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はてなキーワード: Charとは
こういう疑問こそ、生成AIに回答を作ってもらうのが良いと思うよ。
Perplexity PROに聞いてみたよ。
「大学の入学定員のアファーマティブアクションとして女子枠が設定されているのは日本だけですか？海外で女子枠が一般的にある国を列挙してください。特にEU諸国での考え方が気になっています」
大学入学定員における女子枠の設定は、日本に限らず世界の多くの国で実施されています。ただし、その形態や規模は国によって異なります。以下に、女子枠が比較的一般的な国々を列挙し、特にEU諸国の状況について説明します。
1. インド
2. パキスタン
3. バングラデシュ
4. マレーシア
5. 韓国
EUでは、高等教育における性別による直接的な割当制（クオータ制）は一般的ではありません。しかし、ジェンダー平等を促進するための様々な取り組みが行われています[1][6]。
1. 法的枠組み：EUの基本条約では、男女平等の促進が重要な価値として位置づけられています[28]。
2. ポジティブ・アクション：EUは、形式的な平等だけでなく、実質的な平等の実現を目指しています。これには、一時的な特別措置（ポジティブ・アクション）の実施も含まれます[6][31]。
3. 分野別アプローチ：特に理工系（STEM分野）における女性の参画を促進するための取り組みが行われています[28]。
1. ソフトロー：法的拘束力のない指針や勧告を通じて、ジェンダー平等を推進しています[11]。
2. 財政的支援：女性の参画を促進するためのプログラムに資金を提供しています[11]。
3. データ収集と分析：European Institute for Gender Equalityなどの機関を通じて、ジェンダー平等の進捗状況を継続的に監視しています[28]。
4. 企業の取締役会におけるクオータ制：一部のEU加盟国（フランス、ドイツ、イタリアなど）では、上場企業の取締役会における女性比率の目標を設定しています[10]。
日本の大学入試における「女子枠」の設定は、EUの一般的なアプローチとは異なります。日本の取り組みは、特定の分野（主に理工系）における女性の参画を直接的に促進することを目的としています[15][18]。
一方、EUでは、教育システム全体を通じてジェンダー平等を促進する包括的なアプローチを採用しています。これには、早期教育からのステレオタイプの排除、キャリア指導の改善、ロールモデルの提示などが含まれます[28]。
結論として、大学入学定員における明示的な「女子枠」の設定は、日本を含むアジアの一部の国々でより一般的であり、EUでは直接的なクオータ制よりも、包括的かつ長期的なアプローチが採用されていると言えます。
[1] spaceshipearth.jp/affirmative-action/
[2] univ-journal.jp/column/2024249156/
[3] feminist.org/news/european-court-of-justice-strikes-down-affirmative-action-law/
[4] mainichi.jp/univ/articles/20240925/ddm/010/100/018000c
[5] note.com/yourchoice_ycp/n/n644ad1296281
[6] www.jil.go.jp/institute/zassi/backnumber/2014/07/pdf/060-069.pdf
[7] eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=legissum%3Ac10935
[8] jbpress.ismedia.jp/articles/-/80117
[9] www.kaonavi.jp/dictionary/affirmative-action/
[10] ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%96%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3
[11] ehne.fr/en/encyclopedia/themes/gender-and-europe/gender-citizenship-in-europe/european-union-gender-equality-policies-1957
[12] www.keinet.ne.jp/teacher/media/guideline/backnumber/23/0203/shiten3.pdf
[13] www.gender.go.jp/kaigi/kento/positive/siryo/pdf/po02-2.pdf
[14] revistaidees.cat/en/la-unio-europea-a-lavantguarda-de-les-politiques-digualtat/?pdf=12310
[15] www.yomiuri.co.jp/kyoiku/kyoiku/daigakunyushi/20240308-OYT1T50053/
[16] waseda.repo.nii.ac.jp/record/10032/files/Honbun-7017.pdf
[17] www.nytimes.com/1997/11/12/world/european-union-court-upholds-affirmative-action-for-women.html
[18] www.nikkei.com/article/DGXZQOCD17DER0X10C24A7000000/
[19] journals.sagepub.com/doi/10.1177/00016993231163416?icid=int.sj-abstract.citing-articles.34
[20] news.tv-asahi.co.jp/news_society/articles/000341947.html
