Java SE 8 実践プログラミングを読んだ

Java9がリリースされた昨今、今更だけど、Kindleで安くなってたので読んだ。

Javaプログラマーなら習得しておきたい Java SE 8 実践プログラミング

Java SE8 for the Really Impatientの翻訳本で、Java 8からの新機能であるラムダ式をはじめ、ストリームAPIや新しい日付クラスなどについて詳しく紹介されている。

新機能の紹介おいては、単に記法やライブラリの紹介をしてくれるだけでなく、言語の設計の方針や過去のバージョンのJavaとの互換性などを踏まえた説明がなされていて読み応えがある。例えば、ラムダ式をJavaという言語で表現するために、汎用的な関数型はほとんど使われておらず、用途ごとに関数のように扱えるinterface(= FunctionalInterfaceで注釈される)が定義されていて、そのinterfaceに合致するようにラムダ式を与えるというふうになっている。この方法では既存のJavaのプログラミングの方法を変えずに新しくラムダ式を採用できる……といった内容。

新機能の紹介以外では、9.4章 セキュリティ案件でコラム的に語られている、Java アプレットやJava Web Start がなぜうまくいかなかったかについて著者があれこれ分析しているところが興味深かった。Write once, run anywhereなんてなかったんや……。

あと、この本の特徴としては、章ごとにある練習問題がやたら充実しているというのがある。本に書かれている範囲を超えて自分で考えなければ解けないような難易度で、良い練習になる。僕も1章と2章の練習問題をためしに解いてみた。

github.com

一応問題ごとにテストを書いて動きを確かめられるようにしている。回答のコードはこういう調子。コードを書かないような問もあるので、抜けている番号もある。

3章以降の問題も気が向いたらやりたいけど、JavaFXに依存してる問題があったりしてなんかちょっとテストしずらいなーとなってあんまり気がすすまない。この練習問題は全体的には良い問題が揃ってるんだけど、仕様がはっきりしなかったり、妙に込み入ったことをする必要があったりする。やりやすい問題だけやるくらいでも良いと思う。

結構この練習問題にチャレンジしている人もいて、"Java SE 8 実践プログラミング 練習問題" とかで検索するといくつか見つかって、眺めると面白い。原著のタイトルで検索してもいくつか見つかる。

総じてJava 8の新機能をしっかり学べるし、特にJavaプログラミングの題材がなくても練習問題とかやって楽しめるので良い本だと思う。コレで僕も、「ラムダ式くらいかけますしね!」って言ってもよいはず。あとJava FXの章は読んでないです。すいません。

研究もJavaでやったし、2,3年前はAndroidアプリ書いてたりもしてたので、基本的なJavaは一応書けるというつもりだったけど、だいたい忘れているということもわかった。

Javaを書かなすぎでコンストラクタの命名ルール忘れて、constructor だっけ?initializeだっけ?__init__だっけ?makeだっけ?となった結果クラス名がコンストラクタだということを思い出しては??ってなる

— hakobe (@hakobe) 2017年11月1日

Java忘れすぎていてThread.startし忘れる

— hakobe (@hakobe) 2017年11月3日

ざっとわかるPythonの紹介

普段Perlを書いている自分がざっくりPythonについて調べて発表した時の資料が手元に転がっていたので、せっかくなので公開した。

普段、別の言語でWeb開発している人が、自分の言語のアレはPythonだとコレなのねって雰囲気わかるようになっているといいなと思って作ったけど、見返すとそうでもない気がする。

自分もPython初心者なので、「おいおいまったくまちがっているぜ! 」といったことがあったら教えてほしいです。京都に住んでいるのだけど、関西のPythonコミュニティの雰囲気もよく知らないので情報募集です。

あと資料で紹介しているブログのコードは以下においてある。自分がよくやる感じの薄い設計でかんたんなブログシステムをPythonで書いたらこんな感じかな～ってコードになっている。

github.com

子供が生まれたし運転免許もとった

タイトルの字面がめちゃくちゃ所帯じみているけど、所帯があるのでしかたない。

先日子供が生まれました。子供も奥さんも元気でほっとしています。子供はながめているだけでニコニコできて最高。

子供を連れて移動するのが大変そうっていう心配もあり、運転免許の取得にも取り組んでました。運転免許取得の一週間後に子供が生まれてくれたので、大変タイミングをわきまえている。くわしくはkarimen日記を見てくれ！

