あたり | First Wave

ワードプレスのテーブルwp_postsデータを取ってきてLaravelで表示.

2025.07.15

おはようございます.ワードプレスのテーブル（wp_posts）データを取ってきて別サイト（Laravel）にて表示してます.別サイトには広告が付かない感じです.因みにデータは自サイトのブログデータを使用していますが随時去年あたりのデータから取得するようにSQLに記述しています.

尚、どうやって取得しているかをお話するとSQLのコネクション変更する設定をコンフィグフォルダのデータベースファイルに記述してモデルにもその事を明記しています.

<?php

namespace App\Models;

use Illuminate\Database\Eloquent\Model;


class Blog extends Model
{
    protected $connection = 'second_db';
    protected $table = 'wp_posts';
}

そしてそれらを呼び出しているだけです、とても簡単なコードで動いています.そんな感じなのでブレイドのコードをシェアします、流石にコントローラーは見せられないけどYoutubeのリンクやXのリンクは出力する前に置き換えていることをヒントとしてお伝えしときますね.

<!doctype html>
<html lang="ja" class="transition-colors duration-300">

<head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tailwindcss/browser@4"></script>
    <meta name="robots" content="noindex,nofollow" />
    <title>blog - [taoka toshiaki]</title>
    <link rel="icon" href="https://taoka-toshiaki.com/images/g4DV7mRe_400x400.jpg?t=1752317617"
        sizes="16x16 24x24 32x32 48x48 64x64">
    <!-- Prism CSS -->
    <link id="prism-theme" rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism.css" />
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/plugins/line-numbers/prism-line-numbers.css" />
    <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/toolbar/prism-toolbar.min.css"
        rel="stylesheet" />
    <style>
        body {
            background-color: #f9fafb;
            color: #1f2937;
            transition: background-color 0.3s, color 0.3s;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        .dark body {
            background-color: #242425;
            color: #f9fafb;
        }

        article {
            background-color: #fff;
            transition: background-color 0.3s;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        .dark article {
            background-color: #3d3d47;
        }

        time {
            color: #6b7280;
        }

        .dark time {
            color: #9ca3af;
        }

        .prose {
            color: inherit;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        pre[class*="language-"] {
            overflow-x: auto;
            padding: 1em;
            border-radius: 0.5rem;
        }

        code[class*="language-"] {
            white-space: pre;
        }

        a,
        a:hover {
            border-bottom: solid 2px #fbf81c;
        }
    </style>
    @include('header_script')
</head>

<body class="transition-colors duration-300">

    <div class="max-w-3xl mx-auto p-6">
        <h1 class="text-2xl font-bold mb-6"><a href="/" class="text-current">🏠️Top Page</a></h1>
        <p class="mb-3 font-bold"><a href="/blog">🖊️</a>おもしろき こともなき世をおもしろく 住みなすものは 心なりけり.</p>
        @if (request()->input('page') == 108)
            <a href="/blog" class="text-[54px]">📖</a>
            <h1 class="text-2xl font-bold text-[108px] mb-6">108🧘️</h1>
        @endif

        <button id="darkModeToggle"
            class="mb-6 px-4 py-2 bg-gray-200 dark:bg-gray-700 text-gray-800 dark:text-gray-200 rounded">
            ダークモード切り替え
        </button>

        <div class="space-y-10">
            @foreach ($items as $item)
                <article class="shadow-md rounded-lg p-6 transition-colors duration-300">
                    <h2 class="text-xl font-semibold mb-2 break-words">⏩️{{ $item->post_title }}</h2>
                    <time class="text-sm block mb-4">{{ $item->post_date }}</time>
                    <div class="prose prose-sm max-w-none break-words">
                        {!! $item->post_content !!}
                    </div>
                </article>
            @endforeach
        </div>

