発生 | First Wave

Jsonの返却時に便利ですよを貼っときますねと雑煮.

2025.07.14

おはようございます.Jsonの返却時に便利ですよを貼っときますね、こう書くのがベストプラクティスなのか分かりませんが便利な時がありますので覚えておいて損はない書き方だと思います.

//Jsonの返却時に便利ですよ👍️
const obj = {
  name: "Taoka",
  age: 25,
  country: "Japan"
};
Object.entries(obj).forEach(([key, value]) => {
    console.log(key,value)
});
//console log ⬇️
//name Taro
//age 25
//country Japan

雑煮ではなくて雑談です、最近？のUPDATEでウィンドウズ11のメモ帳でもマークダウン記法が使えるようになったソウデス.ちょっと驚きました、なんかメモ帳ってウィルスに感染しないぐらい強固なアプリなイメージがあるので、いまのメモ帳は今まで無かったものを拡張していっている感じがしてちょっと心配なイメージが少しあります.

便利になることは良いことですが、拡張していくとバグや脆弱性が発生するので大丈夫かなって思います.マイクロソフト開発陣営は優秀な人だと思いますが、やっぱ心配.

全然関係ない話をもう一つウィンドウズをアップデートしていく内に何だか家のパソコンが熱暴走で…固まりだした.この原因を探ろうとログを見て解決したいと思っています.原因が分かったら記事にしようと思います.

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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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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投稿日時 2025年07月14 07:00日

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Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か？モデルという奴です.

2025.07.03

Logging

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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投稿日時 2025年07月03 07:00日

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カーソル, グラボ, クン, こと, これ, ため, データ, ディビン, トー, パターン, パラメータ, ファインチューニング, プログラム, プロンプト, ベース, モデル, もの, よう, ループ, ルール, 一番, 予測, 今回, 仕組み, 入力, 回答, 回避, 場合, 変換, 学習, 強化, 影響, 必要, 応答, 指示, 数学, 既存, 日本語, 明日, 無限, 生成, 発生, 能力, 自分, 規模, 言語, 計算, 貧弱, 軽量, 離脱, 食い,

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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

Logging

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。

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。
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。
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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投稿日時 2025年06月22 07:00日

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ブログ記事を書く作業/一コマ(キーボードが弾まない) #blog #vlog

2022.11.29

Logging

おはようございます、続けるということは殆どの人にとって簡単なようで難しいことなのかもしれません😗（自分には簡単なことです）。

今日は毎日書いているブログ執筆の作業風景を取ってみました、作業と言ってもブログではそれ程、収益を上げていないので、ある意味奉仕活動のような気もしますが塵も積もれば山となる、ブログも積もれば資産となります。

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

因みに無償で提供している各Webサービスの方が収益を生み出していますし、メンテナンスとたまにする機能追加だけで、ブログの収益を軽く超えています…。そのことが何ともやりきれない感があります、どちらも自分が生み出したものですが、前者は日々の作業が発生し後者はほぼ作業が発生しません。

後者は言うなればマイナスがない株を値動きのようなものですね。でも自分としてはブログで花を咲かせたいです。WEBサービスは勝ちパターンみたいなものが見えてきていますが、まだまだコレではご飯が食べれない。もう三桁ぐらいアクセス数が上がれば質素な生活が送れるかも知れませんけどね。今はまだサーバー代などや各ドメインを相殺するレベルです。

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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投稿日時 2022年11月29 06:00日

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blog, Vlog, web, キーボード, こと, コレ, サービス, たま, どちら, パターン, ブログ, マイナス, メンテナンス, もの, 一コマ, 人, 今日, 何, 作業, 値動き, 前者, 収益, 各, 執筆, 塵, 奉仕, 山, 後者, 意味, 感, 提供, 方, 日々, 株, 機能, 殆ど, 毎日, 気, 活動, 無償, 発生, 簡単, 自分, 花, 記事, 資産, 追加, 風景,

有難う🎉一年と七ヶ月と二十九日😌で達成。

2022.09.30

Logging

おはようございます、御機嫌よう😋。

アイキャッチー画像とタイトルでお分かりかと思いますが、振り込み金額の上限を超えた為、振り込まれます。この振り込まれたお金の使い道はまだ決まっていませんが、大切に使います😌。

毎月、大体レンタルサーバー費用と相殺出来る金額を稼いでいるようです。先月からサービスを稼働させて３つのサービスで運用しています。これにより今月からまぁまぁな金額が発生してきましたが、それでもこれだけで生きてはいけません。

有難う🎉
一年と七ヶ月と二十九日😌

日数計算（日付−日付） – 高精度計
算サイトhttps://t.co/kbNb8lPhtt pic.twitter.com/qzNAxzcvPr
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) September 27, 2022

毎月、１５万ぐらい稼いでいる人は強者ですね。やっぱりYOUTUBE始めた方が良いのかな🤔。昔、１０００人の登録者でもYOUTUBEは小学生（高学年）のお年玉ぐらい入ると聞いた事があります。今は広告単価が下がっているようなので、もう少し低いかも知れませんが放っといても稼ぎがでるというのは、素晴らしい事ですね。

自分の今後の運営目標は、毎月、お金が振り込まれるようになる事です。これを達成出来れば何とかなりそうな気がします。今の現状、クラウドワークスの仕事が取れなかったら投資で何とか引き落としペイ出来る感じで生きているので・・・。ちゃんと収入が発生するシステムを構築したいなって切実に思います。

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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投稿日時 2022年09月30 06:00日

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1000, 15, ３, youtube, あい, お分かり, お年玉, お金, キャッチー, これ, これだけ, サーバー, サービス, タイトル, レンタル, 一, 七, 万, 上限, 事, 二十九, 人, 今, 今後, 今月, 使い道, 先月, 単価, 大体, 大切, 学年, 小学生, 広告, 強者, 方, 昔, 毎月, 為, 画像, 発生, 登録者, 目標, 相殺, 稼働, 自分, 費用, 運営, 運用, 達成, 金額,

