鰤切手

旧初めての理系編入。編入から無職まであなたのお供をします。

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コント ガソリンスタンド

登場人物

新車を買った、写真はシートベルトつけたまま車から出ようとしている。

 

時給がいいからという理由でガソリンスタンドの店員をしている。

 

 

 

いらっしゃいませ~

 

 

 

イレギュラー満タンでお願いします。

 

 

 

はーい、レギュラーですね。

 

 

 

いえ、イレギュラー満タンでお願いします。

 

 

 

レギュラーですね。

 

 

 

いえ、イレギュラー

 

 

 

・・・ん・・・?

 

 

 

イレギュラー満タンでお願いします。

 

 

 

レギュラーではなく、イレギュラー

 

 

 

はい。

 

 

 

・・・

 

 

 

・・・

 

 

あるある探検隊あるある探検隊あるある探検隊

 

 

 

それレギュラー。

 

 

 

大変失礼しました。

 

 

 

大変申し訳ないんですけどうちにはイレギュラーって商品がなくて・・・

 

 

 

ほら、看板にイレギュラー190円って書いてあるよ。

 

 

 

御冗談を・・・

 

 

 

イレギュラー 190

レギュラー 170

軽油 169

 

 

 

 

本当に書いてあるじゃん。

 

 

 

かしこまりました・・・少々お待ちください。

 

 

 

・・・イレギュラーってなんだ・・・

 

 

 

 

ん~今ワンオペだし、それっぽいこと言ってのりきろ・・・

 

 

 

 

大変お待たせしました。

 

 

 

 

レギュラー!入れギュラー!!!!

 

 

 

馬鹿にしているのか。

 

 

 

すみません、本当にすみません。

 

 

 

じゃあ普通のレギュラーガソリンでいいよ。

 

 

 

すみません、かしこまりました。

 

 

 

レギュラー!入れギュラー!!!!

 

 

 

それで入れなくていいから。

 

 

 

すみません、本当にすみません。

 

 

 

普通に入れてくれていいよ

 

 

 

すみません、本当にすみません。満タンになりました。

 

 

 

どうもね。

 

 

 

ちなみにイレギュラーってどんな燃料を想定していました?

 

 

 

ん~、燃費が良くなるのかなぁって思ってた。

 

 

 

それハイオクですね。

 

 

 

そうなんだ。初めて知ったよ。

 

 

 

では入れ終わりましたのでお気をつけて

 

 

 

ありがと、ではまた。

 

 

 

ありがとうございました~!

 

 

 

 

これぞまさにイレギュラー対応ってか。

3coinsの潰れたエアプランツを育てたら大きくなった 2ヶ月後

皆さんこんにちは、最近stable diffusionは逆さの絵だとめちゃ下手になると分かったこの頃。

 

最近エアプランツにハマってまして。

ダイソーとか3coinsとかで売ってたら「100円、300円なら買います。」と持っていない種類は即買い。

 

気づいたらこうなっていました。

一年も立っていないのにベランダが緑で埋め尽くされています。

 

今日は3coinsで買ったエアプランツを育てたらめちゃデカくなってしまった話をします。

 

お品書き

 

購入の経緯

「いらっしゃいませ~」

 

 

(自分のかわりに出演してもらってます。)

「さて・・・エアプランツ物色するか~」

 

「・・・このエアプランツ、葉っぱしっかりしているけど潰れているじゃん・・・」

 

「育てたら潰れたままなのか・・・それとも元に戻るんかな・・・」

 

「・・・気になる・・・。」


ってなわけで購入しました。

見ての通り片側がおそらく搬送時に潰れちゃったのかと思われます。(エアプランツを買うとよくある)

 

 

購入直後の様子


バーコードにはエアプランツ(M)とだけ。

品種はおそらくですがブラキカウロスかと思われます。

 

上から見てもこの通り。見事に潰れています。

 

根は特に生えていませんでした。

高さは13cmほど、潰れているのもあってか大きめに出ているかと思います。

 

 

横は16cmほど、ちょうどいい大きさですね。

 

 

徹底的にデカくする

育てるからには自らの手ででかくしたい。

 

youtu.be

 

上記の動画を参考にしながらデカくしてみました。

 

肥料週一

水は毎日

月に一回上から固形肥料パラパラ

根に水をためっぱなし

外に出しっぱなし

夏は遮光カーテンつける

ソーキング(一定時間水につけっぱなしにする)は特にしない

 

こんな感じで育ったエアプランツはどうなるんでしょうか。

 

 

2ヶ月後

!?

