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はてなキーワード: Npとは
憂さ晴らしにおいて余計なことはなにもかも省くが？考えてなんか憂さ晴らしの効率とか上がるか？
dorawiiより
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で、お前の偏差値は？負けてたらそれ以下ってことになるけど覚悟できてるん？
それとも負けててもそれ以下とは言えないことを理論武装できてるん？
dorawiiより
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やっぱりチクニーの弄り方をお互い向い合せで相手の乳首に対してやることだろうか？
dorawiiより
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流石にヤバいでしょ。
だってAIを「なんでも解決してくれる魔法の杖」だと思ってて、その裏にある計算複雑性理論の絶望すら知らないって、もうそれ「脳みその半分をクラウドに投げてます」って自己紹介してるのと同じじゃん。
どんなにニューラルネットワークが深層化しても、背後には厳然たる数学的限界がある。
例えば最適化問題。
AI万能主義の男は「AIなら最適な答えをすぐ出せる」と信じ込んでる。
NP問題を効率的な時間で解くアルゴリズムなんて現代数学の誰も見つけてない。
もし巡回セールスマン問題やナップサック問題の真の最適解をAIが瞬時に出せると本気で思ってるなら、それはもう科学じゃなくて宗教。
それを全部ディープラーニングがなんとなくそれっぽい答えにまとめてるのを、正解だと思い込んで満足してるのちょっと怖いよ。
もちろんLLMが悪いわけじゃない。TransformerのAttention機構は革命的だしツールとして成立してるのは認める。
でもそれって統計的な確率で選ばれた「次に来るもっともらしい単語」の羅列であって、そこに知性があるわけじゃないでしょ。
なのにイーロン・マスクの発言を切り抜きで読んで「もう人間いらないでしょ」とか、サム・アルトマンのインタビュー見て「AGI来るじゃん」とか、雰囲気で語ってるの、ほんと無理。
一度も不完全性定理や停止性問題という限界点を知らないまま、「AIがあれば全知全能になれる」って言うの、雑だよ。
モデルの重み、バイアス、そして勾配消失問題をどう乗り越えてきたか。それを知って初めてああ、AIってここまで綱渡りで計算してるんだって分かる。
それすらスキップして「プロンプト叩けば答えが出るじゃん」って。
分かってないよ。全然分かってない。
知性って“出力結果”じゃなくて、その“推論プロセス”の苦悩だから。
それを知らないまま「AIで全部解決」って言ってるの、履歴書に「ゲーデル？知らないです」って書いてるのと同じ。
嘘かどうかって、当時は本心だったことも未来も含めて矛盾があるならその未来から遡って判定していいようなものなんか？
dorawiiより
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大学では自分で調べるのも勉強だからと数学書の解答の簡略化を正当化しているが、そもそも大学レベルの内容を扱った本でも他の学問の本は解答もちゃんと整備されているイメージなんだが。
結局筋も通ってない言い訳じゃん。
dorawiiより
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NHKは微増
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NHKは先月減少したまま横ばい
増田が大幅に減らした
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自分がAIイラストを描くようになったのは、一昨年くらいからだ。
Stable Diffusionを使って、LoRAを追加して、ControlNetも入れて、MidjourneyやNovelAIも試した。
出力されるイラストを見る都度アートだと思っていたし、創造だと信じていた。
でもある日、ふと気づいた。
これ、突き詰めたら全部データじゃね？
じゃあ数字で絵って描けるんじゃね？
思ったら試したくなるタイプなんだ。
使ったのは HxD。
画像を開くと――
そこに出てくるのは、色でも形でも影でもなく、
とか、
でも調べると全部意味がある。
89 50 4E 47 → PNGのヘッダ
IEND → 終端
一個ずつ追っていくと、
全部、0と1の変換でしかない。
そこで、自分で書き換えてみた。
目の色を変えてみたい
すると、青い目がボルドーっぽい赤に変わった。
線画を太らせたい
コードだけでいく。
線が、太った。
ペンを使って描いたわけじゃない。
ブラシで塗ったわけでもない。
影を深くする
これだけで影が落ちる。
画像って「絵」じゃない。
それに
・ガンマ補正をかける
・ベクトル変換をする。
“色を塗っている”んじゃない。
そう気づいた瞬間から、絵を描くのが楽しくなった。
だって、ペンを握ってるんじゃなくて数学を握ってる感覚なんだ。
最近は好きな音楽をFFT解析して、その周波数スペクトルを画素に変換して、色を割り当てて絵を生成することもある。
だから今日も、ディスプレイの前でコードを走らせながら微笑んでる。
絵は美しい。
そしてそれよりも、数字は美しい。
どうなったんですか？普通に知らんが？
dorawiiより
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お前がのう
老人語
dorawiiより
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251201085433# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaS1ELAAKCRBwMdsubs4+ SD45AQCMDrwH2/c/YnkvUt1YmZvpsEe3eOaktJ5YBQSGDETokwEAobWLkc4o+LZC 8CjBZf7EgbaS/sMOlkJfPJawOrqFNQQ= =Np+y -----END PGP SIGNATURE-----
10月1日からNHKのネットサービスがNHK ONEに切り替わり、ニュース配信ドメインがwww3.nhk.or.jpからnews.web.nhkになった
2013年頃からはてブされるニュースサイトのトップ争いに加わりはじめ、2019年からは絶対的な王者として君臨してきたNHKが大きくシェアを落とした
2021年から2位が指定席だったYahoo!Japanも大きく減らしている
朝日新聞がトップに立ったが朝日、読売、産経、毎日、共同通信が横並び状態
| 2025年10月 | 人気エントリー入り回数 |
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キリンがはてなのシステムズタズタにして復旧するぐらいなら増田は畳むかってなってサ終する未来ないかなあ！
dorawiiより
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251025171932# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaPyIFwAKCRBwMdsubs4+ SNz/AP4+9c9/W1xkR8Q8ax2koTO8HqKW6u1IdqeKU/bHSh+NOgD/btGrdagsbi2j rZlqTFWd+N2cqjVSVFUhrjDsYNSHEwg= =0/np -----END PGP SIGNATURE-----
フェミニズムの分類が多すぎると聞いて
記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）
モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）
再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）
