餃子の王将で辛い! 冷し中華をいただく。これは本当にしっかり辛く、チェーン店でデフォルトでの辛さではトップランクだと思う。
去年も食べてかなりいい感じの辛さだったので今年もいただく。やはりしっかりと辛くていい！これはピリ辛好きくらいの人はやめておいた方がいい辛さ。
チェーン店でこの辛さというと、、、だいぶ昔に、すき家がアラビアータ牛丼というのを出していて、最初に出た年の辛さくらい（次の年から全く辛くなくなった…）。トップランクだ。
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2023年4月
2023年4月30日 (日)
2023年4月29日 (土)
かつやでタレカツとうま煮の合い盛り定食をいただく。うま煮がかなり味が濃くてご飯が進む味。
思った以上に五目うま煮の味が濃かった。逆にささみタレカツがあっさりしているので合わせるとちょうどいい感じ。
ただもうちょっとうま煮の量があったらなと思ったり。でもご飯大盛でも十分なおかずの量でした。
2023年4月28日 (金)
松屋で牛肉チャプチェ定食をいただく。春雨にごま油が美味しい。
ご飯特盛無料でした。春雨もごま油も好きなのでチャプチェは大好き。味が濃いのでご飯特盛でも問題なし。
2023年4月27日 (木)
大井戸古墳（大井戸公園の中＠武庫之荘）を観てきた。
武庫之荘を歩いていると古墳があると表示が。早速行ってみたが、、、どこ？と思ってGoogleマップで正確な位置を観るとここでした。
2023年4月26日 (水)
磐長姫神社（武庫之荘）でお参り。君が代とも関係があるとか。
Googleマップで神社見てたら、、、あれ？この磐長姫神社、君が代と関係していると出た。
早速お参り。
うーん、どこにもそういう話が、、、と思ったらこういう話らしい。
https://8740.co.jp/%E3%80%8C%E5%90%9B%E3%81%8C%E4%BB%A3%E3%80%8D%E3%81%AE%E5%8E%9F%E7%82%B9/
2023年4月25日 (火)
「クローズドサスペンスヘブン」を読んだ。最初から６人全員死んでいて、殺された以外の記憶がない状態で”天国”で出会う...という斬新な設定で面白かった。動機も現代的で、量子力学も取り入れられてる？
「全員もう死んでる」という特殊設定のミステリで道尾秀介さんと湊かなえさんが帯で激賞しているので気になって読んでみた。
これはなかなか面白かった。
殺された以外の記憶のない状態で、リゾートビーチ近くの西洋館、”天国屋敷”で出会う６人。姿の見えない配達人から毎朝届く新聞によると現世で惨殺され、この天国屋敷に返り咲いたらしい。自分が誰かも、一体誰に殺されたかもわからない。
６人は犯人を突き止めることができるのか、、、
というあらすじですが、その「天国」にいる設定をうまく生かしたストーリーとトリックになっていて面白い。
観測されるまで、、、というシュレーディンガーの猫要素も取り込んでそれも面白いし、最後は、、、しみじみというか動機が現代的でよかった。自分だったらどうなるだろう？とか考えてしまった。
2023年4月24日 (月)
長岡天神のつつじ（2023/4/22)
この前、桜が咲いていたと思ったらもうつつじの季節。
2023年4月23日 (日)
映画「AIR」を観てきた。ナイキのエアジョーダン誕生秘話だが、まあドキュメンタリーぽいので映画感には欠ける…がとにかく懐かしい80年代のヒット曲が次々かかりまくる。懐かしコンピュータ（IBM、Apple II 、マッキントッシュなど）も。キング牧師の件も実話なの！！！
マット・デイモンとベン・アフレックの盟友コンビの新作ということで楽しみにしていった。
面白いのは面白いが、実話に結構忠実にしてるためと思うんだがいまいち盛り上がりには欠ける。。。何せ登場人物全員実在してるので。
しかしマット・デイモンこのために大増量したのかな。太った白人のおじさん感がぴったり。
その代わりと言っては何だが懐かしい1980年代の曲が本当に次々かかる！
なにせOPがダイアー・ストレイツのマネー・フォー・ナッシングだし。
大好きなナイトレンジャーのシスタークリスチャンも！
チャカ・カーン！
全曲はこちらに。どれもすごく懐かしい。
https://screenrant.com/air-movie-soundtrack-songs/
小道具も1980年代らしく、事務はたぶんIBMので、開発者のはマッキントッシュとApple IIだったような。
しかし一番驚いたのはあのキング牧師の話。あれ本当なのか！
2023年4月22日 (土)
松のやで「ロースミルフィーユかつ定食」をいただく（豚汁変更）。10層のミルフィーユだけあって柔らかくてボリュームもたっぷり。
ぱっと見ておお、厚いな、と思った。でもミルフィーユだけあって固さは全くなく柔らかい。
豚汁に変更した。
2023年4月21日 (金)
2023年4月20日 (木)
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(8)特異値分解（SVD）、主成分分析（PCA)を計算してみる
※今回もC#と説明は一緒です。
以前、このTweet見た。