 

めちゃでかくなった。

しかも潰れていない!

 

横幅は24㎝ぐらいと+8cmも大きくなり、根も生えてきました。

 



高さは16cmぐらい?前回と比べ+3㎝ほど。

つぶれた個所も復元されました。

 

どちらかというとつぶれた所はそのままで反対側が広くなったが正しい表現でしょうか?治っていないやんけ・・・

 

 

というわけで無事復元に成功(?)できましたのでこのまま経過観察をしていきたいと思います。

続く。

 

コント 俺の方が視力悪い

登場人物

俺 目の悪さには自信がある

 

先輩 目の悪さには自信がある

 

 

 

おはようございます。

 

 

おはよ~どうしたんだメガネかけだしたんだ。

 

 

良く気付きましたね、うれしいっす。

 

 

似合ってるじゃん。

 

 

うれしいです、ありがとうございます。

 

 

自分も視力合わなくなってきてほしくなってきたのよね。

 

 

いいですね、自分が買ったやつ性能いいんでおすすめですよ。

 

 

本当、教えて!

 

 

これ、なんと遠くがめっちゃ見えるんですよ。

 

 

いいねいいね!

 

 

しかも鼻と耳の上に乗るから手が自由に使える。

 

 

すごいじゃん!

 

 

しかも、遠くだけでなく近くも見える!

 

 

・・・

 

 

それ普通の眼鏡じゃん。

 

 

違うんですよ、加えて日焼けしにくくなるんですよ!

 

 

・・・それUVカットの眼鏡じゃん。

 

 

本当ですか

 

 

期間限定で50万円って言われたから買っちゃったんですけど

 

 

高いよ!ぼったくられていない?

 

 

素材も炭から切り出したって

 

 

脆いよ!

 

 

にしても数年前から目が悪かったんで視界が良好ですね

 

 

目の悪さには自信ありますよ

 

 

・・・もっと前から買えよ

 

 

目の悪さなら悪いけど自分の方が悪い自信あるね

 

 

お、勝負しますか?

 

 

おう、レンズの分厚いほうの勝ちな

 

 

こっちはハンデで超薄型レンズだけど勝つ自信あるぞ

 

 

こっちはUVカット入ってますからね

 

 

関係ないよ!

 

 

・・・・

 

 

 

・・・

 

 

・・・

 

 



 

 

 

わからねぇ・・・

 

 

 

 

 

 

というわけで

 

 

こんにちは、最近stable diffusionで自分の趣味嗜好を詰め込んだ子を作るのにハマっています。

 

前に生成した絵と比べると本当成長したと思う。

 

ただ一部まだまだなところがありますが許して。

このTシャツの顔、ぼっちざろっくの主人公が困惑しているときの顔に似てないですか?

 

 

漫才は奥深くて面白いですね。

「つまらねぇっていうなら俺より面白いこと言ってから言え」ってよく口にしていたのですが、一回本当に面白いこと言われて、ユーモアからは距離を置いていたのですが、

やはり実力でねじ伏せたいと思い始めてからちょくちょく投稿しようと思い投稿しています。

 

ではまた。

コント 飲み会とゲーム

登場人物

大島 都内のITベンチャーでエンジニアをしている。モンハンが好き。

 

 

渡辺 ジャパニーズトラディショナルカンパニーに勤めている。よく上司の飲み会に付き合わされる。

 

 

 

久しぶり~元気にしてた?

 

 

全然あってなかったね、元気にしてた?

 

 

こっちは元気よ。

 

 

なら良かった、昨日の夜返信遅かったから少し心配していたのよ、何してたの?

 

 

昨日は(モンハンの)ボスに会ってた~

 

 

(会社の飲み会かな?)

 

 

ボスなんて古臭い言い方するんだ。人付き合い大変だね。

 

 

(一応通話しながらゲームしてたし、人付き合いなのかな?)

