理系リアルタイム
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ATSさん
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理系リアルタイム
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理系大学院生が記述する情報ブログ。テクノロジー、物理・数学、大学・大学院関連、理系についての記事、普段気になったニュースなどを書いています。理系でなくても理解できる内容ばかりなので、どなたでもぜひご覧ください!
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ATSさんのブログ記事

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  • 大学1年生におすすめなアルバイトはコレ!!

    今の大学生の多くは、アルバイトをすると思います。 しかし、最近まで高校生だった大学1年生は、どんなアルバイトをしたらよいのか、迷っているのではないでしょうか? そこで今回は、いくつかのアルバイトを経験してきて、その特徴やメリット・デメリットが見えてきた大学院生の僕が、大学1年生におすすめのアルバイトを紹介します!! 大学1年生は、アルバイト経験が少ない一方で、今後役に立ちそうなアルバイトを探してい

  • 『何もしていないように見える親父』のようにならないように気を付けたいと思う

    みなさんこんばんは。 以前、45歳の会社員が大量リストラしたことが話題になり、『歳をとってからクビになることは当たり前』という事実が世の中に定着しつつあり、堂々とリストラする会社も増えてきました(もちろん、まだまだ日本では簡単にクビにすることはできないようですが…)。 この大量リストラに関しては、以前、このブログでも取り上げました。 さて、要は「中年でも努力しなければならない。できることなら、若い

  • 大学院入試に必要なTOEICの点数(スコア)は??→600点くらい!

    ★この記事のまとめ ・旧帝大でも国立理系の大学院ならTOEICのスコアは600くらいでよい ・ただし、難関大学の人気な専攻なら800くらい必要な場合も ・私立なら500くらいでもOK(だと思う) 大学院に進学しようと考えている皆さん、こんにちは! ほとんどの大学院では、英語の試験として、TOEICまたはTOEFLのスコアを提出します。 今回は、大学院入試において必要となるTOEICのスコアについて

  • 暗号化(共通鍵暗号方式、公開鍵暗号方式)をまとめておく【応用情報】

    【応用情報技術者試験・セキュリティ】 情報システムの運用には、盗聴、改ざん、なりすまし、否認などのリスクがあり、セキュリティとして欠かせないのが暗号化です。 暗号化に必要なもの 暗号に必要なルールとして、次の2つがあります。 ・平文を暗号化できるルール ・暗号を平文に戻せる(複号できる)ルール また、ルールに代入する情報をキーといいます。 さらに、暗号化にはセキュリティの面から以下の2点が必要です

  • 「学生数が一番多い大学」日本大学の出身有名人

    日本の大学の中で、学生数が一番多い大学といえば?? そう!日本大学です! その名前にふさわしいですね。 日本大学は18の学部、19の研究科からなり、学生数は約6万8千人です( )。 2番目に学生数が多い、早稲田大学(約4万1千人)と比較しても、かなりの差がありますね。 今回は、そんなマンモス大学である日本大学には、人数も多いのだから出身有名人も多いのだろうということで、調べてみました。 日本大学出

  • 研究テーマが決まらない学生は論文調査(サーベイ)をやめてみるといいらしい

    この記事は、研究室配属になった学生で、卒論、もしくは修論のテーマを自分で決めなければならない状況になったが、なかなか決められない人に向けた記事です。 みなさんこんにちは。 先日、ひょんなことから以前お世話になった大学に所属する博士課程の方とお電話する機会がありました。 その方とは初めてお話させていただいたのですが、とても気さくな方で、かなり盛り上がってしまいました。 そこで、僕が修論のテーマに何を

  • 理系あるあるを改めてまとめてみた

    いままで、理系に焦点をあてた記事を書いてきましたが、 「そういえば、Twitterで理系についてつぶやくことはあるけど、ブログであるあるを書いたことはなかったような…」 と思ったので、書いてみました。 今回の記事は僕の偏見で書いているので、反論はたくさんあるかと思いますが、大目に見てください( ´∀` ) 専門分野だけ早口 普段はそんなに饒舌ではないのに、自分の専門分野を語る時だけ、早口になるひと

  • 【注意】ラオスは盗難多い。同行した日本人5人中3人が被害にあった話…被害報告も多数。

    今回は、ラオスの治安の話です。 僕が友達とラオスのヴァンヴィエンに行ったとき、5人中3人が盗難に遭いました。 SNSやネットにも、ラオスでの盗難被害の報告が多数出ています。 例えば、有名ブロガーのマナブさんも、ラオスで10万円の盗難に遭ったようです↓ 僕の体験談 ラオスのヴァンヴィエンに行きました。ラオスの首都ヴィエンチャンから車で3~4時間のところで、かなり田舎ですが、「バックパッカーの聖地」と

  • 大人になって必要な企業会計の式【応用情報】利益の計算

    【応用情報技術者試験・ストラテジ】 企業会計 企業会計の知識は、応用情報技術者試験だけでなく、社会人としての常識なので知っておきたいところです。学生にとっても、企業分析などで必要です。 利益の基本 利益 利益 = 売上高 - 変動費 - 固定費 固定費 … 売上高や販売数に関わりなく一定の支出を要する費用。賃借料、広告費、保険料など。 変動費 … 売上高や販売数にともなって増減する費用。直接材料費

