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日常日誌からプログラムやYOUTUBER紹介、旅日記まで日々更新中です。
ディズニープラスで将軍を見ています．2話まで見てやっと．
2024.09.25
おはようございます．秋ぽっい連休最終日に記事を書いています．この頃、将軍をウォーキング中に見るようになったんだけど、5日前に足を痛めて少しウォーキングを中断していました．
やっと二話目を見終わりなんか面白い作品かもと思いが芽生えてきました．たぶん、将軍面白い作品かもなので全話見たら感想を改めて記載します．
将軍は友との飲みの席で話題に上がったので見てみようと思ったわけで最初は将軍のドラマすら知らなかった．因みに今月の28日までにディズニープラスを一年契約すると、一年間は5千円弱で見えるので結構お得です．
自分が一番見ているサブスクはネトフリで次にディズニープラスになりそうな予感．アマプラはあまり見ない感じです、何故かといえばアマプラで見れるものはネトフリで大体見れるようになっているから見なくなりました．
因みに動画という分類で言えばYOUTUBEを一番見ている気がします．
明日へ続く．
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@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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youtube, アマプラ, ウォーキング中, サブスク, ディズニープラス, ドラマ, ネトフリ, 予感, 分類, 友, 将軍, 将軍面白い作品, 少しウォーキング, 席, 感想, 最初, 秋, 足, 連休最終日, 面白い作品,
chatGPTでは自然言語で指示が出来る。 #chatGPT
2023.04.11
おはようございます、chatGPTでは自然言語で指示が出来ます。例えば下記のような文言で指示をすると以降、そのルールに対応して回答をChatGPTが行ってくれます。これはChatGPTに限らず日本ではまだ公開（提供）されていないBardでも同じことが出来ます。
以降からルールを決めます。文字の先頭に▲がある場合は日本語に翻訳してください。文字の先頭に■がある場合は英語に訳してください。また、それ以外は、通常の回答を行ってください。
今回のルールは単純なものでしたが、ルールを複数作ることで複雑な問題も解決してくれるchatGPTになります。尚、基本中の基本ですがNewChatをあまり作らずに分類ごとにまとめ、その分類ではその内容の質問を投げかけることで、より良いchatGPTになります。
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Tumi-isiも欲しい昨日の話の続きかな？ #素敵かよ
2023.01.31
おはようございます、かわいいは罪ですと言った中の人です。
今日はクールなTumi-isi（積石）という商品のお話、このビジュアルはセンスがあるなって思います。おもちゃ・ホビーの分類にも入るけど、インテリアとしても悪くない。これもデスク等に置いておいても悪くないと感じます。
このTumi-isiはベスト・デザイン・アワードにも選ばれた商品です。それはそうだよね、間違い無いよ。いい味出してますもん🙄。
因みに、自分はこのつみいしの情報をTwitterのタイムライン投稿で知りました。
尚、こちらは購入出来そうなので検討中です。購入したらまた新たな記事として紹介するかもです。
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Seaboard RISE 2（シーボードライズ2）が凄いよ😯 #SeaboardRISE2
2023.01.14
おはようございます、本日は朝イチにイチケイのカラスを観に行く予定です🐦。
今日はYOUTUBEでネトサしていたら、おすすめにSeaboard RISE 2（シーボードライズ2）の動画が紹介されてなんだろうこれはという見入ってしまいました。
古い表現で言うと電子ピアノというの物の分類に入るのかな、今の機器は凄いの出てますね。この機械一台でいろいろな音色を奏でることが出来てしまうという所が知らない人にとっては、凄く衝撃的です。
これで演奏もできたり、譜面も作成できたり演奏した音源も録音できたりするのかな？、あまり調べていないけれどもPCに繋げたりすればそういう事が出来るかも。
追伸
公式サイト見てみたら、恐らく上記のことは可能のようですね、音楽を作るの何だか楽しそうですね。これからの時代、色々なことが自分で作れるようになると思います、逆に色々なことが自分で出来ないと大変な時代になると思っています。そして、これから数十年先の未来、AIをツールとして使いこなせる人が生き残れる社会になるじゃないかとも思います。
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機械学習は学習するのにどれぐらいのデータが必要？
2022.09.06
今日は大荒れ☔との事です、おはようございます。
８月の半ばにとある事情で機械学習で人の顔かどうかを判別させるモデルをTensorFlowで作ってみたのですが、結果、学習のデータが少なかったのが原因なのか分からないけども・・・。人工無能と言いたくなるほど無能な機械学習が出来上がりました。犬の画像を見せてもこれは人ですと判定してくれるので正直、ホントげんなりでした。
画像分類の作り方は簡単です、学習したいディレクトリとテスト用のディレクトリを作り、それぞれの階層に分類ディレクトリを設置し、その中に学習の画像データとテスト用の画像データを入れてサンプルコードをちょちょっと修正してテンソル（Pythonを実行）で学習してもらうだけです。
尚、自分のテストデータは100枚ほどしかなかったので、全然駄目な結果になりましたが３０００枚以上の画像データがあればちゃんとした判別が出来たのかも知れません。
スマホの顔認証は動画データを画像データー変換して学習させているのでしょうね。そうすれば数千枚の画像は生成出来ると思います。
例えばopencv-pythonなんかで画像変換するのが良さそうですよ。
