名もなき黒猫の散歩道

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約12マイル

こんにちは、黒猫です。今日は自転車を使ってサンフランシスコ周辺を散策してきました。サンフランシスコは坂道がかなり多い町なのですが、海沿いにはさすがに坂道はなく、快適に走ることができました。


IMG_7346.jpg 出発地点のフェリーターミナル。今日は土曜日なので、ファーマーズマーケットをしていました。その後Pier39の方へ北上し、ひたすら西へ。途中、

IMG_7352.jpg
Palace of Fine Arts というところに立ち寄りました。ギリシャ神殿の雰囲気を出していて、なかなか良い場所でした。そのままさらに西へ行き、着いたのは

IMG_7360.jpg ゴールデンゲートブリッジの下の、Fort Pointというところです。かつて砲台として建設されたようですが、戦ったことはおそらくなさそうで、当時の建物がきれいに残っていました。かくれんぼやらすると楽しそうな建物の造りでもあります 笑

IMG_7363.jpg ここからゴールデンゲートブリッジを仰ぎ見ることもできます。何回も見たことはありますが、やはり大きい。。で、そのあとこのゴールデンゲートブリッジを渡り、

IMG_7366.jpg Battery Spencerというところから、今度はゴールデンゲートブリッジを俯瞰。橋を渡っている間に曇ってしまいましたが、逆に霧の濃いサンフランシスコ感が出ていると信じています 笑 その後はSausalitoという街まで15分くらいで向かい、

IMG_7367.jpg Scoma's Sausalitoというお店で蟹バーガーを食べました。これは美味しかった。$20くらいしたけど食べる価値はありました。その後ぶらぶらと散策し、

IMG_7370.jpg
帰りはフェリーで帰りました。このフェリーは今日の出発場所であるフェリーターミナルまで行きます。ので、途中にある、

IMG_7376.jpg アルカトラズ島にかなり近づいてくれます。これはかなりラッキーでした。空が曇りなのが少し残念ではありますが。。

というわけで、1日かけて自転車旅をしてきました。走行距離は12マイル、つまり19 kmくらいです。そこそこ走りましたね、こうやって書くと。明日の筋肉痛が心配です 笑

そんな感じで。旅の備忘録でした。おつきあいいただきありがとうございました!

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どこに立つか

こんにちは、黒猫です。とある所で意見を求められたような気がしたので書くことにしました。最近起きた、児童虐待から死亡してしまった事件についてです。家族構成は死亡した5歳女児、その母親、その交際相手、あと母親と交際相手の間に生まれた1歳男児、とのことでした。


この親に対する量刑などを言い出すと、素人の私からは感情論しか出ないので、そういうことは述べません。ただ、胸が痛くなる事件だ、という想いでいっぱいです。



今回の事件に関連したニュースの中に、「児童相談所の“事なかれ主義”が今回の事件に繋がった」というような記述を見かけました。確かに、今回の事件の直前に、情報を伝えられているはずの児童相談所の職員が自宅訪問をしているにもかかわらず、「子は外出中」という親の発言を信じ、虐待を受けていた女児と出会えなかったため、引き返しています。また、今回の事件までに2回、この女児は保護を受けているようですが、いずれも親の元へ返されているようです。親の元へ戻さざるを得なかったのは、児童相談所には親子を長期に引き離す権限はなく、家庭裁判所の判断が必要で、今回の場合では裁判で負けてしまう、という判断が根底にあったようです。


上記の事情を見て感じたのは、「子供は親の所有物でしかない」、という考えが日本ではまだ根強いのだろう、ということです。子供が被害者で親が加害者であることが自明であっても、基本的に親の言動を信じてしまう。また、虐待している親に“親権”を法的に握らせてしまっている現状では、子供を保護することはできないでしょう。こんな法律が未だにあるのは、上に述べたような親と子の関係に対する偏重な考え方が根底にあるように思います。子供の意見の真偽を見極めることは、特に子供がとても幼い場合にはかなり難しい問題になるかとは思いますが、もう少し子供の意見を尊重するような世の中になって欲しいと願います。


