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そう言えば昨日マイナンバーカードをiphoneに追加しましたが.

2025.06.25

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おはようございます.そう言えば昨日マイナンバーカードをiphoneに追加しました、追加方法などはこちらの記事には記載しませんがその代わりとして公式YOUTUBEの手順方法を貼っときますね.

iPhoneのマイナンバーカード|iPhoneへマイナンバーカードを追加する方法

ちょっと登録が面倒ですけど一度、追加することによりマイナポータルサイトに簡単にログイン出来るようになった所はとても良いなと感じました.

自分はたまに年金とかの確認や所得の額を見たりしているのでスマホで簡単にログイン出来るようになったのは結構大きいと思います.

また、これからスマホで出来ることが増えてくればマイナンバーカードの存在感は薄れていきそうな感じがしますが、個人経営の病院などでは恐らくマイナンバーカードや保険証がまだ必要な気がしています.

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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金高堂の決済方法(支払い方法)がHPに記載されていないので困って調べました.

2025.06.24

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おはようございます.よく行く本屋さんに金高堂の山田店や朝倉店などがあるのだけども金高堂店のHPがシンプル過ぎてちょっと困っています.お店の地図や電話番号があるのは有り難いのだけども.決済方法が記載されていないのは、ちょっと困っています.

ニコニコ現金でお支払いが多いかとは思うものの、コロナ以降、高知県でも電子マネーなどで決済する方が増えてきている気がしています.

そんな中で一度、Xで決済方法を聞いた事があります、それ以降に決済方法が増えていたら申し訳ないけども金高堂へ行く皆さんが恐らく知りたい情報の上位にある決済方法は何があるかを記載します.

金高堂本店はQRコード決済は、J-coin Pay、電子マネーはiD、QUICPay、Edyです、他の店舗もこちらは共通で使用可能かと思います.当然、現金決済はどの店舗でも出来ます.QRコード決済方法は良くわからない.図書カードやクオカードは使用できます👍️.

調べていくと金高堂工科大学店はちょっと違うのか、こちらが最新の情報で各店舗、共通の話なのか微妙ですが情報を記載します.

ともあれ、金高堂さんがHPを更新して頂いて決済方法も記載していただければ有り難いなと思いました.それほど難しい話ではない気がしますが・・・.自分としての追加要望はpaypay決済を追加して頂きたいです、何せ日本国内でシェア率No1ですからね.お店側からすると決済手数料が気になるところなのかもですが・・・.

明日へ続く

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負の連鎖ってあるだと思う.小さいことから大きな事まである世の中だけども.

2025.06.23

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おはようございます.負の連鎖ってあるだと思う.小さいことから大きな事まである世の中だけどもこれを断ち切るには仏教が良いじゃないかなって思っている.日本が戦後、復讐をしなかったのも仏教や宗教の根本的な考えが西洋文化とは違うからってのがあると思います.

負の連鎖、憎しみなどが生まれるのは仕方がない事だと思うだけども、それを許すというか消化させる力というかそういう物はなんか仏教が適している気がしていますとは言え、自分は仏教のことをよく知っている訳でもないだけども、何だろう日本人が持っている何か根底に根付いているものが戦後、大きな復讐もせずに今に至っているだと.

負の連鎖の渦中にいると思ったら足掻かずに、流れに身を任せるのも一つの手段かと思います、何が許せずにいるのかを心を沈めて考えることが大事になると思います.考えたり思い返して怒りや憎しみが沸々とわいてきた事が恐らく自身が許せずにいる事柄だと、それを許すというのは中々難しいことだけども、負の連鎖の中にいるともっと負が大きくなるので怒りや憎しみを手放すことが大事だと思います.

何故、負は巨大化していく戦争を見てわかると思うのだけども争えば闘うほど事態は悪くなり最終的に共倒れになります.すっと手放す事が出来れば良いのだけども、中々、難しい.

阿呆な権力者がはじめた事を止めるのは難しいという事を人は体験せずに理解する事ができる世の中になれば良いのにと思う今日このごろです.

明日へ続く

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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

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お金の本 図解だからわかると貧乏人はお金持ちをパラめくして

2025.06.21

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おはようございます.「お金の本 図解だからわかる」と「貧乏人はお金持ち」を電子書籍で読んでみて率直にひろゆき氏が書いた「お金の本 図解だからわかる」が読みやすい、逆に貧乏人はお金持ちは読みづらい、何故か過去の歴史のウンチクが多く内容が残らないと思う人が多いのではないかなと思いました.