現実に子供が生まれると、今後の人生どうやっていくのが良いのかを、あらためて考え始めてしまったりして、自分のことながらおもしろい。とりいそぎ生命保険の勉強をしたりした。健康に働くのが一番得らしい(そりゃそう)。

なおウィッシュはこちらになります。

Kyoto.なんか #3 は明日です！発表者リストも更新

先日ご紹介したKyoto.なんか#3 は明日 8/19(土)に開催です！

kyoto-nanka.connpass.com

イカす発表者のみなさまにも集まって頂きました。

• moznion さん 続・そして物語は何度目かのアプリ内通知再実装を迎える
• daaaaaai さん ビジネスプロセスリエンジニアリングの現場
• t_kyt さん 5分でわかるHTTPキャッシュ
• sugyan さん 機械学習によるアイドル顔識別について もしくはプログラミングに関する何か (仮)
• jp_pancake さん Dangerを使ってPRを自動的にチェックする
• y_uuki さん Redisの負荷対策の話(仮)
• shokai さん HerokuでSocket.IOをやっていく話
• side_tana さん Goとエラーと私
• papix さん 2017年データベースマイグレーションの旅 〜Perl編〜 (仮)
• pastak さん 夏休みの自由研究 〜React VR編〜
• ichirin さん MySQL freeze の巻

めちゃくちゃおもしろそうな発表が目白押しですね！まだ若干名参加枠があるのでどうぞご参加下さい

Kyoto.なんか #3 を開催することになりました

みなさん暑いですね。京都はとても暑いです。暑い京都をもりあげるKyoto.なんかというイベントの第三回を開催することになりました。

Kyoto.なんかは、Kyoto.rbやKyoto.jsのような言語ごとの勉強会ではなく Kyoto.* 、つまりプログラミングや技術に関する発表ならなんでもOKの技術勉強会です。

かつての様子はこちら。

• http://hakobe932.hatenablog.com/entry/2016/08/15/203909
• http://hakobe932.hatenablog.com/entry/2014/05/07/232939

そんなKyoto.なんか#は来たる8/19(土)、京都はてなオフィスで開催いたします。現在、発表者を募集中です。ぜひ発表にチャレンジしてみてください。

kyoto-nanka.connpass.com

Rによるやさしい統計学を読んだ

統計勉強してる っていう記事で、途中まで読んでた"Rによるやさしい統計学"を読み終えた。

Rによるやさしい統計学

この本は心理学関連領域の研究者の著者たちが学生向けに、統計ツールのRの使い方を教えてくれるという内容。第I部では基本的なRの使い方と統計学の考え方について、第II部では、実際のデータ処理をする上で必要になる考え方や手法について具体的に紹介してくれる。

数学的理論を学ぶことに主眼をおいた本ではないので、難しい証明は省かれているものの、統計の考え方の直感的な解説がとてもわかりやすい。自分は理論よりの大学の教科書から統計の勉強をはじめたのだけど、この本の解説に触れることで理解があやふやな部分がしっかり理解できたように思う。逆にあまり理論的な手法の根拠などの説明はないので、別の本を参照するのが良さそう。

統計分析を行う課題がたくさん載っているので、実際に手を動かして、統計分析の間隔を掴んでみるのにもこの本は良いと思う。データの入力を手でちまちまやらないといけないので、そこはちょっと面倒。

また、この本の冒頭にあるように、研究のデータを分析する文系の学生を読者として想定している。そのため、取り上げられているテーマは、ある程度そちらに寄っているところはある。特に第II部にはそういったイメージを持った。基礎的な考え方は変わらないはずなので、適宜頭のなかで自分が解決したい問題に対応させて読んでいくと良い。

Rの使い方については、エンジニアであれば読めば簡単に理解できると思う。Rの機能については利用するものを最低限紹介してくれているという感じなので、R言語自体をじっくり学ぶのには向いていない。自分のやろうとしていることがRのどのツールに対応しているかといったことはよく分かる。

