ChatGPTにコーディング能力でも敗北しました この前、ChatGPTに文章能力で敗北したというブログ記事を書きました。 今回は、文章に続いてコーディング能力でも完全敗北したという話です。 きっかけは、以下の妻の「複数ページのPDFを1つずつ別ファイルで保存する作業を自動化するプログラム」のお願いです。 単純作業が辛いから、アレをあーしてこーしてくれるプログラム書いて😥と思いついちゃったので、いつもなら @karaage0703 先生に言うんだけど、絶賛社畜中で毎日遅くて可哀想なので、仕事増やしても良いかしらと一応気を遣っています。でも私も(確定申告しんどすぎて)発狂しそう笑。— ねこじすた (@necogista) March 9, 2023 いつもなら、妻に尊敬してもらうために頑張ってプログラム作るのですが、その日は仕事のトラブルで帰宅が11時過ぎ。ご飯食べてお風呂入ったら深夜1時

メンタルダウンの危機 少し前から、色々な事情で職場が変わったのですが、全くうまくいっていません。色々理由はあり、正直うまく説明することすらできない状態なのですが、無理やり言語化して3つのポイントに絞ると以下になりそうです。 今までと全く逆の方向性の考え方が必要とされる 今までやったことなく、向いてない業務 職場で自分が必要とされていると全く思えない 結構辛くて、一時期は深刻で、夜うまく眠ることすらできなくなってしまいました。 これはマズイなと思い、色々メンタルを守る方法を調べて実践してみました。なんとかある程度回復することができたので、効果あったかなと思えることをまとめてみたいと思います。 ちなみにあくまで専門家でない、個人の体験談ですのでその点はご了承ください。 メンタルを守るための方法 その日にあった「良かったこと」を3つノートに書く 今までは、「今週やることノート」を以下のようにまと

文章を書く方法 あくまで、「良い文章を書く方法」でも「文章を書く極意」でもなく「（普通の）文章を（普通に）書く方法」です。 20年以上ネットに文章を書いたりしているうちに、いつのまにか商業誌に数十本寄稿したり、書籍も数冊出したりしていました。あんまり意識していなかったのですが、ひょっとしたら自分はある意味、作家に近いのかもしれません（ご飯は食べてないので、プロ作家ではなく、セミプロかハイアマというところでしょうか）。 「ということは、少しは上手な文章を書けたほうが良いのかな？」と思い、最近いくつか文章術の書籍を読み漁っています。「今さら！？」という声が聞こえてきそうですが、そうです、今さらです。本を出す前に読めよって話ですよね。『鬼滅の刃』なら、鱗滝さんに「判断が遅い」と10回くらい殴られているところです。 遅いながらも、文章術の本は20冊くらい読みました。その上で、自分が思う「文章を書く

「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 Visual Studio Codeの教科書 Visual Studio Codeの教科書を購入しました。基本的な使い方から拡張機能の作り方まで、広く押さえられていました。 プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書 (Compass Booksシリーズ) 作者:川崎 庸市,平岡 一成,阿佐 志保発売日: 2020/04/30メディア: Kindle版 自分は拡張機能作りには興味なかったのですが、思わず手を伸ばしたくなりますね。拡張機能作りまで興味ある方にとってはかなり良い本ではないかと思います。 本を読むと、色々改めて発見があったのと、拡張機能一回

Pythonの勉強をしています 今年の2月29日「PyCon Mini Shizuoka」というイベントでキーノートスピーカーとして登壇予定です（詳細は以下参照下さい）。 キーノートスピーカーを引き受けたものの。よく考えると、私はPythonがあんまり分かっていません。「これは、幾ら何でもまずいのでは？」というお気持ちになりました。そこで、今年の年末年始を中心にPythonの本をいくつか読んで、PyConの議論についていけるように、少しでもPythonへの理解を深めておくことにしました。 学んだことは、折角なので以下のQiita記事にまとめていきます（随時追加中）。 この記事では、学習に使用した本と、簡単な感想を書いてみます。興味ある方は参考にしてみて下さい。 私のブログから買うのが嫌だ！という人は、タイトルをコピーしてAmazonで検索してもらえば大丈夫ですし、もちろん買わなくても大丈夫

