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それ、勝手な決めつけかもよ？だれかの正解にしばれない「解釈」の練習をパラめくして.

2025.06.26

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おはようございます.それ、勝手な決めつけかもよ？だれかの正解にしばれない「解釈」の練習をパラめくして、なるほどこの人と言わんとしている所に共感しました.

結構、名前や言葉で最初から先入観を持っている気がしていて、言葉（ニュアンス）を変えるだけで解釈（捉え方）は大きく変わるだなって思いました.コロナが深刻な時から時代が大きく変わってきているけども、どんな時代でも共通する話です.

この本を手にとってパラめくするだけでも、違った視線で物事を見えるようになると思います.特に凝り固まった考えになってきていたり、守り体制になってきている人にはこういう考え方もあるのかと思うだけで世の中変わってくると思います.

最後に冒頭に書かれていたニーチェの言葉を添えておきます.「事実というものは存在しない。存在するのは解釈だけである。」

明日へ続く

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くじ, コロナ, それ, だれ, ニーチェ, ニュアンス, ばら, もの, よう, 世の中, 事実, 体制, 先入観, 共感, 共通, 冒頭, 勝手, 名前, 存在, 守り, 明日, 時代, 最初, 最後, 正解, 深刻, 物事, 練習, 考え, 考え方, 視線, 解釈, 言葉,

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.

明日へ続く

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アパッチサービス, エラー, こと, サーバ, サーバー, サービス, サイト, さくら, タブ, データ, もの, ユーザー, よう, ライブラリ, レンタル, 一環, 不明, 使用, 保存, 処理, 出力, 動作, 原因, 参考, 同時, 唯一, 変更, 多発, 形態素, 感じ, 接続, 文句, 文章, 方法, 日本語, 明日, 最後, 無二, 生成, 画面, 管理, 自動, 苦労, 解析, 起動, 送信, 通信, 限り, 頻繁,

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.

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

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AIレコメンド機能を乗せれるかもしれない.VPSだから微妙 #TFIDFベクトライザ

2025.06.03

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おはようございます.AIレコメンド機能を乗せれるかもしれないけど無理かもしれないということで、まだ試してはいないのだけど機械学習で学習済みのモデルをVPSに乗せ動かすことが出来れば、AIレコメンド機能が出来そうです.

いまある記事のデータのタグ付け部分をTF-IDFベクトライザの学習させれば案外簡単に学習させることが出来そうなので生成AIにコードを書いてもらいました.

尚、この方法はECサイトの商品のレコメンド機能にも同じような感じでデータを与えるとレコメンドしてくれたりします.

最後にPythonコードを貼っときます.VPSサーバで再学習できれば良いだけども難しいかもしれない、、、.

import pickle
import os

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import pandas as pd

# モデル保存ファイル名
MODEL_PATH = "tfidf_vectorizer.pkl"  # TfidfVectorizer
DATA_PATH = "article_tags.pkl"       # 記事IDとタグ

# 類似度モデル構築（再学習対応）
def build_similarity_model(article_tags_input, save_model=True, retrain=False):
    # 再学習時は既存データを読み込んで結合する
    if retrain and os.path.exists(DATA_PATH):
        with open(DATA_PATH, "rb") as f:
            existing_data = pickle.load(f)
        existing_data.update(article_tags_input)  # 新しいデータを追加
        article_tags_input = existing_data

    article_ids = list(article_tags_input.keys())
    processed_corpus = [" ".join(tags) for tags in article_tags_input.values()]

    # 再学習またはモデル未保存時に新たにモデルを学習・保存
    if retrain or not os.path.exists(MODEL_PATH):
        vectorizer = TfidfVectorizer()
        tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(processed_corpus)

        if save_model:
            with open(MODEL_PATH, "wb") as f:
                pickle.dump(vectorizer, f)  # ← ここでモデルを保存
            with open(DATA_PATH, "wb") as f:
                pickle.dump(article_tags_input, f)  # ← ここで元データを保存

    else:
        # 保存済みモデルを使って変換する
        with open(MODEL_PATH, "rb") as f:
            vectorizer = pickle.load(f)
        tfidf_matrix = vectorizer.transform(processed_corpus)

    cosine_sim_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)
    cosine_sim_df = pd.DataFrame(cosine_sim_matrix, index=article_ids, columns=article_ids)

    return cosine_sim_df, article_ids

# 類似記事を取得する関数
def get_recommendations(article_title, similarity_matrix, articles_map, top_n=3):
    if article_title not in articles_map:
        print(f"エラー: 記事 '{article_title}' が見つかりません。")
        return []

    sim_scores = list(enumerate(similarity_matrix[article_title]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    recommended_articles = []
    for i, score in sim_scores:
        if articles_map[i] != article_title and len(recommended_articles) < top_n:
            recommended_articles.append((articles_map[i], score))
        if len(recommended_articles) >= top_n:
            break

    return recommended_articles

# 入力記事データ ( 例 )
article_tags_input = {
    "記事1": ["Python", "機械学習", "データサイエンス"],
    "記事2": ["Python", "Web開発", "Django"],
    "記事3": ["機械学習", "自然言語処理"],
    "記事4": ["データサイエンス", "統計学"],
    "記事5": ["Python", "データサイエンス", "可視化"]
}