書いている内容はわかるだけど、明確なアドバイスを書いているのはひろゆき氏のゴースト?が書いたものが良さげかと思います.

それぞれの本の内容をAIに解説してもらいました、気になる人は手にとって見てください.

「お金の本 図解だからわかる」は、ひろゆき(西村博之)氏が著者のお金に関する本です。正式なタイトルは「図解だからわかる お金の本 ー 死ぬまでお金にこまらない!」です。

この本は、以下のような特徴と内容を持っています。

  • 図解で分かりやすい: タイトルの通り、図やイラストを多く用いて、お金に関する知識や考え方を直感的に理解できるように工夫されています。
  • ひろゆき流のお金とのつきあい方: 2ちゃんねるやニコニコ動画、4chanの管理人として知られるひろゆき氏が、自身の経験に基づいた「お金に困らないための考え方」や「頭のいいお金とのつきあい方」について解説しています。
  • 実践的な内容: 「お金の無駄遣いを減らす」「生活レベルを上げない」「ストレス解消にお金を使わない」「自己投資をする」「競争相手のいない分野で稼ぐ」といった、具体的な行動や考え方が提示されています。
  • 現代のお金と社会の変化に対応: 生命保険、株、宝くじ、リボ払い、ソシャゲ、結婚、生活保護などのコスパをひろゆき氏の視点から一刀両断し、これからの時代のお金の稼ぎ方、貯め方、使い方について触れています。
  • 「幸せ」とお金の関係: 本書で一貫して主張されているのは、「幸せになるにはお金を使わないこと」や「楽しいの最大化を目指すより不安や不幸をどれだけ減らせるかが重要」といった考え方です。

この本は、お金の運用的な話だけでなく、お金とは何か、お金との付き合い方や心掛けといった基本的ながらも大切な話がシンプルで端的に語られており、お金の知識を体系的に学びたい人や、ひろゆき氏の考え方に触れてみたい人におすすめの一冊と言えるでしょう。

橘玲さんの「貧乏はお金持ち」は、グローバル資本主義が進む現代において、会社に依存せず、「雇われない生き方」で経済的自由を掴むための具体的な戦略とファイナンスの技術について書かれた本です。

主な内容は以下の通りです。

  • サラリーマンの「楽園」の終焉: 現代のサラリーマンが置かれている厳しい状況、つまり、企業に縛られ、税金や社会保険料で手取りが減っていく現状を指摘しています。
  • フリーエージェント化する世界: 終身雇用が崩壊し、誰もがフリーエージェントとして生きる時代が来ていることを示唆しています。
  • 「マイクロ法人」の活用: 本書の中で最も特徴的なのが「マイクロ法人」の活用法です。一人社長の小さな会社を設立することで、税制上の優遇措置を受けたり、国の制度の「歪み」を合法的に利用して富を築く方法が解説されています。
    • サラリーマンでは決してできなかった税金の最適化(所得税と法人税の仕組みの違いを利用)
    • まとまった資金を無税で運用する方法
    • 低金利で融資を受ける方法
  • ファイナンスの知識の重要性: 自分の人生を自分で選択し、自由に生きるためには、お金に関する知識(ファイナンス)が不可欠であると説いています。
  • 「国家を道具として使う」という発想: 国家の制度や法律を「道具」として活用し、自身の経済的な利益を最大化するという、従来の常識を覆す視点を提示しています。

本書のターゲット層と評判:

  • 会社に依存しない生き方を模索している人、独立や起業を考えている人、税金や社会保険料の負担に疑問を感じている人などに響く内容です。
  • 税制や会計に関する専門的な内容も含まれるため、予備知識がないと難しく感じる部分もあるという意見もあります。しかし、サザエさん一家を例に出すなど、分かりやすく解説されている箇所も多く、税理士の知識がなくても理解できるよう工夫されています。
  • 出版されてから時間が経っているため、税制などの情報が古くなっている部分もありますが、2024年には「新・貧乏はお金持ち」としてアップデート版も出ており、最新の状況に合わせた内容が加筆されています。

要するに、「貧乏はお金持ち」は、現代社会の経済システムを深く理解し、その中でいかに賢く生き、自由な人生を築いていくかを、大胆かつ具体的な方法で提案する一冊と言えるでしょう。

因みにどちらも自分がメンタルが沈んでいる時に購入した本で積本でした、メンタル沈んでいる時はこういう本がメンタルの栄養剤になるだと思います.あと、AIが解説した内容は概ね合っていますが概ね止まりですがまぁ無いよりはある方が良いと思い記載しています.