  • IPアドレスについてのまとめ。IPアドレスの見方やIPv4, IPv6について。

    【応用情報技術者試験・ネットワーク】 ネットワーク層のプロトコルであるIPで利用される、IPアドレスについてまとめます。 IPアドレス IPv4 IPには32ビットで管理するIPv4と、128ビットで管理するIPv6があります。現行のものはIPv4です。 IPv4でのアドレス表記 IPv4では、32桁の2進数を用いてIPアドレスを表記します。 通常は8ビットずつ区切って10進数表記にします。 2進数表記 :11011011 01100101 11000110 00000100 10進数表記:219. 101. 198. 4 IPアドレスの構成 IPアドレスは、ネットワークアドレス部とホストアドレス部から構成されています。例えば、クラスCでは、最初の24ビットがネットワークアドレス、残りの8ビットがホストアドレス部です。 ネットワークアドレス部は、各組織のネットワークを一意に識別するためのネットワークアドレスを表す部分です。ノードのネットワークアドレスが同じなら、同じネットワークに属していることになります。 ホストアドレス部は、同じネットワーク内に属するノードを一意に識別するためのホストアドレスを表す部分です。 つまり、ネットワークアドレス部で「どのネットワークに属しているか」がわかり、ホストアドレス部で「どのホストなのか」なのかを識別します。 特殊なIPアドレス ネットワークアドレス ホストアドレス部がすべて0であるアドレスで、ネットワーク自体を示す。 ブロードキャストアドレス ホストアドレス部がすべて1であるアドレスで、ネットワーク内のすべてのノードを示す。 ループバックアドレス 「127.0.01」。自分自身を示す。 グローバルIPアドレス インターネットに接続されたノードに一意に割り当てられたIPアドレス。 ローカルIPアドレス 組織内のみで通用するIPアドレス。 IPv6アドレス

  • 理系は大学院生のほうが就職は有利か

    理系か文系か、どちらが就職に有利かと聞かれたら、ほとんどのひとが理系であると答えるでしょう。 では、理系の学部生と理系の大学院生は、どちらが就職が有利か?についてはどうでしょう? ただし、今回は、学部生とは大学4年生のことを指し、大学院生としては修士2年生(大学院2年生)のことを指します。つまり、博士課程(大学院5年生)の就職に関しては別格で僕もなんとも言えないので、議論しません。 結論を先に ・企業の方針によるが、全体的には院生の方が有利な傾向にある ・大企業に入りたいならそれなりの大学院に進学しよう(保証なし) では、大学院生の方が有利になるであろう理由を見ていきましょう。 大学院生が就職に有利な理由 競争率の低さ 大学院生は存在自体が少ないため、競争率が下がります。確かに大学院生の募集人数はその分少なくなっていると思いますが、それでも院生の人数に対して募集人数は十分あり、競争率は結果として低くなります。 専門性の高さ(ちゃんとした院ならちゃんと評価を受けられるはず) 「大学院を出たからと言って学生は学生。専門性なんてどうせない」という社会人の人も多いですが、そういうことではないんです。 確かに、僕も大学院でも行った修論の内容、分野の知識がそのまま活かせるとは微塵にも思っていません。 どちらかというと、企業は採用時に大学院生にたいしては論理的思考力や研究力を求めるという話がありますが、そちらに近いところを主張しています。 「専門性のつけやすさ」、「専門性を付けた後の専門性の使い方のうまさ」といったほうが良いかもしれません。 なにより、もし大学院で学んだことがまったく役に立っていないのなら、院生はただただ年齢を重ねた学生ということになるので、院生の採用枠なんてとっくに無くなっていることでしょう。 安心感 採用する側からすると、すぐに辞めそうな学生はなるべく取りたくないでしょう。 院生の中には、学部4年の時にいったん就活をして、進学を選んだひともいたり、4年生から修士2年までずっと就職を意識していた人が多いので、企業に対する知識や、入社後の意気込みは学部生より確固たるものでしょう。

  • 【就活】企業のために、インターンシップに行ってはならない。あくまで自分のために時間を使おう

    記事のまとめ ・無意味なインターンシップに行くのはやめよう ・企業のアピールのためのイベント、説明会は多い ・本当に行きたい企業なら、1Dayインターンシップでも行くのはOK 就活生のみなさん、もしくは就活を控えた方は、インターンシップに行ってみようと考えているひとが多いかもしれません。 最近(ここ5~6年)では、インターンシップは会社で長期間働いて給料をもらう、いわゆる「本当のインターンシップ」ではなく、一日で工場体験や会社拝見を行う「なんちゃってインターンシップ」が多くなってきました。 今回は、この「なんちゃってインターンシップ」についてお話させていただきます。 無意味なインターンシップとは 『インターンシップ』と名付けられているものの、実態は会社のアピールイベント、就活生を囲い込むイベントだったりするものは多く、大体そういうものは短期(特に1Day)インターンシップです。 本来、学生は経験や成長を求めてインターンシップに行きたいと思うのでしょうが、当然ですが、そういった短期の会社アピールイベントでは成長や経験は得られません。 つまり、インターンシップとしては無意味です(後述するように、会社を知る目的ならOK)。 インターンシップの期間でいえば、長期(数か月以上)、中期(1週間~数週間)、短期(1日~5日間くらい)があると思いますが、短期のほとんどは、う~ん、という感じです。 インターンシップの人気ランキング上位にあがっているインターンシップは短期でも充実したいいものがあるのだとは思いますが、大半の短期インターンシップに『経験』や『成長』を求めていくのはお門違いかとおもいます。 1Dayとなると、体験実習みたいなものもありますが、それでもインターンというよりは「会社見学会」に近い気がします。 また、当然ですが、長期インターンシップでも学生のやりがいを利用したブラックインターンがあるそうなので、これは論外です(なにもしないよりは全然マシだとは思いますが)。 まあ、バイトと同じ感覚で報酬付きのインターンに行くなら、話は別ですが…(日当1万円を超えるインターンもあるので、バイトするよりいいかも)。