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WPのapply_filtersとadd_filterの説明が難解に書いているサイトが多い事に🤬。 #php #wordpress

2022.09.28

Logging

おはようございます、今月もそろそろ終わります🤔。

さて、来月から毎月一回しか投稿しなかったブログサイトを不定期更新に変更します。指針の変更にあたってブログデザインもデフォルトのテンプレートから無料のcocoonというテンプレートに変えました。

今までYOUTUBE動画URLを記載しているだけの投稿だったので、アイキャッチー画像等は無い状態でした。その為、テンプレートを変えるとノーイメージという画像が表示されるという事象が発生。これをプラグイン側で解決したかったのですが、独自の関数を多く使用しておりプラグイン側だけでは無理だということで、独自のアイキャッチー画像を処理しているコアの部分にapply_filtersを差し込み、プラグイン側でadd_filterで処理するという流れの対応を行いました。

apply_filtersというのはテンプレート側（他のプラグインでも可能）の関数の中に目印（付箋）を付けることが出来る機能（関数）です。
add_filterは目印（付箋）の部分の処理が走った時に、自分が作った処理を割り込ませることが出来る機能（関数）です。

※まずはカッコの中は読まずに理解してください😌。

巷では、これをややこしい例えで解説している所が多いのですが、それだけの話しです。今回、image-funcs.phpファイル（cocoon）の関数get_original_image_tagにapply_filtersを挿入し独自プラグインから呼び出して、ノーイメージの時にYOUTUBEのサムネイル画像を表示させるという事を行っていました。前、次ページのサムネイル画像は現在のページのサムネ画像が表示されるというバグはあるものの、ちゃんと跡のサムネ画像は変わっています。

サンプルコードを掲載します。ご参考程度に😌。

<?php
//オリジナルサムネイルタグの取得
if (!function_exists('get_original_image_tag')) :
  function get_original_image_tag($image_url, $width, $height, $class, $alt = null)
  {
    $html = '<img src="' . esc_url($image_url) . '" alt="' . esc_attr($alt) . '" class="' . esc_attr($class) . '" width="' . esc_attr($width) . '" height="' . esc_attr($height) . '" />';
    $html = convert_all_lazy_load_tag($html);
    $html = apply_filters("youtubeimage",$html);
    return $html;
  }
endif;

<?php
/*
Plugin Name: youtube image
Description: youtube image chg
Version: 1.0
*/
if (!defined('ABSPATH')) exit;
function youtubeimage_chg($imgurl){
    $url = null;
    if(preg_match("/(https:\/\/www\.youtube\.com\/watch\?v=[\-|_|a-zA-Z|0-9]{1,})/",get_the_content(),$matches)){
        $url = "https://img.youtube.com/vi/".preg_replace("/(https:\/\/www\.youtube\.com\/watch\?v=)/","",$matches[0])."/hqdefault.jpg";
        $url = preg_replace("/(src=\"https:\/\/.*no\-image\-[0-9]{2,3}\.png\")/","src=\"".$url."\"",$imgurl);
     }
     return $url?$url:$imgurl;
}

add_filter("youtubeimage","youtubeimage_chg");

余談：この対応はテンプレートが更新（アップデート）際にファイルが上書きされる可能性があります。その際にページが見えなくなるという問題を秘めています🙇。

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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投稿日時 2022年09月28 06:00日

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よんでんコンシェルジュの不具合について考える人。 #日別料金計算

2022.09.27

Logging

おはようございます。タイトルの不具合が解消されていたらゴメンナサイ。これは昨日に書いた記事です🤔。

#よんでんコンシェルジュ/「前日までの概算金額」表示の不具合について
日別表示のkWhデータからアバウトな合計金額を算出するjsコードを書きました。
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) September 26, 2022

夕方頃によんでんコンシェルジュの日別の電力と電力料金を見ようとした所、何やら不具合が発生していたらしく、合計金額が見えなくなっていたのでコードを書いてみました😌。

ざっくりとした金額合計が表示するような物ですので、実際の金額とは差異が発生します。ソースコードはこんな感じです。

let kwh =  document.querySelectorAll(".img_area > table > tbody > tr > td");
if(kwh){let s = 0;
    for(let i = 0;i < kwh.length ; i++){
        if(kwh[i].innerText.match(/(kWh)/)){
          s = s + (Number(String(kwh[i].innerText).replace("kWh",""))*100);
          console.log(kwh[i].innerText);
        }
    }
    let r = 0;
    s = Math.floor(s /100);
    if(s >11){
        if(s < 120){
            r = ((s -11) * 20) + 411;
        }
        if(s < 300){
            r = ((s - 120) * 27) + 411 + 2220;
        }
        if(s >= 300){
            r = ((s - 300) * 30) + 411 + 2220 + 4858;
        }
    }
    console.log("合計金額="  + String(s) + "kWh  " + String(r) + "円");
}

尚、消費電力が11kwh以下の人の金額は０円になっていますが、実際は料金が発生します。それにしても四国電力の料金内訳を見ていると何だか、モヤモヤする料金体系になっていて、これは面倒だなと感じました。こんな料金体系じゃなく一律のお値段にして欲しいですね・・・（消費電力によって値段が変動しますし…etc…）。

ソースコードの取り扱い：
上記のソースコードを四国電力（よんでんコンシェルジュ）の日別ページを開いた状態にして、ブラウザのコンソール画面にソースコードを貼り付けて実行してみてください。電力の合計金額などがコンソール画面に表示されます。

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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投稿日時 2022年09月27 06:00日

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0, area, document, For, gt, if, img, innerText, kwh, length, let, lt, match, querySelectorAll, quot, TABLE, tbody, td, tr, コード, これ, コンシェルジュ, ソース, タイトル, よんでん, 不具合, 人, 合計, 夕方, 実際, 差異, 感じ, 所, 料金, 日別, 昨日, 物, 発生, 表示, 解消, 計算, 記事, 金額, 電力,

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wifi6にルーターを買えてから数ヶ月して使用感。

2022.06.22

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good morning all（皆さん、おはようございます）.英語がわからなくてもITエンジニアにはなれます。