あと自己啓発ではないけど、自己啓発的な感じなので試して失敗しないように!

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思ったことを綴って小銭が毎日入るのは良いけど、小銭止まり.

2025.06.20

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おはようございます.思ったことを綴って小銭が毎日入るのは良いけど毎日小銭止まりです.小銭がどれぐらいかといえばお賽銭にいれる小銭が毎日入ってくると思ってください.それが毎日入ってきて?札になる感じですが収入が銀行に毎月振り込まれるわけでもないです.

一年前?は毎月振り込まれる感じでしたが、いまは数ヶ月に一回ぐらいにペースが落ちました.でも収入が毎月コンスタントに数千円入るひともあまりいないようです.ほとんどの人は数百円止まりだそうです.

一年前と今と同じことをしているので広告収入も上がらないだと思います.多少SEO改善はしているのですが、そもそもAI時代にSEOは無意味になりつつある気がしていて自分もSNSに結構、力を入れないといけないなって思っています.

SNSと相性が良いのがいま流行っているものを記事にして発信するときです、これは相性が良いです.自分が作った推し記事をSNSへ投稿できるプラグインからのアクセス数は増えていく一方で検索からのアクセス数は徐々にだけど減少傾向にあります.

これからはSEOよりもSNSへの発信を強固にして行くほうが堅実性があるように思えてなりません.

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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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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15分、本を読む時間を作ろうと思っています.積本消化していこうと.

2025.06.19

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おはようございます.読書は、知識を深め、視野を広げ、心を豊かにしてくれる素晴らしい習慣です。たった15分でも、毎日続けることで多くのメリットがあります。

なぜ15分なのか?

15分という時間は、忙しい日々の中でも比較的確保しやすい長さです。この短時間でも集中して読書に取り組むことで、次のような効果が期待できます。

  • 集中力の向上: 短時間でも読書に没頭することで、集中力を養うことができます。
  • 知識の定着: 毎日少しずつでも読み進めることで、内容が頭に残りやすくなります。
  • ストレス軽減: 読書は現実から一時的に離れ、心を落ち着かせる効果があります。
  • 語彙力と表現力の向上: 様々な文章に触れることで、自然と語彙が増え、表現力も豊かになります。

15分読書を習慣にするためのヒント

電子書籍も活用する: スマートフォンやタブレットで手軽に読める電子書籍も、隙間時間の読書に役立ちます。

時間と場所を決める: 「朝食後」「寝る前」「通勤電車の中」など、毎日同じ時間と場所で読むようにすると習慣化しやすくなります。

手の届くところに本を置く: すぐに手に取れる場所に本を置いておくと、いざ読もうと思ったときにスムーズに始められます。

好きなジャンルから始める: まずは自分が興味のある本や好きなジャンルの本から読み始めましょう。読書が楽しくなり、習慣化へのモチベーションが高まります。

無理はしない: 毎日続けられなくても、自分を責めないでください。少しずつでも継続することが大切です。

というメリット等をAIに提示してもらったので読書を始めようと思っています.

因みに自分は電子積本がかなり多いです、その積本を消化していこうと思ったのが15分の読書です.

積本を消化するには一字一句読まないに限る.
昔は本を一字一句読む派だったんだけど、この頃は飛ばし飛ばし読む派に変わりました.大体、こんな内容だなって所、分かるのでそういう所や分かっている説明文は飛ばすスタイルに切り替えました.

読了した本は積本感想を書いていきます.恐らく月に一回ぐらいに一つの感想なのかもしれないけど書いていきます.

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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適当なアプリをリリースしました、まだ審査中だけども通過するだろう.

2025.06.18

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おはようございます.適当なアプリをリリースしました、まだ審査中だけども通過するだろう「きっと」.広告もない、個人情報の登録もないから申請するだけで通過すると思います.

因みにどんなアプリかといえば数字の桁数を漢字読みに変換して表示するだけのアプリ.これどんな人が使うかと言えばインバウンドで日本に来た海外の人達、いまもWebサービスとして自サイトで稼働しているものです.