全体的には、具体例をふんだんに使って、わかりやすく概念を伝えてくれるし、手を動かして学ぶこともできて、評価が高いのもうなずけた。理論を学べるほんと合わせて読むのが良いと思う。

確率統計の勉強

仕事やらなんやらで、データの様子をみる場面はよくあるものの、データの調べ方や分析の方法を知らなくてなにかと困るので、なんとかしたい... という気持ちの高まりがあって、連休のちょっと前から確率統計の勉強をはじめた。

確率統計は大学の講義で一通りやったはずだけど、たいして活用できないまま数年がすぎてほぼ忘れてしまった。そういう調子なので、今となっては、適当な数の標本を用意してきて、標本比率を求めてみるけど、この値は母比率にどれくらい近いものなの? と言われても、まったく何も言うことはできないのであった。

ひとまず基本的な内容をザクッと学べそうな、まずは、やさしく学べる統計学を読んでみた。

やさしく学べる統計学

以前、微分積分の勉強してた ときもこのシリーズにお世話になった。やさしく学べるというタイトルどおり、難しいところには深入りしすぎない構成なので脱落せずに最後まで読める。例題や練習問題が充実していて、具体的な推定や検定をやってみることができる。

確率統計全般にいえそうだけど、連続的な確率分布の解析は主に微分積分でがんばる感じなので、入門本を読むにも軽く微分積分を復習しておくといいかもしれない(部分積分の公式暗記してない)。

やさしく学べる統計学の次は、キーポイント確率統計を読んでみた。

キーポイント確率統計 (理工系数学のキーポイント 6)

自分が大学の確率統計の講義を受けてたときの教科書がこの本で、家にもともとあった。改めてページを開いてみたところ結構おもしろく読めた。

前述の、やさしく学べる統計学に比べると数学的な説明がもう少し丁寧で、難しいけど納得して読み進めることができる。拡散方程式と正規分布の関係についての話題など、発展的な話題が合間に語られるのもおもしろい。もともと確率統計のイメージがある人は、はじめにこの本を読んでも良さそう。

ここまでで、ざっくりとは基礎を学んだので、実際のデータを処理できるようにRを使った本にも手を出してみた。この本はまだ半分くらいしか読んでない。

Rによるやさしい統計学

この本では、数学的な証明や法則の紹介は限定的になっているが、Rのスクリプトを使って中心極限定理が成り立つことを見せてくれたり、いろんな標本分布のグラフを見せながら説明してくれたりするので、これまで勉強したことを具体的なデータで確認できてためになってる。

ひとまず、今はここまで勉強したものの、実際のデータを使って何かするにはもうちょっと知識と練習が必要そう。もうちょっとがんばろう。

おまけ

そういう調子なので、今となっては、適当な数の標本を用意してきて、標本比率を求めてみるけど、この値は母比率にどれくらい近いものなの? と言われても、まったく何も言うことはできないのであった。

これ実際に気になってたのだけど、母比率の区間推定という問題でRを使うと関数一つ呼ぶだけでできる..(どういう理屈でこういう計算ができるかはキーポイント確率統計に書いてある)。

例えば、自分にとどくメールのスパム率が知りたいとする。大量にあるメールのうち、200通のメールをサンプルとして取り出して調べたら70通はスパムメールだったというときに、自分にとどくメール全体のスパム率はどれくらいだと考えられるかという問題を考えると以下のようにすると結果が得られる。

> binom.test(70,200)

	Exact binomial test

data:  70 and 200
number of successes = 70, number of trials = 200, p-value = 2.653e-05
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
 0.2840707 0.4204506
sample estimates:
probability of success
                  0.35

binom.testは二項分布に基づく検定をしたりする関数(だと思う)。ついでにいろんな便利情報も出力される。今は検定はしたいわけではないのでp値とかは無視して、95 percent confidence intervalのとこだけをみると、だいたい0.23 ~ 0.42 くらいになっている。これは、スパムメールの割合は95%の確率で23% ~ 42%の範囲に入りますねという意味。0.18の範囲で揺らぎがあるので、もう少し揺らぎを少なくしたければ、標本数を増やせば良い、となる(標本数10倍にして標本比率を変えないようにすると、揺らぎの範囲は0.04くらいになる)。