2019-02-05

weikum本に記載されている全定義の一覧リスト

Transaction DB

現在5章を読む勉強会に参加していますが、 5章まで全部読めていません。最近読めていないところを見直すと、理解を曖昧にしていた用語の定義が前半の方に乗っていたので、この際全部調べて定義の掲載箇所を一覧できるものを作ってみました。

下表を参考におっ、こんな定義も乗ってたか!という感じで使ってもらえると嬉しいです。*1

DEFINITION	page
2.1 Partial Order	46
2.2 Page Model Transaction	46
2.3 Object Model Transaction	51
3.1 Schedules and Histories	66
3.2 Serial History	67
3.3 Herbrand Semantics of Steps	74
3.4 Herbrand Universe	75
3.5 Schedule Semantics	76
3.6 Final State Equivalence	77
3.7 Reads-From Relation	78
3.8 Final State Serializability	82
3.9 View Equivalence	83
3.10 View Serializability	85
3.11 Monotone Classes of Histories	92
3.12 Conflicts and Conflict Relations	93
3.13 Conflict Equivalence	93
3.14 Conflict Serializability	94
3.15 Conflict Graph (Serialization Graph)	96
3.16 Commutativity Based Equivalence	99
3.17 Commutativity Based Reducibility	100
3.18 Order Preservation	102
3.19 Commit Order Preservation	102
3.20 Closure Properties of Schedule Properties	106
3.21 Commit Serializability	107
3.22 Indivisible Units	111
3.23 Dependence of Steps	113
3.24 Relatively Serial Schedule	113
3.25 Relative Serializability	114
3.26 Push Forward and Pull Backward	116
3.27 Relative Serialization Graph	116
4.1 CSR Safety	130
4.2 Two-Phase Locking (2PL)	134
4.3 Conservative 2PL	142
4.4 Strict 2PL	143
4.5 Strong 2PL	144
5.1 Version Function	187
5.2 Multiversion Schedule	188
5.3 Monoversion Schedule	189
5.4 Reads-From Relation	190
5.5 View Equivalence	191
5.6 Multiversion View Serializability	192
5.7 Version Order	194
5.8 Multiversion Serialization Graph (MVSG)	195
5.9 Multiversion Conflict	197
5.10 Multiversion Reducibility	198
5.11 Multiversion Conflict Serializability	199
5.12 Multiversion Conflict Graph	199
6.1 Object Model History	218
6.2 Tree-Consistent Node Ordering	219
6.3 Object Model Schedule	219
6.4 Serial Object Model Schedule	221
6.5 Isolated Subtree	221
6.6 Layered History and Schedule	222
6.7 Flat Object Schedule	223
6.8 Commutative Operations	224
6.9 Commutativity Based Reducibility	226
6.10 Conflict Equivalence and Conflict Serializability	227
6.11 Tree-Reducible History	229
6.12 Level-to-Level Schedule	234
6.13 Conflict Faithfulness	238
6.14 State-Dependent Commutativity	241
6.15 Return Value Commutativity	242
8.1 IDM Transaction	286
8.2 Transaction Equivalence	287
8.3 Final State Serializability	289
8.4 Conflict Serializability	291
8.5 Conflict Graph	291
8.6 Extended Conflict Graph and Serializability	293
8.7 State Serializability	296
8.8 Transaction Chopping	302
8.9 Chopping Graph	302
8.10 Correct Chopping	304
10.1 Isolation Levels	361
10.2 Multiversion Read Committed and Snapshot Isolation Levels	362
10.3 Formal Definition of Snapshot Isolation	363
10.4 Snapshot Isolation Serialization Graph	363
11.1 Expansion of a Schedule	384
11.2 Expanded Conflict Serializability	385
11.3 Reducibility	387
11.4 Prefix Reducibility	389
11.5 Recoverability	391
11.6 Avoiding Cascading Aborts	392
11.7 Strictness	393
11.8 Rigorousness	394
11.9 Log Recoverability	398
11.10 Inverse Operation	408
11.11 Perfect Commutativity	411
11.12 Perfect Closure	413
11.13 Normal Commutativity Table	414
11.14 Strictness	415
11.15 Terminated Subtransactions	416
11.16 Expanded Object Model Schedule	417
11.17 Extended Tree Reducibility	418
12.1 Extended History	434
12.2 Stable Log	435
12.3 Log Buffer	435
12.4 Cached Database	436
12.5 Stable Database	437
12.6 Correct Crash Recovery	437
12.7 Logging Rules: Redo Rule, Undo Rule, Garbage Collection Rule	438
18.1 Global History	677
18.2 Conflict Serializability	678
18.3 Global History	692
18.4 Direct and Indirect Conflict	694
18.5 Global Conflict Graph	695
18.6 Commit-Deferred Transaction	699
18.7 Extended Commitment Ordering	701