さて、wifi6の機能があるルーターに買い替えてから数ヶ月経過しましたので使用感を書いときます。まず、前より快速でネットワークに繋がります。そして何よりコリジョン（wifi通信の衝突）しなくなりました。これは一番、買い替えて良かったと思う部分です。

「これであなたもザックリ Wi-Fi 6 が分かる！？ Wi-Fi 6奮闘記納得編」第1352話

多くの端末をwifi接続しているとコリジョンが発生しwifiを再接続しないと通信が出来なくなったり遅延が発生します。この現象はwifiに接続数が多くなるほど発生率は高くなります。

なので、自宅でwifiを使用していて遅延や接続が出来ないなどの事象があればwifi6のルーターに変えた方が賢明かと思いますし、数年前のwifiルーターにはセキュリティ欠陥などもありますからね。

因みにwifi6対応のルーターは5000円から買える感じです。

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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投稿日時 2022年06月22 05:28日

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5000, 6, all, good, IT, morning, wifi, エンジニア, コリ, これ, ジョン, セキュリティ, ネットワーク, ルーター, 事象, 使用, 使用感, 前, 多く, 対応, 快速, 感じ, 接続, 数, 方, 機能, 欠陥, 現象, 発生, 皆さん, 端末, 経過, 自宅, 英語, 衝突, 通信, 遅延, 部分,

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AWSの本とデザイン系の本を読んだので。

2022.06.21

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おはようございます。今週は雨が多いみたいですね。

さて先週、AWSの仕組みとサービスがたった１日でよくわかる本を読みました、パラパラと電子書籍リーダーで読みましたが、アレですね、、全然使いこなせてないなって感じたのですが機能を使用するとその分、使用料金が発生するので今のところは今の機能だけで十分かなって感じています。サービス内容や仕組みはとても理解しやすい感じがしましたが、IT素人にはあまり向いていないじゃないかなっていう感じがしましたので、ある程度、ITリテラシーが必要とされます。

まぁ読んだ pic.twitter.com/3UPgtKt62s
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) June 19, 2022

次に読んだのが動くWEBデザインアイディア帳ですが、これは自分にはあまり必要なかった感が強い本です。どちらかと言えば駆け出しのWEBエンジニアが読んで置くと、商談時に実装できる出来ないの判断材料になります。自分の場合、駆け出しエンジニアでは無いので大体のことは出来ますで返答しています。特に実装しているシステム変更は大体のことは出来るですけどたまに、レンタルサーバーでは出来ないことも出てきますので、そういう注意は必要です。また、この本の後半あたり？から、実装の仕方も書かれていたりするので駆け出しのWEBエンジニアには結構良い本だと思います。

うーん(゜゜) pic.twitter.com/FXgGY3r9ZM
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) June 19, 2022

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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投稿日時 2022年06月21 06:00日

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１, AWS, IT, web, アイディア, アレ, エンジニア, こと, これ, サービス, システム, デザイン, ところ, どちらか, パラパラ, リーダー, リテラシー, 今, 今週, 使用, 先週, 内容, 分, 判断, 商談, 場合, 変更, 大体, 実装, 帳, 必要, 感, 感じ, 料金, 書籍, 本, 材料, 機能, 理解, 発生, 素人, 自分, 返答, 雨, 電子, 駆け出し,

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日本でもテスラのモデルYが発売されるそうです。お値段はなんと！！

2022.06.13

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おはようございます。梅雨梅雨…☔。

日本でもテスラのモデルYが発売されるそうです。価格は619万円からだそうです、オプションで自動運転機能が付けれるそうですが日本ではその機能は殆どは使えないらしい？、そもそも日本はまだ自動運転の走行させて良い地域が少ないし、価格も庶民的とはまだ言えないので自分は今回の買い替えは見送りします。

Model Y Deliveries Begin!

尚、自分は自動運転車が街中で走り回るような時代になると思っていて、そうなると通勤が大変楽になると感じます。朝の通勤って渋滞込みで計算した場合、田舎などでは１時間ぐらいは通勤時間に消費するわけです。この運転を自動運転車が変わってくれれば、通勤時間にも隙間時間が発生するので、凄く喜ばしいことだと思います。ただ・・・その頃にはゆーるFIRE（Financial Independence, Retire Early movement：早期リタイア）しているかもしれませんが・・・。

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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投稿日時 2022年06月13 05:09日

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１, ６19, Early, Financial, FIRE, Independence, movement, Retire, オプション, こと, テスラ, モデル, ユー, リタイア, 万, 今回, 価格, 値段, 地域, 場合, 日本, 早期, 時代, 時間, 朝, 梅雨, 機能, 殆ど, 消費, 渋滞, 田舎, 発売, 発生, 自分, 自動, 街中, 計算, 走行, 通勤, 運転, 隙間, 頃,

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開発環境はクラウドに持つべきか？いなか？悩ましすぎる問題🤔。

2022.05.29

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おはようございます。

今まで開発環境はオンプレでしていましたが、外で開発した時やパソコンを買い替えるとデータなどをそのたびに移行しないといけなくなるという手間が発生したり、今ではあまり起きないのですがデータが消えたりする場合もありますよね。そう思うともうクラウドに開発データを移行しようかなって思っています。

MacBook Pro 14" M1 Pro Review For Programming

いろいろ調べた結果、開発データは手持ちのデータを使用してクラウドを使用する方法はあったのだけども全部クラウドで完結できる方法はイマイチ・・・、クラウドPCの中で開発するしか無さそうですね。実際、クラウドPCを使用したことがないのでなんとも言えないですが、それだと遅延などが発生しそう。

よってこの方法がベストかと思いました。

個人開発なのでローカルのデータをクラウドサーバーに転送後、削除。
VScode拡張機能のsftpをインストールしてリモートでサーバーに接続。
リモート側のデータを直接修正する。
デプロイしたい場合はデプロイしたいサーバーへ転送。

因みにこんなサービスあるにはあります。githubを使用したりして・・・。

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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投稿日時 2022年05月29 06:11日