しかし、今回の事件では、この女児を両親から引き離すことが、唯一の正解だったのでしょうか。私には、100%引き離すべきだった、とは判断できませんでした。まだ真実がすべて分かっているわけではないですし、私もアメリカから無料のWEBニュースしか見ていないので、おおよその事態しか把握できてはいませんが、この母親は、本当にこの女児を虐待したいと思っていたのでしょうか。交際相手に対して、この母親もまた恐怖心を抱いていて、逆らえなかったということはないのでしょうか。もしも児童相談所が、親子ではなく、夫婦間の問題についても気にかけることができていたのなら、問題は違う方向へ向いたのかも知れません。児童虐待の加害者である親の中には、もう虐待する以外に逃げ場がなくて苦しんでいる人も、ごく一部存在するのかも知れないと感じました。こうなると、児童虐待は親と子供の問題、という単純な切り口で見ようとすること自体に問題があるのかも知れません。


この親2人には、1歳の別の男児もいます。私は、今回残念ながら亡くなってしまった女児のことよりも、この1歳の男児の今後を考えた判断を、今後裁判所が下してくれることを望んでいます。冷たい言い方であることを承知で述べますが、亡くなった命は戻りません。親の服役と、この男児の将来は無関係です。この女児の死が、何の罪もない男児に、明文化されない精神的で無期懲役な量刑を科すようなことがないことを、切に祈っています。

先日のジョー

こんにちは、黒猫です。もう6月なのになんだこの寒い毎日は。。

そんな毎日ですが、先日サンノゼまで足を運んで、コンサートに行ってきました!

IMG_7266.jpg 
久石譲ジブリコンサート!!

何回かYouTubeで見たことはあって、是非いつか見てみたいなぁと思っていたら、まさかの今年、アメリカでコンサートをするではありませんか!いやはや、これだけでもう留学してきた甲斐がありました 笑

出だしのナウシカからもうずっと涙腺崩壊気味で、となりの小学生の男の子にはさぞかし不審に思われていたことでしょう 笑 何曲か、コーラスが入った曲もあったのですが、その半分くらいはなんと、外国なのに日本語で歌っていました! ソロで歌われた方も2人おられたのですが、ひとり(外国人)は「もののけ姫」を、それはもう美しく、もちろん日本語で歌っておられました。本当にすごい。。もう一人はなんと久石譲さんの娘さんだそうで、ピアノを弾く久石譲さんと見つめながら、ピアノに手を乗せて歌われていました。こういうところも涙腺崩壊ポイントですね。。ジブリに親子愛を乗せてくるとか反則やろ。。

こういうコンサートで毎回感じるのは、音楽の力の強さです。もちろん今回はジブリという素晴らしいアニメが背景にあるけれども、(少なくとも私とは)生まれ育った環境が全く違う人たちが集まって、ひとつの音楽を聴いて、同じような感動を受けるという、音楽自体が持つ影響力は、他のどんな表現にも劣らないものだと私は感じます。音単体や音の塊自体は非言語的で、そこには辞書的に分類できるような意味も存在しないのに、それらの音が繋がり合わさるだけで、もちろん情報量は会話言語には全く届かないけれども、想いを伝える能力はその上をゆくという、この音楽の持つ不思議な力には、いつも驚かされます。こういうことを書いていると、昔マンドリンオーケストラにいたときにことを思い出しますね。もっとちゃんとギター練習すれば良かったなぁ。。笑

とりあえず、日本に帰ったらもののけ姫をちゃんと見たいと思いました 笑
それでは今回はこのあたりで。読んで頂いてありがとうございました!

カリフォルニアIDカードへの道のり

お久しぶりです、黒猫です。いつの間にかFC2の “足あとメッセージ機能” 無くなったんですね。時代は移り変わるなぁ。。笑 さて今日は、題名の通り、先日「カリフォルニアIDカード」なるものを取得したので、それについてのご紹介文です。