  • 【応用情報】通信プロトコルの標準化、TCP/IPプロトコルスイートなど

    【応用情報技術者試験・ネットワーク】 OSI基本参照モデルの階層 OSI(Open System Interconnection )基本参照モデルは、異なる設計思想や世代システムとの通信を円滑に行うことを目的に標準化されたものです。 OSI基本参照モデルは、以下のように階層化されています。 7アプリケーション層データの意味内容を直接取り扱う。HTTPなどそれぞれのアプリケーションに特化したプロトコル。6プレゼンテーション層データの表現形式を管理。文字コードや圧縮の種類など、データ特性を規定。5セッション層データの受信管理を行う。特定の異なる通信の差異を吸収する。4トランスポート層エラー検出、再送などのデータ転送の制御により通信の品質を保証。ポート番号によりノード内のアプリケーションを特定する。TCPやUDPなど。3ネットワーク層エンド2エンドのやり取りを規定する。MACアドレスなどのデータリンクアドレスはローカルネットワーク内のみで有効だが、ネットワーク層で提供されるアドレスは通信の最初から最後まで一貫したアドレスとなっている。IPなど。2データリンク層同じネットワークに接続された隣接のノード間のみでの通信を規定。MACフレーム規格など。1物理層システムの物理的、電気的特性を規定。 ※1の物理層が最下層で、7のアプリケーション層が最上層の順番。 エンティティ、プロトコル、サービス 各層に存在する通信機器などの実態をエンティティと呼びます。 各層にあるエンティティ同士が通信を行うための取り決め(ルール、規約)をプロトコルといいます。 また、上位層と階層の通信の窓口を提供するのがサービスです。 つまり、プロトコルは横のつながり(同じレベルの層同士)、サービスは縦のつながり(上位層と下位層)です。 TCP/IPプロトコルスイート 通信システムは様々なプロトコルを重ね合わせて構築されていますが、プロトコル同士にも相性があります。一般的には同じ団体が作ったプロトコル同士は相性がよいです。プロトコル同士のセットをプロトコルスイートといい、最もよく使われているのがTCP/IPプロトコルスイートです。 なお、OSI基本参照モデルに対する、TCP/IPの対応は以下のようになっています。

  • 記憶階層(レジスタ、キャッシュメモリなど)についてのまとめ【応用情報】

    【応用情報技術者試験・ハードウェアとコンピュータ構成要素】 記憶の階層化 補助記憶装置に記録されているプロブラム、データを主記憶装置に読み込み、CPUは主記憶装置からプログラムの命令を取り出して実行します(同時に、CPUと主記憶装置の間でデータの読み書きが行われる)。 CPUは記憶装置に「高速かつ大容量」であることを期待します。 しかし一般に、記憶装置は高速なものほど容量が小さく高価であり、大容量なものほど低速になります。 そこで、以下の図のような記憶階層を設計することで、この問題を解決します。 各記憶装置の説明 レジスタ 高速アクセス可能。CPU内部にある。後述するが、何度も使用するデータにアクセスする際にそのたびに主記憶装置にアクセスすると効率が悪いので、レジスタに記憶して処理を高速化する。 キャッシュメモリ CPUの処理速度と主記憶のアクセス速度の差を埋めるくらいの、主記憶より高速にアクセスできる記憶装置。CPUがアクセスするデータの一部を主記憶からキャッシュメモリにコピーしておき、CPUがキャッシュメモリをアクセスすることで処理を高速化する。 ディスクキャッシュ 磁気ディスクよりは高速にアクセスできる記憶装置。 階層化する理由 上記のような階層化は、局所参照性により、実行アクセス時間を短縮するのが目的です。 つまり、あるデータがアクセスされたときに、そのデータが近い将来再びアクセスされる可能性が高いことと、連続してアクセスされたデータは隣接したアドレス空間に存在している可能性が高いことを利用して、高速にアクセスできるキャッシュメモリによく使うデータだけをためておき、そこにだけアクセスすることで、効率化を図ります。 アクセス時間 実行アクセス時間は、以下の式で求められます。 TE = T × P + TM × (1 - P) TE : 実行アクセス時間 TC : キャッシュメモリのアクセス時間 P : ヒット率 TM : 主記憶のアクセス時間 P