        <div class="mt-10">
            {{ $items->links() }}
        </div>
    </div>
    <!-- トップに戻るボタン -->
    <button id="scrollTopBtn"
        class="fixed bottom-6 right-6 hidden bg-gray-600 text-white px-4 py-2 rounded-full shadow-lg hover:bg-gray-700 transition-opacity">
        ▲ 上へ戻る
    </button>
    <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/clipboard.js/1.5.13/clipboard.min.js"></script>
    <!-- Prism.jsのコアファイル -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/components/prism-core.min.js"></script>
    <!-- Prism.jsのオートローダ -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/autoloader/prism-autoloader.min.js"></script>
    <!-- Toolbarプラグインのスクリプト -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/toolbar/prism-toolbar.min.js"></script>
    <!-- その他のプラグインのスクリプト -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/highlight-keywords/prism-highlight-keywords.min.js"></script>

    <script>
        const toggleBtn = document.getElementById('darkModeToggle');
        const prismTheme = document.getElementById('prism-theme');
        const darkThemeHref = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism-tomorrow.css';
        const lightThemeHref = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism.css';

        if (localStorage.getItem('darkMode') === 'true') {
            document.documentElement.classList.add('dark');
            prismTheme.href = darkThemeHref;
        }

        toggleBtn.addEventListener('click', () => {
            const isDark = document.documentElement.classList.toggle('dark');
            prismTheme.href = isDark ? darkThemeHref : lightThemeHref;
            localStorage.setItem('darkMode', isDark);
        });

        document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => {
            document.querySelectorAll('pre[class*="lang-"]').forEach(pre => {
                const match = pre.className.match(/lang-(\w+)/);
                if (match) {
                    const lang = match[1];
                    pre.className = `language-${lang} line-numbers`;
                    const code = pre.querySelector('code');
                    if (code) code.className = `language-${lang}`;
                }
            });
            // トップへ戻るボタンの処理
            const scrollTopBtn = document.getElementById("scrollTopBtn");
            window.addEventListener("scroll", () => {
                scrollTopBtn.classList.toggle("hidden", window.scrollY < 200);
            });

            scrollTopBtn.addEventListener("click", () => {
                window.scrollTo({
                    top: 0,
                    behavior: "smooth"
                });
            });
        });

        //全選択ボタンを作成＆クラス名付与
        Prism.plugins.toolbar.registerButton('select-code', function(env) {
            var newButton = document.createElement('button');
            newButton.className = 'code-select-btn';
            newButton.innerHTML = 'コードを選択';

            newButton.addEventListener('click', function() {
                if (document.body.createTextRange) { // ms
                    var range = document.body.createTextRange();
                    range.moveToElementText(env.element);
                    range.select();
                } else if (window.getSelection) { // moz, opera, webkit
                    var selection = window.getSelection();
                    var range = document.createRange();
                    range.selectNodeContents(env.element);
                    selection.removeAllRanges();
                    selection.addRange(range);
                }
            });
            return newButton;
        });

        //使用言語表示ボタンを作成＆クラス名付与
        Prism.plugins.toolbar.registerButton('show-lang-btn', function(env) {
            var newButton2 = document.createElement('button');
            newButton2.className = 'show-lang-btn';
            newButton2.innerHTML = env.language;
            return newButton2;
        });

        $(function() {
            //各ボタン要素の親要素にクラス名付与
            $('.toolbar-item .code-select-btn').parents('.toolbar-item').addClass('code-select');
        });
    </script>

</body>

</html>

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．

Profile
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😅．
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

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投稿日時 2025年07月15 07:00日

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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 ---")
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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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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.

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.