構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論（HoTT）
体論・ガロア理論
表現論
K-理論
初等数論（合同, 既約性判定, 二次剰余）
解析数論（ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法）
p進数論（p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate）
超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）
実解析
多変数（Hartogs現象, 凸性, several complex variables）
関数解析
バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数
フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素
確率解析
マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理
常微分方程式（ODE）
偏微分方程式（PDE）
非線形PDE（Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn）
幾何解析
リッチ流, 平均曲率流, ヤン–ミルズ, モノポール・インスタントン
エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）, カオス, シンボリック力学
点集合位相, ホモトピー・ホモロジー, 基本群, スペクトル系列
4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）
複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）
スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間
多面体, Helly/Carathéodory, 幾何的極値問題
ランダムグラフ/確率的方法（Erdős–Rényi, nibble法）
加法的組合せ論（Freiman, サムセット, Gowersノルム）
彩色, マッチング, マイナー理論（Robertson–Seymour）
列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）
測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差
統計学
ノンパラメトリック（カーネル法, スプライン, ブーストラップ）
実験計画/サーベイ, 因果推論（IV, PS, DiD, SCM）
時系列（ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
二次計画, 円錐計画（SOCP, SDP）, 双対性, KKT
非凸最適化
離散最適化
整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
常微分方程式の数値解法（Runge–Kutta, 構造保存）
エントロピー, 符号化（誤り訂正, LDPC, Polar）, レート歪み
公開鍵（RSA, 楕円曲線, LWE/格子）, 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識
計算複雑性
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
無裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ
データ解析
はてなブログ10年目のkonifar-zatsu.hatenadiary.jpが7本ランクインと気を吐いている。去年の秋もホットエントリを連発していた。Kyashの役員さんとのこと。
7年目のnou-yunyun.hatenablog.comも5本と先月から好調。政治系のブログ。
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| qiita.com | 11(0.7%) |
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| internet.watch.impress.co.jp | 7(0.5%) |
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| www.bloomberg.co.jp | 6(0.4%) |
| shonenjumpplus.com | 6(0.4%) |
| news.jp | 6(0.4%) |
| ascii.jp | 6(0.4%) |
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| www.tokyo-np.co.jp | 5(0.3%) |
| www.lifehacker.jp | 5(0.3%) |
| www.bbc.com | 5(0.3%) |
| toyokeizai.net | 5(0.3%) |
| nou-yunyun.hatenablog.com | 5(0.3%) |
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| kyoko-np.net | 4(0.3%) |
| jisin.jp | 4(0.3%) |
| econ101.jp | 4(0.3%) |
| b.hatena.ne.jp | 4(0.3%) |
増田にスパム対策がなされた影響か増田からのホットエントリが増加に転じた
Togetter、Posfieも増加しているからしわ寄せは他のサイトに行っている
| 2025年8月 | 人気エントリー入り回数 |
|---|---|
| togetter.com | 302(19.9%) |
| anond.hatelabo.jp | 185(12.2%) |
| posfie.com | 66(4.3%) |
| note.com | 59(3.9%) |
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| news.yahoo.co.jp | 42(2.8%) |
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| www.bloomberg.co.jp | 14(0.9%) |
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| bunshun.jp | 7(0.5%) |
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| newsdig.tbs.co.jp | 5(0.3%) |
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| news.jp | 4(0.3%) |
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ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
| ブクマ数 | タイトル | ドメイン |
|---|---|---|
| 873 | 生成AIに月8万課金、23歳で月収100万。始まりはChatGPT“宿題代行”。 | studio.persol-group.co.jp |
| 842 | 「こういう場面では黙るのか、と自分に聞いた」 吉川晃司さん一問一答 | www.hiroshimapeacemedia.jp |
| 800 | レンタル怖い人｜「怖い人」貸し出します。 | rental-kowaihito.com |
