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はてなキーワード: 333とは
Oncotarget. 2026 Jan 3:17:1-29.
COVID vaccination and post-infection cancer signals: Evaluating patterns and potential biological mechanisms
Charlotte Kuperwasser, Wafik S El-Deiry
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41498242/
近年、査読付き学術誌において、COVID-19ワクチン接種と時間的に関連して出現した多様ながん種を報告する論文が増加している。これらの報告の性質および範囲を明らかにするため、2020年1月から2025年10月までを対象に、あらかじめ定めた適格基準に基づく系統的文献検索が実施された。
その結果、計69件の文献が組み入れ基準を満たした。内訳は、27か国・計333例の患者を記述した66本の症例報告・症例集積研究、ワクチン接種集団におけるがん発生率および死亡率の推移を定量化した2件の後ろ向き集団レベル研究（イタリア：約30万人規模のコホート、韓国：約840万人規模のコホート）、および米国軍人約130万人を対象に、パンデミック前からパンデミック後にわたる期間を解析した1件の縦断的研究であった。
報告されたがん種としては、造血器腫瘍（非ホジキンリンパ腫、皮膚リンパ腫、白血病）、固形腫瘍（乳癌、肺癌、悪性黒色腫、肉腫、膵癌、膠芽腫）、ならびにウイルス関連腫瘍（カポジ肉腫、メルケル細胞癌）が多数を占めていた。
これらの報告全体を通じて、いくつかの反復的な特徴が認められた。すなわち、
(1) もともと進行が緩徐であった、あるいは制御されていた既存疾患の異常に急速な進行、再発、または再活性化、
(2) ワクチン接種部位や所属リンパ節の関与を含む、非典型的または局在的な病理組織学的所見、
(3) 急性感染またはワクチン接種と、腫瘍休眠、免疫逃避、腫瘍微小環境の変化との間に免疫学的関連が存在する可能性を示唆する仮説、
である。
以上の結果は、COVID-19ワクチン接種が、どのような条件下でがんと関連し得るのかを評価するために、厳密な疫学研究、縦断研究、臨床研究、病理組織学的解析、法医学的検討、および機序解明研究が必要であることを強く示唆している。
どうすんのこれ…
人類の指が12本だったら、俺たちはもっと賢かったはずなんだ。
なんで人類って、こんなに不便な「10進数」なんて使い続けてんの？
指が10本あったから？ いや、それマジで生物学的なトラップだったろ。
もし、俺たちの指が片手6本ずつ、合計12本だったら。
で、そっちの方が今の10進数より100倍「数学的に正しい」んだよ。
2と5でしか割り切れないじゃん。
「3等分しようぜ」ってなった瞬間に 3.333... ってなって詰む。
「4等分は？」 2.5。これもおやつ分けるときに喧嘩になるやつ。
でも12はどうだ？
2でも、3でも、4でも、6でも割り切れる。
1/3はキリよく「4」だし、1/4は「3」。
これ、日常の「ちょっと分ける」ときのストレスがゼロになるんだよ。
実は人類も、本能レベルでは12の方が便利だって気づいてるよな。
「12」こそが、宇宙の理にかなったマスターナンバーなんだよ。
もし12進数がデフォの世界線だったら、商取引の計算も建築の設計も、
たぶん今の数倍はスムーズに進んでたはず。
もしかしたら、数学の発展が早まりすぎて、今頃火星に移住できてたかもしれない。
俺たちは指が10本しかなかったせいで、数千年の進化をロスしてるんじゃないか？
誰か共感してくれる奴いない？
実在してるかは謎だよね
時間は永遠に続くって思われてるかもだけど、それは証明されてない
だから永遠って基本的には「ない」ものとして扱ったほうがよくない？
数学が「永遠（＝無限）」を完全に排除したら、現代数学の99％以上が崩壊し、現代文明そのものが成り立たなくなります。
どれだけヤバいことになるか、段階的に見てみましょう。
1. 基礎の基礎が全部消える
• 微積分が全滅（極限の概念が使えないので、ニュートンもライプニッツも泣く）
2. 現代科学が死ぬ
• 物理学：相対性理論、量子力学、電磁気学のほぼ全てが無限（極限操作）を使っている
• 工学：フーリエ変換、信号処理、制御理論が使えなくなる → スマホ、テレビ、GPS、MRI、全部終わり
• コンピュータ科学：アルゴリズムの計算量解析（O(n), O(log n) など）が意味を失う
• 暗号理論（RSAなど）が崩壊 → ネットバンキングもビットコインも即死
3. 日常すら壊れる
• 「1リットルの牛乳を3人で均等に分ける」→ 0.333…リットルが定義できない
• 円周率πが「3.14で打ち切り」になる → タイヤもロケットも正確に作れない
• 地図アプリの最短経路計算が不可能になる（ダイクストラ法などが死ぬ）
結論：永遠（無限）を捨てたら人類は石器時代に逆戻り
無限を捨てると、現代数学は「巨大だけど有限な数までしか扱えない超巨大なそろばん」に成り下がります。
ロケットは飛ばない、インターネットは死ぬ、医療機器も止まる、経済も崩壊。
つまり、
「永遠（無限）」は人類が発明した「最も危険で、最も美しい爆弾」
捨てたら即死、抱えたままでもいつか爆発するかもしれない——
