「np」を含む日記

■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年8月

増田にスパム対策がなされた影響か増田からのホットエントリが増加に転じた

Togetter、Posfieも増加しているからしわ寄せは他のサイトに行っている

2025年8月 全313ドメイン

anond:20250805020036

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■[稀ドメインはてブ]2025年8月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30

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■n≠NP問題、解けたっぽい

夏休み。大学の講義もなく、バイトもシフトが飛び、俺はひたすらアパートの六畳間でごろごろしていた。

ゲームもやり尽くし動画サイトも見飽きSNSも熱中するほどのネタは見つからない。

そんなときに目に飛び込んできたのがミレニアム懸賞問題という単語だった。たしか、世界中の数学者が解こうとして解けない超難問。

解けば賞金100万ドル──いや、調べてみたら500万ドルとも書いてある。おいおい人生逆転ガチャか？そんなもん俺みたいな凡人に解けるわけないだろ……そう思いながらも手元にはスマホとサブスク契約しているChatGPT5がある。

まぁ、ちょっと試してみるか。

そう思って俺は5に「n≠NP問題を解いて」と打ち込んだ。返ってきたのは意味不明な数式と長文の理論展開。正直ちんぷんかんぷんだ。

そう思ったんだけど……少しずつ読み進めていくと、不思議なことに内容が腑に落ちてくる。AIが補助してくれるおかげで、俺の頭でも理解できるようにかみ砕かれているのだ。

数時間後、気づけば机の上はノートと数式で埋まっていた。

コーヒーはぬるくなり、カップ麺の残骸が散らばり、時計の針は夜中の二時を指している。だが俺の心臓はドクドクと鼓動を打ち、頭の中は閃きで満ちていた。

──解けた。

いや、正確に言うとAIと一緒に導き出したというのが正しいのかもしれない。

でも、確かに俺の頭の中で一本の線がつながった。

n≠NP問題、それは「複雑な問題は、本質的に解けないものがある」ことを証明する数学上の超級クエスト。その答えを俺は紙に叩きつけていたのだ。

「やった……！　これで、これで俺は億万長者だ！」

眠気も吹っ飛び、俺はその論文もどきを懸賞問題を管理している研究所に送った。送信ボタンを押した瞬間、頭の中ではドル札が舞い踊り、南国のビーチで優雅に過ごす未来像が見えた。

──そして翌日。

トントントン、と軽やかなノックの音がアパートの扉を叩いた。配達かと思ってドアを開けた俺は、目を疑った。

そこに立っていたのは、真っ白なスーツを着こなし、雪のような白銀の髪を揺らす美少女だったのだ。

瞳は透き通るような氷色、肌はガラス細工のように滑らか。まるでこの世のものとは思えないほど整った存在感に、息を呑んだ。

「……あなたですね。n≠NP問題を解いた、一般人は」

「えっ……？」

俺は声にならない声を上げた。なぜそれを知っている？俺が送ったのは昨日の深夜だぞ？

「ご安心を。我々はすべて監視しています。これは、いわば採用試験なんです。あなたは選ばれました。──特殊機関《オメガ》への入隊資格を」

その言葉に、背筋が凍った。採用試験？オメガ？何だそれは。

俺はただ、暇だから遊び半分でAIに解かせただけだ。なのに目の前にはスパイ映画から抜け出したような美少女が立っている。

「ちょ、ちょっと待て！賞金は！？500万ドルは！？」

「それは後ほど振り込まれます。ただし……あなたが《オメガ》に協力する意思があるなら」

彼女は口元をわずかに笑みで歪めた。その瞬間、俺は悟った。──これはただの数学問題なんかじゃなかったんだ、と。

n≠NP問題は人類史上最大の未解決問題。だが、それを解いた先にあるのは学会の名誉や賞金だけじゃない。世界の裏側に隠された「力」と「選抜」があったのだ。

こうして、俺の平凡な夏休みは終わりを告げた。

ただのオタクの暇つぶしが、特殊機関の扉を開き、白銀の美少女との奇妙な同居生活──いや、命懸けの戦いの幕を開けることになるとは、この時の俺はまだ知る由もなかった。

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年7月

増田ホットエントリの減少は止まったように見える

ノアドット社がドメインをnordot.appからnews.jpに切り替えた

2025年7月 全293ドメイン

anond:20250705204522

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年6月

増田は更に減ったが今月はTogetter、Posfieも減った。

減った分はリストのトップ10に入っているようなサイトによって埋め合わせされたようだ。

2025年6月 全274ドメイン

anond:20250604232414

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■🍬資本主義は平等なのか飴の配布で考えてみよう🍬

python
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

# 飴の配布システムのシミュレーション
class CandyDistributionSystem:
    def __init__(self):
        """
        設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。
        特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る
        構造的問題を表現しています。
        """
        # 各グループの人数設定
        self.group_a_count = 8
        self.group_b_count = 2498
        self.group_c_count = 7494
        self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count
        
        # 飴の提出数設定
        self.contribution_per_a = 624
        self.contribution_per_b = 2
        self.contribution_per_c = 1
        
        # 各グループの総貢献計算
        self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a
        self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b
        self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c
        self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution
        
        # 配布用と貯金用の飴の区分
        self.distribution_limit = 10000
        self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit)
        
        # 結果追跡用の辞書
        self.results = {
            'A': defaultdict(int),
            'B': defaultdict(int),
            'C': defaultdict(int)
        }
    
    def distribute_candies(self, method='original'):
        """
        設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを
        示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。
        
        Parameters:
        -----------
        method: str
            配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair')
        """
        # Aグループへの確定配布
        a_distribution = 625 * self.group_a_count
        remaining = self.distribution_limit - a_distribution
        
        # 残りの参加者数
        remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count
        
        # Aグループの結果記録
        for _ in range(self.group_a_count):
            self.results['A'][625] += 1
        
        # 各配布方法によって処理が異なる
        if method == 'original':
            # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個）
            lucky_count = remaining  # 5000人が当選
            
            # B+Cグループの混合リスト作成
            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count
            random.shuffle(bc_participants)
            
            # 当選者に配布
            for i in range(len(bc_participants)):
                participant_id, group = bc_participants[i]
                if i < lucky_count:
                    self.results[group][1] += 1
                else:
                    self.results[group][0] += 1
                    
        elif method == 'lottery':
            # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出）
            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count
            winners = random.sample(bc_participants, remaining)
            
            # 当選・落選のカウント
            for _, group in winners:
                self.results[group][1] += 1
            
            # 落選者のカウント
            self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1]
            self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1]
            
        elif method == 'first_come':
            # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート）
            # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計
            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count
            
            # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利
            # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える
            bc_speeds = []
            for id, group in bc_participants:
                if group == 'B':
                    speed = random.random() + 0.1  # Bグループに小さなアドバンテージ
                else:
                    speed = random.random()
                bc_speeds.append((id, group, speed))
            
            # 速度順にソート
            bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
            
            # 当選者決定
            for i in range(len(bc_speeds)):
                _, group, _ = bc_speeds[i]
                if i < remaining:
                    self.results[group][1] += 1
                else:
                    self.results[group][0] += 1
                    
        elif method == 'new_condition':
            # 追加条件方式（恣意的な条件を設定）
            # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される
            bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \
                             [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)]
            
            # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ）
            # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計
            def meets_condition(participant):
                _, group, rand_val = participant
                if group == 'B':
                    return rand_val > 0.3  # Bグループには70%の確率で合格
                else:
                    return rand_val > 0.7  # Cグループには30%の確率で合格
            
            # 条件に合致する人を抽出
            eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)]
            
            # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選
            if len(eligible) > remaining:
                winners = random.sample(eligible, remaining)
            else:
                # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布
                winners = eligible
            
            # 当選者をカウント
            for _, group, _ in winners:
                self.results[group][1] += 1
            
            # 落選者のカウント
            self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1]
            self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1]
            
        elif method == 'fair':
            # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布）
            # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配
            # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる
            
            # 全飴（貯金分も含む）を使った配布
            total_to_distribute = self.total_contribution
            
            # 各グループの貢献比率計算
            a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution
            b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution
            c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution
            
            # 各グループへの配布数決定
            a_share = int(total_to_distribute * a_ratio)
            b_share = int(total_to_distribute * b_ratio)
            c_share = int(total_to_distribute * c_ratio)
            
            # 端数調整
            remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share)
            if remainder > 0:
                # 端数は最も人数の多いCグループに
                c_share += remainder
            