  • 整列アルゴリズム(ソート)とその計算量をまとめてみた【応用情報】

    【応用情報技術者試験・アルゴリズムとプログラミング】 以下では、先頭に最も小さい要素、最後に最も大きい要素が来るように、順番に並べることを考える。 バブルソート 隣り合う2つの要素を比較し、大小順になるように交換する。交換の必要がなくなるまで繰り返す。 計算量 要素数がnのとき、O(n^2)。ただし、計算量は比較回数で評価。 単純選択法 最も小さい要素を先頭に持ってくる。次に、未整列の先頭(先頭から2番目)に次に小さい要素を持ってくる。これを繰り返す。 計算量 要素数がnのとき、O(n^2)。 単純挿入法 未整列要素の先頭の要素を取り出し、その要素を整列済みの列の正しい位置に挿入していく。 計算量 要素数がnのとき、最悪もしくは平均で、O(n^2)であり、最良でO(n)。 クイックソート 基準の軸を定め、その基準より大きな値の要素を集めた部分と、小さな値を集めた部分に分割する。さらに、それぞれの区分で新たに軸を決め、また2つの区分に分ける。これを要素数が1つになるまで繰り返す。 計算量 平均計算量はO(nlog2(n))。基準を最大値か最小値に選んでしまうと、最悪のO(n^2)になる。 ヒープソート ヒープと呼ばれる、各節の値に「親が持つデータ≦子が持つデータ」という関係を持たせた順序木を作成し、これを基に配列で表現する。次に、ヒープの根、つまり配列の先頭となった最小値を取り出し、ヒープを再構成する。これを繰り返す。 ヒープの再構成は、取り出された根の部分(上の図で2を値に持つ要素)にヒープの最後の要素(12を値に持つ要素)を移動して、根から「親が持つデータ≦子が持つデータ」の関係が成立するように木を再構成する。 計算量 O(nlog2(n)) マージソート 分割と併合(マージ)を繰り返していく整列法。要素列を大きさ1になるまで分割を繰り返して、その後は比較しながら併合していく。 計算量 O(nlog2(n)) 参考↓

  • 文理選択に迷っている高校生に言いたい。できれば理系を選べ!

    理系進学おすすめポイントまとめ 世の中では物理・数学が重要文転のしやすさ大学で学ぶ価値あり就活有利 文理選択に迷っている、高校生のみなさん、こんにちは。 以前、下のような記事を書きました。 この記事では、文系と理系のそれぞれのメリットや特徴を上げましたが、高校生の中には、それでも悩んでいる人がいると思うので、「コレ!」という答えを今回、用意しました。 ずばり、できることなら理系に進んでください。 『できることなら』というのは、「よほど理系に進みたくないなら」、「すでに夢があって文系職につくつもりだから」、という意味です。 というわけで、今回は理系に進んだほうが良い理由として、4つのポイントを挙げました。 理系のおすすめポイント 世はまさに物理・数学の時代 技術の発展はどんどん速くなってきており、物理・数学の重要性はますます増加しています。 文系職のひとすら、多少の数学が分かっていないといけない状況です。 ここで、「物理・数学」と言っているのは、この2つは学問の根本であり、どの時代でも必要な、不変なものだからです。 ディープラーニング、AI(人工知能)といったものが世の中に出てきて、あたふたしているのは、数学を学んでこなかった人だけで、きちんと高校数学、大学数学を学んできた人にとっては、それらの中身の基本の正体はなんてことありません。 数学、できれば物理を学びましょう。そうすることで、不安はチャンスに変わります。 ところで。昔の高校生や中学生には、「物理とか数学なんて将来必要ない」という人がいましたが、今もそういう人はいるのでしょうか? 今は、少なくとも、数学ができないだけで良い職につける可能性はグッと減りますから、「数学なんて必要ない」という子こどもは減っているのではないでしょいうか。 まだそんなことを言っているのであれば、もう少し勉強しないと、この事実に気がつけませんね。 しかし、現代が物理・数学・工学がイケイケなだけで、数十年後にはどうなっているかはわかりません。僕としては、それでも数十年後も理系有利な気がしますが… 文転しやすい(就活時、受験時)

  • ブログが続かない人へ。ブログを続けるコツとは

    本記事まとめ ブログを続けるコツは 成果を感じる(半年間は我慢)たまにメモ書きのような雑な記事でつなぐ別のブログを立ち上げるサーバ代やドメイン代を払ってしまう ブロガーの皆さん、こんにちは。 よく「ブログが続かない」、「忙しい中でブログを更新するのは骨が折れる」という言葉をツイッターで見かけます。 また、友達に「ブログを半年前から続けていて、大学院で活動しながらも週3くらいで更新してる」というと、「なんでそんなに続けられるの?続けるコツを教えてほしい」と言われたので、今回の記事を書くことにしました。 正直、僕はまだブログ歴8か月くらいで、更新頻度も最初の3か月は毎日更新していたものの、今は週2~3くらいでのんびりやっているので、偉そうにブログを続けるコツを書くのはなんだか偉そうな気がしますが、この程度でもよく続けるコツを聞かれるので、恐縮ですが書きます。 それほど、ブログをすぐに辞めてしまう人は多いということでしょう。 とくに、若い人に多いですね。学生とか。 ブログを続けるコツ 成果を見える化する ブログを続けるコツは、「成果を出し続けて、自分のモチベーションを上げる」ことです。 そのためには、はっきりとした成果見る必要があります。 例えば、自分のブログを見てくれている人数が増えるのが目に見えると、モチベーションが上がり、続けることができると思います。 また、ブログで収益を上げることができれば、モチベーションは上がるでしょう。 (ブログを本職、副業にしている人は「ブログが続かない」といった甘えはないと思うので、当然収益を上げようとして、続けているはずですが…) ブロガーの方は当たり前のようにやっていると思いますが、一応、成果を見るためのツールを紹介しておきます。 成果確認ツールには、以下のようなものがあります。 グーグルアナリティクス 自分のブログのアクセス数などを確認できる。 アフィリエイトやアドセンスなどの広告収入

