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はてなキーワード: DEFとは
PS5 proのスペックと同じスペックのPCを用意しようとした場合、モニターとOSこみで14万円かかる。
本体のみだと11万円となりPS5 Proと値段がほぼ変わらないことになる。
（PS5 ProはASK税込みの1ドル180円で計算した場合、108,000から126,000円ぐらいと思われる）
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古 Intel Core i7-12700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
42,980円
中古 _MSI PRO B660M-E DDR4 (B660 1700 mATX DDR4)
8,590円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 140,089円
Intel arc a770（16GB）はfp16だと39tflops程度で、中古だと3.2万円から4万円台で売られており、新品だと4万円から5万円台程度なので、運が良ければps5 proとメモリー以外全く同じやつが手に入ってしまうことになる。
以下、そうなる根拠。
公式発表では、PS5におけるGPUの処理能力は「10.3TFLOPS」。この数字は、RTX2080に相当します。しかし「TFLOPSの数字」と「実際のグラボの性能」は、百パーセント一致するものではなく、性能ほど実パフォーマンスは高くならないのが一般的です。
CPU：CPU周波数最大4.4GHz、Zen4ベースアーキテクチャ、5nmプロセス製造。台湾TSMCが製造を担当。CPUのクロック周波数を10%増加させ、3.85GHzで動作させるモードが搭載される。
（Apple M2と同じく、TSMC製4nmプロセスSoC搭載の可能性もあるとのこと）
CPUキャッシュ：コア毎に64kBのL1キャッシュ、512kBのL2キャッシュ、8MBのL3共有キャッシュ
性能：PS5標準モデルと比べ、通常時で2倍、レイトレーシングでは2.5倍の性能アップ
プロセッサ：30基のWGP（Work Group Processors）、60基のCU演算コア
ROP（Rasterize OPeration unit）：96~128基
メモリ：18gbps GDDR6 256bitメモリ、メモリ容量16GB、バス幅576GB/s、18000MT/s（現行PS5のメモリは14000MT/s）
GPU：GFX1115。GPUコアが現行の18個から30個に増加。これは約1.66倍の増加
GPUキャッシュ：L1キャッシュが128KBから256KBに倍増、L0キャッシュが16KBから32KBに倍増
グラフィック性能：PS5比で45%向上。可変レートシェーディングやハイブリッドMSAAのサポートなど、DirectX 12 Ultimateの新機能を搭載。GPUのアーキテクチャがRDNA 2からRDNA 3に変更される可能性があり、これにより各GPUコアの演算機が2倍になる。
超解像技術：ソニー独自の超解像技術を搭載。高精細と高フレームレートを両立。AMD FSR2等の採用は無し。アップスケーリング／アンチエイリアスソリューション
（AMDのFSR（FiedelityFX Super Resolution）を搭載との話も）
Theoretical Performance
268.8 GPixel/s
Texture Rate
537.6 GTexel/s
FP16 (half)
34.41 TFLOPS (2:1)
FP32 (float)
PSのCPUはRayzen 7 7700X相当で、Intel Core i7-11700だと7割の性能で、Intel Core i7 12700で同じぐらいの性能となる。
PS5 proのスペックと同じスペックのPCを用意しようとした場合、モニターとOSこみで14万円かかる。
本体のみだと11万円となりPS5 Proと値段がほぼ変わらないことになる。
（PS5 ProはASK税込みの1ドル180円で計算した場合、108,000から126,000円ぐらいと思われる）
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古 Intel Core i7-12700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
42,980円
中古 _MSI PRO B660M-E DDR4 (B660 1700 mATX DDR4)
8,590円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 140,089円
以下、そうなる根拠。
公式発表では、PS5におけるGPUの処理能力は「10.3TFLOPS」。この数字は、RTX2080に相当します。しかし「TFLOPSの数字」と「実際のグラボの性能」は、百パーセント一致するものではなく、性能ほど実パフォーマンスは高くならないのが一般的です。
CPU：CPU周波数最大4.4GHz、Zen4ベースアーキテクチャ、5nmプロセス製造。台湾TSMCが製造を担当。CPUのクロック周波数を10%増加させ、3.85GHzで動作させるモードが搭載される。
（Apple M2と同じく、TSMC製4nmプロセスSoC搭載の可能性もあるとのこと）
CPUキャッシュ：コア毎に64kBのL1キャッシュ、512kBのL2キャッシュ、8MBのL3共有キャッシュ
性能：PS5標準モデルと比べ、通常時で2倍、レイトレーシングでは2.5倍の性能アップ
プロセッサ：30基のWGP（Work Group Processors）、60基のCU演算コア
ROP（Rasterize OPeration unit）：96~128基
メモリ：18gbps GDDR6 256bitメモリ、メモリ容量16GB、バス幅576GB/s、18000MT/s（現行PS5のメモリは14000MT/s）
GPU：GFX1115。GPUコアが現行の18個から30個に増加。これは約1.66倍の増加
GPUキャッシュ：L1キャッシュが128KBから256KBに倍増、L0キャッシュが16KBから32KBに倍増
グラフィック性能：PS5比で45%向上。可変レートシェーディングやハイブリッドMSAAのサポートなど、DirectX 12 Ultimateの新機能を搭載。GPUのアーキテクチャがRDNA 2からRDNA 3に変更される可能性があり、これにより各GPUコアの演算機が2倍になる。
超解像技術：ソニー独自の超解像技術を搭載。高精細と高フレームレートを両立。AMD FSR2等の採用は無し。アップスケーリング／アンチエイリアスソリューション
（AMDのFSR（FiedelityFX Super Resolution）を搭載との話も）
Theoretical Performance
268.8 GPixel/s
Texture Rate
537.6 GTexel/s
FP16 (half)
34.41 TFLOPS (2:1)
FP32 (float)
PSのCPUはRayzen 7 7700X相当で、Intel Core i7-11700だと7割の性能で、Intel Core i7 12700で同じぐらいの性能となる。
この説明は、ダニングクルーガー効果に対する批判的な見方を数学的に表現しようとしたものです。以下にその内容を解説します:
この説明では、ダニングクルーガー効果を以下の変数で表現しています:
命題「A~Oであることを証明せよ」は、実際の評価(A)と過大評価(O)に相関関係があることを示そうとしています。
証明では、O(S,A)という関数を定義し、OがAの関数であるため、自動的にAとOに相関関係が生じると主張しています。
この説明は、ダニングクルーガー効果が単なる数学的な関係性から生じる現象であり、実際の心理学的な意味を持たないという批判を示唆しています。
具体的には:
2. 実際の能力や自己評価の内容に関わらず、統計的に成立してしまう
3. これは心理学的な現象ではなく、単なる「数字のマジック」である
さらに、平均以上バイアス（多くの人が自分を平均以上だと考える傾向）を加えることで、この相関関係がより強くなると述べています。具体的には、100点満点の評価で自己評価(S)を60点程度に設定し、実際の評価(A)をランダムに与えることで、A~Oにより強い相関が得られるとしています。