日本の価格表記に漢字が混ざっていたりするので、そういう時にサ―ビスを使えば日本円での値段が分かるというものです.それを今回、ReactNative(リアクトネイティブ)でアプリ化したものをリリースしました.

最初は広告を付けようかと思ったのですが、付けると審査がめんどくさい事になりそうなので付けずにリリースしました.

何故、アプリを作ろうと思ったかをもう一度記事にするといま公開アプリが一つも無いのでアプリをリリースしないとグーグルさんがデベロッパーアカウントを解除すると警告を受けたので、適当なアプリを作ってリリースした形になります.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

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Camera+ recipe? ? scene: Cloudy ? crop: Golden ? effect: Redscale (77%) ? border: Round White

ハーバード大学物理博士課程・久保田しおんさんのトークが面白いかと.

2025.06.17

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おはようございます.右から左に情報が抜けていく中の人が最近見て良かったなって思えた動画はこちら『【鏡の世界では物理法則がわずかに変化する】ハーバード大学物理博士課程・久保田しおん/私たちが消えずに存在している理由を探る/CP対称性は“誰が”破ったのか【CROSS DIG 1on1】』です.何が良かったのかは久保田しおんさんが研究しているニュートリノ物理学のお話がわかりやすくて良かったです.

【鏡の世界では物理法則がわずかに変化する】ハーバード大学物理博士課程・久保田しおん/私たちが消えずに存在している理由を探る/CP対称性は“誰が”破ったのか【CROSS DIG 1on1】

実際、表面上理解できても分かるわけではないのだけども、それでもワクワクする話だったです、そしてあんな能力があればなぁって思いました.

因みにCROSS DIG【クロスディグ】が結構専門的な話がまるまる聞けてPIVOTと競合相手なのかなと思っています、チャンネル登録数だけ言えばクロスディグは20万人に対してPIVOTは330万人で圧倒的に多いのですが、これからクロスディグが有料転換しなければ勝算はありそうな気がします.

ともあれ、久保田しおんさんのトークは面白いです.

明日へ続く

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ビデオポッドキャストをたまにYOUTUBEとSpotifyで見ている.

2025.06.16

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おはようございます.ビデオポッドキャストをたまにYOUTUBEとSpotifyで見ています、今日はその話を書いていきます.以前はポッドキャストを聴いていたのだけどビデオポッドキャストが面白いと感じることが多いです.声だけは声だけの良さがあるけど、顔出しのポッドキャストは熱量や雰囲気を感じられることが多いと思っています.

最近聞いているのはアンチが多そうなイケハヤさんも出ている本つまみぐいラジオです、チャンネル登録者数は全然少ないけども3人の語らいが良いなと思います.人となりが出ていて良いなと思っています、文章だと声が乗らないのもあり受け止め方によってはマイナスなイメージを抱くひともいると思いますが、ビデオポッドキャストだと感情と声が付いてくるので良いですね.

因みにSpotifyはアカウントの登録を行うと音楽も無料で聞くことが可能です、何曲かに一回、広告を挟みますが、それでも合法的に音楽やポッドキャスト、ビデオポッドキャストが聴けたり視聴できるのは良いと思っています.尚、ポッドキャストやビデオポッドキャストは広告を今のところ挟まないようです.

明日へ続く

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どんだけ演算処理しているだよ.もはやリアルな世界なのかも.

2025.06.15

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おはようございます.下記のゲーム動画を見て昔のゲームと比べると進化が著しい変化なのでついていけてないですね.でも本当に凄いと思っています.

こういうゲームというのは、どうやって作るのだろうかという事が興味深いです、一応、ユニティやアンリアルエンジンで作られているという事は知っているのですが、どこをどうやってこうなるのかは分からない.今までゲーム開発とかした事がないですし、勉強しようと考えた事もないので未知な領域です.

CRIMSON DESERT NEW Gameplay Trailer 4K (New Open World RPG 2025)

いまはでは敵キャラなどにもAIアルゴリズム?と言えば良いのかな、そういうアルゴリズムが組み込まれているらしく、自発的に考えて動いたり攻撃したりするそうです.それを並列処理している訳だから、演算処理はかなり高くなり、ゲーム機が発熱するのは避けられないのが現状だとか.

今でも制約がある中でゲームって作られているという認識です.いかに軽く動かすことが出来るかが鍵になりそうですね.また自分には雲の上ようなエンジニアさんたちが日夜必死に働いてこういうゲームが出来ていると思うと頭下がりますね.

