カジュアル面談というもの

LAPRASからスカウトメールが来るようになった。JOBという機能が追加されて、正社員の募集に応募できるようになったからだ。応募者側から応募することも企業側からスカウトすることもあった。おいそれと、3 ~ 5社ぐらいカジュアル面談を1時間弱受けて、書類選考をお願いするとお祈りメールが流れてくる。どうやら、相手は最初から採用する気がないように思える（このあとかならずLAPRASからスカウトメールに対するアンケートと評して、フィードバックを求めるメールが来る）ときに圧迫面談、ときにノリや勢い、ときに採用されたときの待遇や会社説明、本の著者にまであえる偶然もあった。働けはしなかった。私は、履歴書や職務経歴書を見直すまえに、おいしすぎるような話を持ちかけるこのカジュアル面談を断ることを決めた。コロナ禍で状況が厳しいのを逆手にとった新手の迷惑行為のように今では想っている。もしかしたら採用される人もいるのかもしれない。ただ、私にはそれは適わぬ夢の状態だった。

カジュアル面談は、書類選考の手前だと覚えておくと良い。

採用されるまで長い。

不採用は書類選考でお祈りメールとしてもらえる。

時間を大事に、隣人を選ぼう。

経歴や資格を偽ることを考えず、自分らしく働ける場所がきっとある。自分から進んで、活動を続け受け入れてくれる所で精進しよう。何年も諦めないことできっと夢は叶うし、現実は想うほど悪くない。

オプトアウト

2021年3月19日にLAPRASの利用をオプトアウトしました。

オンライン面談はよい刺激でしたが、転職は叶いませんでした。

Cppバージョン確認

github.com

#include <iostream>
#include <string>
#include <stdio.h>
using namespace std;

int main(void)
{
    
// C++ version info.
long cpp17 = 201703L;
long cpp14 = 201402L;
long cpp11 = 201103L;
long cpp98 = 199711L;
    
// long type → string type.
string cpp_ver = to_string(__cplusplus);
    
if (cpp_ver.compare(to_string(cpp17)) == 0)
    cout << "現在の C++ : C++17" << endl;
else if (cpp_ver.compare(to_string(cpp14)) == 0)
    cout << "現在の C++ : C++14" << endl;
else if (cpp_ver.compare(to_string(cpp11)) == 0)
    cout << "現在の C++ : C++11" << endl;
else if (cpp_ver.compare(to_string(cpp98)) == 0)
    cout << "現在の C++ : C++98" << endl;
else
    cout << "現在の C++ : pre-standard C++" << endl;
    
    return 0;
}

例

現在の C++ : C++17

現在、どのバージョンを使っているか端末で確認できる。

備忘録。

アドベントカレンダーフライング公開

公開までまだ先ですが、現在の進捗状況です。

qiita.com

qiita.com

qiita.com

※ 修正するかもしれません。

zeus liteでpython3.8を設定

Python3.8をダウンロードしたあとで、

Cドライブ直下、C:¥Python38に展開することが前提。

下記環境通りに設定すれば、Python38でコンパイルできるのと、

Python2シリーズとPython38(最新)で出力がみれます。

前回の記事内容どおり、参考程度にどうぞ。

自分宛、備忘録です。

C:\Program Files (x86)\ZeusLite\zpython.cmd

@echo off

REM Move to the file's directory
cd %2

REM Remove the double quotes from the file name argument
set file_name=%1
set file_name=%file_name:"=%

REM Alternative syntax check option is to use Python itself
call C:\Python38\python.exe -c "compile(open('%file_name%').read(), '%file_name%', 'exec')"

tools→Optionsを選択→下記通りに設定し保存

python_config

Zeus free Text Editorを使う

www.zeusedit.com

リンク先は、Zeus IDEの無料版です。

Pythonを書くときに使っています。

いずれ、

Python3.8をエディタ内で実行可能に設定する手順を書きたいと思います。

明日はPyConfJPの2日目です。チケットを買ってあるので、みたいと思います。

Defx記事に追記しました。

takkii.hatenablog.com

私は、Neovimでdefx-iconsとvim-comを併用して使っています。

かなり便利な仕上がりになりました。過去に紹介したときより使いやすくなっています。

短文ですが、今日はこれまで。

百人1首をRuby、hadoopを使って解析してみる。

github.com

hadoopのワードカウント

cd hadoopフォルダ

zinbeijett/txt/hyakunin.txtをinputフォルダへ入れて実行

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount ./input ./output

zinbeijettのengine -zオプションを実行

engine -z output/part-r-00000 2

21 : あはむとぞ思ふ,    2
50 : あるものを,   2
79 : いまひとたびの  2
169 : さ夜ふけて,  2
237 : ながむれば,  2
240 : ながらへば,  2
288 : ひとりかも寝む,    2
405 : わたの原  2
477 : 名こそをしけれ,    2
480 : 君がため  2
501 : 夜半の月かな,   2
618 : 朝ぼらけ  2
655 : 物をこそ思へ,   2
664 : 白妙の,    2
667 : 百人一首  2
678 : 秋の夕ぐれ,  2

riceシェルを実行

github.com

rice keitaiso.txt (解析しやすいように文字整形後)

※ わかち書き(suihan)、わかち書き＆ワードカウント(kome)、形態素解析(rice)にわけました。

riceなどのシェルをzinbeijettのengineに取り込みました。次の1.1.4でRubyGemsリリースします...