pip install opencv-python
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@taoka_toshiaki
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お問い合わせフォームとメールフォームの考え方は同じ。
2021.06.07
お問い合わせフォームとメールフォームの考え方は同じです。AからBにデータを送信してそれを元に処理をしているだけです。これはフォームに限らず、プログラムはデータを元に計算などを行い結果を出力しているに過ぎないのです。コンピュータというのは高速にデータを分類したり、計算したりしているだけなのです。
プログラミングに挫折する人は、いろいろな事に疑問を持って先に進まない人が多いです。どうしてそうなるのかという所まで考えようとしていて前に進まない人が多いです。
逆にそうなるだという事を受け入れる人の方が覚えが早いです。最初はルールを覚えたほうが良いですね。
小学生でプログラミングを始めたい方は、人のプログラミングコードを模写して、そのコードの一部の数字などを変更してみて、こうするとこうなるのかという形で覚えていくほうが良いと感じます。参考書には難しい言葉を使って書いている事が多いので、そのような形で覚えるほうが良いでしょう。
今回のソースコードを貼っときますので、コピーするのではなく自分で書いて動かしてみてください！
※因みにphp言語が動作する環境が必要になります。
https://www.sakura.ne.jp/standard.html#plan
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<meta name="Description" content="お問い合わせ"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.2/css/all.min.css">
<title>お問い合わせ</title>
<style>
body{
background-color: #f8f9fa;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<div class="row">
<div class="col-12 mt-5">
<h2>お問い合わせ</h2>
<input class="form-control mt-1" type="text" name="name" placeholder="お名前を入力ください">
<input class="form-control mt-1" type="text" name="email" placeholder="メールアドレスを入力ください">
<div class="form-group mt-1">
<label for="my-select">お問い合わせ</label>
<select id="my-select" class="form-control" name="ptn">
<option value="問い">お問い合わせ</option>
<option value="意見">ご意見</option>
</select>
</div>
</div>
</div>
<div class="form-group mt-1">
<label for="my-textarea">内容</label>
<textarea id="my-textarea" class="form-control" name="text" rows="3" placeholder="内容を入力ください"></textarea>
</div>
<button class="btn btn-primary" id="btn" type="button">送信</button>
</div>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.1/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/js/bootstrap.min.js"></script>
<script>
document.getElementById("btn").addEventListener("click",function(){
let data = {};
data["name"] = document.getElementsByName("name")[0].value;
data["email"] = document.getElementsByName("email")[0].value;
data["ptn"] = document.getElementsByName("ptn")[0].value;
data["text"] = document.getElementsByName("text")[0].value;
$.ajax({
type: "POST",
dataType: "json",
url: "./send.php",
data: data,
success: function (response) {
if(response){
console.log(response);
}
}
});
});
</script>
</body>
</html><?php
print json_encode($_POST);
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@taoka_toshiaki
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いろいろ, お問い合わせ, コード, これ, コンピュータ, それ, データ, フォーム, プログラミング, プログラム, メール, ルール, 一部, 事, 人, 元, 処理, 出力, 分類, 前, 参考書, 変更, 小学生, 形, 所, 挫折, 数字, 方, 最初, 模写, 疑問, 結果, 考え方, 言葉, 計算, 送信, 逆, 高速,
手前味噌な機械学習！？。
2020.09.01
分類分けで機械学習教師ありのモデルを作り、新たなデータで推測するという一連の過程をやってみたよーーー?