明日へ続く

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映画、フロントラインを観てきました、ネタバレ無しの感想

2025.06.14

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おはようございます、映画、フロントラインを観てきました、ネタバレ無しの感想を書いていきます.これは胸熱な物語でした観てよかったです、観たいなって思っている方は是非劇場に足を運んでください熱い思いがお釣りとして返ってきます.

映画『フロントライン』30秒予告|2025年6月13日(金)公開

後半あたりぐらいからすすり泣きが聞こえるぐらいの内容.自分も目頭熱くなるところが何度かありました.最近観た映画、国宝とフロントラインを比べることは難しいけど、フロントライン:真実に基づいた物語は万人に評価高い映画だと感じました.

日本的なので海外の人にはどう映るか分からないけど、何も言わずに結果を出している人は良いなって思いました.そしてコロナがおさまった、今、映画としてその物語が語られるところなんかが心打たれる話ですよね.

観てよかったです、ありがとうございました.

明日へ続く

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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.

明日へ続く

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強制アプリ開発します.8月半ばまでに作らないとアカウントが停止.

2025.06.12

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おはようございます.強制的にアプリ開発します.8月半ばまでに作らないとアカウントが停止されるので解除条件として定義されている、既存のアプリをアップデートさせるか、新たなアプリをリリースするか.

既存のアプリは非公開にしているので自分の場合、無条件で何でも良いのでアプリをひとつリリースの選択肢しかない.

まだ一ヶ月ぐらい先なので余裕はあるものの、アイデアが出ないので今の既存のサービスをアプリ化しようと思っています.

今回は広告掲載とか出来ればしたいなと思っているのだけども審査を通過するかは未知数ですね.ちなみに今回はReact Nativeで作ろうと思っています.少しだけReactを触ったことがあるのでReactNativeは開発するに当たって学習コストがかなり低いという事もありリアクトネイティブで開発します.

明日へ続く

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カゴヤ・ジャパンさんのVPSのスナップショット有料何だね.

2025.06.11

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おはようございます.カゴヤ・ジャパンさんのVPSのスナップショット有料何だね.無料だと思ってスナップショットをONにしていたらサーバー代が倍になってた.そう言えば何だか警告が出ていた気もする🤔.

「そうでもないか・・・警告なかったかな.」

先月の請求が来るまで管理画面を覗かなかったのが悪いだけどもちょっと痛い出費です、再来月から支払いが安くなる感じですね.

VPSの話はここまでで余談です、9月には一年間分支払っていたディズニープラスの更新月になるのですが、エイリアンアースがその前ぐらいから始まるらしく、そして将軍の続編も決まっているのだとかで将軍を観たので一年後には解約しようと思っていたのが悩ましい状態になってます.

なかなか商売上手だなって思います、あまり観ないけどネトフリも何だかんだ継続していてサブスクっていうのは怖いなーって思いますね.

明日へ続く

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日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.自動タブ生成プラグインの話.

2025.06.10

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おはようございます.日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.今までYahoo!APIを使用して日本語形態素解析を行って自動でタブ生成を行っていましたが、脱APIの一環としてVPSサーバにデータを送信して日本語文章を日本語形態素解析しタブ生成するように変更を加えました.

サーバが落ちていない限り動作する感じですね.

特に苦労した点は無いのですが、この頃さくらレンタルサーバーの通信が良くないのか分からないのですが通信エラーで処理が頻繁にエラーを出力するようになっています.

どうも、同時接続が多発するとなるようです、ちょっと困りものです、でもまぁ、660円で動いているですからね、あまり文句は言えないのですが困っています.

尚、ユーザーが管理画面からApacheサービスを再起動する唯一無二の方法はphp.iniを再保存することです、そうするとアパッチサービスが再起動します.そうすることにより原因不明の通信エラーが直ることもあります.

最後に日本語形態素解析ライブラリの参考にしたサイトを貼っときます.

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iphoneとAndroidがフィフティ・フィフティになりつつある日本.

2025.06.09

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おはようございます.iphoneとAndroidがフィフティ・フィフティになりつつある日本.自分のサイトの訪問者も五分五分感があります、昔に比べてAndroidの性能が飛躍的に上がったって言う感覚はあるでコスパの良いAndroidへ移行する人の気持ちもよくわかります.

安い志向と高級志向、どちらが悪いとか良いとかは無いですが、経済的に日本は貧しくなってきている気がしています、格差が広がってきている社会になりつつあるとも思います.

