Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か?モデルという奴です.

2025.07.03

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おはようございます.Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、MetaのLlama 3(8Bパラメータ)をベースに、日本語の指示応答能力を強化するためELYZAがファインチューニングした日本語特化型の大規模言語モデルです。

ではモデルとは何か?モデルとは、データからパターンやルールを学習し、新しい入力に対して予測や生成を行うための数学的・計算的な仕組みやプログラムのことです。

Llama-3-elyza-jp-8bを走らせてみた🤖

今回、自分が試したのはLlama-3-ELYZA-JP-8Bの一番軽量ものを試してみました.軽量すぎてたまに回答が無限ループに陥ることがあります.これはカーソル(cursor)やディビン系でも無限ループに陥ることがあるらしいです.俗に言うトークン食いですね.

トークン食いが一度発生すると次のプロンプトにも影響が出る場合があるので、一度離脱して再度プロンプトを投げることで回避出来るようです.

因みにモデルをCPUで動かしたい場合は、llama.cpp で動かすようにするのだけど、既存のモデルをggufに一度、変換してあげる必要があります.そうすることでグラボが貧弱でも動きます.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれない.

2025.06.30

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おはようございます.GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれないというのが第一印象です、ただデザイン修正には使えそうにない.デザインを提示すればその通りになおしてくれると思うのだけどテキストだけの指示ではなかなか難しいと感じました.

ディレクトリ配下にあるソースコードを読ます場合は下記のようなプロンプトを一度打つとスムーズに機能追加してくれるので良いですよ.

コードベースを把握して

最初にこの言葉をGeminiに投げることでどんな機能のプログラムコードなのか把握します.これがないと駄目な訳でもないだけどもスムーズに指示出しが出来ます.

特定のコードに対して修正やらを書けたい場合は@(アットマーク)を入力するとソースコードの候補が表示されるので選択をしてプロンプトを指示を出すと良いです.

あとGeminiCliを終了する場合は下記のコマンドを打てば終了します.

/exit

!を入力しls -aなどと入力するとMacの場合は階層のファイル一覧が表示されます的なことも出来ます.

ともあれ、ジェミナイ(ジェミニ)は無料で使用できるトークンも他よりも比較的に多いので自分としてはかなり嬉しいです、休日の個人開発はこれで何とか頑張っていけそうです.

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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。


ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。


なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか?

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

  • 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
  • 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
  • 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
  • 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

  1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習(ファインチューニング)させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
  2. プロンプト(指示文)の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
  3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA(Low-Rank Adaptation)」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング(LoRA使用)を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル(例: `finetune_llama.py`)として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名(例: "meta-llama/Llama-3-8B")
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス(GPU)に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法.

2025.06.13

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おはようございます.laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法は次の通りです.

①ターミナル上でbashと入力しエンターを行いルート権限にする.

bash

②OSのアップデートを行う

apt update

これらの手順を行うことで新たにパッケージをインストールすることが可能になります、覚えとくと便利ですよ.

あと、bash上で操作すると矢印キーなども使用可能になります.知っていると知らないとでは作業パフォーマンスが違うかなと思ったので記事に起こしてみました、ちょっとしたことだけども.

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VScodeでMCPを試してみました.#playwright-mcp

2025.04.11

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おはようございます.IT界隈で流行っているMCPやってみたを自分も試してみました.今回、試したのはplaywright-mcpです.テキスト指示だけでブラウザを開きYahooページに行き、ITニュースを参照してと指示するとITニュースを開いてくれる.

当然、指示だけでログインなんかも出来てしまいます.何気に便利そうでしたがポップアップ画面に文字を入力して投稿なんてのは出来ない感じでしたね.そしてクリックしてという指示は出来るものの「続行」というボタンをこちらでクリックしないといけないので、これでは本末転倒だなって思いました.

そもそもそういう用途に使用するために作られたMCPではないのでしょうが無いですけどね.今回、参考にした記事は下記になります.

https://zenn.dev/dotdtech_blog/articles/9250aa8303a72f

尚、手順通りでは上手くsettings.jsonが開けなかった感じでしたね.これで開く事が出来ます.ctrl+pと押して下記を入力.

>settings.json

尚、MCPを有効にするにはブラウザのアドレスバーに下記を入力してください.

vscode://settings/chat.agent.enabled

後は上記のリンク通りに設定してchatをエージェントに切り替えて実行すれば出来ます.