カリフォルニアID (State ID) とは。

 日本では同一のものは無いですが(マイナンバーが似ている)、いわゆる“運転できない免許証”です。「いや、そんなん意味ないやろ?」ですって?そんなことはないんです。黒猫、アラサーですが、こちらではヒゲを剃っていると確実に年齢確認(21歳以上かどうか)を受けちゃうんですね!アジア人は若く見られる、というのは本当です(ちなみに女性だと30代半ばでも、年齢確認されるらしいです 笑)。だからお酒など買うのにも今までずっとパスポートを持ち歩いていました。けれど、さすがに面倒になってきたなぁ。。と思って、今回このカードを取ることにしたわけです。運転免許証でも良かったのですが、技能試験とか筆記試験受けるのが面倒だし、留学も10年などいるつもりはないので、車買う予定も無いし。。ということでやめました。



必要なもの。

お役立ち情報になれば、ということで。今回必要だったのは、

  • Form DL44(申請書類)
  • パスポート
  • J1ビザ関連の書類(DS2019)
  • I-94
  • 居住証明(米国銀行からの郵便物)
  • SSNカード
  • 現金(30ドル、クレジットカードは不可です!デビットカードはOK)

です。



当日。

 このカリフォルニアID、申請はDMVという運転免許証センターで行います。なんで運転免許証センターなんだ・・・と思いましたが、郷に入っては郷に従うしかありません 笑。今回はサンフランシスコ市内にあるDMVへ行きました。これが混み具合のハンパないこと。建物の外で1時間並びました。。この間にひとり日本人の知り合いが増えたくらいには、十分に長かったです 笑
 で、建物にようやく入れて、前に並んでいた知り合いになった日本人は、所有物不足で退場させられ(お疲れ様でした。。)、私はある程度持っていたので、そのまま建物に入ることができました。そこから40分くらい待ち、やっと受付。書類確認をされていると、「I-94ないで」の一言。
 ここまで黒猫は、その書類がいること自体、知らなかったのです(公式HPにもはっきりとは書かれていない!笑)。やってしまった。。と思ったのですが、向こうから「coffee shop行ったら印刷できるから行っておいで」と言われました。確かに、I-94はアメリカ大使館公式HPにアクセスして、自分のパスポート番号を打ち込めば、手に入れることができる簡単なものです。
 でも待て。coffee shopって何!?ということで、もう一度他の人に尋ねました。「印刷できる所ってどこ?」「コヒーショップだね。」・・・。こひー?・・・コピー!!copy shop!!ということでようやく空耳を理解し 笑、印刷屋さんでI-94を印刷し、事なきを得ました(2回目は事情を説明したら、すぐに受付させてくれました)。
 そして受付から1時間待ち。ようやく、申請窓口へ書類を提出しました。対応してくれたのは中国人の若い方で、本当に親切で、ありがたかったです。向こうから「ここのDMV混みすぎだよね、日本の役所もこんなものなのか?」「ここのDMVはほんまヤバい。ホームレスいっぱい来てるしね。」など、色々と話しかけて下さり、楽しかったです。前のSSNカード申請の時も結構話したし、こちらの役所はこんな雰囲気なのかも知れませんね。それにしても、途中、隣の窓口に英語が分からない中国人が来て、全部中国語応対してもらっていたのにはびっくりしましたが。サイン欄の"Date"の意味もわからんって、どんだけやねん。。さすがは中国、人数で世界を押し切っていますね 笑(確かに、アメリカではあちこちに中国人が居るので、英語を話せなくても生きていけるのです!)。
 その後、IDカードに必要な顔写真撮影にさらに30分待ち、ようやく晴れて解放となりました。総じて約3時間!笑 なかなか時間がかかりましたが、この日からちょうど2週間して、無事IDカードが郵送されてきました。めでたしめでたし。

これでようやくパスポート無しにどこでも行けるようになりました。IDカード申請は時間とお金はかかりますが、それだけのメリットはあると思います(もうすぐアメリカ国内線搭乗も、このIDカード(Real ID)がなかったら、ややこしいことになりますし)。あと、住所証明にもなります。もしも気になる方がおられましたら是非チャレンジして下さい。この記事がカリフォルニアIDの作り方の参考になれば幸いです。

それではこのあたりで!備忘録に付き合って頂いてありがとうございました!