主成分分析とバイプロットの関係がわかりにくいというご質問をいただいたので、特異値分解も含めて三者の関係を解説した記事を書きました（Rを利用。そのうちPython版も書くかも） https://t.co/11Nt23dOmw
— Haruhiko Okumura (@h_okumura) August 28, 2022
こちらのリンクの例題をVB.NETとMath.NET Numericsでやってみよう。
特異値分解は実はめちゃくちゃ簡単で、M.Svd()だけで計算できる。その前にCSV読んで平均引いて、、、というのが実は面倒くさい（もしかしたらもっと簡単になるのかもしれないが）。
結果はこちら。奥村先生がRでやられたのと一致している。
Visual Basic .NETでの過去事例はこちら。
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(1)複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
C#の事例はこちら。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(2) 補間を行う（Interpolate) リニア、３次スプライン、有理関数などいろいろ使える。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(4) 多項式フィッティングをして、Array.ConvertAllで一括でフィッティングデータを得る。
Visual C# (C_sharp)の数値計算ライブラリ MathNET Numericsを使う(10) 数値積分としてガウス・クロンロッド積分公式と二重指数関数型積分公式を試す
2023年4月19日 (水)
遅ればせながら日経サイエンス2023年5月号のChatGPT特集号を買って読んでみた。CNNとかRNNとかちょっと試したことのある程度ですが、Transformer, Attensionが肝だということはなんとなくわかった。。がなんであんなに自然な会話にできるのかよけいわからなくなった。
機械学習はTensorflowとかをちょっといじってDNN、CNN、RNNを試したことがあるレベルの素人同然の私ですが、日経サイエンスでChatGPT特集してたのを思い出して買ってきた。圏論の話も出てるし。
しかし歴史と何をやっているかの雰囲気は分かったものの、そのTransformer, Attensionというのでなんであんなにうまくいくのかよくわからん。。。言ってもまあそこまで突飛なことをやっているとかではないし、さらに思考とは全く関係のないように見えるし。。。実は脳の内部で似たようなことをやっているのかもしれないが。
呪文の話（Let's think step by step.)とか入れ子の話もなかなか面白かった。
が、もしかしたらもう改善されているのかもしれない。出版までの時間で進化しているかも。
とりあえずこの詳解ディープラーニング第二版でTransformerとAttensionをもうちょっと見てみよう。
2023年4月18日 (火)
高周波（RF・マイクロ波・ミリ波・5G）関連ニュース(4/18) IEEE Microwave MagazineはIMS2023特集でUCSDの研究紹介、Microwave Magazineはアンプ＆オシレータ特集でTWTやGaNアンプ、東芝の超小型シンクロトロン、Next G Allianceの6Gホワイトペーパー、など。
まずは今月のIEEE Microwave MagazineはIMS2023特集。
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668
UCSDはいろいろやっていて、このアレーアンテナも有名で、
スターリンク・スペースXのDishyもこの流れをくむという話。↓も別記事で紹介されていた。
Microwave Journalの特集はアンプ＆オシレータ。
https://www.microwavejournal.com/publications/1
TWT(Traveling Wave Tube、進行波管）ってこんなのです。
https://www.necnets.co.jp/product/twt/index.html
マイクロ波回路というより、物理的な現象を利用した、加速器っぽい感じ。
TWTってやはり今でも高周波で効率というのは高い。GaNもどんどん良くなってきてるけれど。
あ、それで思い出した。東芝のプレスリリース。東芝もすごい技術を持っているのにあんなことに…
～世界最小の重粒子線がん治療装置を実現～
カッパーマウンテンの廉価版ネットアナが100GHzまで拡張できるように。
New Cost-Effective mmWave Testing Solution from Copper Mountain Technologies and Eravant
BAWフィルタのAkoustis、早くもC-V2Xにも参入。
Akoustis Introduces New C-V2X Filter Solution for the Automotive Market
Next G allianceの新しいホワイトペーパー：