中間層もだいぶ減ってきている感覚があります、地方経済もかなりヤバメかなって特に高知県の求人を見ると数年前から給料の額が全く変わっていません.

殆どの企業は賃上げで大変な状況が続いているように思います.これから数年でこの景気が上向くとはあまり考えられないです.これに大震災でも起こったら日本は大変な状況になることは間違いないと思いますが、政治の対応が遅い感があります.

もう少し全体的にスピーディーに対応して間違っていれば改善するというような政治に移行してほしいものです.

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x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分け.

2025.06.08

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おはようございます.x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分けです、コードは下記になります.ドキュメントをぱぱっと見て作った感じなので不具合などが潜んでいるかもしれないけど恐らく大丈夫そうという事で木曜日の早朝にXでコードをシェアした形になります.

なお、x.gdからAPIの発行を行う作業をお忘れなく(こちらからAPIを発行).

因みに自分はt2t.jpというドメインを私有していて、こちらで自分専用の短縮URLを発行出来るようにしています.この頃は自分が作った短縮URLをあまり使ってないので、こちらをサービス化しようかな等と考えていたりします.

因みにどうするかは未定ですけどね.もしみんなが使用出来るようにしたら、このサイトでも告知します.

<?php
require 'config.php';

class ShortUrl
{

    public $apiKey = null;
    public $endPoint = 'https://xgd.io/V1/shorten?';

    public function __construct($api_key = null)
    {
        $this->apiKey = $api_key;
        return $this;
    }

    public function getShortUrl($url = null, $shortid = null, $analytics = true, $filterbots = false)
    {
        if (empty($this->apiKey)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'api-keyがありません']);
        }
        if (empty($url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLがありません']);
        }

        if (isset($url) && !preg_match('/^http[s]?:\/\/(www\.)?/', $url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLが無効です']);
        }

        if (isset($shortid) && !preg_match('/^([0-9a-zA-Z_]{6,15})$/', $shortid)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => '短縮コードが無効です']);
        }

        if (!is_bool($analytics)) {
            $analytics = true;
        }

        if (!is_bool($filterbots)) {
            $filterbots = false;
        }

        $parameter = [
            'key' => $this->apiKey,
            'url' => $url,
            'shortid' => $shortid,
            'analytics' => $analytics ? 'true' : 'false',
            'filterbots' => $filterbots ? 'true' : 'false'
        ];

        $response = @file_get_contents($this->endPoint . http_build_query($parameter));
        return $response;
    }
}

if($argv[1]){
    $url = $argv[1];
    $shortid = isset($argv[2]) ? $argv[2] : null;
    $analytics = isset($argv[3]) && $argv[3] === 'true' ? true : false;
    $filterbots = isset($argv[4]) && $argv[4] === 'true' ? true : false;   
    echo (new ShortUrl(APIKEY))->getShortUrl($url, $shortid, $analytics, $filterbots);
}

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映画、国宝を観てきましたので感想を書いていきます.

2025.06.07

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おはようございます.昨日の映画、国宝を観てきましたので感想を書いていきます.まずこの映画、国宝になるまでの話を丁寧に描いている映画です、3時間と長丁場な映画ですが納得がいく映画だと思います.この映画を観て国宝という人のイメージが変わったと思う人もいると思います.

『国宝』本予告【6月6日(金)公開】|主題歌「Luminance」原摩利彦 feat. 井口 理

この国宝は吉田修一の小説『国宝』が基になっているそうです.だだ、その小説の基となった人物像はいるみたいなので其処から着想を得て、映画が『国宝』制作されているだと思います.

役者さんの演技はめちゃ良かったです、かなり大変な役作りだったと思いますが臨場感がありとても良かったです. 改めて映画を通して自分は仕事とや生き方を考えていました.

作った人達は是非、劇場で観てと告知している理由は、歌舞伎の舞などの迫力は映画館でしか味わえない作りになっています、これはかなり圧巻なので劇場で観れる人は観るべしです.