  • 応用情報技術者試験のストラテジの「略字」単語と意味をまとめる【Part2. 経営工学、企業会計、標準化と関連法規】

    【応用情報技術者試験・ストラテジ】 経営工学 MRP(Material Requirements Planning, 資源所要量計画) 生産計画を達成するために、「何が、いつ、いくつ必要なのか」を割り出し、それに基づいて構成部品の発注、製造をコントロールすることで、在庫不足を解消したり、在庫圧縮を実現する管理手法。 PTS法(Predetermined Time Standard, 規定時間標準法) 作業を基本動作に分解し、各基本動作に対して定めた標準時間値を当てはめて作業時間を算出する。 QC(Quality Control) 品質管理。QC七つの道具として、①パレード図、②散布図、③管理図、④特性要因図、⑤ヒストグラム、⑥層別管理、⑦チェックシートがある。TQC(Total Quality Control)は製品の企画設定から販売、アフターサービスまで総合的に品質管理を行うこと。TQCを業務や経営全体に発展したものを、TQMという。 PDPC法 Process Decision Program Chart。事前に考えられる事態や結果を想定して、豊作を整理する。 OC曲線 検査特性曲線、Operating Characteristic curve。ロットの不良率に対する、ロットの合格率を示した関数曲線。 企業会計 ROE(Return On Equity) 自己資本利益率。ROE(%) = (当期純利益)÷(自己資本)×100 ROI(Return On Investment) 投資利益率。ROI(%) = (利益)÷(投資額)×100 標準化と関連法規 共通フレーム(SLCP-JCF) 共通フレームは、ソフトウェア、システム、サービスに係わる人が、言葉の違いによってトラブルが起きるのを防止するために提供された共通の枠組みであり、明確なガイドライン。「プロセス、アクティビティ、タスク、注記」の4階層で定義している。 LCP QCD Quality(品質)、Cost(コスト)、Delivery(納期)。 RFP(Request For Proposal)

  • 一橋大学が指定国立大学に認定。これで7つ目(指定国立大とは?)

    一橋大学が7つ目の指定国立大学に 文部科学省は、2019年9月5日、一橋大学を指定国立大学法人に指定しました。 一橋大では、「経済学」「経営学」「会計学・ファイナンス」「政治学・国際関係」の領域で新規教員を重点的に配置するなど、研究における戦略を策定( )。 一橋大を加えて、これで指定国立大学に指定された大学は7つとなります。 指定国立大学法人とは 指定国立大学について知らない人は、以下の記事をご覧ください。 指定国立大学に選定されている大学 現在、指定国立大学に指定されているのは、 東北大学、東京大学、東京工業大学、京都大学、名古屋大学、大阪大学、一橋大学 です。 一橋大学は、7つの大学の中で唯一、文系の学部・研究科のみを設置している大学ということになります。

  • 応用情報技術者試験のストラテジの「略字」単語と意味をまとめる【Part1. システム戦略、経営戦略】

    【応用情報技術者試験・ストラテジ】 システム戦略 EA(Enterprise Archtecture) 組織全体の業務と情報システムを4つの領域で分析・整理し、全体最適化の観点から両者を同時に改善することを目的とした、組織の設計・管理手法 BRP(Business Process Reengineering) 既存の組織を見直して、再設計・再構築する。単にリエンジニアリングともいう。 BPM(Business Process Management) PDCAを適用し、継続的にBPRを行おうという考え方。 BPO(Business Process Outsourcing) 社内業務の一部を外注化して、コアビジネスに集中させる。 SOA(Service Oriented Architecture) サービス指向アーキテクチャ。業務上の1処理に相当するソフトウェアの機能をサービスという単位で考え、サービスの組み合わせでシステムを構築する考え方。 SaaS(Software as a Service) アプリケーションソフトウェアの機能をインターネット経由で、必要な時だけ利用者に提供するサービス PaaS(Platform as a Service) ソフトウェアを構築するさせるためのプラットフォームを提供 IaaS(Infrastructure as a Service) コンピュータシステムを構築するためのインフラを提供 経営戦略 SWOT分析 自社の強み(Strengths)、弱み(Weaknesses)、競争環境の機会(Opportunities)、脅威(Threats)という4つの要素により、自社を分析・評価する手法のこと。 CSF(Critical Success Factors)分析 主成功要因分析、もしくは重要成功要因分析。ビジネスにおいて競争優位を確立するための重要成功要因を明確にする分析方法。 PPM(Products Portfolio Management)