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PC, SFTP, VScode, いなか, いまいち, いろいろ, インストール, オン, クラウド, こと, サーバー, それ, たび, データ, パソコン, プレ, ベスト, リモート, ローカル, 中, 今, 使用, 修正, 個人, 全部, 削除, 問題, 場合, 外, 完結, 実際, 手持ち, 手間, 拡張, 接続, 方法, 時, 機能, 環境, 発生, 移行, 結果, 転送, 遅延, 開発,

自分のサーバーが落ちる原因がわからないのでとりあえず。

2022.03.17

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自分のサーバーが落ちる原因がわからないのでとりあえず。増強しましたがこれは良い対策ではないと思っています。原因は一応Netで調べましたが調べ方がナンセンスです。本当はログ解析してそこからネットでググるなどの方法を行って原因を追求しないといけない所、ネットで検索して安易にサーバーを増強するなんて、何の問題解決になっていません。

そんぐらい毎日、忙しいので自分のサーバーに関われません。休日以外は目まぐるしく一日が経過するので当分は自分のサーバーは落ちたりすると思いますが対策はお待ち下さいませ…。

このサーバーが落ちる件でGさんからは、お叱りを受けていてSEO的に良くないよと教えていただきました…。サーバーに負荷がかかり「504 Gateway Timeout」が発生していることは分かっているものの、どうしてそうなっているのかは未だにわからないままなんですね。

もしかしたら、ロシアとウクライナとの戦争に関係しているのかもしれないなって・・・。

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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投稿日時 2022年03月17 05:53日

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504, Gateway, net, SEO, timeout, ウクライナ, お叱り, お待ち, こと, これ, サーバー, そこ, そん, ナンセンス, ネット, まま, ログ, ロシア, 一, 件, 休日, 何, 原因, 問題, 増強, 対策, 当分, 戦争, 所, 方法, 未だ, 本当, 検索, 毎日, 発生, 的, 経過, 自分, 解析, 解決, 調べ, 負荷, 追求, 関係,

twitterのアナリティクスが不具合続く。数日の前の話で進行形。

2021.11.25

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何だか急に寒くなりましたね。寒くなると蚊が発生しないのでそこだけは良いことかなと思っています。

さて数日の前からtwitterのアナリティクスが不具合続いています。リアルタイム（本日だけ）のインプレッション数などの表示が０（ゼロ）になっています。これ実は不具合じゃなくて仕様かと思ってしまうぐらい不具合が続いています。過去のインプレッション数は見れるですけど、リアルタイムに見れないのは結構痛いなと思います。

因みにYahoo!のリアルタイム検索で調べると同じような不具合の人が呟いているので、おそらく不具合かと思いますが公式サイトから何かアナウンスが出ているのかは未確認、もしこれが不具合じゃなくて有料会員と無料との差別化にする前段階の対応とかだったら嫌ですね。

トイウコトデ、現場からでした。

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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投稿日時 2021年11月25 11:03日

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0, Twitter, Yahoo, アナウンス, アナリティクス, インプレッション, こと, これ, サイト, ゼロ, そこ, トイウコトデ, リアルタイム, 不具合, 人, 仕様, 会員, 公式, 前, 前段階, 対応, 差別化, 数日, 有料, 本日, 検索, 無料, 現場, 発生, 確認, 蚊, 表示, 話, 進行形, 過去,

Windows11を入れてみたよ。違和感、操作性どう？

2021.10.06

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朝晩は徐々に寒くなってきましたね。昨日は朝からフェイスブックで障害が発生しておりましたが自分は友達が一人もいないので特に問題なかったです。逆にツイッターで障害が起きるとちょっと困りますね、因みにフェイスブックの障害の原因は設定ミスだったらしいですよ。

走らせる pic.twitter.com/MQGSnUsUZ2
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) October 5, 2021

さて、Windows11を昨日、メインのパソコンに入れてみました。自動アップグレードを待つことが出来なかったので人柱になりましたｗ。動かなくなったときは自分で対処しないといけないので、対応可能な方のみ、コチラのサイトで一足先にインストール（アップグレード）してみてください。アップグレードはそれほど時間はかからなかったのだけど、それでも30分ぐらいはかかると思っておいたほうが良いです。

Windows 11 Upgrade Experience

Windows10からWindows11へのアップグレードは殆どのアプリ（ソフトウェア）は問題なく使用できると思います。今の所、自分が使用しているアプリで不具合は発生していません。アプリの設定も引き継いでいます。

Windows11ではビジュアル面やウィジェット機能の復活などがあるのですが、自分が使用して「あっ楽になった」と思う機能はWindows10でもあった仮想デスクトップが機能が簡単に使用できるようになった事ですね。新しいデスクトップという物がタスクバーにあるのでそれを押すと仮想デスクトップが新たに作れるのでとても便利です。あと大量のファイル管理が前よりも表示や検索が若干早くなったと思います。

以上、現場からでした。

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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投稿日時 2021年10月06 07:43日

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10, 11, 30, ｗ, Windows, アップ, アプリ, インストール, グレード, コチラ, こと, サイト, ソフトウェア, それ, ツイッター, とき, パソコン, フェイスブック, ミス, メイン, 一足, 不具合, 人柱, 今, 使用, 原因, 友達, 可能, 対処, 対応, 所, 操作性, 方, 昨日, 時間, 朝, 朝晩, 殆ど, 発生, 自分, 自動, 設定, 逆, 違和感, 障害,

投資や株の利益があまり出ていない気がする。今後の景気は？

2021.09.16

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高知県は明日、大雨だそうですね。土曜日は晴れるらしいので土日祝お休みの方は良かったですね。因みに庵野秀明展を10月に行く予定でしたがコロナが怖いのでちょっと様子見です、年内に行けなかったら大阪でも開催されるらしいので、そちらで見に行くかもしれません。

さて、自分の頼みの綱の投資や株がこの頃、利益が低迷しています。今までの経済がバブルみたいなものですから正常化されつつあるのだと思います。なので、今から投資や株を始めてもそれほど利益を得ることは出来ないと思います。これから長期投資を始めるという人は良いと思いますが、日本株に投資するのはおすすめしません。

