●チャーハン 作るのが簡単なわりに奥が深く楽しい。中華屋に行くと必ずあるので研究もしやすい。できるだけパラパラにするというゴールが明確なのもハマる理由の一つだ。しかしタイ米に手を出しはじめたところで独身男性たちは「あれ、パラパラだからといって美味しいとも限らんな」と気づく。タイ米を日本米に3割くらい混ぜると良い塩梅になる、と気づくころには飽きてしまい、手元には大量のタイ米が残る。ラードや鶏油など油にこだわると深みが出るのもおもしろいポイントだ。 ●カレー 日本的なカレーを追求する人と本格的なスパイスカレーを追求する人で分かれる。俺は日本的なカレーを追求していた。日本的カレーは隠し味と具にこだわれるポイントが存在する。隠し味はいろいろ入れ過ぎると味がよくわからなくなるし、物によっては逆効果であったりもする。個人的に間違いない隠し味はインスタントコーヒーだ。味や香りに深みが出て、それでいてコー

哲学者コウ・メダユー @koume_philo 一般に流布している言説だが、北斎の描く波は、ハイスピードカメラで捉えた波と似ているという。映像技術の発達が波の仔細を明らかにする以前に、北斎は波を鋭く観察していた。一方、小梅氏は波をさらに観察し、北斎とも異なる鑑賞方法としてちゃんちゃんこが「ふぁふぁ」している様を波に見出すのだ。 twitter.com/dayukoume/stat… pic.twitter.com/7ibRkzphsn 2022-11-14 23:45:31 哲学者コウ・メダユー @koume_philo 芸人、コウメ太夫氏の持ちネタであるチクショー！において、“〜と思ったら、〜でした”というフレーズが頻出する。 この何気無いフレーズは我々に人類史における地位転変―天動説から地動説への転変など―を思い起こさせる。 一体、小梅氏は何を伝えようとしているのか。 哲学的視点だけで

10万件以上の物件データを学習したのにクソ失礼にも家賃69万の物件に対して28万だと査定した機械学習モデルは何を考えているのか。Python機械学習lightgbmSHAP こちらの記事をご覧いただきありがとうございます。 ちゃんと内容が伝わるようなタイトルを考えたらラノベみたいになってしまい、かえってわかりにくい気がしてきました。 以前からいくらかSUUMO物件について機械学習を用いたデータ分析を行っています。 今回は、10万件以上の物件データを与えてなかなか高精度な家賃予測が可能となった機械学習モデルが、クソ失礼にも家賃が安いと査定した高額物件がいくらかあったので、何を考えてクソ失礼な査定となったのかを調べます。 もしかしたらボッタくりかもわかりませんからね。楽しみですね。 モデルの学習について 基本的には前回記事と同じです。 使用した機械学習モデル 以前から引き続き LightGBM

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「相談があるのだけど……」と知人友人から持ち掛けられて、親切心から「アドバイス」をしてあげた。 でも、全く相手に響かず、「なんで言うとおりにやらないの」と、逆に相手を責めてしまい、何の解決にもならなかった。 そんな経験のある人はいないでしょうか。 私は死ぬほどあります。 そんな失敗から、徐々に私は「人からの相談」について、考えを改めざるを得ませんでした。 実際、「アドバイスの欲しい人」は本当に少ないのです。 多くの人が求めているのは、「黙って話を聞いてくれる人」であって、あれこれと改善案を考えてくれる人ではありません。 しかも、もっと悪いことに親切心からの「改善策」「アドバイス」はむしろ、「なんでこんなこともやってないの？」という批判だと受け止める相談者も少なくありません。 「◯◯してください」や「◯◯すべきです」といった直接表現はまず、誤解されて伝わるのです。 そして、非難されている、と

import matplotlib.pyplot as plt n_row, n_col = 2, 2 fig, ax = plt.subplots(n_row, n_col, figsize=(8, 6)) # 描画領域が1列 or １行のときaxはベクトルですが、それ以外は行列になるので # 各要素へのアクセス方法に注意 for i in range(n_row): for j in range(n_col): ax[i, j].plot([1, 2, 3, 4, 5]) ax[i, j].set_title(f"ax[{i}, {j}]") fig.suptitle("Main title") fig.tight_layout() plt.savefig("multi_plots.png") import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.