# 類似度モデル構築 + モデル保存 ( 初回学習 )
cosine_sim_df, article_ids = build_similarity_model(article_tags_input)

# 使用例
target_article = "記事1"
recommendations = get_recommendations(target_article, cosine_sim_df, article_ids, top_n=2)
print(f"\n「{target_article}」へのおすすめ記事 ( 上位2件 ):")
for article, score in recommendations:
    print(f"- {article} (類似度: {score:.4f})")

# 新しい記事を追加して再学習
new_article_id = "記事6"
new_article_tags = ["Python", "統計学"]
article_tags_input = {new_article_id: new_article_tags}

# 再構築＋再学習
cosine_sim_df, article_ids = build_similarity_model(article_tags_input, retrain=True)
target_article = new_article_id
recommendations = get_recommendations(target_article, cosine_sim_df, article_ids, top_n=2)
print(f"\n「{target_article}」へのおすすめ記事 ( 上位2件 ):")
for article, score in recommendations:
    print(f"- {article} (類似度: {score:.4f})")

明日へ続く

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エラー, コード, サーバ, タグ, データサイエンス, ベクトライザ, レコメンド機能, 上位件, 初回学習, 学習, 学習済み, 既存データ, 最後, 機械学習, 統計学, 自然言語処理, 良いだけ, 関数, 類似度, 類似度モデル構築,

いにしえのサイトの変数の命名を直しました.大部分を生成AIに直してもらった.

2025.05.29

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おはようございます.いにしえのサイトの変数の命名を直しました.大部分を生成AIに直してもらいましたがまだ残ってはいます.因みにいにしえのサイトというのは、このサイトのことを指しています.

生成AIに「変数と関数の命名を直して」と頼むとプログラミングのコードはそのままで変数の命名や関数の命名を直してくれます.

その方法でいにしえのサイトのコードを書き換えて「駆け出し感」は少し消えている感じがします.

命名もそうですがプログラミングには命名規則という物があります.自分はそんな事を知らずにコードを書いてきたのですが、いまやっと命名規則などをちゃんとした職場にいます.

なのですが、今までのなんか癖が抜けきれていない部分があり、ちゃんとしたコードを昔から書いていたらという後悔があります.

最後に命名規則というのは何なのかという人のために命名規則をわかりやすく書いているQiitaの記事を載せておきます.

明日へ続く

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いにしえ, コード, プログラミング, 命名, 命名規則, 変数, 大部分, 少し, 後悔, 方法, 昔, 最後, 物, 生成, 癖, 職場, 自分, 部分, 関数, 駆け出し感,

ミッション：インポッシブル／ファイナル・レコニングを観てきました.先行上映で.#ネタバレ無し

2025.05.21

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おはようございます.昨日、先行上映のミッション：インポッシブル／ファイナル・レコニングを観てきました.いやー今までのミッションインポッシブルシリーズを観る前に全部観をオススメします.

何故かというと全部繋がっているからです.そしてなんか胸熱つストーリーです、これで本当に最後なのかなぁこのシリーズでまだ行けるでしょって思うだけど当分見納めになるのかなぁ.

いやでもなぁーここで終わらすことの意義も観ていて感じました.そしてミッションインポッシブル好きな人は何度も劇場に通うひとも中にはいそうです.3時間ながーと観る前は思っていたんだけどあっという間に時間が過ぎ去っていきました.

過ぎ去ったということはミッションインポッシブルは面白い作品だったってことです.

最後にミッションインポッシブルシリーズが好きな方は是非劇場に！！そしてトム・クルーズは本当に凄いですよね、スタントマン無しで自分で結構演じているから.

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IQと成功とは関係ないらしい.頭が良いから成功する訳では無いです.

2025.05.09

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おはようございます.IQと成功とは関係ないらしい.頭が良いから成功する訳では無いです.どちらかと言えば環境やタイミングが大事だということです.あと成功している人でも何度も失敗しているらしく、何度も試行錯誤を繰り返した結果.1000回のうち一回当たりが出るぐらいの物だそうです.

結局のところ事業で成功するというのは資本という物が大きいほど成功を導きやすい傾向にあるとも言えそうです.

事業で成功してもその人の人生が幸せになるかというのは別問題な気がしています.また、お金があれば幸せかといえばそうでもない.一番の幸せとはなにかというのは、健康で毎日ご飯が食べれて仕事が出来ていることなんじゃないかなと思っています.

健康で生涯生き老衰で最期を迎えるひとは、あまりにも少ないわけです.殆どの人は病と戦いながら最期を迎えるわけですからね.

この頃、自分は老いたくないという気持ちが強くなってきていますが何れ自分も老いていくだと思うと自分がしたいことをして行こうと思っていますが、老いていくと頑固になったりわがままになったりする人が中にはいますが、そうはならないように生きていこうと思っています.