この説明は、ダニングクルーガー効果が実際の心理学的現象ではなく、単に数学的な関係性や統計的な偏りから生じる見かけ上の効果に過ぎないという批判的な見方を示しています。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats def simulate_correlation(n_samples=10000): # シナリオ1: AとSが一様乱数(0〜100)の場合 A1 = np.random.uniform(0, 100, n_samples) S1 = np.random.uniform(0, 100, n_samples) O1 = S1 - A1 # シナリオ2: Aが一様乱数(0〜100)、Sが60周辺の正規分布の場合 A2 = np.random.uniform(0, 100, n_samples) S2 = np.random.normal(60, 10, n_samples) S2 = np.clip(S2, 0, 100) # 0〜100の範囲に制限 O2 = S2 - A2 # 相関係数の計算 (AとOの間) corr1 = stats.pearsonr(A1, O1)[0] corr2 = stats.pearsonr(A2, O2)[0] # 結果のプロット fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) ax1.scatter(A1, O1, alpha=0.1) ax1.set_title(f'シナリオ1: 相関係数 = {corr1:.3f}') ax1.set_xlabel('実際の能力 (A)') ax1.set_ylabel('過大評価 (O)') ax2.scatter(A2, O2, alpha=0.1) ax2.set_title(f'シナリオ2: 相関係数 = {corr2:.3f}') ax2.set_xlabel('実際の能力 (A)') ax2.set_ylabel('過大評価 (O)') plt.tight_layout() plt.show() return corr1, corr2 # シミュレーションの実行 corr1, corr2 = simulate_correlation() print(f"シナリオ1の相関係数 (AとO): {corr1:.3f}") print(f"シナリオ2の相関係数 (AとO): {corr2:.3f}")
コードはこんな感じ
def cartesian_product(**kwargs): def recursive_product(sets, current_index=0, current_combination=[]): if current_index == len(sets): yield tuple(current_combination) else: for item in sets[current_index]: yield from recursive_product(sets, current_index + 1, current_combination + [item]) sets = list(kwargs.values()) return list(recursive_product(sets)) # 使用例 result = cartesian_product(set1=[1, 2], set2=['a', 'b'], set3=[True, False]) print(result)
def 牛丼作る(牛肉,玉ねぎ,ご飯,醤油,砂糖,酒,味醂,水,紅生姜,丼,トレイ,おしぼり):
これだったらわかるじゃん
これじゃわからんやん
粗結合性から見るとアンチパターンだが、コードの見やすさは上がる。
#改善前 def honya1(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n): (処理) #改善後 def honya2(**kwargs): (処理)
追記: 文脈がわかってないようなので書く。これは、どこかの計算で使われた集合を複数個(a,b,c,d,e,f,g,...)引っ張ってきて直積にする算術。最初は2つだったので良かったが、徐々に必要な直積が増えていき、その分だけ引数を定義していた。しかも任意個なのでNoneを与える部分もあった。*argsか**kwargsを使えばもっと簡単にかけるはず。
PS５だがモニターとマウスやキーボードまで考慮に入れると１０万円近くになり、OSとモニター込みでパソコンを買うのとほぼ変わらなくなってしまう
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古 Intel Core i7-11700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
27,980円
中古 MSI B560M PRO-E (B560 1200 mATX) 3480026265
6,990円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 123,489円
ケースをけちれば、4000円ぐらいのがあるので、114,489円ぐらいにまで落とせる
ロックに条件持たせる
やりたいことはできてるように見えるが、うーんしんどい
# Entity Relation Diagram
# ```mermaid
# ---
# title: Rental Office example
# ---
# erDiagram
# OFFICE ||--|{ ROOM : x
# OFFICE {
# number office_id
# }
# ROOM {
# number office_id
# number room_id
# }
# ROOM ||--|{ SCHEDULE : x
# SCHEDULE {
# number room_id
# datetime start_at
# datetime end_at
# }
# OFFICE ||--|{ BUSINESS_HOUR : x
# BUSINESS_HOUR {
# number office_id
# enum week_of_day
# datetime start_at
# datetime end_at
# }
# ```
# Directed Acyclic Graph
#
# ```mermaid
# graph LR
# A[OFFICE] --> B[ROOM]
# B --> C[SCHEDULE]
# A[OFFICE] --> D[BUSINESS_HOUR]
# D --> C
# A --> C
# ```
# 基底クラス: EntityLock
class EntityLock
attr_accessor :entity_name, :entity_locked, :attribute_locks
def initialize(entity_name)
@entity_name = entity_name
@entity_locked = false # エンティティ全体のロック状態を保持
@attribute_locks = {} # IDに対するロックを管理するハッシュ
end
def lock_entity
@entity_locked = true
puts "Entity '#{@entity_name}' is now locked."
end
def unlock_entity
@entity_locked = false
puts "Entity '#{@entity_name}' is now unlocked."
end
def lock(attributes)
entity_id = attributes["#{@entity_name.downcase}_id"]
if entity_id && !@attribute_locks[entity_id]
@attribute_locks[entity_id] = true
puts "#{@entity_name} with ID '#{entity_id}' is now locked."
end
end
def unlock(attributes)
entity_id = attributes["#{@entity_name.downcase}_id"]
if entity_id && @attribute_locks[entity_id]
@attribute_locks.delete(entity_id)
puts "#{@entity_name} with ID '#{entity_id}' is now unlocked."
end
end
def locked?(attributes)
# まずエンティティ全体がロックされているかチェック
return true if @entity_locked
# 次に特定のIDがロックされているかチェック
entity_id = attributes["#{@entity_name.downcase}_id"]
if entity_id && @attribute_locks[entity_id]
return true
end
# ロックされていなければfalseを返す
false
end
end
# 子クラス: OfficeLock, RoomLock, ScheduleLock
class OfficeLock < EntityLock
def initialize
super("Office")
end
end
class RoomLock < EntityLock
def initialize
super("Room")
end
end
class ScheduleLock < EntityLock
def initialize
super("Schedule")
end
end
# 子クラス: BusinessHourLock
class BusinessHourLock < EntityLock
def initialize
super("BusinessHour")
@attribute_locks = [] # BusinessHour用のロックを配列で管理
end
def lock(attributes)
start_at = attributes["start_at"]
end_at = attributes["end_at"]
if start_at && end_at
@attribute_locks << [start_at, end_at]
puts "BusinessHour from '#{start_at}' to '#{end_at}' is now locked."
