糞の山の上ホテル

新卒で国内大手SIer子会社に入り人生に絶望したコミュ障クズが、転職で一発逆転したブログ

ステマ臭いドルツウォッシャーを購入した

TL:DR

  • フロスが面倒なので代替となる本商品を購入した。
  • 使用しても、ザリガニやドブの臭いはしなかったし、血も出なかった。アフィカス死ね。
  • 体感では一定の効果はあるようだが、実際のところ、気休め程度ではないか。
  • 矯正中などの場合はちゃんとした効果があるようだ。

ドルツウォッシャーとは

Panasonicが販売している、口腔洗浄機である。
勢い良く噴射される水で、歯垢を落とすためのものである。

「ドルツウォッシャー」で検索するとサジェストに、「ザリガニ」なんてワードと一緒に出てくる。 どうも、初めて使うときにはザリガニとかドブの臭いがするとかなんとか。
中には、ドルツを使うのを止めたら歯茎がぶよぶよに腫れてやばいことになったとか書いてるやつまでいる始末。
この時点で、盛りすぎてて、典型的なFUDマーケティングにしか見えない。

ちなみに、自分が買ったのは、値段的にも手頃なタンク付きの安いモデルだった。ポータブルなモデルもあるが、水が飛び出るだけの機械に一万円の価値が妥当かは疑問。 panasonic.jp

自分で使ってみてどうだったか?

結論から言うと、自分の場合はザリガニの臭いはしなかったし、血も出なかった。

手軽にできるし、確かに寝る前に使用すると起きたときの口臭が低減された気がする。(体感だが)
しかし、ドルツを使った後にフロスをしてもやっぱり汚れは出るので、完璧に取り除くのは無理みたい。

ザリガニの臭い云々言っている奴らは、ちゃんと歯磨きできていないか、あるいは歯槽膿漏などがかなり進行している状態と思われるので、歯科医に行きプラークコントロールを学んだほうが良い。
単なるアフィカスかステマカスなのかもしれないけど。

結局、効果あんの?

結局のところ、こういう口腔洗浄機って効果はあるんだろうか?と思い自分で調べてみた。 医学系の論文を検索したことがあまりないので、GoogleScholarと、PubMedを使ってみた。 「dental water jet(s)」、[oral irrigator]、「oral irrigation」などのキーワードで調べると良いらしい。

ちょっと横道にそれるが、こういう研究って企業からファンディング受けてたりして、客観性を判断するのが業界人じゃないと難しいからいやなんすよねぇ…
よかったらそういうのを判定する方法を知っている人がいたらコメント欄で教えてほしい。
プロテインサプリメント系の研究などはとくに顕著なイメージがある。

以下にいくつか論文を上げておく。

www.sciencedirect.com 矯正器具をつけた若年層での研究では統計的に有意な結果が得られているようだ。
矯正をしている人に効果があるというのは直感に沿った結果だ。
106名の被験者が参加したって、かなり大規模!ジャーナルは査読付きみたいなので内容は確かだろう。


jdh.adha.org この研究は、literature review であって、メタ分析結果等は提供していない。


www.jstage.jst.go.jp 日本の歯科医による論文。原著論文であれば査読済みっぽいけど、そうなのかな?業界人いたら教えてくれ。
サンプル数がかなり少ない効果が点と、使用している器具がWaterJet社のものである点に注意。
統計的に有意な結果が得られたのは、PCR、PIIなる指標の部分である。
PCRはかなりメジャーな指標のようで、ま〜要するに歯垢の落ち具合ですよね。
ja.wikipedia.org

しかし、結果を見ていて、よくわかんにいのは、コントロール群での二週間後のPCR値が上昇して、それでようやく有意性を示せたって感じに見えてしまっている点だ…
普通に歯磨きを続けていると、これらの値が上昇するって言うことは起こりうるか?穿った見方だけど、わざと手を抜いて歯磨いてない?w
もうちょっとサンプルを増やした大規模・長期の実験結果を見てみたい。結局、歯垢が落ちたところで疾患予防といった効果があるかわからないと意味無いのでは。