Crabbing

こんにちは、黒猫です。先日はこちらの知り合いに誘われて、カニ釣りに行ってきました!行ったのは、サンフランシスコから見て南西のPacifica Pierというところです。

こんな感じで海に突き出しているところの上で行いました。

  

カニ釣りは針で釣るのではなくて、写真のような輪っかのついたワナを沈めて、そこにカニの足を引っ掛けさせて、引き上げる、というふうにして行います。輪っかの中央にある金属製の部分に、鶏肉や魚のアラなどを入れてカニをおびき寄せるのです。
写真に写っている黄色い物差しは、この場所でカニ釣りをするためには所有しなければならないパスポートのようなもので、この物差しで大きさを測り、小さければ海に返さなくてはなりません。ここで釣っている皆さんは律儀に守っているようで、皆さんせっせと測っていました(他にも投げ釣りは禁止されていますが、そこは守らずみんな投げ釣りしてました 笑)。大きさに関しては、警察の巡回がたまにあるようで、見つかると罰金なので、それを恐れて皆さんちゃんとしているのかもしれません。
  

今回は網も使っていました。この写真のように、ここでは2種類のカニが釣れるようです(赤くない方が食べるには美味しいらしいです)。 
 

釣っている時に近くに来たアシカ(アザラシ?耳がある気がするのでアシカだと思うのですが)。小さいのを釣ってリリースしてもこいつが食べてるんじゃないかな。。笑 それにしてもこの辺りは自然が本当に豊富ですね。
またそのうち船釣りにも参加させていただけそうで、今からそれも楽しみです。また行ったらブログ書こうと思います。
それでは今回はこの辺りで!読んでくださりありがとうございました!

でんでん虫

こんにちは、黒猫です。もうすぐ新年度ですね。桜が日本では咲き始めている頃でしょうか?

こちらサンフランシスコは現在雨期の真っ最中で、最近ずっと雨の日が続いています。1年のうちほとんどの雨の日が、12月から2月に集中するのが普通なのですが、今年は2月までは降らなかった分、3月に集中しているようで、久しぶりに日本らしい日々?を過ごしております 笑

さて、サンフランシスコに来てやたら多いなと思ったのがコイツたち。
IMG_6864.jpg 
カタツムリです。他の場所は知りませんが、私の住んでいる周りではやたらとカタツムリを見ます。で、この写真を見て何か思いませんか?そう、カタツムリは足跡を残すらしいのです!黒猫は全然そんなこと知りませんでしたので、これを見た時は「なんで!?」と思いました。まぁそう思ってしまうともっと間近で見たくなるものでして、アップ写真も頑張って撮りました 笑

IMG_6865.jpg 
尻尾が浮いていますね!頭も、影の様子を見る感じ、浮いていそうです。どうやら、カタツムリはのそのそと這いずって前進しているのではなく、体の一部だけを地面に付けて、他は宙に浮かせて動いてるみたいです。ある程度身体が前進したら、新しい場所に着地して、また前進する、という感じですね。

ここから先はネット情報ですが、実はナメクジはこの動きをできないらしいです!(ご想像通り、這いずって前進します)ですので、足跡を見れば、その生き物がカタツムリかナメクジか分かる、ということになりますね!え、甲羅を見ればわかるじゃないかって?そんな利口なツッコミをできる人は嫌いですよ 笑 でも実際に、ナメクジの中には小さいとはいえ甲羅を持つものもいますので、こういう判別方法も大事なのかも知れません(その他、呼吸する器官などが違うようですよ)。


というわけで、久しぶりに日常の更新でした。何はともあれ、雨が大好きというわけではないので(サンフランシスコは日常的に寒いですし)、早く雨期には明けてほしいものです。ではこのあたりで。読んで下さりありがとうございました!


大蛇の咆哮

ヘビが吠えるのかどうかはさておき 笑

こんにちは、黒猫です。

前回のブログでは、Pythonがいかに遅いかをまざまざと見せつけられたため、さらに他の言語とも比較してみようと思い、Java, Ruby, R言語も追加して全部やり直してみました。その結果がこちら!
Fig_180222_test_1.png

なんでPython2の方が遅くなってるんだ・・・?
もしかしすると私のPCで時間を計る時に、他のアプリをどれくらい開いているのかに、結果が影響を受けているのかも知れません。しかし全てのデータは同じ日に取っていますので、やっぱりPythonが遅いということには変わりないようです。