  • モジュール結合度、モジュール強度とは【応用情報】

    【応用情報技術者試験・システム開発技術】 モジュールの独立性 モジュールの独立性とは、互いのモジュール間に影響が少ないという特性です。 独立性の高いモジュールでは、関連モジュールを修正しても、修正による影響が小さくて済みます。つまり、モジュールの独立性を高めることで、保守の効率化、コスト削減につながります。独立性を保つことは、プログラム開発時においても、並列作業などの観点から有利になります。 モジュールの独立性を評価するときに、モジュール間の関連性を示すモジュール結合度と、モジュール内の構成要素間の関連性を示すモジュール強度があります。 モジュール結合度 モジュール結合度は、モジュール間の関連性の強さを表します。 モジュール結合度が弱ければモジュールの独立性が高くなる、つまり 結合度 強 ↔ 独立性 低 結合度 低 ↔ 独立性 高 の関係があります。 モジュール結合度の種類 モジュール結合度が強い順(独立性が低い順)に並べると、以下のようになります。 内容結合絶対番地を用いて直接相手モジュールを参照したり、相手モジュールに直接分岐する共通結合共通領域(グローバル領域)に定義されたデータを参照する外部結合必要なデータだけ外部宣言して、他のモジュールからの参照を許可し共有する制御結合機能コードなどのモジュールを制御する要素を引数として相手モジュールに渡し、モジュール内の機能を制御する。(↔強度の論理的強度)スタンプ結合相手モジュールで、構造体データ(レコード)の一部を使用する場合でも、構造体データすべてを引数として相手モジュールに渡す。データ結合相手モジュールをブラックボックスとして扱い、必要なデータだけを引数として渡す モジュール強度 モジュール強度は、モジュール内の構成要素間の関連性の強さを示します。 モジュール強度が強いほど、モジュールの独立性は高い、つまり 強度 強 ↔ 独立性 高 強度 低 ↔ 独立性 低 という関係があります。 モジュール強度の種類 モジュール強度が弱い順(独立性が低い順)に並べると、以下のようになります。

  • 10進数・2進数・16進数を変換する方法(計算式)【応用情報】

    [latexpage] 【応用情報技術者試験・基礎理論】 内容:10進数と2進数の間の変換、10進数と16進数の間の変換 2進数 我々が普段よく見る数は、10進数といって、1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, …, 1903, …というように、1~9の数を使って表現します(9までいったら、次からは桁が上がり、10になります)。 しかし、コンピュータの大元は、0か1しか判断できません。 なので、我々の10進数表記を、0と1しか使わない表現に変換してあげる必要があります。 この0か1しか使わない表現方法を、2進数といいます。 2進数は、こんな感じで数を表現します。 0 1 ←ここまでは10進数と同じ 10 ←2進数では2を使えない(0か1しか使えない)ため、桁を上げてまた0から 11 100 ←先ほどと同じように、12とはできないため、桁を上げて表現 … 16進数 2進数では0~1の2つの数字、10進数では0~9の10つの数字しか使えませんでしたが、16進数では、0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F の10個の数字と6個のアルファベットを使って表現します。 考え方は2進数と同じで、Fまでいったら桁が上がります。 0 1 2 … 9 ← ここまでは10進数と同じ A ← 16進数では、9の次はA B … F ← 16進数で使える最大の記号 10 ← Fの次は、桁が上がって、また0から 11 … 19 1A … 10進数 ↔ 2進数 の変換 10進数と2進数の対応は、次のようになっています。 10進数2進数001121031141005101…… 2進数から10進数に変換 これらの関係は、 を100の位、 を10の位、 を一の位として、2進数で と表されるとき(例えば、101)、次の式で計算できます。 2進数表記で のとき、10進数表記では $$ a\times2^{2} + b\times2^{1} + c\times2^{0} $$ となります。

  • 奨学金を借りてまで大学に行くことに反対する記事

    記事のまとめ 2.6人に1人以上が奨学金を借り、奨学金破産は1万人以上 『大学生活中に奨学金をすべて使う』 はやめたほうがいい。人生を狂わせる可能性あり奨学金を借りないと大学に行けない人への対応策親とよく相談しよう 現在では、大学進学時に、奨学金を借りて進学する人が多くなってきています。 授業料、入学金、生活費などを支払うために奨学金を借りるわけですが、 『大学生活中に奨学金をすべて使う』つもりで借りる人がいるなら、この記事を読んでみてください。 よほどの理由がない限り、奨学金を借りるのはやめたほうがいいです。 それでも大学に行きたい人は、この記事を論破してから行くと良いと思います。 奨学金で破綻する人の数 前置きとして、どれくらいの人が、奨学金を借り、自己破産しているのか。 奨学金を借りている人の割合 「日本学生支援機構について(平成29年3月)によると、学生数に対する奨学金貸与割合は、平成27年度で2.6人に1人です(奨学金「2.6人に1人」が利用 将来苦しむ「借りるリスク」とは?)。 自己破産しているひと 奨学金で破産する人は、2016年では387件で、2016年までの5年間で1万5,338人です(奨学金破産は1万人以上! リスクと破産前に知るべき制度)。 令和元年現在では、奨学金を借りている割合はさらに増え、自己破産する人も今後増えると予想されます。 奨学金を借りてまで大学に行く必要がない理由 さて、本題です。 ここでは、 『大学生活中に奨学金をすべて使う』 つもりの人を対象に話を進めていきます。 思考停止しているとしか思えない 大学に入る前に、大学生活がどんなものかわからない状態で、それのために莫大な借金をして進学するのは、かなり狂っています。 大学に入って、自分のイメージしていたところと違って、中退する人もいるくらいです。 奨学金を借り、それをすべて大学在学中に使ってしまえば、人生の大部分をかけて借金を返していくことになるかもしれません。 それでも、「働き始めたら返すから」、「働き始めればすぐに返せるでしょう」と思い、安易に奨学金を借りて大学に行く人がたくさんいます。

