リストラすごいけど。。。

実は不況なの？

【リストラ１】
ＮＥＣ 3000人の希望退職募集 事業構造見直しで
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180130/k10011308401000.html

【リストラ２】
富士ゼロックス 国内外で１万人削減へ
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180131/k10011309951000.html

各社の開発プロセス各工程の呼び方と位置付けの違いについて

１月３０日に、
『システム設計の謎を解く 改訂版』出版記念「設計の謎の“本質”を探る」」 ～第4回 本とITを研究する会セミナー～
https://tech-dialoge.doorkeeper.jp/events/69459
に行ってきたんだけど、そこで、表題の件「各社の開発プロセス各工程の呼び方と位置付け」
の表を出していた（詳しくは説明していないけど）

20180130 設計イベント
https://www.slideshare.net/taka1970/20180130-86895935

の１０シート目


これは、元ネタがあって、元ネタは

2018年1月定例会
https://redajp.connpass.com/event/75920/

とのこと（上記ページに表が貼ってある）

なぜ仮想通貨まで叩かれる？

1つの取引所、１つの通貨が問題起こしただけなのに・・・

なぜ仮想通貨まで叩かれる？ 新しい技術の登場を拒絶する日本
http://www.mag2.com/p/news/348415

フェイスブックも・・
フェイスブック、仮想通貨の広告を全面禁止へ　ＩＣＯも対象、全世界で
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO26353710R30C18A1000000/

インテルパッチ無効化する緊急アップデート

インテルの脆弱性対策パッチを当てると、
システムが不安定になるという場合があって、
それの対応

マイクロソフト、緊急アップデートを公開　インテルパッチ無効化
https://jp.reuters.com/article/cyber-intel-microsoft-idJPKBN1FJ0J2

ステアラボ人工知能セミナーの講演内容の動画のありか

ステアラボ人工知能セミナー
https://stair.connpass.com/

の資料は、上記のサイトにまとまっているけど、
講演内容の動画もあるみたい。

ここ
STAIR Lab
https://www.youtube.com/channel/UCqK6zjhj120DL2PAYOi4ngg/videos

Webアプリケーションの脆弱性トップ10公開→炎上

Webセキュリティ関係者必見の「OWASP Top 10」2017年版はなぜ炎上したか
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/active/17/081800125/011700005/

flaskを使ってpythonでWebAPIを提供する

前にPythonで、アソシエーション分析を行ったけど、
これを、WebAPIとして提供する方法。

---

■お題
　指定されたデータに対して、あらかじめ、アソシエーション分析を行い、
　ある商品（以下、対象商品という）が指定されたら、
　その商品をlhsに含むアソシエーションルールを返すWebAPIを提供する

※「○○を買っている人は、XXも買っているとき」
　　○○をlhs
　　XXをrhs
　と、以下述べる。lhs,rhsは、１商品とは限らない
　「A,Bを買っている人は、C,D,Eも買う」という組み合わせもOK

---

■今回の実装の仕様
・入力ファイルは、Rのアソシエーション分析パッケージarulesのなかにある
　GroceriesをCSV書き出ししたものを使う（拡張子を.basketにする）
・サーバー立ち上げ時に上記ファイルを読み込み、アソシエーション分析する
・WebAPIの仕様は、以下の通り
　　エンドポイント/getList/対象商品名
　エンドポイントは今回 http://127.0.0.1:5000
・結果はJSON形式でルールのリストの形で返す
　各ルールは、以下の項目の連想配列とする
　　　lhs
　　　rhs
　　　support 支持度
　　　lift　　リフト
　　　confidence 確信度

【詳細仕様】
・WebAPIを作成するのに、flaskを使う
・基本的に以下のエントリのプログラムを修正して使う

Pythonでのアソシエーション分析
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/73fa1d4da410cb2f1cd3eb0f88dc1a54

　また、このエントリで書いた、インストール、データファイル作成はされているものとする
・Windows7に入れたPythonで実行している。実行環境の作り方は
Windowsでのpythonとgitインストール
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/38be875ddbd9ebf826fb4821db3b7317
　を参照

---

■手順
・flaskインストール
・プログラム作成
・起動

---

■flaskインストール
コマンドラインから
pip install flask
を実行する

---

■プログラム作成
ソースコードは、以下の通り

# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, jsonify
import Orange
from orangecontrib.associate.fpgrowth import *