最後にIQが高くても幸せになるとは限らないしIQが低いからと言って不幸になるわけではなく、お金があれば幸せでもない.また健康で生きていても心が空虚な人もいるわけです.

どんな環境にいても心の持ちようで幸せになれるのかも知れないなと思っています.

まぁでもお金はないよりある方が自分は良いですけどね.多くは必要ないと思っています.

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GW3日目の今日の日程はこんな感じです.早朝に.

2025.05.01

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おはようございます.これは予約投稿なのでこれを書いている時は子旅に行く準備をしていると思います.昨日、小旅プランのアンケートをしてみたのですが、投票0だった為、自分で決めることにしました.アンケートでは高松へ行きその周辺の島へ行くプラン、土佐入野へ行きTシャツアート展に行くプラン、最後に中村駅から沈下橋を見に行くプランが有りました.

その中から考えて選んだ結果、毎度のTシャツアート展に行くプランにしました.これを選んだのには理由があってまず高松へ行くプランはちょっと慣れない旅なので疲れそうなと旅費が割高感があるので諦めました.じゃ中村駅から沈下橋を見に行くプランにしようと思いましたが、駅から沈下橋へ行くバスがGW期間中運休だということなので、本当はこちらに行きたかったんだけども諦めました.

なので、今回は妥協して無難なTシャツアート展に行くことにしましたがもうTシャツアート展に行くことは無さそうな気がしています.最後になるかもしれないのでちょっと頑張って撮ってきます？

iphoneも新調したのできれいに撮れたら良いけども.尚、お天気は本日は曇り空だそうです🐼.

写真を撮ったり動画を撮ったりするにはちょっと曇っていた方が良いと聞きますが、あれ神話かもですね普通に晴天のときの方が映えますよね.恐らく昔のカメラはそうだったんだと思いますが今のカメラは性能が良いのでいろいろな天候に対応してきていると思います.

では、いってきまーす！✋️

明日へ続く

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右にしようか左にしようか、はたまた上にしようか.GW一人小旅

2025.04.21

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おはようございます.右にしようか左にしようか、はたまた上にしようか悩んでいる話を書いていきます.ゴールデンウィークが近づいてきましたので小旅でもしようかなと考えています.

まず、このブログでは恒例となったTシャツアート展に行く案、とくに気を使う必要もないのとどんな所か分かっているので行くには問題ないものの刺激が少ない.

次に土佐久礼にカツオを食べに行くという案、どうもそこに行くと元専門学校の教師に会えるかもというなんとも言えないオプションが付いてくる土佐久礼の案.こちらはそれなりに刺激もありそうですが気を使いそうな予感があり、尚且つ客引きにメンタル使いそうなので疲れそうな気がしています.

最後に直島や男島などに行くという案、これは県外なのだけども一度、一人旅で行ったことがあるちょっとした旅.今からでもそんなに混みそうではないのだけども電車で行くとなるとまぁまぁ旅費がかかる案.

番外編として旅には行かずGWはボケーっと天を仰いで過ごすという案があります.

さて、今年のGWはどうしようか迷っている🤔

明日へ続く

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感覚的に伸びると思うひとは伸びてきたので多分.感覚を大事にしよう.

2025.04.18

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おはようございます.人材発掘にもAIを使用する時代になってきたけど感覚的にこの人は伸びそうだというのは未だに人間のほうが勝っていそうだと思います.AIに感情が生まれればそういうのも分かるようになるかもですが、まだまだ先の話だと思っています.

まず先日ポストした171はもうすでに伸びているだけども、今の段階でメジャーで活躍出来そうなレベルだと思います.このままインディーでは勿体ないなって言う感覚もあるだろうしコアな推しファンはメジャーで活躍してほしいという気持ちを持っている人はいると思います.自分はたまたま聞いてこれは伸びそうだと思いました.

次にkatawareの春よはとても良いリズム感であるなって思います.こういうのは当にセンスなんだと思う、また歌詞（詩）も良いですね.

最後にカイシューマッハーさん、YOUTUBEのおすすめでポッチとクリックした瞬間、この人のピアノ演奏は素晴らしいと思いました.やっぱ一流は素晴らしいなって只々思った瞬間でした.こういうのはロボットやAIにはまだまだ到達出来ない領域だと思います.

素人でも凄い人はいるけれどもやっぱ一流と言われる人とは差があると思います.こういうのをYOUTUBEで見つけれて世界に触れられるというのは、とても良い時代だなって思います.

明日へ続く

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FF14のエオルゼア時間を表示するツールのソースコードを作りましたのでお裾分け.

2025.04.10

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おはようございます.先人の知恵を拝借して人工知能にぶん投げてソースコードを作っていただきました.尚、ツワモノさんがいて天候などもいつ起きるのか把握できるそうです.どういうアルゴリズムなのかは見ていないので分からないけど自分でも可能そうな気もします.