[21] www.eigo-net.jp/easy_readings/easy_readings-3403
[22] note.com/wakari_te/n/n8e298c2e524c
[23] eic.obunsha.co.jp/file/exam_info/2024/1108.pdf
[25] www.gender.go.jp/policy/positive_act/pdf/positive_action_011.pdf
[26] www.gender.go.jp/research/kenkyu/ishiki/kekka53.html
[27] corp.miidas.jp/assessment/10794/
[28] commission.europa.eu/document/download/965ed6c9-3983-4299-8581-046bf0735702_en
[29] mainichi.jp/articles/20240426/k00/00m/040/090000c
[30] www.hosei.ac.jp/diversity/publication/newsletter/vol3-1/?auth=9abbb458a78210eb174f4bdd385bcf54
[31] www.era-comm.eu/oldoku/SNLLaw/04_Positive_action/116DV06_Selanec_EN.pdf
[32] admissions.titech.ac.jp/admissions/admission/admission/international
アメリカの大学における女子枠の状況は、日本とは大きく異なります。
アメリカでは、1972年の平等機会法（Equal Opportunities Act）以降、人種間の不平等是正を目的としたアファーマティブ・アクションが実施されてきました[4]。しかし、近年では性別に基づく優遇措置に対して批判が高まっています。
1. 法的問題：性別に基づく入学枠の設定は、教育改正法第9編（タイトル・ナイン）に違反する可能性があるとして、多くの苦情が申し立てられています[3]。
2. 男性への不利益：現在の大学では、むしろ男性が不利な状況にあるという主張があります[3]。
3. 違憲判断：2023年6月、最高裁判所がハーバード大学とノースカロライナ大学のアファーマティブ・アクションを違憲と判断しました[5]。
多くの大学が、性別に基づく優遇措置を廃止する動きを見せています：
アメリカの大学、特にトップスクールでは、男女比がほぼ半々になっています。例えば、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻では、3人に1人が女子学生です[2]。
このように、アメリカでは明示的な「女子枠」ではなく、長期的かつ包括的なアプローチによってジェンダーバランスの改善を図ってきた結果、現在の状況に至っています。
[1] note.com/wakari_te/n/n8e298c2e524c
[3] forbesjapan.com/articles/detail/47454
[4] ipdi.w3.kanazawa-u.ac.jp/cdl/houkoku/doc/090317ppt.pdf
[5] x.com/LazyWorkz/status/1816616538717454751
[6] www.jstage.jst.go.jp/article/kyoiku/89/4/89_683/_pdf/-char/ja
[7] twitter.com/mph_for_doctors/status/1722428813601345935
試しに98文字の追加と３文字削除して３文字挿入、３文字削除して４文字挿入をそれぞれ１０万行繰り返してみた。
ADD：1984ms
REPLACE(3 char)：8942ms
自作のBPlusTreeをListとして使えるようにしたやつよりも文字数が増えるパターンでは遅い。
GapBufferくそ強い。
viviエディターの作者が提唱した局所的行更新のやり方を使うと大体の場面ではO(1)で済ませられる。
ただ、C#だとNaitiveMemoryArrayがstructとcharなど一部の型に限定されるので、クラス設計をどうするのかという問題が出てくる。
メモリーに入りきらないような巨大ファイルだとBPlusTreeに放り込んでうまいことやったほうがここら辺は楽だが、キー（テキストエディターの場合は1-64みたい範囲であることが多い）に何かしらの値を足さないといけないので、遅くなる。
VisualStudioCodeの中の人がウサギの穴と言っていたが、まさにその通りだ。
https://www.geonames.org から取れる、人口500人以上の都市の名前に限定すると、
Santa Maria Magdalena Cahuacan
import logging import tempfile import zipfile from collections import Counter import httpx FILE_NAME_BASE = 'cities500' GEONAME_FIELDS = ( 'geoname_id', 'name', 'ascii_name', 'alternate_names', 'latitude', 'longitude', 'feature_class', 'feature_code', 'country_code', 'cc2', 'admin1_code', 'admin2_code', 'admin3_code', 'admin4_code', 'population', 'elevation', 'dem', 'timezone', 'modification_date', ) def retrieve_cities(): """Retrieve city names from a remote server.""" response = httpx.get(f'https://download.geonames.org/export/dump/{FILE_NAME_BASE}.zip') response.raise_for_status() tmpdir = tempfile.TemporaryDirectory() with open(tmpdir.name + f'/{FILE_NAME_BASE}.zip', 'wb') as f: f.write(response.content) with zipfile.ZipFile(tmpdir.name + f'/{FILE_NAME_BASE}.zip', 'r') as z: z.extractall(tmpdir.name) with open(tmpdir.name + f'/{FILE_NAME_BASE}.txt', 'r') as f: for line in f: yield line.split('\t') def count_characters(to_check='ascii_name', filter_func=lambda _: True): """Count characters in city names.""" cities = {} for city_fields in retrieve_cities(): city = dict(zip(GEONAME_FIELDS, city_fields)) if not filter_func(city): continue counter = Counter() for c in city[to_check]: counter[c] += 1 cities[city['geoname_id']] = {'characters': counter, 'city': city} return cities def count_chars_of_city_names(cities, char=None): """Find the city with the most occurrences of a given character.""" cities_by_char_count = {} max_count = 0 max_count_char = None for city_id, data in cities.items(): if 'characters' not in data or not data['characters']: logging.debug(f'No characters found for city {city_id}', data) continue count = 0 if char and char in data['characters']: count = data['characters'][char] cities_by_char_count.setdefault(count, []).append(data) elif char is None: most_common = data['characters'].most_common(1)[0] char, count = most_common cities_by_char_count.setdefault(count, []).append(data) if count > max_count: max_count = count max_count_char = char cities_by_char_count.setdefault(count, []).append(data) return cities_by_char_count.get(max_count, []), max_count_char def not_contain_invalid_chars(city): return ( '(' not in city.get('ascii_name', '') and '/' not in city.get('ascii_name', '') ) def main(): cities = count_characters(filter_func=not_contain_invalid_chars) for char in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz': cities_counted, char = count_chars_of_city_names(cities, char) max_count = cities_counted[0]['characters'][char] print(f'The character "{char}" appears the most ({max_count} times) in the following cities:') for city in cities_counted: print("\t", city['city']['ascii_name']) if __name__ == "__main__": main()
これを改善してってお願いした。何書いてあるかわからないけど動いたよ。
https://anond.hatelabo.jp/20240125203115
// ==UserScript== // @name 増田ミュート（白塗り版） // @namespace http://tampermonkey.net/ // @version 2024-06-26 // @description ミュートワードを含む最小限の範囲を白塗りにする // @author You // @match https://anond.hatelabo.jp/* // @icon https://www.google.com/s2/favicons?sz=64&domain=hatelabo.jp // @grant none // ==/UserScript== (function() { 'use strict'; const muteWords = [ "弱者男性", "弱男", "弱者", "婚活", "男", "女", "年収", "下方婚", "発達障害", "発達", "ハッタツ", "ハッタショ", "ﾊｯﾀｼｮ", "競プロ", "競技プログラミング", "AtCoder", ]; function whiteoutElement(element) { element.style.backgroundColor = 'white'; element.style.color = 'white'; element.style.textShadow = 'none'; element.style.cursor = 'default'; element.style.userSelect = 'none'; // テキスト選択を防止 element.style.borderBottom = '1px dashed #ccc'; // 枠線を追加してテキストがあることを示す // リンクの場合、クリックを無効化 if (element.tagName === 'A') { element.style.pointerEvents = 'none'; element.removeAttribute('href'); } // 子要素にも適用 Array.from(element.children).forEach(child => { child.style.backgroundColor = 'white'; child.style.color = 'white'; child.style.textShadow = 'none'; }); // ツールチップを追加 element.title = 'この内容にはミュートワードが含まれています'; } function shouldMute(text) { return muteWords.some(word => { const parts = word.split(''); const regex = new RegExp(parts.map(char => `${char}\\s*`).join(''), 'i'); return regex.test(text); }); } function findSmallestMuteableElement(element) { if (element.nodeType === Node.TEXT_NODE) { return shouldMute(element.textContent) ? element.parentElement : null; } if (element.tagName === 'PRE' || element.tagName === 'CODE') { return shouldMute(element.textContent) ? element : null; } for (let child of element.childNodes) { const result = findSmallestMuteableElement(child); if (result) return result; } return shouldMute(element.textContent) ? element : null; } function processElement(element) { const muteableElement = findSmallestMuteableElement(element); if (muteableElement) { whiteoutElement(muteableElement); } } function processAllElements(root = document.body) { const walker = document.createTreeWalker( root, NodeFilter.SHOW_ELEMENT | NodeFilter.SHOW_TEXT, null, false ); let node; while (node = walker.nextNode()) { if (node.nodeType === Node.ELEMENT_NODE) { processElement(node); } else if (node.nodeType === Node.TEXT_NODE && node.parentElement) { processElement(node.parentElement); } } } function handleClickEvent(event) { setTimeout(() => { processAllElements(event.target); }, 100); } // 初回実行 processAllElements(); // クリックイベントの監視 document.body.addEventListener('click', handleClickEvent); // DOM変更の監視 const observer = new MutationObserver(mutations => { mutations.forEach(mutation => { if (mutation.type === 'childList') { mutation.addedNodes.forEach(node => { if (node.nodeType === Node.ELEMENT_NODE) { processAllElements(node); } }); } else if (mutation.type === 'characterData') { processElement(mutation.target.parentNode); } }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, characterData: true }); })();
1. 機動戦士ガンダム（Mobile Suit Gundam）: 第1話「ガンダム登場」（Gandamu Tōjō）
2. 機動戦士Zガンダム（Mobile Suit Zeta Gundam）: 第1話「憎しみのスクラップ」（Nikushimi no Scrap）
3. 機動戦士ガンダムΖΖ（Mobile Suit Gundam ZZ）: 第1話「月面都市開戦」（Getsu Men Toshi Kaisen）
4. 機動戦士ガンダムΖΖ外伝（Mobile Suit Gundam ZZ Side Story）: 第1話「初陣」（Uijin）
