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はてなキーワード: C言語とは
「ぶっちゃけ日本のIT技術者のレベルが元々低いだけ」論、読んだけど、雑に日本叩き→雑に海外持ち上げの“気持ちよさ”に全振りしてて、論としては穴だらけだよ。順に潰す。
“発明”って規格？論文？OSS？製品？この区別を曖昧にして「思い浮かばない＝ない」をやるのは主観の事実化。
反例を淡々と置く（全部2010年代以降の「世界で通る」技術・成果）：
HTTP/3 / QUIC系仕様・QPACKの主要貢献者のひとりは日本人エンジニア（例：Kazuho Oku）。IETFのRFCはまさに“世界標準”。「世界で通用」どころか世界の土台。
Chainer / CuPy（Preferred Networks）は動的計算グラフ系フレームワークの先行例。PyTorch隆盛の流れに技術的影響を与えた。CuPyはいまも広く使われてる。
ソニーのCMOSイメージセンサは世界シェア筆頭。これは“ハード”に見えて、設計・製造・信号処理・ツール群までソフトの塊。スマホのカメラ品質＝AI前処理の土台。
日本人が中心メンテに関与した高性能HTTPサーバ（H2O等）はCDNや低レイテンシ配信に採用例多数。
産業用ロボット（FANUC、安川）周辺の制御・通信・ツールチェーンは世界の現場で常用。表に出にくいB2B領域は“見えないだけ”。
「LINEが～」みたいなB2Cの派手さだけが“発明”じゃない。基盤を握るのは地味仕事。あなたが気づかない＝存在しない、ではない。
Winny／一太郎／CD-ROM／MIDIを“国民的知名度”で持ち上げて、以後は「思い浮かばない」って、知名度＝技術力の誤用。
2000年代以降、ITは不可視化（クラウド、プロトコル、ライブラリ、半導体、サプライチェーン）へシフト。見えないところほど難しくなった。派手なガジェットが減ったからレベル低下、ではない。
問題領域で言語は変える。Webは「5歳児でも」動かせる？今のWebは、
CD/CI、IaC、K8s、SRE、ゼロトラスト、分散トレーシング、暗号化、フロントの再レンダリング戦略……
これらを運用で落とさないのが本番。Cが偉い／Webが軽い、は90年代の教養で止まってる。
起業に国の試験？それ、フィルタにはなるけどイノベーションの十分条件じゃない。
トップダウンは国家プロジェクトやインフラ敷設には強い。しかし、
分野で強弱は揺れる。制度の一軸で「勝ち負け」を断ずるのは幼い。
それ、犯罪としてのサイバー強盗の話でしょ。規制準拠の金融基盤と国ぐるみのハッキングを同じ土俵で比べるのは、
「百メートル走で銃使えば最速」って言ってるのと同じ。比較の土俵設定から破綻。
日本のITが伸び悩んだ要因は複合要因：内需の構造、調達・多重下請け、英語コミュニケーション、ストック報酬の弱さ、エクイティ文化、大学と産業の距離、IPO市場の質、人口動態、為替…
これを全部「技術者のレベル低い」で片付けると、説明力を失う。制度と資本設計の問題は制度と資本で解くのが筋。
「勝ってる」を“B2Cでバズるアプリ”だけに限定するから見落とす。
最後に一個だけ。
プログラマーって聞くと今の若い人は稼げる業種って思うかもしれない。でも昔は、そのイメージとはまるで真逆だったんだよ。
90年代初頭、日本はバブルの余韻が残ってたけど、IT業界なんてまだオタクの延長みたいに見られていた。NECのPC-9801シリーズがオフィスの定番で、OSはMS-DOS 3.3とか、その後にWindows 3.1が出ておお、マウスで操作できる！なんて騒がれていた時代だ。
もちろんインターネットなんて一般にはまだ普及してなかった。せいぜいパソコン通信。ニフティサーブ、PC-VAN、アスキーネット。回線速度は2400bps。ピーヒョロロっていうモデム音が夜中の住宅街に響いていた。