end
end
def unlock(attributes)
start_at = attributes["start_at"]
end_at = attributes["end_at"]
if @attribute_locks.include?([start_at, end_at])
@attribute_locks.delete([start_at, end_at])
puts "BusinessHour from '#{start_at}' to '#{end_at}' is now unlocked."
end
end
def locked?(attributes)
# まずエンティティ全体がロックされているかチェック
return true if @entity_locked
# 次に特定の時間範囲がロックされているかチェック
start_at = attributes["start_at"]
end_at = attributes["end_at"]
if start_at && end_at
@attribute_locks.each do |(locked_start, locked_end)|
if locked_start <= start_at && end_at <= locked_end
return true
end
end
end
# ロックされていなければfalseを返す
false
end
end
# TreeNodeクラス
class TreeNode
attr_accessor :name, :children, :parents, :lock
def initialize(name, lock)
@name = name
@children = []
@parents = [] # 複数の親ノードを保持する配列
@lock = lock # TreeNodeにロックを持たせる
end
def add_child(child_node)
child_node.parents << self # 子ノードにこのノードを親として追加
@children << child_node
end
def display(level = 0)
indent = " " * (level * 4)
puts "#{indent}#{@name}"
@children.each { |child| child.display(level + 1) }
end
def has_dependency
return false if @parents.empty?
@parents.each do |parent|
puts "#{@name} is dependent on #{parent.name}"
return true
end
@parents.any?(&:has_dependency)
end
def locked?(attributes = {})
# 自身がロックされているか確認
return true if @lock.locked?(attributes)
# 親ノードがロックされているか再帰的に確認
@parents.any? { |parent| parent.locked?(attributes) }
end
end
# 木構造の組み立て
# ロックオブジェクトの作成
office_lock = OfficeLock.new
room_lock = RoomLock.new
schedule_lock = ScheduleLock.new
business_hour_lock = BusinessHourLock.new
# ノードの作成
office_node = TreeNode.new("Office", office_lock)
room_node = TreeNode.new("Room", room_lock)
schedule_node = TreeNode.new("Schedule", schedule_lock)
business_hour_node = TreeNode.new("BusinessHour", business_hour_lock)
# ノード間の依存関係の設定
office_node.add_child(room_node) # Office -> Room
room_node.add_child(schedule_node) # Room -> Schedule
office_node.add_child(business_hour_node) # Office -> BusinessHour
business_hour_node.add_child(schedule_node) # BusinessHour -> Schedule
# 木構造の表示
office_node.display
# ロックの確認
puts "Case 1. Office全体がロックされた場合"
puts "Is office_node locked? #{office_node.locked?({})}" # false
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({})}" # false
office_lock.lock_entity
puts "Is office_node locked? #{office_node.locked?({})}" # true
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({})}" # true
office_lock.unlock_entity
puts "Case 2. Room id:1 がロックされた場合"
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 1 })}" # false
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 2 })}" # false
room_lock.lock({ "room_id" => 1 })
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 1 })}" # true
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 2 })}" # false
room_lock.unlock({ "room_id" => 1 })
puts "Case 3. BusinessHour start_at:0 end_at:5 がロックされた場合"
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 1, "start_at" => 0, "end_at" => 5 })}" # false
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 1, "start_at" => 5, "end_at" => 10 })}" # false
business_hour_lock.lock({ "start_at" => 0, "end_at" => 5 })
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 1, "start_at" => 0, "end_at" => 5 })}" # true
puts "Is schedule_node locked? #{schedule_node.locked?({ "room_id" => 1, "start_at" => 5, "end_at" => 10 })}" # false
business_hour_lock.unlock({ "start_at" => 0, "end_at" => 5 })
で・・・できたけど木の組み立てがしんどすぎるー
class TreeNode:
def __init__(self, name, attributes=None):
self.name = name
self.attributes = attributes or {}
self.children = []
def add_child(self, child_node):
self.children.append(child_node)
def display(self, level=0):
indent = " " * level
print(f"{indent}{self.name} {self.attributes}")
for child in self.children:
child.display(level + 1)
def has_dependency(self):
# ルートノードや属性を持たないノードは依存関係を判定しない
if not self.children:
return False
for child in self.children:
# 子ノードがBusinessHourかScheduleかをチェック
if "start_at" in child.attributes and "end_at" in child.attributes:
child_start = child.attributes["start_at"]
child_end = child.attributes["end_at"]
# 現在のノードがBusinessHourで、子がScheduleの場合
if "start_at" in self.attributes and "end_at" in self.attributes:
self_start = self.attributes["start_at"]
self_end = self.attributes["end_at"]
if self_start <= child_start and self_end >= child_end:
print(f"{child.name} (start_at: {child_start}, end_at: {child_end}, room_id: {child.attributes['room_id']}) is dependent on {self.name} (start_at: {self_start}, end_at: {self_end})")
else:
print(f"{child.name} (start_at: {child_start}, end_at: {child_end}, room_id: {child.attributes['room_id']}) is NOT dependent on {self.name} (start_at: {self_start}, end_at: {self_end})")
# 現在のノードがRoomで、子がScheduleの場合
elif self.name.startswith("Room"):
print(f"{child.name} (start_at: {child_start}, end_at: {child_end}, room_id: {child.attributes['room_id']}) is dependent on Room {self.name[-1]}")
else:
child.has_dependency()
# 子ノードが属性を持たない場合、再帰的に依存関係をチェック
else:
child.has_dependency()
# ノードの作成
root = TreeNode("Root")
office_node = TreeNode("Office")
# Roomノードの作成
room1_node = TreeNode("Room1")
room2_node = TreeNode("Room2")
# BusinessHourノードの作成
business_hour1_node = TreeNode("BusinessHour1", {"start_at": 9, "end_at": 12})
business_hour2_node = TreeNode("BusinessHour2", {"start_at": 13, "end_at": 17})
# Scheduleノードの作成
schedule1_node = TreeNode("Schedule1", {"start_at": 10, "end_at": 11, "room_id": 1})
schedule2_node = TreeNode("Schedule2", {"start_at": 14, "end_at": 15, "room_id": 1})
schedule3_node = TreeNode("Schedule3", {"start_at": 10, "end_at": 11, "room_id": 2})
schedule4_node = TreeNode("Schedule4", {"start_at": 14, "end_at": 15, "room_id": 2})
# 木構造の構築
root.add_child(office_node)
office_node.add_child(room1_node)
office_node.add_child(room2_node)
office_node.add_child(business_hour1_node)