ちなみにですが同じものが複数回出てきているものがあるかもしれませんが、それぞれ文脈が違っています。例えばConflict Serializabilityは３回でてきていますが、

3.14 Conflict Serializability
8.4 Conflict Serializability
18.2 Conflict Serializability

f:id:yuyubu:20190205150103p:plain — 大元のSerializabillityの定義

f:id:yuyubu:20190205150213p:plain — IDM Transactionに置けるConflict Serializability

f:id:yuyubu:20190205150317p:plain — Global,Local historyにおけるConflict Serializability

とそれぞれ内容が違っています。

ちなみにこの本の勉強会は明日もあります。オススメです。一緒に楽しくトランザクションを勉強しましょう。

connpass.com

Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control and Recovery (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) (English Edition)

作者: Gerhard Weikum,Gottfried Vossen
出版社/メーカー: Morgan Kaufmann
発売日: 2001/05/30
メディア: Kindle版
この商品を含むブログを見る

*1:多分トランザクション資料を読む時の不明点確認は巻末のindexの方が良いと思う

2019-02-04

賀正新年2019年あけましておめでとうございます

まだセーフです。

f:id:yuyubu:20190204183902p:plain — 今年もよろしく

2018年の振り返りでも書いてみます。

転職した

仕事内容は書かないけど、分野的には地理情報 + (R)DB + 画像処理 + 性能測定/改善な感じ。一部は殆ど経験がない要素もあるので勉強したことを少しづつこのブログなどに書いていこうと思います。

色々勉強会に出た

継続して出ているもの、スポットで出たもの等色々あるが、スポットで出れそうなもので興味が会ったものがいくつか会ったが、

OSC
RISC V day Tokyo
JJUG

などは予定が合わなかったり、疲れていたりで行けなかった。

初めて発表した

20分なのでLTという割に長いが、そこまで大きな発表ではない。

yuyubu.hatenablog.com

色々な人に会った

名前出すと迷惑なので控えますが、主に勉強会を通して面白い人に沢山会った。酒が飲めないなどが理由で宴会などは元々嫌いだったけど、いろんな会社の人と話す機会だと思って、勉強会の打ち上げなどは積極的に参加した。

紅茶を飲み始めた

予約していた紅茶の福袋をゲットした pic.twitter.com/ztO66gcH1h
— yuYabu☕️ (@yuyabu2) January 6, 2019

私はハードコアなコーヒー党ですが、会社でコーヒーを入れるのは非常にめんどくさい。というわけで色々模索した結果ティーバッグで紅茶を飲むのが良いのでは？という結論に至った。

Amazonとかコンビニで買ったやつはあまり美味しくないけど、ちゃんとした茶葉屋さんで買ったやつは美味しいと思う。

どうやら私はアッサムティーというやつが好きらしい。

初めて高度区分の試験に合格

まだまだ半人前の状態なので、これはなんで受かったのかよくわからない。

yuyubu.hatenablog.com

セキュリティはそこまで積極的に関わることにならなさそうだけど、今後もちょくちょく勉強して行きたいです。

15年ぶりに歯医者に行った

この件に関してはまだ治療中ですが、終わったらまとめて1つの投稿にしたいと思います。

2019年の意気込みとか

ランニングで適当な結果を出したい
- ハーフマラソン、減量等
冬季はジムに通いたい
- 寒いとランニングはきつい(アップ、ダウン、呼吸等)
- 別に寒さに耐える苦行がやりたいわけではないので、運動習慣を途切れさせないためにも動きやすいジムなどにいくべきかなと思う。
英語の技術書を読めるようにする
TOEICを毎月受ける
- 特にTOEIC用に勉強はしませんが、実力ベンチとして受けようかなーと思います。
発信する情報の質をあげる
- 色々話題になったサイトじゃないけど日本のweb上の技術情報群の質を下げてる自覚はあるので...
テニスボールでリフティング1000回を達成する
- 100回は時々できるようになってきた