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windowsパッケージマネージャー平たく言えば #windows

2022.10.13

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おはようございます、寒さが足元から来る季節になりましたね😖。

さて、今日はwindowsパッケージマネージャーのお話をします。windowsパッケージマネージャーとはなんぞやという方もいると思いますので、簡単な説明を記載しときます。ウィンドウズパッケージマネージャーとは、Windowsにインストールされているソフトの管理をするものです。

Windowsパッケージマネージャーがインストールされていない方は、こちらのURLからインストール下さいませ。

これをインストールする事により何が良いかと言えば、ソフトウェア(アプリ)のアップデートが一括で出来たりします。コマンドプロンプトに下記のコマンドを入力すればほぼ自動でアップデートしてくれてとても便利です。

winget upgrade --all

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検索されなかったワード埋もれた価値について! #javascript #php

2022.09.26

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おはようございます、今日は引き落とし日です🫠。

さて、今日は検索されなかったキーワードの価値のお話です。此処で言う検索されなかったというのは、エンターキーや検索ボタンを押さなかった、キーワードの価値のお話です、たぶん、その情報をGさんは収集してそうな気がします。GサイトやYサイト等のキーワード収集は基本出来ませんが、自サイトの検索フォームの情報を収集出来ます。

此処からは技術的なお話になりますが、検索ボタンを押した時とは別に文字入力をしたときの挙動を感知するプログラムを導入する事により比較的簡単に導入できるかと思います。例えば下記のようなjavascriptコードを検索フォームに導入します。

document.getElementById("sh").addEventListener("input",(e)=>{
    $.ajax({
        type: "post",
        url: "example.com/sh.php",
        data: {text:this.value},
        dataType: "json",
        success: function (response) {
            
        }
    });
});

あとはPHP側でデータを受信しデータベース等に保存すれば良いだけです。この検索されなかったワードは、結構価値があると思います。より細かな情報を取得したい方はIPアドレスどのページからの情報なのかも取得可能です。

これらのデータを元に販路開拓は十分出来ると思います。情報を保存する際に大量の情報が収集されるので、保存先に一工夫必要になります。JSで制御する手段もありますが、それだとあまり情報収集出来ないですからね。

因みにこのサイトに情報収集の処理は導入していません(今後の導入は未定)。

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あのサイトをリニューアルしました。👏、やっとのことで。 #renew #site #よさこい祭り

2022.09.25

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おはようございます、昼間は暑い日もありますが夜は涼しくなりましたね😄。

今日は昨日、一日かけてよさこい祭り動画検索サイトをリニューアルしました。ソースコード(プログラム)も1からやり直しています。表示するのに結構時間がかかっていた部分は瞬時に表示されるように調整しました。

https://yosakoi-video.com/

以前は検索結果が全て表示されるような仕様でしたが、ページに分割して表示されるように変更しました。また、検索ワードを入力すると検索結果(チーム名)が表示される様に変更しました。チーム名を押すとページへ遷移するようになっています。以前より直感的に操作出来る形になったかと思います。

尚、このサイトを作るにあってYOUTUBEのAPIを使用しているのですが、リアルタイムに動画を検索している訳では無くデータで押さえています。そのデータに関しては数ヶ月置きに更新するように致します。何故、データで押さえている理由はAPIの問い合わせに上限があり、その上限数を超える検索結果が返って来なくなる為です。この上限は申請を行えばある程度増やしてくれるそうですが、それでも上限数量を超えると表示されなくなるというデメリットがあるので、データで押さえています😌。

トイウコトデ、よさこい祭り動画検索サイトよろしくお願いします。

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未来は不確定で予想がつかないけれどブレイクスルーは🤐

2022.09.05

Logging

こんにちは、基本情報処理の動画を垂れ流しながらコードを書いています。

さて、今日は未来の話です。未来は不確定で予想がつかないけれどブレイクスルーは必ず起きる。これはどんな分野でもそうだと感じています。今、複雑なことは人でしか出来ないけれど、いづれ複雑な組み合わせも仕事も人工知能が出来るようになると思っています。

つい最近、アートの分野で自然言語(言葉)を入力するだけで絵を描いてくれる。優秀なAI(Midjourney(ミッドジャーニー))が登場して話題になりました。これから先、AI(人工知能)の民主化は続くと思います、人々はスマホをデジタルな道具として使うように人工知能のツールもツール(道具)して使うでしょう。

Google’s Most Advanced Robot Brain Just Got a Body
Googleが開発中のロボット

徐々に仕事は人工知能に奪われていくと思います、今、その転換期の始まりに立っていると自分は感じていて数十年後には一般の人にもそう感じる日が来ると思います。

これからは、人によって起こるブレイクスルーと人工知能によって起こるブレイクスルー。この2つの相乗効果によってブレイクスルーが頻繁に起きるようになると思います。そうなった時、古代人が見ると魔法の世界が広がっているかも知れません。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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英語学習用、サイトを構築中。基本自分用(お裾分け😌)