映画、フロントライン
事実に基づく物語。熱量のある内容だった、観て良かったです！胸熱で感動🥹 pic.twitter.com/bl1WloVsHA
— 田岡寿章(taoka_toshiaki) (@taoka_toshiaki) June 13, 2025

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

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14 07:00日

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あたり, お釣り, こと, これ, コロナ, すすり泣き, ところ, ネタ, バレ, フロント, ライン, 内容, 劇場, 国宝, 後半, 思い, 感想, 日本, 明日, 映画, 是非, 最近, 海外, 無し, 物語, 目頭, 真実, 結果, 自分, 評価,

ネトフリで映画65 シックスティ・ファイブを中盤まで観てラストまで飛ばし観した話.

2025.01.03

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おはようございます．ネトフリで映画65 シックスティ・ファイブを中盤まで観てラストまで飛ばし観した話を書いています.まずこの映画、大スクリーンかVRで観ないと楽しめない作りになっています.

ストーリー的には地球が舞台になっています.ストーリー展開はこんな感じです、恐竜が存在していた白亜紀後期に不慮の事故で地球に墜落した1基の母船.生存者は2人、果たして地球から脱出することは出来るのか？というストーリーなのですが、ストーリー展開がベタベタ過ぎる.

中盤まで観てヒヤヒヤドキドキがこのままずっと最後まで続くのかと思って中盤まで観て脱出ポッドが見つかったあたりからラストまで観た感じです.自分としては珍しい見方です.

基本、映画は飛ばし飛ばしで観ないのですがこの映画は例外です.この映画を小さな画面で観ていたことが一番の問題だと思いますが、ラストまで観て再度観たいとは思えなかったので….

全然悪いわけではないけど何かが足りない気がしました.映画の評価も3と微妙な評価でしたが今回は映画評論が正しかった形になります.尚、映画は字幕で見ています.

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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投稿日時 2025年01月03 06:00日

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あたり, シックスティ・ファイブ, ストーリー, ストーリー展開, ネトフリ, ヒヤヒヤドキドキ, ラスト, 不慮, 中盤, 再度, 地球, 基, 字幕, 恐竜, 映画評論, 母船生存者, 珍しい見方, 白亜紀後期, 脱出ポット, 舞台,

長年、デスクワークしていると。（あるあるネタ）

2020.07.24

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長年のデスクワークをしていると、お腰をかなりの確率で痛めます、じぶんはいま、椅子に座ると痛みに耐えながら、プログラミングなどをしています。

たぶんかなり重症なケースだと思います。痛み止めがほしいぐらい、背骨からお腰のあたりがヅキジーンという痛み絶えずきます。半端ないぐらい痛いのでそろそろ本当に整形か整体にでも通わないといけないレベルかなと感じています。

因みに絵で説明するとここらへんが痛いのです。前職を辞める前から痛かったのですが、辞めて自宅でゴトゴトとプログラミングしていたら、ますます悪化してしまったらしいです。

いまはストレッチやお腰が痛くなると座るのを一旦辞め、立ち上がって休憩し痛みが和らげば、また作業するということを繰り返しています。早くこの痛みとおさらばしたいというのが今の目標です。

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07月24 10:00日

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あたり, いま, おさらば, かなり, ケース, ここら, こと, じぶん, ストレッチ, ヅキジーン, デスク, ネタ, プログラミング, べん, レベル, ワーク, 今, 休憩, 作業, 前, 前職, 半端, 悪化, 整体, 整形, 本当, 椅子, 痛み止め, 目標, 確率, 絵, 背骨, 腰, 自宅, 説明, 重症, 長年,

ローソンから発売されたグーボを食べてみた。

2020.04.09

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ローソンから発売されたグーボを食べてみた。今回食べたのは明太子チーズ味とメキシカンチョリソー味です。今回は買いませんでしたがベーコンポテト味があります。