ATIS’ Next G Alliance White Papers on Sustainable 6G Connectivity and AI-Native Wireless Networks Map the 6G Future — with North American Leadership in Mind
2023年4月17日 (月)
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(7)OptimizationのLevenberg-Marquardt法（LevenbergMarquardtMinimizer）で非線形最小二乗法（回帰）でNISTの例題Rat43を計算する。
今回は非線形回帰（最小二乗法）で有名なLevenberg-Marquardt法だ。
どう使うかは公式サイト見てもよくわからん、、、のでGitHubを直接見に行って、Testしているところを見るのがいい。
なるほど。ではここにも出ているNISTの非線形回帰のサンプル集、
https://www.itl.nist.gov/div898/strd/nls/nls_main.shtml
からRat43をやってみよう。Math.NET Numericsでは微分（Gradiant）は使わないでやっているがこちらは使ってみる。
結果はこちら。ちゃんとNISTの値と整合が取れた値が出ている
Visual Basic .NETでの過去事例はこちら。
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(1)複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
C#の事例はこちら。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(2) 補間を行う（Interpolate) リニア、３次スプライン、有理関数などいろいろ使える。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(4) 多項式フィッティングをして、Array.ConvertAllで一括でフィッティングデータを得る。
Visual C# (C_sharp)の数値計算ライブラリ MathNET Numericsを使う(10) 数値積分としてガウス・クロンロッド積分公式と二重指数関数型積分公式を試す
2023年4月16日 (日)
餃子の王将で4月限定メニュー、海鮮あんかけ焼そば フェアセットB(餃子3個追加）をいただく。なかなか具がたっぷりで美味しい。
あんかけはとても好きなのでこれは！と思って注文。かなり具沢山で美味しかった。
2023年4月15日 (土)
ループ・オブ・ザ・コードを読んだ。良かった…過去に＜抹消＞された国で子供たちが同時多発的に奇妙な態勢の発作を起こす。同じころ＜抹消＞の原因になった悲劇も再び…スケールが大きい近未来SFハードボイルドミステリで虐殺器官やジェノサイドが好きな人はぜひ。
とても評判がいい本だというのは知っていたがなかなか読む機会がなく、ようやく読めた。面白かった！
スケールがとんでもなくでかい！ジャンルとしては近未来SFハードボイルドミステリといった感じだが、コロナ禍とウクライナ、台湾の状況を知った我々にはもう現在進行中の出来事にも思える。
あらすじは
「疫病禍を経験した未来。WEO(世界生存機関)に所属するアルフォンソは、20年前に歴史の一切が〈抹消〉された、かつての独裁国家〈イグノラビムス〉へと派遣される。
いまや多数の欧米企業が参入し、「再生のテーマパーク」とも揶揄される彼の国で、児童200名以上が原因不明の発作に見舞われる奇病を発症、その現地調査を命じられたのだった。
サウダージという言葉に背を向け続けてきた者として、民族のアイデンティティが消去された〈イグノラビムス〉に居心地の良さを覚えはじめるアルフォンソ。しかし、時を同じくして、非常事態が発生。〈抹消〉の元凶となった生物兵器が何者かによって強奪されたのだ。
そして、「悲劇」の再来を恐れたWEO事務総長から、密命を言い渡される……。国家機関単位の任務を、たった数人で遂行することになったアルフォンソたちが辿り着く、衝撃の真実とは、一体。 」
一体子供たちの奇病の原因はなんなのか？という謎解きと、それと並行してテロリストに強奪された生物兵器の探索というハードボイルドな局面と、そしてなによりアルフォンソの過去の呪縛からの再生など様々なストーリーが絡み合い、そして意外な犯人やその結末。
さらにタイトルの意味がわかるところではジーンとくる。
帯にも書いてありますが「虐殺器官」が思い出された。あと「ジェノサイド」（これはここ10年で読んだ中で一番面白かった）なども。これらが好きな方にはお勧めです。
2023年4月14日 (金)
特別展「毒」＠大阪市立自然史博物館ネイチャーホールへ行ってきた。こんなに毒が身近であふれていることに驚く…いんげん豆って加熱しないと毒なのか…シュウ酸カルシウムの結晶も人工的に作れないとか、バルカン腎症とかカモノハシにも毒とか初めて知り興味深かった。
さて長居公園を歩いてこちらへ向かう。東京に行きたかったがコロナ禍で断念、と思ったら大阪でも特別展「毒」をやってくれるということで。
いきなり毛虫と、
ハチとハブがお出迎え。
バルカン腎症って初めて知った。