ちなみに速いお方達の拡大図はこちら。

Fig_180222_test_2.png 
じ、Javaはえぇ。。。
このあたりはコンパイラ(機械語へ翻訳するプログラム)がいかに優秀かに依存しているようです。ちなみにこれを計った後に、C++を最適化してコンパイル(機械語へ翻訳)する方法を知りまして、それをやってみると、0マイクロ秒以下になって計測不能になりました
なので、おそらく最速はC++です。Cは試していませんが、おそらくこの程度ならC++とほぼ同じ速度を発揮すると思います。


というわけで、汚名を挽回できず最下位に終わったPython
しかし、ちまた(特に機械学習やAI系)ではPythonは大人気です。機械学習やAIでこういう煩雑な処理が皆無とはとても思えません。なので何とかなるのではないかと思って色々と考えてみました。
今回使用したコードは以下になります。


#coding: utf-8
import time

for i in range(10):
    start = time.time() #計測時間開始
    ans = 0
    for i in range(100000000):
        ans += (i+1)
    end = time.time() #計測時間終了
    print(end - start)


このコードがなぜ遅いかというと、1億回の繰り返しを行っている“for i in range(100000000)”というところが遅いからに他なりません。ここでは、「ansという名前の変数を読んできては、数字を足して、ansにもう一度値を代入する」という動作を1億回行っています。実はこの「ansにもう一度値を代入する」というのは時間を遅くする要因になったりします。というわけで、値を代入する回数を減らそうと思いました。その結果がこちら。


#coding: utf-8
import time

def ichioku(que):
    for i in range(100000000):
        que += (i+1)
    return que

for i in range(5):
    start = time.time() #計測時間開始
    ans = 0
    ans = ichioku(ans)
    end = time.time() #計測時間終了
    print(end - start)


このコードでは、ichiokuという名前の関数(道具)を作っています。この関数を使えば、ある値を渡してやると、その関数の中で1億回足し算をしてくれ、その結果だけを返してくれます。つまり上のコードと比べて、「ansにもう一度値を代入する」という動作が少なくて済みます。

さらに、関数を作ってやると、「JITコンパイラ」というものを使うことが出来ます。これは簡単に言うと、「Pythonの処理を最適化しよう」という道具です。これの使い方は簡単で、以下のように、"import numba" と "@numba.jit" を書き加えるだけです。


#coding: utf-8
import time
import numba

@numba.jit
def ichioku(que):
    for i in range(100000000):
        que += (i+1)
    return que

for i in range(5):
    start = time.time() #計測時間開始
    ans = 0
    result = ichioku(ans)
    end = time.time() #計測時間終了
    print(end - start)


というような感じで、3種類用意してみました。果たしてその結果はいかに!?

Fig_180222_python.png 

Inlineが何も変化を加えていない1つ目、Definitionが関数を作った2つ目、そしてJITがJITコンパイラを用いた3つ目です。
JITコンパイラ速過ぎるやろ。。
ちなみに平均値を書くと、Inlineが27秒、Definitionが17秒、そしてJITが0.2秒でした。
Definitionで約2倍に速度が向上するのにもびっくりしたのですが、それにもましてJITコンパイラの威力にただただ脱帽しました。これでもC/C++・C#・Javaには敵わないのですが、使える程度には十分に速いと私は思います。
(ちなみに関数を作ると今回Pythonは速くなりましたが、Rubyで同じことをしても速くなりませんでしたし、C#では遅くなってしまいました。このあたりは書き方や、言語のクセに、結果が左右されるようです)


というわけで、何とか汚名を挽回できました。よかったね、Python 笑
(ちなみにC++とPython以外の速度の向上方法は調べておりませんので、全ての言語がもっと速くなる可能性は十分にあります。特にSwiftは速いと言われるのでもっと速くできると思います。)

というわけで、自己満足は一区切り尽きました 笑
読んで下さった方々、どうもありがとうございました!