俺らはそういう環境でC言語やアセンブラを叩いてたんだ。コンパイルに時間がかかるから、トイレに行って戻ってきてもまだ終わってなかったりした。
今みたいにGitHubでコードを共有なんて夢のまた夢。ソースのやり取りはフロッピーディスクで手渡しだ。5インチのぺらぺらのやつな。運が悪いと磁気にやられて一発で飛ぶ。だから俺たちはよくフロッピー神社に参拝とか冗談言ってた。
正社員で手取り20万ちょっと。下請けやフリーランスだともっと安い。今でいうSESの走りみたいな人売りも普通にあった。客先常駐でCOBOLやらされてバグが出れば徹夜。オフィスに寝袋持ち込んで、カップヌードルと缶コーヒーの山を築く。徹夜明けに食う吉野家の牛丼が唯一のご褒美。今みたいにエンジニアは市場価値が高いなんて考え方はなかったからな。ただの駒だよ。
仕事は増えるのに単価は下がる。Windows 95の発売で世の中はインターネット元年なんて浮かれてたけど俺たちプログラマーの現実は泥臭いコード修正の山。Visual Basic 6.0やDelphiが出て「これで開発効率が上がるぞ」なんて言ってたが、結局は納期に追われるだけ。SunのJavaが登場したときも「Write once, run anywhere」なんて夢を見せてくれたけど、実際には動かないアプレットと格闘する日々。
Linuxが台頭してきたのもこの頃だ。
SlackwareやRed Hat Linux 5.2をCD-ROM雑誌付録で手に入れて、夜な夜なインストールに挑戦。LILOがうまく動かなくて起動しない、ネットワークカードを認識しない、X Windowが真っ黒。そんな壁に何度もぶつかっては2ちゃんねる（当時はまだ草の根BBSが多かったが）やUNIX USER誌を読み漁って解決する。それが楽しくて仕方なかった。でも金にはならなかった。オープンソースに貢献しても無償の善意で済まされるだけ。Red HatやMySQL ABが上場するまでは、ただのボランティア活動と見なされてた。
今思うと、あの頃は純粋だった。
技術そのものが楽しくて、ASCIIやOh!Xを小脇に抱えて徹夜でコードを書いた。秋葉原でジャンクパーツを漁って自作PCを組み立ててベンチマークの数字で一喜一憂した。
飯代を削ってもSCSIのハードディスクに投資したし、月刊アスキーの付録CD-ROMに入ってたシェアウェアを片っ端から試した。儲けようなんて意識はなかった。ただ、面白いものを作りたかった。
それが今じゃITは完全に拝金主義。コードの美しさより投資家の顔色を見てる。エンジニアもどこが年収高いかばかりで、言語やフレームワークを選ぶ基準が金になっちまった。Pythonが流行るのもAIブームに便乗してのことだし、ブロックチェーンやNFTなんかバブルがはじける前提のネタ探しにしか見えなかった。
もちろん、技術が商業化されて豊かになった面もある。AWSやGCPのおかげで誰でも世界規模のサービスを立ち上げられるようになったし、GitHubやDockerで開発環境も夢みたいに便利になった。だがその一方で楽しいからやるという純粋さはどこへ行ったんだろう。GitHubの草がどれだけ生えてるかが採用基準になる時代。Qiitaに記事を投稿するのも、技術共有じゃなくて転職市場でのポイント稼ぎ。
あの頃には確かに、金ではなく面白さに突き動かされる熱があった。それが今は金の匂いに上書きされてしまったように感じる。
でも稼げなくても、やる価値があった。
今の若いエンジニアたちにその気持ちがどれだけ伝わるかは分からない。
当時「Hello, world.」と表示されるだけのプログラムに、30年前の俺は心を震わせていた。
Q.
無限ループは for(;;) でも while(true) でもいいですよね？ でも職場ではわかりづらいから統一しろと言われました。 white(true) が無限ループだとわからないアホの意見ですよね？
A.
