最近のちょっとした悩み

同じ部屋の学生の態度に悩んでいる。

・挨拶は返ってこない、目線も合わない

・少し本棚の整理していたら、「うるせえな」と小声で言われる

など。何度か飲んだ仲だったのになぜだろうか。

とある機械を（本体ではなく消耗品が）その人の物と知らずに数回使ってしまい、あとから「あれは私の研究費で管理しているので使わないでほしい」と言われた。新参者の自分が部屋の全員に確認しなかったことについて私の非があり、その場で謝り、後日ちょっとだけ高い紅茶をお詫びに渡した。

私からこれまで悪い態度をとったこともないし、今もしていない。何が起因であんな態度になるんだろう。想定されるのは、

１．お詫びにものを渡す文化の人でなかった

ビジネス環境だと当たり前だけど。そういう文化圏の人でないのか。ローカルルールなのか。

２．自デスクの卓上ファンの音が気に食わない

少し離れたら気にならない程度の音だけど、音に敏感な人なのか。

３．部屋の掃除を自主的にしていない

自分はたまにしかしてないから、その人からすると「なんで私だけ！」と思われているのか。

４．私が臭い！？

毎日風呂入ってるけども、体臭か？ 他で言われたことないけども。その人、他の学生の臭いや音について苦言言ってたことあるから、そうなのか。。。においに敏感な人だとしたら、コーヒー淹れた後のフィルターも置いとかない方がいいのか。

その人は他の学生ともコミュニケーション取っていないし、過剰に敏感な人なだけかもしれないが、普段から無視されたり、聞こえるように文句を言われたりするのはいい気分はしない。

仮に内面的な事情であれば、手出しはできないが、何かや悩みでもあるのかも。誰しもそういう問題はある。

かく言う私は過去に、他の学生に対して「この人たちは自分の倍、奨学金もらっている。だから毎日学食でご飯が食べれるんだ」と1年半くらい思っていた。なんとも歪んだ醜い考えだが。今も収入面に変化はないけども、目の前のことに忙しなって自然に消えた。（私のように年収100万円台だと、学食にも満足に行けないのである）

博士という、異常な環境でみんなストレスがかかっているのだろう。そんなに長くかかわらないから、適当に流してもいいけれども、また飲みに行きたいものだ。

書評：サピエンス全史

忘れないために簡単にまとめる。

タイトル：サピエンス全史

著者：ユヴァル・ノア・ハラリ

第1部：認知革命

言語が虚構を生み、虚構が人類社会を進化させた。

第2部：農業革命

農耕により未来を考えられるようになり、秩序が生まれた。文字、数、ヒエラルキーが発生した。

第3部：人類の統一

歴史は統一にむかって進み続ける。貨幣によって価値の交換が可能になった。帝国による政治秩序、宗教による超人間的秩序の構築が進む。これには人間至上主義を含む。

第4部：科学革命

無知の自覚が科学を進め、帝国との融合により発展した。資本主義と政治と科学は密接に関わっている。

まとめとして、人類は何になりたいかではなく、何を望みたいのかを真の疑問として抱える必要がある。

歴史を様々な角度からまとめ、科学と人類について考える切り口を説く本であった。長い目で人生を見たときに、必要な本。続編も読む。

メンタル

芸人、上島竜兵さんが亡くなったニュース。

結構、メンタルにくる。

今の自分の経験としては、

・自傷行動はない

・気分の上下が週の中で何度もあり

・眠れない、朝起きられない

・酒とたばこに頼る

・昼に起きて夜更かしする生活から戻せない

・気分が前向きな時もある

・やることが立て込んだり複雑になると急に鬱感が出てくる

・飛び降りる方法を考えることをやめられなくなる

今が、人生で一番重い。仕事のしんどさとは違う、自身への無力感。

逃げればいい、逃げてもいいという言葉に一度は救われた。

でも逃げる方法の一つが、あれなんだよな。

そうした人は、辛くてしんどくて苦しくてするんじゃなくて、

楽になれると思って、それはそれで安らかなんだと思う。

ベイズ勉強編

ベイズ統計の勉強。初級編としてRとRstanから入る。

RStanのインストール

RStan Getting Started · stan-dev/rstan Wiki · GitHub

サポート情報ページ

RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門：サポートページ | Logics of Blue

使用するデータ

GitHub - logics-of-blue/book-r-stan-bayesian-model-intro

brmsパッケージ参考

brmsパッケージを用いたベイズモデリング入門 - nora_goes_far

データサイエンス100本ノック、最初の環境設定（とVmmem対処法）

100本ノックに挑戦したい（再）。

GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）

参考にしたサイト

https://www.cresco.co.jp/blog/entry/14446/

はじめてにはハードルが高く、環境設定に手間取ったので、記録しておく。

OS： Windows 10 home

１．Docker Desktopのインストール

Windows Home editionでもDocker Desktopが使えるようになった。WSLというLinux用Windows用サブシステムのインストールが必要になる（案内に従えばOK）。

https://www.docker.com/products/docker-desktop

インストール後、WSL 2が不完全という案内が出るので、リンク先の、「手順 4 - Linux カーネル更新プログラム パッケージをダウンロードする」からダウンロード、インストール、そしてPC再起動。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install-manual#step-4---download-the-linux-kernel-update-package

