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ブログ - 放送大学カテゴリのエントリ

 糸電話を使ってモデル化して説明するんだな.
	• ネットワークの基本構成
		○ コンピュータ同士は,電線で繋ぐ.どのような電線か,様々な方式.
		○ 糸電話を使って実験.
			§ コップを片側に2つつけて送信(口に当てる)・受信(耳)に分ける.
			§ 3本以上使えた場合通信相手を呼ぶ.
			§ 大量に増えたら必要な糸の数が多くなる.
		○ 通信はホスト同士で考える.
			§ MACアドレスをつけて個体を識別.
				□ メーカが出荷時につけている.
				□ 人間の顔のようなもの.
		○ CSMA/CD
			§ 少し待つ方式
			§ バスを共有した通信 渋滞 トラフィック
				□ スイッチングHUB
					® スイッチによって相手以外に通信しない
		○ インターネット
			§ ネットワーク同士をつなぐ
			§ 世界規模のネットワーク
			§ 以前はThe Internetと書かれていた
		○ クライアント/サーバ
			§ ホスト・・・通信の主体となるもの
				□ クライアント:利用者がその都度操作
				□ サーバ:いつも動いているもの
			§ 中継機機・・・ホスト同士をつなぐいつも動いているもの
		○ 通信プロトコル
			§ 通信の規約,様々な規約がある.層に分けられる(上位・下位)
			§ OSI参照モデル
		○ パケット
			§ 小包のこと.
				□ 通信したいデータをパケットに分割
				□ 順番をつけて送信
				□ 受信側は順番に並べ替える.
				□ メリット
					® トラフィックを長く占有しない
					® データの一部がロスしても再送可能
		○ IPアドレス
			§ インターネットでホストにつけられた番号
			§ 電話番号のように番号がわかると通信可能
			§ IPv4  42億個.足りなくなっている.
			§ ネットワークアドレス
				□ 電話の市外局番の部分
				□ どこに送るかがわかる