元総理銃撃犯、山上徹也の生い立ちを、証人尋問の記事などからまとめてみる。
妹が生まれる前に父親が自殺。長男は病気で失明し、開頭手術も受けるなど、健康面で大きな不安を抱えた。これを機に母の統一教会への入信で家庭は急速に崩れていく。母親は毎朝毎晩、土下座してお祈りをし、先祖の罪をはらおうとした。母親は統一教会と献金の優先度が高くなり、子どもたちは自分たちには無関心だと感じるようになった。
献金で生活は苦しくなる中で、子どもとしては「どうにもならない運命に巻き込まれていく感覚」を持ちやすい。山上の投稿にある「14歳で家庭が壊れた」という言葉は、この時期の実感だろう。
中学〜高校時代は勉強ができたらしいが、家庭の負担が重く進学も難しい。母の献金が続き、2002年には自己破産。山上の学校での成績は良かったようだが、この状況では進学することはできない。本人からすれば「努力しても報われない」「自分の人生は選べない」という感覚が根付いていっても不思議ではない。X投稿には「私は犠牲として生きている」と表現されていた。
母親の自己破産前、母親の行動に憤り子どもたちの世話もしていた祖父が他界。財産は子どもたちに残されるはずだったが、母親が献金に使用。長男も大学に進学できず、精神的に不安定になり、「死んでやる」と包丁を持って暴れるようになった。
その後、山上は海上自衛隊に入る。規律ある世界で生活を立て直したかったのかもしれないが、短期間で辞めている。居場所を見つけられなかった可能性が高い。ここで社会構造への興味が芽生えた可能性もある。
2005年に山上は自殺未遂をする。これをきっかけに教団は家族に返金を始め、経済状況はいくぶん改善。返金されたお金で山上の妹は大学へ進学した。山上は妹の進学を強く後押しした。母親は子どもたちに金の無心を続けた。
2005年以降は職を転々とし、経済的にも人間関係的にも不安定な生活が続く。家族への怒りと罪悪感のような複雑な感情を抱えていた。彼の投稿には「社会制度への恨み」「宗教と国家の構造批判」「存在意義への悩み」などが濃く出ており、孤立の中で内面がどんどん先鋭化していった。
2015年には長男が自殺。山上は「自分のせいだ」と悔しそうに泣き、それ以降は家族と疎遠になった。
2019〜22年頃はXの「silent hill 333」アカウントの時期で、統一教会への強い恨みが投稿に表れてくる。ただし政治に対しては、安倍政権そのものを叩いていたわけではなく、「宗教団体と政治の結びつき」に怒りの矛先を向けていた。ここで、個人的な苦しみが「社会構造の問題」へと変換されていったように見える。
2021年頃からは犯罪の準備に踏み込む。手製の銃を試作し、資材を買い、安倍元総理の動きを調べ、長文の手紙まで残している。安倍元総理は「真の敵ではないが象徴だ」と書いていたという。つまり彼の中では、宗教被害で奪われた人生を「正義の行為」で取り返そうとする、自己物語化のプロセスが進んでいた可能性が高い。
AI（Xの）に聞いてみた
一人前（約200～250mlの味噌汁）に対して、アサリは10～15個程度がよく使われます。これは、アサリの大きさにもよりますが、中サイズのアサリ（1個約10～15g）を基準とした場合です。
1個のアサリ（2枚の貝殻）で約 3 ㎤×2=6 ㎤
ランダムに詰め込まれた物体（例：砂利や貝殻）の充填率は通常60～70%程度とされます。ここでは、65%の充填率…108,333 個
かなりふわっと入れて潰れない前提か
深さ１mぐらいの穴に入れとかないと、未来の人が気付かないと思う。1m四方も小さいがこれで進めてみる他の条件も適当なので
一日３食おまけして50個（〆のあさり汁とかも飲むし、パエリアも食べるので）ざっくり年間、
Q一日50個のあさりを食べると一年で何個の殻が手に入りますか
A1年間で18,250個のアサリの貝殻が手に入ります。もし「殻」を1枚ずつ数える（つまりアサリ1個＝2枚の貝殻）と解釈する場合は、18,250 × 2 = 36,500枚の貝殻になります。
広い庭と気合があればできそう
よう！お前ら。ごきげんよう。
お前ら、自分が今、絶対的尺度でみたとき、どれぐらい稼いでいるかって自覚したことあるかい？
それを間違えると世帯年収で上位10%、東京限定でも上位15%に入っている人たちの事を「生活が苦しい」と言う記事にして無能記者呼ばわりで叩かれたり
https://togetter.com/li/2593240
「所得階層で言ったら客観的に見たら決して低くはないのですが、すごく被害者意識が強い人たち」呼ばわりされたり
https://koken-publication.com/archives/3804/4
するんで、まずは自分がどのポジにいるか確認しようぜ、と言うのがこの記事。
| 階級下限 | 階級上限（未満） | 世帯割合 | 累積割合 | 推定手取り(会社員想定) |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 100 | 7.10% | 7.10% | 70〜80 |
| 100 | 200 | 14.60% | 21.70% | 80〜160 |
| 200 | 300 | 14.50% | 36.20% | 150〜220 |
| 300 | 400 | 12.90% | 49.10% | 245〜280 |
| 400 | 500 | 11.30% | 60.40% | 320〜380 |
| 500 | 600 | 9.40% | 69.80% | 360〜430 |
| 600 | 700 | 7.60% | 77.40% | 420〜490 |