2022.08.05

Logging

おはようございます。今日はウォーキングしてきましたよ。自分が歩いているのは超早期です(笑

さて、自分用に英語学習用サイトを構築中です(現在進行形)。主に単語を覚えるためだけのサイトです、毎日数十単語の入力しています。1800単語まで数日はかかりそうですが全部、手動で入れます。因みに自分が学習しているのは中学生レベルです。中学生の英語を網羅するには1800単語を覚えないといけないらしいです。その作業が終わって自分が1800単語を覚えたら次は高校生で覚える単語も別途ページを構えて作ろうと思っています。

因みにサイトはシンプルで自分にとっては効率が良い作りを追求しようと思っていますので、あまりごちゃごちゃしたサイトにはしないで、必要最低限の作りのサイトで運用しようと思っています。その為、広告などは貼らないです。また、Topページ(358tool.com)では今後、いろいろなツールを作っていきますので、TOPページではそのリンクと概要を記載していきます。サービスは自分が欲しいと思ったものを中心に構築していきます、尚、広告を貼るサービスもありますので悪しからず!

では、今後とも宜しくお願い致します🙇。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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覚えとくと良いChromeの小技?大技!?

2022.07.06

Logging

おはようございます。お腹すきすぎて目が覚めました・・・。

今日はChromeブラウザの小技を紹介していきます。まずお使いのChromeのバージョンを知りたい場合、アドレスバーに下記のように入力するとバージョンが確認できます。わざわざ、ヘルプから見ないでも詳細な情報が見れます。

chrome://version/

次にChromeタブを閉じずに再起動したいなど、そういう事がある方は下記のURLsをアドレスバーに入力してみてください。すぐに再起動がかかります、また再起動後、タブは保持されたままです。

chrome://restart/

その他、いろいろな機能があります、どんな機能があるのか知りたい場合は下記の情報を入力してみてください。

chrome://chrome-urls/

著者名  @taoka_toshiaki

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デスクツアーをYOUTUBEで見るのが好きです。あんなデスクにしたいよね!!

2022.05.06

Logging

おはようございます。

こういうデスクツアーものを見ているとポチッとYOUTUBEの概要をりんくを押している時があります。因みに先日、自分のデスクをTweetしましたが、動画のようなスキッリとした感じになっていません。また拡大したらホコリがデスクに溜まっているのが分かると思います。あと、実名のTwitter垢もありまして個人情報ダダ漏れですが、今まで個人情報ダダ漏れだったので特に今のところ、Tweetを削除する気はありません。

【デスクツアー】効率と快適さを求めた30代のテレワーク環境を紹介

今、YOUTUBEでも#デスクツアーと検索するとハッシュタグの付いた検索ができるようになっています。またアドレスバーにhttps://www.youtube.com/hashtag/任意の文字と入力するとハッシュタグの付いたものが一覧で表示されますので、そちらで検索するのも一つの方法かと思います。

https://www.youtube.com/hashtag/任意の文字

ここ数年でYOUTUBEにありとあらゆる動画が蓄積されているので、本当に自分の好みにあった動画を見るのも難しくなくなりつつあります。凄い時代になりましたね・・・本当に。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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AIOSEOの点数を意識せずに今週はブログ記事を書きました。

2022.04.08

Logging

おはよう御座います。4月に入って一週間ほど経過しましたね😪。

AIOSEOの点数を意識せずに今週はブログ記事を書きました、この頃はソーシャルメディアからのアクセス数もちょっとだけあったりしますが、殆どは検索サイトからの訪問者数が圧倒的に多いですね。

これが、ダイレクトユーザーが増えることを切に願いながら記事を書いています。どんな人が書いているかなどはフェイスブックを見ればわかるようにしていた時期もあったのですが、今はブログに本名を記載していません。

The most advanced AI writing assistant from AISEO.ai

ただ、本名部分の文字列をアドレスバー(URLバー)に後ろから順に入力してもらえば本名がわかるようにはしています。因みにアドレスバー(URLバー)と言っても一般人には通じないことをこの頃知りましてショッキングでした。

話が脱線してしまいましたが、、、アクセス数を増やしたいと思ったらまずはユーザー目線で記事を書きそして検索サイトに記事を登録してくれるためにもAISEOの点数は気にしておいた方が良いと思います。それなりにAISEOの点数はあてになります、そこらへんのWEBコンサルティングを受けるよりAISEOの点数を信じることのほうが良いですよ😌。

著者名  @taoka_toshiaki

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e-taxが非情に使いづらいことが分かって戸惑ったので!?

