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はてなキーワード: ダイクストラとは
atCoderとかはそうだよ
ただGAFA面接だと競プロ的にはものすごく基本的なやつしか聞かれなくて応用力を求められる
A*なんて聞かれないし知っててもプラスには多分ならない
そもそもの論点として競プロがちょっとできてもエンジニアとしては「ハイスキル」ではないってことなんだよね
もちろん日本のSWEは、昔の自分もふくめて、アルゴリズムとかデータストラクチャなんか知りませんやってこともありませんという人が普通にいるし、ひょっとしたら大部分だけども
競プロは少なくともその二つとか計算量のBigOはわかってないと出来ないという意味で比較で言えばハイスキルではある
ただ、実際のシステムの開発では例えばダイクストラをA*にしましょうなんてことはないわけで、アルゴリズムいるなら自作だし
そういう場面も滅多にないのでOOPとかDDDとかの「実践」、後で機能つけるとか変えるときに数十数百億円流れてるってプレッシャーの中どれだけ簡単に早く確実にやれるかという技術と経験と実績が大事なんだよなあ
世の中の「エンジニア」のほとんどがソフトウェアエンジニアリングというよりはちょっとDayforceのレポートの設定がうまいくらいを求められてるのはその通りなんだけどね
去年4月に新卒入社した会社を今月末に退職して4月からフリーランスになることに決まった。
備忘録として、また他のフリーランスになりたい人役に立てるために現状を残しておく。
Web系のベンチャーでインターン(マーケター)したところ面白くてずっと働いてたら中退することになった。ちなみに会社は潰れたのでそこで働くことはできなかった。
情報系の大学院だがWebサイト構築できるわけでもなくサーバーサイドをガリガリかけるわけでもなかった。アルゴリズムは結構書いてて、2分探索木とかナイーブなダイクストラ法を実装できるレベル
エンジニア派遣の会社に入った。理由としては研修がしっかりしてて採用担当の人が賢そうでネットで悪い評判が見当たらなかったから。
エンジニアになりたかったが就活時期が就職の2ヶ月前から始めたため大手に入ることができず、Dodaとかリクナビで適当に「エンジニア 未経験」で出てきた会社に入った。
本当は自社開発の会社に入りたかったがスキルに自信がなかったため未経験歓迎の会社しか受けなかった。
初任給は300万くらい。正直言って自分の学歴からエンジニア派遣の会社に入ることは屈辱的だったが結果としてこの選択は非常に良かった。
3ヶ月の研修を経て現場に行ったのだが良い人に囲まれてガシガシ開発をできることは最高の経験だった。おまけに研修も少人数で行えたので非常に楽しく、良き友人に恵まれた。
初年度はとにかく勉強を頑張った。
平日は必ず定時に退社して毎日4-5時間勉強。休日は8時間勉強。日曜日は休みでフットサルして散歩してた。
その結果大学院の時はできなかったWebサイトの構築、サーバーの構築、REST APIでのサーバー実装くらいは余裕でできるようになった。
現場で使っている技術がサチってきて、学べることが少なくなってきたので営業に現場の交代を依頼したがのらりくらりとかわされたため退職を決意
ちなみにこれは営業が全て悪いわけではなく取引先に一方的な都合で派遣を解除することは難しかったり、次の現場の候補がなかったりといろいろな事情があるため一概に会社が悪いとは思っていない。
フリーになって初めて知ったがこの単価からエージェントの手数料と消費税が引かれて大体63万になるらしい。そこから社会保険とか諸々引かれて、、、一体いくらになるのだろう。
来年の給与がボーナスなしで月38万と聞いていたので正直会社辞めなくても良かったと若干後悔している。
自分の会社は自信を持っておすすめできるが業界全体としては正直わからない。
