Kotlin Nativeを動かして見た
なにかのカレンダーです。12日めです。
Kotlin Nativeが熱いです。 熱いので以下を見ながらiOSで動かしました。実機です。
筆者は以下のことを学びました。
- Kotlin Nativeの使い方
- 書いたKotlinのコードをiOSで動かす方法
- gradleが弾かれた時の対処法。
所感
Hello Worldのようなものだが、実際にKotlinでiOSを動かすことができて良かった。 Kotlin自体がかなり書きやすいのでロジック自体はサクサクかけたが、まだまだ知識がないのでもう少し複雑なものを作っていきたい。なにを作るのかはもう決めているので、できたら公開しようと思う。公開しない可能性もある
環境構築のところで、全然関係ないところでエラーが出てすごい悩んだ。
マリノス観戦記(W杯前まで)
なにかのアドベントカレンダーです。
今回は横浜F・マリノスの試合について感想を書いていきます。
今年はHOME戦に関してはほとんど見たのでブログのいいネタになる
なお、書くのは実際に見た試合（HUBやDAZNは除く）とさせていただきます。
3/7 ルヴァングループステージ HOME FC東京戦
ハーフタイムぐらいにスタジアムに到着。イッペイのゴールは見れず。ビールを見ながら見る試合は最高だった。
3/10 J1 HOME サガン鳥栖戦
うわぁ、イボルバ強い。ウーゴのゴール見れたので負けたけど良し(良くない)！試合は1-2で敗戦。
3/14 ルヴァングループステージ HOME ベガルタ仙台戦
板倉のレッドカードで人数差もあり、押せ押せムードのマリノスだったが、勝ち点1狙いの 仙台を5バッグを崩せず、0-0で試合終了
4/8 J1 HOME 川崎フロンターレ戦
試合前からいろいろ盛り上がった記憶。スタメン紹介で某37番さんの名前が呼ばれる直前から空気がピリピリしており、名前が呼ばれると同時にブーイングが凄いことになった。
試合自体は前半はフロンターレのペース。2、3点は取られてもおかしくなかった。
後半も序盤は川崎のペース、58分に不幸に飯倉のOGで失点。その辺りから徐々にマリノスペースとなり、ボール回しもよく回るようになる。 68分にボンバーのヘディングで同点。最高だった。
78分に某人物が登場。
その時の空気はこんな感じ
試合はそれから特に動くことはなく終了。
4/15 J1 HOME ヴィッセル神戸戦
イニエスタで今年一番騒がれたヴィッセル神戸。 この時点ではまだイニエスタが来ることは 夢に思っておらず、試合の目玉は元ドイツ代表のポドルスキが出場するかだった気がする。
結局、怪我か何かでベンチにもおらずがっかりしながら試合開始。
結果は1-2で敗戦。正直話したくはないが、勝てる試合を自分達から落としたって印象だった。試合のほとんどを支配しておきながらフルメンバーではない神戸に負けるのは、かなり不愉快だった。
4/21 J1 HOME 湘南ベルマーレ戦
今年1番のバカ試合。前半の時点で3-4と試合が大きく揺れ、後半にミロシュ・デゲネクのゴールで同点となって終了。ストライカーにとっての栄誉であるハットトリックを決めたウーゴの顔が優れず、それを見て悲しくなっていた。
4/28 J1 HOME 鹿島アントラーズ
完勝。ずっと勝ちがなく勝利に飢えていた状況の中で、トリコロールギャラクシー（以下の動画参照）後に行われた鹿島戦は、終わってみれば 3-0 と満足いく結果だった。アマジュンのフリーキックに虹を見た。 ちなみにトリコロールギャラクシーはこんな感じです。
5/2 J1 HOME ジュビロ磐田戦
試合自体は完敗。神奈川フィルハーモニー管弦楽団による25周年アンセムの生演奏は言葉にできないほど素晴らしかっただけに、お粗末な試合内容に悲しさしかなかった。ギレルメの件は特に語りたくない。喜田が悪いとか言ったやつマジで許さんからな。
5/12 J1 HOME ガンバ大阪戦
これも勝てる試合を落とした試合だった。ガンバはGKとゴールキックの際は右サイドにボールを蹴るように作戦していた。意図は不明。アマジュンのゴールでなんとか勝ち点1を確保
5/16 ルヴァングループステージ HOME アルビレックス新潟戦 勝てたことは確かだが、あんまり覚えていない。アルビレックスのゴール裏近くで見ていたが、扇原のブレ球FKはすごかった。
6/2 ルヴァンプレーオフステージ 第1戦 HOME ヴィッセル神戸 久しぶりに三ツ沢の指定席で観戦。試合は4-2で勝利し、近くで選手をプレーする姿を見れて本当に良かった。観戦の誘いはトリコロールギャラクシーか三ツ沢指定席だなと実感した。
また別の日にW杯以降の試合について書いていきたいと思います。
麻倉ももさんにGood Job!👍されたい人生だった
なにかのアドベントカレンダー5日目です。
崇拝対象である麻倉ももさんの2/13にニューシングルを発売すること記念して、麻倉ももさんに対する感情を書き連ねていく。適当に書いていきます。
可愛い
可愛い
歌がいい
トクベツいちばん!!は本当に最高なのでみんな買って聞いてくれ。
写真集が神
買ってくれ
誰か今すぐ仕事を与えてくれ
麻倉ももさんの2018年のアニメ出演だが、Wikiには1行しか書かれておらず、その役もメインキャラクターではない。同じユニットの雨宮天の8つと比べるとその差は歴然としている。ミューレはもう少し頑張ってくれとしか言えない。なお、ゲームの項目でも雨宮天が18作で、麻倉ももさんは3作となっている。ミューレマジで頼む。本当にたのむ。
