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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。

  1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習(ファインチューニング)させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
  2. プロンプト(指示文)の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
  3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA(Low-Rank Adaptation)」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング(LoRA使用)を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル(例: `finetune_llama.py`)として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名(例: "meta-llama/Llama-3-8B")
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス(GPU)に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

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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ダラダラとLaravel構築してみた解説あり(*´?`*)

2020.06.02

Logging

https://www.youtube.com/watch?v=UdD5oO2f8ko

Laravelをインストール手順を動画にしました。いらない手順が含まられていますが・・・。気にしないでください!!

ちなみに適当な動画は無音ですみません。尚、PHPがタイムアウトしてComposerがインストール出来ない場合はポートの解放が出来ているか、IPv6が有効になっていないかなど調べてくだいね。なお、自分の場合、IPv6が有効になっていてダウンロードが出来ない状態でした(´・ω・`)。

お世話になったサイトはこちらです。こちらの手順通り対応しvirtualBOX、いや仮想環境を再起動してあげてください。そうするとすんなりダウンロード出来ます。それでもダウンロード出来ない場合はアドレスからgetcomposer.orgからダウンロードする手段もありますが、恐らくその後のComposerインストールで躓くはずです。サーバー環境を見直すと良いでしょう。

https://www.server-memo.net/centos-settings/centos7/disable-ipv6.html
php -r "copy('https://getcomposer.org/installer', 'composer-setup.php');"
php -r "if (hash_file('sha384', 'composer-setup.php') === 'e0012edf3e80b6978849f5eff0d4b4e4c79ff1609dd1e613307e16318854d24ae64f26d17af3ef0bf7cfb710ca74755a') { echo 'Installer verified'; } else { echo 'Installer corrupt'; unlink('composer-setup.php'); } echo PHP_EOL;"
php composer-setup.php
php -r "unlink('composer-setup.php');"
composer create-project laravel/laravel example-app

最後にLaravelのドキュメントのリンクを貼っときますm
https://laravel.com/docs/8.x/installation

著者名  @taoka_toshiaki

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NTTのCOTOHA API(コトハAPI)でWordPressの自動タグ生成プラグインを作ってみた。

2020.02.20

Logging

GUIはこんな感じになります。

jp-auto-tagというプラグインをYahoo!APIを使用し作っていましたが

何だか、バージョンが変わるらしくてその対応するのが…。
面倒くさいなぁと感じたので
コトハAPIで同じ感じのものを作ってみました。
尚、jp-auto-tagを使用している方はjp-auto-tagを停止してjp-auto-tag2をご使用ください。また圧縮ファイルを解凍しワードプレスのプラグインフォルダにフォルダごと、アップロードしプラグイン有効にしAPIの設定すると自動タグが生成可能です。

ブログ投稿時にタグが自動生成されますので、確認の際は画面を再読み込みしてご確認ください。

尚、オプションデータは残り続けますので悪しからず?