今年中にほしいもの

Type-C 60WのPDができる4Kディスプレイ
100Mbps安定する回線
iPad(バッテリーがそろそろ☠️)

という訳で今年もよろしくお願いいたします。

2019-01-18

PCのセットアップに苦戦したがなんとかGRUBでWindows,Ubuntuのdual boot環境ができた(日記)

ubuntu grub

1つのSSD(500GB)上にwindows + ubuntuのdualboot環境を作った。

実施順は以下の通り

1.ssdをフォーマット(windowsのインストールディスクにあったメニューで実施)
2.Ubuntuをインストール(liveCDから)
3.ubuntuにwindowsのインストール先パーティションを作る
- ちなみにこれはインストールしたSSDからブートしたOSからはできなかったので態々LiveCDから行った
4.windowsをインストール

一応職場のPCのOSは自由だが、 Windowsを利用する可能性があるので完全消去はまずいかなと思いこのような構成にした。 linuxなんてVMでいいじゃんと思うかもしれませんが、 vmだとスペックが使いきれな買ったり、UIの描画に若干違和感がある等のデメリットがある。

デメリット

1つのディスクを複数パーティションに分けてOSを導入すると、バックアップ,リカバリなどがややこしいらしい。

起こったトラブルとか

GPTパーティション云々

https://www.cyberarchitect.net/blog/archives/1806

Windowsインストール時に「このディスクにWindowsをインストールすることはできません。選択されたディスクはGPTのパーティションの形式ではありません。」というエラーがよくでた。

https://freesoft.tvbok.com/tips/efi_installation/diskpart_gpt_mbr.html

インストールDVDをUEFIブートした場合のみ、Windowsは GPT形式でインストールされます。 DVDを旧BIOS互換ブートした場合、Windows は MBR形式でインストールされます。

上記ブログを参照した程度の知識しかなかったのでBIOS=MBR,UEFI=GPTくらいのゆるい認識なので、レガシーモード(BIOS)でしかブートできないWindowsにGPT強制されても...という感じだったが、ubuntuでパーティションをGPTで作り直したらWindows10がインストールできようになった。(なんだったんだあれ？)

f:id:yuyubu:20190118185529j:plain

GRUBメニューが表示されない

dual環境を整備した後、起動時にwindows or ubuntuを選択するgrubメニューが表示されないというトラブルがあった。ちなみにgrubメニューがなくてもBIOSのUEFIブートの設定画面でUbuntuとWindowsの優先順位を変更することができる。だけど、毎度起動OSを切り替えるたびにBIOSのメニューをカチカチいじるのは面倒なのでなんとかしてgrubメニューを出したい。

これはwindowsインストール後にubuntuでgrubをアップデートすることで対処できた。

sudo update-grub

f:id:yuyubu:20190118185524j:plain — grubメニュー。ubuntuとwindows boot managerが表示されている

askubuntu.com

セットアップするディスク以外は取り外す

ubuntuではsda,sdbの呼び方windows上ではディスク0,1,2,3...BIOS上ではインターフェース名(SATA1,M2等)と２次記憶装置の名前を統一感の無い名前で表記しあってるので非常に混乱する。のでOSをインストールする時はインストール対象のHDD/SSDとインストーラーのイメージが入っている記憶装置(USBメモリ/CD)の接続のみにとどめて、他のデバイス(back up用HDDとか)は全部切り離しておいたほうが無難でしょう。

さて次はバックアップをどうするかでしょう。

2019-01-15

SQL上で2状態3記号チューリングマシンをエミュレーションする　

SQL

SQLがチューリング完全かどうかは、意見が別れていると思いますが、

SQLや、ループの書けない表計算マクロなどもチューリング完全ではない。

it-words.jp

一般的にはwith recursive句が導入されたことによって再帰クエリが実行できるようになり、チューリングマシンをSQLでシュミレートできるようになったので、　チューリング完全になったという風になっています。

で、今回実際にSQL上でチューリングマシンをエミュレートしてみようという挑戦になります。

blog.coelho.net

こちらのエントリにチューリングマシンのテーブル定義がありますが、動かすためのチューリングマシンのデータ(状態、シンボル、遷移関数)が無かったので、現在発見されているもっとも単純な万能チューリングマシンであるWolfram's 2-state 3-symbol Turing machineを利用しました。

CREATE TABLE State(    -- TM states
  sid INTEGER PRIMARY KEY,    -- 0 is always the initial state
  isFinal BOOLEAN NOT NULL,
  sname TEXT UNIQUE NOT NULL -- just for show
);