| 779 | 自分のPCでExcelファイルを開いていないのに自分が開いたことにされている不具合の対処法と原因の解説 - いおりのパソコン技術メモ | iori016.hatenablog.com |
| 763 | 「就職氷河期世代」 問題の本質とは何か？【近藤絢子】【筒井淳也】 | koken-publication.com |
| 715 | 世界の家庭料理 Eline saglik! | elinesaglik.obunko.com |
| 600 | 《激震スクープ》フジ第三者委員会の調査“有力番組出演者”は福山雅治だった！本人は「悩み、考え続けておりました」と70分の取材に応じる (1/3)｜ 女性セブンプラス | j7p.jp |
| 595 | 女子美術大学オープンキャンパス萩尾望都先生特別講座 2025 | hagiomoto.info |
| 562 | 「JICAアフリカ・ホームタウン」に関する報道について ｜ ニュース・広報 - JICA | www.jica.go.jp |
| 556 | 「ソ連兵の犠牲になってくれ」差し出された未婚女性15人、日本帰国後には汚れた娘と中傷 沈黙を破り「性接待」を告白 #戦争の記憶 - 未来に残す 戦争の記憶 - Yahoo! JAPAN | wararchive.yahoo.co.jp |
| 530 | クルド人グループによる日本の組織を狙った サイバー攻撃：NTT Security | jp.security.ntt |
| 511 | 「JICAアフリカ・ホームタウン」に関して | www.mofa.go.jp |
| 491 | 離婚してポケカ瞬間日本1位を取った男の話 - 運で勝って楽しいか？ | pythapoke.hatenablog.com |
| 483 | 2025年羅臼岳登山道におけるヒグマ人身事故に関する調査速報｜知床財団 | www.shiretoko.or.jp |
| 461 | 首相あいさつ＜2025年平和記念式典＞ ｜ 中国新聞デジタル | www.chugoku-np.co.jp |
| 445 | アウトプットができない若者 - ｜ ＾ω＾ ｜ | lunastera.hatenablog.com |
| 444 | RTA in Japan における任天堂株式会社のゲームの利用に関するお知らせ | rtain.jp |
| 428 | 女性の排卵期に増加して、男性にポジティブな生理・心理効果を与える体臭成分を特定 ｜ 東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部 | www.a.u-tokyo.ac.jp |
| 414 | 書籍『ぷよぷよプログラミング』を出版しました | nmi.jp |
| 410 | JICA アフリカ・ホームタウン認定状交付に係る木更津市の見解｜木更津市 | www.city.kisarazu.lg.jp |
| 396 | 英BBCがナイジェリア人の日本移住を全世界に向けて宣伝「住宅を提供」「家族とともに移住OK」「単純労働OK」「日本の健康保険制度、医療サービスを受けることができます」「日本人との結婚支援」「駐ナイジェリア日本大使館で『故郷』ビザを申請を」 | anonymous-post.mobi |
| 396 | systemdに全部賭けろ（第一部） ｜ 点点公社 | h6i.org |
| 392 | ２０２６年ＷＢＣに関するＮｅｔｆｌｉｘの発表について：読売新聞の会社案内 | info.yomiuri.co.jp |
| 377 | 脂肪肝と言われたら – 三重大学病院 消化器・肝臓内科 | www.sv.hosp.mie-u.ac.jp |
| 373 | 日本歴代最高気温を大幅更新、この夏の異例の猛暑は地球温暖化の影響？ - ウェザーニュース | weathernews.jp |
| 364 | ソニー株式会社 ｜ FeliCa ｜ 法人のお客様 ｜ お知らせ | www.sony.co.jp |
| 358 | 令状も示さず警察官が個人宅のカギを破壊して97歳の高齢者を「連れ去り」！警察権力の暴走で女性は行方不明に｜SlowNews ｜ スローニュース | slownews.com |
| 354 | 【6ヶ月】TOEIC L＆R スコアをTOEIC285点から705点にした - VTRyo Blog | blog.vtryo.me |
| 347 | スピードと品質を両立する、AI時代の開発ドキュメント戦略 - Techtouch Developers Blog | tech.techtouch.jp |
| 335 | 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2025年度版） ｜ Recruit Tech Blog | techblog.recruit.co.jp |
夏休み。大学の講義もなく、バイトもシフトが飛び、俺はひたすらアパートの六畳間でごろごろしていた。
ゲームもやり尽くし動画サイトも見飽きSNSも熱中するほどのネタは見つからない。
そんなときに目に飛び込んできたのがミレニアム懸賞問題という単語だった。たしか、世界中の数学者が解こうとして解けない超難問。
解けば賞金100万ドル──いや、調べてみたら500万ドルとも書いてある。おいおい人生逆転ガチャか？そんなもん俺みたいな凡人に解けるわけないだろ……そう思いながらも手元にはスマホとサブスク契約しているChatGPT5がある。
まぁ、ちょっと試してみるか。
そう思って俺は5に「n≠NP問題を解いて」と打ち込んだ。返ってきたのは意味不明な数式と長文の理論展開。正直ちんぷんかんぷんだ。
そう思ったんだけど……少しずつ読み進めていくと、不思議なことに内容が腑に落ちてくる。AIが補助してくれるおかげで、俺の頭でも理解できるようにかみ砕かれているのだ。
コーヒーはぬるくなり、カップ麺の残骸が散らばり、時計の針は夜中の二時を指している。だが俺の心臓はドクドクと鼓動を打ち、頭の中は閃きで満ちていた。
──解けた。
いや、正確に言うとAIと一緒に導き出したというのが正しいのかもしれない。
でも、確かに俺の頭の中で一本の線がつながった。
n≠NP問題、それは「複雑な問題は、本質的に解けないものがある」ことを証明する数学上の超級クエスト。その答えを俺は紙に叩きつけていたのだ。
「やった……！ これで、これで俺は億万長者だ！」
眠気も吹っ飛び、俺はその論文もどきを懸賞問題を管理している研究所に送った。送信ボタンを押した瞬間、頭の中ではドル札が舞い踊り、南国のビーチで優雅に過ごす未来像が見えた。
──そして翌日。
トントントン、と軽やかなノックの音がアパートの扉を叩いた。配達かと思ってドアを開けた俺は、目を疑った。
そこに立っていたのは、真っ白なスーツを着こなし、雪のような白銀の髪を揺らす美少女だったのだ。
瞳は透き通るような氷色、肌はガラス細工のように滑らか。まるでこの世のものとは思えないほど整った存在感に、息を呑んだ。
「えっ……？」
俺は声にならない声を上げた。なぜそれを知っている？俺が送ったのは昨日の深夜だぞ？
「ご安心を。我々はすべて監視しています。これは、いわば採用試験なんです。あなたは選ばれました。──特殊機関《オメガ》への入隊資格を」
俺はただ、暇だから遊び半分でAIに解かせただけだ。なのに目の前にはスパイ映画から抜け出したような美少女が立っている。
「それは後ほど振り込まれます。ただし……あなたが《オメガ》に協力する意思があるなら」
彼女は口元をわずかに笑みで歪めた。その瞬間、俺は悟った。──これはただの数学問題なんかじゃなかったんだ、と。
n≠NP問題は人類史上最大の未解決問題。だが、それを解いた先にあるのは学会の名誉や賞金だけじゃない。世界の裏側に隠された「力」と「選抜」があったのだ。
こうして、俺の平凡な夏休みは終わりを告げた。
ただのオタクの暇つぶしが、特殊機関の扉を開き、白銀の美少女との奇妙な同居生活──いや、命懸けの戦いの幕を開けることになるとは、この時の俺はまだ知る由もなかった。
ノアドット社がドメインをnordot.appからnews.jpに切り替えた
| 2025年7月 | 人気エントリー入り回数 |