プラグインのソースコードはこんな感じになります。

<?php
/*
Plugin Name: jp-auto-tag2
Version: 0.1.10
Description: auto jp tag2
Author: taoka toshiaki
Author URI: https://zip358.com/
Plugin URI: https://zip358.com/plugin/jp-auto-tag2.zip
*/
class jp_auto_tag2
{
    public $db_option = "jp_auto_tag2";
    function frm_page2()
    {
        add_menu_page('jp-auto-tag2', 'jp-auto-tag2',  'manage_options', __FILE__, array($this, 'show_text_option_page2'), '', 8);
    }
    function show_text_option_page2()
    {
        wp_enqueue_style('bootstrap', 'https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.6/css/bootstrap.min.css', array(), '3.3.6');
        wp_enqueue_script('bootstrap', 'https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.6/js/bootstrap.min.js', array(), '3.3.6');
        $options = get_option($this->db_option);
        if (!empty($options)) {
            $Access_Token_Publish_URL = $options["Access_Token_Publish_URL"];
            $API_Base_URL = $options["API_Base_URL"];
            $Client_ID = $options["Client_ID"];
            $Client_secret = $options["Client_secret"];
            $max_keyword_num = $options["max_keyword_num"];
        }
        include_once dirname(__FILE__) . '/jp-auto-tag-tmp2.php';
    }
    function ajax_event2()
    {
        $options["max_keyword_num"] = $obj["max_keyword_num"] = (int)$_POST["max_keyword_num"]<5?5:(int)$_POST["max_keyword_num"];
        $options["Access_Token_Publish_URL"] = $obj["Access_Token_Publish_URL"] = $_POST["Access_Token_Publish_URL"];
        $options["API_Base_URL"] = $obj["API_Base_URL"] = $_POST["API_Base_URL"];
        $options["Client_ID"] = $obj["Client_ID"] = $_POST["Client_ID"];
        $options["Client_secret"] = $obj["Client_secret"] = $_POST["Client_secret"];
        update_option($this->db_option, $options);
        print json_encode($obj);
        die(0);
    }
    function api_tag2($post_id)
    {
        $cuthttp = function ($str = "") {
            if (!$str) return $str;
            return preg_replace("/https?:\/\/[a-zA-Z0-9|%|\?|_|=|-|\.|\/]*$/m", "", $str);
        };
        $post = get_post($post_id);
        $title = $post->post_title;
        $content = strip_tags($post->post_content);
        $document = $title . $cuthttp($content);
        $options = get_option($this->db_option);
        if ($options["Access_Token_Publish_URL"] && $options["Client_ID"] && $options["Client_secret"]) {
            $curl = function ($ptn, $options, $token = "", $token_type = "", $document = "") {
                switch ($ptn) {
                    case "token":
                        $data = [
                            'grantType' => 'client_credentials',
                            'clientId' => $options["Client_ID"],
                            'clientSecret' => $options["Client_secret"],
                        ];
                        $header = [
                            'Content-Type: application/json;charset=UTF-8',
                        ];
                        $url = $options["Access_Token_Publish_URL"];
                        break;
                    case "tag":
                        $data = [
                            'document' => $document,
                            'max_keyword_num'=>$options["max_keyword_num"],
                        ];
                        $header = [
                            'Authorization: ' . ucfirst($token_type) . ' ' . $token,
                            'Content-Type: application/json;charset=UTF-8',
                        ];
                        $url = rtrim($options["API_Base_URL"],"/")."/nlp/v1/keyword";
                        break;
                }
                $curl = curl_init();
                curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
                curl_setopt($curl, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, 'POST');
                curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
                curl_setopt($curl, CURLOPT_HTTPHEADER, $header);
                curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
                curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
                curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, true);
                $response = curl_exec($curl);
                $header_size = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HEADER_SIZE);
                $header = substr($response, 0, $header_size);
                $body = substr($response, $header_size);
                $res = (object)json_decode($body, true);
                curl_close($curl);
                return $res;
            };
            $res = $curl("token", $options);
            $access_token = $res->access_token;
            $token_type = $res->token_type;
            if ($options["API_Base_URL"] && $document && $access_token){
                $res = $curl("tag", $options, $access_token, $token_type, $document);
                foreach($res->result as $key=>$val){
                    $tags[] = $val["form"];
                }
                wp_set_post_tags($post_id, implode(",", array_unique($tags)), false);
            }
        }
    }
}
$jp_auto_tag2 = new jp_auto_tag2();
add_action('save_post', array($jp_auto_tag2, 'api_tag2'));
add_action('publish_post', array($jp_auto_tag2, 'api_tag2'));
add_action('admin_menu', array($jp_auto_tag2, 'frm_page2'));
add_action('wp_ajax_ajax_event2', array($jp_auto_tag2, 'ajax_event2'));