因みにソースコードをこちらに貼り付けておきますのでご自由にご使用ください.それにしてもオンラインゲームなのに自分の狩り場には人っ子一人いないのが悲しいです.

function lt2et(date) {
  // UNIX時間（秒）を取得
  const ut = date.getTime() / 1000;

  // エオルゼア時間1/1/1 00:00:00から経過した秒数
  const et_seconds = (ut * 60.0) / 175.0;

  // 各エオルゼア単位を計算
  const et_hours = ut / 175.0;
  const et_days = et_hours / 24.0;
  const et_months = et_days / 32.0;

  const et_year = et_months / 12.0 + 1.0;
  const et_month = (et_months % 12.0) + 1.0;
  const et_date = (et_days % 32.0) + 1.0;
  const et_hour = et_hours % 24.0;
  const et_minute = et_seconds % 60.0;

  return {
    year: Math.floor(et_year),
    month: Math.floor(et_month),
    date: Math.floor(et_date),
    hour: Math.floor(et_hour),
    minute: Math.floor(et_minute),
  };
}
setInterval(() => {
  let date;

  date = new Date(); // 現在時刻

  const et = lt2et(date);

  // 出力（例: 0001-01-01 00:00）
  document.getElementById("output").textContent = `
  ${et.month.toString().padStart(2, "0")}-${et.date
    .toString()
    .padStart(2, "0")} ${et.hour.toString().padStart(2, "0")}:${et.minute
    .toString()
    .padStart(2, "0")}
`;
}, 0);

Lv30なったらチョコボに乗れるらしいのでいまはそれを楽しみにしてソロで狩り続けています.

最後にZen foxで活動しています.
※Hades【Mana】で活動しています.
フォロー等よろしくお願いいたします🙇.
https://jp.finalfantasyxiv.com/lodestone/character/34913141/

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三体のオチを偶然知ってしまって「えっ」となった話.

2025.04.05

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おはようございます.三体の落ちを偶然知ってしまって「えっ」となった話.三体のラストはどうなるのか知りたい方はググると出てくると思いますが、自分はYOUTUBEで対談を見ている時に三体のラストを聞いてしまって「えっ」そういうオチなんだなって.

ドラマネトフリ三体も本に忠実に描いていくのならばラストシーンも同じになるだろうなって思うとちょっとな.三体のラストはアンハッピーですので、ラスト重そうだな….

だからなのかな.ドラマ三体のオープニング曲が重々しく感じるのは、でもネトフリには三体を最後まで作ってもらいたいものですね.続編にはゴーサインが出ているとのことなので、2026年頃には三体の続編が出るのではと心待ちにしています.

因みに小説は結局買わずじまいでいましたので良かったです、これが読んでいる途中だったら興醒めですねー.

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yieldの発音としては「イィールドゥ」が該当するが、日本語では「イールド」と読むのが一般的らしい

2025.04.01

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おはようございます.yieldの発音としては「イィールドゥ」が該当するが、日本語では「イールド」と読むのが一般的らしい、そもそも自分は読むことすら最初は出来なかったのですが、イールドの意味は生む、生産する、収率などなどの意味があります.PHPではジェネレータ処理の時に使用されますね.

ジェネレータ（generator）とは生産機などの意味があります、因みに古のPHP 5.5 から導入されたイテレータ（iterator）を簡単に実装できる機能で、反復処理においてメモリを節約しながら処理できるというものでとても理にかなっています.

イテレータという古の呪文を唱えなくても簡単にできる点で言えばアレに似ています.JavaScriptのasync awaitが登場する前にとても似ています…

ジェネレータ処理はストリーミング処理と相性が良いです.ストリーミング処理といえば大量のデータを扱う時に相性が良いということです.

尚、LaravelではLazyCollection（レイジーコレクション）というものがジェネレータ処理に当たります.レイジーとは怠け者🦥という意味らしいです.

最後にLazyCollection（レイジーコレクション）のドキュメントリンクを貼っときます.

https://readouble.com/laravel/11.x/ja/collections.html#:~:text=LazyCollection

明日へ続く

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アレ, イールド, イィールドゥ, イテレータ, ジェネレータ, ジェネレータ処理, ストリーミング処理, ドキュメントリンク, メモリ, レイジー, レイジーコレクション, 反復処理, 収率, 古, 呪文, 怠け者, 最後, 理, 発音, 相性,

田原総一朗さんちょっと的外れだと今まで思っていたけどそうでもないと思った話.

2025.03.31

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おはようございます.養老先生と田原総一朗さんが話した対談を見てこの二人ともに学ぶことがあるなと感じました、今までテレビで田原総一朗さんが話していたのを何度か見たことがあって、その時、自分が思った印象は人の質問に答えていないじゃないかと思っていましたが、今回の対談をよくよく聞くと質問にちゃんと答えている.

質問者が意味が分かっていない感じだったけど自分は意図するところが分かったので分かる人には分かるだろうなって思えた対談でした.結構回りくどいところがあり分かりにくいかもですけど、その言葉の意図することを考えると分かるだなって思います.

また養老先生がおしゃっていた通り、日本が変わるには大地震でも起きないと変わりそうにないなと自分も思いました.

あとお金を稼がないといけないと質問者の発言に養老先生が「そうかなぁ」と首を傾げていたところが個人的に印象に残った場面でしたね.お金はあとから付いてくれば良いし、そもそもお金があれば幸せとも限らないと自分は思っています.養老先生もどちらかと言えばそう云う考えを持たれているように感じました.