            # Aグループの配布（均等配分）
            per_a = a_share // self.group_a_count
            self.results['A'][per_a] = self.group_a_count
            
            # Bグループの配布（均等配分）
            per_b = b_share // self.group_b_count
            b_remainder = b_share % self.group_b_count
            
            self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder
            if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0:
                self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder
            
            # Cグループの配布（均等配分）
            per_c = c_share // self.group_c_count
            c_remainder = c_share % self.group_c_count
            
            self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder
            if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0:
                self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder
    
    def calculate_net_gain(self):
        """
        設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を
        定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の
        重要な指標です。
        """
        net_gains = {}
        
        # Aグループの純利益計算
        a_contribution = self.contribution_per_a
        a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0]  # 全員が同じ数を受け取る前提
        net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution
        
        # BとCグループの純利益計算（加重平均）
        for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]:
            total_gain = 0
            for received, count in self.results[group].items():
                total_gain += (received - contribution_per_person) * count
            net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count)
            
        return net_gains
    
    def analyze_results(self):
        """
        設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、
        制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を
        評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。
        """
        # 各グループの純利益/損失
        net_gains = self.calculate_net_gain()
        
        # 貢献度分析
        contribution_percentage = {
            'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100,
            'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100,
            'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100
        }
        
        # 飴を受け取った人の割合
        received_percentage = {
            'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100,
            'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100,
            'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100
        }
        
        # 分析結果の表示
        print("\n===== 飴の配布システム分析 =====")
        print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)")
        
        print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---")
        for group in ['A', 'B', 'C']:
            group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count")
            contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}")
            total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution")
            
            print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):")
            print(f"  貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)")
            print(f"  受け取り状況:")
            
            for received, count in sorted(self.results[group].items()):
                print(f"    {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)")
            
            print(f"  飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%")
            print(f"  純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個")
        
        print("\n--- 全体的な公平性分析 ---")
        print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)")
        print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)")
        
        # 全員に飴が配布されたかどうか
        all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == 
                          getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C'])
        
        print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}")
        if not all_received:
            total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0])
            print(f"  飴を受け取れなかった人数: {total_without}人")
        
        return net_gains, contribution_percentage, received_percentage

    def visualize_results(self):
        """
        設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。
        このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を
        一目で理解できるようになります。
        """
        # グラフのセットアップ
        fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))
        
        # 1. 貢献度のグラフ
        contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution]
        axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions)
        axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数')
        axes[0, 0].set_ylabel('飴の数')
        
        # 貢献度の割合をアノテーションとして追加
        total = sum(contributions)
        for i, v in enumerate(contributions):
            percentage = v / total * 100
            axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center')
        
        # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較
        group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ']
        contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c]
        
        # 各グループの平均受け取り数を計算
        received_per_person = []
        for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']):
            total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())
            group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count")
            received_per_person.append(total_received / group_size)
        
        x = np.arange(len(group_names))
        width = 0.35
        
        axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出')
        axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り')
        
        # 純利益/損失をアノテーションとして追加
        for i in range(len(group_names)):
            net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i]
            color = 'green' if net >= 0 else 'red'
            axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, 
                        f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color)
        
        axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較')
        axes[0, 1].set_xticks(x)
        axes[0, 1].set_xticklabels(group_names)
        axes[0, 1].set_ylabel('飴の数')
        axes[0, 1].legend()
        
        # 3. 各グループの受け取り状況の分布
        # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現
        group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count]
        received_counts = []
        not_received_counts = []
        
        for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes):
            received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0)
            received_counts.append(received)
            not_received_counts.append(size - received)
        
        axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数')
        axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数')
        
        # 割合をアノテーションとして追加
        for i in range(len(group_names)):
            if group_sizes[i] > 0:
                percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100
                axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center')
        
        axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況')
        axes[1, 0].set_ylabel('人数')
        axes[1, 0].legend()
        
        # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性
        # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現
        total_contribution = self.total_contribution
        contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution,
                             self.total_b_contribution / total_contribution,
                             self.total_c_contribution / total_contribution]
        
        # 実際の配分シェアを計算
        distribution_shares = []
        for letter in ['A', 'B', 'C']:
            total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())
            distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit)
        
        # 2つの円グラフを並べて表示
        ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1])
        ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1])
        
        ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%')
        ax4_1.set_title('飴の貢献度割合')
        
        ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%')
        ax4_2.set_title('飴の配分割合')
        
        axes[1, 1].axis('off')
        
        plt.tight_layout()
        plt.show()

# 飴の配布システムをシミュレート
candy_system = CandyDistributionSystem()

# オリジナルの配布方法を実行
print("\n===== オリジナルの配布方法 =====")
candy_system.distribute_candies(method='original')
original_results = candy_system.analyze_results()
candy_system.visualize_results()

# 公平な配布方法を実験
print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====")
fair_system = CandyDistributionSystem()
fair_system.distribute_candies(method='fair')
fair_results = fair_system.analyze_results()
fair_system.visualize_results()

# 公平な配布と元の配布の比較
print("\n\n===== 配布方法の比較 =====")
print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:")
net_diff = {}
for group in ['A', 'B', 'C']:
    original_net = original_results[0][group]
    fair_net = fair_results[0][group]
    diff = fair_net - original_net
    net_diff[group] = diff
    print(f"{group}グループ: {'+'  if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人")

print("\n結論:")
if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0:
    print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。")
    print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。")
elif net_diff['A'] > 0:
    print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。")
    print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")

anond:20250705100755 anond:20250705112807

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■モデル変換 → テスト推論一括実行コード

モデル変換 → テスト推論一括実行コード

test.py

#! /usr/bin/env python

import torch

import torchvision

weights = torchvision.models.MobileNet_V3_Large_Weights.DEFAULT

model = torchvision.models.mobilenet_v3_large(weights=weights)

model.eval()

onnx_file = f'mobilenetv3_large_pytorch.onnx'

SIZE = 128

x = torch.randn((1, 3, SIZE, SIZE))

torch.onnx.export(

model,

args=(x),

f=onnx_file,

opset_version=11,

input_names=[

'input',

],

output_names=[

'output',

],

)

import onnx2tf

onnx2tf.convert(

input_onnx_file_path=onnx_file,

output_folder_path='saved_model',

copy_onnx_input_output_names_to_tflite=True,

)

import time

import numpy as np

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(

model_path="saved_model/mobilenetv3_large_pytorch_float32.tflite"

)

tf_lite_model = interpreter.get_signature_runner()

time_total = 0.0

kaisu = 10

for i in range(kaisu):

inputs = {

'input': np.random.randn(1,SIZE,SIZE,3).astype(np.float32),

}

start_time = time.time()

tf_lite_output = tf_lite_model(**inputs)

elapsed_time = time.time() - start_time

time_total += elapsed_time

print("[TFLite] Model Predictions.shape:", tf_lite_output['output'].shape)

print("[TFLite] AVG elapsed time:", time_total / kaisu)