2022.02.16

Logging

おはようございます、今日も寒いですね、
寒いながらも日中は徐々に暖かさを感じるようになってきました。

さて、今日から確定申告が始まります、今回はe-taxを使って入力して見ようと思ったのですが何だか素人では難しいUI(ユーザーインターフェース:見た目)で、入力するのが何だか面倒くさいなと感じたので本日、市役所で教えてもらいながら手続きします。

こんなに使いづらいから、freeeというサービスが成り立つに違いなということが、ヒシヒシと感じました。月に980円支払って収支がインターネット上で出来て楽天銀行や地方銀行などとも連携しているので、仕事、会社用の口座を作ってしまえば何も管理せずに確定申告もボタンポチれば簡単にできてしまうというのは、盲点ですよね(多少の修正は必要かとも思います)。小さな会社では経理を雇わなくてもfreeeがあれば殆どの手間は省けるのかなって思いました。

【freee会計使い方:確定申告編1】年間の収支入力

こういう事から見直していくと結構、経費が浮くと自分は思っています、他にも今はいろいろなDXサービスがあり、探すとサブスクリプション(月額)で契約できるアプリやWEB(クラウド)サービスが沢山ありますので是非チェックしてみてください。

予約フォームを10分で作る / SELECTの予約システム

余談:デジタル庁が出来たからe-taxも見直されそうな気がします、もし一新したらfreeeなんて必要なくなるかもしれませんけどね・・・、あまり期待はしていませんが。

著者名  @taoka_toshiaki

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未来予想は当たらないけど、加速するテクノロジーは分かるかも?

2022.01.02

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未来予想は今まで当たった例のない自分ですが、加速するテクノロジーは分かるかもと思って書いています。コロナ禍になっていろいろな所で「DX、DX(ディーエックス)」って耳にするようになったと思います。DXって何の略かと言えばデジタルトランスフォーメーションの略です。じゃ、デジタルトランスフォーメーションって何だよとなるかと思います、デジタルトランスフォーメーションとは凄く簡単に言うとこれまで人がしていた仕事をパソコン等を使用して自動化することを指します。もっと言えばデジタルで仕事を効率化を指します。

【落合陽一】なぜ進まない?DXの「本質」を考える。

例えばどんな事かと言えば、今まで人がしていた事務の入力作業を人工知能などを使用してコンピューターで自動化するなどや、今まで人が荷物を仕分けていたところをロボットが仕分けるなど。こう言ったことがコロナ禍で急速に浸透していっている事なのかなぁと思います。

Inside A Warehouse Where Thousands Of Robots Pack Groceries

特に事務処理の単純作業はコロナがおさまる頃にはコンピューターに置き換わっている可能性が高いです、これはコロナ後になると思いますが、自動運転車が街中を走り回る時代になり人は車を持たないようになると思います。このことに関しては数十年後の話になると自分は思っていてますが、何れはそうなると思っています。

One year anniversary of our public #WaymoOne rider-only service

DXになって得するのはITエンジニアや雇用主であって、それ以外の人は仕事を奪われるだけであって得にはなりませんので、あんまり日本ではコロナ禍であってもDXは進まないとは思いますが世界を見ると大きく変わっていっていると思います。なので、コロナ禍で確実に自動化は進むと思っています。

著者名  @taoka_toshiaki

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java言語を勉強していて結構つまずく。ゴリゴリとコードを書きたいな。

2021.08.19

Logging

家のクーラーの付いている環境にいると日中が寒いぐらいですね。洗濯物を干すのに自分の部屋が活躍しているのでクーラーが切れないのです。早くお天気の日にならないものか??

さて、java言語を今、勉強していると書きましたが本当にメチャクチャな勉強方法なので、基本的な順番をすっ飛ばしているような気がします。コマンドラインでoとxを入力出来るものを作りました。それ以外を入力すると再度、入力してもらうという単純なアルゴリズムですが、PHP言語のような文字判定をしていたので三項演算子で正しいデータを入力しているのに否定を返すように処理が動いてしまってつまずきました。

こんな感じで毎日、java言語に触れていたら「習うより慣れよ」という感じで日々、覚えていけるのではないかなと思います、今回躓きは初心者の初の字ぐらいの部分だと思いますが、こうやって覚えていくしかないなと思います。

あるアプリ会社を一年ぐらい前に受けたのですが二次面接で不採用になりました。その会社の紹介サイトを先日、拝見したら未経験の人を採用している紹介文を見て絶句しました。なんだろうか、この行き場のないやるせない気持ちは・・・と、そんなわけでjava言語のコードを記載します。

java勉強中
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Consumer;
public class Ox {
    public static void main(String[] args) {
        String [][] ox_list = new String[3][3];
        int x_max = 3,y_max = 3;
        BiFunction<Integer,Integer,Boolean> md = (x,y)->{
            Scanner kigo = new Scanner(System.in);
            System.out.printf("縦%d 横%d 番目の記号を入力してください{o,x}\n",y,x);
            ox_list[y][x] = kigo.next();
            return ((ox_list[y][x].equals("x") || ox_list[y][x].equals("o"))?true:false);
        };
        Consumer<String> Oxview = (s)->{
            System.out.println(s);
            String str = "";
            for (int i = 0; i < y_max; i++) {
                for (int ii = 0; ii < x_max; ii++) {
                    str+=  "|" + ox_list[i][ii] ;
                }
                str+= "|\n";
            }
            System.out.println(str);
        };
        for (int i = 0; i < y_max; i++) {
            for (int ii = 0; ii < x_max; ii++) {
                if(!md.apply(ii,i)){
                    System.out.println("入力が不正です");
                    ii = (ii-1)>=0?(ii-1):-1;
                }
                Oxview.accept("入力中");
            }
        }
        Oxview.accept("最終結果");
    }
}