office_node.add_child(business_hour2_node)
# Room1にSchedule1, Schedule2を追加
room1_node.add_child(schedule1_node)
room1_node.add_child(schedule2_node)
# Room2にSchedule3, Schedule4を追加
room2_node.add_child(schedule3_node)
room2_node.add_child(schedule4_node)
# BusinessHour1にSchedule1, Schedule3を追加
business_hour1_node.add_child(schedule1_node)
business_hour1_node.add_child(schedule3_node)
# BusinessHour2にSchedule2, Schedule4を追加
business_hour2_node.add_child(schedule2_node)
business_hour2_node.add_child(schedule4_node)
# 木構造の表示
root.display()
# 依存関係のチェック
office_node.has_dependency()
room1_node.has_dependency()
room2_node.has_dependency()
business_hour1_node.has_dependency()
business_hour2_node.has_dependency()
Root {}
Office {}
Room1 {}
Schedule1 {'start_at': 10, 'end_at': 11, 'room_id': 1}
Schedule2 {'start_at': 14, 'end_at': 15, 'room_id': 1}
Room2 {}
Schedule3 {'start_at': 10, 'end_at': 11, 'room_id': 2}
Schedule4 {'start_at': 14, 'end_at': 15, 'room_id': 2}
BusinessHour1 {'start_at': 9, 'end_at': 12}
Schedule1 {'start_at': 10, 'end_at': 11, 'room_id': 1}
Schedule3 {'start_at': 10, 'end_at': 11, 'room_id': 2}
BusinessHour2 {'start_at': 13, 'end_at': 17}
Schedule2 {'start_at': 14, 'end_at': 15, 'room_id': 1}
Schedule4 {'start_at': 14, 'end_at': 15, 'room_id': 2}
Schedule1 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 1) is dependent on Room 1
Schedule2 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 1) is dependent on Room 1
Schedule3 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 2) is dependent on Room 2
Schedule4 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 2) is dependent on Room 2
Schedule1 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 1) is dependent on BusinessHour1 (start_at: 9, end_at: 12)
Schedule3 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 2) is dependent on BusinessHour1 (start_at: 9, end_at: 12)
Schedule2 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 1) is dependent on BusinessHour2 (start_at: 13, end_at: 17)
Schedule4 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 2) is dependent on BusinessHour2 (start_at: 13, end_at: 17)
Schedule1 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 1) is dependent on Room 1
Schedule2 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 1) is dependent on Room 1
Schedule3 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 2) is dependent on Room 2
Schedule4 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 2) is dependent on Room 2
Schedule1 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 1) is dependent on BusinessHour1 (start_at: 9, end_at: 12)
Schedule3 (start_at: 10, end_at: 11, room_id: 2) is dependent on BusinessHour1 (start_at: 9, end_at: 12)
Schedule2 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 1) is dependent on BusinessHour2 (start_at: 13, end_at: 17)
Schedule4 (start_at: 14, end_at: 15, room_id: 2) is dependent on BusinessHour2 (start_at: 13, end_at: 17)
class TreeNode:
def __init__(self, name, attributes=None):
self.name = name
self.attributes = attributes or {}
self.children = []
def add_child(self, child_node):
self.children.append(child_node)
def display(self, level=0):
indent = " " * level
print(f"{indent}{self.name} {self.attributes}")
for child in self.children:
child.display(level + 1)
def has_dependency(self):
# ルートノードや属性を持たないノードは依存関係を判定しない
if not self.children or "start" not in self.attributes or "end" not in self.attributes:
return False
# Aノードのstartとendを取得
start = self.attributes["start"]
end = self.attributes["end"]
# すべての子ノード（Bノード）に対して依存関係をチェック
for child in self.children:
if "position" in child.attributes:
position = child.attributes["position"]
if start <= position <= end:
print(f"{child.name} (position: {position}) is dependent on {self.name} (start: {start}, end: {end})")
return True
else:
print(f"{child.name} (position: {position}) is NOT dependent on {self.name} (start: {start}, end: {end})")
return False
# ノードの作成
root = TreeNode("Root")
a_node = TreeNode("A", {"start": 10, "end": 20})
b1_node = TreeNode("B1", {"position": 15})
b2_node = TreeNode("B2", {"position": 25})
# 木構造の構築
root.add_child(a_node)
a_node.add_child(b1_node)
a_node.add_child(b2_node)
# 木構造の表示
root.display()
# 依存関係のチェック
a_node.has_dependency()
こうかー
Ωを仮に100次元の実ベクトル空間R^100とする。各次元は特定の神経活動パターンに対応する。
Ω = {ω ∈ R^100 | ||ω||₂ ≤ 1}
ここで||・||₂はユークリッドノルムである。τは標準的なユークリッド位相とする。
O : Ω → Ω
O(ω) = Aω / ||Aω||₂
ここでAは100×100の実行列で、||Aω||₂ ≠ 0とする。
S[ω] = -∫Ω p(x) log p(x) dx
S[O(ω)] ≤ S[ω] + log(det(AA^T))
dω/dt = F(ω) + G(ω, O)
F(ω) = -αω + β tanh(Wω)
G(ω, O) = γ(O(ω) - ω)
ここでα, β, γは正の定数、Wは100×100の重み行列、tanhは要素ごとの双曲線正接関数である。
g_ij(ω) = E[(∂log p(x|ω)/∂ω_i)(∂log p(x|ω)/∂ω_j)]
ここでE[・]は期待値、p(x|ω)は状態ωでの条件付き確率密度関数である。
ψ(x) = √(p(x)) exp(iθ(x))
Φ[ω] = min_π (I(X;Y) - I(X_π;Y_π))
ここでI(X;Y)は相互情報量、πは可能な分割、X_πとY_πは分割後の変数である。
勾配降下法を用いて定式化する：
ω_new = ω_old - η ∇L(ω_old, O)
L(ω, O) = ||O(ω) - ω_target||₂²
G = (V, E)
V = {v_1, ..., v_100}
E ⊆ V × V
各頂点v_iはω_iに対応し、辺(v_i, v_j)はω_iからω_jへの因果関係を表す。
このモデルはPythonとNumPyを用いて以下のように実装できる：