https://github.com/aankhon-ki-gustaakhiyan-firmytt-hqq

https://github.com/3-bhk-firmytt-hqq

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年5月

増田が減った分だけTogetterが増えていた。Posfieも増えている。

他に上位では毎日新聞が大きく減らし、その代わりなのか朝日新聞が少し増えている。

2025年5月 全312ドメイン

anond:20250306214706

Permalink | 記事への反応(1) | 23:24

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■anond:20250425004934

よし、論破してやろうか。

貴様の主張、聞いてる分には香ばしいが、冷静に分解してやると、根本から論的に破綻しておる。

以下、順を追って徹底的に粉砕してやる。首洗って待ってろ。

第一段：テック右翼（テクウヨ）は論理的思考が苦手？

→証拠はどこだ。

定義もない。「テック右翼」なる造語の定義すら不明瞭。何をもって右翼とし、何をもって論理的思考力が低いと断定しているのか、全く根拠が提示されていない。

定義なき分類、エビデンスなき断定、それは論理ではなく妄想だ。

学術的な議論の世界で「○○は××が苦手である」という命題を立てるならば、

・サンプル数

・測定手法

・統計的有意差

・バイアス除去

などが最低限必要だ。

だが、ここには感情と印象だけがある。ロジックのロの字もない。

第二段：理系は丸暗記で通用するから論理力が育たない？

→寝言は寝て言え。

理数系の世界では、むしろ「なぜそうなるのか？」が問われる。

・数学では「定理の証明」が不可欠だ。

・物理では「現象の説明と予測」が求められる。

・プログラミングやアルゴリズムは「手続き的思考と抽象化能力」が問われる。

暗記でどうやってナビエ・ストークス方程式を解くんだ？

丸暗記でNP完全問題を解決できるなら、とっくにP=NP問題は解かれてるわ。

応用力と抽象的な構造への理解がなければ、理系は突破できん。

「理系は暗記だけ」と主張する者は、単に理系学問の本質を知らないだけだ。

見識の狭さが露呈しているぞ。

第三段：文系はリアルタイムの論理が求められる？

→文系にも理系にも、論理は要る。が、「論理＝文系」は飛躍だ。

論理的文章力が要求される場面は文系に多い。確かにそれは正しい。

だが、理系には

• 数理論理
• 証明
• アルゴリズムの構築
• データ解析の推論

といった「形式的・記号的な論理」がある。こちらの方が遥かに厳密だ。

リアルタイムでの論理的対話能力＝知的優位などという短絡的な発想は、むしろロジックを軽視する者の特徴だ。

第四段：「理系は倫理にも欠けている」？

→論理と倫理をごっちゃにするな。

論理とは、命題と命題の妥当な接続であり、倫理とは価値判断だ。

例えば「原爆を落とせば戦争が終わる」というのはロジックだ。

それが「良いか悪いか」は倫理の話だ。

この二つを混同して語ってる時点で、貴様の文章が論理的でないことの証明になっている。

第五段：人文系を見下してるのは誰だ？AIの話が根拠？

→被害妄想とすり替えだな。

まず「理系は人文系を見下してる」という全体化された主張自体が誤謬（ステレオタイプの適用）だ。

しかも「AIが人文系を不要にする」というのは、個人の意見であって、理系全体の総意ではない。

個人の過激な意見を拾ってきて、それを全体に敷衍するのは「藁人形論法」だ。

知ってるか？ Strawman Fallacy ってやつだ。論理の初歩。

最終結論

貴様の主張は、

• 感情による断定
• 定義なき分類
• 証拠なき主観
• 論理と倫理の混同
• 藁人形論法の乱用

この五重苦に陥っておる。

これで「論的思考ができる」などと自称するとは、自己矛盾の権化だな。

事実は時として残酷だ。そして、論理は冷徹だ。

それが理解できない限り、論破され続けるのはお前の方だ。

以　上。

Permalink | 記事への反応(0) | 00:58

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■

M2ブレーンの可視化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import animation

# --- パラメータ設定 ---
x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = np.linspace(-2, 2, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 初期状態のM2ブレーン (単純な膜)
def membrane_vibration(X, Y, t):
    return 0.3 * np.sin(2 * np.pi * (X**2 + Y**2 - 0.5 * t))

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 初期プロット
Z = membrane_vibration(X, Y, 0)
surf = [ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')]

def update(t):
    ax.clear()
    ax.set_zlim(-1, 1)
    Z = membrane_vibration(X, Y, t)
    surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
    ax.set_title(f"M2-brane vibration at t = {t:.2f}")
    return surf,

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 4, 100), interval=100)

plt.show()

Permalink | 記事への反応(0) | 02:18

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■6人の芸人の並べ方

共同通信

吉本タレント6人を書類送検へ　賭博疑い、吉本大メンバーら

お笑いコンビ「ダイタク」の吉本大メンバー（40）や「ダンビラムーチョ」の大原優一メンバー（35）ら男性タレント計6人

nordot.app/1280271293313040467

• ダイタク・ダンビラ　ら
• 「メンバー」

時事通信

吉本芸人６人を書類送検　オンラインカジノで賭博容疑―「罪に問われると思わず」・警視庁

吉本興業所属のお笑いコンビ「ダイタク」の吉本大（４０）、「ダンビラムーチョ」の大原優一（３５）両氏ら６人

他に書類送検されたのは「９番街レトロ」のなかむら★しゅん（３１）、「プリズンクイズチャンネル」の竜大（３１）、最強の庄田（３５）、「ネイチャーバーガー」の笹本はやて（３３）各氏。

www.jiji.com/jc/article?k=2025040300188

• ダイタク・ダンビラ・9番街・プリズン・ネイチャー
• 「氏」

朝日新聞

吉本興業の芸人6人を書類送検　オンラインカジノで賭博容疑　警視庁

書類送検されたのは、お笑いコンビ「ダイタク」の吉本大さん（40）、「9番街レトロ」のなかむら★しゅんさん（31）、「プリズンクイズチャンネル」の竜大さん（31）と最強の庄田さん（35）、「ダンビラムーチョ」の大原優一さん（35）、「ネイチャーバーガー」の笹本はやてさん（33）。

digital.asahi.com/articles/AST430PWYT43UTIL01MM.html

• ダイタク・9番街・プリズン・ダンビラ・ネイチャー
• 「さん」

読売新聞

吉本タレント６人、ネットカジノ容疑で書類送検へ…１人は計５２２万円賭け収支マイナス１２２万円

書類送検されるのは、「ダイタク」の吉本大（４０）、「９番街レトロ」のなかむら★しゅん（３１）、「ダンビラムーチョ」の大原優一（３５）、「ネイチャーバーガー」の笹本はやて（３３）、いずれも「プリズンクイズチャンネル」の竜大（３１）と最強の庄田（３５）の６氏。

www.yomiuri.co.jp/national/20250402-OYT1T50160/

• ダイタク・9番街・ダンビラ・ネイチャー・プリズン
• 「氏」

日経新聞

吉本興業タレント6人書類送検　オンラインカジノ容疑

書類送検された6人はお笑いコンビ「ダイタク」の吉本大（40）、「ダンビラムーチョ」の大原優一（35）、「9番街レトロ」のなかむら★しゅん（31)、「ネイチャーバーガー」の笹本はやて（33）、「プリズンクイズチャンネル」の竜大（31）と最強の庄田（35）の各メンバー。

www.nikkei.com/article/DGXZQOUD030ZL0T00C25A4000000/

• ダイタク・ダンビラ・9番街・ネイチャー・プリズン
• 「メンバー」

毎日新聞

吉本興業所属の6人を書類送検　オンラインカジノで賭博容疑

「ダイタク」の吉本大（40）▽「9番街レトロ」のなかむら★しゅん（31）▽「ダンビラムーチョ」の大原優一（35）▽いずれも「プリズンクイズチャンネル」の竜大（31）と最強の庄田（35）▽「ネイチャーバーガー」の笹本はやて（33）――の6氏。

mainichi.jp/articles/20250403/k00/00m/040/038000c

• ダイタク・9番街・ダンビラ・プリズン・ネイチャー
• 「氏」

産経新聞

「ダイタク」吉本大メンバーら　吉本タレント6人書類送検　オンラインカジノ賭博疑い

6人は、お笑いコンビ「ダイタク」の吉本大（40）、「９番街レトロ」のなかむら★しゅん（31）、「ダンビラムーチョ」の大原優一（35）、「ネイチャーバーガー」の笹本はやて（33）、「プリズンクイズチャンネル」の最強の庄田（35）と竜大（31）の各メンバー。

www.sankei.com/article/20250403-N7XOGJ4NGBI2FHCY3IHXH5G5LA/

• ダイタク・9番街・ダンビラ・ネイチャー・プリズン（庄田・竜大）
• 「メンバー」

東京新聞

吉本タレント６人を書類送検　オンラインカジノ賭博疑い

６人は、お笑いコンビ「ダイタク」の吉本大（４０）、「ダンビラムーチョ」の大原優一（３５）、「９番街レトロ」のなかむら★しゅん（３１）、「ネイチャーバーガー」の笹本はやて（３３）、「プリズンクイズチャンネル」の竜大（３１）と最強の庄田（３５）の各メンバー。

www.tokyo-np.co.jp/article/396054

• ダイタク・ダンビラ・9番街・ネイチャー・プリズン
• 「メンバー」

NHK

吉本興業所属タレント6人書類送検 オンラインカジノで賭博疑い

書類送検されたのは、吉本興業に所属する▽「ダイタク」の吉本大さん（40）▽「9番街レトロ」のなかむら★しゅんさん（31）▽「ダンビラムーチョ」の大原優一さん（35）▽「ネイチャーバーガー」の笹本はやてさん（33）▽「プリズンクイズチャンネル」の竜大さん（31）と最強の庄田さん（35）の合わせて6人です。

