コマンドライン

コマンドラインって何?

プログラミングの環境構築やプログラミング実行の際に使い方を覚えておくと便利なコマンド。キーボードを使い命令を入力して実行できる。今はマウスを使って操作しているが、昔は文字を入力して操作していた。

$pwd..今現在、自分がどこのディレクトリにいるのか(Print Working Directory) 

$ls..   ホームディレクトリには何があるのかを表示してくれる (List Segment)

$cd.. ディレクトリを移動する(Change Directory)

$mkdir..ディレクトリを作成する(Make Directory)

 

相対パス絶対パスとは?

そもそもパスとはファイルやディレクトリの場所のこと。

相対パスを入力して移動する際は常に自分がどこにいるのかを知らなけらばならない

絶対パスは自分がどこにいるのかを気にかける必要はない。

Pythonについて

 

pip

 pythonパッケージ(「ライブラリ」や「モジュール」とも呼ぶ)をインストール・管理するためのパッケージ管理システム。

 

pyenv

 複数のバージョンをPythonを簡単に切り替えられる

 

PATH

ファイルやフォルダのおいてある場所のこと

 

python3系ではpipを通して何かをインストールする場合

pip3 install -- --

と打つ必要がある。

就活を通して見る自分3

さて、最も大事なことである軸について考えてみる。

 

いろいろ考えても軸がないと本当にぶれる。例えば、ぼくはいろんな本を読む。本を書く人を自分考えを主張するために書いている。簡単に言うとね。

軸や自分の考えがないと人の意見に流され、自分が好きな人に従順に従い盲目的になり

とても偏った人になると思っている。かく言うぼくも、ほんとうに流される。

 

話をもとに戻して、自分にとって軸とはなんだろう。

最も大事なのが自分の幸せを享受することである。

そして、毎日楽しく生きることである。

自分の価値を高め、企業に依存しないようにするのも目標。

その幸せを享受するために必要なのが、現段階だと不労所得を得ることである。

ぼくの中での不労所得には外出しないでお金を得るというのも含んでいる。

不労所得を得るにはどうすればいいのかは模索中である。

ぼくの中では、ブログ、株、ギャンブル性の高い投資、クラウドソーシングである。

 

不労所得で生活したいと思う自分がいる一方で、いろんなスキルを身に着けいろんことをしたいと思う自分がいる。

 

このもやもやは何なのだろうか?

就活を通してみる自分2

 

 一人称替えてみよう…’’ぼく’’にする…!

 

今日書きたいことは二点ある!

 

 

 ①将来のことを考えることは意味ある?

 

就活するにあたってその業界が成長するのかは少し考えなければいけないだろう。

業界が成長しないということはすなわち需要がないので廃れていくだけだと思う。

将来どのような企業が残っているのか、つまり、どの企業が安定しているのか気にすることは重要なのか?

 

ぼくは重要だとは思わない。この先どんな企業だって潰れる可能性は出てくる。それは確かなこと。昔と比べてそれが顕著になっただけ。

 

僕はいいったい何を考えてどんな結論を出したいのか書いててわからなくなる。

頭がごちゃごちゃなんだろうな。

 

まぁ、このように将来を考えても意味はないんだよ。誰にもわからないんだよ。

何が生まれて、何がなくなるなんて考えてもしょうがない。

 

じゃあ何を考えればいいのか?毎日その日が幸せになればそれでいい。

そのためには何をしなければならないのか?

自問自答の日々が続く・・・。

 

 

 ②いったい成長って何?

 

 

この先は個の時代になり、企業に依存するのは危なくなってくる。何があっても自分にスキルがあれば生きていける。じゃあ、そのスキルって一体何なの?

 

ぼくは、このさきはAIがもっと発展するからプログラミングができればいいなと思っていたけれど正しいの?

 

そもそも、そのスキルって企業に入れば身につくの?いや、独学でも身につくとは思う。この時代、学びたいことはそこら中に転がっている。

 

結局は、ぼくはお金があればそれでいいんだよ。不労所得

 

なんか、メモ帳みたいな使い方になってるな…

まあいいや

 

 

 

 

 

就活を通して見る自分

否が応でも自分に向き合わなければならない就活。

自分がやりたいことは一体何のだろうか?

いろんなことを調べる、そしていったんは納得する。

だが、時間を経て自分の中のもやもやしたワードに関連することを

見たり聞いたりするとまた考え始める。納得しただけで答えが出ていないのだ。

考えるとは答えを出すと聞いた。それになぞると考えていなことになる。

私の中では言語化する、それを人に説明できるようにする。それを考えるという意味にしよう。

 

 

最初に、私は欲しいものがある。GTR35と犬である。今のところはこれしかない。

あとは友達と麻雀やったりデートいったりとお金は大して使わないと思う。

この先何があるかわからないからやはりある程度のお金はほしい。

いくつかの要素の中でお金のウェイトはそれほど占めないだろう。

 

 

問題は将来自分がどうなりたいのかであり、そして自分がやりたくないことを明確にしておくことが重要であると。

 

 

1私は将来どうなりたいのか?

はっきりいってこれからの仕事は転職するのは今以上に当たり前になるはずだ。

昔以上に会社への依存度は低くなる。個人の価値が大事になってくる様になる。

個人の価値を高めるには何をすればいい?複数の専門性を身に着けること。

できれば時代の流れに合わせて柔軟に対応できる力を身に着けていきたいところではある。

 

 

2私はどういうときに幸せを感じるの?