最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu

福井県の珍スポット「ワンダーランド」に行ってきた 久しぶりにB級スポット（珍スポット）探索です。福井県にゲーム合宿（以下記事参照）に行った際、すぐ近くに「ワンダーランド」があることが分かりました。 「ワンダーランド」はB級スポット好きな人にとっては、ディズニーランドに匹敵する超有名スポットです。 見逃していたのは不覚！と思い調べたら、どうも閉鎖しているとの情報が多数あります。この分野で著名なサイト「珍スポット100景」でも、閉鎖したと書かれています（下記参照）。 ただ公式サイトは生きていいて、「セグウェイ」と「グラウンドゴルフ」が営業中となっています。 情報からすると絶望的ですが一縷の望みを託し、行ってきました。 というわけで、以下レポート続きますが、肝心の営業時間に関して、結論だけ書いておくと2019年3月時点で「セグウェイ」と「グラウンドゴルフ」は絶賛運営中です。営業状況に関してのみ詳

初代ゲームボーイを買いました 最近、任天堂の「横井軍平」さんの本を読んだりしているうちに、無性にゲームボーイが懐かしくなってしまいました。 そしたら、なんと近所のリサイクルショップで美品のゲームボーイが1280円で売っているではありませんか！ ゲームボーイが1280円で売ってるけど、結構安いのじゃない？迷うな pic.twitter.com/IpGErItFNH— からあげ (@karaage0703) 2018年9月23日 ゲームボーイ世代なので、初代ゲームボーイはかなり遊んだ記憶があります。懐かしさもあり、思わず買ってしまいました！ ただ、このゲームボーイ、左端の縦ライン（ドット）が抜けていて、まともに遊べない状態だったのですよね。 縦ドットが抜けている様子（左の方ね） これは無理かなーと思っていたら、私のアップしたゲームボーイ画像をみたフォロワーさんから天のお告げが！ 縦線抜けも直し

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 VS CodeにVimから乗り換えようと思った 普段、プログラムを書くためのエディタは3年くらい前からVimを使っています。 軽量ですし、大体どんなマシン（OS）でも入れられるので、プラグインとか色々入れて機能拡張していました。ただ、デバッグとか色々辛くなってきたので、IDEのエディタもまた使ってみようかなと思い、最近評判の良いVS Code（Visual Studio Code）に手を出しはじめてみました。 この記事では、VS Codeに入れている拡張機能を自分のメモがわりに書いておきます。 なお、VS Code自体のインストール方法は割愛します。以下公式サイト参照下さ

災害に備えることにしたきっかけ 関西方面への大きな台風や、北海道での地震など大きな災害が立て続けに起こっています。私は、愛知県という南海トラフ大地震という来る来る詐欺にあっている地域に住んでいます。今までは「まあ、起こったら死ぬだけっしょ」っと軽い気持ちでいたのですが、家族もいるので、いよいよ災害に備えを改めて考えることにしました。 防災セットの大きな考え方 南海トラフ的な災害に備えて、防災セットを揃えることにしました。いくつか自分のポリシーというか考え方をあらかじめ表明しておくことにします。なんとなく。 自分で考えて1から揃える お手軽に揃えるパックもあるのですが、色々調べるうちに、防災のセットの内容は住んでいる地域、家、家族構成や災害リスクの考え方によって大きく異なるなと思うに至りました。あと、自分で何故それが必要かということを考えて揃えた方が、いざというときちゃんと活用できそうな気が

髭剃り買い替えたかったので聞いて見た 髭剃り（ひげそり）を買い替えたいなーと思ったのですが、何がよいか調べてもよく分からなかったのでTwitterで聞いて見ました（もう3ヶ月以上前の話ですが）。 髭剃り買い換えようと思ってます。剃り残し多めなのでオススメの髭剃りある人教えてくれると嬉しいです！ 特にブランドとかこだわりは無いです。そんなに高いのを買う気はないですが、ものすごい良いものならお高めでも買っちゃうかも！？— からあげ=タベタイナ (@karaage0703) 2018年3月5日 そしたら、みんな優しく色々教えてくれました！ありがとうございます！ ブラウンのクールテックというのを使っているんですが、肌に当たる部分が冷たくなって、しっかり剃ってもカミソリ負けを防いでくれるのでなかなかいいです！現行のラインナップから外れてるみたいですが、楽天とかオンラインではまだ売ってるかもしれません