ご質問の通り、「for(;;)」も「while(true)」も、どちらも一般的なプログラミング言語（C, C++, Java, Pythonなど）で無限ループを表現する手法として正しく使えます。どちらを使っても問題ありません。 職場で「統一しろ」と言われた理由は可読性・保守性のためで、多くのプロジェクトではメンバー全員がすぐに意味を理解できるよう、記法を揃えています。たとえばC言語では「for(;;)」のほうが世界中のC言語プログラマが無限ループと認識しやすいという意見もあります。一方、「while(true)」はより多くの言語で利用できて、安定した書き方でもあるため、最近はwhile派が多い傾向です。 「while(true)」や「for(;;)」が無限ループだと分からない人は、少なくともプログラミングの基礎が分かっていない状態とは言えます。しかし、チームで使うコードは全員が一目で分かる記法を選ぶのが定石なので、職場のルールとして統一するのは「無意味」ではなく、むしろ合理的な理由です。煽る必要もありません。 要点まとめ 「for(;;)」「while(true)」どちらも無限ループとして正しい。 職場で統一を求めるのは可読性や保守性のため、合理的。 どちらも分からない人は基本を学ぶべきですが、現場ではルールを優先すべきです。
ウィィィィス！どうも〜█████でぇぇすぅ〜
スゥゥゥ…え〜とですねぇ、無限ループの話ですけども…
あ〜なるほどなるほど、専門学校でプログラム勉強してるんですねぇ。僕もね、昔ちょっとだけプログラミングやったことあるんですよ。スゥゥゥ…まぁ僕の場合は独学でしたけどね、専門学校とか行かなくても、才能があればできちゃうんですよねぇ…
で、while(1)とfor(;;)の話ですけども…スゥゥゥ…
これはねぇ、多分ね、昔のC言語の時代からの話だと思うんですよ。僕が思うにはね、for(;;)の方がコンパイラ的に最適化されやすいっていう、まぁ都市伝説みたいなのがあったんじゃないかなぁ…
スゥゥゥ…でもね、正直言うとね、while(true)が一番読みやすいですよね。僕もそう思いますよ。初学者の人にはね、while(true)を教えるべきだと思うんですよねぇ…
あのね、僕が昔ちょっとだけやったバイト先でも、プログラマーの人がいたんですけど、その人もwhile(true)使ってましたもん。スゥゥゥ…
でもね、ネットで誰かが言ってたっていうのは…まぁ多分古い時代の人の意見じゃないですかねぇ。今の時代、コンパイラの最適化技術も進歩してるし、可読性の方が大事ですよねぇ…
スゥゥゥ…あのね、プログラミングってね、他の人が読んだときに分かりやすく書くのが一番なんですよ。僕もね、動画作るときもそうなんですけど、視聴者のことを考えて作らないといけないんですよねぇ…
まぁfor(;;)推しの人は、多分昔からプログラミングやってる人で、なんかこう…古い慣習にこだわってる人なんじゃないですかねぇ。スゥゥゥ…
でもね、君みたいな初学者の人は、while(true)で全然いいと思いますよ。むしろその方が、コードの意図がはっきりしてていいじゃないですか。
スゥゥゥ…専門学校の先生には、while(true)の方が可読性高いですよねって聞いてみたらいいんじゃないですかねぇ。多分先生も同じこと言うと思いますよ。
まぁ僕も、もしプログラミングの動画作るとしたら、絶対while(true)で教えますねぇ…初心者に優しい説明をするのが、僕のスタイルですから…
ChatGPTに聞いたらええんちゃうか
いい質問ですね！
これ、実は「どっちが正しい」みたいな決着はなくて、言語文化や時代背景によって意見が分かれる話題なんです。
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1. for(;;) vs while(1) vs while(true)
* `for(初期化; 条件; 更新)` のすべてを省略すると無条件ループになる。
* 昔は「最適化や挙動が明確」という理由で好まれることもあった。
* ただし「1って何？ブール値？」と初学者には直感的でないかも。
* C++やJava、C#などブール型が明確な言語では「一番可読性が高い」。
* 「ずっと真の間繰り返す」という自然な書き方なので、最近はこちらが推奨されることが多い。
* Cではtrueを使うには stdbool.h をインクルードする必要があるので、昔は避けられがちだった。
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2. 「for(;;)派」の人は誰？
ネットでよく言われるのは、Linuxカーネルのコード規約とか古いUNIX文化の影響です。