https://www.maff.go.jp/j/syouan/seisaku/risk_analysis/priority/kabidoku/kabi_iroiro.html
シュウ酸カルシウムの針状結晶は人工的につくれないとか、
https://katosei.jsbba.or.jp/view_html.php?aid=689
インゲン豆は生で食べたら毒、とか、
https://toyokeizai.net/articles/-/130706?page=3
カモノハシにも毒があるとか初めて知った。
硫化水素を使って生活するチューブワーム！
おしろいには水銀がはいっていて、暗い部屋（今のように明るくない）で映えるとか。
薬屋のひとりごとのシールもらった。
2023年4月13日 (木)
長居公園にはまだ桜が咲いていた。
大阪市立自然史博物館に行くときに長居公園を歩いていたら、まだ桜がさいていた。
さてここから（続く）
2023年4月12日 (水)
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(6)OptimizationのNelder-Mead SimplexでRosenbrock関数（５パラメータ）を最小になる点を探す。
※今回もC#版と文章は同じです。
今回はMath.NET Numericsを使った最適化。
Python（SciPy）の例題を使おう。
https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/optimize.html
アルゴリズムは導関数などが不要なNelder-Mead SimplexでRosenbrock関数の５パラメータ版を使う。
ObjectiveFunction.Valueに関数を与える必要がある、というのがよくわからなくて悩んだ…
VBのほうはAddressOfを使います。
プログラムはこんな感じで
結果はこちら。
Visual Basic .NETでの過去事例はこちら。
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(1)複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
C#の事例はこちら。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(2) 補間を行う（Interpolate) リニア、３次スプライン、有理関数などいろいろ使える。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(4) 多項式フィッティングをして、Array.ConvertAllで一括でフィッティングデータを得る。
Visual C# (C_sharp)の数値計算ライブラリ MathNET Numericsを使う(10) 数値積分としてガウス・クロンロッド積分公式と二重指数関数型積分公式を試す
2023年4月11日 (火)
ココイチで肉塊Level2カレー（「」（ナナシカレー）ご飯400g,3辛をいただく。ものすごく大きな肉塊でしかもやわらかい。もう名前は肉塊カレーでいいのでは。
ココイチでナナシのカレーに名前を付けるキャンペーンが始まっている。
https://www.ichibanya.co.jp/cp/sousenkyo2023/
近所のココイチでもやっていたので早速注文。Level3にしようかと思ったがさすがに2371円というのは、、、というのでLevel2に。
2でもめちゃくちゃ多かった。しかも肉が柔らかい。
もう名前は肉塊カレーでいいんじゃないかな。投票は「ホロ肉ドカンと豪快カレー」にしました。
一つだけ私はミスしたのは、このついてくるスパイス、肉のみにかけるのが正解で、カレーにも大量にかけて塩辛くなってしまった…
2023年4月10日 (月)
松屋でプーパッポンカレーをいただく。ものすごく塩味が強い。カニの身はカニカマだが風味はある。卵は美味しい。
前に食べたときも思ったけど、これ辛いとか甘いとか以前にものすごく塩辛い。まあご飯には合うようにしているのかもですが。
カニの風味はある（身はカニカマ）だけど卵が良かったな。
2023年4月 9日 (日)
今日は選挙の投票で近所の小学校まで。色とりどりの花が咲いていた。
前回の選挙時はほとんど枯れていたが今回は色とりどり。
2023年4月 8日 (土)
映画『ノック 終末の訪問者』を観てきた。恐ろしくも不思議な話で、途中まで登場人物も観客も本当なのか妄想なのか全然わからない…家族（パパ・パパ・中国系の女の子）も斬新。そしていつものようにナイトシャマラン監督がノリノリで出てくるし、チェンソーマンと繋がってたり。
なんだかんだとナイトシャマラン監督作品はたいてい観ている。今回はどんなかな？と思ったらものすごく恐ろしいが不思議な話だった。
あらすじは「幼い女の子と両親は、人里離れた森の中にある山小屋に休日を過ごすためにやって来る。そこへ武器を手にした見知らぬ男女4人が突然現れ、ドアや窓を破って侵入。謎の人物たちに捕らえられた家族は、自分たちの選択次第で世界は滅びると告げられ、家族の犠牲か世界の終わりかという究極の選択を迫られる。 」
