自分が本を書く側に回ったからか、あるいは研究費で本を買えるようになったからか、はたまた帰国してから簡単に本屋に行けるようになったからか、この1-2年ほどは読書熱、特に小説以外のノンフィクション、人文書の読書熱が圧倒的に上がっている。今年からはそれが高じて、同年代の色んな分野の研究者と編集者を誘って2ヶ月に1回ほど、人文書の読書会（とその後の飲み会、あるいはこっちがメイン）を開催している。これがまた楽しい。 とはいっても依然として小説もわりと読んではいるので、今年読んで面白かった本をノンフィクションと小説に分けて紹介したい。なお、自分の専門分野の本は除外している。 ノンフィクション編 前田隆弘『死なれちゃったあとで』中央公論新社、2024年 今年読んだ本で一番心に残ったのは、これかもしれない。タイトルの通り、筆者の周りで亡くなった人について、その前後の話とか回想を書いたエッセイ本なのだが、人

最近読んだ本の中で、高瀬隼子さんの「水たまりで息をする」が抜群に面白かった。 ある日、夫が風呂に入らなくなったことに気づいた衣津実。夫は水が臭くて体につくと痒くなると言い、入浴を拒み続ける。彼女はペットボトルの水で体をすすぐように命じるが、そのうち夫は雨が降ると外に出て濡れて帰ってくるように。そんなとき、夫の体臭が職場で話題になっていると義母から聞かされ、「夫婦の問題」だと責められる。夫は退職し、これを機に二人は、夫がこのところ川を求めて足繁く通っていた彼女の郷里に移住する。川で水浴びをするのが夫の日課となった。豪雨の日、河川増水の警報を聞いた衣津実は、夫の姿を探すが――。 水たまりで息をする (集英社文庫) 作者:高瀬 隼子 集英社 Amazon 浄水場から都市の配管を経由して蛇口から出てくる水道水を「ケガレ」と感じる男の話と聞くと、鈴木光司が「仄暗い水の底から」で表現した水にまつわる恐

写真とSNSが一体になってしまったところから考え直していいかもしれないし、僕は写真とSNSを引き剥がす時期にきたんじゃないかと感じてる。 少なくとも写真に纏わりついてしまった「即時性」は引き剥がしていいと思う。 https://twitter.com/VP_Analogue/status/1770023306835669488 こんなことをXに呟いたら思いのほか多くの反応を頂くことになった。SNSに流れてくる写真に対して僕が感じている違和感と似た感情を実は多くの人が持っているのかもしれない。 深く考えずに感じたことを生焼けのままネットの海に放流したこの呟きの背景には、撮る目的とかパッションがSNSに占領されてしまった結果、世の中の写真と撮る人の価値観がおかしくなってしまったのではないか？という漠然とした思いがあった。 面白い写真を撮る人は変わらず一定数いるけれどSNSに流れてくる写真はあま

仕事でも観光でもなくただビジネスホテルに一泊する。 pha.hateblo.jp こちらの記事をキッカケにこれまで何度かビジホダラダラをやってきた。で、今回は日帰りでアパホテル〈京都祇園〉EXCELLENTに滞在してみた。 11時-17時で料金は4000円。そこからさらにポイントとクーポンを併用して、2000円になった。閑散期とはいえかなり安上がりである。 これまでは京都駅周辺のアパホテルを使っていたが、今回は値段が安かったので祇園のアパホテルを選択してみた。八坂神社の目の前にあり、立地がすごい。建物自体は古くて、ロビーは狭かった。たぶん普通のホテルをアパが買い取ったのだろう。 11時にチェックイン。廊下を歩いてると掃除機の音などしていたが、部屋に入るとそれほど気にならず。フロントの人が気を使ってくれたのか一番奥の部屋だった。内装はアパっぽさがなくて一昔前のビジネスホテルって感じだ。 色々

今年の行動指針は捨てると止める。 このブログでも紹介したジョナサン・マレシック著「なぜ私たちは燃え尽きてしまうのか」の中で引用されている「雑用の渋滞」という概念をもう一度振り返ってみると、ここ数年の僕は子育てと仕事に忙殺されて明らかに雑用が大渋滞を起こしていたし、批評と論争ばかりのSNSを眺めていつの間にか感情の渋滞にも巻き込まれていた。 雑用が渋滞を起こすまで膨れ上がってしまったのは、テクノロジーの進歩の結果なのだ。 買い物もイベントの予約もネットでできるようになったし、昔よりも単位時間あたりに実行できるタスクが増えている。本来ならばそれは可処分時間になり人は雑用から解放されるはずだったのに、この世界は余暇の時間を楽しむことではなく生産性を上げることに向かってしまった。 20年前は3人でやっていた仕事はいつの間にか1人でする仕事になり、「セルフケア」や「自分の機嫌は自分で取る」なんて耳障