まとめ

ということで、特殊な場合(矯正器具をつけている、など)では確かな効果が得られるようだが、それ以外の場合はもうちょっと調べてみないと…いった具合で、効果があると盲信するのは危険っぽい。

なので、気になる人はとりあえず買ってみればいいんじゃね〜程度で、ステマ記事みたいに断然オススメ!とかは言えないと思う。

AMD 4000シリーズ搭載ノートPC情報まとめ

AMD の第三世代Ryzen4000シリーズは、前評判がかなり高い。
自分が知った範囲で、海外の情報などを随時更新していきたい。
ゲーム向けPCばかりなのがちょっとなぁ…あと、日本発売が未定なのばかりで悲しい…

HP

HP ProBookシリーズ wccftech.com

HP Envy シリーズ www.tomshardware.com

ASUS

ROG Zephyrus G14 www.asus.com

TUF-Gaming-A15 www.asus.com

Asus ZenBook UX425

www.notebookcheck.net とにかく薄くて軽い…らしい!

Acer

Swift3, Aspire5 japanese.engadget.com

MSI

bravo15 gadgetrip.jp

Lenovo

Thinkpad Tシリーズ、Lシリーズ、Xシリーズ

pc.watch.impress.co.jp

Dell

Dell G5 15 Special Edition Ryzen

www.anandtech.com

Huawei

Ryzen 4000 Honor MagicBook Pro

www.notebookcheck.net

噂レベルだが…

やはり餅は餅屋

今日はブログのデザインをいじってみたりしたり、GithubPagesをいじってみたりして、CSSやらHTMLと格闘する一日だった。

自分はCSSの専門知識がないので、本当に大変だった。何がどういう意味があるのかも知らないから、本当に面倒。

やっぱりWebデザイナーは偉大ですわ。

とりあえず見出しはこんな感じに変えてみた。

大見出し

中見出し

少見出し

あとは、四角く囲えるものを用意してみたり。

あああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ

codeタグはあるんだけど、それだとやっぱり用途がかわってきちゃうから、専用のCSSを用意しとく。

こんなことしてたら一日が終わってしまった… 次回こそはちゃんとした記事を書きたいところ…

史上最強の脳トレ、二重Nバック課題

筆者は最近二重Nバック課題という脳トレにハマっています。この脳トレは、所謂Nバック課題を更に難化させたテストで、流動性知性の向上に寄与するとされています。

流動性知性とはなにか?心理学者キャッテルによると知性というのは、教育などの経験からなるものと、場当たり的な対応力からなるものの、2つに分けられるとしていて、前者の方を"結晶性知性"、後者を"流動性知性"と呼んだそうです。

要するに、このテストによって地頭が良くなるかもしれませんよ〜、という話なんですが、それについては専門家の間でも見解が別れているようでして。まあ、事の真相は置いておいても、このテストは糞難しくてなかなかチャレンジングで面白いです!やってみれば分かりますが、本当に頭がおかしくなりそうになります!こんな訓練をやって頭が良くならないわけない、と思って筆者は始めてみました。

どういうゲーム?

下記の記事が非常にわかりやすくなっておりますのでご参考ください。 www.nounow.jp

ちなみに筆者は3月頃から始めてもう二ヶ月以上立ちますが、まだN=6で苦戦しています。

効果

RPGのゲームなんかをしていて、ダンジョンを探索している時に「あれ、ここってもう探索したっけ?」と混乱することはありませんか?筆者はそういうことが非常に多かったんですが、二重Nバック課題を始めてから記憶が保てる範囲がすごく長くなった気がします。その他日常生活でも、ちょいちょい短期間記憶が強くなった気がしています。

もちろん、N=1の感想でしかありませんので、当てになりませんので参考程度にしてください。

どうやってやるの?