理由は南海トラフ巨大地震という100年に一度の周期で起こっている巨大地震が発生し日本経済に大打撃を与えるからです。あと20年後には100年のラインになり、いつ地震が起こってもおかしくない状態になるので、日本円で資産を持っているよりドルなどで資産を持っている方が良いと思います。

異常震域とは？南海トラフ巨大地震との関係は？/東京都千代田区などで最大震度3

なので、必要最低限の円で持ち、その他はドルや海外の株などで資産を持っています。長期投資を行い老後は何とか苦労せずに生きたいと思っています。今を楽しみつつ老後、安心して生活できる資金はいまのうちから貯めていこうと思います。

今買いたいものは新しいiPhoneとPCのディスプレイの交換、ヘッドホン、ノートのMac、PS5です。これらを買ったら当分は買うものないかな？

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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投稿日時 2021年09月16 08:29日

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10, 100, 20, いつ, おすすめ, お休み, こと, これ, コロナ, そちら, トラフ, ドル, バブル, もの, ライン, 一度, 予定, 人, 今, 今後, 低迷, 利益, 南海, 周期, 土日, 土曜日, 地震, 大阪, 大雨, 年内, 庵野秀明, 打撃, 投資, 方, 日本, 日本円, 日本株, 明日, 景気, 株, 様子見, 正常, 気, 状態, 理由, 発生, 祝, 経済, 綱, 自分, 資産, 長期, 開催, 頃, 高知県,

パスコードをランダムで生成するコードです。JavaScriptで書いてみました。

2021.08.27

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今日は朝から蒸し暑さを感じます。あの一週間も続いた雨はどこに行ってしまったのでしょうか？東京では立て続けに悲惨な事件が起きています、報道することにより模倣犯を増やしているような気がします。

さて、今日はパスコード（パスワード）をランダムで生成するコードをJavaScriptで書いてみました。パスコードの強度はそれ程、高くないかもしれませんが一応、パスコードを生成する事が出来ます。ソースコードを書いていてうっかりミスをしてしまいまして、無限ループを発生させてバグ取りに5分ぐらい費やしました。ループした原因は違う変数を判断文で使っていたという初歩的なミスです。この頃はそういうミスは稀ですが・・・その結果、無限ループに陥っていました。

パスコードというものを作ってみて案外簡単に作れるものだと実感。これを作る前にパスコードメーカーを作成するという動画を見ました。githubにソースコードも記載していましたので考え方は参考にしましたがコードは違うと思います。たにぐちさんの動画はvue.jsを使用してパスコードを作っているのに対して、自分はネイティブjsでパスコードを生成しているという違いがあります。

https://zip358.com/tool/PassCode/

JavaScriptでパスコードを生成するコード。

document.getElementById("btn1").addEventListener("click", () => {
    const mode = {
        mode0: !document.getElementById("mode0").value ? 8 : document.getElementById("mode0").value,
        mode1: document.getElementById("mode1").checked ? true : false,
        mode2: document.getElementById("mode2").checked ? true : false,
        mode3: document.getElementById("mode3").checked ? true : false,
        mode4: document.getElementById("mode4").checked ? true : false
    };
    const data = {
        txt_cnt: mode.mode0,
        txt1: mode.mode1 ? "0123456789" : "",
        txt2: mode.mode2 ? "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" : "",
        txt3: mode.mode3 ? "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" : "",
        txt4: mode.mode4 ? "#$&*@+-" : "",
    };


    // console.log(mode,data);

    let str = "";

    if (mode.mode1 || mode.mode2 || mode.mode3 || mode.mode4) {
        let txt_str = data.txt1 + data.txt2 + data.txt3 + data.txt4;
        do {
            str = "";
            for (let i = 1; i <= data.txt_cnt; i++) {
                str = str + txt_str.substr((getRandomInt(txt_str.length) - 1), 1);
            }
        } while ((() => {
            let flg = [];
            flg[0] = mode.mode1 ? /[0-9]/.test(str) : true;
            flg[1] = mode.mode2 ? /[A-Z]/.test(str) : true;
            flg[2] = mode.mode3 ? /[a-z]/.test(str) : true;
            flg[3] = mode.mode4 ? /[#|$|&|*|@|+|\-]/.test(str) : true;
            
            return (() => {
                let f = true;
                for (const key in flg) {
                    if (!flg[key]) {
                        f = false;
                    }
                }
                return f;
            })();
            return false;
        })() === false);
        document.getElementById("view").value = str;
    } else {
        alert("どれかを選択してください");
    }

});
function getRandomInt(max) {
    return Math.floor(Math.random() * max);
}

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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投稿日時 2021年08月27 08:18日

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5, github, javascript, コード, こと, これ, ソース, どこ, バグ, パスコード, パスワード, ミス, メーカー, もの, ランダム, ループ, 一, 事, 事件, 今日, 作成, 判断, 前, 動画, 原因, 報道, 変数, 実感, 強度, 悲惨, 文, 朝, 東京, 模倣犯, 気, 無限, 生成, 発生, 立て続け, 簡単, 結果, 記載, 雨, 頃,

しまぶーのIT大学は駆け出しIT屋さんには勉強になると思います。

2021.07.28

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来月から派遣で働くかもしれません、どうなるのかは今の段階ではわからないですが来週にはその事が分かるかと思います。さて、しまぶーのIT大学はタイトルに書いた通り、駆け出しのIT屋さん、特にフロントエンドさんやコーダーさんなどには為になる話になっていると思います。

Chrome DevToolsの使い方を徹底解説！Chrome Developer Toolsを使いこなすと開発効率が上がる！【ヤフー出身エンジニアが教える初心者向けプログラミング講座】

特に女性の方に受けそうな爽やか系イケメンなので良いかと・・・(*´ω｀*)。YOUTUBE登録者数はあともう少しで10万登録になるので分かりやすい解説だなと思った方は下記よりYOUTUBE登録をポッチりとしてみてください。尚、自分は紹介しても一銭もお金が発生することはありません?