 

まあそう!夜遅くまでやってたし、倒すのだいぶ大変だったよ~

 

 

 

・・・上司お酒で潰れるまで飲ませたの!?

 

 

結構大変で・・・相手だいぶ強くて、倒すのに15分ぐらいかかったよ・・・

 

 

・・・15分は早いね!?それ弱いほうじゃない!?

 

 

そうかな?結構苦戦したほうだけど・・・何度もやられたけどリトライしたし

 

 

大島も随分弱いな・・・

 

 

ちなみにどのくらい消費したの?

 

 

ん~

 

 

300(発)は超えたね~

 

 

300(杯)!?

 

 

それ1分当たり20杯飲んでいるよ!?

 

 

これぐらい普通だと思うけど・・・

 

 

普通じゃないよ異常だよ!

 

 

で倒した後にさ、(報酬)持ち帰れてよかったよ。

 

 

上司お持ち帰りしたの!?やること激しくない?

 

 

さすがに全部持ち帰れないから

 

 

爪剥いだだけだよ~

 

 

怖いよ何しているの!?

 

 

高値で売れるんだ

 

 

上司の爪そんなに希少なの?

 

 

あとアクセサリーを作れたりするんだ~

 

 

人の爪でアクセサリー作るの!?趣味悪くない?

 

 

 

 

 

 

 

そっちはなにしてたの?

 

 

こっちもボスにパーティ連れていかれたよ

 

 

奇遇だね~パーティ組んだんだ、どうだった?

 

 

結構広い場所だったのよ

 

 

広い場所って自分がどこにいるかわからなくなるから

 

 

いちいち地図で確認しないといけないよね~

 

 

そこまでしなくていいでしょ!

 

 

でもたくさん人がいてさ、100ぐらい?

 

 

100人でボス倒しに行ったの?結構多くない!?

 

 

ボスが乾杯の音頭を取ったしいい景色見れたよ

 

 

完敗の音頭!?めっちゃボスに煽られてない?

 

 

そんなかんじで昨日は終わったわ。

 

 

お互い人生満喫してそうでよかったよ。

 

 

そうね、じゃあこれからどこいくか。

 

 

うーん。

 

 

薬局かなぁ

 

 

 

2日酔いでウコンの力が飲みたい

 

 

眠いからエナジードリンクが飲みたい

 

 

ん?

 

 

お後がよろしいようで。

AIイラスト下手芸人

 

みなさん

 

こんにちは。

Stable diffusionをご存じでしょうか、ざっくりいうとAIを使ってイラストを生成するツールです。

上のような新年早々福笑いに失敗した子も作れます。

 

環境構築が割と大変で、ただ環境構築を突破すればあとはわりと簡単、プロンプト(こういう絵を作って下さいって指示、呪文とか呼ばれる)を入力すれば

 

 

はい、かわいい絵の完成。

さてこれでオリジナルのかわいい子を作れるかなぁと思っていたらドツボにハマった話。

 

 

お品書き

 

 

全身絵が下手

ってなわけでモデルを入れてそれっぽくプロンプト書いて後は頼んだぞ

と言って出てきた子がこれ。

室内で靴履くなとか右下のサイン何とか突っ込みが追い付かない。

 

(masterpiece,best quality:1.4),super fine illustration,shiny skin,detailed skin,an extremely cute girl,full body,beautiful face,blush, gray short hair, odd eye,wearing shirt,no background, standing

 

プロンプトはこんな感じ。

 

an extremely cute girl

gray short hair

odd eye

 

とか完全に自分の好きを詰め込みまくったらこうなりました。

 

ちなみに乱数を-1に設定して出力すると毎回絵が変わるんですよねすごい。

 

 

ひょっとこが生成されました。

 

顔に文句つけながら作っていたらとうとう顔を生成しなくなりました・・・

 

お、かわいい子できた。

 

腕が!!!!