一応Web上で試せるものはあります。"Dual N-Back"で検索すると色々と出てくると思います。

個人的にはアプリを勧めます。履歴を残すことでテスト成績の上昇具合を把握でき、モチベーションを保つのに役立つからです。

下記のアプリがかなりシンプルで使い勝手が良いと思います。

Dual N-Back: Brain Training

Dual N-Back: Brain Training

  • Roman Dvoynyev
  • ヘルスケア/フィットネス
  • 無料

ゲームのコツ

やってみたらわかりますがこのゲーム、3DS脳トレとか鼻で笑えるぐらいにまじクソみたいに難しいです。筆者の場合、N=2まではまあ余裕なんですが、N=3で結構つまりました。その時に見出したコツがあるので是非みなさん参考にしてみてください。

このゲームのコツは、シークエンシャルで記憶するのではなくて、チャンク(塊)で記憶するというところにあると思います。

例えばN=5のテストで、下記のようなシークエンスを考えてみましょう。

A B C D E  

そんでもって次に来るのが"F"だったとしましょう。シーケンシャルで考えているときは、脳の中で次のような更新処理が起きるイメージです。

  1. 先頭アルファベットのAは不要なので消去し、シークエンスの最初がBであることを意識する。
  2. シークエンスの最後にFを加える。
A B C D E F

こういうイメージです。この更新処理が毎回アルファベットが呼ばれるごとに発生するわけです。 やってみるとわかりますが、これ結構辛いです。アルファベットが呼ばれるたびに現在のシークエンスをチェックして書き換えていくと、記憶が非常に混乱していきます。

ところが、チャンクで記憶していれば、新しいアルファベットが呼ばれるときに起きるのは、

  1. 新しいチャンクに呼ばれたアルファベットを付け足す。
A B C D E | F

これだけです。これをあと4回繰り返すだけです。

A B C D E | F G E H J | 

このタイミングになって、次から新しいチャンクが発生するわけですので、古いチャンクは捨てて、チャンクの切り替えを行えば良いわけです。

F G E H J | 

まあ、気持ちの問題なんですが、記憶の削除と更新をまとまって行うことで記憶の混乱を防いでくれている気がしました。

やってみて思ったのですが、人間の脳はアルファベット毎にシークエンスを更新するような細かい作業はとても苦手なようですが、逆に"まとまって覚える”ということは非常に得意みたいです。

もしかしたらこのコツは皆さんには当てはまらないかもしれませんが、いつまでたっても成績が上がらないという人は試してみてください。


二重Nバック課題、いかがでしたでしょうか。興味を持たれた方、是非やってみて体験談をお聞かせください!

以上です。

【新入生必見】数学科での4年間を戦い抜くための基礎力を身につけるための書籍2選

どうも、エピックスです。

そろそろ5月に入り、大学一年生の方々におかれましては、サークル活動やらで充実した日々を送られているかと思います。 しかし、そろそろ中間試験の時期が迫ってきていることを忘れていませんか?

特に、数学の授業ではεとδのペアに悩まされている方も多いのではないでしょうか? 基底ってなんだよ…と途方に暮れている方もチラホラ出てきているのではないでしょうか?

授業についていけなくなり推薦図書を漁ってみてもチンプンカンプンだったりしませんか? あるいは、なんとか証明はフォローできても、身についた知識を試す良い問題が見つからなくて歯がゆい思いをしていませんか?

大学では良い教科書を選ぶのは非常に難しく、かつ重要な問題です。 思い返すと私も大学一年生の頃に指定された教科書が微妙だったために、基礎が覚束ないままに複素解析や代数論といった発展的な内容に進んでしまい途方に暮れていました。

私と同じ過ちを犯す学生をこれ以上増やさないためにも、大学1,2年の数学をカバーするのに参考になりそうな教科書を2つご紹介します。 正直言ってこの二冊を完璧にすれば後の4年間が非常に楽になりますよ、本当に。

解析学

解析に関しては、E.ハイラー/G.ワナーの解析教程が非常に素晴らしい教科書になっています。

解析教程・上 新装版

解析教程・上 新装版

この教科書は解析学を歴史に乗っ取って解説していくという趣旨のもので、ε-δ論法が生まれるはるか昔、代数という概念がない時代から始まり、オイラーといった15~18世紀の偉大な数学者たちの自由闊達な数学から段々と現代の厳密な数学へと移ろっていく様を見ていくことができます。