https://www.youtube.com/channel/UCti6dG0zSAetLGGYcgNML4Q

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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投稿日時 2021年07月28 01:04日

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リスクを取って相殺するおやつ代。子供に5000円のお小遣い。

2021.07.06

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リスクを取って相殺するおやつ代。子供に毎月5000円のお小遣いを渡すより5000円（paypayボーナス）でpaypayのボーナス運用しなさいと言ったほうが良いかも？

5000円（paypayボーナス）の金額でリスクを取る設定で運用すると3ヶ月後には1000円（paypayボーナス）の利益が高確率で発生する、その事を自分はこの頃知りました。錬金術みたいなことが出来るですね。働いていないのにお菓子のツイート画像があるのはそんな感じでない所から、利益を生み出しているから起こることなのです。

おこめ心地 pic.twitter.com/YLl3F5Ctzj
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) June 29, 2021

因みにボーナス運用で支払えないものもあります、例えば公共の支払いなどはボーナス運用で相殺することが出来ません。ここらへん、融通がきくようになればpaypayのボーナス運用はかなり無敵だなと思います。投資信託やリスクの高い株の運用も利益が出やすいですが、変動も激しいです。一番、変動が激しいのがビットコインなどの取引だと思います。投資や投機は自己責任の世界ですが、paypayのボーナス運用は自動運用ですのでとても始めやすいと自分は思っています。尚、ビットコインはハイリスク、ハイリターンですのでオススメはしません。

投資や投機は自己責任の世界なので注意も必要になります?。

著者名 @taoka_toshiaki

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投稿日時 2021年07月06 02:06日

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1000, ３, 5000, Paypay, おやつ, お小遣い, お菓子, かなり, ここら, こと, ツイート, ビットコイン, ボーナス, もの, リスク, 事, 公共, 利益, 取引, 変動, 子供, 感じ, 所, 投資信託, 株, 毎月, 無敵, 画像, 発生, 相殺, 確率, 自分, 融通, 設定, 運用, 金額, 錬金術, 頃,

字幕データ生成ツールを作りましたよ。

2021.06.01

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字幕データ生成ツールを作りましたよ。ツールを作ったのは5月23日になります、その日の午前にちょこちょこ制作し?、その日の午後にリリースしました。どんなツールかと言えば、srt形式のデータを生成するツールです。手動で字幕データを作る方法が記載しているサイトがありました（こちら）。

作った経緯（イキサツ）は、もう少し楽にsrt形式のデータを作りたいなと考えた結果、このようなツールを制作しました。自分の声はどもりがあるので、巷で話題のVrew（ぶりゅう）というAI（人工知能）が自動で字幕を生成してくれるアプリではどうしても字幕が上手く変換されないので逆に手間が発生します。

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

そんなこんなで作ったツールがこちらです。https://zip358.com/tool/srt-make-file/

無料ツールのリンクからも参照することが可能です。尚、字幕のデータなどは一切、サーバーに持たない設計にしていますので安心安全です。なお、Vrew（ぶりゅう）というアプリみたいな物も自分は作れますが、こちらになるとどうしてもGCPやAWSに音声データを送りテキスト変換する（自動文字起こし）というAPIの力を借りないといけないので、今回は作るのを断念しました?。時間があれば作ってみたいとは思っています。尚、APIのkeyなどは自分のAPIを登録して貰う形のアプリだったらみんな安心して使用できますよね。因みにVrewはあまり信用していないの派です?、便利だけどね。

爆速！テロップ自動作成アプリ。Vrewが便利なので紹介する

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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投稿日時 2021年06月01 04:00日

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23, 358, 5, AI, com, https, srt, srt-make-file, tool, Vrew, www, zip, アプリ, イキ, こちら, こと, サーバー, サイト, サッ, そんなこんな, ツール, データ, どもり, ぶりゅう, リリース, リンク, 一切, 人工, 制作, 午前, 午後, 参照, 可能, 声, 変換, 字幕, 安全, 巷, 形式, 手動, 手間, 方法, 日, 無料, 生成, 発生, 知能, 経緯, 結果, 自分, 自動, 記載, 設計, 話題, 逆,

shopifyやBase、EC-CUBEどれが良い？?

2020.12.07

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shopifyとBase、EC-CUBEなど簡単にECショップが開設できるサービスが乱雑していますが、どれが良いだろうかと悩んでいる方もいると思うので、簡潔に回答しますとどれでも良いです?？。shopifyでは多国籍に販路が増やせるというメリットはあるものの、shopifyは月額費用が発生しますし、最低ランクでは多国籍には対応していないので結局の所、日本だけで商売するというのなら断然、Baseの方が使いやすいです。そして後からshopify使いたいなと思ってからでも遅く有りません。インポート機能があるので商品はすぐに登録できるようになっています。

いろいろ調べていくうちに、EC-CUBEが一番良いじゃないかと思っています。上記のshopifyとBaseなどは簡単にサイトが開設できる反面、ゴリゴリとオリジナリティを持つことが面倒（独自デザインは可能です）、そして何よりIPアドレスで、どのサービスで運営されているのかが分かってしまうところが一番、SEO的にはよろしくない。確かに決済などには信用されるかもしれませんが微妙ですね。

shopifyとBaseしか選択しない場合は、まずはBaseで始めてみて、収益化が出来そうならshopifyに乗り換えるでも遅くないと思います。shopifyはYOUTUBEとの連携する話も出ているのですが、それで収益化が出来る店舗は今まで売上が出ている会社だと思います。

EC-CUBEのマイナス点はオープンソースで運営する場合、ソースコードなどがオープンになる点です。sourceをクローズドで運営したい場合は、EC-CUBEを購入しないといけない点です。1ライセンス、26万円ぐらいします。因みに最新はEC-CUBE4ですが来年あたりにEC-CUBE5がおそらくリリースされます。これがEC-CUBEのマイナス点になります、サイトをゴリゴリとカスタマイズしているとEC-CUBE5に移行するのが結構大変になるということです。