* 「無限ループは for(;;) を使う」とカーネル開発のスタイルガイドで書かれている。
* 理由は「歴史的にCで最も標準的で、誰もが見慣れているから」。
要するに「C文化圏ではfor(;;)が王道」というだけで、現代の教育やC++/Javaなどの文脈では while(true) の方が読みやすい、という感じです。
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3. まとめると
なので、初学者が「while(true)の方が可読性高い」と思うのは大正解です 👍
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👉質問：
すっかりどこまで書いたか忘れた。
2021年の終わりに↓これを読んだあたりまでだったな。
「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」
すげーいい本だったんだけども、実際に活用する場がないんで（なにせ頭を使わない仕事なんで）読みっぱなし。
今考えるとよくないね。
実は、この本に出てくるD最適計画、それからサポートベクター回帰っていうやつが1年後くらいにちょっと役立ったのだけど、それは後の話。
「ゼロつく」のときは理解できなかったクラスの概念も、このころにはすっかり便利さを実感することに。
ここで、もう一度「ゼロつく」に戻ればよかったんだけど、ここまでくると、自分の仕事周りのデータに対しては深層学習って不要だなって思って、戻ることはなかった。
前のエントリで書いた放送大学で「Rで学ぶ確率統計」の単位を無事に取れて調子に乗ってたので、せっかく入学したのだからといくつか授業取ってみた。
統計とかプログラミングの勉強については、「データの分析と知識発見」「コンピュータービジョン」「データベース」の三つかな。
それとは別に人文系の科目も調子に乗って履修してる。もともと数学とか嫌いで歴史とかのほうが好きだし。
「データの分析と知識発見」ってのは、Rを使うやつで、今考えれば多変量解析の入門って感じ。
「コンピュータービジョン」はクッソ難しかったな。
OpenCVってやつの使い方をサクっとパパっと知れるんかと思ったら、ガッツリとエピポーラ幾何とかいうやつから入って行列三昧だったし。
線形代数を知らないエセ理系舐めんなよ！わかるわけねーだろ（今までの本でも行列を触ってきてたけど、雰囲気でなんとかいける、あるいは読み飛ばしてもそういうもんと思って次に進めた。うまく言えないんだけど、100次元とかあるともう諦めてそういうもんだって割り切れるじゃん？3次元くらいだと、ちゃんと現実に戻ってこれないと困るから、ホントに理解できてないのが自覚させられる）
「データベース」もお気楽にSQLマスターできるもんかと思ったら、歴史から入ってガッツリと三層スキーマなにやら、SQL触るのなんてちょびっとだった。
で、このへんでいろんな方向に手を延ばすのもだけど、1つ資格でも取ってみようかなと思って、統計検定に手を出してみた。
大学がエセ理系のポンコツとはいえ、高校出てるんだし大村平の本を読みまくったんだし、受かるだろと思ったが、2級初受験は58点で不合格。
すっかり統計学に恐怖が出てしまったので、2級リベンジの前に「Python3エンジニア認定データ分析試験」とかいうやつに挑戦。
こっちは、ホントに易しくて、統計学がわかってなくてもライブラリの使い方がわかればまあなんとかなるもんだった。
ほぼ満点で弾みをつけて、2級リベンジ。
今度は過去問を買って真面目に机に向かう。
自分、机に向かうってことが嫌いで、ひたすら通読を繰り返すやりかたしか勉強法を知らなかったんだけど、この時ばかりは体に叩き込む作戦。
電卓で計算しては、分布表を読んで、判定して、みたいなルーチンを体で覚えて、見事リベンジ。
しかし、統計検定2級も受からないくせによく、背伸びしていろんな本読んでたもんだよ。
たぶん、わかったつもりになってなんもわかってなかったな。
統計検定2級を取った勢いで、準1級とやらもとっちまうかと手をだしたら、テキストが超難しいの。
4章くらい読んで、挫折して、数か月寝かせる、みたいな感じを何度か繰り返すことになった（結局、準1級に受かったのは2025年になってからだ）。
準1級は、統計学以前に、微分積分とか線形代数の知識がないとテキスト読めない仕様。
日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
「式変形については行間を読んで解釈してくれページの都合で次行くからよろしく！」
っていう感じ。
見事に挫折。
統計も、微分積分も、線形代数も徐々にってことで、準1級はいったん休止。