最後に対談動画を見て養老先生と田原総一朗さんともにどちらも自分の思ったように生きているように感じました.なお長寿の秘訣は対談の最後に語っています.

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お長寿, テレビ, ところ, 何度, 印象, 回りくどいところ, 大地震, 対談, 対談動画, 意味, 最後, 田原総一朗さん, 田原総一朗さんとも, 発言, 秘訣, 言葉, 質問, 通り, 養老先生, 首,

高知龍馬空港で売っている.柚子のしずくを食べてみました.

2025.03.17

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おはようございます.高知龍馬空港で売っている.柚子のしずくを食べてみました.結論から言うと予想以上の味ではなかった、予想通りの味でした.なので一度きりの味ですね、6個入りで1188円ぐらいするので、また購入してみようとはあまり思えなかった.まずまず良かったのですが、値段と味を天秤にかけると値段が勝利しそうな感じです.

コスパはちょっと悪いという印象です.不味くはないです、こういうお菓子をはじめて口にする方は美味しいと感じると思います.食べ慣れている人にとっては平均的なお味になっているように感じました.

因みに食感は柔らか滑らかな感じです.味は柚子が引き立っている味というよりは穂の香な感じです…がほぼ味は甘さが勝っている気がします.尚、柚子香るとまでは言えない.ちょっと辛口コメントになりましたが、そんな感じです.

最後に味覚は人それぞれですので一度、食べてみてください👍️.

明日へ続く

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お菓子, コスパ, 予想以上, 予想通り, 人それぞれ, 個入り, 値段, 印象, 口, 味覚, 天秤, 感じ, 最後, 柚子, 穂, 結論, 辛口コメント, 食感, 香, 高知龍馬空港,

🦖絵文字BBS（掲示板広場）💎誰か使って楽しんでください😌

2025.03.04

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おはようございます.朝のニュース番組で子供は絵文字だけでやり取りするというのが流れていたので、これなら平和だしいちいち管理しなくても良いなということで作ったのが経緯になります.仕事前にちょこちょこと2日で作った形になります.掲示板広場㌁（仮）では他ではしていない特殊な掲示板を作り続けようと思っています.

そしてその次は点字掲示板です.また他にも暗号でやり取りする掲示板とかも考えています.どれか一つぐらい当たれば良いのになって思っています.ひとつ当たれば地つなぎに他の交流版も増えていくだろうと思っています.まぁでも特殊すぎて誰も使わないかも知れませんが諦めずにアイディア出していきたいですね.

では最後に絵文字掲示板のリンクを貼っときます.是非是非お越しください😌

https://bbs-station.start-line-system.com/emoji_bbs

明日へ続く

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アイディア, ニュース番組, リンク, 交流版, 仕事前, 仮, 地つなぎ, 子供, 形, 掲示板, 掲示板広場, 日, 暗号, 最後, 朝, 次, 点字掲示板, 経緯, 絵文字, 絵文字掲示板,

ネトフリドラマ、阿修羅のごとくコンプリートしました（観ました）.

2025.02.25

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おはようございます.ネトフリドラマ、阿修羅のごとくコンプリートしました（観ました）.ひとを多面的に描かれていて良かったです、一言にはやっぱり語れないですよね、どんな人間もいろいろな悩みや葛藤があるだなってことを描かれいた.そして家族模様が丁寧に描かれていて全然違和感がなくみれました、昭和の頃に何処かにいそうなそんな世界観.

原作は向田邦子.向田邦子は1981年に飛行事故で死去されています.1981年って言ったら自分が生まれて間もない時代ですね.ちなみに1979年に阿修羅のごとくの脚本を書かれています.昭和、平成、令和となった今観ても人の思いは変わらない普遍なものなんだなぁと阿修羅のごとくを観て思いました.

女性に限らず皆ないろいろな面を持っている、表面的な部分しか見ずに判断しがちだけど実際は長く付き合わないと見えてこないものがあると.

最後に物語はどちらかと言えばたんたんと進んでいきますが内容は良い.5話か6話目の話が自分は好きでした.でもいきなりそこから観ても良さが分からないと思います.

明日へ続く

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ネトフリドラマ, ひと, 一言, 令和, 原作, 向田邦子向田邦子, 家族模様, 平成, 昭和, 普遍, 最後, 物語, 皆, 脚本, 葛藤, 違和感, 間, 阿修羅, 面, 飛行事故,

映画、機動戦士ガンダムジークアクスを観てきた、ネタバレなし.

2025.01.23

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おはようございます.映画、機動戦士ガンダムジークアクスを悩みに悩んだ末観てきました.映画が始まり冒頭から大まかな内容はわかるものの機動戦士ガンダムを知らない人にとっては苦行のような内容でこのまま、後半までいくのかと思いきや後半からポップな感じに変わって最後まで続く.