 

本当難しい。

 

後ろのその馬なによ・・・

 

 

ネガティブプロンプトを入れる

実はプロンプトって「これはダメだよ」って指示するもう一つあってネガティブプロンプトなんて呼ばれます。

こちらを入力せず放置していたので手を付けてみると

 

あ、いい感じの子ができた。

手とかおかしい箇所はあるのですが、躍動感もあってよい。

 

ほかにもMEI fromOVERWATCHなんて打つとメイちゃんっぽいキャラが作られたりと本当にすごい。

 

もう少し遊んでプロンプトうまくなります。

 



深層学習を可視化できるライブラリManimMLを試す 深層学習編

先日

www.itmedia.co.jp

上記の記事を見かけました。

深層学習って何よってよく聞かれるのですが、「えー層があってそこに画像などのデータを数値化したものが・・・」って話そうもんなら相手を置いてってしまうし、どうしたものかとよく悩んでいたんですよね。

そんな時にアニメーション簡単に作れる上記のライブラリ使えば説明簡単にできるじゃん!と思い、ためにしにいじろうと今に至る。

参考になれば幸いです。

 

お品書き

 

ManimMLとは

ざっくりいうとPython使って深層学習の様子をアニメーションにできるライブラリ、詳しい説明は以下を見てください。

github.com

 

試しに自分も作ってみたのですがこんなのが深層学習のモデルをコードで作るようにできるので本当に助かります。

 

 

環境構築

今回はgoogle colaboratoryを使ってやりました。

colabのインストールの仕方も下記に書いてあって助かります。

docs.manim.community

ほかの環境構築は上記公式サイトに詳しく載ってますので参考にしてください。

 

 

必要なライブラリのインストール

ってなわけでライブラリ周りをインストールします。

 

!sudo apt update
!sudo apt install libcairo2-dev ffmpeg \
    texlive texlive-latex-extra texlive-fonts-extra \
    texlive-latex-recommended texlive-science \
    tipa libpango1.0-dev
!pip install manim
!pip install IPython --upgrade

 

このコマンドを打って実行。

すると、ランタイムを再起動しろって言われるので上の「ランタイム」タブから「ランタイムを再起動」を選択。

 

次に新しいセルを作って以下を実行

!pip install manim_ml

 

最後に

from manim import *

のインポート文を書いて下準備は完成。

 

 

試しにアニメーションを作る

下準備ができたので新しいセルでアニメーションを作ってみましょう。

github.com

 

にある最初のコードは20分ぐらいかかったのでもう少し簡単なやつで行うといいです。

 
%%manim -qm -v WARNING BasicScene
from manim_ml.neural_network import FeedForwardLayer, NeuralNetwork

# This changes the resolution of our rendered videos
config.pixel_height = 700
config.pixel_width = 1900
config.frame_height = 7.0
config.frame_width = 7.0

# Here we define our basic scene
class BasicScene(ThreeDScene):

    # The code for generating our scene goes here
    def construct(self):
        # Make the neural network
        nn = NeuralNetwork([
                FeedForwardLayer(3),
                FeedForwardLayer(7),
                FeedForwardLayer(5)
            ],
            layer_spacing=0.25,
        )
        # Center the neural network
        nn.move_to(ORIGIN)
        self.add(nn)
        # Make a forward pass animation
        forward_pass = nn.make_forward_pass_animation()
        # Play animation
        self.play(forward_pass)

実行結果

 

完成。PyTorchで深層学習をするときのコードを書いているようでびっくりですね。

 

入力画像を追加する

もう少し伝わりやすくなるように入力画像を入れてみます。

 

%%manim -qm -v WARNING BasicScene
import numpy as np
from PIL import Image
from manim_ml.neural_network import NeuralNetwork, FeedForwardLayer, ImageLayer

image = Image.open("data") # You will need to download an image of a digit.
numpy_image = np.asarray(image)

# This changes the resolution of our rendered videos
config.pixel_height = 700
config.pixel_width = 1900
config.frame_height = 7.0
config.frame_width = 7.0

# Here we define our basic scene
class BasicScene(ThreeDScene):

    # The code for generating our scene goes here
    def construct(self):
        # Make the neural network
        nn = NeuralNetwork([
                ImageLayer(numpy_image, height=1.5),
                FeedForwardLayer(784),
                FeedForwardLayer(256),
                FeedForwardLayer(1)
            ],
            layer_spacing=0.25,
        )
        # Center the neural network
        nn.move_to(ORIGIN)
        self.add(nn)
        # Make a forward pass animation
        forward_pass = nn.make_forward_pass_animation()
        # Play animation
        self.play(forward_pass)