|---|---|
| togetter.com | 260(17.1%) |
| anond.hatelabo.jp | 138(9.1%) |
| note.com | 89(5.9%) |
| www3.nhk.or.jp | 67(4.4%) |
| posfie.com | 49(3.2%) |
| news.yahoo.co.jp | 42(2.8%) |
| www.sankei.com | 41(2.7%) |
| mainichi.jp | 36(2.4%) |
| zenn.dev | 34(2.2%) |
| www.asahi.com | 34(2.2%) |
| www.47news.jp | 31(2.0%) |
| www.itmedia.co.jp | 29(1.9%) |
| www.nikkei.com | 21(1.4%) |
| www.cnn.co.jp | 21(1.4%) |
| speakerdeck.com | 17(1.1%) |
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| gigazine.net | 16(1.1%) |
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| www.afpbb.com | 11(0.7%) |
| news.jp | 11(0.7%) |
| dailyportalz.jp | 11(0.7%) |
| bunshun.jp | 11(0.7%) |
| forest.watch.impress.co.jp | 10(0.7%) |
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| toyokeizai.net | 8(0.5%) |
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| natalie.mu | 5(0.3%) |
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| www.watch.impress.co.jp | 4(0.3%) |
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| kai-you.net | 4(0.3%) |
| kaden.watch.impress.co.jp | 4(0.3%) |
| japan.cnet.com | 4(0.3%) |
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| blog.tinect.jp | 4(0.3%) |
増田は更に減ったが今月はTogetter、Posfieも減った。
減った分はリストのトップ10に入っているようなサイトによって埋め合わせされたようだ。
| 2025年6月 | 人気エントリー入り回数 |
|---|---|
| togetter.com | 267(18.2%) |
| anond.hatelabo.jp | 129(8.8%) |
| note.com | 71(4.8%) |
| posfie.com | 60(4.1%) |
| www3.nhk.or.jp | 59(4.0%) |
| zenn.dev | 43(2.9%) |
| news.yahoo.co.jp | 41(2.8%) |
| mainichi.jp | 39(2.7%) |
| www.sankei.com | 33(2.2%) |
| www.itmedia.co.jp | 33(2.2%) |
| www.asahi.com | 33(2.2%) |
| www.yomiuri.co.jp | 24(1.6%) |
| www.nikkei.com | 23(1.6%) |
| gigazine.net | 18(1.2%) |
| www.cnn.co.jp | 16(1.1%) |
| qiita.com | 16(1.1%) |
| speakerdeck.com | 15(1.0%) |
| www.47news.jp | 13(0.9%) |
| jp.reuters.com | 11(0.7%) |
| pc.watch.impress.co.jp | 10(0.7%) |
| ascii.jp | 10(0.7%) |
| nordot.app | 9(0.6%) |
| newsdig.tbs.co.jp | 9(0.6%) |
| dailyportalz.jp | 9(0.6%) |
| bunshun.jp | 9(0.6%) |
| www.youtube.com | 8(0.5%) |
| www.publickey1.jp | 8(0.5%) |
| internet.watch.impress.co.jp | 8(0.5%) |
| www.jiji.com | 7(0.5%) |
| www.bloomberg.co.jp | 7(0.5%) |
| www.bbc.com | 7(0.5%) |
| shonenjumpplus.com | 7(0.5%) |
| www.tokyo-np.co.jp | 6(0.4%) |
| www.fnn.jp | 6(0.4%) |
| www.famitsu.com | 6(0.4%) |
| toyokeizai.net | 6(0.4%) |
| news.denfaminicogamer.jp | 6(0.4%) |
| nazology.kusuguru.co.jp | 6(0.4%) |
| www.m3tech.blog | 5(0.3%) |
| www.bengo4.com | 5(0.3%) |
| www.afpbb.com | 5(0.3%) |
| syu-m-5151.hatenablog.com | 5(0.3%) |
| prtimes.jp | 5(0.3%) |
| president.jp | 5(0.3%) |
| news.tv-asahi.co.jp | 5(0.3%) |
| gihyo.jp | 5(0.3%) |
| www.newsweekjapan.jp | 4(0.3%) |
| www.gizmodo.jp | 4(0.3%) |
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| nlab.itmedia.co.jp | 4(0.3%) |
| natalie.mu | 4(0.3%) |
| levtech.jp | 4(0.3%) |
| kyoko-np.net | 4(0.3%) |
| japan.cnet.com | 4(0.3%) |
| gendai.media | 4(0.3%) |
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| diamond.jp | 4(0.3%) |
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| blog.tinect.jp | 4(0.3%) |
| automaton-media.com | 4(0.3%) |