www3.nhk.or.jp/news/html/20250403/k10014768581000.html

• ダイタク・9番街・ダンビラ・ネイチャー・プリズン
• 「さん」

日テレ

吉本興業タレント6人　オンラインカジノ賭博の疑いで書類送検

「ダイタク」吉本大さん（40）、「9番街レトロ」なかむら★しゅん（中村瞬）さん（31）、「プリズンクイズチャンネル」の竜大（福永竜大）さん（31）と最強の庄田（庄田健裕）さん（35）、「ダンビラムーチョ」大原優一さん（35）、「ネイチャーバーガー」笹本はやて（笹本颯）さん（33）のあわせて6人です。

news.ntv.co.jp/category/society/a1498682f99643f9944fd26ee89e0ce6

• ダイタク・9番街・プリズン・ダンビラ・ネイチャー
• 「さん」

TBS

【速報】吉本興業所属タレント6人が書類送検へ　オンラインカジノで賭博の疑い 「ダイタク」吉本大メンバーや「9番街レトロ」なかむら★しゅんメンバー　警視庁

書類送検されるのは、▼「ダイタク」吉本大メンバー（40）、▼「9番街レトロ」なかむら★しゅんメンバー（31）、▼「プリズンクイズチャンネル」竜大メンバー（31）、▼「プリズンクイズチャンネル」最強の庄田メンバー（35）、▼「ダンビラムーチョ」大原優一メンバー（35）、▼「ネイチャーバーガー」笹本はやてメンバー（33）の吉本興業所属のタレント6人

newsdig.tbs.co.jp/articles/-/1830493?display=1

• ダイタク・9番街・プリズン・ダンビラ・ネイチャー
• 「メンバー」

フジテレビ

吉本興業「ダイタク」吉本大さん・「9番街レトロ」なかむら★しゅんさん・「ダンビラムーチョ」大原優一さんら6人を賭博の疑いで書類送検　警視庁

書類送検されたのは、吉本興業のお笑い芸人「ダイタク」の吉本大さん（40）、「ダンビラムーチョ」の大原優一さん（35）、「9番街レトロ」のなかむら★しゅんさん（31）、「プリズンクイズチャンネル」の竜大さん（31）と最強の庄田さん（35）、「ネイチャーバーガー」の笹本はやてさん（33）

www.fnn.jp/articles/-/852142

• ダイタク・ダンビラ・9番街・プリズン・ネイチャー
• 「さん」

テレビ朝日

【速報】吉本興業所属の芸人6人を書類送検　オンラインカジノで賭博容疑　警視庁

　「吉本興業」のお笑い芸人「ダイタク」吉本大氏（40）ら6人

news.tv-asahi.co.jp/news_society/articles/000415520.html

• ダイタク　ら
• 「氏」

テレ東

吉本興業所属の芸人6人　オンラインカジノで書類送検　吉本「再発防止に取り組む」

吉本興業所属のタレント6人が書類送検

txbiz.tv-tokyo.co.jp/you/news/post_315449

Permalink | 記事への反応(0) | 07:37

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■anond:20250321183422

NPとかPaidyみたいなやつ？

あれって審査落ちるんじゃないの？

Permalink | 記事への反応(1) | 18:35

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■俺はね、やっぱり哲学も純粋数学も役に立たねぇなって思っちまうんだよな

俺はね、やっぱり哲学も純粋数学も役に立たねぇなって思っちまうんだよな。

だが、その瞬間、パラドクスに陥る。この思考自体が哲学的命題であり、その論理構造は数学的基盤に依拠している。

まさにゲーデルの不完全性定理を体現してるわけだ。

クソッ、頭の中で超弦理論とカラビ・ヤウ多様体が交錯し始めやがった。

11次元の時空間で、プランク長のスケールでの量子重力効果を考慮すると、存在そのものが確率的な様相を呈し、ハイゼンベルクの不確定性原理が存在論にまで拡張される。

昨日なんざ、スーパーでリンゴ買ってて、突如としてペアノの公理系からZFC集合論に至る数学基礎論の系譜が脳裏に浮かんだ。

そして、ゲーデルの不完全性定理とコーエンの強制法を経て、continuum hypothesisの独立性にまで思考が飛躍。

これって、日常的現実と数学的抽象の境界の曖昧さを示唆してんじゃねぇのか？

帰り道、ガキどもがニーチェの永劫回帰について議論してんの聞こえてきて、思わず「お前ら、ウィトゲンシュタインの『論理哲学論考』読んだか？言語の限界が世界の限界だぞ！」って叫んじまった。

だが同時に、後期ウィトゲンシュタインの言語ゲーム理論も考慮に入れねぇとな。

あぁ、またフッサールの現象学的還元とハイデガーの存在論的差異の狭間で思考が揺れ動いてきやがる。

哲学者どもは、こんな認識論的アポリアの中でメシ食ってんのか。

数学者連中だって、ラングランズ・プログラムの壮大な構想の中で、数論幾何と保型形式の深遠な関係に魅了されてるんだろうな。

正直、俺もそんな純粋知性の探求に身を捧げられる連中が羨ましい。

日々の下らねぇ現実に囚われてりゃ、位相幾何学におけるポアンカレ予想の証明やら、P≠NP問題の解決なんて夢のまた夢だからよ。

ったく、人生ってのは、まるでリーマンゼータ関数の非自明な零点の分布みてぇだな。

複雑で、規則性を秘めてそうで捉えどころがねぇ。

でも、その美しさと深遠さに魅了されずにはいられねぇ。

くそっ、また「Principia Mathematica」と「存在と時間」を同時に読み返したくなってきやがった。

超越論的現象学と圏論の類似性でも考察すっか。

Permalink | 記事への反応(0) | 00:33

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■anond:20250222022131

執筆ソースはこっちにまとめとく

# 赤いきつねCM炎上騒動におけるソーシャルメディア分析と非実在型炎上論争の検証

Citations:

[1] ttps://note.com/adeliae_note/n/ncae8ffbb1202

[2] ttps://news.yahoo.co.jp/expert/articles/cbd76fef3b99ae65557e10493afd396c19cd5e8e

[3] ttps://note.com/kakuyosan/n/n6a58bef56b06

[4] ttps://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/expert/articles/cbd76fef3b99ae65557e10493afd396c19cd5e8e

[5] ttps://www.itmedia.co.jp/news/articles/2406/12/news110.html

[6] ttps://note.com/m_takuya/n/n687b0d559044

[7] ttps://agora-web.jp/archives/250219211135.html

[8] ttps://www.onecruise.co.jp/degiodegiko/x-post-like-search/

[9] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/0c4fa2b4bc18deca78b24006e561edf3e5f40af4

[10] ttps://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14311131584

[11] ttps://blog.goo.ne.jp/shimatyi/e/92185851805c5317e540668073fbb867

[12] ttps://www.jprime.jp/articles/-/35686?display=b

[13] ttps://news.yahoo.co.jp/pickup/6529933

[14] ttps://twitter.com/momotaro_a_gogo/status/1891490562584252443

[15] ttps://x.com/riddi0908/status/1891496168774844479

[16] ttps://x.com/LawyerFunabashi/status/1891512361640771871

[17] ttps://diamond.jp/articles/-/359689

[18] ttps://realtime.yahoo.co.jp/realtime/search/tweet/1708135198075040237?ifr=tl_tw

[19] ttps://x.com/2jisoko/status/1891596121820078270

[20] ttps://search.yahoo.co.jp/web/savepref?ei=UTF-8&pref_done=https%3A%2F%2Fsearch.yahoo.co.jp%2Frealtime%2Fsearch%3Fp%3D%25E8%25B5%25A4%25E3%2581%2584%25E3%2581%258D%25E3%2581%25A4%25E3%2581%25AD%26ei%3DUTF-8&rtsrch_img=1

[21] ttps://x.com/joymanjoyman/status/1590633588198113283

[22] ttps://shueisha.online/articles/-/253129

# 赤いきつねCM炎上を契機とした法制度的対応の動向分析

Citations:

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[27] ttps://diamond.jp/articles/-/359689

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[29] ttps://www.risktaisaku.com/articles/-/100054

[30] ttps://coki.jp/article/column/47374/

[31] ttps://diamond.jp/articles/-/359836

[32] ttps://www.dentsu.co.jp/knowledge/ad_nenpyo.html

[33] ttps://www.excite.co.jp/news/article/Joshispa_1345764/

[34] ttps://news.livedoor.com/article/detail/28200079/

[35] ttps://diamond.jp/articles/-/195239

[36] ttps://www.jiaa.org/katudo/gdl/keisaikijun/

[37] ttps://diamond.jp/articles/-/359689?page=3

[38] ttps://news.yahoo.co.jp/pickup/6530095

[39] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/9d5995f5b75d24cc9abd677a8370151cfef6d6af