 

image = Image.open("data") # You will need to download an image of a digit.
numpy_image = np.asarray(image)
 
の箇所で画像をダウンロードして
 
ImageLayer(numpy_image, height=1.5),
 
の箇所で層に画像を入れています。
 
とやろうとしたら二時間ぐらいかかっても回りきらず・・・
ここから動かなくなってしまいました。

層のノード(丸の部分)が多すぎるのかもしれません。
 
 

ノードを少なくする

FeedForwardLayerの中の値を小さくしてみました。するとめっちゃ早く終わりました。

%%manim -qm -v WARNING BasicScene
import numpy as np
from PIL import Image
from manim_ml.neural_network import NeuralNetwork, FeedForwardLayer, ImageLayer

image = Image.open("data.png") # You will need to download an image of a digit.
numpy_image = np.asarray(image)

# This changes the resolution of our rendered videos
config.pixel_height = 700
config.pixel_width = 1900
config.frame_height = 7.0
config.frame_width = 7.0

# Here we define our basic scene
class BasicScene(ThreeDScene):

    # The code for generating our scene goes here
    def construct(self):
        # Make the neural network
        nn = NeuralNetwork([
                ImageLayer(numpy_image, height=1.5),
                FeedForwardLayer(7), # 数を減らした
                FeedForwardLayer(3),
                FeedForwardLayer(1)
            ],
            layer_spacing=0.25,
        )
        # Center the neural network
        nn.move_to(ORIGIN)
        self.add(nn)
        # Make a forward pass animation
        forward_pass = nn.make_forward_pass_animation()
        # Play animation
        self.play(forward_pass)
出力結果

これで値の伝搬のイメージが伝わりやすくなると思います。
画像のピクセルごとから値出ていると最高でしたね。
 
こんなかんじで深層学習モデルの学習の様子を可視化できました。
もう少しいじってみたいと思います。
 
 
 
 
 
 

近所の人に挨拶したらQOL上がった

ドーモ。ゴキンジョ=サン。ニュウキョシャです。

アイサツは大事 古事記にもそう書かれている。

 

特に意図していなかったのですが昔から挨拶する癖はあったので近所の人には挨拶するようにしていました。

面白かったのはこの人近所の人かなって挨拶したら全然遠くに住んでた人だったって話もありました。

 

そういえばアイサツは大事だけど本当に効果はあるのだろうかって思ってたら結構あったのでまとめます。

 

お品書き

 

 

近所の耳寄り情報を教えてくれる(仲良し度1)

新人です、この地はさっぱりで・・・

って話をするといろいろ話を教えてくれます。

安いスーパー、運動施設。

道路の混雑したらここ通れとか。

 

何年も前から住んでいる方だとめちゃくちゃ詳しいから片っ端から挨拶するのはお勧め。自分はそれでめっちゃ安い八百屋さんを知った。

 

 

予報を教えてくれる(仲良し度2)

洗濯物干していると「これから雨だよ~」とか

自転車に乗ろうとしたら「今日午後雨降るから気を付けてね~」と声をかけてくれます、助かる~~~。

 

 

朝6時に洗濯物しまえと起こしてくれる(仲良し度2)

夜洗濯物干してそのまま放置していたら雨降ってきたなんて話あるじゃないですか。

特にお年を召した方とかだと朝起きるのが早いのでチャイム鳴らして起こしてくれます。

「洗濯物取り込んだ方がいいよ~」

あ~助かる。

 

 

人生のアドバイスをいただける(仲良し度3)

んでしょっちゅう立ち話をするようになると人生観とか語ってくれるようになるんですよね、特にお年を召した方。

自分の時代は○○だった、今の時代は本当に良くなった。(逆パターンもある)

だいたいこの話。

なるほどねぇとか思いながら聞いていると1時間ぐらい経ったりするから怖い。

 

 

ってなわけであいさつのメリットまとめました。QOL上がって助かります。

 

www.tsuyukey.work

なおみんながみんないい人ではない。