コンピュータとソフトウェア

カテゴリ : 
スキルチャージ » 放送大学
ブロガー : 
ujpblog 2022/6/2 10:37
 やっぱりコンピュータの基礎としてはそう言うところまで教えるんだなぁ.
	• ソフトウェアを起動する仕組み
		○ 構造
			§ ハード,OS,アプリ
		○ OSは,信号の整理をしている.
		○ 動いている=機能している(物理移動では無い)
		○ インストール=ソフトウェアを記録させる
		○ コンピュータは昔は電子頭脳と呼ばれていた.鉄腕アトム
	• パソコンを一動分解して,再度取り付けている.CPUグリスまで解説.
	• 電源ボタンのアイコンは,0と1を示している.
		○ パソコンの裏にある電源スイッチは,0が何も無い,1が何かあるを示している.
	• BIOSの操作
 サイバーレジリエンスという言葉も最近耳にすることが多い気がする.そしてミトコンドリアDNAは,「山梨キャンプ場女児失踪事件」でも注目されたものなのでタイムリー.講義自体は2018年のものだけどね.
ドラマ高校教師の中で,真田広之に向かって大学教授の小坂一也が「生物学の進化の過程の中で愛などは意味を持たない.概念に過ぎない.」と言っていたのを思い出す.その概念が人間の行動,生存に大事なんだなぁ.
	• 遺伝子 動植物が持っているが,並びだけが違う.
	• フンには腸内細胞の一部がついているのでのDNAがわかる.
		○ 食べているもの
		○ 家族
	• ミトコンドリアDNAやマイクロサテライトDNAは機能を持たない
		○ →変異や繁殖には影響しない.
	• 遺伝子からのアプローチ
		○ 性格
			§ レジリエンスに影響.環境,遺伝
			§ セロトニントランスポーター遺伝子
				□ 遺伝子が短い
				□ 不安を感じやすい遺伝子
				□ セレトニンの数が変わってくる
			§ ドーパミン受容体
				□ 遺伝子が長いタイプ
				□ 好奇心を持ちやすい
			§ 類人猿は今を考え,ヒトは先のことを考える.
			§ アンドロゲン受容体
				□ アンドロゲンが長いと攻撃性が低い.
				□ ヒトは他の霊長類より攻撃性が少ない.
				□ ただし類人猿は社会システムを構築しているので少ないかも.
			§ オキシトシン
				□ 愛情ホルモン
		○ 集団構造
			§ DNAで受け継がれる
				□ 母親からはミトコンドリアDNA
				□ 父親から息子にはY染色体
					® Y染色体上にマイクロサテライトDNAがある
				□ DNAでたどることができる
			§ 類人猿
				□ オスが移動してメスが群れに残る 日本猿
				□ メスが移動してオスが残る チンパンジー
				□ オラウータンは単独
				□ ペア型 テナガザル
		○ 血縁
			§ 遺伝マーカー
			§ チンパンジーのボスは群れの50%の父親.
				□ No.2以下のオスにも繁殖のチャンスはある
			§ テナガザルの10%はペア外のオス
			§ 見かけの社会構造と遺伝構造が一致してない場合がある
		○ まとめ
			§ 性格
				□ 関連する遺伝子を種間や個体間で比較することで
					® ヒトのレジリエンス機能の個体差や進化的背景を探る
			§ 集団構造,血縁
				□ 集団間の移動,血縁集団と社会集団,繁殖成功などを解明して
					® ヒト社会のレジリエンス機能の基盤を探る
	• ヒトの遺伝的多様性
		○ 個人差から見るとどちらの多様性が大きいか
			§ ミトコンドリア遺伝子から見ると
				□ 人口の多い人間
					® 個体差は少ない
					® 世界中に住んでいる
				□ ゴリラやチンパンジー
					® 個体は少ないが個体差が大きい
					® 熱帯に住んでいる
		○ 分布の広さや個体差から見てこの差は説明できるか
			§ 地域
				□ 肌の色,頭蓋骨の形態など
				□ 現代人は差が少ない
		○ ヒトが示す遺伝的多様性の特徴の原因は何か
			§ 地域集団
				□ ヒトは類人猿より遺伝子多様性が低い
				□ 遺伝子的に見るとヒトの地域差は
					® 身体的特徴や文化の違いとは対照的に小さい
				□ →ヒトは高い適用力.環境を変える力がある.
					® 衣服を作る,家を作るなど.
					® 非遺伝的な伝達手段(言語)で伝えている.
		○ 肌の色
			§ 肌の色などは変えていかなければ生存ができなかったであろう.
			§ 肌の色の地域差
				□ 4つくらいの遺伝子
		○ 病気
		○ 味覚 苦味
		○ 乳糖不耐性
			§ 食生活の変化
				□ 乳を分解する
				□ 糖分を消化する
		○ 遺伝子を変えて行った
		○ 性格は,ヒトの方が多様性が多い場合もある
 食料,類人猿は家族に分配するが,ヒトは家族以外にも分配する.とあるけれど,災害などで入手困難な場合,やっぱり家族優先にすると思うけどそれは霊長類の本能的なことなんだな.
 後,性の問題は生存するために隠すようになったという点も興味深い.