上巻では色々な級数展開が出てくるのですが、証明らしい証明というのはなく、"それっぽく"理論が展開されていきます。一方、下巻では各種の定理に関してはしっかりとした証明が付きますし、内容もかなり抽象的になってきますので、読むのにも時間がかかるようになっていきます。

単位を取るのに必要なのは下巻でだけでしょうが、上巻でのアイデアは色々なところで活用できますし、なにより読んでいて楽しいです。下巻ほど難しくなく、数学が好きな学生であれば数週間程度で読めてしまうと思いますので是非一緒に読んでみてほしいです。

線形代数

線形代数に関しては定番のG.ギルバート著の線形代数入門が良いかと思われます。

世界標準MIT教科書 ストラング:線形代数イントロダクション

世界標準MIT教科書 ストラング:線形代数イントロダクション

結構分厚いんですが、これ一冊で教養課程の線形代数はカバーしていますし、説明も非常に簡素で分かりやすいです。また、この教科書はMITの教授が実際に授業で使用したもので、その際に使用された試験問題やその解答、さらには講義ビデオまでオンラインで公開されているのです!追加でしっかり勉強したいタイプの人にお勧めです。

ocw.mit.edu

もちろん、講義ビデオは必須ではないのですが、雰囲気などを知るには良いと思います。この教科書の良いところはアメリカの入門の教科書らしく、バカ丁寧なところです。逆に地頭がよいタイプの学生には冗長に感じるかもしれません。


とりあえず二冊紹介しましたが、大学生であればどちらも図書館に行けば見つかると思いますので、実際に手に取ってみてください。気に入らなかったとしても問題ありません!教科書の好みは人それぞれなので!

皆様が自分にあった教科書を見つけ出して実りある学生生活を送られますように祈っております。

以上です。

SEから転職して年収が数百万アップした上、ワーク・ライフ・バランスが改善された話

お久しぶりです。エピックスです。

実は、最近まで留学する事を考えていましたが、色々あって取りやめて国内での転職に舵を切りました。 結果的に、タイトルの通り年収からWLBまでほぼ全ての面において改善されました!

改善点としては下記の通りです。

  1. 年収が数百万アップした。
  2. 残業時間が月平均30時間減少した。
  3. 前職と比較し、周囲がバックグランドの近い人で固められることとなり働きやすくなった。
  4. 通勤時間だけは10分ほど伸びてしまったが、勤務時間が30分短くなりました。
  5. ポジションがSEからクオンツになり、より市場価値の高いタイトルにジョブチェンジできた。

転職活動をしていて思ったのは、やはり日本は学歴社会だということと、20代であれば転職でも学歴カードは十分に活かせるということです。 勿論、学歴なんぞ能力をはかる一つのノルムでしかないが、伝統的な企業であればあるほど重視してしまうようです。

学歴がなかったとしても、現代であれば資格をきっちりとれば評価してくれる企業は山ほどあります。 SEという職に嫌気がさしている理系のバックグランドがある若手は1,2年後での転職を見据えて是非、今から活動を開始してほしいです。

結果的に転職に至らなかったとしても、そこで勉強したことは必ずあなたの人生で活きてきます! 自分も留学のために英語の勉強をしていたのですが、それが転職に役立ちました。 過去に頑張ってやったことが思いがけず活きてくるってことはよくあることです。

理系高学歴の方にオススメはデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・クオンツといったポジションです。 特に機械学習系は人が足りないため、超絶売り手市場が続くだろうと考えられています。

転職時にきっちり自己アピールのストーリーを作るために資格をある程度揃えておいたほうが良いです。大体重要なのは下記の二点かと。

数理統計・機械学習の知識

データサイエンス系のポジションを狙うのであれば、統計検定みたいな資格があると素養の証明になります。 自分はその辺りを補強するために付け焼き刃的にCourseraのDeepLearningSpecializationをとって履歴書に書いたんですが、深い質問をされて知識の薄さが露呈することになっちゃいました。 ポジションチェンジを狙う人は、そうならないために、じっくりと学習して知識・経験をつけておくことをおすすめします!