import numpy as np from scipy.stats import entropy from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt class ConsciousnessModel: def __init__(self, dim=100): self.dim = dim self.omega = np.random.rand(dim) self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) self.A = np.random.rand(dim, dim) self.W = np.random.rand(dim, dim) self.alpha = 0.1 self.beta = 1.0 self.gamma = 0.5 self.eta = 0.01 def observe(self, omega): result = self.A @ omega return result / np.linalg.norm(result) def entropy(self, omega): p = np.abs(omega) / np.sum(np.abs(omega)) return entropy(p) def dynamics(self, omega, t): F = -self.alpha * omega + self.beta * np.tanh(self.W @ omega) G = self.gamma * (self.observe(omega) - omega) return F + G def update(self, target): def loss(o): return np.linalg.norm(self.observe(o) - target)**2 grad = np.zeros_like(self.omega) epsilon = 1e-8 for i in range(self.dim): e = np.zeros(self.dim) e[i] = epsilon grad[i] = (loss(self.omega + e) - loss(self.omega - e)) / (2 * epsilon) self.omega -= self.eta * grad self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) def integrated_information(self, omega): def mutual_info(x, y): p_x = np.abs(x) / np.sum(np.abs(x)) p_y = np.abs(y) / np.sum(np.abs(y)) p_xy = np.abs(np.concatenate([x, y])) / np.sum(np.abs(np.concatenate([x, y]))) return entropy(p_x) + entropy(p_y) - entropy(p_xy) total_info = mutual_info(omega[:self.dim//2], omega[self.dim//2:]) min_info = float('inf') for i in range(1, self.dim): partition_info = mutual_info(omega[:i], omega[i:]) min_info = min(min_info, partition_info) return total_info - min_info def causal_structure(self): threshold = 0.1 return (np.abs(self.W) > threshold).astype(int) def run_simulation(self, steps=1000, dt=0.01): t = np.linspace(0, steps*dt, steps) solution = odeint(self.dynamics, self.omega, t) self.omega = solution[-1] self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) return solution def quantum_state(self): phase = np.random.rand(self.dim) * 2 * np.pi return np.sqrt(np.abs(self.omega)) * np.exp(1j * phase) # モデルの使用例 model = ConsciousnessModel(dim=100) # シミュレーション実行 trajectory = model.run_simulation(steps=10000, dt=0.01) # 最終状態の表示 print("Final state:", model.omega) # エントロピーの計算 print("Entropy:", model.entropy(model.omega)) # 統合情報量の計算 phi = model.integrated_information(model.omega) print("Integrated Information:", phi) # 因果構造の取得 causal_matrix = model.causal_structure() print("Causal Structure:") print(causal_matrix) # 観測の実行 observed_state = model.observe(model.omega) print("Observed state:", observed_state) # 学習の実行 target_state = np.random.rand(model.dim) target_state /= np.linalg.norm(target_state) model.update(target_state) print("Updated state:", model.omega) # 量子状態の生成 quantum_state = model.quantum_state() print("Quantum state:", quantum_state) # 時間発展の可視化 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(trajectory[:, :5]) # 最初の5次元のみプロット plt.title("Time Evolution of Consciousness State") plt.xlabel("Time Step") plt.ylabel("State Value") plt.legend([f"Dim {i+1}" for i in range(5)]) plt.show()
import requests import json from urllib.parse import quote def fetch_bookmarks(url): try: # URLをエスケープ escaped_url = quote(url, safe="") api_url = f"https://b.hatena.ne.jp/entry/json/?url={escaped_url}" response = requests.get(api_url) response.raise_for_status() try: return response.json() except json.decoder.JSONDecodeError as e: print(f"Error decoding JSON from {api_url}: {e}") print("Response content:", response.text) return [] except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Error fetching bookmarks from {api_url}: {e}") return [] def find_common_bookmarks(bookmarks1, bookmarks2, url1, url2): common_users = set(bm["user"] for bm in bookmarks1 if bm["comment"]) & set(bm["user"] for bm in bookmarks2 if bm["comment"]) common_bookmarks = [] for user in common_users: comments = [] for bm in bookmarks1: if bm["user"] == user and bm["comment"]: comments.append({"url": url1, "comment": bm["comment"], "timestamp": bm["timestamp"]}) break for bm in bookmarks2: if bm["user"] == user and bm["comment"]: comments.append({"url": url2, "comment": bm["comment"], "timestamp": bm["timestamp"]}) break if len(comments) == 2: common_bookmarks.append({"user": user, "comments": comments}) return common_bookmarks if __name__ == "__main__": url1 = "https://news.yahoo.co.jp/articles/f9966c4ccc374fc88babbb50175a9ea844c99638" url2 = "https://www.asahi.com/articles/ASN6K7F64N6KUJHB00L.html" data1 = fetch_bookmarks(url1) data2 = fetch_bookmarks(url2) common_bookmarks = find_common_bookmarks(data1["bookmarks"], data2["bookmarks"], url1, url2) print(json.dumps(common_bookmarks, indent=2, ensure_ascii=False))
url1, url2のところを対象としたいものに変えれば使えるよ
バグあったら直して使ってね
ワイ：
1 以上の整数 N と X が与えられ、N を割り切ることが出来る X 以下の整数を、O(min(sqrt(N),X)) 未満の Complexity で得られるアルゴリズムはありますか？
Claude3 Opus：
はい、O(min(sqrt(N),X))未満のComplexityでNを割り切ることができるX以下の整数を求めるアルゴリズムがあります。以下にそのアルゴリズムを示します。
def find_divisors(N, X):
divisors = []
for i in range(1, min(int(N**0.5) + 1, X + 1)):
if N % i == 0:
divisors.append(i)
if i != N // i and N // i <= X:
divisors.append(N // i)
return divisors
このアルゴリズムでは、1からmin(sqrt(N), X)までの整数を順番に調べていきます。各整数iについて、Nがiで割り切れるかどうかを確認します。割り切れる場合、iはNの約数なのでdivisorsリストに追加します。さらに、i^2 != Nの場合、N/iもNの約数となるので、N/iがX以下であればdivisorsリストに追加します。
このアルゴリズムのComplexityは、forループがmin(sqrt(N), X)回まで実行されるため、O(min(sqrt(N), X))となります。
例えば、N = 24, X = 10の場合、このアルゴリズムは以下の約数を返します。
[1, 2, 3, 4, 6, 8]
このアルゴリズムを使用することで、O(min(sqrt(N), X))のComplexityで、Nを割り切ることができるX以下の整数を求めることができます。
ワイ：
Claude3 Opus：
申し訳ありません。ご指摘いただきありがとうございます。O(min(sqrt(N), X))未満のComplexityで、Nを割り切ることができるX以下の整数を求めるアルゴリズムを考えてみます。
以下のアルゴリズムは、O(sqrt(X))のComplexityでNを割り切ることができるX以下の整数を求めます。
def find_divisors(N, X):
divisors = []
i = 1
while i * i <= X:
if N % i == 0:
divisors.append(i)
if i != N // i and N // i <= X:
divisors.append(N // i)
i += 1
return divisors
このアルゴリズムでは、1からsqrt(X)までの整数を順番に調べていきます。各整数iについて、Nがiで割り切れるかどうかを確認します。割り切れる場合、iはNの約数なのでdivisorsリストに追加します。さらに、i^2 != Nの場合、N/iもNの約数となるので、N/iがX以下であればdivisorsリストに追加します。
このアルゴリズムのComplexityは、whileループがsqrt(X)回まで実行されるため、O(sqrt(X))となります。sqrt(X)は常にsqrt(N)以下なので、このアルゴリズムのComplexityはO(min(sqrt(N), X))未満です。
例えば、N = 24, X = 10の場合、このアルゴリズムは以下の約数を返します。
[1, 2, 3, 4, 6, 8]
このアルゴリズムを使用することで、O(min(sqrt(N), X))未満のComplexityで、Nを割り切ることができるX以下の整数を求めることができます。再度の考察で間違いがあればご指摘ください。
ワイ：
N=40, X=5 の時、答えはどうなりますか？
Claude3 Opus：
N = 40, X = 5の場合、上記のアルゴリズムを使用すると、以下の約数が返されます。
[1, 2, 4, 5]
しかし、40を割り切ることができる5以下の整数には、8も含まれています。上記のアルゴリズムでは、8が見つかりません。これは、アルゴリズムがsqrt(X)までしか調べないためです。sqrt(5)は約2.23で、8はこれより大きいため、見逃されてしまいます。
この問題を解決するには、アルゴリズムを修正する必要があります。以下は、修正したアルゴリズムです。
...