著者名  @taoka_toshiaki

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FF14を自動起動させてパスワード入力を

2021.03.23

Logging

Power Automate Desktop使用してFF14を自動起動させてパスワード入力する事を試みる。パスワード入力の動作を録画して再現して実行してみると動かないので自分で直しました。当初はUI Pathを活用して試してみたけど結局、うまく行かないので凄く単純な方法で動作をさせました。因みにこの方法はFF14が開いている最中に他のアプリを開いたりすると上手く動作することが出来ないので悪しからず。

上記のような設定をします。ウェイト(待ち時間)はご自身のPCによって調整が必要です。キーの送信部分は下記のように設定ください。

これで超長いパスワードを入力することもなくワンパスワードを入力すれば良いようになりました。ワンパスを設定していない方やフリープレイの方は送信するテキストを入力して保存するだけで後は、Power Automate Desktopを起動してフローを再生(実行)することで自動的にFF14が起動してパスワードを入力してくれます。

※前手順としてID保存状態にした状態で上記を実行ください!!!

https://flow.microsoft.com/ja-jp/desktop/

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PAD(Power Automate Desktop)・・・エンジニアの仕事が奪われるかも?

2021.03.06

Logging

次ぐらいの大型ウィンドウズアップグレードのときにPADの機能が無償で追加されるようですね。これはかなり仕事の効率化ができると思います。操作方法は下記の動画のとおりです。簡単に自動入力が出来ちゃいますよね。これが搭載されるとクラウドワークスとかのお仕事も少し質が変わりそうな気がします。

Power Automate Desktop 3分デモ | 日本マイクロソフト

因みにPAD(Power Automate Desktop)を今すぐ使用したい方はこちらからインストール出来ます。

https://flow.microsoft.com/ja-jp/desktop/

それにしてもPADのアイコン、flutterのアイコンに似てますよね!?

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お気をつけて。

2021.02.28

Logging

zip358で検索するとzip358.comが終了しましたというサイトが何件か表示されますが、それをクリックするとweb attackでブラウザの脆弱性よりパソコンに侵入しようとしますのでお気をつけてください。なので、zip358.comとアドレスバー(URLバー)に入力することを強くオススメします。

ちなみにzip358.comが閉鎖するとか考えていないし、アメーバブログとかに移行するつもりもないです。グーグルやyahoo検索でも普通のサイトが標的になるということがあるので、必ずパソコンにはウィルススキャンのソフトを導入することをおすすめします。例えばノートンというソフトやウィルスバスターとかですかね。自分が思うにノートンは結構優秀なソフトだと思います。

たまに自分の作ったexeソフトもウィルスと間違って削除されることもありますが・・・。

という事で、くれぐれもお気をつけてください。

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Hallo worldの定番。

2020.12.11

Logging

<?php
print("Hello world");

「こんにちは世界」がコンピューター言語の参考書にもっとも記載されている言葉だと思います。誰がこれを始めたのか自分は知らないのですが、定番中の定番ともいえる言葉です。プログラマーなら誰しも知っているだろうなと思います。

いままで、プログラマーという職業は嫌煙されていましたが今でなりたい職業の中に入ってきました。これも時代の流れなのかもしれませんが実際、プログラマーってデジタル土方さんなんですよね。これは今でもそうだと思います、人がコードを入力して書いているわけですから・・・・。近い将来、人工知能が簡単なアルゴリズムなら書いてくれるとは思います。いまでも自らをコードを自己進化して成長する人工知能は存在します。

ただ、自己進化と口頭で言ったことからプログラムが出来る人工知能は未だ存在しません。ただ簡単なこと、例えばデザインをHTML化してくれるサービスは存在していて精度もなかなか良いです。またロゴを生成してくれる人工知能も存在していますが、やはりこれ以上の難しいことは人工知能は出来ません。

なので今後、20?30年はプログラマーという職業はなくならないと思っています。もっともらしい例を出すと電子書籍が登場しても本はなくならなかったという事です。今のところですけどね、遠い将来は消えているかもしれませんが。

著者名  @taoka_toshiaki

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ECサイトのBASEショップを独自ドメインに!