Kaggle

ポジションチェンジを狙う人であれば、おそらくデータサイエンス系の業務経験はないでしょう。 なので、Kaggleみたいなコンペでの経験が重要になるようで、面接では聞かれることが多かったです。 まあ、単純に自分にデータサイエンスの適性があるのかどうかを判断する上でもすごくよい手段かと思います。


年収アップを目指すのであれば話は別ですが、この2つが揃っていて、かつ、ある程度の学歴があればポテンシャルで採用してもらうことは難しくないです。

他にも、英語の資格はマストではないですが、あるとベターかなと思います。クオンツのポジションを狙う人は絶対に取得したほうがよいです。英文の論文を読み込むことがほとんどなので、TOEIC(RL)で問題ないです。

自分は今回転職して本当に良かったと感じています。キャリアチェンジでの転職ということで苦労したことも多かったですが、挑戦したかいがありました。

入社1,2年目でSEにうんざりしている人が、『自分の能力をもっと活かせる職に飛び込んでみよう!』、と考えるきっかけになれば幸いです。

以上です。

#わたしの転機

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Gitを学ぶ

長期休暇中で暇なので前々から気になっていたGitをちょっと勉強してみた。

私がいた会社ではMS製のバージョンコントロールツールを使っていた。(名前出すと特定されそうだから言わないけど) 今時VisualStudioですらGitがデフォルトの時代にな〜って思ってたけど、しょうがない。(CIツールすらも導入してないしてなかったしね…)

他のバージョンコントロールツールを使って開発をした経験があると理解が大いに捗る。 自分も開発の経験がなかったころに少し触ってみたことがあるが、ブランチやステージングの意義が全くわからなかった。 下記のチュートリアルを触ってみて意味がわからないところがある人は、自分で考えるよりも知ってる人に直に教えてもらうのが良いと思われる。

下記、参考になったチュートリアル

Git Tutorial - Try Git

ステップバイステップで非常に簡便で分かりやすかった。初心者はまずこれをやれば良いと思う。 ちなみにこのチュートリアルの後に別のチュートリアルがあるが、そちらは最初のレベルだけ無料でその後は有料になっているので注意

A Visual Git Reference

Gitの各コマンドを図解しているページ。やはり図があると理解が捗る。 ある程度、VCに慣れている人向けかと思われる。

Learn Git Branching

Gitのブランチングが学べるチュートリアル。ブランチの図がついてくるのでそこそこ分かりやすい。 やたらリベース推しのようだが、リベースって微妙じゃないか?Gitでの開発経験がないが、履歴が変わってしまうのはいかがなものかと思う… 最初の方だけやって、リベースの部分はやらなくてよいと思う。

SIerを退職しました

正確にはまだ有給消化期間中で会社員ではあるものの、ようやく退職することになった。 もう二度とSIerに就職することはないだろう。

自分が就活していた時にもSIerはあまり人気のないところであることはわかっていた。 その理由が入ってみてようやくわかった。

結局彼らは誰かのビジネスにひっついているだけで傍流にしかなれないからだ。 世の中のSIerにしたって、大手企業の子会社という形態で存在していることがその証左だ。子会社の重要ポストは親会社から流れてきた人間が占めるだけ。 決してSIerに勤めている人間が主流になることはないのだ。

転職するとしてもIT業界にはいるだろうが、SIer業界からは去るだろう。 それにしても夢のない業界だ。

会社辞めます

先週上司に、年内で会社をやめて海外の大学院に行くことを伝えてきた。2回ほど面談をしたのだが、結果的にすんなり受け入れられそうな感触を得られた。

まず最初に直属の上司とその上司3人で話し合ったが、とりあえず考えなおしてくれば、というテンプレ回答を頂いてそこは終わった。
こちらとしては1年前から真剣に考えて、時間と金を投資してきているのに、その決意をいまいち受け止めてもらえなかった。
あまり詳しくは書けないが、「思いだけで行く」とか「今が辛いから辞める」とかそういう誤解された表現もチラホラ見受けられて、残念だった。
「思いだけ」ではなくて、過去に数学の修士号をとった+修論が出版されてるという経歴を活かしてのキャリアチェンジだし、「今が辛い」のは確かなんだけど、それが理由だけで辞めるわけでもないし、イマイチこちらの意図が理解されなかった。