合格をもらった会社の中では研修なしで1年間携帯販売の仕事をしながら自社に帰って勉強しながらエンジニアを目指すとかいう意味不明な会社もあったので会社によってピンキリ
また現職の会社は一部上場企業の子会社でコンプラしっかりしててやたら他業界からエンジニアを目指してやってきた高学歴ばっかで基本国立大学以下はいなかった気がする。
そのおかげで開発案件しか派遣先にないらしく良い経験をできたがブラックでまともな研修を受けられない会社もあるらしいのでなんとも言えない。
間違いなく言えるのはエンジニアを目指すのは東京に来た方が良いということ。
自分は運悪く研究室に恵まれず十分な指導を受けられなかったり、軽いパワハラを受けていたので大学院は全く楽しくなかったですが企業は成果を出すことを求められるので社員のスキルを上げる合理的な理由があり研修を行ってくれるし何より同じ目標を持った仲間とチームで開発することはかけがえのない最高の経験になります。
また、大学や研究室は学力のみのフィルタリングで良いひともいれば嫌な人もいますが企業は採用段階で強くフィルタリングがかかるので正しく会社を選べば良い人しかいない職場で気持ちよく働けます。
適当に感想を述べる。ただの主観なので履修に悩んでいる人はシラバスと逆評定を読め。L系列については書かない。
「¬A ∧ (A ∨ B) ⇒ B」みたいな命題の証明を、ある規則に従って行ったりする。理科生的には数学の根源を掘っているみたいで楽しい。
全13回の授業で毎回違う教員がいろいろ話をしてくれる。各回ごとにレポート課題が出るが、最終的に提出するのは1つだった。単位に関係あるのは実質1回だけなので、結構気楽に聞くことができて癒しになる。普通の講義は毎回理解を求められるが、この授業は理解できなければその回のレポート課題を選ばなければよいだけなので。
人間の認知機能と脳機能の関係をやる。説明の都合なのか話題の9割が視覚（特に錯視）についてだった。脱線が激しすぎて全体的に何を言いたいのかいまいちわからない。ノートとスライドと教科書を見比べまくってなんとかしたが面倒すぎた。良い勉強方法が最後までわからない。
学際の香りがする。主に扱うのは二酸化炭素とオゾンホールとプラスチックとダイオキシン。「地球に温室効果がなかったら気温は-15℃」というのはよく聞くと思うが、その根拠をエネルギー収支の計算から示したりする。意外と覚えることは多い（フロン番号の命名規則とか）。
印象がない。新しいことを学んだ気がしない。とにかく簡単だった。
天下り的にいろんな化学が降ってくるが、具体的な理論づけは全くやらないので結局暗記ゲーと化した。基礎化学で扱う内容は、後々その他の化学系の科目で詳しく扱うので正直取る意味がなかったと思う。
熱力学の更なる応用みたいな感じ。ルシャトリエの原理とかの証明をしたり、酵素の阻害剤がどう働くのかをやる。学ぶところが多くて楽しいが結構難易度は高い。
なにもわからん。
Pythonやってれば楽勝。Pythonの実用みたいな感じ。アルゴリズム力よりコーディング力が付く。
アルゴリズム入門よりアルゴリズム寄り。ダイクストラ法とかやる。毎回課題が出るので面倒さは結構ある。アルゴリズム好きな人は楽しいと思う。
女性蔑視（ミソジニー）のことを色々と調べていたが、とある偶然からブラム・ダイクストラ（著）『倒錯の偶像』という本に行き着いた。
氏の主張を乱暴にまとめると「女性が（男性と同じように）俗的な欲望を持っている存在に過ぎないことを認めない」
という女性に対する極端な神聖視こそが、その反動としての極端な蔑視の背景にあるという。
ダイクストラの主張には非常に説得力があるし、現代にも続く女性差別の精神構造も基本的にもそのまま当てはめることができると思う。
ただ、同時にその性的立場を交換した考え方、すなわちミサンドリーも似たようなものではないのか、と感じた。
ミサンドリーとは、「男性が（女性と同じように）俗的な欲望を持っている存在であることを認めない」立場というわけだ。