2020.09.21

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ECサイトのBASEショップを独自ドメインにする方法を書いていきます。まずはお名前ドットコムでドメインを取得します。下記の動画で解説していますのでそちらを参照ください。もし動画のリンクが切れていた場合、YOUTUBEで『お名前.com ドメイン取得』などとググってみてください。ドメインの購入方法が説明されている動画があると思います。

お名前.comのドメイン取得方法【Whois情報公開代行に注意】

次にドメインが所得したあと、DNSの設定よりサブドメイン、『wwwか任意の名(shopなど)』ドメインのサーバ住所(在処)をBASEショップのサーバ住所に変更しなくてはならない為、ブルダウンメニューからCNAMEレコードを選択し『cname.thebase.in』と入力する必要があります。また左端の入力部分にはサブドメイン名を入力してください。

下記の画像を参照してください、手順を参考にしてサブドメインとCNAMEの値を設定し設定ボタンを押してください。(設定する値はwwwか任意のサブドメイン名となり、CNAMEの値はcname.thebase.inになります。)

最後にBASEサイトにログインし上記で設定したサブドメイン(wwwか任意の名(shopなど))を下記の動画を見本に申請してみてください。申請後、数時間で独自ドメインがECサイトで表示されている事が確認できると思います。

ECサイトbaseを独自ドメインに!

著者名  @taoka_toshiaki

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All in One SEO一括、自動入力したった。

2020.07.16

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All in One SEO一括、自動入力したった。そのままです。SEO入力欄にデータを流し込みました。前処理として記事のID番号を列挙してJSONで保存しそのIDデータを使用してSEOタイトル、SEO ディスクリプション、SEO キーワードに記事のタイトル、記事内容、タグをそれぞれ流し込みました。この結果は数ヶ月ぐらいかかると思いますが、良い方向に動いていほしいものです。

ここではJSONデータは記載していませんがプログラム処理から想像出来るかと思います。

<?php
date_default_timezone_set("Asia/Tokyo");
require_once(__DIR__ . '/../wp-load.php');
class db{
    public $db = NULL;
    function __construct()
    {
        $this->db = new PDO('mysql:dbname=DBNAME;host=HOST;charset=utf8;', 'USER', 'PASS');
    }
    public function tbl_update($id,$title,$comment,$keyword){
		//
		$sdb = $this->db->prepare("select * from wp_postmeta where wp_postmeta.post_id = :id and wp_postmeta.meta_key='_aioseop_title';");
		$sdb->bindParam(":id",$id,PDO::PARAM_INT);
		$ret = $sdb->execute();
		var_dump($sdb->rowCount());
		if($sdb->rowCount()){
			$sdb = Null;
			$sdb = $this->db->prepare("UPDATE wp_postmeta set  wp_postmeta.meta_value = :title where wp_postmeta.post_id = :id and wp_postmeta.meta_key='_aioseop_title';");
		}else{
			$sdb = Null;
			$sdb = $this->db->prepare("INSERT INTO wp_postmeta(post_id,meta_key,meta_value) VALUES (:id,'_aioseop_title',:title);");
		}
		$sdb->bindParam(":id",$id,PDO::PARAM_INT);
		$sdb->bindParam(":title",$title,PDO::PARAM_STR);
		$ret = $sdb->execute();
		//
		//
		$sdb = $this->db->prepare("select * from wp_postmeta where wp_postmeta.post_id = :id and wp_postmeta.meta_key='_aioseop_description';");
		$sdb->bindParam(":id",$id,PDO::PARAM_INT);
		$ret = $sdb->execute();
		if($sdb->rowCount()){
			$sdb = Null;
			$sdb = $sdb = $this->db->prepare("UPDATE wp_postmeta set wp_postmeta.meta_value = :comment where wp_postmeta.post_id = :id and wp_postmeta.meta_key='_aioseop_description';");
		}else{
			$sdb = Null;
			$sdb = $this->db->prepare("INSERT INTO wp_postmeta(post_id,meta_key,meta_value) VALUES (:id,'_aioseop_description' ,:comment);");
		}
		$sdb->bindParam(":id",$id,PDO::PARAM_INT);
		$sdb->bindParam(":comment",$comment,PDO::PARAM_STR);
		$ret = $sdb->execute();
		//
		//
		$sdb = $this->db->prepare("select * from wp_postmeta where wp_postmeta.post_id = :id and wp_postmeta.meta_key='_aioseop_keywords';");
		$sdb->bindParam(":id",$id,PDO::PARAM_INT);
		$ret = $sdb->execute();
		if($sdb->rowCount()){
			$sdb = Null;
			$sdb = $this->db->prepare("UPDATE wp_postmeta set wp_postmeta.meta_value = :keyword where wp_postmeta.post_id = :id and wp_postmeta.meta_key='_aioseop_keywords';");
		}else{
			$sdb = Null;
			$sdb = $this->db->prepare("INSERT INTO wp_postmeta(post_id,meta_key,meta_value) VALUES (:id,'_aioseop_keywords' ,:keyword);");
		}
		$sdb->bindParam(":id",$id,PDO::PARAM_INT);
		$sdb->bindParam(":keyword",$keyword,PDO::PARAM_STR);
		$ret = $sdb->execute();
		$sdb = Null;
		$this->db = Null;
        return "{'id':$id,'title':'$title','comment':'$comment','keyword':'$keyword'}";
	}
}
//$_POST["ID"] = 9541;
$obj = (object)json_decode(file_get_contents("./postid.json"));
foreach($obj->rows as $key=>$val){
	$ID = (int)$val->ID;
  $page = get_post($ID);
	$title = mb_strimwidth($page->post_title,0,60,"…");
	$content = $page->post_content;
	$content = wp_strip_all_tags( $content );
	$content = mb_strimwidth(strip_shortcodes( $content ),0,160,"…");
	$keyword = array();
	$posttags = get_the_tags($ID);
	if ( $posttags ) {
	  foreach ( $posttags as $tag ) {
		$keyword[] = $tag->name;
	  }
	}
	$DB = new db();
	print count($keyword)>0?$DB->tbl_update($ID,$title,$content,implode(",",$keyword)):$DB->tbl_update($ID,$title,$content,"");
	$DB = Null;
}