自分があまり説明がうまくないため、思っていることを正確に伝えられなかったのもあるが、やはり価値観の違いを再認識させられた。
今の仕事に全く興味がなくて、将来的なキャリアパスも魅力がないし、あなた達とも馬が合わないから辞めるんです、って話が勿論できればそれでいいんだがそんなことは言えるはずもなく。その制約があるなか話をするのはなかなか難しかった。

ところが、更にその上にいる部長クラスの上司も合わせて話し合ったときは、行ってみてきてもいいんじゃないか、というようなポジティブな話になった。なんだかなぁ。 今の会社はR&D部隊も抱えている会社なので、上の方のクラスの方々だとそういった視点でも話ができるからなんだろうが、トーンが違いすぎて拍子抜けした。

社会人博士の道も検討してほしいと言われているが、個人的には行くつもりはない。研究テーマがない、というのと、20代最後の年なので海外に行ってみてもいいじゃないか、というのが本音。結局最後に残るのはお金の問題だけだ。

今の会社の今の部署に入ってかなり後悔しているので(完全に私の問題で、同僚の方々に非はない)、大学院選びは慎重にやりたいところだが、社会人やりながらだと時間的な制約があり辛いものだ。何はともあれ残り少ない二十代は意義深いものにしたいところ。

アメリカの博士課程

先週まではドイツなど、ヨーロッパの大学院を考えていたものの、 色々あって、アメリカの博士課程にダメ元で出願してみようかという気がしてきた。

理由は下記の通り

  • GPAは糞だが、その分野の第一人者と言われる先生方との査読付き論文を一本持っているのはアピールポイント
  • 幸い元指導教官が、アカデミアに戻ることに理解を示してくれているので、推薦状が貰えそう(世界で屈指の研究者からの推薦状がもらえるのはかなり強い)
  • そうすると奨学金がもらえるかもしれないという希望+数学系などの人文系ならTA/RAで金を稼ぐという手はあるので採用側もそこまで選別が厳しくないのではないかという希望的観測。
  • なんだかんだ言ってアメリカのアカデミアは最強だし、幅が広いのでPDでの職探しの点ではかなり有望
  • ドイツの大学院は、ほんの一部(TUMとか)を除くと微妙な選択肢なんじゃなかという気が。前回述べたような利点はあるものの、アカデミックなキャリアという点で考えるとアメリカのほうが好ましい気がしてきた。
  • 私の肌感覚としては、ヨーロッパの大学院で学位を取りましたという教授はあまり聞いたことがない。アメリカに行っていた教授はたくさん知っているが。
  • ドイツの大学院に応募するにしても来年の3月頃が応募の締め切りになるところが多い。従って、アメリカ大学院に応募した後に保険のために受ければよい。
  • 今から準備してもギリギリGREは間に合うかもしれない(実際昔から試験勉強だけは得意なので)
  • IELTSのスコアがあと6.5と微妙に足りないが、今年3月に受けた時より英会話レッスンなどを積み重ねてきているので次で受ければ OA7.0以上を取る強い自信がある。

というわけで、ヨーロッパという安易な選択肢に惑わされずに、やはり準備が大変でもアメリカの大学院を志望してみようかと思う。ダメならダメでヨーロッパに行けばよいのである。世界トップレベルの大学はたくさんあるし、ヨーロッパで学位を取得する人間があまりいないという点の希少性に繋がる(もちろん、それを具体的にどのような付加価値にできるかは私次第である)。また、やはりヨーロッパという文化的に洗礼された環境での生活は魅力的だ。その一方でアメリカと比べ国外の人間、特にアジア人を受け入れられる度量がないというのも事実なのだろうが。結局どこに行ったところで言語的なハンディを持つ以上、苦労するのは仕方ない。しかし、自分にはその苦労というのがお金を払ってでも手に入れたい価値のあるものにしか思えないのである。

というわけで今週からGRE対策+IELTS最後の追い込みを始めようかと思う。