CREATE TABLE Symbol( -- TM symbols
  cid INTEGER PRIMARY KEY,  -- 0 is always the blank symbol
  cname TEXT UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE Transition( -- TM transition function
  sid INTEGER NOT NULL REFERENCES State,     -- initial state
  symbol INTEGER NOT NULL REFERENCES Symbol, -- & symbol
  UNIQUE(sid, symbol),
  new_state INTEGER NOT NULL REFERENCES State,
  new_symbol INTEGER NOT NULL REFERENCES Symbol,
  move INTEGER NOT NULL CHECK(move=-1 OR move=1)
);

CREATE TABLE Tape( -- TM initial tape contents
  tid INTEGER PRIMARY KEY,
  symbol INTEGER REFERENCES Symbol
);

(2,3)TMは遷移関数は全部で6個

f:id:yuyubu:20190115201437j:plain — (2,3)Turing Machine

凡例:{state, color} -> {state, color, offset}

{1, 2} -> {1, 1, -1},
{1, 1} -> {1, 2, -1},
{1, 0} -> {2, 1, 1 },
{2, 2} -> {1, 0, 1 },
{2, 1} -> {2, 2, 1 },
{2, 0} -> {1, 2, -1}

です。

データをいれます。適当に紙に起こして自分で考えながら書き起こしました。なお本データは(2,3)Turing machineのものですが、このブログ)にあるCTSでも可能かと思います。

INSERT INTO State VALUES(0,FALSE,1),(1,FALSE,2);

INSERT INTO Symbol VALUES(0,'0'),(1,'1'),(2,'2')

INSERT INTO Transition VALUES
(0,2,0,1,-1),
(0,1,0,2,-1),
(0,0,1,1, 1),
(1,2,0,0, 1),
(1,1,2,2, 1),
(1,0,0,2,-1)


INSERT INTO Tape VALUES(0,0);

以下がチューリングマシンを動かすクエリです

WITH RECURSIVE running(rid, sid, tape, pos) AS (
  -- first store initial tape contents
  SELECT 0, 0, ARRAY(SELECT symbol FROM Tape ORDER BY tid), 1
  UNION
  -- then proceed to compute iterations
  SELECT p.rid+1, t.new_state,
         -- build updated tape as an array
         p.tape[1:p.pos-1] ||                      -- prefix
           t.new_symbol ||                         -- updated cell
           p.tape[p.pos+1:array_length(p.tape,1)], -- suffix
         -- move cursor position
         p.pos+t.move
  FROM running AS p
  -- get state details, to know whether to stop
  JOIN State AS s ON (p.sid=s.sid)
  -- get corresponding state transition
  JOIN Transition AS t ON (t.sid=p.sid AND
                           -- coalesce defaults to blank
                           t.symbol=COALESCE(p.tape[p.pos],0))
  WHERE -- stop on a final state
        NOT p.rid = 100
)
-- just store the computed table
INSERT INTO Run
  SELECT * FROM running;

(2,3)Turing machineは終了状態がないため、100回目の処理終了時でストップするように条件を書き換えています。

rid | sid |            tape             | pos
-----+-----+-----------------------------+-----
  0 |   0 | {0}                         |   1
  1 |   1 | {1}                         |   2
  2 |   0 | {1,2}                       |   1
  3 |   0 | {2,2}                       |   0
  4 |   1 | {1,2,2}                     |   1
  5 |   1 | {2,2,2}                     |   2
  6 |   0 | {2,0,2}                     |   3
  7 |   0 | {2,0,1}                     |   2
  8 |   1 | {2,1,1}                     |   3
  9 |   1 | {2,1,2}                     |   4
 10 |   0 | {2,1,2,2}                   |   3
 11 |   0 | {2,1,1,2}                   |   2
 12 |   0 | {2,2,1,2}                   |   1
 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
 90 |   0 | {2,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2}   |   1
 91 |   0 | {1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2}   |   0
 92 |   1 | {1,1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2} |   1
 93 |   1 | {2,1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2} |   2
 94 |   1 | {2,2,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2} |   3
 95 |   1 | {2,2,2,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2} |   4
 96 |   1 | {2,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2} |   5
 97 |   1 | {2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,1,2} |   6
 98 |   0 | {2,2,2,2,2,0,2,2,1,2,2,1,2} |   7
 99 |   0 | {2,2,2,2,2,0,1,2,1,2,2,1,2} |   6
100 |   1 | {2,2,2,2,2,1,1,2,1,2,2,1,2} |   7

