ぱたへね

はてなダイアリーはrustの色分けができないのでこっちに来た

WebAssembly Fileの構造

WebAssemblyファイルの構造まとめ。

WebAssembly in Actionから。

www.manning.com

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最初にpreambleとして、0x00, 0x61, 0x73, 0x6dがあります。文字列で"\0asm"です。 その次にバージョン1を示す、0x01, 0x00, 0x00, 0x00が続きます。

その後にセクション情報が続きますが、known sectionとcustom sectionの二種類があります。sectionは全てoptionです。

known sectionはリンク先の表に一覧があります。

webassembly.github.io

実際にバイナリエディタでファイルの先頭を見てみたら、そんな感じになってました。

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ゼロからのOS自作入門(その1)

ゼロからのOS自作入門をゲットしたので早速読んでます。

ゼロからのOS自作入門 | マイナビブックス

最初はいきなりブートイメージをバイナリエディタでうち込み、USBメモリへコピー、USBからブートさせると画面に文字が表示される所から始まります。

もちろんqemuでも同じ事出来るのですが、やっぱりこういうのは実機でやらないと面白く無いですね。という訳で手持ちのOneMix 2Sでブートさせてみました。

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俺メモ:

  • 本にはUSBメモリのフォーマットをexFATと書いてあるが、FATでフォーマットしないとBoot出来なかった。(33ページ)
  • 僕の持っているVAIOのBIOS起動方法は、F3を押しながら電源ON
  • OneMix2Sは起動時にDEL連打

exFATとFATの話は筆者からフォローありました。FATが選べるならFATでOKです。

中国語を一年間勉強した

我学汉语学了一年了

中国語を一年間勉強したまとめ。

去年JDLAのE資格受験後に中国語の勉強を始めて、duolingoというサービスで1年間中国語の勉強を続ける事ができました。途中3日くらい抜けているのですが、休んでも継続していることになる褒美アイテムで継続していることになっています。

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趣味の言語学習はこれまた沼で、電子辞書、英英辞典/汉语词典、ディクテーション、シャドーイング、資格取得、言葉のシャワー、多読、精読、アニメでマスター、日記を書く・・・・全部やっていたらきりが無い。大事なのは続ける事。無理矢理モチベーションを上げたり、モチベーションが低くてもできる事を続けるのが大事と思って一年続けました。

なんで勉強を始めたか

一番大きなモチベーションは中国語で書かれた技術書が読めるようになりたかったことです。 ずいぶん前に出張で上海にいったとき、上海で一番大きな本屋に連れて行ってもらい、ハードウェアのコーナーを見て中国語読めず良く分からず残念な思いをしました。ハードの本は日本語の本は少なく、英語の本も少なくて結構高額ですが、上海の本屋は結構しょうもない本もあって、本好きの僕としては絶対お宝的な本があると確信していました。

もう一つは、このゲームが遊びたかったんですよね。

吞食孔明传は、ファミコンの天地を喰らうリスペクトなゲームです。システムはだいたい一緒で、後半のストーリーはだいぶ違います。周回要素あり(多分)。

store.steampowered.com

ちなみにこのゲームは特に中国語分からなくてもクリアー出来ました。

一年の成果

まいにち中国語(NHKラジオ講座)

コロナによるリモートワークで、いままで通勤時間だった時間帯をNHKのラジオ講座に回すことが出来ました。なんだかんだ言ってだいたい一年間続きました。最初の頃はただ聞いてるだけでしたが、最近は予習もするようになって勉強時間食います。結局でてくる単語を覚えに行かないと力にならない。次の4月からは、アニメやゲームで活躍している声優さんらしいので、もう一年は頑張れそう。

中国語検定準四級合格

中国語検定の中では一番の雑魚。受検を飛ばす人もいるくらいです。このまま勉強を続けたら一つ上の四級はいけるんじゃないかと思う。40代の間に三級までは行きたい。

文法の基礎

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やさしくくわしい中国語文法の基礎を最初から最後までノートに写しながら読みました。この本で学んだ事がまいにち中国語で登場すると理解が進みます。一回目なので全体感を掴むのが目的で、このあと何度も戻ってくると思います。机の取りやすい位置に常駐しました。

発音

中国語は発音が難しい。声に出さないと漢字を覚えられない事が分かって見よう見まねで練習しています。ちなみに会社の同僚に中国語で話しかけてみたところ全く伝わらず、ちゃんと人に教わらないと駄目とアドバイスもらいました。はい。