まるでABテストを受けているかのような内容でした.Xでも呟いたのだけど前半は機動戦士ガンダムの古株向けに作られた感じがしました.時代も違うのでこういう設定なのかも知れないけれども…

そして後半は映画予告のような雰囲気で進むストーリー展開です.機動戦士ガンダム知らない人は後半に結構救われる気がします.あのままのストーリー展開だとガンダムファンじゃない人は置いてけぼりになるからね.

観終わってガンダムも悪くないかもと思えたけど、いまから機動戦士ガンダム全シリーズを消費するのはちょっと無理だと思えた.今後、機動戦士ガンダムジークアクスがネトフリかアマプラで流れるようになればジークアクスだけでも観ときます.

明日へ続く

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インフォーマ2闇を生きる獣たちをコンプリートしました.

2025.01.21

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おはようございます.先日の休みにインフォーマ2闇を生きる獣たちをコンプリートしました.インフォーマの何が面白いかといえば「奥の手」が多いストーリー展開なところです.今回も最後の最後まで楽しめる内容になっているドラマでした.

原作小説インフォーマというものがあるのです.こういう内容は映像化したほうが面白い感はあると思います.主人公と「ポンコツ」との掛け合いは面白いなって.

自分はどちらかと言えば「ポンコツ」なタイプなので観ていてなんかシンクロするものがあるなぁって思う反面、「ポンコツ2号くん」の方が勇気があるなと思います.普通の人はあんな状態では何もできないで怯えているのが普通なんじゃないのかな.

いや本当にインフォーマは面白い.何も考えずにみると面白いですねー、いろいろと矛盾や何やらを考えると切りが無いので何も考えず見てください.

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インフォーマ, インフォーマ闇, ところ, ドラマ, ポンコツ, ポンコツ号くん, 主人公, 休み, 内容, 勇気, 原作小説インフォーマ, 反面, 多いストーリー展開, 奥の手, 映像化, 最後, 状態, 獣たち, 矛盾, 面白い感,

生成AIでポートフォリオサイトを作ってでどれぐらい物（単純な指示で）が生成されるのか？

2025.01.09

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おはようございます.生成AIでポートフォリオサイトを作ってでどれぐらい物（単純な指示で）が生成されるのか？を試してみた結果、ダークモードにも対応出来ていたけどもやっぱ微妙かなと思いました.確かにまずまずの物は作れるようになっているけど、凝ったものを作るのは知識が必要になる.

ひろゆき氏の切り抜きの動画をたまたま見たけど、ひろゆき氏の生成AIに対しての考え方は今のところ間違っていない感じがします.生成AIは平均的なものが生成されます、そして生成AIで生成されたコードを直せない人は生成AIを使えない.それはソースコードも絵や音楽でも同じでそれなりものは出来るけど、その調整を出来るのはそれを専門にしている人だけです.

そして生成AIが作ったものが正しいものなのかが判断する人がいないと難しい.生成AIの提供会社が100％保証してくれるわけでもなく、生成AIで生成されるものは間違いがあることを認めている現状ではやはり普及はしないし専門家の仕事は奪われないというのがひろゆき氏の見解です.AGI（汎用人工知能）やASI（人工超知能）というのは幻想かもしれない.

シンギュラリティは当分来ない、早くても10年、20年後になるじゃないだろうかと.

ただAIはこれからも徐々に進化していくとは思っています.それに伴って医療などの進展は今まで以上に加速すると思っています.そういう訳でエヌビディアの株も今年が天井なのかもしれません.

最後に今回、生成AIが生成したhtmlファイルを添付致します.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Portfolio</title>
  <!-- Bootstrap CSS -->
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      transition: background-color 0.3s, color 0.3s;
    }
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      background: url('https://picsum.photos/1200/600') no-repeat center center/cover;
      height: 60vh;
      display: flex;
      align-items: center;
      justify-content: center;
      color: white;
      text-shadow: 2px 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.7);
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      border-radius: 8px;
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      background: #343a40;
      color: white;
      padding: 1.5rem 0;
      text-align: center;
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      background-color: #121212;
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    .dark-mode .hero {
      text-shadow: 2px 2px 4px rgba(255, 255, 255, 0.7);
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            <li class="nav-item">
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            </li>
          </ul>
        </div>
      </div>
    </nav>
  </header>

  <section class="hero text-center">
    <div>
      <h1>Welcome to My Portfolio</h1>
      <p>Showcasing my work and projects</p>
    </div>
  </section>

  <section id="about" class="py-5">
    <div class="container">
      <div class="row">
        <div class="col-md-6">
          <img src="https://picsum.photos/500/400" alt="About Me" class="img-fluid rounded">
        </div>
        <div class="col-md-6">
          <h2>About Me</h2>
          <p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce aliquam magna in odio malesuada, vitae vulputate libero sodales. Nulla facilisi.</p>
        </div>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section id="projects" class="py-5 bg-light">
    <div class="container">
      <h2 class="text-center mb-4">Projects</h2>
      <div class="row">
        <div class="col-md-4 project mb-4">
          <img src="https://picsum.photos/400/300" alt="Project 1" class="img-fluid">
          <h4 class="mt-2">Project 1</h4>
          <p>Short description of the project goes here.</p>
        </div>
        <div class="col-md-4 project mb-4">
          <img src="https://picsum.photos/400/300" alt="Project 2" class="img-fluid">
          <h4 class="mt-2">Project 2</h4>
          <p>Short description of the project goes here.</p>
        </div>
        <div class="col-md-4 project mb-4">
          <img src="https://picsum.photos/400/300" alt="Project 3" class="img-fluid">
          <h4 class="mt-2">Project 3</h4>
          <p>Short description of the project goes here.</p>
        </div>
      </div>
    </div>
  </section>