これをビジュアライズしたい。とりあえず桁を揃えてごにょごにょした。

1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
1,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
2,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
1,2,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
・・・・・・・・・・・・・・・
2,2,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2,0
2,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2,0
1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2,0
1,1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2
2,1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2
2,2,1,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2
2,2,2,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2
2,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2
2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,1,2
2,2,2,2,2,0,2,2,1,2,2,1,2
2,2,2,2,2,0,1,2,1,2,2,1,2
2,2,2,2,2,1,1,2,1,2,2,1,2

で結果できたのがこの画像。若干桁揃えのルールが違うため、同じ形状にならなかったが、wolframのサイトの画像とほぼ同一ものもが得られた。(チューリングマシンがエミュレートできた？)

f:id:yuyubu:20190108202637p:plain — 2 3 チューリングマシンの1~100世代後のテープの状態

うーんこれだけだとよくわからんということでチューリングマシンの原論文(Turing, A.M. (1936). "On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem")を読んだけどさらに意味わからなくなった。論文名でググったらどうも日本語の解説書籍があるらしいので買って読んでます。

チューリングを読むコンピュータサイエンスの金字塔を楽しもう

作者: チャールズ・ペゾルド,井田哲雄,鈴木大郎,奥居哲,浜名誠,山田俊行
出版社/メーカー: 日経BP社
発売日: 2012/06/11
メディア: 単行本
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github.com

2019-01-04

ポスタリゼーションとCannyのエッジ検出アルゴリズムの組み合わせでイラストから下絵の作成に挑戦

画像処理 OpenCV

いらすとやの画像を借りて試してみました。

www.irasutoya.com

f:id:yuyubu:20181227190046p:plain — 対象画像

1.Gaussianオペレータを適用することによりエッジをぼかす
2.Sobelオペレータを適用し画像を微分する
3.微分画像を繊細化する
4.繊細化した結果の連結性を上げるために、2つの閾値を用いた２値化を行う

と複雑な手順が必要ですが、opencvなら関数一個で処理できます。

image = cv2.Canny(image,0,0,3)

f:id:yuyubu:20181227185311p:plain — 普通にCannyアルゴリズムを適応

Cannyアルゴリズムをそのままイラストに適応するとうまく行きませんでした。これはイラストやのイラストは肌や副部分にフェルト生地のような質感を感じさせる着色がなされているためだと思います。また、イラストやの画像は問題ありませんが、ネットで拾ってきた野良画像は結構ノイズが乗っていることが多いのでそちらの影響も受けてしまいます。

例えば私のアイコン画像でそのまま試すと以下のようになりました。

f:id:yuyubu:20181227193002p:plain — Cannyアルゴリズムはノイズの影響に弱い

このフェルトのような質感をポスタリゼーションで均一化すればうまく行くのではないかと思い試してみました。

結果、posterlizationとdenoiseをCannyアルゴリズムの前に実施するとうまく行きました。

# denoiseのためのフォーマット変換
img_src = cv2.cvtColor(img_src,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# denoise
img_src = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img_src,None,10,10,7,21)

# ルックアップテーブルの生成

look_up_table = np.ones((256, 1), dtype = 'uint8' ) * 0

for i in range(256):
    if i <= 0:
       look_up_table[i][0] = 0
    elif i < 32:
       look_up_table[i][0] = 32
    elif i < 64:
       look_up_table[i][0] = 64
    elif i < 96:
       look_up_table[i][0] = 96
    elif i < 128:
       look_up_table[i][0] = 128
    elif i < 160:
       look_up_table[i][0] = 160
    elif i < 192:
       look_up_table[i][0] = 192
    elif i < 224:
       look_up_table[i][0] = 224
    else:
       look_up_table[i][0] = 255

#postrization実行
img_src = cv2.LUT(img_src, look_up_table)

#Canny

img_dst = cv2.Canny(img_src,0,0,3)