EC-CUBEもクラウドサービスを出していますが、若干お高いお値段かと思います。コレだったら、自分で導入した方がお安いかと思います。

最終的にどのサービスが良いか？
社内にIT人材がいる場合はEC-CUBEが良いでしょう、予算もない場合はBaseから始めるのが安全です。月額の固定費も払えるよという場合はshopifyが良いでしょうというのが自分の見解です。

なお、時代はリスティング広告とSNS活用です、SEOは後付にかなり前からなっているようです、サイトまで誘導してもサイトがしっかりしているサイトでないと中々、売上には繋がらないと思います。なので、やはりどこかでデザイナーにサイトをデザインしてもらうことをオススメします。これからはSNSの地道な努力が大事になると思います、やはり人と人の繋がりだと思います。ネットはそれが躊躇に現れると思います。

因みに自分はshopifyとパートナー契約を結びました、誰でも今の所、パートナー契約を結べるようですね。

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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投稿日時 2020年12月07 09:27日

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意識するまえに脳が信号を送る。

2020.11.30

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いま、NHKで放送されているヒューマニストという番組が放送されているのだけど、いまいち盛り上がりにかけますね。でも内容は良い、例えば意識する前に脳活動が行われているのか、それとも自己が考えて行動するのかという問いは、昔から研究されていたのだけど、近年、どうも脳活動が先というのが答えらしいと分かったみたいだ。厳密言えば人は両方の事が起きているのだとか。じゃなぜ、脳活動が発生するのかなどはいまの所、不明みたいです。

ここからは妄想でのお話、実はひとも半操り人形なのかもしれないな・・・というおいら説、誰に操られているかは想像におまかせします。ひともゴキブリをラジコンのように操ったりしてましたからね。ひとも電気信号で操縦されていたとしても、文句は言えないな。

でも、もし本当に操られていたら、恐いな・・・。

そんな妄想は良いとして、Notionというアプリが良いらしい。来年には日本語対応のバージョンになるのだとか、Notionというアプリは仕事の効率化ツールです、スケジュール管理からTodoなんかいろいろな機能がひとつに纏まったツールで海外では流行っているだって。じぶんはこういう効率化ツールのが未だに面倒くさいなと感じます。まずTodoリストに登録するより記憶すればそのタスクが終わるまで覚えているタイプなので、何故、こういうタスクが必要なのか、わからない。付箋かメモで良いじゃんと昔から思っていたけど、他の人に共有すると見える化されて便利なんだなと感じました。

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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投稿日時 2020年11月30 12:36日

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NHK, Notion, アプリ, いま, いまいち, おいら, おまかせ, お話, ゴキブリ, ここ, バージョン, ひと, ヒューマニスト, まえ, ラジコン, 不明, 両方, 事, 人, 仕事, 信号, 先, 内容, 前, 効, 妄想, 対応, 想像, 意識, 所, 操り人形, 操縦, 放送, 文句, 日本語, 昔, 本当, 来年, 活動, 番組, 発生, 研究, 脳, 自己, 行動, 誰, 近年, 電気,

WPのカレンダーや予約投稿の日付がズレてしまう件：WP5.3以降：?

2020.11.15

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WPのカレンダーや予約投稿の日付がズレてしまう件：WP5.3以降に起きるらしい。ワードプレスが大幅なアップグレードしたことが影響しているみたいです。この原因を突き止めるのに結構時間がかかりました。頭の良い人はすごいなと関心、、、。原因ですが簡単に言うとテンプレートやプラグインに下記の関数を使用していたら何やら、日付がズレてしまうというなんとも言えない事象が起きる可能性があります。例えば、テンプレートのFunctions.phpの中にそういう記述があると表示される時にカレンダーがズレてしまうとかそういう現象が発生します。

date_default_timezone_set("Asia/Tokyo");

因みに自分はこの原因を突き止めるのに結構時間を割きました、共通してくれると有り難いです。参考にしたサイトを貼っときます。
https://blog.medical-design.co.jp/archives/2569

元リンクは下記のツイッターのリンクを参照ください。

https://twitter.com/zip358com/status/1327770010404601857

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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投稿日時 2020年11月15 09:43日

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5.3, Asia, blog, co, date, default, functions, https, jp, medical-design, php, quot, set, timezone, Tokyo, wp, アップ, カレンダー, グレード, こと, サイト, ズレ, テンプレート, なん, プラグイン, プレス, ワード, 下記, 中, 予約, 事象, 人, 件, 使用, 共通, 原因, 参考, 可能性, 大幅, 影響, 投稿, 日付, 時, 時間, 現象, 発生, 簡単, 自分, 表示, 記述, 関心, 関数, 頭,

アプリ開発の収益化。

2020.11.08

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じぶんが何人か欲しい。ひとりではいろいろとアレヤコレヤと出来ない。ひとりでモクモク?とひとつの製品やサービスを集中して完成させれる人は凄いなと感じます。自分の場合、収益化できなかったらどうすんだコレっていうのが頭をよぎり大きな開発は今まで個人ではしていない。どちらかと言えば小さな機能をOSSでブログに公表してその情報を公開することによりブログのアクセス数を増やして微収入が入る感じになっています。

それでこれではちょっと駄目だなと思い、アプリ開発でどのぐらい収益化ができるのか調べてみたら、広告付きで1アプリ、1000円から5000円は最低でも収益化ができることが分かってきた。稼いでいる人は100万とか稼いでいるひとも中にはいるらしいけど、そんな技量もないので自分を最低ランクとして評価した場合でも月に1000円から5000円の収入が発生するのならば作る価値はあるかなと思っている。

ただ、工数のかかるアプリを作るにはひとりでは無理とは言わないけれど、おそらく大変だろうなと感じます。なので、短時間で出来るアプリから開発しようと思っている。そしてアプリでもスマホアプリではなくデスクトップアプリから作り始めようと考えています。スマホアプリは激戦になりそうだからという理由とアプリを入れても何度か使ってポイっとされる確率が高いのだ、なので最初はデスクトップアプリにしようと思っている。

https://www.youtube.com/watch?v=8YP_nOCO-4Q

そしてWEBとも併用して開発しやすい、electronというもので開発しようと考えている。electronで開発されているアプリといえば、VisualStudio codeやSlackなどのデスクトップアプリがある。electronの良いところは、クロスプラットフォーム開発になっている所、そしてベースがHTML、CSS、JSなどの言語で開発出来る事が良い。因みにwindowsストアにもmac Storeにも出品できる。