	• 人間に似た霊宝類にゴリラ,チンパンジーがいるが人間だけが700万年前にアフリカを離れた.
	• ゴリラは四年に1回しか出産しないので4歳歳の離れた兄弟がいる.一夫多妻制.
	• ゴリラ,チンパンジーなどの類人猿は,昔は猿より多かった.
		○ 強い胃腸を持つサルの生存競争に負けた.
		○ 類人猿は出産のスピードが遅い.猿は年子が可能.
			§ 何かしらでロスした時に回復能力に違いが出る.
		○ 類人猿は家族で食料を分配する.
			§ 人間は家族以外にも分配する.
				□ 速く走れないが長時間歩けるので行動範囲が広くなった.
				□ 社会性が芽生えたと考えられる.
					® 食物を持ってくる人を信頼する関係ができた.
				□ 食物を移動させることで社会性が生まれた.
		○ 肉食獣の捕食される動物は多産
		○ 類人猿は親離れ,授乳期間を短くするために固形物を食べられるように.
		○ ホモ 人間のこと
			§ ホモハビルス 器用な人.脳が500cc
			§ 人間は1400cc
			§ 脳の発達には石器が関係ある.肉食で道具を使う.
				□ 脳は体重の2%なのにエネルギーは20%使う.
			§ 集団が大きくなると脳が大きくなる.
				□ 人間関係を考えることが多くなる
				□ 社会的知性の増大と脳の大きさ
				□ 200万年前に大きくなり始めた.
			§ 骨盤のサイズから生まれるサイズが制限される
				□ 結果,人間は脳サイズが一年で2倍.
				□ ゴリラは4年で2倍.
			§ 人間は複数の家族が集まって共同で子育てするコミュニティができ効率化してきた.
			§ 近年は逆になってきてる面もある.
			§ 家族は繁殖集団.
			§ 人間は,教科,同情の感情を持つことで進化.
			§ 脳の成長が止まるのは12歳くらい.
				□ その後体の成長が加速する.
					® 思春期スパート
				□ 繁殖機能も成長していく
				□ 近親相姦しないために性を隠す慣習になった.
					® 動物はオープン
						◊ 逆に食べるのは競合になるので隠す.
			§ ホモエレクトス
				□ ヨーロッパ進出
				□ 体の成長がどんどん遅くなる.
			§ 現代の人間の脳は150人くらいの集団で過ごすのに最適.
				□ 食糧生産が始まってから変わってない.
					® 人口が爆発的に増えている
				□ 認知革命
					® 7万年前.食糧生産に先行した.
					® ゴリラは個体が一旦集団を離れると二度と戻れない.
						◊ 高い共感を持って暮らしている.
					® 人間は戻れる
						◊ 高い共感と共にコミュニケーションを変えた
						◊ いくつかの集団をテンポラリに変えられる.
		○ 人間のレジリエンスと
			§ 弱みを強みへ.逆転の発想.高い共感を持つ.
			§ 性を家族内に閉じ込めトラブルを防いだ.
 対数は高校で習うものらしい.logに記憶はあるけれどなんのためにどう使うのか,そういう説明を受けてないので興味がなかったなぁ.

 行列は習った覚えもないけれど,データベースとかExcelをイメージすれば理解がしやすいが計算となると使ったことがない.ただし今回の授業では住宅売買をテーマにしたニーズと性能のマッチングが示されていて,これはイメージしやすかった.

 剰余数は,計算機の演算でmod関数を使うことで知っているけれど,排他的論理和とか,「法(ほう)」と呼ぶというのは初めて聴いた・・・気がする.なんせ商業科出身なのでそんな事業なかったんだよなーなんて.