5. 機動戦士ガンダム 逆襲のシャア（Mobile Suit Gundam: Char's Counterattack）: 第1話「メガビームキャノン発射」（Mega Beam Cannon Hassha）
6. 機動戦士ガンダムUC（Mobile Suit Gundam Unicorn）: 第1話「デイバイン・ワン」（Daibain Wan）
7. 機動戦士ガンダムNT（Mobile Suit Gundam Narrative）: 第1話「星を継ぐ者」（Hoshi o Tsugu Mono）
これらは代表的なガンダムシリーズの第一話のタイトルですが、さまざまなガンダム作品が存在するため、他にもいくつかのシリーズがあります。
人間性を8ビットの数値で判断することは適切ではありません。 以下にその理由を説明します。
1. 制約された範囲:
- 8ビットは、整数を表現するための非常に制約された範囲です。符号付きcharは通常-128から127までの範囲で値を持ちます。
- 人間の多面性や複雑さを8ビットの数値で捉えることはできません。感情、思考、行動、文化的背景、経験など、人間性は非常に多様であり、単一の数値で表現できるものではありません。
2. 多次元性:
- 人間性は多次元的であり、単一の指標では十分に評価できません。感情、知性、道徳、社会的スキル、創造性、共感、信念など、さまざまな側面が組み合わさっています。
- これらの側面を8ビットの数値で捉えることは、人間の複雑さを過小評価することになります。
3. 文脈と状況:
- 人間性は文脈と状況によって異なります。同じ人でも異なる状況で異なる側面を示すことがあります。
- 8ビットの数値は、人々の行動や意思決定の背後にある深層的な要因を理解するのに不十分です。
したがって、人間性を8ビットの数値で判断することは、その複雑さを無視するものであり、適切ではありません。人間性は多面的であり、数値だけでは表現できないものです。
大根を米のとぎ汁で煮る理由は、米のとぎ汁に含まれる成分が大根の調理に影響を与えるからです。具体的には以下のような効果があります：
1. **酵素の作用で組織が柔らかくなる**³：米のとぎ汁には酵素が含まれており、これが大根の組織を柔らかくします¹²⁴。
2. **味がしみこみやすくなる**¹²：酵素の作用で組織が柔らかくなることで、大根に味が染み込みやすくなります¹²。
3. **デンプンが組織に浸み込んで、その粘りで形が崩れにくくなる**³⁴：米のとぎ汁には米から溶け出したデンプンも含まれています。このデンプンが大根の組織に浸み込むことで、その粘りが形を保つのを助けます³⁴。
4. **ぬかの成分が大根特有のにおいとえぐみを吸着してくれる**¹：米のとぎ汁には米ぬかの成分が含まれており、これが大根特有のにおいとえぐみを吸着します¹。
以上のような理由から、大根を米のとぎ汁で煮ると、アクが抜けて味がしみ込みやすく、形も崩れにくくなります¹²³⁴。また、大根の甘みも引き立てられます²。これらの効果により、大根がよりやわらかく、美味しく仕上がるのです¹²³⁴。.
(1) 大根を米のとぎ汁で茹でる理由 | 料理科学の森. https://bing.com/search?q=%e5%a4%a7%e6%a0%b9%e3%82%92%e3%82%84%e3%82%8f%e3%82%89%e3%81%8b%e3%81%8f%e7%85%ae%e3%82%8b%e3%81%9f%e3%82%81%e3%81%ab%e7%b1%b3%e3%81%ae%e3%81%a8%e3%81%8e%e6%b1%81%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%81%86%e7%a7%91%e5%ad%a6%e7%9a%84%e3%81%aa%e6%a9%9f%e5%ba%8f.
(2) 大根の下処理の方法は？米のとぎ汁を使って大根を柔らかく .... https://kisetsumimiyori.com/daikon-sitasyori/.
(3) 大根を米のとぎ汁で下茹でする理由とやり方｜代用方法も紹介 .... https://www.olive-hitomawashi.com/column/2022/12/post-17866.html.
(4) 大根を米のとぎ汁で茹でる理由 | 料理科学の森. https://ryourikagakunomori.jp/2019/04/08/%e5%a4%a7%e6%a0%b9%e3%82%92%e7%b1%b3%e3%81%ae%e3%81%a8%e3%81%8e%e6%b1%81%e3%81%a7%e8%8c%b9%e3%81%a7%e3%82%8b%e7%90%86%e7%94%b1/.
(5) 大根の下茹で（アク抜き）方法は？ 米のとぎ汁で茹でる理由 .... https://www.kamosu.org/post-1247/.
とぎ汁の酵素とは具体的になにか。検証した科学的データはあるのか
米のとぎ汁に含まれる酵素については、具体的な種類や名称が明確には示されていませんが、一部の資料では、米のとぎ汁が発酵する過程で乳酸菌が生成され、これが酵素の一種であると述べられています⁴。
また、とぎ汁には炭水化物、油分、タンパク質、ビタミンB群、ミネラル類（リン、カリウム、マグネシウム、カルシウム、亜鉛など）が含まれているとされています¹。これらの成分が大根の調理に影響を与える可能性があります。
しかし、これらの情報は一部の文献やウェブサイトからのもので、科学的な検証に基づいた詳細なデータや研究結果は限られています。例えば、とぎ汁の洗浄力についての研究²や、とぎ汁の環境への影響についての報告¹などがありますが、これらはとぎ汁の酵素に関する具体的な情報を提供していません。
したがって、とぎ汁の酵素についての具体的な科学的データや詳細な検証結果を得るためには、更なる研究が必要となります。この点をご理解いただければ幸いです。¹²⁴
(1) 【米のとぎ汁発酵液】効果・作り方・使い方 抗菌作用 薬に頼ら .... ttps://medicalherb918.com/fermented-liquid-of-rice-3830.html.
