダウンした」と報じる。暗号通貨の最も声高な懐疑論者の1人は、国際コンピュータ科学研究所の上級スタッフ研究員で、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータ・サイエンス学科の講師であるニコラス・ウィーバーである。ウィーバーは長年にわたって暗号通貨を研究してきた。カレント・アフェアーズの編集長ネイサン・J・ロビンソンとの対談で、ウィーバーは、大いに注目されているこの技術に反感を持って見ている理由を説明
私は経済学部出身でWeb系エンジニアをやっているわけだが、コンピュータ・サイエンスはずっと学びたいと思っていた。 そんな中、Turing Complete FMというpodcastに出会ってその気持ちが更に強くなり、ここ1年くらい、子育ての合間にコツコツコツコツとコンピュータ・サイエンス周りのことを学んでいた。このエントリでは、学んでいたこと、及び子育ての合間にどうやって時間を捻出しているのかをまとめた。 目次: やっている/やったこと コンピュータサイエンス系のPodcastを聞く コンパイラを書く(ペンディング中) OSの作り方を学ぶ RustでOSを書く(ペンディング中) Rustを学ぶ プログラミングコンテスト系のサービスをやってみる LeetCode Atcoder 計算理論の初歩を学ぶ 白と黒の扉を読む 大学の教科書で使われているような書籍で学ぶ システムのパフォーマンスについ
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列1位。近年はコンピュータ将棋(AI)を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 (7月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり) 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに?ってところですよ、私は(笑) 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので(笑)。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
TL;DR コンピュータの歴史も何も知らなかった私が、「ありがとう、先人たちよ」と言えるぐらいまでコンピュータの歴史を調べたので共有したいと思います。 最初の動機 「コンピュータってどうやって動いてるんだろう」 あなたは、この疑問に自信を持って答えられますか? そして、仮にコンピュータを知らない人類がいたとして、「コンピュータとは何か」を説明できますか? 私はできませんでした。 もちろん、コンピュータを使うことはできます。 こうして、キーボードをカタカタを打つと、見慣れた文字となってディスプレイに映すことが出来ます。 しかし、「使えること」と、「それが動く原理を説明すること」 は途方もなく大きな壁で隔てられています。 この記事では、コンピュータが動く原理を、その歴史をたどることで探っていきます。 コンピュータの歴史をまとめつつ、 「コンピュータってどうやって動くの?」 に答えられるようなも
この疑問はもう俺の中で何十年もくすぶっているんだが、未だにその答えは見つかっていない。 そもそも俺はコンピュータサイエンスというものをよくわかっていないというのもあるんだが、プログラマーをやっていてコンピュータ・サイエンスの素養がなくて困ったことがない。 学生が言うところのコンピュータ・サイエンスが社会に出て何の役に立つんだよっていう話がしたいんじゃない。 ここに吐き出しつつ自分なりに問題を噛み砕いてみたい。 フラフラ思いつくままに書いているから頭悪い文章になることだけは先に宣言しておく。 仕事をしているうえでなんで困らないのかまずコレが最も重要なポイントだと思うんだが、仕事でプログラム書いていて、コンピュータ・サイエンスの素養がなくて困ったことがない、例えばコンピュータ・サイエンスのボキャブラリがないと会話すらままならないなんて言うことは起きたことがない。 更に言うならば要件定義をコード
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話:「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”(1/5 ページ) 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局(NASA)が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋
第1世代は真空管、第2世代はトランジスタ、第3世代はIC、第4世代はLSIとなります。ちなみに第5世代プロジェクトは並列推論マシンの開発を目指しました。 世界初のコンピュータ(電子計算機)は1942(昭和17)年、アメリカ・アイオワ州立大学で開発されたABCですが、これは実用機ではありませんでした。続いて1943(昭和18)年、イギリスで開発された暗号解読用のコロッサス。実用第1号として有名なのは1946(昭和21)年に弾道計算用として開発されたエニアックです。1万8800本の真空管を使用し、重さ30トン、面積は165平方メートル(50坪)あり、これまでの計算機で24時間かかっていた計算を30秒でできるというものでした。 日本では1956(昭和31)年にレンズ設計用として富士写真フィルムの「FUJIC」が開発されていますが、電子計算機の先駆けともいえる国産初のリレー式計算機を1953(昭和
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