 早送りできずにもっというとリワインドを何度もやって視聴したけれど,頭の中の定着は少ない気がする...数学苦手.
	• 対数
		○ 基数 指数
			§ 2の3乗 2x2x2=8
			§ aのb乗=c
				□ a > 0 かつ a≠1なら
					® 任意の正の実数cに対してbが1つ定まる
				□ b・・・aを底(てい)とするcの対数
					® b=log a c
						◊ bは対数
						◊ aは底(てい)
						◊ cは真数
			§ aのb乗=cは,b=log a c
				□ 指数と対数は見方が違うだけで意味は同じ.
				□ aのb乗=c
					® 底をべき乗する数と考えると,bは指数と呼ぶ
				□ b=log a c
					® 底を何乗したら真数になるかと考えるとbは対数
		○ 対数の性質 4つある
		○ 情報理論では,logp -> log2p
			§ 底が10(log10 x)・・・常用対数
			§ 底がe(loge X)・・・自然対数
	• 行列
		○ 行列とは
			§ 数を長方形に並べたものを行列という.格子状のマス目.
			§ 一般的には(1 2 3)と括弧を使う
			§ 行列内の1つ1つの内容を「成分」と呼ぶ
			§ i行j列にある成分は,(I,j)成分と呼ぶ
			§ 1行からなる成分を行ベクトル
			§ 1列からなる成分を烈ベクトル
		○ 転置行列
			§ m行のn列の行列Xに対して
				▪ Xの(I,j)成分を(j,i)成分とするn行m列の行列
					▪ 転置行列:XTとする
						▪ 行列を入れ替えたもの
					▪ 転置行列の転置行列は元の値に戻る
		▪ 行列の演算
			▪ 行列の和
			▪ 差
			▪ スカラー倍
				▪ 実数の意味
			▪ 積
				▪ やや複雑
		▪ 応用方法
			▪ 住宅を買うときとする
				▪ 行:aさんbさんcさんの三人が選ぶ基準を表現する
				▪ 列:耐震性,耐火性,断熱性,防犯性
				▪ 人のニーズと住宅の性能を積を取るなど
	• 剰余演算
		▪ 割り算をしたときの余り
			▪ x:整数,n:所為の整数
			▪ xをnで割った商をq余りをrとする
				▪ x ÷ n = q…r → x = n x q + r
				▪ 負の場合
					▪ -7 ÷ 4 = -1…3
					▪ -7 ÷ 4 = -2…1
					▪ 0≦r<n
			▪ xをnで割った剰余・・・x mod n
			▪ 法・・・と呼ぶ
				▪ 演算の最後にnで割った剰余を求めるのことを
					▪ 「nを法とする演算」という
					▪ X mod n=r を x=r(mod n)と書くことがある
						▪ 例:
							} 27 mod 12 = 3 は27=3(mod 12)
							} (5-7) mod 6=4 は 5-7=4(mod 6)
							} (5x6) mod 7=2は,5x6=2(mod 7)
				▪ 0と1に対する2を法とする加算
					▪ 0+0=0 (mod 2)
					▪ 0+1=1 (mod 2)
					▪ 1+0=1 (mod 2)
					▪ 1+1=0 (mod 2)
					▪ 排他的論理和 ⨁  
 前回までに出てきた分散と標準偏差について,とうぜんわかっている体裁で進むし計算式がパッパと出てきて「だからそうなりますね!」って言われてどんどん進行していく...脱落.もう1回最初から見直した方が良いのだろうか.
	• 2変数のデータと散布図
		○ 複数の変数データ
			§ 複数の変数データを扱う理由→各項目の関連性を調べるため
				□ →複数のデータを同時に扱うことでデータの測定対象の傾向をつかむ
		○ 代表値(平均,分散)を計算しても分布が明確では無い.
			§ ふたつの身長・体重グループの平均・分散を求めても同じ数値になる場合
				□ 特徴が捉えられないそのような場合,,,
		○ 幾何学的に捉える(図形化→散布図)
			§ 視覚的に2つの傾向を視覚的に捉える
		○ 相関関係
			§ 散布図に補助線を引いて視覚化
			§ 散布図の,+の領域,ーの領域
			§ 正の相関,負の相関.
			§ 完全な正の相関,完全な負の相関
	• 2変数の関係と共分散
		○ 直線的な関係性を数値で表す
		○ バラバラの点を見て線で繋げても分からない場合
			§ →点を結んだ面積で考えてみる.
		○ 平均からの差を偏差と呼ぶ.チルダを使って表現する.
		○ 長方形の面積の事を偏差積.
		○ 偏差積の平均をxとyの共分散と言う
		○ 共分散と分散
			§ xとそれ地震の共分散はxの分散にならない
			§ xが一定値の場合共分散は0になる
			§ 打ち消し合う
			§ 共分散が0となる時,無相関と言う
	• データの標準化と相関関係
		○ 今日分散の注意点
			§ データを表す単位に依存する
				□ 身長をcmからmに変更してみる等
		○ 標準化
			§ 平均を0,分散が1にするように変換すること
			§ 単位の変更の影響を受けない
			§ ピアソンの積率相関係数
			§ 外れ値
 パレートの法則,ニッパチからのパレート図.測定データに対して質的,量的というだけで統計学を学んでそうに思える?

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 二進数とか負の補数とか,COBOLで開発していた頃に使っていたけれどもう30年くらいご無沙汰です.浮動小数点演算も現代の高級言語だと意識しないんじゃないのかな.(若い人は知らないのではくらいの・・・)

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 知っているようで知らないのが演算装置.
 NOT回路(インバーター回路)の役割とか,信号を記録する論理回路の「D型フリップフロップ」などが出てきました.

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 最近はマルチファクタ(2要素)認証が主流だけれど,パスワードレスへの動きも加速してますね.