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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投稿日時 2020年11月08 03:48日

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１, 100, 1000, 5000, OSS, アクセス, アプリ, あるかな, アレ, いろいろ, こと, これ, コレ, サービス, じぶん, それ, どちらか, ひと, ひとつ, ひとり, ブログ, ヤコ, ランク, レヤ, 万, 中, 人, 何人か, 価値, 個人, 公表, 公開, 収入, 収益, 場合, 大, 完成, 工数, 広告, 微, 情報, 感じ, 技量, 最低, 月, 機能, 無理, 発生, 自分, 製品, 評価, 開発, 集中, 頭, 駄目,

さくらサーバと別会社のサーバを使う場合。

2020.10.21

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さくらサーバでメインドメインを使って、サブドメインを別サーバと紐付けて使用する場合は、ネームサーバで設定せずにAレコードで設定するに限る。この話はドメインをお名前.comなどのドメイン販売をメインで取り扱っている会社の話になると思います。レンタルサーバーでドメイン取得してサブドメインを別サーバで使用する場合もおなじですが、WEBの制作会社などは大体、ドメインをメインとして発売されている会社で取得して、サーバは別会社で取り扱っていることがセオリーなのかなぁ・・・。

何故ってサーバを別会社に移行する場合、サーバとドメインを同じところで取得しているとサーバ移行時に、無駄なお金が発生するからです。ドメインを移管しようものなら、高額なドメイン移管代を支払うハメになったり、サーバ移行したけどドメインはサーバのまま保持しないといけなくなったりして、新サーバ代と旧サーバ代の両方を毎月支払うハメになったりとサーバを移行するのに無駄なお金が発生するので、ドメインとサーバは別々にしていることが多いです。

話を戻して別会社のサーバを扱いたい場合はAレコードで設定してvalueにそれぞれのサーバのIP情報を入力すると良いです。さくらサーバのサーバIP情報はコントロールパネルのサーバ情報に記載されています。その情報をAレコードに入力してあげれば良いです?

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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投稿日時 2020年10月21 03:40日

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com, web, お金, こと, サーバ, サーバー, さくら, サブ, セオリー, ところ, ドメイン, ネーム, はめ, まま, メイン, もの, レコード, レンタル, 両方, 会社, 何故, 使用, 保持, 別会社, 制作, 取得, 名前, 場合, 大体, 無駄, 発売, 発生, 移管, 移行, 紐, 設定, 話, 販売, 高額,

Chromeリモートデスクトップを触ってみた。

2020.10.20

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How To Set Up Chrome Remote Desktop to WFH

Chromeリモートデスクトップを使ってみて、やはり遅延あるなと感じます（発生）が、WINDOWSからMacの操作とかも出来るので便利ですが、遠隔操作でプログラミングなどをゴリゴリするには不向きです。操作に困っているお客さんに操作の方法を教えるなどには使用できそうです。あと何かトラブルがあったときにブラウザから確認できるなどには向いてそうです。

使用するにはグーグルのGメールのアカウントが必要になります。まずはこちらからアクセスくださいませ。

https://remotedesktop.google.com/home

【Chromeリモートデスクトップ】たった5分で出来る！自宅から会社のパソコンを操作する方法

使い方は上記の動画を参照ください。動画を見たら大体の人はわかるかなと思いますので、この記事には操作方法の手順は割愛させてもらいます。パソコンが２台あるかたは試すと操作感覚がわかるかと思います、因みにスマホやタブレットでも操作が可能です。

Chrome リモートデスクトップインターネット越え!自宅から職場のパソコンを操作する

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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投稿日時 2020年10月20 01:53日

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2, Chrome, Mac, Windows, アカウント, アクセス, お客さん, ガタ, グーグル, こちら, スマホ, タブレット, デスクトップ, とき, トラブル, パソコン, ブラウザ, プログラミング, メール, リモート, 上記, 不向き, 人, 使い方, 使用, 便利, 割愛, 動画, 参照, 可能, 大体, 必要, 感覚, 手順, 操作, 方法, 発生, 確認, 記事, 遅延, 遠隔操作,

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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。

Jsonの返却時に便利ですよを貼っときますねと雑煮.

Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か？モデルという奴です.

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.

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

あなたの創造性が、今、AIで加速する

ファインチューニングPythonコード

ブログ記事を書く作業/一コマ(キーボードが弾まない) #blog #vlog

有難う🎉一年と七ヶ月と二十九日😌で達成。

WPのapply_filtersとadd_filterの説明が難解に書いているサイトが多い事に🤬。 #php #wordpress

よんでんコンシェルジュの不具合について考える人。 #日別料金計算

wifi6にルーターを買えてから数ヶ月して使用感。

AWSの本とデザイン系の本を読んだので。

日本でもテスラのモデルYが発売されるそうです。お値段はなんと！！

開発環境はクラウドに持つべきか？いなか？悩ましすぎる問題🤔。

自分のサーバーが落ちる原因がわからないのでとりあえず。

twitterのアナリティクスが不具合続く。数日の前の話で進行形。

Windows11を入れてみたよ。違和感、操作性どう？

投資や株の利益があまり出ていない気がする。今後の景気は？

パスコードをランダムで生成するコードです。JavaScriptで書いてみました。

しまぶーのIT大学は駆け出しIT屋さんには勉強になると思います。

リスクを取って相殺するおやつ代。子供に5000円のお小遣い。

字幕データ生成ツールを作りましたよ。

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意識するまえに脳が信号を送る。

WPのカレンダーや予約投稿の日付がズレてしまう件：WP5.3以降：?

アプリ開発の収益化。

さくらサーバと別会社のサーバを使う場合。

Chromeリモートデスクトップを触ってみた。