２．Gitのインストール

Git - Downloads

Windows用の最新版をダウンロードすればよい。

３．環境構築（コンテナ稼働、というらしい）

方法１：Gitから複製する

PowerShellを通常起動、以下のコマンドを順番に入力する。

git config --global core.autocrlf false

git clone https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess

cd 100knocks-preprocess

docker-compose up -d --build

* PowerShellを管理者権限で起動すると、ディレクトリがSystemとなり、うまくいかなかった。通常起動でUserディレクトリからはじめる必要あり？

* １行目は、core.autocrlfをtrueではなくfalseにする設定変更のため。前者がWindows環境では正しいが、今回はDocker上のLinux環境で使用するため、らしい。

* 最後の４行目を実行すると、環境構築に１０分以上かかる。

方法２：GithubからZipをダウンロードする

githubのサイト上で、Code、Download Zipをクリックする。ダウンロードしたフォルダを解凍（普通に開けるだけ、念のため）し、Userフォルダなどに移す。

あとは方法１と同様に、PowerShell上で該当フォルダに移動し、docker-composeする。

この方法では試してはいないけど、たぶんできるはず。

４．勉強環境の起動

以下をブラウザに入力

http://localhost:8888

するとJupyter notebookが開き、100本ノックが始められる！

５．終了と再開

Docker Desktopアプリ上のアイコンから、開始・終了を制御できる。

もしくはPowerShellで以下を入力

終了
docker-compose stop
docker-machine stop default

再開

cd 100knocks-preprocess
docker-compose start

ひとまず環境は整えられた。しかし、メモリサイズの小さいPCだWebサイトの閲覧が難しくなるくらい動きが遅くなる。

タスクマネージャーを見たところ、Vmmemというプロセスがメモリのほとんどすべて（95％）を使っていた。調べたところ、暫定的に「.wslconfig」の設定を書き換えて、最大メモリ使用量を小さくすればいいらしい。

設定方法

1. フォルダから、C:\Users\(user名)、まで行く。PowerShell上でなくとも、GUIでよい。

* この場所のことをホームディレクトリというらしい。%USERPROFILE% とも書かれる。

2. ファイル「.wslconfig」を探す。なければ作成する。自分の場合、「.gitconfig」をコピーした。

3. テキストファイルとして開き、中身を消して、以下をコピペ。１GBまでしか使わないように設定するという意味。

[wsl2]
memory=1GB

4. WSLを再起動。調べたとおりのコマンドでエラーが出たので、OS再起動した。

その結果、メモリ使用率が70%前後まで下がった！Vmmem単体では1,500MBまで低下（なんで1GB超えてるの？1.5GBが下限か？）

今回試したPCは８GBしかないので、100本ノックの勉強には厳しいな。とりあえずmemory=0.5GBに再設定したけども、このPCからはDockerごとアンインストールしよう。ローカルでPython使うほうがいいのかも。

データサイエンス100本ノックをDockerなしSQLなしで動かす（Python, R） - Qiita

アンインストールは、

Windowsボタン、設定、Appsから、

・Docker Desktop

・Windows Subsystem for Linux

をアンインストールした（１つめを消した時点でTask maneger上から、Vmmemも消えた）。消した状態のメモリ使用率は50%だった（Chrome開いてブログ書いてるだけでもこのくらいか）。

Python独学勉強 基礎統計 最初のメモ

先が見えないので、Pythonの勉強を進めることにした。ある程度は前もやったけど、環境が変わると動かし方忘れるし、コードもShellやRとこんがらがってる。。

今回使うのは、技術評論社「Pythonで理解する統計解析の基礎」。まずは統計の基本を復習しながら、Pythonで基礎統計を一通りできるようにする。

ソースコードは以下。今回は簡単に、ZipでダウンロードしてローカルDocumentに格納して使う。

https://github.com/ghmagazine/python_stat_sample

緑色の「Code」をクリックし、「Zownload ZIP」で指定場所に落とせる。

PythonはAnacondaをローカルにインストールして使用。Dockerは使わない。

癖があるのは日本語のあるデータ。ダウンロードしたcsvファイルには日本語が含まれ、Excelで開くと文字化けするし、Jupyter Notebook上でも日本語を認識してくれない。

1. csvファイルを右クリック、「プログラムから開く」、「メモ帳」で開く。

2. この時は日本語が正しく表示されていること、右下の文字コード表記がUFT-8などになっていることを確認。

3. 「ファイル」、「名前を付けて保存」、文字コードを「UFT-8（ROM）付き」に変更。

　＊ファイルの種類は変えなくてもよい

　＊文字コードを「ANSI」にしてもうまくいかなかった

　＊他のWindowsだと、「UFT-8 with BOM」しか表示されなかったのでこれに変更

4. Excelで開いて、日本語が正しく表示できることを確認。

5. Jupyter Notebook上でファイル内を確認。

　＊この方法は簡単だけど、ファイル１つずつ変換なので数が多いと大変

意外と、こういう最初のセットアップが面倒で、すぐ忘れる。

いい顔をする

とりあえず人と話して、口に出すことで、少しだけストレスが緩和された気がする。

うまくいかないことの方が多いし、妨害されることもしばしば。

みんな、人のことなんて気にせずに研究に専念してればいいのにと思う。

でもいい。上長に、組織に迎合することにした。元社会人や、なめるなよ、と。自分のために、与えられた環境を使い倒す。

冷静に考えてみれば、元社会人としては、別に特別なことじゃない。ただ周りに、精神が未熟だったり、性格濃い人は多いが。

以前、コンサルの人に、社内にメンターとなるべき人がいないこと(これは私の我儘ではなく、他の若手や、人事部にも共通の認識であった)について、「無い物ねだりをしても仕方ないので、できることを考えよう」ということを言われたことがある。

今できることに集中しよう。他人はどうでもいい、自分のこともどうでもいい。人生は短い、命懸けで仕事する。