<form id="ajax-frm">
<table class="table">
    <tr>
        <td>
            プラグイン説明:jp-auto-tag2はapi.ce-cotoha.comのAPIを<br>
            使用し投稿文を解析しキーワードをタグを抽出します。<br>
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            <a href="https://api.ce-cotoha.com/contents/index.html" target="new">https://api.ce-cotoha.com/contents/index.html</a><br>
            上記のURLよりユーザー登録を行いAPI情報をそれぞれ入力ください。全て必須項目になります。
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            Access Token Publish URL:<br>
            <input type="text" name="Access_Token_Publish_URL" value="<?=$Access_Token_Publish_URL?>"   class="form-control">
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            API Base URL:<br>
            <input type="text" name="API_Base_URL" value="<?=$API_Base_URL?>"   class="form-control">
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            Client ID:<br>
            <input type="text" name="Client_ID" value="<?=$Client_ID?>"   class="form-control">
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            Client_secret:<br>
            <input type="text" name="Client_secret" value="<?=$Client_secret?>"   class="form-control">
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            抽出するキーワード(タグ数)5以上:<br>
            <?php
            $max_keyword_num = (int)$max_keyword_num<5?5:$max_keyword_num;
            ?>
            <input type="text" name="max_keyword_num" value="<?=$max_keyword_num?>"   class="form-control">
        </td>
    </tr>
    <tr>
        <td colspan="2"><input type="button" id="frmsubmit" value="登録する" class="form-control"></td>
    </tr>
</table>
</form>
<script>
    jQuery(function($){
        $("#frmsubmit").on("click",function(){
            var ajaxurl = '<?=admin_url( 'admin-ajax.php');?>';
            var data = $("#ajax-frm").serializeArray();
            data.push({name:"action",value:"ajax_event2"});
            $.ajax({
               type:'POST',
               url:ajaxurl,
               data:data,
               success:function(obj){
                   console.log(obj);
                   alert("更新しました");
               }
            });
        });
    })
</script>

プラグインダウンロードはこちら
https://zip358.com/plugin/jp-auto-tag2.zip

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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WordPressの404外部リダイレクトプラグインを作りました。

2019.11.16

Logging

WordPressの404外部リダイレクトプラグインを作りました。
ソースコードはこんな感じになってます、、、。
使用される方は下記のURLよりダウンロードを行ってください。
解凍してフォルダをワードプレスのpluginを置く場所へアップロードし
page404goプラグインを有効にしていただければ使用できます。
https://zip358.com/plugin/page404go.zip

<?php
/*
Plugin Name: page404GO!!
Plugin URI: https://zip358.com/plugin/page404go.zip
Description: 404ページを任意のURLへ変換し遷移させる
Author: taoka toshiaki
Version: 1.0
Author URI: https://zip358.com/
*/
add_action( 'wp', function() {
    global $wp;
    $domain = get_option('domain404page')?get_option('domain404page'):"https://zip358.com/";
    if(is_404()){
        wp_redirect($domain.$wp->request);
        exit;
    }
 });
add_action('admin_menu','page404go_setting');
function page404go_setting(){
	add_options_page(
		'zip358.com:プラグイン',
		'404リダイレクト設定',
		'administrator',
		'page404go',
		function(){
            if(isset($_POST["domain404page"])){
                if(preg_match("/https?://.*/$/",$_POST["domain404page"])){
                    $url = $_POST["domain404page"];
                }elseif(preg_match("/https?://.*/",$_POST["domain404page"])){
                    $url = $_POST["domain404page"]."/";
                }else{
                    $url = "https://zip358.com/";
                }
                update_option('domain404page', wp_unslash($url));
            }
            ?>
            <form method="post" action="">
                <h2>リダイレクトドメイン指定</h2>
                <input type="text" style="width:350px" name="domain404page" value="<?=get_option('domain404page')?get_option('domain404page'):""?>" placeholder="https://zip358.com/">
                <?php submit_button(); ?>
            </form>
            <?php
        }
	);
}

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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さくらレンタルサーバーとかで制限以上のクロンタブ(crontab)を使う方法。