	• 本人性確認.認証.相手が判断するのは,識別.
	• 認証の種類と特徴
		○ (1)記憶による認証Something you know パスワードなど
		○ (2)所持による認証Somothing you have ICカードなど
		○ (3)本人の特徴による認証Something you are 指紋認証,顔認証
	• リモート認証遠隔のサーバ上通信化経路の暗号化,ハッシュ化
	• ローカル認証利用端末上データ暗号化
	• 他要素認証
	• パスワード(記憶)と端末認証(所持)
	• パスワード
		○ パスワードはハッシュ化する
		○ チャレンジレスポンス方式
			§ サーバ側がチャレンジと呼ばれるランダムな情報返す
			§ 人間がレスポンスを返す
			§ パスワードが通信経路を通ることがない.
	• パスワード生成
		○ 記憶しやすい,推測しやすい
			§ →パスワード構成ポリシー,パスワード強度
			§ →長いパスワード(複数キーワードを使う)はパスフレーズ
		○ パスワード管理
			§ IDとパスワードを使い回すリスクはパスワード管理ツールの信頼性より高い.
		○ 定期的なパスワード変更
			§ 定期変更させると分かりやすいパスワードをつける傾向がある.
			§ なんどか繰り返して元のパスワードに戻ってくる
			§ 2017年ごろから推奨しない感じになってきた.
		○ 秘密の質問
			§ 効果が薄い,ある程度調べると判明する.
	• パスワードの管理
		○ ハッシュか,ソルト,ストレッチングの利用.		
	• パスワードに対する攻撃
		○ オンライン攻撃総当たり
		○ オフライン攻撃DBなどのハッシュ値に対してパスワードを探す
		○ ソーシャルエンジニアリング→ユーザの心理や認知を悪用し技術を使うことなくIDとパスワードを摂取する.
		○ リスト型→漏洩した別のサービスで試す.
	• 認証と認可
		○ 認証→自分が何者であるか主張し相手に確認してもらう
		○ 認可→ユーザ権限に応じたリソースに対するアクセス権
		○ ユーザIDの管理とリソースへのアクセス権限の管理が分離され,組織内における認証の統一化や
		  組織間にまたがるリソースアクセスの認可機構などが実現される.
 ウクライナの状態を見ていると,戦争が起こって国を後にする人々.持ち出せるものは手で持てる範囲.当然,そのときの動産・不動産は実質的に放棄になる.
 戦争は起きなくても災害に巻き込まれたら大量にモノを失ってしまう.究極は,持ってなければ何も失わない.失ったものがなければ再生も早いのかな.

 ここ数年流行の,断捨離,ミニマリストからのサブスク,シェアハウス,サスティナブル(ごみ削減的なところ)への流れ.所有への罪悪感.背景は若者の低賃金からの「所有・維持できない」現状からの価値観変更(強制進化?)だけれど,自分の現在年齢から寿命,維持コスト,相続者不在を考えたら持たないようにシフトし所有欲を抑えるというのもありなのかな.コレクションしたいんだけどね.一番の問題は,集めて放置するだけなので綺麗に陳列する能力がないのだけれど.

	• レジリエンス(resilience)
		○ 辞書だと復元力
		○ 社会のあり方に関係する.心理学などから.折れない力
	• 都合の悪い真実
		○ 震災も過去の歴史から分かっていたことだ.
		○ 神戸の活断層は1970年代には分かっていた
		○ 熊本地震は活断層の存在を知っていたが地震は警戒してなかった.
	• これまで築いてきたものが一瞬で崩れ去る
	• 新しい価値観を得る人
	• レジリエントな暮らしを得る
	• モンゴルでレジリエンス研究をしていた理由
		○ 頻繁に大きな地震がたくさん起こっている国.
		○ 世界一長い300キロの断層がある.
		○ 遊牧生活はサスティナブルと言われている.
			§ 季節によって移動している
			§ ゲル(家)は1時間で組み立て可能.地震でも倒れない
			§ 水は雪で作っている
			§ 家畜のフンを燃料にしている
			§ 外に出すと肉が凍るので冬の間それを食べ続けられる
			§ 遊牧民は,多様性・移動性・柔軟性・相互扶助
		○ 地震が起きたら地面を掴め,という言い伝えがある.
	• 日本では,レジリエンスを強靭化と呼んでいる.
		○ 国土強靭化基本計画(2014年6月閣議決定)

国土強靱化基本計画の見直し
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kokudo_kyoujinka/pdf/kk-gaiyou-h301214.pdf

 人間がポータブルになっていれば,災害が少ないところに移動するという選択肢が多くなるね.最近,コロナ禍をきっかけにIT企業を中心にテレワークが普及してきているし,ヤフーなんてどこに住んでもいいと方針を出しているし,そうなると全国から優秀人材を拾い上げるチャンスにもなる.