Amazon Web Services(AWS)は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2019」の基調講演で、機械学習を用いて自動的にコンピュータがコードレビューをしてくれる「Amazon CodeGuru」を発表しました。 Amazon CodeGuruのコードレビュー機能は、Amazon自身のこれまでの大量のコードと、GitHubで公開されているポピュラーな1万のオープンソースソフトウェアのコードを基に機械学習のトレーニングを行ったモデルを用いて、対象となるコードを解析。 GitHubやCodeCommitのプルリクエストと連係し、問題があるとされた個所には人間に読める形式でコメントをしてくれるというもの。 並列処理や脆弱性の問題あるコードを指摘 例えばAWSにおけるベストプラクティスのコードから外れているものや、並列処理における問題などの指摘。
今日、Facebookに「プログラマだったら当然知ってるよね?という知識一覧」という記事で、「データ構造」や「計算量」から「理論計算機」など幅広くコンピュータサイエンス(CS)の基礎をプログラマ知っているべきという論が展開されています。 私は経営学部だったのでコンピュータサイエンスについて学校で習ったことはないのですが、高校の頃から趣味で色々調べていて、この中だとグラフ理論と機械学習系以外は大体理解しています。 「Web系の人って、新技術ばっかり追いかけてCSの基礎とかちゃんと学んでないよね」っていう話は他でも時々聞く気がします。 一つがWeb系のエンジニアは情報系の大学を出てない人も多いことと、実際あまり役に立つシーンがないのではないかと思います。 実際、CSの基礎ができると多くのエンジニアにとって何のメリットがあるのでしょう? 一番は「先の技術を読めるようになる」ことです。 ITの世界
ジェフリー・ポールのブログより。 ここにあります。それが起こりました。あなたは気付きましたか? リチャード・ストールマンが1997年に予言した世界のことを話しています。コリイ・ドクトロウも警告しました。 macOSの最新バージョンでは、アクティビティのログが送信されたり、保存されたりしない限り、コンピュータの電源を入れ、テキスト・エディタや電子書籍リーダを起動して、文書を書いたり読んだりすることはできません。 macOSの現在のバージョンでは、OSはそれを実行する時に、あなたが実行したすべてのプログラムのハッシュ(一意の識別子)をAppleに送信することが分かりました。多くの人はこれに気づいていませんでした。なぜなら、それは静かで目に見えず、オフラインのときに即座に、そしてうまく失敗するからが、今日はサーバが本当に遅くなり、フェイルファストのコードパスにヒットせず、インターネットに接続して
大学の情報工学科に入学時に教科書として指定されたいわゆるパタへネを推します。 コンピュータの構成と設計 第5版 CPUの構造と基本は現代ではかなり複雑になりましたがこの本に書かれている基本を知っているかどうかで込み入った問題にぶち当たった場合の解像度が違います。 由緒正しいDBの読本というとオンラインで読めるRedbookとなりそうですがここは敢えて データ指向アプリケーションデザイン いわゆるイノシシ本を推します。名前からしてアプリケーションの話のように見えますし、分散システムに関する話が多いのですが最終章まで通して読むと「アプリケーションとデータベースの境界とは本来存在せず、入力されたデータを『いつ』『いかに』『安全に』加工・保存・出力するかがアプリケーションであり、その目的に対する最善手をフラットに考えるとある意味でアプリケーション全体が既にひとつのデータベースであってその仕事の一部
[ロンドン発]英国の郵便局を支えてきた元準郵便局長550人以上が会計システムのエラーから「無実の罪」を着せられ、投獄されたり、破産したりしていたことが分かりました。 ロンドンの高等裁判所は16日「地獄の20年」を味わった元準郵便局長たちの訴えを認め、和解金578万ポンド(約8億3400万円)の支払いを郵便局の窓口業務を引き受けるポスト・オフィス社に命じました。 英メディアによると、この会計システムはもともと英コンピューター企業ICLが開発した「ホライゾンシステム」。高等裁判所の判事はホライゾンシステムにかなりのバグやエラー、不良があったため、準郵便局長の支店口座に不一致が生じたことを認めました。 郵便局側は「ホライゾンシステムに何の問題もなかった」と主張してきました。しかし判事は「2000年に導入されたシステムは少しも堅牢ではなかった」として、郵便局の支店口座で帳尻が合わずに資金不足が生じ
第1回 CPUは数百本の足を持つトランジスタのかたまり 第一回目は、CPUを物理的・電気的な部品として解説します。パソコンに使用されるCPUの外観は、数百本の足(ソケットに挿すピン)を持ち、1億個を超えるトランジスタを集積したICで、VLSI(大規模集積回路)と呼ばれます。今回は、このCPUを外側から眺めて、物理的な仕組みや電気的な働きを説明します。 CPUの構造 CPUの解説の最初に、CPUの構造を概観します。そのために少し遠回りですが、ICの製造方法に触れておきます。 ICの製造方法 ICの材料にもっとも多く使われるのはシリコンです。土や砂の主成分であり入手しやすい事や、動作が安定していること、その絶縁膜が半導体に適しているという理由からです。 実際に材料として使われるのはシリコンが酸化物と結びついた珪石です。珪石をいくつかの工程を経て、高純度化(純度99.999999999、イレブン