#共通変数
datafname = "C:\\Users\\Panasonic\\Desktop\\zikken\\assoc\\source.basket"  # データファイル
assoclist = []   # 結果格納

######################################
#　アソシエーション分析を立ち上げ時に行う

print("アソシエーション分析開始")

#データの読み込み
tbl = Orange.data.Table(datafname)

#分析実行
X, mapping = OneHot.encode(tbl)
itemsets = dict(frequent_itemsets(X, 5))
rules = association_rules(itemsets, 0.7)
stats = rules_stats(rules, itemsets, len(X))

def decode_onehot(d):
	items = OneHot.decode(d, tbl, mapping)
	return list(map(lambda v: v[1].name, items))

#結果保存
for s in stats :
	lhs = decode_onehot(s[0])
	rhs = decode_onehot(s[1])
	rec = {"lhs":lhs,"rhs":rhs,"support":s[2],"confidence":s[3],"lift":s[6]}
	assoclist.append(rec)

print("アソシエーション分析終了")


######################################
# REST API

api = Flask(__name__)

# アソシエーションルール取得
# 引数は、対象とする商品
@api.route('/getList/<string:shohin>')
def getList(shohin):
	kekka = []
	for rec in assoclist :
		if shohin in rec["lhs"] :
			kekka.append(rec)
	return jsonify(kekka)

#エラー時のリターン
@api.errorhandler(404)
def not_found(error):
    return jsonify({'error': 'Not found'}), 404

#サーバー起動
if __name__ == '__main__':
    api.run()

これを、今回は、assoctest1.pyという名前で保存した。

※注意
　flask.pyという名前で保存しないこと。
　この名前で保存すると、以下のエラーになる

Traceback (most recent call last):
File "flask.py", line 2, in <module>
from flask import Flask, jsonify
File "C:\Users\Panasonic\Desktop\zikken\assoc\flask.py", line 2, in <module>
from flask import Flask, jsonify
ImportError: cannot import name 'Flask'

　くわしくは
https://qiita.com/AkiyoshiOkano/items/3108d1b7dac9437979c2
　参照

---

■実行
　データファイルを上記プログラムのdatafnameで指定したところにおいて
　(注意：拡張子は必ず.basketのこと）

コマンドラインから
・assoctest1.pyがあるフォルダにcdして
・python assoctest1.py
を実行する。メッセージがでて、とまるので、そうしたら、ブラウザで
getListを呼び出す。
たとえば
　http://127.0.0.1:5000/getList/tidbits
など

Windowsでのpythonとgitインストール

前に書いた、
Pythonでのアソシエーション分析
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/73fa1d4da410cb2f1cd3eb0f88dc1a54
で、pythonの３と、gitを入れる必要があるんだけど、
いつも使っているパソコンと、違うパソコンに入れて、気がついたことがあったので、メモ

---

■pythonを入れる→pipがない？

pythonを入れるには、
https://www.python.org/
にいって、downloadから落としてくれば、インストールできる。

で、インストール後、pipを実行しようとするｔ、
コマンドがないエラーになってしまう。

これは、pythonとpipが違うところに入っていて、
パスが張っていないから。
環境変数で、
PATHに

C:\Users\Panasonic\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Scripts;C:\Users\Panasonic\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32

のように、pythonのありか（上記例では、C:\Users\Panasonic\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\）に加えて、
pipのあるところ（その下のScriptsにある）のパスも加えておくこと。

---

■gitのインストール

https://git-scm.com/downloads

から落としてきて、インストールすればOK

イマドキのApache 2.4とPHP 7.2のインストール(Windows)

いつも使っているパソコンにコーヒーかけたら、動かなくなってしまい、
昔のパソコン（Windows７）に、Apache 2.4とPHP 7.2のインストールをしたんだけど、
いままでと、ちょっと違ったので、手順をメモ

---

■apache 2.4のインストール
まず
https://www.apachelounge.com/download/
にいって、ダウンロードする。自分は６４ビットマシンなので、
httpd-2.4.29-Win64-VC15.zip
をダウンロードして、解凍した。そうすると、解凍したフォルダの中に