さて、お味の方は外はサクサクで、中の具はジューシーさがあります。今回、食べた中では明太子チーズ味が好きかなと、メキシコチョリソー味はちょっと辛さがありです。両方とも何だか癖になりそうな食べ物だなと感じました。グーボ、定番商品に何だかなりそうな気がします。ただ、ちょっとカロリー高そうだなと。そしてパッケージにカロリー明記がないあたりが、ダイエットしている人にとっては不親切だなと感じました。

https://www.lawson.co.jp/lab/tsuushin/art/1391264_4659.html

尚、グーボのお値段は130円とお手頃価格です。是非、ローソンの店頭で一度は食べてみてください。ちなみに好きな人は好きだと思いますが油で揚げているので嫌いな人は少なからずいるかなと思います。そこが注意するべきところかな。

グーボ買ってきました! pic.twitter.com/pnWZMXYoCZ
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) April 9, 2020

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04月09 02:21日

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130, あたり, カロリー, グーボ, ジューシー, そこ, ダイエット, チーズ, チョリソー, ところ, パッケージ, ベーコン, ポテト, メキシカン, メキシコ, ローソン, 一度, 不親切, 両方, 中, 人, 今回, 価格, 値段, 具, 味, 商品, 外, 嫌い, 定番, 店頭, 方, 明太子, 明記, 気, 油, 注意, 癖, 発売, 食べ物,

inliving=いんりびんぐと読みます。

2020.03.15

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いんりびんぐ（ririka / vlog）さんのvlogです。中堅YOUTUBERというあたりのポジションかなと思います。ちなみに自分が知った頃はもっと登録者数は少なかったように覚えています。このひと、数年前からYOUTUBEやメディアに登場している人なので、どちらかと言えばプロレベルだと思います。女性層と男性層といえば男性層の登録者数が多そうだなと思います。

こういう人はスタイルも顔も良いので何をしてもいいねされそうです。ショップも運営しているみたいです。ただ女性層に敵がいそうな気もします。有名になればなるほど、いろいろな人がいるので大変かと思いますね。これからも頑張っていってもらいたいですね。そしてUNIQLOや無印良品でセンスよく見えるのは着こなし方、コーディネートが上手いからと顔も良いからという理由も少なからずあるでしょうね。本人がそう思っていなくても。

最後にチャンネル登録はこちらになります。
https://www.youtube.com/channel/UC-kl8i6lq_ObZAn4kTL2WHA/featured

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03月15 08:45日

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htt, inliving, ririka, UNIQLO, Vlog, youtube, YOUTUBER, あたり, いろいろ, いん, がいそう, ぐ, コーディネート, こちら, これ, ショップ, スタイル, センス, チャンネル, どちらか, ひと, プロ, ポジション, メディア, りびん, レベル, 中堅, 人, 何, 大変, 女性層, 数, 敵, 最後, 有名, 本人, 気, 無印良品, 理由, 男性層, 登場, 登録, 登録者, 自分, 運営, 頃, 顔,

いろいろエディタやIDEを試してみてこれが良いかなと。

2018.11.23

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IDEとエディタの境目あたりで言えばATOMかVisual Studio Codeですね。
IDEでPHPを使用するならばNetBeansかなと思います。
ATOMに関してはいろいろ試してみてこれだけのプラグインをインストールすれば
それなりに開発しやすいですよ。
auto-encoding
autocomplete
japanese-menu
linter-php
v-bootstrap4
これを入れてあとはPHPで開発するならばPHPのインストールも
お忘れなく。
ちなみにVisual Studio Codeの方が安定しています。
間違いなくシェアはこちらのほうが多いです。
会社でもVisual Studio Codeを使う人が多くなってきています。
サクサク動くので使用しやすいですね。
Visual Studio Codeでも上記と同じようなことがプラグインや
基本設定から可能です。
特に開発環境がUTF-8だけではない環境の方は
基本設定のここをONにしてあげると便利です。
“files.autoGuessEncoding”: true

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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投稿日時 2018年11月23 10:36日