| 700 | 800 | 6.10% | 83.50% | 490〜560 |
| 800 | 900 | 4.40% | 87.90% | 550〜620 |
| 900 | 1000 | 3.90% | 91.80% | 610〜680 |
| 1000 | 1200 | 4.40% | 96.20% | 670〜820 |
| 1200 | 以上 | 3.80% | 100% | 780〜1,000以上 |
出典は国民生活調査な。なので配当、不動産、年金、役員報酬、補助金、生活保護費など給与収入以外の収入も全部入り。
全世帯なので、高齢者世帯なども含まれているので注意な。そこの超ざっくり推定補正は後で。
| 年収階級 | 構成比 | 累積比 | 推定手取り |
|---|---|---|---|
| ～100万 | 7.80% | 7.80% | 0万–86万 |
| 100～200万 | 12.70% | 20.50% | 86万–164万 |
| 200～300万 | 14.10% | 34.70% | 164万–241万 |
| 300～400万 | 16.50% | 51.20% | 241万–318万 |
| 400～500万 | 15.30% | 66.50% | 318万–392万 |
| 500～600万 | 10.90% | 77.40% | 392万–465万 |
| 600～700万 | 6.90% | 84.30% | 465万–533万 |
| 700～800万 | 4.80% | 89.10% | 533万–596万 |
| 800～900万 | 3.30% | 92.40% | 596万–657万 |
| 900～1,000万 | 2.20% | 94.60% | 657万–718万 |
| 1,000～1,500万 | 5.40% | 100.00% | 718万–993万 |
なので、雇われてない人や雇われ以外の収入、自営業、役員（役員報酬でもらう人）、不動産や投資収入、年金生活者は入ってない。さらに1年間は勤務している人のデータなんで、細切れ勤務の登録派遣社員、バイトパート生活のフリーターなどは入らない。
都道府県別の世帯収入データはちゃんとしたものが公開されていないので、賃金構造基本統計調査より、都道府県別の平均賃金を用いて、そこから全国平均に対して補正係数を作ってみた。おおよそこれをかけてやれば、その数字が、その地域での貴方の世帯収入・賃金のポジション。どれぐらいもらっているかと言う事を現す。
| 区切り | 平均年収 | 係数 |
|---|---|---|
| 全国平均 | 318.3 | 1.00 |
| 北海道 | 288.5 | 0.91 |
| 青森県 | 249.9 | 0.79 |
| 岩手県 | 259.6 | 0.82 |
| 宮城県 | 288.9 | 0.91 |
| 秋田県 | 261.4 | 0.82 |
| 山形県 | 255.8 | 0.80 |
| 福島県 | 279.4 | 0.88 |
| 茨城県 | 311.9 | 0.98 |
| 栃木県 | 323 | 1.01 |
| 群馬県 | 296.7 | 0.93 |
| 埼玉県 | 317.2 | 1.00 |
| 千葉県 | 309.5 | 0.97 |
| 東京都 | 368.5 | 1.16 |
| 神奈川県 | 350.4 | 1.10 |
| 新潟県 | 270.2 | 0.85 |
| 富山県 | 293.9 | 0.92 |
| 石川県 | 290.4 | 0.91 |
| 福井県 | 285.3 | 0.90 |
| 山梨県 | 292.2 | 0.92 |
| 長野県 | 287.7 | 0.90 |
| 岐阜県 | 292.4 | 0.92 |
| 静岡県 | 305.3 | 0.96 |
| 愛知県 | 321.8 | 1.01 |
| 三重県 | 304.8 | 0.96 |
| 滋賀県 | 302.9 | 0.95 |
| 京都府 | 316 | 0.99 |
| 大阪府 | 340 | 1.07 |
| 兵庫県 | 316.8 | 1.00 |
| 奈良県 | 302.1 | 0.95 |
| 和歌山県 | 298.1 | 0.94 |
| 鳥取県 | 258.3 | 0.81 |
| 島根県 | 268.7 | 0.84 |
| 岡山県 | 290.8 | 0.91 |
| 広島県 | 296.9 | 0.93 |
| 山口県 | 290.1 | 0.91 |
| 徳島県 | 271.3 | 0.85 |
| 香川県 | 279.4 | 0.88 |
| 愛媛県 | 279.6 | 0.88 |
| 高知県 | 273 | 0.86 |
| 福岡県 | 297.3 | 0.93 |
| 佐賀県 | 269.4 | 0.85 |
| 長崎県 | 257.3 | 0.81 |
| 熊本県 | 269 | 0.85 |
| 大分県 | 271.4 | 0.85 |
| 宮崎県 | 254.3 | 0.80 |
| 鹿児島県 | 268.3 | 0.84 |
| 沖縄県 | 265.4 | 0.83 |
| 階級下限 | 階級上限（未満） | 世帯割合 | 累積割合 |
|---|---|---|---|
| 0 | 116 | 7% | 7% |
| 116 | 232 | 15% | 22% |
| 232 | 347 | 15% | 36% |
| 347 | 463 | 13% | 49% |