続・言葉の壁

こんにちは黒猫です。前回の記事を書いてから、C++を主に勉強していたのですが、「C#の方が汎用性高いですよ」というアドバイスを受け、今はC#をメインに勉強しています。
(C++のメモリの扱いが意味わからなくて挫折したなんて一言も言ってませんからね)


C#は、Microsoftが2000年頃に開発したプログラミング言語です。"C"と付くだけあって、C/C++をもちろん踏襲してはいるのですが、どちらかというと、C/C++よりもJavaという言語によく似ていると言われます。開発元がMicrosoftなだけあって、Windows用のアプリケーションの作成には今でもかなり用いられています。昔はWindows“でしか”動かない印象が強かったC#ですが、今ではMacやLinuxでも使われるように進化してきています。

一方、Appleは昔から、Objective-Cという言語を用いて開発を行ってきていました。しかし、2014年にAppleも新しいプログラミング言語を開発しました。それがSwiftと呼ばれる言語です。少し前のiPadが公表された時に「子供でもプログラミングを学べる」という謳い文句で、“Playground”というアプリが公表されました。このPlaygroundはまさに、Swiftで動いています。黒猫がプログラミングに興味を持つきっかけになったのも、実はこのPlaygroundです。

まぁなんでこんなプログラミング言語の紹介をしたかというと、「結局どれが速いんだろう」というのが知りたくて、上記の言語を試してみたので、それをお見せしたかったからです。いわゆる自己満足ですね 笑

やったことは、前回の記事と全く同じです(1億回の足し算に要する時間を比較)。
というわけで結果に移りましょう!刮目せよ!
(Python3とC++も計り直しました)
Fig1_180214.png ぱ、Python遅すぎるやろ。。。

Python以外がもう見えなくなってしまいそうです 笑

ちなみにPythonは少し前にPython2からPython3へ進化を遂げたので、
今回はその2つの比較もしてみたのですが。。
なんで2より3の方が遅いんや!?
完全にPythonだけに蛇足なことがあったのかもしれません 笑
(注:pythonとは本来ヘビの一種です)

Python2に1点だけ30秒超えがありますが、これはなぜか何回やり直しても出ます。
反復処理で10回、1億回の足し算を計算させているのですが、
その1回目だけ、なぜか時間が延びる傾向がありました。
(たまに2,3秒しか延びないこともあるのですが、それでも2回目以降より遅い)
何なのでしょうね、1回目は色々と初期化するから遅くなるのかな?


さて、見えにくい残りの5本を拡大してみましょう!
Fig2_180214.png  
C#が一番速くて、その次にCおよびC++、その次にSwift_1、Swift_2(違いは後述)という結果になりました。

CやC++は速いとの評判が強いので、C#の方が速かったのは意外でした。CやC++のコードの書き方が悪かったのかもしれません。それか、この2つはコンパイル言語なので、コードを別ファイルに書き換える(コンパイルする)ために別のツールを使うのですが、もしかしたらそのツールの性能の差が出ているのかも知れませんね(いかにそのツールが機械にとって読みやすい物を書いているかどうか、ということです)。

この中でSwiftは唯一コンパイルしてもしなくても使える言語です。Swift_1はコンパイル無し、Swift_2はコンパイルありで実験してみたのですが、予想外にコンパイルが無い方が速いという結果になりました。何でなんだろ。。Swiftは今回のためにちょこっとだけ勉強しただけなので、よく分かりません 笑

こういう結果を見ると、Pythonはダメなんじゃないかという雰囲気になってしまいますが、私はPythonが大好きです。やはり何と言ってもシンプルですし、特に科学系のデータを扱う時には、Pythonはかなり道具が揃っています。上のグラフも、今回はPythonで書いてみました。Pythonならプログラミング素人の黒猫でもこれくらいなら作ることが出来るのが、Pythonのすごいところです。

しかし、やはり計算量が必要な時には言語の使い分けが必要なのもまた事実なのかも知れませんね。プログラミングは奥が深いと思いました。

というわけで今日はこのあたりで。読んで下さりありがとうございました!