(2) とぎ汁 - Wikipedia. ttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%81%A8%E3%81%8E%E6%B1%81.
(3) 米のとぎ汁の洗浄力要因の推定と関連消費者情報の分析 - J .... ttps://www.jstage.jst.go.jp/article/senshoshi/62/8/62_528/_article/-char/ja.
(4) おいしさを科学する | 東京農業大学. ttps://www.nodai.ac.jp/nodai-live/article/food/.
(5) だいこん｜栄養成分｜料理法｜アミラーゼ. ttps://www.minamitohoku.or.jp/up/news/1pointmemo/1pointmemo59.htm.
(6) お米のとぎ汁発酵水の作り方や使い方！美容や掃除に最適な .... ttps://food-labo.com/ricewaterstool.
Sub CheckForGarbledCharacters()
Dim rng As Range
Dim i As Integer
Dim garbledFound As Boolean
Dim unicodeVal As Long
garbledFound = False
' すべてのワークシートをチェックします。
For Each ws In ThisWorkbook.Worksheets
For Each cell In rng
If Not ((32 <= unicodeVal And unicodeVal <= 126) Or (12353 <= unicodeVal And unicodeVal <= 12447) Or (12448 <= unicodeVal And unicodeVal <= 12543) Or (65382 <= unicodeVal And unicodeVal <= 65439) Or (19968 <= unicodeVal And unicodeVal <= 40959)) Then
MsgBox "文字化けが見つかりました: " & vbCrLf & _
"ワークシート: " & ws.Name & vbCrLf & _
"セル: " & cell.Address & vbCrLf & _
"セルの値: " & cell.Value & vbCrLf & _
"文字化けしている文字: " & char, vbExclamation
garbledFound = True
Exit For
End If
Next i
' 文字化けが見つかった場合、次のワークシートへ移動します。
If garbledFound Then Exit For
If garbledFound Then Exit For
If Not garbledFound Then
MsgBox "文字化けが見つかりませんでした。", vbInformation
End If
End Sub
最近、ある疑問が浮かんできた。
競技プログラミングで赤になる人を見てきたが、不思議だったのは、高IQが失敗していることはあるが、それよりもIQの低い人がずっと成長すること。
例えば思考パターンの差は関係するだろうか。BFS思考の人は可能なアルゴリズムやアイデアをたくさんブレーンストーミングして問題を解決しようとするが、DFS思考の人はアルゴリズムを選び、それをより深くより複雑にして、最終的に問題を解決しようとするかもしれない。もっと良いのはA*思考の人。
人間がなぜ「知能」という広い概念を「符号なしchar」に詰め込もうとするのかよくわからない。確かにIQは何かを表していて、それが特定のスキルとうまく相関している可能性もあるが「競技プログラマーは競技プログラマーとして特殊な能力を持っている」と言ったほうが近いのではないか。
問題を早く解決できればできるほど、より多くの問題を解決でき、より多くを学ぶことができるので、コーディングは一種の自己改善能力とも言える。
一方で残念なのは、paizaレーティングをツイートしているような人たちで、明らかに努力の痕跡が見られる人を馬鹿にするように、たった数回でトップレーティングに上り詰めるような人がいることである。これは「IQが高かったから」なのか、それとも別の要因が背後にあったのか。
もしIQとはあまり関係がなく、継続的に努力することが成功要因であれば、年齢ができるだけ若いときに参入した者の勝利である。そういうわけで、プログラマーが子育てをすると躍起になる傾向にある。