| 463 | 579 | 11% | 60% |
| 579 | 695 | 9% | 70% |
| 695 | 810 | 8% | 77% |
| 810 | 926 | 6% | 84% |
| 926 | 1042 | 4% | 88% |
| 1042 | 1158 | 4% | 92% |
| 1158 | 1389 | 4% | 96% |
| 1389 | 以上 | 4% | 100% |
| 階級下限 | 階級上限（未満） | 世帯割合 | 累積割合 |
|---|---|---|---|
| 0 | 79 | 7% | 7% |
| 79 | 157 | 15% | 22% |
| 157 | 236 | 15% | 36% |
| 236 | 314 | 13% | 49% |
| 314 | 393 | 11% | 60% |
| 393 | 471 | 9% | 70% |
| 471 | 550 | 8% | 77% |
| 550 | 628 | 6% | 84% |
| 628 | 707 | 4% | 88% |
| 707 | 785 | 4% | 92% |
| 785 | 942 | 4% | 96% |
| 942 | 以上 | 4% | 100% |
はははのはー。
いやあ、堂々と言えますな。
生活が苦しいです。客観的に見てもすごく苦しいです。被害者意識持ってもいいですか。
まぁ、いいわけないんだけどさ。被害者意識なんぞ持った所でおまんまにはならねえからさ。
とか言うと今度は肉屋を支持する豚呼ばわりされるんだよな。ご立派な労働貴族様からよう！
でもよう、労働貴族様が言うように社会保障を削ると、俺は親父とお袋をネグレクトして、年金なくなったら俺も喰えないから自分もネグレクトしながら迎えが来るのを待つしか方法なくなるんだよ。
はははのはー。
やんのかこら。表に出ろ
<html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>PONG Game</title> <style> body { margin: 0; padding: 0; background-color: #000; display: flex; justify-content: center; align-items: center; min-height: 100vh; font-family: 'Courier New', monospace; color: white; } ``` .game-container { text-align: center; } canvas { border: 2px solid white; background-color: #000; } .score { font-size: 24px; margin: 20px 0; letter-spacing: 2px; } .controls { margin-top: 20px; font-size: 14px; opacity: 0.8; } .start-button { background-color: #333; color: white; border: 2px solid white; padding: 10px 20px; font-size: 16px; cursor: pointer; font-family: 'Courier New', monospace; margin: 10px; } .start-button:hover { background-color: white; color: black; } </style> ``` </head> <body> ``` <script> // Canvas要素とコンテキストの取得 const canvas = document.getElementById('gameCanvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); // ゲームの状態管理 let gameRunning = false; let animationId; // スコア要素の取得 const playerScoreElement = document.getElementById('playerScore'); const computerScoreElement = document.getElementById('computerScore'); // ゲームオブジェクトの定義 const game = { // プレイヤーのパドル（左側） playerPaddle: { x: 10, y: canvas.height / 2 - 50, width: 10, height: 100, speed: 5, upPressed: false, downPressed: false }, // コンピューターのパドル（右側） computerPaddle: { x: canvas.width - 20, y: canvas.height / 2 - 50, width: 10, height: 100, speed: 3.5, // プレイヤーより少し遅く設定 targetY: canvas.height / 2 - 50 }, // ボールの設定 ball: { x: canvas.width / 2, y: canvas.height / 2, radius: 8, speedX: 