コンピュータシステムの理論と実装 をやりきったので、メモを残しておきます。 本の紹介 コンピュータシステムの理論と実装 では、NAND ゲートからはじめて、最終的にはアプリケーションを動作させるところまで、ボトムアップの視点でコンピュータシステムの説明が記載されています。通称「Nand2Tetris」。名前がかっこいいですね。 とてもわかりやすい裏書きの説明は以下 コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることで、その構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できる。本書では、これらの構成要素をひとつずつ組み立てる。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計。オペレーティングシステム、コンパイラ、バーチャルマシンなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション(テトリスなど)を動作させる
教養としてのコンピューターサイエンス講義 今こそ知っておくべき「デジタル世界」の基礎知識www.amazon.co.jp すばらしく良い本なのは間違いない。プリンストン大学の講義なので網羅的だ。この網羅的は、ハードウェアからコンピュータ関連の知財、更にはコンピュータ教育や個人情報保護はどうあるべきかまでというドメインが広くて全部カバーしてるという網羅性と、「ソフトウェアはもともと数学と考えられてたので特許が適用されなかった」みたいな、それぞれの知識内の範囲がすごく広いことの両方を指す。つまり、広くて深い。 事例が新しいし、内容が親しみやすいから若い優秀な人が書いた本かと思ったら、著者はC言語のカーニハン先生!!名前とWikipediaを見直してしまった。 なにしろこんな大御所が、ここまで細かく網羅的な、押し付けがましくなく書いてある入門書を出してるのはすごい。本のタイトルにカーニハンが腕組
どうも、しいたけです。 去年あたりからローレイヤー周りの知識を充実させようと思い、 低レイヤを知りたい人のためのCコンパイラ作成入門 を読んでCコンパイラを書いてみたりx86_64の勉強をしたりしていました。 今年に入ってから、よりローなレイヤー、具体的にはハードウェアやOSについてもう少し知りたいと思い始め、手頃な書籍を探していました。 CPUなどのハードウェア周りについては概要しか知らなくて手を動かしたことがないので、実際に何か作りながら学べるものとして、 O'Reilly Japan - コンピュータシステムの理論と実装 に挑戦することにしました。 O'Reilly Japan - コンピュータシステムの理論と実装 成果物は以下のリポジトリに置いてあります。 yuroyoro/nand2tetris 結論から言うと、やってみて大変楽しめました! 特にハードウェア周りは今まで挑戦したこ
UNIXができたころのことを話そうとするとその頃のコンピューター事情が今とだいぶ違うのでなかなか話が伝わりません。そこでそのころ(1970年ごろ)のコンピューター事情について、正確性はちょっと置いておいて、分かりやすいようにざっくりと説明したいと思います。 アポロ11号の月面着陸が1969年なのでその辺りの映画などに出てくるでかいコンピューターを想像するとイメージしやすいかもしれません。 ## 大雑把な分類 初期のUNIXが開発されたころ(1970年ごろ)に使われていたコンピューターは主に下記の二種類でした。 - メインフレーム - ミニコン(ミニコンピューター) このころ主に"コンピューター"といえば今で言う"メインフレーム"のことを指していました。 マイコン(マイクロコンピューター)/パソコンは1980年ごろ普及しました。しかしパソコンでUNIXを動かすのが実用的になったのは1990年
Fortranからプレプリントアーカイブまで、プログラミングとプラットフォームの進歩は、生物学、気候科学、物理学を新たな高みへと導いた。 2019年、イベント・ホライズン・テレスコープ(EHT)のチームは、ブラックホールの実際の姿を初めて世界に見せてくれた。彼らが発表したリング状に輝く天体の画像は、従来の写真とは違い、計算によって得られたものだ。具体的には、米国、メキシコ、チリ、スペイン、南極点の電波望遠鏡が捉えたデータを数学的に変換することによって得られたのだ1。研究チームは、その知見を記載する論文とともに、ブラックホールの撮影に用いたプログラミングコードも公開した。科学コミュニティーが自分たちのやり方を確認し、それを足場にできるようにするためである。 このようなパターンは、ますます一般的になりつつある。天文学から動物学まで、現代のあらゆる偉大な科学的発見の背後にはコンピューターがある。
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という=木更津高専で、藤田明人撮影 木更津工業高等専門学校(千葉県木更津市)情報工学科に今春入学した越智優真さんは、4月、「Fixstars Amplifyハッカソン」(株式会社フィックスターズ主催)で、応募71作品の中で最優秀賞に輝いた。応募したのは中学3年のとき。他の応募者は、東大、東工大、早稲田大、慶応大、東北大などで専門領域を学ぶ大学生や大学院生が多く、越智さんの活躍は注目を集めた。 越智さんが応募したプログラムとアイデアの題名は、「浅(くて広い)層学習 少データでお手軽機械学習」だ。 機械学習は、人工知能(AI)が自分で物事を学ぶための技術だ。その一つとして「深層学習(ディープラーニング)」があり、画像認識、音声認識、文章の要約、翻訳など幅広い分野への応用が期待されている。 深層学習は一般に、
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