というもので、いやそんなわけないだろ！と最初は家族も観客も思っている。ただ話が進むにつれこれは本当なのか、妄想なのか、陰謀なのか、、、と全然分からなくなってくる。そしてエンディング…これはネタバレにならないように書かないでおこう。
女の子の好きな映画は「魔女の宅急便」（『KiKi's Delivery Service』 ）なのも面白かった。
あと、やっぱり西洋というかキリスト教の常識知ってないとわからないところあるなあ。
チェンソーマンにも七つの大罪にも出てるのにあまりピンと来てなかった。
2023年4月 7日 (金)
伝説のすた丼屋で倍倍（赤）牛カルビすたみな丼をいただく。すさまじいボリュームとこってり感で、赤にすると辛みも加わっていい。通常すた丼比 脂量2倍、ニンニク量5倍、肉重量1.4倍はだてじゃない。
通常すた丼比 脂量2倍、ニンニク量5倍、肉重量1.4倍だそうでかつガツンとニンニクスパイスもついてくる。
一瞬W盛りにしようかと思ったがやめておいて正解。これでもう限界、、、
2023年4月 6日 (木)
兵庫県・尼崎の潮江素盞嗚神社（しおえすさのお）でお参り。お賽銭箱がそろばんの玉になっている。
久々にこちらでお参り。
ここはお賽銭箱がそろばんになっているのだ。面白い。忍たま乱太郎由来だとか。
2023年4月 5日 (水)
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(5)常微分方程式の数値解法、4段4次のルンゲクッタ法がRungeKutta.FourthOrderの一文でできる。ローレンツ方程式を例としてやってみる。
※今回もC#版とまったく同じ文章です。
さて今回は常微分方程式の数値解法。2次と4次のルンゲクッタ法とアダムスバッシュフォース法が使える。
まずは最初にusing MathNet.Numerics.OdeSolvers;はつけておく。で基本、RungeKutta.FourthOrderの1文で計算できる。Vector
例題はまあLorenz方程式がいいでしょう。
\begin{align} &\frac{dx}{dt} = \sigma (y - x) \\\ &\frac{dy}{dt} = -xz + rx -y \\\ &\frac{dz}{dt} = xy - bz \\\ \end{align}
プログラムはこんな感じで、
結果はこんな感じです。
Visual Basic .NETでの過去事例はこちら。
Visual Basic （VB.NET)でC#用の数値計算ライブラリMath.NET Numericsを使う(1)複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
C#の事例はこちら。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(2) 補間を行う（Interpolate) リニア、３次スプライン、有理関数などいろいろ使える。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(4) 多項式フィッティングをして、Array.ConvertAllで一括でフィッティングデータを得る。
Visual C# (C_sharp)の数値計算ライブラリ MathNET Numericsを使う(10) 数値積分としてガウス・クロンロッド積分公式と二重指数関数型積分公式を試す
2023年4月 4日 (火)
Tensorflow(Keras)のNormalizationで多次元配列の平均を取るのにaxisの定義がNumpyのmeanなどと違うのにハマる…タプルを使わないとだめなのか。
もう世の中から100周回遅れくらいだろうけれど機械学習で遊び始めた。とりあえずTensorflow（Keras）を使ってみている。
で、早速ハマったところがある（が、ググってもあまりいいのが出てこない）ので備忘録としてここに記す。
データとしては2次元配列で与えられていて、列ごとに標準化したい。検証用のデータを、
data = np.arange(24).reshape(4,3,2)
とする。4つの3x2行列があることに相当。
array([[[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5]],
[[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11]],
[[12, 13],
[14, 15],
[16, 17]],
[[18, 19],
[20, 21],
[22, 23]]])
[ 2, 3],
[ 4, 5]],
[[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11]],
[[12, 13],
[14, 15],
[16, 17]],
[[18, 19],
[20, 21],
[22, 23]]])
numpyで平均をとるのには、まずaxis設定なしなら
np.mean(data)
11.5
になる。
axis = 0なら3x2行列になる。これが最終的に欲しい平均。
np.mean(data, axis = 0)
array([[ 9., 10.],
[11., 12.],
[13., 14.]])