  • 【強化学習】Q-Learningの更新式から結果考察まで。ハイパーパラメータ依存性【Part2】

    [latexpage] 前回の記事 で、Q-Learningの更新式の説明を行いました。 そして、今回は、実際にQ-Learningで学習した結果をまとめたいと思います。 設定 学習する環境は、以下の通りです。 この状況下で、できるだけ多くの点が取れるように学習します。 探索方法は、ε-greedy法で行います。 コード コードは、こちらです。 pointgameQ8_4-4-4_3D.py コードの書き方が悪かった(探索式が悪かった)ので、εが1以下になっておらず、しかも、むしろεが小さいほど貪欲となる探索式になっています。 コードの探索方法の部分は、以下のようになっています。 def get_action(next_state, episode): #徐々に最適行動のみをとる、ε-greedy法 epsilon = 10. * (1 / (episode + 1)) if epsilon

  • 【強化学習】Q-Learningの更新式から結果考察まで。ハイパーパラメータ依存性【Part1】

    [latexpage] みなさんこんにちは。 昔、こんな記事を書きました。 この記事では、Python+ChainerRLを用いて深層強化学習(DQN)を行いました。 記事中では、DQNの前段階として、普通の強化学習であるQ-Learnigのアルゴリズムも作ってみました。 今回は、そのQ-Learningについてまとめようと思います。 Q-Learningとは 強化学習についての説明は他に譲るとして、ここではQ-Learningについて説明します。 Q-Learningは、強化学習に使われるアルゴリズムの一つで、基本的なアルゴリズムといえます。強化学習に使われる基本的なアルゴリズムとしては、他にはSRASA、モンテカルロ法などがあります。 強化学習のアルゴリズムにおけるQ-Learningの立ち位置は、以下の図のような感じです。 Qiita:これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ から引用 Q-Learningでは、「その状態 に、行動 をすることに、どれだけ価値があるか」を表した行動価値関数 を行動しながら更新していくことで、学習を行います。 強化学習理論 Q-Learningについて述べる前に、強化学習の理論について触れておきます。 マルコフ決定過程(MDP)によるモデル化 マルコフ決定過程によって、強化学習をモデル化していきます(マルコフ決定過程に関しては、Wikipediaなどを参照してください)。 以下では、時刻 における状態を 、行動を 、遷移確率を とし、方策を とします。 ここで、方策 とは、状態が のとき、どのように行動 をとるか、という意味を表します。 利得 利得 は、未来の報酬獲得にどの程度貢献したかを表し、割引率 を用いて、以下の式のように表します。 $$ R_(t )= r_{t+1}+\gamma r

  • 学生は就職活動における推薦は有利になるか?推薦を利用するデメリットとは

    学校推薦(学科推薦)で就職とは 就職活動では、学校推薦と自由応募があります。 学校推薦(学科推薦)とは、企業から大学に採用オファーが届き、学長や教授に推薦状を書いてもらうことで、就職採用試験(選抜)を受けられる仕組みです。 一方で、推薦ではなく、自分で行きたい企業にエントリーして受ける、いわゆる一般的な就職活動方法を、自由応募といいます。 大学では、一般的には専攻ごとに採用枠(推薦枠)があります。 基本的には大学(もしくは大学院)の中で優秀な学生から推薦枠を取っていきますが、その選抜方法は大学によって様々です。 推薦と言ったらなんだか楽に就職できるように聞こえますが、推薦にもメリットとデメリットがあるので、これについてお話していきたいと思います。 学校推薦を利用するメリット それなりに受かりやすい 推薦とだけあって、基本的には大学が「この学生はそれなりに優秀です」というお墨付きを与えているわけなので、企業側もそういった目で学生を見ることになり、採用試験にそれなりに受かりやすくなります。 しかし、後述するように、必ず受かるというわけでもないので、推薦が取れたからと言って早とちりしないようにしましょう。 就活時期が早い 一般的には、自由応募よりも早い時期に推薦枠の採用試験が行われます。 推薦で受かれば、入社する企業が早く決まることになるので、大学の勉強や研究室の活動に注力することができます。 自由応募よりも採用試験がシンプルになることが多い 推薦で応募すれば、自由応募では本来ある一次面接を免除されたり、場合によっては、いきなり最終面接を受けることができたりします。 とはいえ、面接は念入りに行われますし、筆記試験も行われる場合も多いので、そこまで自由と差がなかったりします。推薦だからパパっと就活を終わせられるなどと、あまり期待しないほうがよいでしょう。 学校推薦を利用するデメリット 内定を断れない 推薦で受け、受かった企業の内定を断ることは原則できません。これは、第一希望の就職先であるものを受けおり、大学が推薦をしている前提だからです。