4, speedY: 3, maxSpeed: 8 }, // スコアの管理 score: { player: 0, computer: 0 } }; // キーボード入力の処理 const keys = {}; // キーが押されたときの処理 document.addEventListener('keydown', (e) => { keys[e.key.toLowerCase()] = true; // ゲームが停止中にスペースキーでゲーム開始 if (e.key === ' ' && !gameRunning) { startGame(); } }); // キーが離されたときの処理 document.addEventListener('keyup', (e) => { keys[e.key.toLowerCase()] = false; }); // パドルの移動処理 function updatePaddles() { // プレイヤーパドルの移動（W/S キーまたは矢印キー） if (keys['w'] || keys['arrowup']) { game.playerPaddle.y -= game.playerPaddle.speed; } if (keys['s'] || keys['arrowdown']) { game.playerPaddle.y += game.playerPaddle.speed; } // プレイヤーパドルの画面外移動を防ぐ if (game.playerPaddle.y < 0) { game.playerPaddle.y = 0; } if (game.playerPaddle.y > canvas.height - game.playerPaddle.height) { game.playerPaddle.y = canvas.height - game.playerPaddle.height; } // コンピューターパドルのAI処理 // ボールの位置を追跡するが、完璧ではない動きを実装 const ballCenterY = game.ball.y; const paddleCenterY = game.computerPaddle.y + game.computerPaddle.height / 2; // ボールとパドルの中心の差を計算 const difference = ballCenterY - paddleCenterY; // 反応に少し遅れを持たせる（人間らしい動き） if (Math.abs(difference) > 10) { if (difference > 0) { game.computerPaddle.y += game.computerPaddle.speed; } else { game.computerPaddle.y -= game.computerPaddle.speed; } } // コンピューターパドルの画面外移動を防ぐ if (game.computerPaddle.y < 0) { game.computerPaddle.y = 0; } if (game.computerPaddle.y > canvas.height - game.computerPaddle.height) { game.computerPaddle.y = canvas.height - game.computerPaddle.height; } } // ボールの移動と衝突判定 function updateBall() { // ボールの位置を更新 game.ball.x += game.ball.speedX; game.ball.y += game.ball.speedY; // 上下の壁との衝突判定 if (game.ball.y - game.ball.radius < 0 || game.ball.y + game.ball.radius > canvas.height) { game.ball.speedY = -game.ball.speedY; } // プレイヤーパドルとの衝突判定 if (game.ball.x - game.ball.radius < game.playerPaddle.x + game.playerPaddle.width && game.ball.x + game.ball.radius > game.playerPaddle.x && game.ball.y + game.ball.radius > game.playerPaddle.y && game.ball.y - game.ball.radius < game.playerPaddle.y + game.playerPaddle.height) { // ボールがパドルに当たった位置によって跳ね返り角度を調整 const hitPos = (game.ball.y - (game.playerPaddle.y + game.playerPaddle.height / 2)) / (game.playerPaddle.height / 2); game.ball.speedX = Math.abs(game.ball.speedX); game.ball.speedY = hitPos * 4; // ボールの速度を少し上げる（ゲームをエキサイティングに） if (Math.abs(game.ball.speedX) < game.ball.maxSpeed) { game.ball.speedX *= 1.02; } } // コンピューターパドルとの衝突判定 if (game.ball.x + game.ball.radius > game.computerPaddle.x && game.ball.x - game.ball.radius < game.computerPaddle.x + game.computerPaddle.width && game.ball.y + game.ball.radius > game.computerPaddle.y && game.ball.y - game.ball.radius < game.computerPaddle.y + game.computerPaddle.height) { // ボールがパドルに当たった位置によって跳ね返り角度を調整 const hitPos = (game.ball.y - (game.computerPaddle.y + game.computerPaddle.height / 2)) / (game.computerPaddle.height / 2); game.ball.speedX = -Math.abs(game.ball.speedX); game.ball.speedY = hitPos * 4; // ボールの速度を少し上げる if (Math.abs(game.ball.speedX) < game.ball.maxSpeed) { game.ball.speedX *= 1.02; } } // ボールが左右の壁を越えた場合（得点処理） if (game.ball.x < 0) { // コンピューターの得点 game.score.computer++; updateScore(); resetBall(); } else if (game.ball.x > canvas.width) { // プレイヤーの得点 game.score.player++; updateScore(); resetBall(); } } // ボールをリセット（得点後の処理） function resetBall() { game.ball.x = canvas.width / 2; game.ball.y = canvas.height / 2; // ランダムな方向でボールを発射 game.ball.speedX = (Math.random() > 0.5 ? 4 : -4); game.ball.speedY = (Math.random() - 0.5) * 6; } // スコア表示の更新 function updateScore() { playerScoreElement.textContent = game.score.player; computerScoreElement.textContent = game.score.computer; } // 描画処理 function draw() { // 画面をクリア ctx.fillStyle = '#000'; ctx.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // 中央の点線を描画 ctx.setLineDash([5, 5]); ctx.beginPath(); ctx.moveTo(canvas.width / 2, 0); ctx.lineTo(canvas.width / 2, canvas.height); ctx.strokeStyle = '#fff'; ctx.stroke(); ctx.setLineDash([]); // プレイヤーパドルを描画 ctx.fillStyle = '#fff'; ctx.fillRect(game.playerPaddle.x, game.playerPaddle.y, game.playerPaddle.width, game.playerPaddle.height); // コンピューターパドルを描画 ctx.fillRect(game.computerPaddle.x, game.computerPaddle.y, game.computerPaddle.width, game.computerPaddle.height); // ボールを描画 ctx.beginPath(); ctx.arc(game.ball.x, game.ball.y, game.ball.radius, 0, Math.PI * 2); ctx.fillStyle = '#fff'; ctx.fill(); // ゲームが停止中の場合、メッセージを表示 if (!gameRunning) { ctx.fillStyle = '#fff'; ctx.font = '20px Courier New'; ctx.textAlign = 'center'; ctx.fillText('ゲーム開始ボタンを押してください', canvas.width / 2, canvas.height / 2 + 60); } } // ゲームのメインループ function gameLoop() { if (!gameRunning) return; updatePaddles(); updateBall(); draw(); animationId = requestAnimationFrame(gameLoop); } // ゲーム開始 function startGame() { gameRunning = true; gameLoop(); } // ゲームリセット function resetGame() { gameRunning = false; if (animationId) { cancelAnimationFrame(animationId); } // スコアをリセット game.score.player = 0; game.score.computer = 0; updateScore(); // ボールとパドルの位置をリセット game.ball.x = canvas.width / 2; game.ball.y = canvas.height / 2; game.ball.speedX = 4; game.ball.speedY = 3; game.playerPaddle.y = canvas.height / 2 - 50; game.computerPaddle.y = canvas.height / 2 - 50; draw(); } // 初期描画 draw(); </script> ``` </body> </html>
鈴川エディタやEmEditorで少ないメモリー使用量で巨大テキストをファイルを編集できるとうたってるが、.NETでも見事に再現できたぞ。
1.2億行×100文字の全置換えでGCのメモリー使用量は340MB程度で、行の操作は86MB程度、合わせて426MBだ。
その辺の.NET製テキストエディターコンポーネントに組み込んでも500MBぐらいで済むと思う。
（その代わりワークファイルは30GBぐらいは行ってるはず）
鍵はropeというデーター構造を使用することとropeにアクセスする際、ディスクに保存する機構を付け加えるだけだ。
特にソースコードで見るべき個所はBigList.cs、Node.cs、DiskPinableContentDataStore.csの所だけだ。
多少遅くて構わないなら、ディスクに保存することはそこまで難しくはない。
メモリーマップドファイルは何かと面倒なので使ってないが、.NETでMMDataStructuresとかメモリーマップドファイルを扱うやつがあるんで、メモリーマップドファイルでも行けるはずだ。
benchmark start
size:120000000
Allocated GC Memory:66,304bytes
Allocated GC Memory:101,257,168bytes
Allocated GC Memory:101,247,232bytes
Allocated GC Memory:333,371,424bytes
Allocated GC Memory:333,257,000bytes
Allocated GC Memory:331,904,816bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:66,304bytes
Allocated GC Memory:86,939,136bytes
Allocated GC Memory:87,272,912bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:69,448bytes
BigListに1.2億行*100文字=12GBのテキストを突っ込んでみた。
文字列操作のタスクマネージャーから見たメモリー使用量は500~900MB程度。
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size:120000000
Allocated GC Memory:66,304bytes
Allocated GC Memory:101,257,168bytes
Allocated GC Memory:101,247,232bytes
Allocated GC Memory:333,371,424bytes
Allocated GC Memory:333,257,000bytes
Allocated GC Memory:331,904,816bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:180,072bytes
Allocated GC Memory:4,916,166,568bytes
Allocated GC Memory:4,916,146,904bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:172,104bytes
https://github.com/oonyanya/FooList/commit/e795913ef8c8fbd16e59d54048ff68a202ca7c1b
どれみても変わらんだろ・・・マジで。1枚ずつ売る奴絶対居る。
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東証って世界的に見てどうなんだろうっていう議論をAIとやっていたら、三菱UFJがeMAXIS Slim EWJを出せば覇権を取れるのではという結論になった。
https://grok.com/share/bGVnYWN5_5817d537-7406-4106-86a6-b19ef5544b24
https://chatgpt.com/share/6830d5a0-bdec-8009-8cf2-036a8c6d1a40
日経225、TOPIX2100銘柄、全上場企業は4000社ぐらい?