”40を割り切ることができる5以下の整数には、8も含まれています。”
ワイ：
1 以上の整数 N と X が与えられ、N を割り切ることが出来る X 以下の整数を、O(min(sqrt(N),X) ) 未満の Complexity で得られるアルゴリズムはありますか？
ChatGPT：
指定された問題に対するアルゴリズムを設計する際には、いくつかの異なるアプローチが考えられますが、要求されている計算量 O(min(sqrt(N), X)) 未満を達成するのは非常に挑戦的です。一般的に、ある数Nの約数を見つけるプロセスは、最悪の場合でもsqrt(N) の計算量を要します。この計算量は、1 からsqrt(N)までの数でNを割ってみるという基本的なアプローチに基づいています。
X以下の整数でNを割り切る必要がある場合、探索範囲がX以下に制限されるため、計算量はさらに小さくなる可能性がありますが、基本的なアプローチでは依然としてsqrt(N)の計算量が最良です。
...
以下特殊条件であれば小さくなるかもね、みたいな話。
ChatGPTはフィードバックを通して出来ないことをちゃんと「出来ない」と言う、というチューニングがされているような気がする。
一日の長だね。
そのアプローチは非常に効果的ですね。メイン関数内での処理をシンプルに保つことで、コードの可読性と保守性が向上します。以下にその考え方を反映したサンプルコードを示します。
import json # ビジネスロジックの関数 def business_logic(data): # ビジネスロジックの詳細 pass # 設定情報のロード def load_config(config_file): with open(config_file, 'r') as f: config = json.load(f) return config def main(): # 設定情報のロード config = load_config('config.json') # ビジネスロジックの実行 business_logic(config) if __name__ == "__main__": main()
このコードでは、メイン関数は設定情報をロードし、その情報を元にビジネスロジックを実行するだけです。技術的な詳細は関数内にカプセル化されており、メイン関数はそれらの関数を呼び出すだけです。これにより、コードは自然言語を読むような形で読むことができ、技術的詳細は隠蔽されます。また、各関数の担当者も明確になります。このような設計は、大規模なプロジェクトやチームでの開発に特に有効です。
import json import urllib.request # True にするとユーザー名を隠す hide_user = False # 以下を書き換える。sys.argv 使ってもいいんだけど url1 = "https://www.cygames.co.jp/news/id-23172/" url2 = "https://mtg60.com/archives/palworlddoujinsi.html" def get_bookmarks(url: str): req = urllib.request.Request(f"https://b.hatena.ne.jp/entry/json/{url}") with urllib.request.urlopen(req) as res: dict = json.loads(res.read()) user_comments = {} for bookmark in dict["bookmarks"]: if bookmark["comment"]: user_comments[bookmark["user"]] = bookmark["comment"] return user_comments b1 = get_bookmarks(url1) b2 = get_bookmarks(url2) common = set(b1.keys()).intersection(b2.keys()) print(f"[1] {url1}") print(f"[2] {url2}") print() for user in sorted(common): if hide_user: print(user[0] + "*" * (len(user) - 1)) else: print(user) print(f"[1] {b1[user]}") print(f"[2] {b2[user]}") print()
module_name.pyみたいなモジュールごとにファイル分割して、インターフェイスだけ公開してその他はdef _funcみたいにprotected(or private)にしとく。
でも「共通性がありそうだから共通関数にする」はアンチパターンだな。たまたま共通してただけの場合は分岐コードが増えて共通関数の保守コストが上がる。
あとありがちなのは、php開発者が関数分割しないですべてメインコードにべた書きするケース。こういうのはやめないと保守が大変。
とっておきのクズがやりがちなのは、神オブジェクトを作るとかだな。Userクラスのフィールドに関係する機能が多いからといって、コンポジションなどによるクラス分割をせずにユーザークラスにあらゆるフィールドとメソッドを追加して、さらに進むとユーザーとは無関係な機能も含めすべてをユーザークラスに定義するアフォ。こうなってしまったら、後から修正するのが難しくなる。
先に手を打つことが、プログラマーの素質「怠惰」につながるのであり、面倒臭いといって後回しにするのは美徳でもなんでもない。
print("開始")
もらった関数()
print("終了")
あげた関数を実行する関数 = もらった関数を実行する関数を返す(あげる関数)
僕はプログラミング歴2週間の初心者です。キーと値を入力できるデータベースを作っています。
以下のコードを実行してデータを追加し続けると、一定のサイズを超えるとエラーが出てしまうみたいです。
理想は、データが追加された後にサイズが足りなくなったら動的に自動拡大されることです。
もし詳しい人がいたらご教示お願い致します。
import sys import os import mmap import hashlib def h(x): return int(hashlib.sha512(x.encode()).hexdigest(), 16) def create_db(filename): with open(filename, 'wb') as f: f.write(b'\0' * 1024 * 1024) # 1MBの空ファイルを作成 def set_key(filename, key, value): with open(filename, 'r+b') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0) pos = h(key) % mm.size() while mm[pos:pos+1] != b'\0': pos = (pos + 1) % mm.size() if pos == h(key) % mm.size(): f.seek(0, os.SEEK_END) f.write(b'\0' * mm.size()) # ファイルサイズを2倍にする mm = mmap.mmap(f.fileno(), f.tell()) # ファイルサイズを反映させる pos = h(key) % mm.size() # ハッシュ値を再計算する data = key + '\0' + value + '\0' data = data.encode() mm[pos:pos+len(data)] = data mm.close() # mmapオブジェクトを閉じる def get_key(filename, key): with open(filename, 'r+b') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0) pos = h(key) % mm.size() while mm[pos:pos+1] != b'\0': end = mm.find(b'\0', pos, mm.size()) # 第2引数と第3引数を指定する if end == -1: end = mm.size() if mm[pos:end].decode() == key: pos = end + 1 end = mm.find(b'\0', pos, mm.size()) # 第2引数と第3引数を指定する if end == -1: end = mm.size() value = mm[pos:end].decode() mm.close() # mmapオブジェクトを閉じる return value pos = (pos + 1) % mm.size() if pos == h(key) % mm.size(): break mm.close() # mmapオブジェクトを閉じる return None def main(): cmd = sys.argv[1] if cmd == 'create': create_db(sys.argv[2]) elif cmd == 'set': set_key(sys.argv[2], sys.argv[3], sys.argv[4]) elif cmd == 'get': print(get_key(sys.argv[2], sys.argv[3])) if __name__ == '__main__': main()