ミサンドリーがそうした立場であるなら、なるほど、多くの女性が男性に「甲斐性」とか「器の大きさ」を期待していることも不思議なことではない。
つまり、男性が女性との関係で損害を被ることを当然視したり、（主に性的な）欲望をコントロールできないことが糾弾されるのも、
女性に対する搾取や暴力性が云々といったことよりも、単純な話、「男が俗的欲望を持つ」こと自体を拒否・否認しているからなのだ。
ちなみに、自分はフェミニズムを勉強する上で、実はフェミニズムが男性蔑視を＊否定＊する思想的立場であることも学んだが、それは自然なことだと思う。
極論かもしれないが、フェミニズムは男女の対等的関係を志向する以上、男性の欲望を拒否・否認する考え方を受け入れるわけがない。
（自分は最初フェミニズムは男性蔑視の思想なのだと勘違いしていた）
結論としては、ミサンドリーはミソジニーと背中合わせ、共犯関係にあり、どちらか一方だけを社会から消失させることは不可能なのだと思う。
男性の女性に対する期待（あるいは抑圧）を弱めたり、消し去ろうとするならば、必然的に女性の男性に対する期待をも弱めたり、消し去る必要がある。
ただ、誤解して欲しくないのは、日本の女性が男性に「器の大きさ」を求めるのは、それだけ女性が男性に期待（抑圧）されていることと密接な関係があり、
それ故、女性に対する抑圧が未だ強い日本社会においては、男性が女性との関係で一定の不利な立場に立たされるのは致し方ない部分もあるのだろう。
ITの人が「知識は陳腐化する！！！」とか喚いてるのを聞いてどんな世界かと思ってたが、何の事は無くて、そういう人たちの言う「技術」とか「知識」はすげえ薄っぺらい表層的なものを指してるってだけなんだよね。
線形代数は1000年は廃れないだろうし、シャノンの情報理論も100年は現役だろう。ダイクストラ法だとかグラフアルゴリズムが陳腐化するとか有り得るのか？？？
まあそうやってAPIだのフレームワークだのの使い方を「技術だ！！」とかいってモニョモニョしてくれる人たちがいっぱいいるお陰で俺みたいなのがプログラミングあんまり得意じゃなくても食えるんだけど。
一人で勝手にイタイならいいけど、いい加減我慢も限界でなんとかしたい。
そいつは圏論に裏付けられた静的型付け言語のスバラシサを布教しないと気がすまないらしく、事あるごとに純粋でないオブジェクト指向言語をdisる。
曰く、静的型付け言語だと型を合わせてコンパイラが通るようにするだけで実行時エラーを絶対起こさないコードが書けるらしい。
ああまた始まったと思ってたら、そいつが熱弁する後ろから同僚が近づいて「ヒープ足んねぇ」って書かれたメモを背中に貼っつけてたのは笑った。
お前が書いたn3アルゴリズム(!!!!)も型さえ合えばコンパイラがnlognに書き換えてくれんのかね。
いやそれ、動いてるって言わないから。
型チェックぐらいで取れるバグなんて、せいぜいスタックかキューみたいなもんだろ。
お前の怪しい動的計画法のバグをチェックできるコンパイラなんて存在しないぞ。
圏論なんてやってる時間があるならダイクストラ法でも復習しとけってんだ。
どちらにせよ設計においてはオブジェクト指向が使われるのだから、ほとんど違いなどない。
せいぜい数倍コードが短くなる程度の話に学習コストをかける価値は無い。
彼ら全員が理解しない限り、関数型言語で開発などできるわけがない。
そのコストと、純粋関数型言語によって得られるメリットを差し引きすると、正直何の魅力も感じないのだ。
関数型にかぶれている奴は、プロジェクト全体を見通す力、マクロ的な視野なく、自分の狭い世界だけで騒いでいるだけだ。
ま、厨二病みたいなもんさ。
これ3つくらい当てはまったら無能なｗ
http://anond.hatelabo.jp/20131109185658
特定経験に依存せずに一般化するのは難しいが幾つか、実装力、問題解決力向上に絶対に外せない基本要素を追加しといたw