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4, 8, ATOM, auto-encoding, autocomplete, autoGuessEncoding, Code, files, IDE, japanese-menu, linter-php, NetBeans, ON, php, Studio, true, UTF-, v-bootstrap, Visual, あげる, あたり, あと, いろいろ, インストール, エディタ, お, かな, ここ, こちら, こと, これ, これだけ, サクサク, し, シェア, それなり, ちなみに, ない, プラグイン, やすい, 上記, 人, 会社, 使う, 使用, 便利, 入れ, 動く, 可能, 同じ, 基本, 境目, 多い, 多く, 安定, 忘れ, 思い, 方, 特に, 環境, 良い, 言え, 設定, 試し, 開発, 間違いなく, 関し,

本：お金の教養を読んでみた。

2016.06.14

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お金の教養を読んでみた。 pic.twitter.com/MdpjiZjg7S

— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) June 13, 2016

お金に無頓着な自分にとっては
結構、勉強になる本でした。
何処らへんが勉強になったかといえば
資産運用の仕方などのあたりの後半ページですね。
だた、この本だけでは足りない部分は
あるのですが、さわり程度の話を分かりやすく
丁寧に書いているところなどは
良かったですね。
お金の運用話になると例え話が少なくなる中、
この本は噛み砕いて文章を書いているので
頭に入りやすいなと感じました。

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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投稿日時 2016年06月14 07:00日

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B01BHRGQSO, あたり, いまいち, お金, さわり程度, ブックス, 仕方, 何処ら, 例え話, 勉強, 後半ページ, 教養, 文章, 本, 特別講義, 社会人1年目, 資産運用, 運用話,

映画を観に行くつもりでしたが結局・・・｛サボタージュ｝。

2014.11.09

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映画を観に行くつもりでしたが、今日は結局、観に行きませんでした。昨日、サボタージュという映画を観に行ったのですが・・・。あまりにもグロかったので途中退席しました。自分が映画で途中退席するのは・・・・もしかするとはじめてかも？｛前にも途中退席したことがありますが、数年の話です。｝。途中までしかサボタージュを観ていませんが・・・、グロさを除けば悪くはない作品かなと思います（A級映画というよりはB＋級の映画なのかなと思いました）。
中盤？あたりで車が列車に引かれるあたりから、見る気が阻害された感があります・・・・。かなりグロかったような気がします。グロイのが嫌いな方はNG作品です！！

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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投稿日時 2014年11月09 05:33日

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１, A級映画, B級, NG作品, あたり, かなり, サボタージュ, 中盤, 列車, 始末, 感, 数年, 気, 結局, 観, 途中,

思考をやわらかくする授業読んでみて(｀・ω・´)

2014.08.27

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思考をやわらかくする授業を読んでみて｛パラ読み｝、少し感想を書いてみますね。第一印象は読みやすいです。最初は本に引き込ますためなのか、挿絵（写真）とデカ文字が多かったです30ページを超えたあたりから普通の本ぐらいの活字の量になりました。内容はどちらかと言えば自分を感化させる内容になっているという感じです。言っていることを全て実行すると運が良ければ成功者になれると思います、失敗すると這い上がるのが大変そうです。この本を読むことによって、思考がやわらかくなるというよりは未知への挑戦を後押しする本になっているという印象を受けました。

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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投稿日時 2014年08月27 12:00日

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あたり, いまいち, デカ文字, どちらか, 全て, 内容, 写真, 少し感想, 思考, 成功者, 挑戦, 挿絵, 授業, 最初, 未知, 本, 活字, 第一印象, 運, 量,

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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。

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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

ネトフリで映画65 シックスティ・ファイブを中盤まで観てラストまで飛ばし観した話.

長年、デスクワークしていると。（あるあるネタ）

ローソンから発売されたグーボを食べてみた。

inliving=いんりびんぐと読みます。

いろいろエディタやIDEを試してみてこれが良いかなと。

本：お金の教養を読んでみた。

映画を観に行くつもりでしたが結局・・・｛サボタージュ｝。

思考をやわらかくする授業読んでみて(｀・ω・´)