ちなみに分類分けとしてはあまり機能していないだけどね・・・。
何が難しかったか・・・Pythonをサーバで動かすようにするところと・・・何故かすんなり動いてくれなかった。そして機械学習させるデータを作るのがやはり面倒だった、途中から分類分けって感じじゃなく１分類という感覚で重み付けしました。
尚、サンプルとして表示しているのは、機械学習させてモデルを保存させるやつです。この他にもいろいろなファイルがあるのだけど、例えばデータを生成させたりする処理ファイルや保存したモデルから推測させる処理ファイルなどいろいろなファイルがあるのだけど、全て解説するのはちょっと面倒なので今回はこれだけです。
あと質問箱と連携するのは今後の質問によって決めようと思います。いちおう、ほぼその部分も完成しています。コードを手直してそれぞれをファイル連携してゴニョゴニョするという作業が残っています。
追記：きっちり分類分けしてそのデータをansの中に正解解答としていれてあげて学習させるとまぁまぁ良い感じです。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pickle
X = pd.read_csv("Question.csv", header=None).values.tolist()
ans = []
val = 0
for num1 in range(len(X)):
for num2 in range(len(X[num1])):
if float(X[num1][num2])>=0.5:
val = val + 1
val = float(float(val) / float(len(X)) * 100)
ans.append(str(val))
val = 0
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=999)
model.fit(X,ans)
print(ans,"<==>",model.predict(X))
# モデルを保存する
filename = 'Q_model.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))
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@taoka_toshiaki
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monograph{モノグラフ}を発信する堀口さん。
2020.03.22
モノグラフというサイトを運営し会社を経営している方、20代と30代がターゲットかと思います。彼もそれぐらいの年齢です、モノグラフとは最新のガジェットを紹介していたりするサイトです。彼はYOUTUBEで発信者としても活躍されています。YOUTUBE動画、オシャレな感じで仕上がっています。YOUTUBEってやはり最初が大事だなと自分もYOUTUBE試してみてわかりました。
最初に良い餌をばら撒かないと最後まで動画は見てもらえない、そんなことの出来ない自分は動画を短めにしてました。だだ短い動画はこれから広告がつかないらしいので収益にならないみたいです。ちなみに今、YOUTUBEはさぼってます。
堀口英剛さん、経歴もかなり良い。そしてイケメン分類なのでこれから伸びそうです、おしゃべりも良い感じですし女性ファンも結構付きそうな気がします。
最後にmonograph/ 堀口英剛さんのYOUTUBEチャンネル登録はこちら
https://www.youtube.com/channel/UCzH-IRXHeF4jox0P4qBxWAQ
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映画、響-HIBIKI-を観てきましたよ。
2018.09.29
映画、響-HIBIKI-を観てきましたよ。
原作をうまく表現できていて違和感なく観えました。
良かったです。響の感覚は自分の中学生時代の考え方や感覚に似ているところがあります。
なんか少し懐かしく思えました。精神的なことから言えばサヴァン症候群の
分類に入るだろうけど、どうでもいいだよなそんな小さな事。
未だに人との対人関係は難しいけど、自分はこれが普通だと思っている。
普通ってなんですか？という事を問いかける良い映画だと思います。
常識って何だよって話です、本当に。
自分に言わせればひとの嫌がることをしたり、嫌味なことをいうのは
常識がないと思います。
彼女はストレートですが、荒削りな彼女の性格のほうが
常識があると思います。
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上から目線でどうとかっていうのをサラッと読んだんだけど。
2016.03.14
上から目線でどうとかっていうのを読んだんだけど
某ブロガーさんが上から目線で何が悪いと言っていた。
悪くはない、批判に対する抵抗なんでしょう。
こういうふうに批判をすると
火に油を注ぐ事になるから・・・某ブロガーさんの思った通り
動かされているという構図が生まれるわけで
動かされた人は結局、言い方が悪いが馬鹿なんだろう。