Apache24

というフォルダができるので、これを、Cドライブの直下に自分はおいた
（べつに、ここでなくてもいいけど）

そうしたら、Apache24/binの下にある、httpd.exeを実行する。
・・・って書きたいんだけど、これを実行すると、
「コンピューターにVCRUNTIME140.dll がないため、プログラムを開始できません。」
というエラーが出て実行できない

---

■Visual C++ 2015 Build Toolsのインストール

　そこで、VC++を入れる（と、VCRUNTIME140.dllが入ってくる）

　それは
Visual C++ 2015 Build Tools
http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

にあるので、ダウンロードして、落としていたexeファイルを実行する。

結構時間かかるけど、それが終わったら、もう一度

Apache24/bin/httpd.exe

を実行する。ウィンドウが開き、そこにメッセージが出て（でないかも）、
実行中になっていればOK
その間にブラウザをひらき、http://127.0.0.1にアクセス

It works!

と出ればOK

---

■PHPインストール

http://windows.php.net/download#php-7.2
VC15 x64 Thread Safe (2018-Jan-04 07:06:59)

をダウンロードして、phpというフォルダの中に解凍する。
（つまり、phpのフォルダの下に、解凍すると出てくる、devとかlibとかがあるかんじ）

このphpフォルダをCドライブの直下に置く

---

■各種設定・テストプログラム

・phpフォルダの下にある、php.ini-development(またはphp.ini-production）を
　コピーして、コピーしたファイルの名前をphp.iniにする

・C:\Apache24\confフォルダの下にあるhttpd.confの最後に、以下の内容を追加

LoadModule php7_module c:/php/php7apache2_4.dll
<FilesMatch "\.php$">
  AddHandler php7-script .php
  AddType application/x-httpd-php .php
</FilesMatch>
PHPIniDir "c:/php"

・C:\Apache24\htdocsの下に、以下のコードを書き、phpinfo.phpとして保存する。

<?php
	phpinfo();
?>

---

■ブラウザ表示
・http://127.0.0.1/phpinfo.phpをブラウザで開き、設定がいろいろ見えたらOK！


【参考】
https://www.adminweb.jp/apache/php/index1.html

Pythonでのアソシエーション分析

前に、
Ｒでのアソシエーション分析
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/25c3a84112cc266cd399dd96bf41f21a
を書いたけど、Pythonの３でやると、どうなるのかについてのメモ。

基本的にOrangeをつかうんだけど、Python3用のOrangeであるOrange3には、
アソシエーション分析が入っていない。そこで、それを作っている人
から、githubでとってくるんだけど、Orange3を入れるのにVisual C++が
必要だったり。。。と、いろいろ大事なので、メモメモ

---

■前提
・Pythonの３が入っている

---

■インストール

（１）Visual C++ 2015 Build Tools
http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
が入っていなかったら、上記ＵＲＬにいき、
ダウンロード＆インストール(Orange3のインストールで使う）

（２）必要なものをpipでインストール　

pip install numpy
pip install pandas
pip install orange3

を実行する
(pip install orangeとすると、エラーになってインストールできない）

（３）さらに(Orange3には、Association分析が入っていないようなので）

Python でアソシエーション分析 - Orange3-Associate
http://fits.hatenablog.com/entry/2018/01/09/211900

にある手順で,Orange3-Associateを入れる。具体的には、以下のコマンド実行

git clone https://github.com/biolab/orange3-associate.git
cd orange3-associate
python setup.py install

そうしたら、そこにorangecontribというフォルダができるから、
そのフォルダをPythonのLibの中に入れる（自分の場合
C:\Users\USER\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Lib
に入れた）

---

■プログラムファイルを作成する。

日本語が入っていたら、ＵＴＦ－８で保存する。
プログラムは、以下の通り

import Orange
from orangecontrib.associate.fpgrowth import *

tbl = Orange.data.Table("C:\\Users\\USER\\Desktop\\flask\\source.basket")
X, mapping = OneHot.encode(tbl)
itemsets = dict(frequent_itemsets(X, 5))
rules = association_rules(itemsets, 0.7)
stats = rules_stats(rules, itemsets, len(X))

def decode_onehot(d):
    items = OneHot.decode(d, tbl, mapping)
    return list(map(lambda v: v[1].name, items))

for s in sorted(stats, key = lambda x: x[6], reverse = True):

    lhs = decode_onehot(s[0])
    rhs = decode_onehot(s[1])

    support = s[2]
    confidence = s[3]
    lift = s[6]

    print(f"lhs = {lhs}, rhs = {rhs}, support = {support}, confidence = {confidence}, lift = {lift}")