[11., 12.],
[13., 14.]])
axis =1なら4x2行列。
np.mean(data, axis = 1)
array([[ 2., 3.],
[ 8., 9.],
[14., 15.],
[20., 21.]])
[ 8., 9.],
[14., 15.],
[20., 21.]])
axis =2またはaxis = -1なら4x3行列になる。
np.mean(data, axis = -1)
array([[ 0.5, 2.5, 4.5],
[ 6.5, 8.5, 10.5],
[12.5, 14.5, 16.5],
[18.5, 20.5, 22.5]])
[ 6.5, 8.5, 10.5],
[12.5, 14.5, 16.5],
[18.5, 20.5, 22.5]])
さて問題はここから。Tensorflow.Keras.layers.Normalizationを使うとき。
axis = Noneなら
norm1 = tf.keras.layers.Normalization(axis = None)
norm1.adapt(data)
norm1.mean
<tf.Tensor: shape=(1, 1, 1), dtype=float32, numpy=array([[[11.5]]], dtype=float32)>
なんでこれは分かる。
axis=0なら
norm2 = tf.keras.layers.Normalization(axis = 0)
norm2.adapt(data)
norm2.mean
axis=-1(デフォルト）or axis=2なら
norm4 = tf.keras.layers.Normalization(axis = -1)
norm4.adapt(data)
norm4.mean
<tf.Tensor: shape=(1, 1, 2), dtype=float32, numpy=array([[[11., 12.]]], dtype=float32)>
1x1x2になる。
じゃあどうするんだろう、、、とドキュメントをちゃんと読む。
| Integer, tuple of integers, or None. The axis or axes that should have a separate mean and variance for each index in the shape. |
と書いてある。あ、タプルを受け取るのか！じゃあ、
norm5 = tf.keras.layers.Normalization(axis = (1,2))
norm5.adapt(data)
norm5.mean
<tf.Tensor: shape=(1, 3, 2), dtype=float32, numpy=
array([[[ 9., 10.],
[11., 12.],
[13., 14.]]], dtype=float32)>
array([[[ 9., 10.],
[11., 12.],
[13., 14.]]], dtype=float32)>
これだ！やっとやり方が分かった…
2023年4月 3日 (月)
松屋で富士山豆腐の本格麻婆盛合せ牛バラ焼定食【肉小盛】（ご飯特盛）をいただく。
麻婆豆腐は最初は辛くないか、と思ったが食べ終わるときにはちょっとひりひりでいい感じ。
牛バラ焼きも初めて食べたが香ばしくて美味しかった。ご飯特盛でも足りないくらいのおかずの量でした。
2023年4月 2日 (日)
映画「ダンジョンズ&ドラゴンズ／アウトローたちの誇り」を観てきた。元祖RPGのD&Dだけあって今ではお約束になったものが出て面白かった！遊び人？がリーダーで、ダイの大冒険のポップを思い出す魔法使いのサイモンよかった。女戦士ホルガもかっこよかった。1人かわいそうな人？も。
ダンジョンズ＆ドラゴンズと言えば元祖RPGでドラクエにも大きく影響を与えたというもの。一回もやったことなかったけど映画は楽しみにしていた。期待通り面白かった！
やっぱりよかったのはサイモンかな。名門の出ながら自信がない魔法使いで、途中まで本当に頼りない、、、
でもどんどん成長していき、というのはまさにダイの大冒険のポップくんみたいだ。
クリス・パインもこういうやくぴったりで、リュート？を背負った遊び人風。
女戦士ホルガもかっこいいし、何にでも化けられるドリックもかわいい。
ヒュー・グラントも悪役がはまってる。
ダンジョンやドラゴンの今ではお約束になっているものも当然登場で面白い。