2018.11.08

Logging

さくらレンタルサーバーとかで制限以上のクロンタブ(crontab)を使う方法
10年ぐらいまえのコードを見直して改善したコードが下記になります。
10年前はクラスを使わない方法で構築したのだけど、今回はクラスの概念を
使って構築。ここ何年かで自分のコーディングの技術は上がっているかといえば
そうでもないですが、昔よりかは技術の幅は広がっていると思いたいw
※qiita日付は数年前にUPしたのですけど、コード自体は10年前のコードです。

追記:2022/10/08 修正:詳しくはコチラ
https://qiita.com/question909/items/8f1df9b62ab4fba76243

<?php
//5分刻みに対して有効な無限クローン 処理が負荷の場合どうなるかは知りません。
date_default_timezone_set('Asia/Tokyo');
class cron{

    public function d_m($obj)
    {
            if($obj->m==="*")return true;
            if(preg_match("/,/",$obj->m))return $this->comma($obj->m,date("m"));
            if((int)$obj->m === (int)date("m"))return true;

            return false;
    }

    public function d_d($obj)
    {
            if($obj->d==="*")return true;
            if(preg_match("/,/",$obj->d))return $this->comma($obj->d,date("d"));
            if((int)$obj->d === (int)date("d"))return true;

            return false;
    }

    public function d_H($obj)
    {
            if(preg_match("/\*\/[0-9]{1,2}/",$obj->H)){
                $H = explode("/",$obj->H);
                if((int)$H[1]>0 && ((int)date("H") % (int)$H[1])===0)return true;
            }else{
                if($obj->H==="*")return true;
                if(preg_match("/,/",$obj->H))return $this->comma($obj->H,date("H"));
                if((int)$obj->H === (int)date("H"))return true;

            }
            return false;
    }

    public function d_i($obj)
    {
            if(preg_match("/\*\/[0-9]{1,2}/",$obj->i)){
                $i = explode("/",$obj->i);
                if((int)$i[1]>0 && ((int)date("i") % (int)$i[1])===0)return true;
            }else{
                if($obj->i==="*")return true;
                if(preg_match("/,/",$obj->i))return $this->comma($obj->i,date("i"));
                if((int)$obj->i === (int)date("i"))return true;

            }
            return false;
    }

    //曜日 0=日曜日 6=土曜日
    public function d_w($obj)
    {
            if((int)$obj->w[date("w")]===1)return true;
            return false;
    }

    public  function comma($c="",$t=""){
        if($c==="")return false;
        if($t==="")return false;
        $flg = false;
        foreach(explode(",",$c) as $cc){
            if((int)$cc===(int)$t)$flg = true;
        }
        return $flg;
    }


    public function d_command($obj){
        if($obj->command){
            exec($obj->command . " > /dev/null &");
        }
        return true;
    }

}
if ($argv[1]) {
   $filename = $argv[1];
    if(is_file($filename)){
        $jsn = json_decode(file_get_contents($filename));
        $cron = new cron();
        try {
            foreach($jsn as $obj){
                if($cron->d_m($obj)){
                    if($cron->d_d($obj)){
                        if($cron->d_H($obj)){
                            if($cron->d_i($obj)){
                                if($cron->d_w($obj)){
                                    $cron->d_command($obj);//波動拳{{{{
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        } catch (\Throwable $th) {
            print $th->getMessage();
        }
    }
}

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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これから先のSEO、AI:SEOというものなのかも。

2016.07.02

Logging


これから先のSEO、AI:SEOというものなのかもと下記の記事を
読んでそう思いました。
人工知能はSEOを一変させる―Google RankBrainを知らない対策が危険な理由
今はAIとSEOのハイブリッドみたいなものですけど
今後、AIがサイトの内容を理解していくと、トラフィックの流れや
サイトの内容によって検索順位を変動させることに成ると思います。
もうひとつ言えることは、今でもそうですが
検索順位が意味をなさなくなるという問題もあります。
人や場所によって、検索順位が変動することによって
従来のSEOは意味をなさなくなるという事です。
じゃ、どうすれば良いのかといえば
品質の良い情報を吐き出すことと、SNSの活用することの
2つだと思います。この事が人工知能SEO対策の一番有効な
対策だと感じました。
良いサイト、悪いサイトを人工知能が分別し学習するのは
そんなにも時間はかからないと思います。