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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bingから画像を一括ダウンロードするアプリ。

2020.06.14

Logging

任意のキーワード検索でbing画像からを一括ダウンロードするアプリを作りました。img-dl-bing-sss.exeファイルを起動すると動画のようなコンソール画面が開くので入力してダウンロードを開始してください。ダウンロードが終わると勝手に閉じます。

なお、一応R指定にも対応しています、キーワードがR指定項目かもと思う場合、Yと入力ください。
新垣結衣さんの熱烈なファンでもないですが、綺麗な方だとは思います。ということで例として使用させて頂きました、、、関係者の皆様ごめんなさい。

bingから画像を一括ダウンロードするアプリ

このアプリはウィンドウズ10環境で動作します。また、動作しないブロックされる場合は下記のURL等を参照しブロックを解除しお使いください。ブロック解除方法:https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1130655.html

※なお、Bingサイトのデザインが変わった場合、動作しなくなりますのであしからず。

画像ダウンロードアプリのソースコードはこちら(古いコードですので動かない場合がありますVS2019C#)

using System;
using System.Runtime.CompilerServices;

namespace img_dl_bing_sss
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string keyword = "",R18="";
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
            Console.WriteLine("処理中は画面や立ち上がったブラウザを閉じないでください。\n" +
                "処理が完了すると「***終了します***」と表示されます。\n" +
                "何かキーを押し終了してください\n\n");


            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
            Console.WriteLine("↓検索キーワードを入力しエンターを押してください");
            keyword = Console.ReadLine();
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;
            Console.WriteLine("↓R指定ですか?\nY or N かの文字を入力しエンターを押してください");
            R18 = Console.ReadLine();
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
            Console.WriteLine("***画像のダウンロード量(画像数ではありません) 1?999 ***");
            var scroll = 9999;
            try
            {
                scroll = int.Parse(Console.ReadLine());
                if(scroll >=1 && scroll <= 999)
                {
                    scroll = scroll * 9999;
                }
            }
            catch
            {
                Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
                Console.WriteLine("***検索キーワードが不適切です。***");
            }
            SuiteTests img =  new SuiteTests();
            if (img.Imgdlok(keyword, R18, scroll))
            {
                img.Dispose();
            }
            else {
                Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
                Console.WriteLine("***検索キーワードが不適切です。***");
            }
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
            Console.WriteLine("***終了します***");
            
        }
    }
}
// Generated by Selenium IDE
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using OpenQA.Selenium;
using OpenQA.Selenium.Chrome;
using OpenQA.Selenium.Firefox;
using OpenQA.Selenium.Remote;
using OpenQA.Selenium.Support.UI;
using OpenQA.Selenium.Interactions;
using Xunit;
using AngleSharp;
using AngleSharp.Html.Parser;
using AngleSharp.Html.Dom;
using AngleSharp.Dom;
using System.Runtime.InteropServices;
using Newtonsoft.Json;
using System.IO;
using System.Net;

