@Blog

SNSで忘れがちな事はこれだと思うですよね。

2021.10.12

Logging

高知県、今日は雨ではなく晴れでしたね。自分の予報は外れましたね、ごめんなさいな?。

さて、今日のお題は『SNSで忘れがちな事はこれだと思うですよね。』です、SNSの匿名で活動されている方もいると思うのですが、匿名の不利な所は中の人の事を忘れがちになるところだと思います。本名でアイコンも自分の顔で活動している人と違って匿名さんは人が呟いているのに何か、重みが違うように思えます。

その為、何だか知らない人から猛攻撃されたりする人も中に入ると思います。自分のtwitter垢はBOTを除き、フェイスブックと結びつけています。この@zip358comでさえ名前を入れて活動してはいないものの、FBリンクとはリンクしています。本名を記載していない理由は結構、ぐたぐた事を書いているので見られても良いけど仕事とは、あまり結びつけたくないかなという思いがあるので、本名を記載していないですが、リンクをたどると誰が発言しているのか分かるようにしています。

自分は匿名さんの発言がたまにロボットが発言していると勘違いしてしまいそうになる時があります。そう言えば匿名さんだけど中には人がいるだなって思うかの確率を上げるためには、やはり本名をどこかに記載した方が良いかなと思います。そして本名にすると、自分自身がそれなりに発言に注意しますよ。

それが結構、今は重要かなと思っています。

タグ

358, BOT, com, FB, SNS, Twitter, zip, アイコン, これ, ところ, フェイスブック, リンク, 不利, 中, 予報, 事, 人, 今日, 仕事, 何, 匿名, 名前, 垢, 所, 方, 晴れ, 本名, 活動, 為, 猛攻撃, 理由, 発言, 自分, 記載, 誰, 重み, 雨, 題, 顔, 高知県,

手前味噌な機械学習！？。

2020.09.01

Logging

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'))

タグ

１, Python, あと, いろいろ, コード, これだけ, サーバ, サンプル, それぞれ, データ, ところ, ファイル, モデル, やつ, 一連, 今回, 今後, 他, 何, 保存, 全て, 処理, 分け, 分類, 学習, 完成, 感覚, 手前味噌, 手直, 推測, 教師, 機械, 機能, 生成, 表示, 解説, 質問, 途中, 連携, 過程, 部分, 重み, 面倒,

映画、日本のいちばん長い日を観てきましたので感想なんかを。 映画レビュー

2015.08.22

Logging

映画、「日本のいちばん長い日」を観てきましたので感想なんかを残しときます。まず、この映画が、どこまで忠実な事実を映しだした映画なのかどうかはわからないにしても、映画のストーリーは重厚に作られていて観て良かったとも感じます。観ていて自分も日本人なんだと改めて感じました。日本人なら一度は耳にしたことの有るあの昭和天皇がラジオで終戦を伝える言葉（玉音放送）「耐え難きを耐え忍び難きを忍び…」という言葉の重みとか言うものが映画を通して少しわかった気がします。「日本のいちばん長い日」という映画を観に行く若者がどれぐらいいるのかわからないですが、若者が見といて損はない映画かなと思いました。こういう映画はいろいろな意見が出るとは思いますけど観ていて損はないかと思います。マインドコントロールというものは恐ろしいなと感じます。どんな状況下のもとでも冷静に判断できる思考を持つことは中々、難しいことだとも感じました。今でも日本人は知らず知らずのうちに洗脳されて生きているのだなととも感じます。

タグ

ストーリー, どれぐらい, マインドコントロール, もと, ラジオ, 中々, 事実, 大事, 始末, 思考, 意見, 感想, 日本人, 映画レビュー, 昭和天皇, 玉音放送, 終戦, 若者, 言葉, 重み, 長い日,

ヘンな”きまり”を立ち読み、パラっと(´Д｀)

2014.08.30

Logging

ヘンなきまりを立ち読みして、一つだけあぁ面白いなと思ったことは、ホウレンソウをしない、何故なら報告には自分をよく見せたいための嘘が混ざっているからだそうだ。なるほどなという印象を受けました。確かにそうだと、これって親に子供が叱られた時にする嘘と同じだと、全部言うともっと怒られるのではないかと言う心理と似ている。ちょっとした嘘が溜まっていくとソレは大きな嘘になっていく。結局、それは自分にのしかかり重みになっていくと言う図式と一緒だと思いました。会社は学校の延長だとよくいう、ただ会社の場合、似たもの同士を集めだすと良い時は良いのだけど駄目になるときは一直線だということかもしれない。この人だから、この経営でうまく回っているだけで、同じように実践したトコロで同じ結果は生まれないと思います。
結局、上の仕事は人をうまく転がすことにあるのだなと思いました｛良い意味で手玉に取るっていう事でしょう｝。
付け足し：学級崩壊が起きるのと会社が傾く理由は似ている気がする。

タグ

きまり, ソレ, トコロ, ヘン, ホウレンソウ, 一直線, 付け足し, 会社, 印象, 同士, 嘘, 図式, 報告, 学級崩壊, 心理, 手玉, 立ち読み, 経営, 結局, 重み,