Google Lensでテキストをスキャン いきなりですが、グーグルクローム関連の小ネタを３つ紹介。 Google Lensでテキストをスキャン 二窓検索機能 タブ検索 まず一つ目は、 現実世界にある文字・テキストを スマホのGoogle Lensのアプリで読み取り文字起こしして、 PCのGoogle Chromeに飛ばすというライフハック。 パソコンで作業してるときけっこう使えます。 まずはグーグルレンズで文字を読み込み、 場所・範囲を選択。 そして 上記画像の下部に「パソコンにコピー」ってあるのわかりますかね？？ これをタップすれば、Google Chromeにコピーされ、 あとは　PC上でCtrl+V コピペできるようになります。 例として上記画像の、サンタナのアルバム『キャラバンサライ』ライナーノーツから。 肉体は溶けて宇宙に変わる 宇宙は溶けて静寂の音に変わる 音は溶けてまばゆい

一生頭がよくなり続ける すごい脳の使い方 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、先日の「未読本・気になる本」の記事では一番人気だった勉強本。 著者の加藤俊徳先生は「脳番地」という概念で知られる方ですが、本書ではそれを勉強法に活かしてらっしゃいました！ アマゾンの内容紹介から一部引用。３０代も４０代も５０代も６０代以降も、脳は伸び盛り。 学生時代よりも勉強するのに最適な時期なのです。 本書では、脳科学に基づく大人の脳の使い方を紹介。 大人の脳が求める勉強法を実践すれば、脳力はＵＰ！ 一生頭がよくなり続けるすごい脳が手に入ります。 中古価格が定価の倍以上しますから、「10％OFF」のKindle版がオススメです！ 24K: Brain Power / Reliv International 【ポイント】■1.脳の最盛期は40代後半から50代 脳の中には、特に複雑な情報処理を担う、脳細胞のエリート集

もうずいぶん昔のことです。 当時、すでに八十歳を超えていた母方の祖母とふたりきりで、ロンドンを旅したことがあります。 何故そんなことになったかというと、ある年のお正月、皆で祖母宅に集まったとき、私がイギリスで過ごした日々の思い出話を親戚たちに求められたのです。 それで問われるままにあれこれ語っていたら、祖母が「一生に一度でいいからイギリスに行きたい。お姫様のような旅がしたい」と言い始め、それを聞いた伯父たちが、それなら資金を出すから私が連れていってはどうか、と言い出したのだったと思います。 高齢者というのはたいてい何かしら気難しいところがあるものですが、祖母も典型的な「プライドが高すぎるめんどくさい年寄り」であり、既にまあまあ認知症も進んでおり、扱いの大変さを知っている母や叔母は強く反対しました。 祖母が海外で体調を崩したりしたら大変、というのが反対の理由でしたが、今思えばむしろ、ひとりで

好きな漫画を挙げるので、適当に傾向を読み取っておすすめをしてほしい。 Thisコミュニケーション SFアクション、ホラー・サスペンス（又はそのパロディ）、ハーレム系ラブコメ（？）など色んな要素を持ったマンガ。 主人公に感情移入できる時もあれば、主人公を殺そうとする側に感情移入できる時もあるのがよい。 「第1話で、腹ペコ主人公が、食事をくれたコミュニティを守るため、能力を発揮して化物退治」とか、主人公が世界を救うと叫ぶとか、少女たちの問題を解決しつつ仲良くなっていくとか、どれもありがちなシーンやセリフなのだけど、それが異常な文脈に置かれているのがよい。 不死の猟犬 「復活」が存在する世界でのガンアクション。 こんな大風呂敷畳めるのかと疑問だったけど、一応畳めていてスゴい。 逃がし屋の衣装（コスプレ）とか物語上の必然性は全くないんだけど、作者が楽しそうでよい。 ワールドトリガーやバタフライスト

みにあくせる @Archangel_Axel @taz_schmidt @itoukaityou 1年目はみんな下っ端経験させられるそうです。この記事の元になった本読んだことあって、そこにそう書いてありました。amazon.co.jp/%E6%9D%B1%E5%A…これです「東大なんか入らなきゃよかった 誰も教えてくれなかった不都合な話」 2022-11-04 21:06:12