最後に観て良かったです👍️

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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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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dockerでlaravel環境構築したお話。 #hosts

2022.12.08

Logging

おはようございます、今日は早朝に明日の記事を書いています😆。

さて、dockerでlaravel環境構築したお話を書いていきます、Dockerの環境でApacheをインストールし、バーチャルホストを設定してwindows側のhostsも変更しDocker側のhostsも設定、起動確認も取れたので、一旦Dockerを終了し再度立ち上げるとDocker側のhostsが初期値に戻っている🤔。

これDockerの仕様らしいので、下記のようにdocker-compose.ymlを設定(extra_hosts)するか、Docker runでコンテナを立ち上げる場合はパラメーター–add-hostを付与してあげないといけない😳。

version: "3"
services:
  web:
    image: almalinux:latest
    container_name: Apache_v2.4
    ports:
      - 80:80
    privileged: true
    command: /sbin/init
    extra_hosts:
      - "example1.com:127.0.0.1"
      - "example2.com:127.0.0.1"
    volumes:
      - E:\var\www\html:/var/www/html
docker run --add-host=example1.com:127.0.0.1 .....

尚、Docker側のhostsを変更しないまま、立ち上げてもLaravelは動かないと思います。何故、動かないかはここでは割愛させて頂きます🙇。

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Qiitaのfeedを取得して表示するだけのコード。 #php

2022.11.05

Logging

おはようございます、土曜日の朝ですね😗。

今日は文化の日にQiitaにUPしたfeedを取得して表示するだけのコードを書きました。見た目はこんな感じでQiitaの雰囲気を取り入れたデザインにしています。デモ版として実際にサーバーで起動しているモノです、feedを取得しているユーザーは自分を入れて3人です。

表示する人数が多くなるとページを描画する時間が遅くなるので実質、10人が限度かも知れないです。もし何人ものユーザーを取得したいと考えている方は表示部分と処理部分を別けて、尚且つ処理部分は非同期処理で変更することを推奨します。

尚、明日には2つに別けたプログラムコードを別記事として記載しますので、しばしお待ち下さいませ🙇。

今回のソースコードはこんな感じになってます。

<?php
    function get_Qiitafeed(string $feedUrl){
        $xml = @simplexml_load_file($feedUrl);
        if(isset($xml->entry)){
            print("<ul class='qiita_feed-list'>");
            foreach($xml->entry as $key=>$val){
                print("<li><a href='{$val->url}'>".$val->title."</a></li>");
            }
            print("</ul>");
        }
    }
?>
<!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="Enter your description here"/>
<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/5.15.4/css/all.min.css">
<style>
    .qiita_feed-list > li{
        /* font-weight: bold; */
        color:aliceblue;
    }
    .qiita_feed-list > li > a{
        color:aliceblue;
    }
    body{
        background-color:#60b111;
    }
    .shadow-lg {
        box-shadow: 0 1rem 3rem rgba(255,255,255,.195)!important;
    }    
</style>
<title>Qiita-feed</title>
<?php
    require $_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] ."/header_script.php";
?>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-12">
                <h1 class="text-light">Qiita-feed</h1>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="container mt-2">
        <?php
            $Id_List = ["taoka-toshiaki","mpyw","suin"];
            foreach ($Id_List as $key => $id) {
            ?>
        <div class="row shadow-lg p-3 mb-5 bg-body rounded">
            <div class="col-12">
                🌿<span class="text-light">://qiita.com/<?=$id?>/feed :[引用]</span>
                <?=get_Qiitafeed("https://qiita.com/".$id."/feed")?>
            </div>
        </div>            
            <?php
            }
        ?>
        Copyright <?=date("Y")?>  <a href="https://358tool.com">358tool.com</a>
    </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>
</body>
</html>

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円安ドル高。為替介入😤。

2022.10.22

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おはようございます。

今日の朝方に為替介入がありましたが、なんだか焼け石に水の気がしてならないです。そういう訳ではないですが、今日と明日はブログをお休みします。月曜日もコロナワクチンを打ちに行くので体調により火曜日・水曜日も更新が出来ないかもしれません。

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エゴサーチしますか?しませんか? #世の中 #大変だな

2022.09.18

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おはようございます、今日から明日にかけて超大型台風が来るそうです🫠

さて、エゴサーチしますか?という問いに答えは「します」です、最初は見るのが嫌でしたが今はエゴサーチして何かしている人を見て思うことは、何でしているのだろうかと思うようになってきてます。

SNSの負の側面を見て、これはやってはイケナイ事だなという事が分かりますね、小学生や中学生などのSNSいじめが酷いという話をニュースなどで目にしますが、確かにこれはメンタルが強くないとダメージになるなと思います。