Rubygemsにzinbeijettの1.1.5をリリースしました。-w,-x,-y,オプションでそれぞれわかち書き、形態素解析ができます。zinbeijett -hに詳細を英語で書きました。参考にどうぞ。

※ わかち書き

------------------------------ Mecab_wakati_Start ------------------------------

["あ", "は", "むとぞ", "思ふ", "ある", "もの", "を", "いま", "ひとたび", "の", "さ", "夜ふけ", "て", "な", "が", "むれ", "ば", "ながら", "へ", "ば", "ひとり", "かも", "寝", "む", "わたの原", "名", "こそ", "を", "しけ", "れ", "君", "が", "ため", "夜半", "の", "月", "か", "な", "朝ぼらけ", "物", "を", "こそ", "思へ", "白妙", "の", "百", "人", "一", "首", "秋", "の", "夕ぐれ"]

------------------------------- Mecab_wakati_End -------------------------------

※ ワードカウント ["わかち書き" , カウント数]

---------------------------- Mecab_wordcount_Start -----------------------------

[["夕ぐれ", 1], ["は", 1], ["むとぞ", 1], ["思ふ", 1], ["ある", 1], ["もの", 1], ["を", 3], ["いま", 1], ["ひとたび", 1], ["の", 4], ["さ", 1], ["夜ふけ", 1], ["て", 1], ["な", 2], ["が", 2], ["むれ", 1], ["ば", 2], ["ながら", 1], ["へ", 1], ["ひとり", 1], ["かも", 1], ["寝", 1], ["む", 1], ["わたの原", 1], ["名", 1], ["こそ", 2], ["しけ", 1], ["れ", 1], ["君", 1], ["ため", 1], ["夜半", 1], ["月", 1], ["か", 1], ["朝ぼらけ", 1], ["物", 1], ["思へ", 1], ["白妙", 1], ["百", 1], ["人", 1], ["首", 1], ["秋", 1], ["あ", 1]]
----------------------------- Mecab_wordcount_End ------------------------------

※ Nattoで形態素解析

----------------------------- Natto_keitaiso_Start -----------------------------

あ フィラー,*,*,*,*,*,あ,ア,ア
は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
むとぞ   名詞,一般,*,*,*,*,*
思ふ  動詞,自立,*,*,四段・ハ行,基本形,思ふ,オモフ,オモウ
ある  連体詞,*,*,*,*,*,ある,アル,アル
もの  名詞,非自立,一般,*,*,*,もの,モノ,モノ
を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
いま  名詞,副詞可能,*,*,*,*,いま,イマ,イマ
ひとたび    名詞,一般,*,*,*,*,ひとたび,ヒトタビ,ヒトタビ
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
さ 助詞,終助詞,*,*,*,*,さ,サ,サ
夜ふけ   名詞,一般,*,*,*,*,夜ふけ,ヨフケ,ヨフケ
て 助詞,格助詞,連語,*,*,*,て,テ,テ
な 助詞,終助詞,*,*,*,*,な,ナ,ナ
が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ
むれ  動詞,自立,*,*,一段,連用形,むれる,ムレ,ムレ
ば 名詞,一般,*,*,*,*,ば,バ,バ
ながら   助詞,接続助詞,*,*,*,*,ながら,ナガラ,ナガラ
へ 助詞,格助詞,一般,*,*,*,へ,ヘ,エ
ば 助詞,接続助詞,*,*,*,*,ば,バ,バ
ひとり   名詞,一般,*,*,*,*,ひとり,ヒトリ,ヒトリ
かも  助詞,副助詞,*,*,*,*,かも,カモ,カモ
寝 動詞,自立,*,*,一段,連用形,寝る,ネ,ネ
む 名詞,一般,*,*,*,*,*
わたの原    名詞,一般,*,*,*,*,わたの原,ワタノハラ,ワタノハラ
名 名詞,接尾,一般,*,*,*,名,メイ,メイ
こそ  助詞,係助詞,*,*,*,*,こそ,コソ,コソ
を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
しけ  動詞,自立,*,*,一段,未然形,しける,シケ,シケ
れ 動詞,接尾,*,*,一段,連用形,れる,レ,レ
君 名詞,代名詞,一般,*,*,*,君,キミ,キミ
が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ
ため  動詞,自立,*,*,一段,連用形,ためる,タメ,タメ
夜半  名詞,副詞可能,*,*,*,*,夜半,ヤハン,ヤハン
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
月 名詞,一般,*,*,*,*,月,ツキ,ツキ
か 助詞,副助詞／並立助詞／終助詞,*,*,*,*,か,カ,カ
な 助詞,終助詞,*,*,*,*,な,ナ,ナ
朝ぼらけ    名詞,一般,*,*,*,*,朝ぼらけ,アサボラケ,アサボラケ
物 名詞,接尾,一般,*,*,*,物,ブツ,ブツ
を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
こそ  助詞,係助詞,*,*,*,*,こそ,コソ,コソ
思へ  動詞,自立,*,*,一段,連用形,思へる,オモヘ,オモエ
白妙  名詞,一般,*,*,*,*,白妙,シロタエ,シロタエ
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
百 名詞,数,*,*,*,*,百,ヒャク,ヒャク
人 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,人,ニン,ニン
一 名詞,数,*,*,*,*,一,イチ,イチ
首 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,首,シュ,シュ
秋 名詞,一般,*,*,*,*,秋,アキ,アキ
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
夕ぐれ   名詞,一般,*,*,*,*,夕ぐれ,ユウグレ,ユーグレ
EOS

------------------------------ Natto_keitaiso_End ------------------------------

形態素解析を終了します...

※ 百人一首の重複している言葉を形態素解析やわかち書きなどしてみました。

この先は、Pythonで機械学習などでよりデータの深層に近づいていきます。