[40] ttps://news.biglobe.ne.jp/economy/0217/prt_250217_1740866668.html

[41] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/4da3dbd95e212a0aa6adefafe24ca756df7a2347

[42] ttps://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.itmedia.co.jp/news/articles/2502/19/news071.html

[43] ttps://www.iza.ne.jp/article/20250221-OIO2FRQSEZEVZIJNTW4ZIBZ5PM/

[44] ttps://news.livedoor.com/article/detail/28196062/

[45] ttps://toyokeizai.net/articles/-/218155

[46] ttps://www.city.inabe.mie.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/002/463/71-01-20.pdf

[47] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/9c4cbac087e8e5798e6fc386b4f6b7d5fcfa4731

[48] ttps://toyokeizai.net/articles/-/857193?display=b

[49] ttps://diamond.jp/articles/-/359671

[50] ttps://news.livedoor.com/topics/detail/28198614/

[51] ttps://www.iwate-np.co.jp/article/oricon/2369494

[52] ttps://toyokeizai.net/articles/-/854772?display=b

[53] ttps://www.soumu.go.jp/menu_hourei/s_houritsu.html

[54] ttps://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q13311248908

[55] ttps://news.yahoo.co.jp/pickup/6529966

[56] ttps://www.sankei.com/article/20250221-5QUZLINU2VJALN2RLTVDTSA7XU/

[57] ttps://news.yahoo.co.jp/articles/ebbf096ddbe442d079c6e0104511a798fcc541e7

[58] ttps://www.chunichi.co.jp/article/571017

Permalink | 記事への反応(0) | 02:24

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■anond:20250216022501

このコメントは、コンピューターサイエンスと人工知能の分野における「問題」と「タスク」の用語の使い分けに関する興味深い観察を提示しています。

「P対NP問題」のような理論的コンピューターサイエンスの文脈では、「問題」という用語が適切に使用されています。これは、特定の計算問題の複雑性クラスを扱う理論的な枠組みを指しています。

一方、LLM（大規模言語モデル）の文脈では、「タスク」という用語がより適切だと指摘されています。これは、LLMが多様な応用に使用される汎用的なツールであるためです。LLMは、テキスト生成、質問応答、要約など、様々な「タスク」を実行するように設計されています。

コメントの最後の部分は、数学の分野では例外的に「問題」という用語が適切に使用される可能性を認めています。例えば、Alpha Geometry 2のような特化型AIシステムが数学の「問題」を解くという表現は理解できるとしています。

しかし、LLMの一般的な用途は数学以外の広範な分野にわたるため、「タスク」という用語の方が適切だと主張しています。これは、LLMが特定の「問題」を解くというよりも、様々な「タスク」を実行するように設計されているという認識を反映しています。

この区別は、理論的コンピューターサイエンスと実用的なAI応用の間の用語の違いを浮き彫りにしています。「問題」は理論的、抽象的な文脈で使用され、「タスク」は実際の応用や実行可能な作業を指す傾向があります。

Permalink | 記事への反応(0) | 02:50

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■anond:20250216022254

「P対NP問題」とかの文脈では「問題」はわかるんだよ

LLMを使ったらそれは「タスク」だろ😂

まあAlpha Geometry2で数学の「問題」を解く、というならわかるが、一般的に言ってLLMは数学以外の汎用目的だろ😂

Permalink | 記事への反応(1) | 02:25

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■おい自称駆け出しプログラマー、聞いてるか？

まず、アルゴリズムの根幹を成す計算複雑性について。O(n)やO(log n)といった表記は表面的な理解に過ぎない。真に重要なのは、問題の本質的な計算困難性だ。P≠NP予想を例に取ろう。この未解決問題は、効率的に解ける問題と解けない問題の境界を定義している。初心者は単にアルゴリズムを暗記するのではなく、この根本的な概念を理解せねばならない。

次に、データ構造。単純な配列やリンクドリストの理解では不十分だ。高度な自己平衡二分探索木、例えばレッドブラック木やAVL木の内部動作を完全に理解し、それらを一から実装できるレベルを目指すべきだ。さらに、アモーティゼーション解析を用いて、これらのデータ構造の操作の平均時間計算量を厳密に証明できる能力も必要不可欠だ。

ハッシュテーブルについても深く掘り下げよう。単純なチェイニングや線形探索法では不十分だ。完全ハッシュ法、クックーハッシュ法、オープンアドレス法における様々な探索手法（二次探索法、ダブルハッシュ法など）の利点と欠点を理解し、具体的な問題に応じて最適な方法を選択できるようになるべきだ。

グラフアルゴリズムにおいては、単にダイクストラ法やクラスカル法を知っているだけでは不十分だ。フロー・ネットワークにおける最大フロー最小カット定理やディニッツのアルゴリズム、さらにはグラフマイナー理論やロバートソン・シーモアの深い結果まで理解する必要がある。

動的計画法は、単純な最長共通部分列問題やナップサック問題を解くだけでは足りない。bitDPやMonge DPなどの高度なテクニック、さらには凸包トリックを用いた最適化まで習得すべきだ。

最後に、乱択アルゴリズム。単純なモンテカルロ法やラスベガス法の理解では不十分だ。シャーマン・モリソンの公式を用いた行列の高速な逆行列計算や、ジョンソン・リンデンシュトラウスの補題を用いた次元削減技術など、確率論と線形代数を駆使した高度な手法まで理解する必要がある。

これらは全て、真のプログラマーが持つべき基礎的な知識の一部に過ぎない。初心者は、これらの概念を深く理解し、実際の問題に適用できるレベルを目指すべきだ。そして常に、より深い数学的洞察と抽象的思考を追求し続けねばならない。

Permalink | 記事への反応(1) | 12:36

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■anond:20250107213107

np

Permalink | 記事への反応(1) | 21:33

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■2024年どこのサイトが最もはてブのホットエントリに入ったか

日毎の人気エントリーに何ページエントリーされたか、ドメインごとに集計

2023年どこのサイトが最もはてブのホットエントリに入ったか anond:20240104215252

Permalink | 記事への反応(2) | 13:42

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■anond:20241115135036

漢文ルートに行ったら面白い。

俺も小学校のプログラミング教師になって「子曰く」ののりで「import numpy as np」とか言いたい。

Permalink | 記事への反応(0) | 13:55

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■まずチェックするBluesky公式アカウント

まぁいっぱいあるんだけど動いてるとか動いてないとかあるので、著名アカウントということで。入ってなかったとか落ち込まないでね抜けてるだけ。多分あとから見直すと懐かしくなりそう。