それから、バイオインフォマティクス技術者認定試験とかいう試験をみつけて、興味が出たので公式テキストをとりよせて挑戦することに。
バイオインフォマティクス入門 第2版
元々、生物系だったので、なんとなくわかる単語も多かったし（理系のくせに微分積分も線形代数もヘナチョコって生物系だって丸わかりかもだが）。
これが、ほどよく多変量解析から機械学習からいろいろ網羅されていて、いい勉強に。
重いもの運ぶくらいしか取り柄がない腹が出て禿てきたオッサンが、若い院卒様に頼られるって自己肯定感高まる良い体験。
そこで使ったのが、D最適計画とサポートベクター回帰。
まだまだ鼻くそのようなもんなのに、意外と頼られるっていうことになったんだけど、まあ多いのはデータの可視化だったんで、データの可視化を学んでみることに。
本当は、ggplotとmatplotlibとかplotlyを100本ノックしようと思ったんだけど、やっぱり急がば回れ、有名な教科書の和訳らしいので↓をチョイス
「データビジュアライゼーション ―データ駆動型デザインガイド」
すげーお堅いｗ
やっぱ、こころのどっかで、「チャっとやったらパパっとできる！」みたいなのを求めてるんだよな。
そんで、二冊目はもうちょっと実務的に↓を選んだ。
『データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法 』
この本はかなり実務的、というかどうすればお手軽に可視化できるかって話だけなんだけど、おかげさまでキレイに見せるテクニックだけは上がり、職場でも評価は上々。
「なんかよくわかんないけどアイツに持っていけば綺麗なFig作ってくれる。ポンコツだからいつも暇だし！」
という状態に。
放送大学で「データ構造とアルゴリズム」とかいう科目を取ったおかげで、意図せずC言語と関わる。
二度とC言語を使うことなんかないだろうけど、グラフ理論がコンピュータと相性がいいのが、データ構造の勉強をしてよくわかった。
そんで、やっとこさ挫折していた統計検定準1級の勉強を再開する。
で、また数章読んで飽きた。
だって、難しいんだもん。
っていうか、線形代数と微分積分の学力不足で投げたことをすっかり忘れて、もう一度開いて投げ出すんだから世話ないわなw
仕方ないから、微分積分は高校三年生の使う黄チャートを買って目を通した。
線形代数は
を一周。
部分積分と置換積分を手足のように使えるようになってやっとこさ、統計学実践ワークブックを読めるように。
読めるようになってから読むと、因数分解くらいの感じでマクローリン展開してきてることがわかって草。
統計の勉強のリハビリにと、放送大学でも「統計学」という授業をとってみたけれど、統計検定2級より易しかった感じ。
プログラミングの勉強はほとんどしなかったけど、Githubのアカウントつくって、renderとかherokuでウェブアプリを公開したりした。
Gitを覚えてみて初めて分かる、「名前を付けて保存」以外のファイル管理を知らなかった自分のヤバさ。
続く。
34歳年収700万の高齢貧困弱者男性なんだが、底辺派遣エンジニアやってます。
人生なんも安定してない。
東京にいたと思ったら神奈川、次は浜松市、静岡市……って感じ。
覚え直し、気疲れ、ストレス、そしてまた転勤。
正直、今までの仕事でまともに触った言語なんてMATLABとC言語くらい。
もう終わりだよこのスキルセット😭。
あれ、昔は平気だったんだけど、最近肉眼で見えない。
目がしょぼしょぼして、ピン曲げて怒られたこともある。
これが老いか……。
で、転勤多すぎて定住できないから、家買うのも無理。
ローン？家買っても数年で引っ越しなのに買えるわけ無いだろ。
てかさ、ふと思うんだけど、俺このまま40、50になったらどうなるの？
なんのために働いてるのか、最近わかんなくなってきた。
泣けるわマジで。
なんかもう「人生詰みました」って感じ。
誰か助けてくれ……。
このエントリは2008年発売のAcer Aspire One ZG5を使って書いている。
中古で買ったネットブック（Acer Aspire One ZG5）をアップグレードし、Linuxディストリビューションをインストールし、軽作業ができるようにしていた。
本体キーボードが壊れることも含めて、あらゆるトラブルに遭い続けている。
Debian11 32bitをインストール後、ディスプレイの輝度調整、冷却ファンの制御をした。
CPU: Atom N270 (single core 1.6Ghz)
RAM: 1.5GB
ディスプレイ: 8.9インチ, 1024x600 TFT LCD
OS: Debian GNU/Linux 11 (bullseye) i686