世の中には頭が良いと思っている人と
頭が悪いと思っているひと、頭が良いのに頭が悪いと思っている人と
頭が悪いのに頭が良いと思っている人に
分けられるわけです。
有名大学を卒業していたら
基本、世の中では頭が良いという部類にはいります。
で、自分はバカの分類に入るでしょう。
頭が良いひとを知っているので
それに比べると自分はバカの分類に入ります。
ちなみに生まれ持って天才という人も
世の中にはいます。凡人が越えられない壁という
モノです。
話し戻して、上から目線が何が悪い？
これって問題発言といえば問題発言かも・・・
どうしようもない事だと思います。簡単にいえば
潜在的に自分が能力が下だと思っているので
何を言われても上から目線なのだ・・・、まさにコンプレックスな訳です。
なので・・・っていうのも何ですが
これは、どうしようもない問題だと思ったわけです。
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ブログが続く人、続かない人の訳(´∀｀)、SEOとかそんなの置いとけ。Part2
2015.01.29
?昨日の続き、ブログが続く人はだいたい自分の好きな分野で書いていることが多いです。自分ではパソコンヲタクではないと思っているだけで、たぶん、はたから見ればかなり、パソコンやプログラムに関してはマニアックなところまで知っているだと思います。
一般市民から見ればヲタクの分類分けされるだろうと思いますが、自分ではフィギュアとか持ってないし美少女アニメとか見ないしガンダムも知らない系なのでヲタクの分類分けをすると省かれるところに居座っているとは思っているですけど・・・
でも一般市民からすればヲタクなんだろうと。
ちなみに何故かこの分野の人って結構、ガンダムをこよなく愛する人が多いです。たぶん世代を通して話せる話題なんでしょうね、ある意味、共通言語みたいなものになっています。話し戻しまして基本的に好きな分野を掘り下げていくとネタにもなり自分の知識アップや能力向上にも繋がるので、そういう分野で記事を書くことをオススメします。
SEOの話になりますが何の記事で書けばよいか？、いちばん、おすすめは誰も敵がいない分野で書くことです。自分みたいにIT関係や映画のレビュー系だと敵が結構多いですね。ある意味、激戦なのでグーグルに記事を拾ってもらうのも結構シビアです。誰も書いていなく誰一人として土俵に上がっていない分野が一番有利です。
あと本屋さんに行けばSEOの参考の本などが並んでいると思いますが、はっきり言って役に立たないです（みんながやっていることですから）、じゃ何を参考にすればよいのかといえばWEBマーケティングの本だったりします。この本に書かれている内容は基本的にネットでどう立ち振る舞えば集約が多くなるのかといった話です。俗にいうネット上の営業です。
自分が気おつけている事ですが、記事の内容が少ないと拾ってもらえませんが、あまりSEOを意識しないことです。そこだけがポイントであとは地道な日々の積み重ねです。もうひとつ言うと、SNSと連携していなければ大体、初期のアクセス数はひと桁台です、それが一年間ずっと続いたりします。それでも日々の蓄積は大事です、いつ芽が出るか分からないからです。自分の場合、ある過去記事が、テレビで放送された後、検索ワードとリンクしてアクセス数がいきなり増えた経験があります。グーグルさんは新しい記事よりも古い記事のほうが信頼性が高いと判断しやすいです。なので未来に起こることを先読みすればアクセス数は増えるですけどね・・・・。
そんな未来予測は誰も出来ません・・・・未来予測はできないけれど大きなイベント等は予定に組み込まれていますし、テレビ番組は一週間先ぐらいまで予定として組み込まれています、なので全然、未来予測ができないわけでもないのです、トイウコトデ、そこが二つ目のポイントです、そういう事を念頭に置いて書くと、運が良ければ検索で上位に並ぶ可能性があります。
検索話のうんちく…、ユーザーは4つぐらいの方法でブログなどを閲覧しに来ます。
1つ目は検索よる訪問、2つ目はSNSよる訪問、3つ目は紙媒体の広告やメディアからの訪問、4つ目は他のページからリンクよる訪問、この4つだと自分は思っています。その中で検索が未だに重要なポイントを占めています。そしてこの検索が徐々に賢くなってきていて、今では、検索する場所や地域などにも関係してきています（もう過去形）。それがもっと賢くなってきていて今では位置情報を割り出して検索ヒットの順番を変えてたり、位置情報や時間帯からユーザーのニーズに答えるものになっていますし、検索アカウントログイン有無関係なしで検索過去履歴や時間帯なども考慮して検索結果を表示しています。また検索ワードが同じでも、時間を置いてから検索すると表示順序が変わってたりします。この検索の技術向上に裏には人工知能とビックデータが存在します。今後、この技術はますます向上していくと思いますので、これからは検索のことを考えるよりも、いかにすればユーザーが満足してくれるかを考えたほうが良いと自分は思っています。逆に言えばSNSユーザーに焦点を当てたWEBマーケティングを行ったほうが良さそうです。
?
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