嘘や誹謗中傷などをデジタル上に残すわけですからね。それも殆どは消えないものです、被害者側からすれば一刻も早く消して欲しいものかも知れませんが消えません。

こういうのは警察も動きにくいケースが多いです。じゃどうすれば良いか。それはSNSを自分自身もアカウントを開設する事と発信する事が大事です。発信していると匿名や偽名を使って叩くアカウントもいるでしょうけど、それでも自ら発信していく事が大事になります。

発信するのは自分が思った事から、自分が興味を持ったものでも良いので、そういう事を発信する事です。尚、メンタルが弱い人はエゴサーチしないことも大事です。

昔は無視することが大事だと言われましたが、無視しても嘘や誹謗中傷は消えません。それが今の現実です、SNS運営会社に規約違反を報告しても消えないのが現実です。複数人が報告すれば消えますが、新たなアカウントを開設してのいたちごっこになります。

恨んだり誹謗中傷する人は、そんなに良い環境下にいる人ではないので弱い立場の人を見つけて叩きたくなるものだと思ってください。心に余裕がない人が大体叩いている傾向にあります。

こういう事は社会人になってもあります。自分が子供だった時、大人はもっとちゃんとした者だと思っていましたが、あまり子供と変わりません、子供に少し知恵が付いたのが大人なんだろうと・・・。ちゃんとした大人もいますが、あまりいない様な気もします。

そういう人達が、自分は正義だという斧を振りかざしてきますが、それって本当に正義なのでしょうか?正しいって何だろうかとたまに思います。一切、自分は悪くないと思ってやっているのでしょうかね。そうだったら人の気持ちを理解出来ない人なのかもしれないなって思います。

まぁそういう人とは関わらない方が良いですよ。器が小さい人達です。

そういう事ですので気にせずに前向きに生きてください。

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一億円の配当金が入るXさんの利回りを調べてみました。

2022.08.19

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おはようございます、今日は偏頭痛もなく一日を過ごしたいです。

先日、株式デイトレーダーで生活している人、その界隈では有名なテスタさんが下記の呟きをしていたので、配当利回り率を調べてみました。

配当利回りを見ると殆どの銘柄で配当利回り5%超え。配当利回り率の高い銘柄では7%超えの物もありました、平均すると5%超えになります。データで見てみると意外に手堅いなと思う反面、結局、堅実派が勝つだなって印象を持ちました。

必勝法なんて無くて株が下がりだしたら売って、株が買値より高くなったら売る、その繰り返しで坦々と出来る人、そして復習と明日の策を考えられる人がトレーダーとして勝っていくだろうなって、そういう意味ではIT関係者はそういう素質を持っている人は結構多い気がします。

著者名  @taoka_toshiaki

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明日からのためにデスク周りを整理しました。DIYみたいな事を…。

2022.07.15

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おはようございます。あっという間にこの日が・・・来ました。今後の事とかは明日、記事にします。

さて「明日からのためにデスク周りを整理しました」というタイトル通り、デスク周りのごちゃごちゃしていた部分をDIYして机の下に収納しました。この記事は予約投稿ですので正確には月曜日時点でデスク周りは綺麗に片付いている状態になっていると思います。

まず、使わなくなった携帯電話をWEBの動作確認用に使っているのですが、雑然と机の上に置いていたものを後付の机引き出し(収納)を購入しその中に入れるようにしました。その他、ipad proと旧型iPhone、メモ用の方眼紙、英単語帳も収納に入れています

https://www.youtube.com/watch?v=vNWDaAntLpU

次に動画にも写り込んでいると思いますが、机の上にコンセントを置いていたのですが、こちらも収納入れを購入し机の下に取り付けた形になります。

また、収納とは関係ないのですがDisplayPortを購入し全てのディスプレイをビデオボードに接続し出力出来るようにしました。今までマルチポートしてオンボードに刺していたのですが、イラストレーターなどの力を最大限に活かしたい場合はマルチポート設定はOFFにした方が良いとあるサイトに記載してあったので、そのように変更しています。

今回のDIYの費用は5000円程度になりますが、良くなった感じがします(自己満足ですけどね😆)。

尚、整理したデスク周りは近日中にこの記事に追加します。

追伸:収納引き出しを購入したのですが、ipadや方眼紙が入らなかったので机の上に置いた状態になってます。そしていつも使用するものは手元にある方が効率が良い・・・。

著者名  @taoka_toshiaki

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