ChatGPTに犬の絵を描いてもらった
なかなかおもちろいわね
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Correcting the inversion of the y-axis to ensure the dog is drawn in the correct orientation. def draw_dog_correct_orientation(): # Points for the dog's head head_top = np.array([[0.3, 0.55], [0.35, 0.45], [0.45, 0.42], [0.55, 0.42], [0.65, 0.45], [0.7, 0.55]]) head_bottom = np.array([[0.7, 0.6], [0.68, 0.65], [0.5, 0.7], [0.32, 0.65], [0.3, 0.6], [0.3, 0.55]]) # Points for the dog's body body_top = np.array([[0.5, 0.7], [0.5, 0.75], [0.7, 0.8], [0.72, 0.85], [0.74, 0.9]]) body_bottom = np.array([[0.74, 0.9], [0.7, 0.95], [0.4, 0.95], [0.36, 0.9], [0.34, 0.85], [0.36, 0.8], [0.5, 0.75]]) # Points for the dog's tail tail = np.array([[0.34, 0.85], [0.2, 0.9]]) # Points for the dog's ears right_ear = np.array([[0.65, 0.45], [0.78, 0.42], [0.78, 0.38], [0.65, 0.35]]) left_ear = np.array([[0.35, 0.45], [0.22, 0.42], [0.22, 0.38], [0.35, 0.35]]) # Create a new figure plt.figure(figsize=(6.4, 4.8)) # 640x480 pixels # Draw the dog's head plt.plot(np.append(head_top[:, 0], head_bottom[:, 0]), np.append(head_top[:, 1], head_bottom[:, 1]), 'k-', linewidth=1) # Head # Draw the dog's body plt.plot(body_top[:, 0], body_top[:, 1], 'k-', linewidth=1) # Body top plt.plot(body_bottom[:, 0], body_bottom[:, 1], 'k-', linewidth=1) # Body bottom # Draw the dog's tail plt.plot(tail[:, 0], tail[:, 1], 'k-', linewidth=1) # Tail # Draw the dog's ears plt.plot(right_ear[:, 0], right_ear[:, 1], 'k-', linewidth=1) # Right ear plt.plot(left_ear[:, 0], left_ear[:, 1], 'k-', linewidth=1) # Left ear # Draw the eyes plt.plot([0.45, 0.45], [0.53, 0.53], 'ko') # Left eye plt.plot([0.55, 0.55], [0.53, 0.53], 'ko') # Right eye # Draw the nose plt.plot([0.5, 0.5], [0.6, 0.6], 'ko') # Nose # Configure the plot plt.axis('off') # No axis plt.xlim(0, 1) plt.ylim(1, 0) # Correct the orientation by flipping the y-axis # Show the plot plt.show() draw_dog_correct_orientation()
万物に神が宿り、万物が神になる世界なので、神が人や世界を支配しない
『西洋宗教において神と運は別のオブジェクトだが、日本の古典な宗教観においては神や大いなる力は同一のオブジェクト』、これを生成させるまではうまくいったんだけどね
bingちゃん:
西洋宗教では、神と運は、プログラムでたとえると、別々のオブジェクトとして存在すると考えられます。神は、人間や自然に対して意志や計画を持つ創造者や支配者として表現されます。運は、人間や自然に対して予測や制御ができない偶発的な要因として表現されます。
# 神と運のオブジェクトを定義する class God: def __init__(self, name, power, plan): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") class Luck: def __init__(self, name, factor): self.name = name # 運の名前 self.factor = factor # 運の要因 def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このコードでは、神と運は、それぞれ異なる属性や機能を持つオブジェクトとして定義されています。神は、名前、力、計画という属性と、創造、支配という機能を持ちます。運は、名前、要因という属性と、影響という機能を持ちます。神と運は、それぞれの機能を使って、人間や自然に対して作用することができます。例えば、以下のようなコードが考えられます。
# 神と運のオブジェクトを作成する god = God("Zeus", "lightning", "maintain order") luck = Luck("Tyche", "chance") # 神と運が人間に対して作用する god.create("human") luck.affect("human", "good") god.control("human", "bless") luck.affect("human", "bad") god.control("human", "punish")しかし、日本の古典的宗教観では運と神や大いなる力は同じオブジェクトです。神が運を司っています。
# 神と運は同一のオブジェクトとして定義する class GodLuck: def __init__(self, name, power, plan, factor): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 self.factor = factor # 運の要因 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このように、神と運は同一のオブジェクトとして扱われます。例えば、恵比寿さまは商売繁盛や五穀豊穣の神であり、同時にそのような運をもたらす要因でもあります。以下がその例です。
# 恵比寿さまのオブジェクトを作る ebisu = GodLuck("恵比寿さま", "商売繁盛や五穀豊穣の力", "人々に幸せを与える計画", "商売繁盛や五穀豊穣の要因") # 恵比寿さまが何かを創造する ebisu.create("鯛") # 恵比寿さまが何かに対して支配や介入をする ebisu.control("農作物", "守る") # 恵比寿さまが何かに対して影響を与える ebisu.affect("商人", "成功")恵比寿さま created 鯛. 恵比寿さま 守る 農作物. 恵比寿さま affected 商人 and the outcome was 成功.