孔子学院

先月、立命館大学の横の孔子学院で有料の特別講座があったので行ってきました

そこで分かったことは「発音できない人は文法の授業に参加できない」です。先生がここに入りそうな言葉を一つ言ってくださいといわれて「非常(フェイチェン)」とドキドキしながら発音したが????って顔をされてしまった。先生(日本人)は教えるプロなので、僕のレベルにあった超簡単な所を当ててくれたのですが、それでも通じなかったのはショック。

こうやって恥をかいて上達するのだ、他の人達も最初は僕レベルだったはず、と何回も自分に言い聞かせ正気を保ってました。

これからそれから

一年間、朝と夜の一番良い時間を中国語の勉強につぎ込みました。それでも本はまだ読めないです。会話文と違って実際の文章はとても長く、全部の漢字の意味が分かっても文にならない。 孔子学院の講義がだいぶ刺激になって、動詞を丸で囲って、SとOとか入れて行くのが理解の近道とわかり、しばらくはリーディングに力を入れたい。

4月になったら発音はちゃんとしたトレーニングを受けたいが、これは業務とコロナと家族の様子みながらになりそう。

Learn or Die

PFNの西川さんと岡野原さんが書かれた本。ようやく時間取って読むことが出来ました。

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お二人の考え方も結構違う所があるので、どの章をどちらが書いているのかを確認しながら読んだ方が面白い。 本の内容は、今までの取り組みと今後の狙いを熱く語る内容で、2018年頃はこう思っていて、今はどうなんだろうと比べながら読むのがこの本の楽しみ方だと思う。

読んでいて面白かった所を紹介します。

GRAPEとMN-Core

最初から読んでいたら、いきなりGRAPEが出てきて驚きました。あ、MN-Coreの後ろにはGRAPEがあるんだと一気に興奮しました。GRAPEについては、スーパーコンピューターを20万円で創るに非常に詳しく開発時の思いが載っています。

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エンジニアなら誰でも自分の計算をする専用プロッセサーを自作したいと思うことがあると思います。専用プロセッサーは、専用OSだったり、専用コンパイラだったりしてもOKです。自分が使う道具を自分のためにチューニングしたい、そういう思いがMN-Coreに行ってるんだなと。

最近こういう気持ちを忘れているので、やっぱFPGAやりたいなと思いました。

クラウドとエッジと生物

クラウドとエッジの関係を生物のアーキテクチャに例えるのはすごく面白かったです。末端の神経はいろんな情報を持っているが、実際に脳に行く時には多くの情報が捨てられています。この本は情報を捨てることをサボると表現していて、「どうやって適当にサボるかをネットワーク全体で学習しても良いはずだ」と書いてあるのが面白い。

エッジ側の人間として極小のレイテンシと情報のフィルタリングだけに目が行きがちな所を、その役割分担も学習しても良いし動的に変わっても良いじゃんってのはなかなか思いつかないなと感じました。

まとめ

途中までは過去の経緯だったりAIについての期待だったりもやもやした感じでしたが、所々におおおっと思わせる記述があって楽しめました。起業までいかなくても、新規事業をしたい人や、社内で何か挑戦したいって人にも勇気づけられることが多くお勧めできます。

エラスティックリーダーシップ

エラスティックリーダーシップを今更ながら読みました。とても良かったので紹介します。

www.oreilly.co.jp

大きく前半、後半に分かれていて前半が本文、後半が業界の有名人のエッセイ集となっています。タイトルの通りチームリーダのポジション向けの本です。

本文

最初のリーダーシップとはなんぞやみたいな話の後に、チームの状態(サバイバルモード、学習モード、自己組織化モード)の説明があります。今までなんとなく分かっていたことが上手く説明されていました。

サバイバルモードは、炎上していたり納期が厳しかったりして学習する時間が無い状態。ここでは、肩書きを使って強権を発動してでもまず抜け出すことが大事。メンバーに学習する時間を作るようにすること。

学習モードはチームがゆとりを持ち、それを新しいスキルの集中的訓練に充てている時間。直接的な育成期間とも取れます。新しい事に挑戦しやすい環境を作り、学習の谷や失敗を受け入れてチーム全体として成長していく事。

自己組織化モードは、学習モードが上手くいて自立的に動ける状態。

自己組織化モードになったら、管理のレベルが一つ上がってくる。自己組織化モードになったチームには僕は何もしなくて良いので、実際はサバイバルモードと学習モードを繰り返す気がする。 そのモードであっても、気をつける言葉遣いやコミュニケーションについても具体的かつ、あまり押しつけがましくなく書いてあって、直ぐにでも導入できそうでした。

エッセイ

後半のエッセイについては、日本人のエッセイは心に来る物がありました。 過去、はてなダイアリーなどで目標としていた人達の話をもう一度聞けたようなそんなそんな感じをうけました。