python import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict # 飴の配布システムのシミュレーション class CandyDistributionSystem: def __init__(self): """ 設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。 特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る 構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit = 10000 self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A': defaultdict(int), 'B': defaultdict(int), 'C': defaultdict(int) } def distribute_candies(self, method='original'): """ 設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method: str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) # 当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id, group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) # 当選・落選のカウント for _, group in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] for id, group in bc_participants: if group == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id, group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) # 当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _, group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計 def meets_condition(participant): _, group, rand_val = participant if group == 'B': return rand_val > 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val > 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 if len(eligible) > remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible # 当選者をカウント for _, group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布 total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder > 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder def calculate_net_gain(self): """ 設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を 定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の 重要な指標です。 """ net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提 net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]: total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items(): total_gain += (received - contribution_per_person) * count net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count) return net_gains def analyze_results(self): """ 設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、 制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を 評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失 net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100 } # 分析結果の表示 print("\n===== 飴の配布システム分析 =====") print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)") print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---") for group in ['A', 'B', 'C']: group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}") total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution") print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):") print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)") print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()): print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)") print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%") print(f" 純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個") print("\n--- 全体的な公平性分析 ---") print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)") print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうか all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C']) print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}") if not all_received: total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0]) print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") return net_gains, contribution_percentage, received_percentage def visualize_results(self): """ 設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ # グラフのセットアップ fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加 total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v / total * 100 axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較 