 数ヶ月前,優秀な後輩が長年住みなれた渋谷を離れ,沖縄に移住.移住といってもホテル暮らしで定住場所を持たないでやってみるそうだ.テレワークなのでどこでも仕事ができる環境もあり,家族もいないからできる技のようだけれど,最終的にキャリーバッグ1つに所有物が入るようにまでしたそうだ.まぁ,郊外のトランクルームとかは借りているかもしれないけど.
 あ,その優秀な後輩,新規事業のためにしばらくモンゴルに行ってたなぁ...
 何かしら報告資料をまとめる際にExcelで表を作って示していたけれど,知識がないまま本能で作っていたけれど,パレート表の構成要素を理解した上で資料を作っていた,グラフ化もし安いだろうし,より説得力のある資料になったかな.と思ったりしました.

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 みんな知っているナイチンゲール.統計を駆使してクリミア戦争に関わっていたなんてね.「白衣の天使」は看護婦,看護師へのナイチンゲールを示す「クリミアの天使」が語源のようです.

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 データ駆動型の意思決定は,今となっては判断の根拠として必須ですね.ついていかねば・・・

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 四分位数という言葉は馴染みがなかったけれど,スポーツで採点競技の際に最小と最大の得点を削除して平均みたいなのとか株式のローソクチャートで使うので身近な考え方でしたね.
 分散,は分かった気がするけれど,標準偏差までの理解ができてないな.具体的な何かに置き換えて理解できないので...

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 問題だなって思うことも,掘り下げて把握するのが大事ってことか.目に見えていることしか考えてないことが多いので反省だ.

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セキュリティ概論 第1回

カテゴリ : 
スキルチャージ » 放送大学
ブロガー : 
ujpblog 2022/4/29 12:34
  • 高度情報化社会Society5.0 ビッグデータ,人工知能
  • セキュリティの3要素 CIA
    ・機密性Confidentiality開示しない特性アクセス権限,
    ・完全性Integrity正確さ.
    ・可用性Availability使用できる
  • 脅威インシデント
    ・人的,自然的
  • テロの踏み台になるので対策は必要
  • 脅威発生の低減,脆弱性の解消
  • 情報倫理と法
  • 問題の捉え方と解決
  • Society5.0
    ・狩猟 1.0
    ・農耕 2.0
    ・工業 3.0
    ・情報 4.0
    ・新たな社会 5.0
  • 社会人基礎力(経済産業省の定義)
     踏み出す力(アクション),考え抜く力(シンキング),チームワーク
  • 汎用的能力 知的活動でも職業生活や社会生活でも必要な技能

     コミュニケーションスキル,数量的スキル,情報リテラシー,論理的思考力,問題解決力
  • 問題とは
     (1)解答を要する問い(2)解決すべき(3)面倒なこと(4)世間の注目を集めること
  • 課題とは
     (1)問題を課せられたもの(2)問題に比べて具体的なもの