ちょうど @yugui がこんなつぶやきをしていて、自分が10年前、20年前に目指していたエンジニアになれているのだろうかと考えてしましました。

頑張らねば。

はじめてでも安心!Unityの教科書

仕事でUnity絡みそうなので、Unityの本を何冊か買ってみて一番わかりやすそうな本を読んでみました。 プログラミング経験と簡単な座標系の知識があれば2日で掲載されているゲームは動かせるようになると思います。

www.sbcr.jp

ゲームで使うキャラクターの配置の仕方、C#での制御方法、Prefabの使い方、Physics等の機能を追加する方法、Assetの追加方法など分かりやすく書いてありました。 他の本に比べると、最初の画面の説明がミニマムでさっとゲームを作り始められるのが良かったです。サンプルゲームの作り方も、全くはしょらずに全部の手順が書いてありちょうど良いレベルでした。

サンプルに入っているイガグリ当てゲーム。

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山を作り、木を生やし、衝突のエフェクトなど、順番に作って行くのが楽しかったです。

Unityの文字が小さくて辛いときは、UI Scalingを変更しましょう。150%にするだけでもだいぶ楽になりました。

Unityが全くわからない状態から、なんとなく開発の雰囲気が分かり仕事もなんとかなりそうです。

TensorFlow User Group Meetup - ベイズ分科会

今年の頭からベイズを勉強していたので、興味満点で参加してきました。発表されるトピックも全て面白く、ベイズの可能性を感じる勉強会でした。

動画は公開されているので、見逃した人は今から見ましょう。

https://www.youtube.com/watch?v=7rBI11Rze2c

ハンズオン資料も公開されています。興味ある人は直ぐにでも動きを試せます。ありがとうございます。

ベイズ統計とPPLの基礎 須山 敦志さん

ベイズ推論による機械学習入門の筆者の方です。僕はPRML挫折してこの本で勉強しました。

www.amazon.co.jp

ベイズモデリングの基本的な考え方から実務での話など、導入の話としてとても面白かったです。聞きたかった質問にも丁寧に答えていただき勉強になりました。

気になる画像処理への応用については、こっちの本を見てくださいとのこと。

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読まなくては。

近年のPPLの動向 HELLO CYBERNETICSさん

実際にロボットの制御をされている人の発表でした。各PPLの紹介とともに、可視化ライブラリArvizの紹介がありました。ベイズの勉強をしていたとき、可視化が難しかったのでライブラリ使えるとうれしいです。どのPPL使っても可視化か部分が共通なら覚え直しも無くて良いなと思いました。

TF Probabilityは難易度高そう。情報があまりない頃のTensorflowを思い出しました。

TFPの基礎と応用 木田 悠歩さん

実際にTF Probabilityを使ったコードの説明がありました。やはりShapeが難しい。ちゃんと理解して、その気になれば手で数式終えるレベルでないとTF Probabilityは使うのが難しそうです。どんどんユーザーが増えて情報が増えていくと楽になると思います。

TFPの基礎と応用 森賀 新さん

TV番組IPPONを題材にベイズを使って推論する過程が見れました。個人のポテンシャルと問題の相性といった仮定を数式に落としていくのが良かったです。仮定を置いて数式に反映させる流れが、教科書では良く分からなかったのでとても勉強になりました。また、ベイズが主観的では無いかという問が発生する理由も分かりました。

深層生成モデルと世界モデル,深層生成モデルライブラリPixyzについて 鈴木 雅大さん(東京大学 松尾研究室)

世界モデルの話は初めて聞いたので夢中で聞いてしまいました。Deep Learningだと画像生成はVAEよりはGANの方が派手な成果があるのですが、VAEの応用の話がいっぱいあって良かったです。もっと詳しく聞きたい発表でした。どこで現実の世界とゲームの世界が融合するのか、時間の問題の気がします。

時系列データと確率的プログラミング 柏野 雄太さん(バクフー株式会社)

座談会で脳の話をされたインパクトが強く、やりたいことをするにも健康が大事だと思いました。

カルマンフィルターはさらっと勉強したけども分からなかったところが少し分かりました。 この講義の27番目が良いとのこと。時間があれば挑戦したい。

www.youtube.com

最後に

TFUGとしては初めてのベイズ分科会でした。

勉強に関しては基本はPRMLっぽい雰囲気ですが、独学は厳しいし、もっとわかりやすい本がでてくると期待しています。Deep Learningも最初はさっぱりだったのが、とりあえず動くMNISTや絶対に動く学習済みモデルなどが公開されて、ハードルが下がった気がします。ベイズもそういう情報が増えるとうれしいですね。

発表全てが面白く勉強になりました。次回もぜひ開催して欲しいです。企画をされた佐藤さん、発表者の皆さんありがとうございました。