美味しい（と思う）ハンドドリップコーヒーの淹れ方
元コーヒー屋さんです。皆さんにコーヒー沼にハマってほしいため、美味しい（と思う）コーヒーの淹れ方を記します。 ▼コーヒーの淹れ方 ハンドドリップ、サイフォン、エアロプレス、フレンチプレスエスプレッソマシン、水出しとありますが、今回はハンドドリップです。ハンドドリップとはコーヒー粉をフィルターに入れ、上からお湯を注ぐことで抽出する手法です。フィルターにはペーパー（紙）、ネル（布）、金属がありますが、まずはペーパーがおすすめです。 ペーパー：油分が紙に吸収されてしまうが、お手軽。 ネル：油分が多く抽出されるが、お湯の淹れ方やネルの保存方法が面倒。 金属：多分美味しく淹れられると思うけど、使ったことがないのでわかりません。 ▼必要器具 グラインダー：必須。まずは手挽きのものでOK。コーヒー豆は粉にした瞬間から酸化劣化が始まるため、豆での保存がマスト。おすすめはカリタのナイスカットミルだけど高いで
Things on Stage─パフォーマンス作品における開発と実践─
筆者らは2005年ごろよりアートパフォーマンス作品の制作に携わるようになり，2010年ごろからはエンタテインメントの領域でも活動を続けている．主にテクノロジーを用いた舞台・ステージ表現を開発，実践してきたが，それらは映像表現だけによらず，物理的なオブジェクトや装置を伴うところが大きな特徴の1つである．本稿では，過去に筆者らが実践した具体的な事例を，作品に用いた物理的なオブジェクト・装置に着目して「空中移動体」「飛翔体」「地上移動体」「発光体」という4つのカテゴリで総括し，その表現の狙いや，実装手法・制作手法とその工夫点などについて述べる．これらは技術を見せるためのものではなく，新しい演出や表現を支えるものである．そのためには高い安定性・確実性が必要であり，開発したハードウェアの検証，ソフトウェア・シミュレータの機能の充実，人と物・技術の融合した演出の制作環境の整備も積み重ねてきた． 1．は
音響信号処理言語"Faust"の勉強会に参加してきました - 情弱
はじめに 先日、こちらの勉強会に参加してきました。 faust-jp.connpass.com "Faust"は関数型音響信号処理言語で、慣れれば爆速でDSPアルゴリズムの試作・検討ができるようです。 しかしながら、日本語による情報はまだまだ少ないのが現状とのことなので、 勉強会に参加したばかりで言語仕様もほとんど理解できていない状態ではありますが、 ざっとFaustを触ってみた感想などをここに残しておこうかと。 Faustのここがすごかった ・記述量が少なくてすむ 例えば下記のような、エコーエフェクトの実装を考えてみます。 これを以下のようにFaustで記述してみました。 一方、これと同様のものをC++ & JUCEで記述してみると以下のようになるでしょうか。 その差は一目瞭然ですね。。。なるほど。 ・出音の確認が容易 では、先に書いたFaustのコードの出音を確認してみます。 方法はい
ossia | Open Software System for Interactive Applications
A free and open-source sequencer A free, open-source, cross-platform intermedia sequencer for precise and flexible scripting of interactive scenarios. Control and score any OSC-compliant software or hardware: Max/MSP, PureData, openFrameworks, Processing… Download An intermedia sequencer Sequence various kinds of media in an intelligent timeline: Playback most audio formats, with support for multi
コナミの音楽は教科書、GBAは再評価すべき…日本の「チップチューン」立役者が語る、音楽史に無視された“ピコピコ音”の電子音楽史【『チップチューンのすべて』hally氏】
そんなマニアックそうな音楽が……と思うかもしれないが、既にチップチューンは音楽ジャンルとして確立したものだ。例えば、今やゲームサントラにおいてもチップチューンアレンジは人気を博している。さらにはJ-POPやクラブのシーンでも頭角を現してきた。そう、今やチップチューンは若い人には新しく、そしてファミコン世代の人には懐かしく映る音楽として、幅広い世代で親しまれ始めているのだ。 しかし、このチップチューンが一体何かを本気で定義しようとすると、なかなか大変だ。この存在を知っている人でも、実は「ファミコンの様な音楽」という言葉以外で説明できることは少ない。 『チップチューンのすべて All About Chiptune: ゲーム機から生まれた新しい音楽』（誠文堂新光社・2017） （画像はAmazonより） そこで今回、電ファミニコゲーマー編集部は、ゲーム音楽史／ゲーム史の研究家であるhally氏に