著者名  @taoka_toshiaki

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サイトを売りたいと買いたいを結ぶサービス。

2016.06.23

Logging


サイトを売りたいと買いたいを結ぶサービス、その名は
サイトM&A・・・まんまですが、ある程度成長したサイトを
購入することが可能です。
企業レベルが売買するレベルの値段・・・。
お高いという事をお忘れなく。車が一台買えちゃうレベルの値段が
あると思ってください。このサービスはサイトのドメインを
買うというよりは、サイトのサービスも合わせて購入できちゃうので
ドメインだけ購入するよりかは断然にお高いのです。
アクセス数を上げたい場合なら
ある程度、集客のあったドメインを購入して
そのドメインからいまのドメインへリンクなどを貼るか
もしくは飛ばすなどを行えば、アクセス数は伸びます。
上記のサービスは手っ取り早くネットで商売などを
始めたい方に対して有効かと思います。

追伸 もうリンク切れになっていたので、別のリンクを貼っときます。こちらもM&Aサイトになります。

https://rakkoma.com/  

著者名  @taoka_toshiaki

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昨日の続き、cronPHP(´Д`)、一つのジョブから複数のPHPファイルを実行させる方法。

2015.06.25

Logging

<?php
//5分刻みに対して有効な無限クローン 処理が負荷の場合どうなるかは知りません。
date_default_timezone_set('Asia/Tokyo');
class cron{

    public function d_m($obj)
    {
            if($obj->m==="*")return true;
            if(preg_match("/,/",$obj->m))return $this->comma($obj->m,date("m"));
            if((int)$obj->m === (int)date("m"))return true;

            return false;
    }

    public function d_d($obj)
    {
            if($obj->d==="*")return true;
            if(preg_match("/,/",$obj->d))return $this->comma($obj->d,date("d"));
            if((int)$obj->d === (int)date("d"))return true;

            return false;
    }

    public function d_H($obj)
    {
            if(preg_match("/\*\/[0-9]{1,2}/",$obj->H)){
                $H = explode("/",$obj->H);
                if((int)$H[1]>0 && ((int)date("H") % (int)$H[1])===0)return true;
            }else{
                if($obj->H==="*")return true;
                if(preg_match("/,/",$obj->H))return $this->comma($obj->H,date("H"));
                if((int)$obj->H === (int)date("H"))return true;

            }
            return false;
    }

    public function d_i($obj)
    {
            if(preg_match("/\*\/[0-9]{1,2}/",$obj->i)){
                $i = explode("/",$obj->i);
                if((int)$i[1]>0 && ((int)date("i") % (int)$i[1])===0)return true;
            }else{
                if($obj->i==="*")return true;
                if(preg_match("/,/",$obj->i))return $this->comma($obj->i,date("i"));
                if((int)$obj->i === (int)date("i"))return true;

            }
            return false;
    }

    //曜日 0=日曜日 6=土曜日
    public function d_w($obj)
    {
            if((int)$obj->w[date("w")]===1)return true;
            return false;
    }

    public  function comma($c="",$t=""){
        if($c==="")return false;
        if($t==="")return false;
        $flg = false;
        foreach(explode(",",$c) as $cc){
            if((int)$cc===(int)$t)$flg = true;
        }
        return $flg;
    }


    public function d_command($obj){
        if($obj->command){
            exec($obj->command . " > /dev/null &");
        }
        return true;
    }