公式全体まとめは

https://bluesky-official-accounts.vercel.app/

その他は各自で補足。

■ナウル共和国政府観光局

@nauru-japan.bsky.social

■あきほ@秋田県会館

@akitainuho.bsky.social

■Lula（ブラジル大統領）

@lulaoficial.bsky.social

■京都府消費生活安全センター

@kyotoshohisen.bsky.social

■CNN（英語）

@cnn.com

■The New York Times （英語）

@nytimes.com

■日経サイエンス

@nikkei-science.com

■日経電子版

@nikkei.com

■産経ニュース

@sankei.com

■47NEWS

@47news.jp

■GIGAZINE

@gigazine.net

■GIZMODO JAPAN

@gizmodojapan.bsky.social

■ロケットニュース24

@rocketnews24.bsky.social

■本の話@文藝春秋BOOKS

@books.bunshun.jp

■虚構新聞社

@kyoko-np.net

■鉄道プレスネット

@railpress.bsky.social

■ウェザーニュース

@weathernews.jp

■葬送のフリーレン 公式

@frieren.websunday.net

■アベツカサ

@abetsukasa.bsky.social

■toco

@tocodot.bsky.social

■からめる

@purinharumaki.bsky.social

■CLAMP公式

@clamp-official.bsky.social

■lack

@lalalalack.bsky.social

■カナヘイ

@kanahei.bsky.social

■ケースワベ

@ksuwabe.bsky.social

■しろまんた

@shiromanta.bsky.social

■タケウチ リョースケ

@takeuchiryosuke.bsky.social

■つくしあきひと

@tukushi.bsky.social

■ナガノ

@ngntrtr.bsky.social

■山本崇一朗

@udon0531.bsky.social

■岸田メル

@kishidamel.bsky.social

■末次由紀

@yuyuyuyu.bsky.social

■横槍メンゴ

@yorimen.bsky.social

■海野つなみ

@uminotsunami.bsky.social

■福地翼

@fukuchi-tsubasa.bsky.social

■『ゴールデンマン』漫画公式

@goldenmancomic.bsky.social

■吉田恵里香

@erikayoshida.bsky.social

■品田遊（ダ・ヴィンチ・恐山）

@shinadayu.bsky.social

■結城浩 / Hiroshi Yuki

@hyuki.net

■野木亜紀子

@nog-ak.bsky.social

■岩波書店

@iwanami.co.jp

■早川書房公式

@hayakawa-online.co.jp

■桜井 政博

@sora-sakurai.bsky.social

■須田景凪 バルーン

@balloon0120.bsky.social

■平野文

@fumi23.bsky.social

■潘めぐみ

@meghanmeg.bsky.social

■田中理恵

@tanakarie.bsky.social

■置鮎龍太郎

@chikichikiko.bsky.social

■Filmarks（フィルマークス）

@filmarks.com

■シネマトゥデイ

@cinematoday.jp

■映画.com

@eiga.com

■なだぎ武

@ogiginagi.bsky.social

■吉川きっちょむ

@kittyom.bsky.social

■有吉弘行

@ariyoshi.bsky.social

■有野△。

@arimoro415.bsky.social

■牛沢

@ushizawa.bsky.social

■松丸亮吾

@ryogomatsumaru.riddler.co.jp

■足立梨花

@adacchee.bsky.social

■ぷらいべったー

@privatter.net

■靴下屋-Tabio タビオ株式会社

@tabio.com

Permalink | 記事への反応(3) | 00:51

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■[埼玉県][川口市][多文化共生][ホワイトフライト]

ホワイトフライト・セグリゲーション

ホワイト・フライト - Wikipedia

2011年の国勢調査では、ロンドンの人口の50％未満が白人であり、

ロンドンには白人のイギリス人が人口の20％を下回る地域もあることが初めて判った。

2005年の報告によると、英国内の白人の移動は主に少数民族の多い地域から白人の多い地域への移動であり、

多くの移民が首都に定住したため、

白人のイギリス人家族はロンドンから引っ越した。

w.wiki/BHnh

埼玉県川口市など

住民が「怖くて道を歩けない」と嘆く埼玉県川口市「外国人ドライバー暴走事故」続発の異常実態 | アサ芸プラス

恐怖ライブ「埼玉の川口市の人口が毎月1000人ずつ減っているという！このままでは川口が丸々スラムになる恐れもある？！」

2022年度、埼玉県警統計では犯罪発生件数は1位が川口市で4,437件

2位が越谷市で2,772件

川口市の独走状態

蕨市は695件(日本一小さな市)

大宮区は1,588件（繁華街）

x.com/Prof_Shigeru/status/1838966182206149028

pbs.twimg.com/media/GYVR_jlXAAAdIU0?format=jpg

x.com/Prof_Shigeru/status/1838977468558139772

x.com/Prof_Shigeru/status/1838961210710253685

難民申請

https://x.com/lico334/status/1824889598474080536

クルド人密入国者が不法移民に英国の亡命制度を騙す方法を教えた衝撃的な瞬間：

犯罪のボスが移民に、英国に来た政治的理由があると偽り、

「絶対に」帰国させられないようにアドバイスしていたことが調査で明らかになった。

ビデオを見ると、密入国者たちが笑いながら冗談を言い、

制度をごまかす方法を教えていた。

1 October 2023

www.dailymail.co.uk/news/article-12578125/Kurdish-smugglers-cheat-Britain-asylum-system.html

ドイツの判決「トルコのクルド人迫害を認定しない」【日本語訳】(12,000文字over) - 美桜

2021年、ドイツのミュンヘン行政裁判所は、「トルコ政府によるクルド人迫害は認められない」とする判決を下しました。

出典：

BeckRS 2021, 35315

https://note.com/uruwashisakura/n/n2d43184a9ad2

x.com/UruwashiSakura/status/1825311164798255356

亡命トルコ、未成年の子供を持つ家族、男性の姉妹のPKK / YPGの疑い、偽造逮捕状の提出、証明書。

31

総人口は約8200万。

人口は約1300万人を生きています。 最大1500万。トルコのクルド人。

クルド人はトルコで最大の少数民族を代表しています。

彼らの祖先だけのために。

連邦外務省の現在の状況報告によると、彼らはいかなる国家弾圧の対象にもなりません。

54

c)ドイツでの亡命申請後の強制送還は、

トルコでの非人道的または品位を傷つける扱いまたは処罰にもつながりません。

www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2021-N-35315?hl=true

ドイツ、難民申請が却下されたトルコ人の強制送還を強化

x.com/TheInsiderPaper/status/1839771999297778033

insiderpaper.com/germany-says-to-step-up-deportations-of-failed-turkish-asylum-seekers/

ドイツはトルコと合意し、トルコ移民13,500人をトルコへ大量送還することになった。

毎週500人の移民が国外追放されるだろう。

x.com/EuropeInvasionn/status/1839696124103233814

www.n-tv.de/politik/Berlin-schiebt-Tausende-Asylbewerber-in-die-Tuerkei-ab-article25257137.html

クルド人は難民ではない？「その答えは十分に説明した」　トルコ大使

国会には選挙を経たクルド系議員

日本は７０カ国・地域に対し短期滞在のビザを免除。

このうち中東地域はトルコ、イスラエル、ＵＡＥ、カタールの４カ国。

一方で平成元年からパキスタンとバングラデシュに対し、４年からイランに対し、それぞれ免除を停止している

www.sankei.com/article/20240102-AT5TBD7I6JPQJEW243ZAIQS6VE/

中学生に性的暴行したクルド人は難民申請中だった　地元市議は「実態を正しく直視するべき」

www.dailyshincho.jp/article/2024/04050558/?all=1

機動隊を相手に「クルド人100人」大乱闘事件の“真相”　埼玉県川口市に2000人のクルド人が住み着いたワケ

www.dailyshincho.jp/article/2023/08041700/

警察官を暴行する在日クルド人 【埼玉県・川口市・kurdish vs Japanese police】

https://www.youtube.com/watch?v=X1RDsNDz4ek

埼玉県川口市

車道横断外国人

https://x.com/yakki8991/status/1840181322939318408

川口市

信号無視

https://www.youtube.com/watch?v=l5fxV9GGgvE

川口市

日本のルールは通用しません

www.youtube.com/watch?v=RJP17abY4GQ

x.com/MatsumotoKatsuy/status/1833012303781880055/video/2

x.com/MatsumotoKatsuy/status/1833012303781880055

爆音クルドカー

x.com/zenden_55/status/1807317968499671162/video/1

x.com/zenden_55/status/1807317968499671162/video/2

180キロ？

x.com/alice20231005/status/1840281270158504423

140キロ？

x.com/prisonridge/status/1840346233766130046

川口の死亡ひき逃げ事件、トルコ国籍の少年逮捕　無免許で乗用車運転「怖くなって逃げた」

www.sankei.com/article/20240927-3QVS4D74HZK37GQE3B62SXNEFA/

少年逮捕…父の車で死亡ひき逃げ　車体は大破損、ガラス割れるも「事故していない」…出国しようとしていた

川口市

トルコ国籍で職業不詳の少年（19）

www.saitama-np.co.jp/articles/10041/postDetail

自宅に乗用車が突っ込み、塀が大破した。

隣接の集合住宅に住む

クルド人らが代わる代わる使っていた車だった。

しかし、警察に届けても

「運転者を特定できない」と言われ、

捜査はうやむやになった。

www.sankei.com/article/20230901-TWSMNX3LMZN53PX32ZALYE64SM/

「2年前、同級生の家にクルド人の車が突っ込んできて。

その後すぐ、クルド人が15人ほどすごい勢いで集まってきたんです。

彼ら、声がとても大きくて、

『むしろ悪いのはそっちだ』と意味不明の主張をしていました」

www.dailyshincho.jp/article/2024/05060559/

猛スピードで逆走…”酒気帯び”で死亡事故 衝突の瞬間

埼玉・川口市で一方通行を逆走した車が交差点に進入。男性1人が乗った車と衝突

→衝突された車を運転していた男性が死亡

x.com/hst_tvasahi/status/1840373433877803107

警官に在留カードを見せない

x.com/Parsonalsecret/status/1819014395734741035

警官の職務質問に集団で抗議

youtube.com/watch?v=CqWDdT02450

職質されたら警察署を包囲

tinyurl.com/shokushitsu

不法投棄の山を積み上げ、トルコにトンズラ

tinyurl.com/4ca75z2e

クルド人らの不法投棄問題

tinyurl.com/3t4e8yyy

議員を威嚇

tinyurl.com/giin-ikaku

トルコ大使館前で乱闘

tinyurl.com/taishikan-rantou

歩き花火

x.com/martytaka777/status/1840528899891220512

イギリスは実際にもう主要都市の市長、知事、国会議員、首相がイスラム教徒、アフリカ系、インド系ですよ。

x.com/May_Roma/status/1840683797529903331

外国人からしたら日本は天国

https://x.com/emoemo78354888/status/1839567037947093031

[多文化共生][移民統合][ホワイトフライト][セグリゲーション]