上記ソースは、基本的に上述の「Python でアソシエーション分析 - Orange3-Associate」
を踏襲して書いている。
これをhello.pyという名前で保存する。

---

■データファイルを用意する

１レコード１トランザクション（＝１レシート、１バスケット）として、
トランザクション内（レシート内、バスケット内）にある各商品をカンマで区切って
ファイル出力したものを、拡張子.basketとして保存する。

今回は、「Ｒでのアソシエーション分析」で読み込んだデータGroceriesを、
write(Groceries,file="source.basket",sep=",")
として書き出したものを、利用する。

それが、上記プログラムの
tbl = Orange.data.Table("C:\\Users\\USER\\Desktop\\flask\\source.basket")
のところ

---

■実行する
python hello.py

---

こんなかんじ

「生命科学は輩出される人材にみあった職がない」っていうけど・・・

たとえば、ＩＴなどは、文系の人が就職しているように、
研究者として就職するのでなければ、
あんまり、学部学科って、関係ないと思う。

そして、大学院を出た人を、募集はしているのよね
（テクノプロ　Ｒ＆Ｄとか、とめ研究所とか）
ただ研究者の人は、そういうところに勤めようとは考えない。
また、学部学生の卒業者のように、専門関係なしに勤めようとは思わない。


雇用のミスマッチなのよね・・・

【くわしくは】
光と影～31歳教授誕生と36歳任期付き助教の研究不正からみえるもの
https://news.yahoo.co.jp/byline/enokieisuke/20180124-00080798/

ブリトニー・スピアーズ さんより、世界的に影響があるといわれる仲川遥香さんって、誰？

「Twitterで影響力ある10人の女性」日本人で唯一、仲川遥香が2年連続でランクインした理由を探る
https://news.yahoo.co.jp/byline/satohitoshi/20180124-00079798/

技術的失業

技術は職人の神秘を科学に還元して、誰もが手軽に使えるようにしていく。

【引用元（太字は引用）】
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業
https://note.mu/issei_y/n/nf95db8205da3

新元号の発表はいつに・・・

「あまり早いと盛り上がらなくなる」

いや、そういう問題じゃないから、

盛り上げなくていいから・・・

【引用元（太字は引用）】
新元号の発表はいつになるのか…。現役SE「システム屋を殺す気か」と悲鳴
http://www.huffingtonpost.jp/2018/01/23/new-gengou_a_23341471/

Ｒでのアソシエーション分析

いろいろ書いてあるサイトがあるんだけど、
Ｒのパッケージには、Groceriesっていうバスケット分析用の
データが入っているので、簡単にやるのなら、以下のコマンドだけでいい。

install.packages("arules")
library(arules)
data(Groceries)
rules <- apriori(Groceries, parameter = list(support = 0.005, confidence = 0.01))

inspect(rules[1:100])

ここで指定してる、support(支持率）、confidence（確信度）について、くわしくは
http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/12/12/081841

最後の
inspect(rules[1:100])
で、１位から１００位までを表示している。[1:100]を入れないと、最後のほうしか見れない。

ファイルに書き出すには、
write(rules,file="data.csv", sep=",", col.names=NA)

なお、
write(Groceries,file="source.csv",sep=",")
とすると、サンプルデータGroceriesが書き出せる。これは、１レコード１バスケット内の商品の羅列になっている。

この形式のファイルを読みだすには、
# スーパーマーケットの買い物かごのデータをトランザクションとして読み込む
tranPosData <- read.transactions(posData, sep=",", rm.duplicates=TRUE)
詳しくは（引用元）https://qiita.com/uchim/items/8a532945a1fb2f068b5a

レコード形式を、この形式に変換するには
#トランザクションデータに変換
data.tran<-as(as.matrix(df[2:(ncol(df)]),”transactions”)
詳しくはhttps://www.gixo.jp/blog/3920/