  <section id="contact" class="py-5">
    <div class="container">
      <h2 class="text-center mb-4">Contact Me</h2>
      <form>
        <div class="mb-3">
          <label for="name" class="form-label">Name</label>
          <input type="text" class="form-control" id="name" placeholder="Your Name">
        </div>
        <div class="mb-3">
          <label for="email" class="form-label">Email</label>
          <input type="email" class="form-control" id="email" placeholder="Your Email">
        </div>
        <div class="mb-3">
          <label for="message" class="form-label">Message</label>
          <textarea class="form-control" id="message" rows="4" placeholder="Your Message"></textarea>
        </div>
        <button type="submit" class="btn btn-primary">Send Message</button>
      </form>
    </div>
  </section>

  <footer>
    <p>© 2025 My Portfolio. All Rights Reserved.</p>
  </footer>

  <!-- Bootstrap Bundle with Popper -->
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.2/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"></script>
  <script>
    const darkModeToggle = document.getElementById('darkModeToggle');
    darkModeToggle.addEventListener('click', () => {
      document.body.classList.toggle('dark-mode');
    });
  </script>
</body>
</html>

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エヌビディア, シンギュラリティ, ソースコード, それなりもの, ダークモード, ひろゆき氏, ポートフォリオサイト, 人工超知能, 天井, 幻想, 指示, 普及, 最後, 株, 汎用人工知能, 現状, 生成, 見解, 進展, 難しい生成,

地声ベースのAI音声合成モデルを再度構築しました話.たぶん似てる.

2025.01.04

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おはようございます.地声ベースのAI音声合成モデルを再度構築しました話を書いていきます.まず地声ベースモデルを作る場合.自分の音声を録音しwavなどファイルにします.それが出来ない環境では音声モデルを作ることは難しいです.それが出来たらstyle-bert-vits2をGitHubから落としてきて、ブランチをdevに切り替えておきます.Windowsの場合、app.batを起動します.前提条件としてPythonがインストールされていることとgitがインストールされた環境であることです.

app.batを起動するとターミナルがターミナル立ち上がり次に任意のブラウザが開くことでしょう.ターミナルは閉じずにブラウザ画面のTOPにタブがあるので左から右へタスクをこなしていくと地声ベースの音声合成モデルが生成されます.

音声合成モデルが生成された後にstyle-bert-vits2内でターミナルを開き下記のコマンドを叩きます.

python convert_onnx.py --model model_assets\モデル名

叩く処理が実行されonnxファイルがモデルフォルダに作られます.

作られたファイルをaivm-generator.aivis-project.comサイトにてコンバートします.コンバートするとAIVM / AIVMX ファイルがダウンロードされます.最後にダウンロードされたファイルをAivisSpeechアプリに取り込めば完了です.

で、こちらが地声ベースの音声合成モデルで今回の記事を読み上げている音源になります.

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コマンド, ターミナル, ターミナル立ち上がり次, タブ, ファイル, ブラウザ, ブラウザ画面, モデルフォルダ, 内, 再度, 前提条件, 右, 地声ベース, 地声ベースモデル, 左, 最後, 音声, 音声モデル, 音声合成モデル, 音源,

クリスマスなのでブラウザに雪を降らすJSコードを生成AIで生成.

2024.12.25

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おはようございます．クリスマスなのでブラウザに雪を降らすJSコードを生成AIで生成.今年も彼女がいないクリスマスを過ごしました.彼女になってくれる人お待ちしております、この姿勢が彼女が出来ない要素なんだということも分かっていますが.

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>雪</title>
    <style>
        #snowContainer {
            position: absolute;
            /* 親要素に対する絶対配置 */
            top: 0;
            left: 0;
            width: 100%;
            height: 100%;
            overflow: hidden;
            /* 雪が画面外に出ないようにする */
            pointer-events: none;
            /* 雪がマウスイベントを邪魔しないようにする */
            z-index: 9999;
            /* 他の要素より前面に表示 */
        }

        .snowflake {
            position: absolute;
            width: 10px;
            height: 10px;
            background-color: white;
            border-radius: 50%;
            /* 丸くする */
            opacity: 0.7;
            /* 少し透明にする */
            animation: snowfall linear infinite;
            /* アニメーションを指定 */
        }

        @keyframes snowfall {
            0% {
                transform: translateY(-10px);
            }

            /* 開始位置 */
            100% {
                transform: translateY(100vh);
            }