「Multikulti（ドイツ語で「ダイバーシティを尊重する態度」の意）は全くの失敗だった」

2010年、ドイツのメルケル首相

「イギリスでの多文化主義は失敗した」

2011年、イギリスのキャメロン首相

「多文化主義は明らかに失敗だった」

2011年、フランスのサルコジ大統領

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■人気エントリーのアルゴリズム変更ではてブのドメインの比率は変わったか 2024年8月

はてブのホットエントリを増田が占有する率が歴史的な高さになっていたので久しぶりに集計。

増田にばかり目がいっていたが集計したらTogetterのほうが増田よりさらにたくさん入っていた。

8月31日に「はてブで人気の新聞ランキング」という増田が投稿されていて https://anond.hatelabo.jp/20240831171744 はてブには朝日と東京新聞の記事が多くて読売が少ないと書かれていたけれど、直近の8月では読売が朝日や東京新聞よりも数多く人気エントリーになっていたらしい。読売が勢力を伸ばしたというよりは朝日、東京新聞のほうが増田に食われて減らした感じである。

2024年8月 全329ドメイン

anond:20240104153348

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■[多文化共生][外国人][トルコ][クルド][Kurd]

出稼ぎ

川口クルド人「出稼ぎ」報告書、浜田議員が法務省から入手し公表　産経確認文書と同一

www.sankei.com/article/20241216-WW4KOSDPGFKEZLSUM742P6RYJA/

平成16年　法務省報告書

drive.google.com/drive/folders/1weTtwvrEYqu9f7aitIwLQ8vMqTk_ym2G

トルコ人へのノービザ（査証免除）を一時停止か廃止にしてください！トルコ人が欧米に行くにはビザが必須です！

Visa requirements for Turkish citizens

https://en.wikipedia.org/wiki/Visa_requirements_for_Turkish_citizens

クルド　ノービザ　難民申請

https://tinyurl.com/4xke9x23

難民　保護費

https://tinyurl.com/mttevzf4

クルド人は難民ではない？「その答えは十分に説明した」　トルコ大使

国会には選挙を経たクルド系議員

日本は７０カ国・地域に対し短期滞在のビザを免除。

このうち中東地域はトルコ、イスラエル、ＵＡＥ、カタールの４カ国。

一方で平成元年からパキスタンとバングラデシュに対し、４年からイランに対し、それぞれ免除を停止している

https://www.sankei.com/article/20240102-AT5TBD7I6JPQJEW243ZAIQS6VE/

クルド人密入国者が不法移民に英国の亡命制度を騙す方法を教えた衝撃的な瞬間：

犯罪のボスが移民に、英国に来た政治的理由があると偽り、

「絶対に」帰国させられないようにアドバイスしていたことが調査で明らかになった。

ビデオを見ると、密入国者たちが笑いながら冗談を言い、

制度をごまかす方法を教えていた。

1 October 2023

www.dailymail.co.uk/news/article-12578125/Kurdish-smugglers-cheat-Britain-asylum-system.html

2021年のドイツのミュンヘン行政裁判所の判決

「トルコ政府によるクルド人迫害は認められない」

https://anond.hatelabo.jp/20240908091610

英国内務省

国別情報及び情報ノート

トルコ：クルド人

www.moj.go.jp/isa/content/001368785.pdf

Country policy and information note: military service, Turkey

www.gov.uk/government/publications/turkey-country-policy-and-information-notes/country-policy-and-information-note-military-service-turkey-october-2023-accessible

難民保護費を不正受給の疑い　トルコ籍の男逮捕 - 日本経済新聞

容疑者は04年に他人名義のパスポートで入国。

06年に難民申請したが認められず、異議申し立てを繰り返している。

www.nikkei.com/article/DGXNASDG23018_T20C12A2CC0000/

難民申請4回却下でも解体業を経営する「川口市のクルド人」の本音（前編）

「送還忌避」のため5回目の難民申請中

兄は偽造パスポートで日本に入ってきた。それ以来ずっと日本にいる

www.fsight.jp/articles/-/50220

A氏らの難民不認定処分等取消訴訟は最高裁で敗訴

関係者によると、A氏は最初の来日後、退去強制令書の発付を受けて、いったん帰国した。

www.fsight.jp/articles/-/50221

欧州｢移民受け入れ｣で国が壊れた4ステップ

toyokeizai.net/articles/-/256915

トルコ国籍者の難民申請５・４倍増の２４００人で過去最多　大半は川口のクルド人か

2024/3/26 11:00

www.sankei.com/article/20240326-YU7VAU6V6NL53LVFIHYAZVAYSE/

2006年~2022年までに日本で難民申請したトルコ国籍のクルド人は9,710人(法務省資料)。

x.com/Catsuzuchan_02/status/1830179686514901075

殺人未遂などの容疑でトルコ人4人逮捕／川口署

ameblo.jp/countrynews/entry-11584893404.html

インターポールによると、PKKはヨーロッパの違法麻薬取引市場の実に8割を支配している。

https://globe.asahi.com/article/13578689

ＰＫＫは分離独立を目指してテロ活動を行っており、１９９０年代から４万人のトルコ国民を犠牲にしてきた。

www.sankei.com/article/20240102-WS7FBLTYMNL2BDYWHCOWYOY6IY/

オランダ社会への統合と「クルド人問題」: クルド組織と第2世代の活動を中心に

オランダに居住し、トルコに背景を持つクルド系住民が、トルコでのクルド人の独立や連邦制を要求する政治活動をどのように展開してきたのか。

www.amazon.co.jp/dp/4842065958

甘ったれるな、クルド人

x.com/simondylan1962/status/1834519958279335956

この難民申請が事実ならば、日本は●められてるな！

↓

https://x.com/lico334/status/1824889598474080536

難民申請の理由に「近隣トラブル」遺産相続や夫婦げんかも　弁護士ら保証も１４００人逃亡

来日→期間満了→申請の「手順」

www.sankei.com/article/20240512-GAWTE5Y5ZJJDPFUN2V5TUPK52U/

「アバレルヨー」絶叫、放尿、脱糞も　不法滞在者、強制送還の実態　チャーター機代２億円超

www.sankei.com/article/20230916-PR4AF3L73RJ5JNWQ52KCTW5QLQ/

国外退去の旅券、イランとトルコ大使館が発給拒否　日本に不法滞在、数百人

2017/7/13 07:00

イラン大使館は産経新聞の取材に旅券の発給拒否を認め「憲法とその他の関連法に基づき、居住地の変更を強制することはできない」と説明。

トルコ大使館は期限までに回答がなかった。

www.sankei.com/article/20170713-2O72EMTXIRNKDCB76VFQHYUKKQ/

「代々木公園のイラン人」はなぜ激減したか　ビザ免除停止の陰に入管幹部の英断

www.sankei.com/article/20240503-K6MIHLMNIZJ6RLTDTTBLRTYM4Q/

.