アメリカは最大の市場で、SP500、NASDAQ100が有名。
イギリスはFTSE100、フランスはCAC40、ドイツはDAX40。
これと比較して、日経225は少し狭いように思えるし、TOPIX2100は広すぎる気がする。
ぜんぜんグロースしないグロース株はある。(なぜなら成長株はプライム市場に行くから)
読売333がスタートしましたがマイナーすぎるしETFがない。
TOPIX100という概念はあるけど、こちらもETFがない。
EWJ(MSCI日本)あたりが妥当なのか? 構成銘柄数は183個らしいが。
オルカン構成銘柄の比率を見ると日本は5.3%なので、アメリカ61.6%の例外的な巨大さを除けば、英国3.5%より大きい。
アメリカを除けば結構巨大な市場だけど、ETFの整備が必要と言ったところなんだろうか。
って話からスタートして、必要なのはEWJの円建てじゃね?と思いつき、
グローバルX出してくれないかなあとか話していたら、モルガンとの資本提携もある三菱UFJがeMAXIS Slimで出せばいいじゃんという結論にいたった。
1000円！
イェーーーーーーーール大学のマーケティング論の教授が始めたテスト
人は視覚的に得た情報だけを使って反射的に答えを出そうとしてしまうというお話
マーケティング論だと「お客様からDMに対するクレームが来た」という情報から
「クレームを減らすにはDMをやめればいい！」という答えを出すのは短絡的なのではないか
というような話に繋がったりするらしい
※問題はDMを送ったことではなく、送り先や中身ではないかという思考が必要
他に有名なテストだと
毎日、倍々に増えていく溶液があり24日目に容器がいっぱいになった。
容器の半分が溶液で満たされたのは何日目か
みたいな問題がある。
これ好き
第1回次に来る漫画大賞の受賞作品と、ノミネート作品はヒットしたのか。
グーグルのAIが教えてくれた部数で1000万部突破したら超来た、100万部突破してたら来た認定、不明な奴は来てない認定するよ。
誰もが認める大ヒット作の僕のヒーローアカデミアが第1回の1位なのは説得力あるし、ウェブ漫画部門1位のヲタクに恋は難しいもヒット作だ。
💮1位僕のヒーローアカデミア累計部数1億部突破
⭕3位磯部磯兵衛物語～浮世はつらいよ～150万部突破
5位火ノ丸相撲
7位GREEN WORLDZ
8位Ｈｅｌｃｋ
9位懲役３３９年
⭕16位干物妹！うまるちゃん300万部突破
💮BLUE GIANT1320万部突破
💮からかい上手の高木さん1200万部突破
⭕逃げるは恥だが役に立つ450万部突破
⭕ラーメン大好き小泉さん300万部突破
⭕デッドデッドデーモンズデデデデデストラクション270万部突破
生まれる価値のなかった自分がアンナのためにできるいくつかのこと
圏外プリンセス
パレス・メイヂ
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