            /* 終了位置（画面下部） */
        }
        html{
            background-color: black;
            width: 100vw;
            height: 100vh;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div id="snowContainer"></div>
    <script>
        const snowContainer = document.getElementById('snowContainer');
        const numSnowflakes = 50; // 雪片の数

        for (let i = 0; i < numSnowflakes; i++) {
            const snowflake = document.createElement('div');
            snowflake.classList.add('snowflake');
            snowflake.style.left = `${Math.random() * 100}vw`; // 横方向のランダムな位置
            snowflake.style.animationDuration = `${Math.random() * 3 + 2}s`; // アニメーション速度をランダムに
            snowflake.style.animationDelay = `${Math.random()}s`; // アニメーション開始時間をランダムに
            snowflake.style.fontSize = `${Math.random() * 10 + 5}px`;
            snowContainer.appendChild(snowflake);
        }
    </script>
</body>
</html>

そんな自分でも好きですという奇特な人はいないものかな…(受け身（笑）

そんな自分が生成AIに雪を降らすJSコードを頼んだところ、俊足の解を出してくれました.なんて時代なんだと思いながら出力されたコードをhtmlファイルにペーストしてhtml背景を黒にしてあとは一応、確認.

最後に雪が降っているデモサイトを貼っときます.

https://zip358.com/tool/snow

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```, アニメーション, アニメーション速度, クリスマス, マウスイベント, ランダム, 俊足, 前面, 奇, 姿勢, 最後, 生成, 生成今年, 画面下部, 背景, 要素, 親要素, 解, 配置, 雪片,

映画、バジーノイズを今頃観ましたので感想を残しときます．

2024.11.27

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おはようございます．映画、バジーノイズを今頃観ましたので感想を残しときます．この映画、ちょっと丁重かなと思ったものの、映画の中で流れる曲は良かった．音楽も原作の漫画も良かったと思うものの映画がイマイチなのは演出が上手くなかったのではないのかな．演技が上手い下手とかではなく、映像の切り取り方が丁重かなと思う．

この映画自体が清澄の雰囲気のようなそんな感じの映画だと感じました．静かな映画で何処か哀愁感のある映画を観たいと思う方にしかオススメはしないかな．内容は良かったのに何故か持ったいなって思うのは自分だけなのかな．

最後にこの映画の救いは音楽と桜田ひよりさんにあると思う．

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バジーノイズ, 上手い下手, 何処か哀愁感, 内容, 切り取り方, 原作, 感じ, 感想, 映像, 映画, 映画自体, 曲, 最後, 桜田ひよりさん, 清澄, 演出, 演技, 漫画, 雰囲気, 音楽,

映画、六人の嘘つきな大学生を観ましたので感想を残しときます．

2024.11.25

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おはようございます．映画、六人の嘘つきな大学生を観ましたので感想を残しときます．この映画、若干イマイチだったかなと感じます．自分みたいなコミュ力無い人にとっては共感するのが、凄く難しい．あんなにキラキラした学生時代を過ごしたこともないので、何処か遠い世界のお話のように感じましたね．

面接というお題の中で繰り広げれる人模様も何だか自分にはなんかついていけなかったけども最後まで席を経つこともなくみたのは、嘘が暴かれたあとの真実があったから．アレがなければイマイチだけで終わっていた感じがします．

映画はつまらないと思っても最後まで見ると何が伝えたいのかは大体分かるから観といた方が良いかなって思っています．今回も最後まで見ると何を伝えたいのかがわかったので、そこだけは良かったかなって．

因みに最後まで見るとおまけがありますよ．

まとめ：原作小説に勝てていない映画かなって思います．

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アレ, いまいち, おまけ, お題, コミュ力無い人, まとめ, 人模様, 何処か遠い世界, 原作小説, 嘘, 嘘つき, 大学生, 学生時代, 席, 感想, 映画, 最後, 若干イマイチ, 難しい．あんなに, 面接,

キーボードを新調しました．これで当分大丈夫そうな感じがします．

2024.11.15

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おはようございます．キーボードを新調しました、新たなキーボードの名前はMAMBASNAKE+ZiYouLang M87 ゲーミングキーボードです、このキーボードの良いところは打鍵感（）がまぁまぁ良いところとワイヤレスであり、端末間で切り替えが出来るところ．手動で2端末間の切り替えが可能なの所が特に惹かれました．

来年はMacBook Airを購入するつもりでいるのでその時に切り替えが簡単にできるキーボードが良いなという事でこのキーボードをポチりました．

今のところまぁまぁ満足度がある、どれぐらいで充電しないといけないかなどは長時間使用してみないと分からないけれども．まぁある程度電池の持ちは良さそうです．

因みにUS配列なので抵抗がある人にはオススメしませんけどプログラマーな人にはUS配列をオススメします．何故ならカギカッコなどの位置が日本語配列とは違い打ちやすい位置になっています．

最後に好き語りのチャンネルを貼っときます．

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2端末間, M87 ゲーミングキーボード, MacBook Air, MAMBASNAKE+ZiYouLang, US配列, カギカッコ, キーボード, チャンネル, プログラマー, ワイヤレス, 位置, 手動, 打鍵感, 抵抗, 日本語配列, 最後, 来年, 満足度, 程度電池, 端末間,