しかしこれ、見たらわかるんですが１人？ものすごく気の毒な人？が出てくる。なんとかしてあげて…
ただ驚いたのは字幕版見たのに、エンドクレジットに日本版の曲がかかること。これはちょっとどうなんだろう（わざわざ吹き替えじゃなくてオリジナルを観たいので字幕版にしたのに）。
2023年4月 1日 (土)
映画「グリッドマンユニバース」を観てきた。面白かった！まさにオールスターキャストで、1人は想像もできない人！バトルシーンがとにかくど派手でその効果音もすごかった。グレンラガンの最終回を思い出した。アンチくんの泣ける話も。そして最後のセリフは…
近所で上映している劇場がなかったのでちょっと足をのばして観てきた。
このカードもらった。ボイスドラマも聞ける。
とにかく面白かった！
マルチバースものは、もうマーベルのは食傷気味（スパイダーマンのあれだけは別、あとエブリシング・エブリウェア・オールアットワンスのようなアイデアものも別）だが、そもそもグリッドマンの世界観が最初からマルチバース（別のプログラムも存在してもいい）なので、全然違和感なかった。
ビッグクランチも出てくるし。
バトルの作画がとにかくすごくて、効果音もめちゃくちゃ大きくてよかった。
そしてもちろんオールスターキャスト。ダイナゼノン組が途中まで地味？かと思ったらもちろんラストに近づくと盛り上がっていく。
蓬くんのあれがかっこよかった。
バトルと言えば最終バトルがもうグレンラガンの最終回をほうふつさせる（同じTriggerだし）ものでこれもすごかった。
３連続でオーイシマサヨシさんの曲が流れるのもぐっとくる。
そしていろいろ意外な人がいい場面で次々登場。
まああのグリッドマンの最重要人物はもちろん出るのは想像できた（といってもそっちからこっちにくるのか！とかこの変身は！とかはびっくり）。アンチくんとのシーンはちょっと泣ける…これはいい話や…
でもある男の登場は絶対予想できない、、、この人です。これはおそらくそうだろうと想像してエンドクレジットを観て、ああなるほどと思った。
最後のセリフはいろいろ解釈できると思うが私は日常が戻った、日常はこんなもの、という意味かと思った。
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最近の記事
- 河童ラーメン本舗で河童ラーメン煮卵付きをいただく。私はここのラーメン一番好き。替え玉も無料。
- なか卯で8種野菜の担々うどん（大）をいただく。本当に野菜たっぷりで、シーザーソースもついてヘルシー感UP。
- 旨辛牛肉たっぷりつけうどん（特盛）をいただく。つけだれがかなりあっさりしているので旨辛でラー油いれるのはアクセントになっていいかも。
- TensorFlow(Keras)でモデルをsaveで保存してload_modelで読み込むときに突然エラー(utf8で読めないとかディレクトリが存在しないとか）が出始めた。なんで？といろいろやると、単に日本語がフォルダ名に使われているときにエラーになるだけだった…（Windowsネイティブの場合）
- からやまでよだれ鶏から揚げ定食（ご飯大）をいただく。唐揚げもネギ、もやしも美味しいが揚げ豆腐？の食感が面白い。
- 「たかが殺人じゃないか: 昭和24年の推理小説」を読んだ。これはすごい…ラストで鳥肌。タイトルの意味と動機を知ったときも驚く。トリックの伏線や当時の時代背景なども詳しく面白かった！辻真先さんはサザエさんとかの脚本でしか知らなくて今まで読まなかったのが後悔。
- 餃子の王将で5月限定の麻婆麵をいただく。かなり太麺で量もたっぷり。
- 我が家の電力量計がスマートメーターになった。三菱の電力量計と日本電気の通信(920MHz帯のECHONET Lite＋BルートはWi-SUN)らしい。なんでメーカーが分かれているのかはよくわからん…しかしECHONET LiteもWi-SUNも日本のみで、なかなか海外展開は難しいだろうなあ。
- 吉野家で焦がしねぎ焼き鳥丼（大）をいただく。あ、これは焦がしてるのはネギだけで焼き鳥はあまりそういう感じはなかった。でもなかなか美味しかった。
- 時代に逆行してCOBOL(GnuCOBOL)を学んでみる(4) 10進31桁まで計算できることを生かして4段4次のルンゲクッタ法でローレンツ方程式を計算して図示してみる。テキストベース（アスキーアート）で！
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