アラサー既婚の男です。 家や車以外に一人きりになれる空間が欲しい。 家には自分の部屋はあるけど誰にも知られていない一人になれる空間がほしい。 別に悪いことをしたいわけじゃないけど、一人きりでじっとしたり、ぐったりしたり、本を読んだりするだけのためにそういう空間がほしい。 社会とか世間とかそういうものを一時的に切り離すための時間を得るために、そういう空間を手に入れたい。 安いアパート借りるしかないのかな。

私は基本的に「夜型」である。 学生時代はまともに朝起きていたのに、それからの年月でいつ、どういうタイミングでこんな生活リズムになったのか。きわめて不本意である。 夜に活動したくなるのは、普通に考えれば、昼に満たされなかったものを埋め合わせるためだ。最近は「リベンジ夜更かし」という言葉もある。私の場合は実家暮らしのせいで、ほかの家族の活動が夜静まるまで自分らしい時間を持てないから、とも言い訳しておきたい。 世の中には自由業で思いきった昼夜逆転生活を送る人もいるようだが、そこまではしたくない。ほんものの太陽の光をある程度は浴びたいし、なにより、在宅で働く私にさえたまに発生する外向きの用事――社会とのわずかな関わり、友人関係――などにこれ以上支障を来たしたくない。「朝活」にだって憧れる。 つまりライフスタイルを「朝型」に近づけたいのに、生来の体質が夜好きなのか、一向に改められる気配がなく煩悶して

フーリエ変換は音声データに対して用いられることが多い手法だけど、画像データにも応用が効く。 音声データの場合、フーリエ変換を使うことで時間領域の情報を周波数領域の情報に直せる。 それに対し、画像データでは空間領域の情報を周波数領域の情報に直すことになる。 つまり、画像データの濃淡が複数の波形の合成によって作られていると見なす。 今回は、画像データをフーリエ変換して、周波数領域の情報にフィルタをかけたり元に戻したりして遊んでみる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G5033 $ python -V Python 3.7.7 もくじ もくじ 下準備 周波数領域の情報を可視化してみる ローパスフィルタ (Low Pass Filter) をかけて復元してみる

ストリーミング再生風。 成果物 Python.Noize.201708271752 実行 $ cd src/ $ python main.py ... ========== Noise Player ========== [w]hite, [p]ink, brow[n], [b]lue, [v]iolet: デフォルトではピンクノイズが再生される。途中で変更可能。 ポイント 各ノイズを生成できる（ホワイト、ピンク、ブラウン、ブルー、バイオレット） 再生中でもCUI入力を受け付ける。入力して数秒後、入力したノイズ音に切り替わる（マルチスレッド） 色々やってみた ファイル 概要 main.py ノイズを再生しつつ、ノイズ色を指定できる。スレッドを正常終了できない。 main_loop.py 無限ループ版 main_async.py 非同期版（音が汚く正常に再生されない） main_callba

2021 10/27 「will-ill」「掌の世界」を追加しました。 たまに質問いただくので凛として時雨のTKがよく使うコード進行について軽くまとめました。(特にサビ) 最初の解説部分以外は自分用にワードにまとめてたやつをコピペしただけなので簡素ですが、作曲などしてる方のちょっとした参考になれば嬉しいです。 TKの曲耳コピしたいけどコード譜も弾いてみたもない！ってやつはこの下で紹介してる進行を適当に当てはめていけば多分どれかしら当たるのでめっちゃ耳コピ早くなると思います() 暇な時に随時更新します。 ※自分が実際に耳コピした曲はリリースされている楽曲のうちの半分くらいなので、該当していても例としてあげれてない楽曲は沢山あると思います。 ※基本的に何か明記がない場合はサビのコード進行についてです。 軽い解説 はじめに、軽くTKの作曲方法の傾向について僕なりに感じていることを記します。 まず

以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？　という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ

近年のポケモンＧＯブームを受けて、これからポケモンを始めてみたいと思った方向けに、おすすめソフトのご紹介記事を書いています。 www.yumekichi-blog.com その中で"ポケモンの世代間の移動"を１つのポイントとして上げています。 これは端的に言えば「昔のソフトで育てた愛着のあるポケモンやレアなポケモンなどを、新しいソフトに連れていける」という機能です。昔からのファンやキャラクターへの愛着を大事にする、非常にユーザーフレンドリーな素晴らしい機能だと思っています。 ただ問題はやり方が非常にわかりにくい。どの世代から動かすかによっても機能や必要な物が違います。 僕も最近久々にやって色々調べてみたんですがはじめのうちは「ググれと言われてもググってもよくわからん」というのが本音でした。せっかく色々調べたので、今回はポケモンの世代間移動についてまとめてみました。 ＜目次＞ ポケモンの"世