おまけ
Kotlinで下を見ながら1階常微分方程式の解法を書いた。Kotlinは書き慣れていないし、Javaの文法自体もほぼほぼ忘れていたが、すんなり書けた
import kotlin.math.* fun f(x:Double, t:Double):Double = -x.pow(3) + sin(t) fun main(args: Array<String>) { val a = 0.0 val b = 10.0 val N = 100 val h = (b - a)/ N var tpoints = IntProgression.fromClosedRange(a.toInt(), N, b.toInt()) val xpoints = mutableSetOf<Double>() var x = 0.0 for (tmp in tpoints) { val t = tmp.toDouble() xpoints.add(x) val k1 = h*f(x, t) val k2 = h*f(x + 0.5 * k1, t + 0.5 * h) val k3 = h*f(x + 0.5 * k2, t + 0.5 * h) val k4 = h*f(x+k3, t+h) x += (k1*2+k2*2+k3+k4)/6 } println(xpoints) }
Alifeの本読んだ
なにかのアドベントカレンダー2日目です。ちょっと遅れました。
何か機械学習で物を作ろうと思ったけど、特に作りたいものがなかったので、昨日買って今日（昨日）読んだ本を読んだ所感について。Jリーグの昇格プレーオフとか見ていたらコード書く暇がなかったという訳ではないです。本当です。信じてください。
読んで筆者は以下を学びました
読んだ本
これ⬇︎です。買った理由は 新しい量子化学 上 - 東京大学出版会 がなかったので、他にないかと探していた結果、購入しました。
所感
元々、生命の構造について興味があったので、ちょうど良い機会だと思って読みましたが、結構読みやすかったのと内容自体も読みごたえがあって良かったです。内容を調べていなかったので、技術全振りの内容なのかと思っていましたが、かなり「生命」について記述することが多くて個人的には嬉しかったです。まあ、Alifeはコンピュータで生命の本質に迫るのが目的なので、理論入門の本で記述しないことの方があり得ないか。
正直、モデルを学ぶことよりも7章の方が面白かった。
6章までサンプルコードがついていて、パターンやモデルの動きはずっと見て入れる。個人的にはボイドモデルが動かした中で一番好きです。
あとでなんか作ります。
車をハックしたい
お久しぶりです。
最近はMaker Faireで買ったカーハッカーズ・ハンドブック ―車載システムの仕組み・分析・セキュリティを読んでいます。
現在は第三章を読み終えたが、vcan だと本に書いてある通りに socketcand が起動するとエラーになってしまうため、どうしようかなと考えている。CANUSBあたり買おうかな……
僕に車を無償提供してくれる方はお知らせください
pytorchでCifar10の画像分類
やってみた系の記事。 Google ColabのCudaがFalseになっていて使えないが、CPUでは学習まで進んでいたから多分動くのでは。
コード
今日か明日にはFaceRigっぽい感じのことをするモデルか、OpenPoseについてのブログを書きます。
character-level CNNによる声優ブログ分類
声優アドベントカレンダー用に作ったけど趣旨とずれているので何も関連してないです。
目的
麻倉ももさんのブログかそうでないかを分類する二値分類モデルの作成。
実装について
論文自体は二年前に発表とかなり古い技術です。
[1509.01626] Character-level Convolutional Networks for Text Classification
Rettyの方が書いたQiitaの記事を参考に作りました。
前処理
文章データは去年ぐらいに作成したアメーバブログ全件取得するスクリプトで手に入れました。 麻倉ももさん以外のデータも必要だったため、今回はTrySailのメンバーの一人でもある雨宮天さんの取得します。
ブログの記事一行ずつにラベルをつけ、学習用のcsvファイルを作成します。
今回はちょっと綺麗なデータを使いたかったので、改行コードは削除しました。
雨宮天さんのブログには 0のラベル、麻倉ももさんには1のラベルをつけました。 pandasとか使うと簡単に作れるのでオススメです。
学習
学習用データがもともと少ない（小説や新聞と違い文字数が格段に少ないため）ので、3epochほどでやめました。
判別
まず、麻倉ももさんのブログを判別させます。テスト用に使用したのは以下のものです。 ameblo.jp
accuracyは85.2%とそこそこの精度が出ました。二値分類の判別結果としては低いと思いますが、作成したモデルもかなり適当なのでこんなもんでしょう。
次に雨宮天さんのブログを判別させます。使用した記事は以下のものです。
accuracy は6.1%でした。
本来ならば、もっとしっかりしたモデルを作ったり、エラー分析などを行う必要があるのでしょうが、やってみた系の内容なのでそこまでやる気がないです。