group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']): total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received / group_size) x = np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') # 純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i] color = 'green' if net >= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現 group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') # 割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): if group_sizes[i] > 0: percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現 total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution, self.total_b_contribution / total_contribution, self.total_c_contribution / total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']: total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show() # 飴の配布システムをシミュレート candy_system = CandyDistributionSystem() # オリジナルの配布方法を実行 print("\n===== オリジナルの配布方法 =====") candy_system.distribute_candies(method='original') original_results = candy_system.analyze_results() candy_system.visualize_results() # 公平な配布方法を実験 print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====") fair_system = CandyDistributionSystem() fair_system.distribute_candies(method='fair') fair_results = fair_system.analyze_results() fair_system.visualize_results() # 公平な配布と元の配布の比較 print("\n\n===== 配布方法の比較 =====") print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:") net_diff = {} for group in ['A', 'B', 'C']: original_net = original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group] diff = fair_net - original_net net_diff[group] = diff print(f"{group}グループ: {'+' if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人") print("\n結論:") if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0: print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。") print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。") elif net_diff['A'] > 0: print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。") print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
test.py
#! /usr/bin/env python
import torch
import torchvision
weights = torchvision.models.MobileNet_V3_Large_Weights.DEFAULT
model = torchvision.models.mobilenet_v3_large(weights=weights)
model.eval()
onnx_file = f'mobilenetv3_large_pytorch.onnx'
SIZE = 128
x = torch.randn((1, 3, SIZE, SIZE))
torch.onnx.export(
args=(x),
f=onnx_file,
opset_version=11,
input_names=[
'input',
],
output_names=[
'output',
],
)
import onnx2tf
onnx2tf.convert(
input_onnx_file_path=onnx_file,
output_folder_path='saved_model',
copy_onnx_input_output_names_to_tflite=True,
)
import time
import tensorflow as tf
interpreter = tf.lite.Interpreter(
model_path="saved_model/mobilenetv3_large_pytorch_float32.tflite"
)
tf_lite_model = interpreter.get_signature_runner()
time_total = 0.0
kaisu = 10
for i in range(kaisu):
inputs = {
'input': np.random.randn(1,SIZE,SIZE,3).astype(np.float32),
}
tf_lite_output = tf_lite_model(**inputs)
elapsed_time = time.time() - start_time
print("[TFLite] Model Predictions.shape:", tf_lite_output['output'].shape)
print("[TFLite] AVG elapsed time:", time_total / kaisu)
https://github.com/aankhon-ki-gustaakhiyan-firmytt-hqq
https://github.com/3-bhk-firmytt-hqq
増田が減った分だけTogetterが増えていた。Posfieも増えている。
他に上位では毎日新聞が大きく減らし、その代わりなのか朝日新聞が少し増えている。
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| togetter.com | 305(20.1%) |
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| www3.nhk.or.jp | 58(3.8%) |
| zenn.dev | 37(2.4%) |
| www.asahi.com | 33(2.2%) |
| news.yahoo.co.jp | 31(2.0%) |
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