Let’s EncryptのSSL証明書で、安全なウェブサイトを公開 | さくらのナレッジ
安全なウェブサイトを公開するため、無料で利用可能な Let's Encrypt の証明書を使う方法をご紹介します。Let's Encrypt の背景とSSL証明書の自動発行をはじめ、CentOS 7 上の Nginx ウェブサーバを SSL に対応する方法、そして、証明書を自動更新する方法を見ていきましょう（所要時間10～20分）。 なお、Let's Encrypt については既に中津川さんの記事「すべてのWebサイトの暗号化を目指すLet's Encryptを試す」で取り上げられていますが、今回は新しいクライアント certbot-auto を使う方法や、証明書の自動更新の仕方をとりあげます。 こんにちは！こんにちは！ みなさん、はじめまして。さくらインターネットの前佛雅人（ぜんぶつまさひと）です。さくらのナレッジに何か書け（業務命令）ということで、皆さんがサーバをより活用できるよう、ナ
勤め人からフリーライターになって3ヶ月目の月収を公開するよ - 雑記ぶろぐ！
どうも、明石照秋です。 今年も早いもので残すところ数日になってしまいました。思えば、今年1年は激動の年で・・・ はい、こんな堅苦しい＆必要ない前置きは放っておいて、とっとと本題に入りましょう。 自分は今年の8月から副業としてライター業を始め、10月からはフリーライターとして活動しています。そこらへんの経緯とかはコチラ→ 副業でクラウドソーシングを始めたら1か月半で20万円稼げた話 専業になる前にも一度収入報告をしたんだけれど、もう一度ここで月収報告をしようと思います。 理由は・・・いろいろあるけれど、今年ももう終わりだし、来年からはまた少し違うことに注力しようと思っているので、その節目としてこのブログに残しておこうかなぁ、なんて考えたからです。 まぁ、それだけならそれこそチラシの裏にでも書いてろって感じなんですが、本音を言っちゃうと自慢ですよね、ええ。承認欲求の塊です、ええ。 前回も自慢目
Webでのライブ動画再生の基礎知識について - console.lealog();
知ってることを自分の中で整理するためのメモです。 知ってることしか知らないしそこまで使い込んでないので、間違ってる可能性は多いにありです。 動画配信とライブ配信 Webで動画を配信するには2つのパターンがある 完成した動画ファイルをまるっと取得して再生するか 動画ファイルの一部を「逐次」取得して再生する（ストリーミング）か クライアントサイドとしては、サーバーにあるメディアを逐次取得するだけなので、そういう意味での違いはない 今回の記事は後者の方法について Web = HTTPベースのストリーミング用にいくつかプロトコルがある HDS(= HTTP Dynamic Streaming) HLS SS(= Smooth Streaming) MPEG-DASH このうち、HLS / MPEG-DASHが最近の主流の2つ だいたい似たような仕組みになってて、ざっくりAdaptive Strea
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね！ ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
Real AdaBoostについて - プログラムdeタマゴ
画像処理の話でAdaBoostについて解説も真ん中ぐらいでしようと思っていたけどReal AdaBoost*1をやったので、忘れないうちにメモ。AdaBoostは知っている前提。順序？HP作ったときに綺麗にまとめるから良いんだょ！（たぶん AdaBoostとの違い AdaBoostの弱識別器の出力はTrue or Falseの2つ。（一般に{+1,-1}) それに対して、Real AdaBoostのRealが示すように、実数値の出力を行う。 なお、詳しく知らなかったときの私が、Real=on timeかと思っていたなんて事は地球の自転が反転してもあり得ません。ええ、ありませんとも。私は嘘は決して断じて何があってもつきません。 弱識別器の出力 一般的なAdaBoostの弱識別器は、入力xを受け取ったら、xに何らかの処理を施して、{+1,-1}を出力します。（閾値より大か小かというのが最も単純
「バッハっぽさとは何か？」をAIに理解させることを可能にする330曲・100万音分のデータセットが公開される
By grfx_guru 人間は音楽を聴いて「この曲はバッハの作曲だな」や「このフレーズはモーツァルトに似ている」といった分析を行うことが可能です。その際には脳の中で音の高さや長さを分析して自分の記憶と照合して……という処理が行われているわけですが、コンピューターにも同様の能力を可能にさせるための詳細なデータセットが公開されました。 What makes Bach sound like Bach? New dataset teaches algorithms classical music | UW Today http://www.washington.edu/news/2016/11/30/what-makes-bach-sound-like-bach-new-dataset-teaches-algorithms-classical-music/ 2016年11月、アメリカ・ワシントン