    問題とは,現状と目標のギャップである


  • 必要な技能
     発見力(情報収集,図解),想像力(発想,分析),計画力(実行,評価)
  • 事例による理解
     どのような問題が生じたか,どのような解決策を考えたか,解決の途中で新たな問題は生じたか,当初の問題はどのように解決されたか
  • 組織での問題解決の進め方
    ・個人は,いつでも自由にできるが範囲が限定的,能力差がある.
    ・組織は,広範囲,継続的,協力が必要,時間がかかる(ルールを覚える,意思決定に時間がかかる)
  • データを読む
    ・背景に潜む規則性,関係性いついて仮説を立てる.
    ・回帰・相関・因果.読み解く力.
    ・可視化.誤解を生まないような適切なグラフの選択.
  • 量的データと質的データ
    ・量的データ.
     温度や身長などの数値
     ・連続データ
       小数点以下の桁を使って表示される.
     ・離散データ
       小数点以下の桁を使わない.性別,血液型,好き,嫌いなど
    ・質的データ
     男女,程度などを記号で表す.
  • 表現方法
    ・量的データ
     度数分布表,階級と度数,ヒストグラム
    ・質的データ
     円グラフ,二元分割表
    ・量的でも質的でもないデータ
     和歌,楽譜,テンドログラム(樹形図)
  • データの作り方の基本
    ・調査の方法
     調査課題の設定
     調査対象の設定
    ・標本(サンプリング)調査
     テレビ視聴率,内閣支持率
     母集団 調査したい対象全体
     標本
      便宜的方法
       有意抽出・・・年齢,性別,地域などの何かの属性に基づく.偏り,選択バイアスをうむ.
       無作為抽出・・・偏りを生まない.手間がかかる
      A/Bテスト
       WebユーザインタフェイスでA案とB案を用意
      ランダム化比較試験(RCT)...医学で利用.新薬が効いているか.
  • データを適切に読むときは,対象データを作るときからお作法に従う必要がある
  • アナログとデジタルの違い
    ・アナログ時計では針の角度で人間が数値を読み取る.物理量.
    ・デジタル時計は数値が表示されている.符号.
  • アナログ情報処理
    ・アナログ録音は,音圧を電圧変換している.レコードは凹凸で表現.
  • デジタル情報処理
    ・アナログ情報をデジタル符号に変換
  • デジタル化(A/D変換)
    ・アナログは波形で表す.デジタルは情報を数値で表す.
    ・量子化,標本化,数値化
  • 情報の本質
    ・状態が識別できること.
    情報はものではなく関係である.
  • デジタル情報処理の特徴う
    ・デジタルは情報が劣化しない
     信号の劣化の修復,誤りの検出,データ再送が可能.
    ・信頼性が高い
    ・情報メディアの相互運用性が高い
  • スキーマ
    ・データ構造,形式,制約を定義する枠組み
    ・採用するデータモデルによって決定
      リレーション「学生」が「学籍番号,氏名,所属学部の属性を持つ」というデータ構造や,「学生は必ず一位の学籍番号を持つ」といった制約
  • インスタンス
    ・スキーマに基づいて格納される実際のデータ群
      リレーション中の「280001」「山田」「1001」というデータ
  • DBMS
    ・データモデル
     記述体系や操作体系を提供
    ・データ整合性の維持
     制約,制約の管理
    ・データベース言語
     DDL,DML,DCL
  • 効率的なデータアクセスの実現
    ・データ格納方式
     ツリー,ハッシング
    ・検索方法
     インデックスの保持.データ蓄積時の格納順など.問合せ最適化
  • 機密保護,トランザクション,障害回復
  • 三層スキーマ
    ・外部スキーマ ビューの設計
    ・概念スキーマ 論理的なデータのあり方を定義
    ・内部スキーマ データにおける物理的なあり方.容量設計,物理配置設計など
  • データベースを用いる利点
    ・管理上の効率
    ・データの整合性の保持
    ・開発効率の向上
    ・機密の保持
    ・同時アクセスの耐久性
    ・障害の回復
  • NO SQL
    ・Not Only SQL
     SQLだけでなく新しいデータベース技術を活用するという概念の総称.
  •  3つの言葉を学んだ.
     

    フィルターバブル
     検索履歴やクリック履歴を分析・学習し,望むと望まざるにか変わらず見たい情報が優先的に表示される事.そのフィルターされたバブルの中に入ることで利用者の観点に合わない情報からは隔離される.

    エコーチェンバー
     SNSを利用する際に,自分と似た興味・関心を持つユーザをフォローすることで,似た意見が返ってくる状況を示す.小さい部屋で音が反響する物理現象に喩えたもの.


    ネットワーク効果
     同じ商品やサービスを使う人が増えるほど価値が高まること.TikTokのユーザが増えれば増えるほど情報を送信する相手が増え広告に価値が出てくる,など.


    インターネット上での情報流通の特徴と言われているもの - 総務省
    https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd114210.html

    コンピュータの動作と管理 第1回

    カテゴリ : 
    スキルチャージ » 放送大学
    ブロガー : 
    ujpblog 2022/4/25 10:49
     マルチプロセッサの説明で,ホモジーニアスとヘテロジーニアスの紹介があった.

  • ホモジーニアス 同じ種類のCPUを複数搭載
  • ヘテロジーニアス 種類の違うCPUを搭載.

     ホモジーニアスは「同種の」という意味で,今回の場合同じ種類のCPUを複数搭載したコンピュータのこととなる.
     ヘテロジーニアスは「異質/異種の」という意味なので,CPUとGPUのようなものかな.これらを搭載したコンピュータはヘテロリージアス.

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