追記で今回使ったソースコードを置いておきます。

言葉の壁

こんにちは、黒猫です。最近プログラミングのことしか書いてない気がしますが、今日もプログラミングの話。


年始の挨拶にも書きましたが、最近C++をちょっとずつ勉強しています。C++とPythonは、同じ「オブジェクト指向性言語」というジャンルには属しますが、全く構造の違う言語なので、なかなか苦労する毎日です。そんな中、この2つの言語の差がどれくらいあるのか気になって調べてみました。

C++は、プログラミング言語として有名な「C言語」の発展系にあたる言語で、「コンパイル言語」のひとつとして知られています。コンパイル言語とは、簡単に言うと、「人間が書いたものを、一度コンピューター内で翻訳して新しいファイルを作成し、その新しいファイルを実行することで、書いたプログラムを実行する」という形式を取る言語を言います。

一方でPythonは、最近はやりの機械学習などで大活躍中の言語で、「インタプリタ言語」のひとつです。インタプリタ言語とは、「人が書いたものを、1行ずつ翻訳することで、書いたプログラミングを実行する」という形式をとる言語を言います。

つまり、C++では一度別のファイルを作らないと動かないのに対して、Pythonでは書いたコードのファイルをそのまま実行できるという利点があります。Pythonの方が人間が実行するのは楽なのです。しかし、コンピューターからすれば、一度翻訳してくれているファイルがある方が、スムーズに処理できるわけで、そういう意味でC++はコンピューターにとっては実行しやすい言語となります。

しかし昨今のコンピューター技術は凄まじく、インタプリタ言語でもかなりの速度で実行することが出来るようになってきています。そんな背景から、「実際、どれくらい計算スピード違うんだろ?」と思うに至り、計算することにしました。・・・すごい前置きしっかり書いてしまった 笑

やった内容は、「1から1億まで足すのに必要な時間」を10回測って、その平均値を求めるというものです。その時に使ったPython3とC++のコードは追記に載せました。というわけで早速その結果がこちら!

Py3_vs_C++

Python3の平均時間が約28.3秒、C++の平均時間が約0.37秒でした。つまりPython3よりもC++の方が100倍計算が速いということになります(もちろんP < 0.001で統計的に有意差ばっちり)。C++すごすぎるやろ。。

Pythonは、色々なツールが揃っていて非常に便利な上に、コードも書きやすい言語なのですが、処理が遅いのは前から少し感じていて、そういう言語の特徴に由来する壁を越える必要がある時に備えて、C++をやろうとは思ったのですが。。こんなに速いとは思ってもいませんでした。C++、好きになりそうです(単純)。

またC++をブログで実行する術を探さねばですね。
ではそんな感じで、最後まで読んで下さりありがとうございました!

久しぶりの黄色い野菜

センター試験懐かしいなと思う今日この頃な黒猫です。
もうあれから10年も経ったとは(なんて書いたら歳がバレますが)、感慨深いというか年をとったというか。。当時からは想像も出来ないですね。なんでアメリカにおるんや、って感じです 笑


さて、日頃ピザやらスパゲッティやらSubwayなどの洋食やベーコンと野菜の醤油炒めやカレーなどの日本食を食べる毎日でしたが、この度秘密兵器「粉末ほんだし」が手に入ったので、ちゃんとダシのきいた本当の日本の味を思い出そうと思い、カボチャを炊いてみました!

IMG_6639.jpg

サンフランシスコにはJapan townという、いわゆる日本でいうところの“中華街”の日本版がありまして、そこで日本のカボチャが売られていたのです。まぁいわゆる衝動買いですね。笑

日本にいる時もカボチャを炊いたことはありますが、それは下宿を始めた最初の2年くらいの間だけで、研究室生活が始まると煮物なんていう面倒なことはほとんどしていなかったので、本当に7年ぶりくらいに?作りました。

感想。めっちゃおいしい(自己満足)。

最初は味付けが不安だったのですが、案外忘れないものですね、作りながら味見しながら色々と足して、思った味になりました。とりあえず、アメリカでも、ちゃんとしたカボチャを買えば、おいしく作れるということが分かったのは大きな成果です 笑

アメリカではこの黄色いカボチャは珍しいらしく、カボチャを切っている時にルームメイトのアメリカ人に「何これ?」って言われました。「見たこと無いわー」とのことだったので、パンプキンパイは別のカボチャ(橙色のやつ)を使って作るのかも知れませんね。

何はともあれ、日本食は外食ではほとんど食べられないので、カボチャも含めて、他の物もまたそのうち作りたいと思います。ダシの味って大事。笑


それでは自己満足失礼致しました、読んで下さりありがとうございましたー!