日本語で聞いてるのになんでその回答になるんだよ、面倒くせぇ
ぜんぜん中立じゃないじゃんな
具体的にはBingちゃんが神の計画・神の支配の文言含んだ回答を生成しちゃったら
日本は八百万の神がいる世界。万物に神が宿り、万物が神になる世界なので、神が人や世界を支配しない
『西洋宗教において神と運は別のオブジェクトだが、日本の古典な宗教観においては神や大いなる力は同一のオブジェクト』、これをBingちゃんに生成させるまではうまくいったんだけどね
bingちゃん：
西洋宗教では、神と運は、プログラムでたとえると、別々のオブジェクトとして存在すると考えられます。神は、人間や自然に対して意志や計画を持つ創造者や支配者として表現されます。運は、人間や自然に対して予測や制御ができない偶発的な要因として表現されます。
# 神と運のオブジェクトを定義する class God: def __init__(self, name, power, plan): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") class Luck: def __init__(self, name, factor): self.name = name # 運の名前 self.factor = factor # 運の要因 def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このコードでは、神と運は、それぞれ異なる属性や機能を持つオブジェクトとして定義されています。神は、名前、力、計画という属性と、創造、支配という機能を持ちます。運は、名前、要因という属性と、影響という機能を持ちます。神と運は、それぞれの機能を使って、人間や自然に対して作用することができます。例えば、以下のようなコードが考えられます。
# 神と運のオブジェクトを作成する god = God("Zeus", "lightning", "maintain order") luck = Luck("Tyche", "chance") # 神と運が人間に対して作用する god.create("human") luck.affect("human", "good") god.control("human", "bless") luck.affect("human", "bad") god.control("human", "punish")しかし、日本の古典的宗教観では運と神や大いなる力は同じオブジェクトです。神が運を司っています。
# 神と運は同一のオブジェクトとして定義する class GodLuck: def __init__(self, name, power, plan, factor): self.name = name # 神の名前 self.power = power # 神の力 self.plan = plan # 神の計画 self.factor = factor # 運の要因 def create(self, thing): # 神が何かを創造するメソッド print(f"{self.name} created {thing}.") def control(self, thing, action): # 神が何かに対して支配や介入をするメソッド print(f"{self.name} {action} {thing}.") def affect(self, thing, outcome): # 運が何かに対して影響を与えるメソッド print(f"{self.name} affected {thing} and the outcome was {outcome}.")このように、神と運は同一のオブジェクトとして扱われます。例えば、恵比寿さまは商売繁盛や五穀豊穣の神であり、同時にそのような運をもたらす要因でもあります。以下がその例です。
# 恵比寿さまのオブジェクトを作る ebisu = GodLuck("恵比寿さま", "商売繁盛や五穀豊穣の力", "人々に幸せを与える計画", "商売繁盛や五穀豊穣の要因") # 恵比寿さまが何かを創造する ebisu.create("鯛") # 恵比寿さまが何かに対して支配や介入をする ebisu.control("農作物", "守る") # 恵比寿さまが何かに対して影響を与える ebisu.affect("商人", "成功")恵比寿さま created 鯛. 恵比寿さま 守る 農作物. 恵比寿さま affected 商人 and the outcome was 成功.
def get_game_number(remaining_teams, games):
if remaining_teams < 2:
return games
remaining_teams = remaining_teams / 2
if int(remaining_teams) < remaining_teams:
games = games + 1
remaining_teams = int(remaining_teams)
games = games + remaining_teams
return get_game_number(remaining_teams, games)
print('Required number of games is ' + str(get_game_number(32, 0)))
ワイ：
GPT：
了解しました。以下は指定された条件に基づいて動作するPythonのGUIアプリのコードです。このアプリはtkinterを使用しており、毎秒カウントが増加し、その数値に基づいて画像が切り替わるようになっています。
import tkinter as tk from tkinter import Label, PhotoImage def update_count(): global count count += 1 count_label.config(text=str(count)) if count % 3 == 0 or count % 5 == 0: face_label.config(image=goofy_face) else: face_label.config(image=serious_face) root.after(1000, update_count) def on_close(): root.quit() root.destroy() root = tk.Tk() root.title("Face Display App with Counter") # ふざけた顔と真面目な顔の画像をロードします # 以下の部分は、DALL-Eで生成された画像のパスに置き換える必要があります goofy_face = PhotoImage(file="path_to_goofy_face_image.png") serious_face = PhotoImage(file="path_to_serious_face_image.png") count = 0 count_label = Label(root, text=str(count), font=("Arial", 24)) count_label.pack(pady=20) face_label = Label(root, image=serious_face) face_label.pack(pady=20) update_count() root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", on_close) root.mainloop()このコードでも、PhotoImageオブジェクトを使用して2つの画像（ふざけた顔と真面目な顔）をロードしています。path_to_goofy_face_image.pngとpath_to_serious_face_image.pngは、DALL-Eで生成された画像の実際のパスに置き換える必要があります。
このアプリは、毎秒カウントを増加させ、そのカウント値に基づいて画像を切り替えます。カウントの数値も表示されます。エスケープキーまたはウィンドウを閉じることでアプリを終了できます。
ワイ：
GPT：
こっちの方がいいな。
ワイ：
真面目な顔の人間の男の人の顔の絵を描いてください。
GPT：
＊イメージ省略＊
ワイ：
GPT：
＊イメージ省略＊
ワイ：
その整数が 3 か 5 の倍数の場合、ふざけた顔の男の顔（一枚目の顔）を表示してください。
GPT：
了解しました。以下は、指定された条件に基づいて動作するPythonのGUIアプリのコードです。このアプリは、tkinterを使用しています。まず、必要なライブラリをインストールしてください：
pip install tkinterimport tkinter as tk from tkinter import Entry, Label, PhotoImage def display_image(): num = entry.get() if num.isdigit(): num = int(num) if num % 3 == 0 or num % 5 == 0: label.config(image=goofy_face) else: label.config(image=serious_face) entry.delete(0, tk.END) def on_close(): root.quit() root.destroy() root = tk.Tk() root.title("Face Display App") # ふざけた顔と真面目な顔の画像をロードします # 以下の部分は、DALL-Eで生成された画像のパスに置き換える必要があります goofy_face = PhotoImage(file="path_to_goofy_face_image.png") serious_face = PhotoImage(file="path_to_serious_face_image.png") entry = Entry(root) entry.bind('<Return>', lambda event=None: display_image()) entry.pack(pady=20) label = Label(root) label.pack(pady=20) root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", on_close) root.mainloop()このコードには、2つのPhotoImageオブジェクトがあります。これは、ふざけた顔の画像と真面目な顔の画像をロードするためのものです。path_to_goofy_face_image.pngとpath_to_serious_face_image.pngは、DALL-Eで生成された画像の実際のパスに置き換える必要があります。
このアプリは、ユーザーが整数を入力してReturnキーを押すと、指定された条件に基づいて画像を表示します。エスケープキーまたはウィンドウを閉じることでアプリを終了できます。
ワイ：
GPT：