ニューラルネットワークの基礎を初心者向けに解説してみる｜迫佑樹オフィシャルブログ
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 先日の大学の講義でニューラルネットワークを扱ったのですが，それがめちゃめちゃわかりやすかったんです． そこで，ニューラルネットワークの基礎の基礎を，高校生でもわかる簡単な数学だけを使って解説してみようと思います． 理解のしやすさを念頭に置いたので，ニューラルネットワーク・機械学習を専門に学ばれている方からすれば違和感を感じる表現もあるかもしれませんがご了承ください． ニューラルネットワークとは よく聞く，ニューラルネットワークなのですが，一体何なんでしょうか？ これは，とてもざっくり説明すると，人間の脳の仕組みをコンピュータに適用したものです． 人間の脳には，ニューロンと呼ばれる神経細胞があります． このニューロンは，他のニューロンから信号を受け取ったり，信号を受け渡したりすることによって，情報を処理しています． つまり，こ
Web Audio / Web MIDI にまつわる時間管理の話（１） - Webにおける3種類の時刻 - Qiita
はじめに 基本の「き」でありながら、なかなかどうして簡単にはいかない時間管理について少し掘り下げてみようと思います。そしてカレンダーのほうに空きもあるので、欲張らずに何回かにわけて書いてみようと思います。今回は時刻について。 Webから見える時刻 Date.now() デートなう(^o^)v いわゆるUNIX時間、1970年からの経過時間をミリ秒単位で表現した数値です。現在時刻に紐付いているため、時計をずらすと戻ることもある（はずの）ふわふわタイムです。 performance.now() DOMHighResTimeStampを返してくれます。これは現在のWindowで実行コンテキストを生成した瞬間からの経過時間をミリ秒単位で表現した数値です。ざっくり言えばページを開いてからの経過時間。リロードすれば0から数えなおしてくれますし、現在時刻とは独立しているため、時計をずらしても影響を受けず
katatema.js - ✘╹◡╹✘
次のようなコードを書いて、 import React from "react" export default () => <div>Hello!</div> 次のようなコマンドを叩くと、 katatema build 次のようなファイルが生成されるという、katatema というツールをつくった。 <!DOCTYPE html> <html> <head> </head> <body> <div>Hello!</div> </body> 最先端の消耗 前に キーボードショートカットをカスタマイズするブラウザ拡張 - ✘╹◡╹✘ で、こういうことを書いた。 id:moznion へ、寒い日が続きますがお元気ですか。ともあれChrome拡張を1つこさえれば、大の大人が寄ってたかってモダンと言い合う類のものが一通り学べるだろうと思います。 最近のJavaScriptの周辺環境は大変で、何をやるに
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
統計の素人だけどPythonで機械学習モデルを実装したい、そんな人のための第一歩 - Qiita
はじめに 『統計にそんなに詳しくないけど、機械学習とかのモデルを自分で実装してみたい！』 ってことよくありますよね？ 『そんなこと全くないわー（#^ω^）』って思った人も素直になってください。 絶対に一度は思ったことがあるはずです。 とくにPythonでロジスティック回帰を実装したいと思ったことがある人は多いと思います。 多いはずです。 ここでは、統計の知識をヌルくと説明しつつPythonで実際に動くLogistic回帰モデルを実装します。 統計に詳しくない方でも無理なく出来るよう、統計の説明➔実装 を1ステップづつ進められるようにしました。 なんでかんで、統計モデルとか機械学習も自分で実装しながら覚えると効率がよかったりします。 この記事の対象読者 基本的にはデータサイエンスに多少興味ある方向けです。 ロジスティック回帰って聞いたことあるけど、よくわからん 上司がロジスティック回帰でクラ
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Need a more algorithmic definition of AudioWorkletNode lifetime · Issue #1079 · WebAudio/web-audio-api
https://github.com/tksupercollider/Meetup_SuperCollider_Studies/blob/master/TidalCycles-Guide-Japanese-Translation/Tidal-the-guide.md
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