モテるために電子工作を始めた電子工作ユニット「ギャル電」 みなさんは「ギャル電」をご存知でしょうか？ドンキでarduinoが買える時代が夢という電子工作ユニット、それが「ギャル電」です。ArduinoやRaspberry Piという手軽にプロトタイピングできるデバイスが増えたとはいえ、電子工作ってまだちょっと身近に感じられない人も多いと思います。 そんな垣根を、ブルドーザーで跡形もなく破壊してしまうのが「ギャル電」です。一部界隈では話題沸騰の「ギャル電」、まだ知らないという方も多いと思いますので、今回はそんな「ギャル電」を紹介したいと思います。 ギャル電へのインタビュー記事 過去の「ギャル電」へのインタビュー記事をまとめてみました。全記事読んで欲しいですが、ここでは記事から印象に残ったフレーズを抜粋していきます。それだけで「ギャル電」の特異性やバイブスが伝わると思います。 いまこれまた話題

Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…

新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ

TensorFlow + Kerasが便利 ディープラーニングをするとき、TensorFlowと合わせて使うと便利で有名なのがKerasというライブラリです。Kerasの使い方に関しては、ほけきよ（id:imslotterさん）の以下記事が非常に参考になります。 なので、基本的なことは上記記事を読んでもらうとして（激しい手抜き）、今回は、手っ取り早くKerasを使うとMacやRaspberry Piで画像認識がどれだけ簡単にできてしまうのかということを紹介してみたいと思います。 MacでTensorFlow + Kerasを使った画像認識 環境設定 必要なライブラリは以下です。 Python3(Anagonda3) TensorFlow 1.4.0 Keras 2.1.2 opencv-python 3.3.0.10 Python2でも出来た記憶がありますが、以下でh5pyをインストールし

自宅のネットワークが遅い 最近（2017年の12月）に、たまに家のネットワークが遅いなと思うことが多くなってきました。妻からも同様の不満が上がってきたので、間違いないようです。 ネットワーク不調は、引越し早々もあったので今回で2度目です。早速、前回と同様に以下サイトでスピードを測定しました。 ------ BNRスピードテスト (ダウンロード速度) ------ 測定サイト： http://www.musen-lan.com/speed/ Ver5.6001 測定日時： 2017/12/16 11:43:00 回線/ISP/地域： -------------------------------------------------- 1.NTTPC(WebARENA)1： 302.51Kbps (37.63KB/sec) 2.NTTPC(WebARENA)2： 337.25Kbps (42.

Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記

Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tensorflow-pi」を紹介させていただきました。 ただ、READMEだけ見ても、意味不明な英語で良くわからないと思いますので、今回は実例を交えながらこのソフトの使い方を紹介しようと思います。 例題ですが、以前ネットで話題になった「ロボホン」の幻の顔認識機能があります。詳しくは以下参照下さい。 開発決定！というニュースは話題になったものの、その後続報がとんと聞かれません。そもそも技術的に不可能なんじゃという噂も聞こえてきたりしました。 奇しくもロボホンとRaspberry Pi

ルンバを買ったので早速改造してみることにしました ずっと欲しかったルンバを購入しました。 ルンバ 606 アイロボット ロボット掃除機 高速応答プロセスiAdapt搭載 ゴミ検知センサー 自動充電 ペットの毛 フローリング 畳にも ブラック R606060 アイロボット(IRobot)Amazon 注：動作確認したのはルンバ622でしたが、すでに品切れのため、同じ600シリーズで安価な606を代わりに紹介しています 目的はもちろんお掃除してもらうことなのですが、やはりルンバを買ったら色々いじりたくなってしまいますね。というわけで、サクッとRaspberry Piでルンバをコントロールしてみることにしました。 方針は以下です。 Raspberry PiとROS(Robot Operating System)を使う 普通に掃除機としても使うので、基本的に元に戻せない改造はしない ROSに関して