前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと

本記事に紹介されているAPIはあくまで一例にすぎないので十分にご注意下さい。他にもAPIがある場合はコメント欄に書き記すようにお願いします。 今回の記事では、個人開発で役立つAPIを紹介する。 Google Play Developer API アプリ購入と公開の２つのタスクがある。 様々な公開タスクとアプリ管理タスクを実行できる Google YouTube Data API YouTubeを検索して動画・再生リスト・チャンネルなどの一覧を取得したり、更新したりすることができる。 検索条件で地域や言語を指定できるが、他の言語も混ざってしまうので「日本語の動画のみ取得する」というようなことはできない。 Google Maps JavaScript API Web上でGoogle Mapを表示してピンを立てたり経路を表示させたりするのに使える 独自のコンテンツと画像で地図をカスタマイズでき、

私たちの公式Twitterで「この食べ方に出会ったから、この食材を買うようになった」エピソードを集めてみたら、すごいことになった！という話です。 きっかけ 世の中には食材もレシピも星の数ほどあります。 そしてスーパーに買い物に行けばたくさんの食品があり（これは、生産者さん、メーカーさん、流通に携わる皆さんのおかげであり、非常に恵まれたことです）、世の中に溢れるレシピを試すことは（やる気さえあれば）容易です。 しかしながら、日常的に自分の食事を振り返ると、かなり限られた種類の食材しか買いませんし、作る料理の幅も広くはありません。 買い物に行った時の思考回路を思い返してみると、 ・キャベツか…野菜炒めかな…寒いからおでんに入れるか… ・トマト…そのまま食べるか、卵炒めか… ・カリフラワー…あんまり使ったことないな… ・豚こま肉…野菜炒めか、よだれ豚か… ・鶏むね肉…ど、どうしてもパサパサするか

こんにちは アル・デンテです。 この名前で生まれてから数十年、 パスタが大好きでとにかく作りまくってきました。 そんなパスタ人生の中でできたおいしいレシピを ちょっとでも皆さんと分かち合いたくて 日々SNSでパスタのレシピを投稿しています。 そして今日はどうやら #世界パスタデー と呼ばれる日だそう。 世界パスタデーが何かは分からないですが笑笑 せっかくなのでこのタイミングで 過去に紹介したパスタを振り返ってみようと思います。 皆さんが作ったことあるパスタも まだ知らないパスタもあるかもしれません。 このnoteが皆さんの振り返りや新発見に役立てば嬉しいです。 ※画像タップするとレシピページに飛べます まずは最近ハマってるワンパンパスタワンパンパスタが素晴らしいのは 沢山の人の課題や要望に対してある種の答えであるという事。 プロみたいに作るパスタも当然素晴らしい けど 求められるものの中に

ブラウザ操作を自動化して，E2E (End to End) テストやスクレイピングをするときに使えるライブラリ Playwright を試す．Playwright の特徴としてまず「クロスブラウザ」があり，Chromium / Firefox / WebKit をサポートしている．また「複数言語」という特徴もあり，Node.js / Python / Java / .NET をサポートしている．今回は Playwright for Python を前提にする． playwright.dev Playwright の前に 過去の経験を思い出すと，Capybara + PhantomJS で E2E テストを実装していた（2015-2016年頃でなつかしい！）．また最近だと Puppeteer や Amazon CloudWatch Synthetics を使う機会も増えている．しかし，個人的

「イヤホンズ」の名は伊達じゃない 人気声優ユニットである「イヤホンズ」。活動期間はもう7年になります。 その活動の中でも音楽家の三浦康嗣氏が手がけた楽曲は、音をどう使うのか？　という意味で実に巧妙な楽曲が多いのです。楽器あり、環境音あり、声単独あり、もちろん声優ユニットですから、声の良さは言うまでもありません。早速、ご紹介しましょう。

本日(2022/6/19)からアメリカのニューオーリンズで開催されているCVPR2022（2022/6/19-24）で、世界最先端の異常検知手法「PatchCore」が発表されました！ CVPRはコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスで、画像系AI研究の最難関の国際会議の一つです。ちなみに、昨年（CVPR2021）の採択率は23％。 PatchCoreは、外観検査（画像の異常検知）タスクで有名なデータセット「MVTecAD」でSOTA（State-of-the-Art）を達成しています。 この記事では、世界最先端の画像異常検知AIがどのような手法なのか、できるかぎり簡単にわかりやすく論文を解説したいと思います。 論文解説 タイトル/著者 Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection Karsten Roth, Latha