public class SuiteTests : IDisposable {
  public IWebDriver driver {get; private set;}
  public IDictionary<String, Object> vars {get; private set;}
  public IJavaScriptExecutor js {get; private set;}
  public SuiteTests()
  {
    driver = new ChromeDriver();
    js = (IJavaScriptExecutor)driver;
    vars = new Dictionary<String, Object>();
  }
  public void Dispose()
  {
    driver.Quit();
  }
  public bool Imgdlok(string keyword="", string R18= "",int scroll = 999999)
    {
        if (keyword == "") return false;
        Console.Clear();
        string path = System.IO.Directory.GetCurrentDirectory() + "\\IMG\\";
        if (!Directory.Exists(path))
        {
            Directory.CreateDirectory(path);
        }
        driver.Navigate().GoToUrl("https://www.bing.com/?scope=images&nr=1&FORM=NOFORM");
        driver.Manage().Window.Size = new System.Drawing.Size(945, 1030);
        driver.FindElement(By.Id("sb_form_q")).Click();
        driver.FindElement(By.Id("sb_form_q")).SendKeys(keyword);
        driver.FindElement(By.CssSelector(".search.icon.tooltip")).Click();
        try
        {
            if (R18 == "Y")
        {
            driver.FindElement(By.LinkText("設定の変更")).Click();
            driver.FindElement(By.CssSelector("#settings_safesearch div:nth-child(3)")).Click();
            driver.FindElement(By.Id("adlt_set_off")).Click();
            driver.FindElement(By.Id("sv_btn")).Click();
            driver.FindElement(By.Id("adlt_confirm")).Click();
        }
        }
        catch
        {
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
            Console.WriteLine("***R指定ではありません***");
        }
        try
        {
            double ps = 0;
                for (int i = 99; i < scroll;i+=1000)
            {

                js.ExecuteScript("window.scrollTo(0," + i + ")");
                Console.CursorLeft = 0;
                ps = (double)(((double)i / (double)scroll) * 100);
                Console.Write("処理中::{0:D2}%",(int)ps);
            }
        }
        catch
        {
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
            Console.WriteLine("***Max画像まで到達しました***");
        }
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;
        Console.WriteLine("\n***ダウンロード処理開始***\n");
        int cnt = 0;
        var elm = driver.FindElements(By.ClassName("iusc"));
        driver.Manage().Window.Minimize();
        foreach (var e in elm) {
           dynamic jsondata = JsonConvert.DeserializeObject(e.GetAttribute("m"));
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
            Console.WriteLine((string)jsondata.murl + "::wait.....");
            string imgurl = (string)jsondata.murl;
            if(4 <= Path.GetExtension(imgurl).Length && Path.GetExtension(imgurl).Length <= 5)
            {
                try
                {
                    cnt++;
                    string ext = Path.GetExtension(imgurl);
                    WebClient myWebClient = new WebClient();
                    myWebClient.DownloadFile(imgurl, path + "No-" + cnt + "-" + keyword + ext);
                    myWebClient.Dispose();
                    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Cyan;
                    Console.WriteLine("***" + cnt +"::" + imgurl + "\n::ダウンロード中、画面を閉じないでください...***");
                    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
                    Console.WriteLine("***" + cnt + "::ダウンロード済***");
                }
                catch
                {
                    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
                    Console.WriteLine("***ダウンロードが失敗しました***");
                }

            }else{
                Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
                Console.WriteLine("***画像の拡張子が不明のためダウンロードが失敗しました***");
            }
        }
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Blue;
        Console.WriteLine("***ダウンロード完了しました***\n" + path);
        return true;
  }
}

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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ちょっとしたツール。

2020.05.11

Logging

サイト内の検索をするためのURLを生成してくれるツールを作りました。
ドメインを入力するとあらかじめ登録しているURLの候補が表示されます。
なお、プログラムでドキュメント検索する場合などに最適かなと思います、URLもプログラム関係のサイト(ドメイン)を登録しています。

因みにこれを作った経緯は単なる自分が使用するために作りました、そのお裾分けですので機能追加などは自分の判断で追加いたします(問い合わせなどは受け付けておりません)。

最後にリンクを貼っときます。
https://zip358.com/tool/site_search/ (サイト内検索URL生成)

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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何でもどうぞとすごく挑戦的ですね。グーグルさんの検索入力ボックス

2019.11.10

Logging

グーグルさんの検索入力ボックス 何でもどうぞとすごく挑戦的ですね。
ついに何でも検索できるようになったのか?

プレースホルダー(placeholder:入力ボックスの灰色文字部分)の文字が
「何でもどうぞ」になっている件、恐ろしいついにAI(人工知能)が
人の意味を理解してきたのか、それとも罠?

人工知能にガンガン学習させるために、
こんな挑戦的な「何でもどうぞ」とかいう文字にしているのか。
何だか、Gさんの試み(意図)は後者が強そうですね、、、。

そして挑発されたひとがガンガン、人工知能に
学習させて結果、何でも検索できるようになるという
オチだと思います。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです.

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