  • お金に困っている大学生はメルカリで賢く生きるべき

    フリマアプリのメルカリって、便利ですよね。 メルカリを使えば、自分にとっていらないものでも、人に売ることで、お金を得ることができます。 また、最近ではメルペイ(メルカリ決済サービス)も始まり、ますます便利さは増しています。 ということで、学生はメルカリを使って、賢く生きよう!という内容で、書いていきます。 大学生にとって、メルカリのいいところ メルカリのいいところは、一般には、断捨離のついでに収入が得られるところですが、学生にとってのメルカリのメリットは何でしょうか? アルバイト以外で収入が得られる(隙間時間に稼ぐ) 学生の多くは、アルバイトをしていますよね。 近年では、学生の貧困化が問題視されることもあり、大学を卒業した後も、奨学金を返し続けたり、自己破産する人もいたりします。 アルバイトで稼ぎ続けてもいいですが、授業やアルバイト時間の合間など、いつでも稼げると、便利ですよね。 そういったものは色々ありますが、メルカリがその一つです。 メルカリでいらないものの写真を撮って登録しておけば、あとはその商品が売れるまで待てばいいのです。 昔やっていたゲームや、昔読んでいた漫画や本を売るだけで、そこそこ稼げます。 僕自身、メルカリの売り上げが生活費の支えとなっています。 ビジネス感覚(物の価値)の勉強になる アルバイトして、好きなものを買っているだけでは、金銭感覚はついても、「いくらなら買ってもらえるか?」というビジネス感覚は身につきません。 高く設定して売っても、もちろん物は売れませんし、安く売りすぎてもこちらが損してしまいます。 最近のメルカリでは、勝手に売れやすい値段を提案してくれますが、それが必ずしも正しいとは限りません。 たとえば、モノを早く売りたいのなら、同じ商品をメルカリで検索して、相場より少し安くしたり、売れている値段と同じくらいにしたりするのもいいでしょう。 他にも、目の引くような商品名のつけ方、写真の撮り方など、差別化が必要です。 メルカリを利用して、学生のうちに、商売感覚をつけましょう! 安くものを買って、再び売ることで少額で物を利用できる

  • 進学する大学は大学名ではなく、学科(勉強内容)で決めよう【受験生あて】

    大学に進学しようとしている受験生に向けて、大学に入学してから大きな後悔を生まないように、記事を書きました。 多くの人は、学びたいことを学べる大学を受験すると思いますが、 「どこの大学か?」よりも、「何を学びたいか?」で大学を決めよう 多くのひとは、受験生のとき、大学で学びたい内容を決めて、学部、学科を決め(できれば、何学科か)、そして自分のレベルにあった大学を決めると思います。 これが、ほとんど正しい決め方です。 しかし、学力が高く、模試などの偏差値が高い人ほど、「何学科か?」よりも「どこの大学か?」を重視するひとが出てきます。 これは、かなり危険な考え方になっています。 塾や予備校に通っているひと、進学校の生徒などは、周りのレベルも高いし、周りには負けたくないと思うばかりに、大学で学ぶ内容を軽く見て、大学名を意識してしまうようです。 中には、「高校や塾に(合格校実績で)貢献したい!」と思うがあまり、ついつい(平均的に)偏差値の高いと思われている大学に行きがちです。 たとえば、あるA大学の工学部と、B大学の理学部があるとしましょう。あなたは、工学部よりも理学部に行きたいとします。 A大学は全国的にも有名な大学で、その大学の名前を知らない人はいないとします。その中で、A大学の工学部は中の下の、55くらいの偏差値だとしましょう。ちなみに、A大学に理学部はないとしましょう。 一方、B大学の有名度はA大学に劣りますし、大学全体の平均的な偏差値もA大学よりも低いですが、B大学の理学部の偏差値55で、あなたが学びたい内容だとしましょう。 どう考えても、あなたはB大学の理学部に行くべきですが、自分の行きたい学部を少し妥協して、「工学部と理学部ならそんなに変わらなさそうだし」と、大学名を進学先の重要なファクターとして入れ、A大学の工学部に行ってしまうひとがいます。 確かに、理学部と工学部では、大学によって、学科によっては似たようなことをやるところもありますが、例えば、理学部生物学科と工学部建築学科では、かなり学ぶ内容が違うのはわかるでしょう。このようなケースにおいても、大学名で (A大学を) 選んでしまうのは危険です。

  • 大学院生に対する世間の認識は「遊んでいる学生」…?【偏見を捨てろ】

    みなさんは大学院生に対して、どんな印象を持っているでしょうか? 大学で、日本の学術界に貢献するため、研究を頑張っているイメージでしょうか? もしくは、学部での勉強に飽き足らず、もっと勉強をしたいから進学する、勉強好きな人のイメージでしょうか? それとも、大学生の延長で、大学で遊んでいるイメージでしょうか? (大学院について知らない人は、以下の記事をご覧ください。) 大学院生に持っているイメージは人それぞれだと思いますが、 今回は、『大学院生はいい歳して、まだ学生やっている怠け者』と思っている人に向けて、反論をする記事になっています。 つまり、「大学院生にもそれなりに苦労して、頑張っている人がいるんだよ!大学院生と聞いて、一緒くたに遊んでいる学生というイメージを持たないでね!」 という記事です。 僕はぬくぬく大学に引きこもって修論書いたり、プログラミングしたり、ブログ書いているだけなのでそう思われてもまあいいですが、世の中の大学院生を擁護するためにこの記事を書きます。 大学院生って、こんな感じ とりあえず、以下は僕のツイート。 僕も、親にたまに「夏休みじゃないの?なんで学校行っているの?」とか、「そんな夜遅くまで、大学開いているの?」と聞かれます。 まず、ほとんどの大学院生は夏休み、春休みなんて存在しないと思います。 大学院生は(少なくとも理系は)どこかの研究室に所属し、研究活動を行うわけですが、大学院生の生活スケジュールはその所属してる研究室によって異なります。 多くの研究室では、大学生では存在していた、いわゆる夏季休暇(8月~9月)や春季休暇(3月~4月)にも、ゼミだったりミーティングを行うところがほとんどです。 では、長期休暇がないだけで、一年中それなりに暇なのかと言われると…

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