}
if ($argv[1]) {
   $filename = $argv[1];
    if(is_file($filename)){
        $jsn = json_decode(file_get_contents($filename));
        $cron = new cron();
        try {
            foreach($jsn as $obj){
                if($cron->d_m($obj)){
                    if($cron->d_d($obj)){
                        if($cron->d_H($obj)){
                            if($cron->d_i($obj)){
                                if($cron->d_w($obj)){
                                    $cron->d_command($obj);//波動拳{{{{
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        } catch (\Throwable $th) {
            print $th->getMessage();
        }
    }
}

 
この頃、ネタがないので手抜き投稿です。気づいた人どのぐらいいるのだろうか?
Qiitaに公開しました。https://qiita.com/question909/items/8f1df9b62ab4fba76243

著者名  @taoka_toshiaki

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cronPHPを作ってみた朝の続き。

2015.06.24

Logging


 
cronPHPを作ってみた朝の続き・・・たぶん、コレだけで十分かと思います(稼働させてないのでどう動くかは不明?)。仕事帰って作りました。この頃、もっと勉強しないとなと思うこの頃です。いまの自分に足りないのは間違いなく技術力です、あとタイピングとか・・・かなり遅いので生産性がかなり低いです。英語を打つのに遅すぎる・・・・。日本語はまぁまぁ早いのですけど。キーを覚えているというよりは何となく覚えているので・・・・なぜ、タイピングできるのか自分でも不思議なのです。
 

追記2022/09/06:詳しくは、こちらを参照くださいませ

<?php
//5分刻みに対して有効な無限クローン 処理が負荷の場合どうなるかは知りません。
date_default_timezone_set('Asia/Tokyo');
class cron{

    public function d_m($obj)
    {
            if($obj->m==="*")return true;
            if(preg_match("/,/",$obj->m))return $this->comma($obj->m,date("m"));
            if((int)$obj->m === (int)date("m"))return true;

            return false;
    }

    public function d_d($obj)
    {
            if($obj->d==="*")return true;
            if(preg_match("/,/",$obj->d))return $this->comma($obj->d,date("d"));
            if((int)$obj->d === (int)date("d"))return true;

            return false;
    }

    public function d_H($obj)
    {
            if(preg_match("/\*\/[0-9]{1,2}/",$obj->H)){
                $H = explode("/",$obj->H);
                if((int)$H[1]>0 && ((int)date("H") % (int)$H[1])===0)return true;
            }else{
                if($obj->H==="*")return true;
                if(preg_match("/,/",$obj->H))return $this->comma($obj->H,date("H"));
                if((int)$obj->H === (int)date("H"))return true;

            }
            return false;
    }

    public function d_i($obj)
    {
            if(preg_match("/\*\/[0-9]{1,2}/",$obj->i)){
                $i = explode("/",$obj->i);
                if((int)$i[1]>0 && ((int)date("i") % (int)$i[1])===0)return true;
            }else{
                if($obj->i==="*")return true;
                if(preg_match("/,/",$obj->i))return $this->comma($obj->i,date("i"));
                if((int)$obj->i === (int)date("i"))return true;

            }
            return false;
    }

    //曜日 0=日曜日 6=土曜日
    public function d_w($obj)
    {
            if((int)$obj->w[date("w")]===1)return true;
            return false;
    }

    public  function comma($c="",$t=""){
        if($c==="")return false;
        if($t==="")return false;
        $flg = false;
        foreach(explode(",",$c) as $cc){
            if((int)$cc===(int)$t)$flg = true;
        }
        return $flg;
    }


    public function d_command($obj){
        if($obj->command){
            exec($obj->command . " > /dev/null &");
        }
        return true;
    }

}
if ($argv[1]) {
   $filename = $argv[1];
    if(is_file($filename)){
        $jsn = json_decode(file_get_contents($filename));
        $cron = new cron();
        try {
            foreach($jsn as $obj){
                if($cron->d_m($obj)){
                    if($cron->d_d($obj)){
                        if($cron->d_H($obj)){
                            if($cron->d_i($obj)){
                                if($cron->d_w($obj)){
                                    $cron->d_command($obj);//波動拳{{{{
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        } catch (\Throwable $th) {
            print $th->getMessage();
        }
    }
}

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.

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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