ストレスが無いときが一番いい。好きなときに映画見て、漫画見て、動画みて、飽きるまでゲームをやる。都合が合えば友達と遊びたいし。人と関わるのは楽しい。朝は9時くらいまで寝たい。残業なんて絶対したくない。気なることは調べて、本読んで、納得行くまで考える。そしてまとめる。時々、旅行に行く。贅沢なものは望んでいない。ダラダラした生活がしたいだけ。贅沢かも…

 

3自分がやりたくないことは何?

まずは営業はやりたくない。私は感情が表に出やすい人間だ。嫌なときは態度が激変する。自分が好きでもない商品なんて売りたくもない。反対に、自分が好きな商品は売れる?答えはノーだ。やってみないとわからないが…。BtoBならちょっとおもしろそう。

 

あとは電車には乗りたくないな。私は肩に負担がかかると頭が痛くなる。電車では同じ姿勢が長い時間続くため頭痛になる頻度がたかい。そして、座れないときの絶望感はすごい。あと、パーソナルスペースが狭すぎやしませんか??知らない人とは1mは離れたい。ついでに、臭い。

 

 

いろいろパートごとに考えるとまとまってる気がするけど、総合的に考えるとつながりが見えないな。思考の順番としては2,1,3かな。

自分が幸せに感じるときはどんなとき?幸せを達成するためには将来になにをするの?

その将来の選択肢に含めない条件は何?最後それをするために今何する?って感じか。

やりたいことなんて、見つかったらラッキーって感じに捉えたほうがいいのか。無理に探してもストレスになって幸せから遠ざかるだけ。

 

今日は疲れたから、また時間があるときにでも考えよう!日本ガンバ!

 

 

 

 

 

 

 

統計学

2-1,2平均的な数を推定する

 

 例えば、お店で作られるポテトの数を知りたいとする。このとき、お店で作られているすべてのポテトのことを母集団と呼ぶ。しかし、大抵の場合、数が多すぎるので母集団からいくつかのデータをとっておく。このことを抽出サンプリングと呼ぶ。また、母集団から抽出されたデータをと呼ぶ。標本の中のデータの数をサンプルサイズあるいは本の大きさと呼ぶ。標本を抽出するときは無作為が大事になってくる。

 

この無作為抽出を何度も繰り返して標本を作る。そして、標本の平均と分散を作る。

 母集団 標本1 標本平均1 標本分散1

     標本2 標本平均2 標本分散2

     標本3 標本平均3 標本分散3

 

標本平均を平均していくと、数学的に母集団の平均(母平均)に等しくなる。

しかし、標本分散の平均は母分散とは等しくならず、少し小さい値になる。

標本分散の平均と母分散のズレを埋めるために、母分散の推定値として不偏分散がある

 

 不偏分散 = ((データ - 平均値)**2) ÷ (サンプルサイズ - 1)

 

 

2-3 区画推定と信頼推定

 

標本平均はあくまでも推定値。サンプルサイズが大きければ母集団平均に近くなる。

でも、サンプルサイズを大きくするのはあまりにも大変。その時に使うのが区間推定

 

区間推定…標本から推定すると、母平均はこの値からこの値までの間に入るという形で推定すること

 

信頼区間…母平均が含まれるような範囲。主に95%信頼区間と99%信頼区間がある    

 

信頼区間の求め方

 標本平均の分散=(母分散÷サンプルサイズ) 

        =(不偏分散÷サンプルサイズ)

 

標本平均保標準偏差(標準誤差)=√不偏分散÷サンプルサイズ

 

信頼区間=標本平均±t*標準誤差(tはt分布をつかう)

統計学

1−1平均を調べる

 平均とは…データの合計値をデータの数で割る。

 

 平均はあまりに大きい数字、小さい数字に影響されてしまう

 

1−2度数分布表を調べる

 度数分布とは…データの散らばり具合を調べるのに役立つ。

 

 階級とは…グループ分けをした

 

 度数分布表…度数分布表と階級をあわせたもの。

 

1−3分散と標準偏差

 

 分散…平均値を中心にして、データがどのくらいばらついているのかを示した数値

  分散=((データ-平均値)^2)÷データ数

 

 標準偏差データがもっている散布度(ばらつき)の指標

 標準偏差=√分散

 

 

・ 偏差は平均値からの差なので、平均値より大きければプラスに、小さければマイナスになります。当然ながら偏差を足し合わせるとゼロになります。これでは、バラツキの比較ができなくなるので、プラスの影響とマイナスの影響が出ないように二乗して考えます。

 

度数分布図でのばらつきが大きければ、分散と標準偏差も大きくなるい

 

<if文>…変わる条件に応じてその後の処理を振り分けるための構文

 

>>>if  today.weekday() < 5:

...    {tab} print('fight')

...    else:

...    {tab} print('break')

 

 

<while文>条件が成立している間は繰り返す構文

 

<for文>

 

>>>list_tohoku =  [2352.0,5634.0,8675.0]  

>>>for val in list_tohoku:  

...{tab} print(val)

...

2352.0

5634.0

8665.0

 

for文はリストの先頭からデータが一つ読み込まれ、繰り返しのためにvalという変数にデータが入る。

このあとタブで字下げされて書かれたコードが実行される。このコードがリストの最後まで実行される。

 

>>>ave_tohoku = 0.0. #変数の定義づける

>>>for val in list_tohoku:  

...    ave_tohoku += val  #aveにvalの中身を加える。valの中身はlist_tohoku。

...            そして、listの中身を足していく

>>>ave_tohoku /= len(list_tohoku) #aveをlenも長さで割る。

>>>ave_tohoku