しかし、それが裏目に出て、現在ドイツの犯罪の統計を見ると、その頂点にいるのがクルド・マフィアとレバノン・マフィアだ。

彼らの犯罪は多岐にわたり、すでに様々な利権を獲得、暗躍できる法律のグレーゾーンも拡大している。

下手に告発すれば、裁判で検察が負ける可能性も高いというから、彼らはまさにビジネスライクで、プロなのだ。

www.mag2.com/p/news/566634/2

難民申請中

難民申請中に女性乱暴容疑、トルコ人２人逮捕

ＪＲ赤羽駅構内で、酒に酔った３０歳代女性に

「大丈夫ですか」と声をかけて

駅近くの公衆トイレに連れ込み、乱暴して

財布から現金約９０００円を奪った疑い。

tinyurl.com/daijoubu-desuka

tinyurl.com/seiboukou

女子中学生に性暴行の容疑者、

難民申請中のクルド人　

トルコ生まれ川口育ちの「移民２世」　

外国人は強姦し放題？川口市　クルド人　強姦事件（育成条例違反に罪名落ち）公判の感想

www.youtube.com/watch?v=ET48HfVXUG0

略取？誘拐？

20代男性

川口市神根地区

ランニング中の女性を集団で追いかけ回して車に連れ込もうとする。

tsukuba.repo.nii.ac.jp/record/2005425/files/DA010171.pdf

共生？！

「日本人がわれわれに合わせるべき」埼玉県の「クルド人問題」当事者らに話を聞くと衝撃の答えが…

市議は「多文化共生は不可能」

www.dailyshincho.jp/article/2024/02030557/

日本在住トルコ人

「自分の国でしてた行動をそのまま（日本で）すると

それは日本の方から『迷惑』『悪いこと』と見られる意識はないと思う

ただ自分らしく生きているだけだと思う」

x.com/hide_Q_/status/1802108488992321850

スーパー閉店前に、半額になった食品を大量買いし、翌日、不味かったと返金要求。

x.com/GOROTS/status/1778283562984440021

超家父長的なコミュニティで繰り返される悲劇

父親が娘たちの命を狙い続ける─「名誉の殺人」で妹を失った女性が語る壮絶な半生

20歳のバナズを何時間も拷問しレイプしたあげく、絞殺した。

南ロンドンのクルド人コミュニティは「沈黙の掟」を守り、

この件に関するロンドン警視庁の捜査を妨げ、それを拒んだ。

courrier.jp/news/archives/294458/

Kurds, Mafias and Legal Advice

amimagazine.org/2018/04/25/kurds-mafias-and-legal-advice/

クルド人のチンピラたちは、ドイツのビジネスマンたちに毎月保護費を支払うように言っている。

警察が捜査すると、クルド人は笑いながら、「俺たちの方が数が多いんだ 」と言って、警察に立ち去るように言う。

それはたわいもない自慢話ではない。

警察がギャングの一人を逮捕しようとすると、

携帯電話が鳴り響き、通りは抗議する何百人ものクルド人で埋め尽くされる。

腐ったウジ付生肉

数年前の出来事。

当時川口の隣の市に居住→近所にトルコ人の一家が来た。

ある日から我が家の前に違法駐車が数ヶ月。

移動後、腐ったウジ付生肉を撒かれ（ケバブ屋店主）。

その後なぜか全く交流ない我が家が脅迫され。

脅迫は「仲間を呼ぶぞ」をもっと怖い表現で。

今の川口は当時を思い出します。

https://x.com/tmk1975/status/1688191123083415552

救急受け入れ５時間半停止

病院でクルド人「１００人」騒ぎ、

救急受け入れ５時間半停止　

埼玉・川口

www.sankei.com/article/20230730-HM3RDJDY3ZIL7JBAUVPHGX7YSY/

「病院前大乱闘」で逮捕されたクルド人が日本に再入国していた！　羽田で「救急車を呼べ」と叫び、入管施設でハンガーストライキ【スクープその後】

「ハンガーストライキを始めた。脱水や低血糖の症状が出たので仕方なく仮放免の措置を取り、外に出したんです。しかし、手術をした病院に改めて聞いても、右腕についてはこれ以上の治療や処置は不要だという。しかも、昨年入院していた際も、病室で暴れたり、不満を述べたりして大変だったと。そこで強制退去の処分にしました」

www.dailyshincho.jp/article/2024/08190556/

.

警官に暴行

tinyurl.com/shirobai

警官に在留カードを見せない

x.com/Parsonalsecret/status/1819014395734741035

警官の職務質問に集団で抗議

youtube.com/watch?v=CqWDdT02450

職質されたら警察署を包囲

tinyurl.com/shokushitsu

自宅に乗用車が突っ込み、塀が大破した。

隣接の集合住宅に住む

クルド人らが代わる代わる使っていた車だった。

しかし、警察に届けても

「運転者を特定できない」と言われ、

捜査はうやむやになった。

www.sankei.com/article/20230901-TWSMNX3LMZN53PX32ZALYE64SM/

「2年前、同級生の家にクルド人の車が突っ込んできて。

その後すぐ、クルド人が15人ほどすごい勢いで集まってきたんです。

彼ら、声がとても大きくて、

『むしろ悪いのはそっちだ』と意味不明の主張をしていました」

www.dailyshincho.jp/article/2024/05060559/

不法投棄の山を積み上げ、トルコにトンズラ

tinyurl.com/4ca75z2e

クルド人らの不法投棄問題

tinyurl.com/3t4e8yyy

少年逮捕…父の車で死亡ひき逃げ　車体は大破損、ガラス割れるも「事故していない」…出国しようとしていた

川口市

トルコ国籍で職業不詳の少年（19）

tinyurl.com/hikinige

信号無視

tinyurl.com/shingoumushi

議員を威嚇

tinyurl.com/giin-ikaku

トルコ大使館前で乱闘

tinyurl.com/taishikan-rantou

薬物

実は日本の麻薬Gメンが手を出せないルートがあるんです。

https://tocana.jp/2023/09/post_255759_entry.html

若いクルド人難民による薬物使用が増加している。

tinyurl.com/kb4u9jvd

Hüseyin Baybaşin

en.wikipedia.org/wiki/Hüseyin_Baybaşin

コカイン44億円相当を押収　千葉県館山市の漁港　容疑者8人を逮捕

日本人3人とトルコ、イタリア、ギリシャ国籍の28～63歳の5人。

www.asahi.com/articles/ASS7T0PLKS7TOXIE00XM.html

マフィア

クルド人マフィア - Wikipedia

活動範囲

トルコ、イラン、イラク、ドイツ、スウェーデン、イギリス、フランス、アフガニスタン、オランダ、ベルギー、アメリカ、スイス、ノルウェー、ベラルーシ、ロシア

主な活動

武器密売、暗殺、暴行、爆破、自動車窃盗、契約殺人、麻薬密売、恐喝、人身売買、政治への浸透、誘拐、殺人、密輸、警察汚職、警察なりすまし、恐喝、証人脅迫、証人改ざん

ドイツ国内のクルド人マフィア・ギャングは、ドイツの実業家を恐喝し、保護と引き換えに毎月税金を納めさせ、

「俺たちの方が数で勝っている 」と警察を脅すことさえあるという。

w.wiki/Apqa

Kurdish mafia - Wikipedia

w.wiki/Apqb

武装組織

トルコ首都の内務省前で自爆テロ、１人死亡　クルド武装組織が犯行声明

www.cnn.co.jp/world/35209743.html

トルコと日本を行き来。家族はトルコに帰国。

クルド人女性ってどんな生活をしているの？

当時は、ビザをもらえたため、

トルコと日本を行き来しながら

日本の工場でアルバイトをして生計を立てていました。

現在は、難民申請を提出しつつ、

仮放免の身分での生活が続いています。

kenminkoron.org/202407-6757

在日クルド難民Mさん一家へ医療費・学費のご支援を！ ー

家族が困難を乗り越え、日本で一緒に暮らしていけるよう支えてください

ご家族は以前も日本で暮らしていましたが、

2011年の東日本大震災で起きた福島第一原子力発電所の事故をきっかけに、

Ｍさんだけが日本にとどまり、

家族はトルコに帰国しました。

syncable.biz/campaign/6062

クルド人家族「またバラバラに」　全員再会から1年半、10月に離散の危機が迫る　迫害、2度の震災も逃れたが…

2011年に東日本大震災と東京電力福島第1原発事故が起き、被ばくを恐れて妻子はやむなく帰国した。

www.tokyo-np.co.jp/article/353025

トルコの国民皆保険制度

調べたら本当にトルコは国民皆保険制度だった。

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■【石丸伸二vs読売テレビ】反語知らないと事故る！一夫多妻制発言を全文解析【レトリックリテラシー】

https://www.youtube.com/watch?v=9YN1CCGzPSw

今回の題材は石丸氏の「一夫多妻制」発言が波紋を起こした

読売テレビ「そこまで言って委員会NP」と、

石丸氏の著書をめぐる武田砂鉄氏とのやりとりが話題になった

TBSラジオ都知事選開票特番を題材に大人の国語を学びます。

出演者：尾谷昌則（法政大学文学部教授・言語学者）

反石丸派はこの言語学者を論破しないと負けちゃうから大変だね

Permalink | 記事への反応(1) | 20:20

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