#bit反転
img_dst = cv2.bitwise_not(img_dst)

f:id:yuyubu:20181227184432p:plain — Canny関数適応前にdenoise処理とポスタリゼーション処理を実施

ですがこのプログラムは私のアイコン画像に対してはうまく動きませんでした。

f:id:yuyubu:20181227194213p:plain — うまく行かなかった例

なぜでしょうか。理由はポスタリゼーションで腕と背景の色が同一化されてしまったためです。ポスタリゼーションの度合いを変えることで、こちらの画像もうまくエッジ検出できました。

f:id:yuyubu:20181231155411p:plain — うまくいった画像

ですがこのエッジ検出にはまだまだ課題があります。飛び出し坊やくんの

手と顔
手とズボン

の境界が検出できていません。この件に関しましてはまた後日描きたいと思います。

ちなみに今回のエントリのようなエッジ検出は画像の性質を見てうまく動くようなポスタリゼーションを実施する必要があります。

2018-12-31

二次微分オペレータを用いたエッジ検出

OpenCV 画像処理

隣接する画素の変化が激しい箇所をエッジとして検出するアルゴリズムです。各セルの隣り合ったセルとの変化量を微分し、変化の大きい箇所を検出します。

飛び出し坊やくんのエッジ検出をして遊んでみます。

img_tmp = cv2.Sobel(img_src, cv2.CV_32F, 1, 0)
img_dst = cv2.convertScaleAbs(img_tmp)
img_dst = cv2.bitwise_not(img_dst);

f:id:yuyubu:20181231080343p:plain — 二次微分オペレータのエッジ検出

※ネガポジ変換しています

エッジは期待したものが全て検出できましたが、元画像と見比べると、明るい色→明るい色のエッジは薄い色に(例:ズボンと手の間)、明るい色→暗い色のエッジは濃い色に(例:髪の毛と顔の間)なってしまっています。

Canny法という性能が良いエッジ検出があるので次のエントリではそちらを紹介したいと思います。

2018-12-26

平成30年度秋季の情報処理安全確保支援士に合格しました

資格セキュリティ

IPAから試験合格者の皆さまへ、と書かれたメールを受け取りました。

情報処理安全確保支援士(以降セスペと表記)は落ちたと思っていたので試験結果は確認していませんでした。

(受かるとは言っていない)
— yuYabu☕️ (@yuyabu2) 2018年10月21日

試験直後のブログはこちら

yuyubu.hatenablog.com

急いで得点を確認したところ、点数は次のようになっていました。

f:id:yuyubu:20181226141931j:plain — ギリギリ合格

日頃から色々勉強していた成果が出たのかな？と思います。

試験中は空席がとても気になっていましたが、

情報安全支援士の試験の出席率50%くらい。中には10人中1人しかいない席もあった。
— yuYabu☕️ (@yuyabu2) 2018年10月21日

今回の私のようにあまり試験の対策ができていなくても、たまたま受かるということも考えられますので、なるべく会場にきて最後まで粘って試験を受けた方がいいかもしれません。

※古い参考書に勉強不足に付いていいことが書いていたので追記予定

所感

とりあえず、前職の時は派遣とかSIとかを仕事にするなら資格はそこそこ重要なので、20代のうちに高度区分の資格でも取っておきたいなーと思っていたところ、合格したので嬉しいです。

ところで最近転職して資格のハロー効果が通用しないような世界に足を踏み入れてしまいましたが(涙) 今後もITの資格は半年に一度のお祭りだと思って受け続けようと思います。春はデータベーススペシャリスト目指して頑張ろうと思います。

あと、協会登録的な奴は多分やりません。3年で14万もかかる割に現職だと旨味がなさそうなので。

セキュリティに関して

もう受かってしまいましたが、セキュリティ関係で個人的にやり残したことは沢山あります。セキュリティ関係の積ん読。早めに読みましょう。

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Yabu.log

ITなどの雑記

weikum本に記載されている全定義の一覧リスト

賀正新年2019年あけましておめでとうございます

転職した

色々勉強会に出た

初めて発表した

色々な人に会った

紅茶を飲み始めた

初めて高度区分の試験に合格

15年ぶりに歯医者に行った

2019年の意気込みとか

今年中にほしいもの

PCのセットアップに苦戦したがなんとかGRUBでWindows,Ubuntuのdual boot環境ができた(日記)

デメリット

起こったトラブルとか

GPTパーティション云々

GRUBメニューが表示されない

セットアップするディスク以外は取り外す

SQL上で2状態3記号チューリングマシンをエミュレーションする

ポスタリゼーションとCannyのエッジ検出アルゴリズムの組み合わせでイラストから下絵の作成に挑戦

二次微分オペレータを用いたエッジ検出

平成30年度秋季の情報処理安全確保支援士に合格しました

所感

セキュリティに関して