ブログ継続の難しさと楽なところ
最近ブログ記事を書いていない風太郎です。ほんと継続って大変ですね、ほぼ毎日書き続けている方々には頭がさがります。
しかし、楽なところもあります。それは大変さの裏側です。
最近ブログ記事を書いていない風太郎です。ほんと継続って大変ですね、ほぼ毎日書き続けている方々には頭がさがります。
しかし、楽なところもあります。それは大変さの裏側です。
この記事は先日(20日)に投稿した記事の修正版です。
最近機器の紹介ばっかり書いちゃってます。
他の人の参考になるかな?&備忘録です。
スマホの機種は sony Xperia XZ premium です。
風太郎は、IphoneとAndroidの2台持ちです。AndroidはSDカードが使えるといわれています。しかし、SDカードに持っていける分はほとんどなくて、内部ストレージにほとんどのデータを入れないといけません。以前からこのような傾向があり、それがいやで、内部ストレージ32Gから64Gの携帯に買い換えました。
それも結構埋まり始めて空き容量は20Gを切り始めました。まぁ、これからが長いのですが、今回は早めに手を打つことにします。
人によっては携帯電話を分解して、はんだをはがして、チップをつけてとか言う人もいるかもしれません。
不器用な風太郎には難易度が高いので今回はこいうことはしません。ソフト的に行います。
下記のサイトを参考にしました。
AndroidのSDカードストレージ化(Adoptive Storage)に挑んでみた | a special kind of humor reconciled
Android 6.0以降のAndroid端末でSDカードを内部ストレージとして使用する方法 | でこにく
AndroidでSDカードを内部ストレージ化してアプリを移動する方法! adbですべての機種の容量不足を解消しよう
簡単にいうと次の通りです。
ということです。これって古いアンドロイド携帯ではできた記憶あります。タブレットだったかな?それができなくなったと感じてたいんですが、できたんですね。
先にAndroid Studioというソフトをインストールします。これはAndroidの開発環境です。いろいろ開発環境あります。Androidを対象としたものを開発することはないと思いますが、インストールしておきます。
ざっくりと1Gの容量です。
「管理者じゃないといけない」という感じのエラーはでますが、インストールは終わって起動しました。しかし、必要な「abd」というコマンドがありません。どうやら、「Android Studio」ではなく、「SDK Platform Tools」というものが必要だったそうです。
そのToolsのzipファイルを解凍するとそこからめでたく「abd.exe」が現れました。
参考としているサイトでは環境変数の変更もありましたが、デフォルトフォルダをファイルのある場所にしたら大丈夫です。
C:\User\Futaro\......\platform-tools>adb shell * daemon not running; starting now at tcp:5037 * daemon started successfully XXXXX:/ $
こういう感じで画面がでてきます。(事前に携帯側を開発者向けオプションで「USBデバッグ」を有効にしておく必要があります。風太郎は設定の中の検索から探しました) XXXXは携帯の固有記号です。このことから、携帯がコンピュータとして動作し、パソコンは端末になっています。
XXXX:/ $ sm list-disks disk:179,0 XXXX:/ $ sm partition disk:179,0 private XXXX:/ $
コマンドが返ってくるまでしばらく間が空きました。
Android 6.0以降のAndroid端末でSDカードを内部ストレージとして使用する方法 | でこにく
ここと全く同じストレージの表示になりました。
ストレージメニューから「コンテンツの移動」を行いました。
結果は
内部共有ストレージ 35.92GB/64.00GB
SDカード 14.05GB/128GB
え?全然移動していないじゃないか!
次のことをする必要がありました。
以上です。 移動させたのは,Evernote他です。かなり時間がかかりました。 また、よく再起動がかかります。実施したのは次の二つ。
これはどちらが効いているかわかりませんが移動できました。
そこまで頑張ったのに「移動できるアプリは少ない」という事実があります。
アプリも目立ったアプリを移動させた結果が次の通りです。
データの出し入れとかいろいろした結果最終的には
内部共有ストレージ 38.35GB/64.00GB
SDカード 17.18GB/128GB
でした。 データの出し入れがあったため、このようになりましたが、途中では31G程度に減少も見受けられました。
全体としては、メインストレージが減らずにSDカードだけがどんどん増えて行っているようです。
内部ストレージ化はさほど大きなメリットはありません。
しかし、ぎりぎり足りる足りないというときにはよいでしょう。
以下の感想は、初回記事投稿後使ってみた結果です
使ってみた結果として、風太郎の使用方法としてはSDカードのマウントは不適でした。操作感(速度)を気にする人にはお勧めできません。
大昔では、電子機器やコンピュータが津々浦々で活用された近未来が予測されました。 そられと同時に故障やバグにより人間に害を与える想像もめぐらされました。 あまりにも昔過ぎてあまり覚えていませんが、
の小説版は電子機器のショートが原因で多くの犠牲者が出るストーリと記憶しています。
一方現実としては
という会社がありました。
また、各社は自社の基盤システムの脆弱性対策を行っていたようです。
銀行のオンラインシステムはかなり昔からあり、1980年代にはキャッシュカードでお金を引き出せるようになり、その恩恵が一般ユーザーでも受けられました。
有名なトヨタ生産方式でも、その生産指示システムが非常に重要だという講演をされた先生もお見えになります。
このように社会基盤や大企業の基盤にかかわるようなものでも、マスコミに載るような障害はあまり見受けられませんでした。
風太郎が論ずるよりこちらの記事が詳しいです。AWSで障害が発生し、いろいろな問題があったようです。
ここで、ITに関しては趣味レベルの風太郎から見るといろいろ参考になる話が書かれていました。また、問題解決、未然防止、品質工学的な見方でも面白いところがあります。
障害が多く報告されていますが、「生命」に関するところは全く見当たりません。また、「金融系」についてもほあまり見受けられません。また、金融と分けることに異議があるかもしれませんが、決済系も少なくなっています。
多いのは上記以外のところです。
ユーザーとしては当然、サービスが止まることは嫌なわけですが、かといってコストを負担する気にもなれません。そういう意味で各社はその停止した場合の損失に対して、うまく資金を割り振っていると考えられるでしょう。
ゲームは止まると嫌ですが、2倍や数倍のコストを負担しろと言われたら多くの人は嫌がるでしょう。風太郎的には年に一回障害があっても我慢するから、イラストと声優のセリフ増に資金を振り分けてと言いたくなります。
このような現象とコストをよく考えているのは品質工学の損失関数です。今回のことを品質工学の損失関数から論じてくれる人はいないか?と考えます。
本業不明の風太郎です。エンジニアなのかコンサルタントなのか、講師業なのか、わけわからない状態です。(汗)
今回事情により、クラウド上での分析環境をAnacondaで再現してみようと思いました。必要ではないのですが、できると大変便利になります。
結論をいうと失敗しました。
その過程をここに記録しておきます。だれかの参考になるかも?
qiita.com
ここに書いてあるように一発でうまくいけばOKです。Anaconda同士で、同じOSならばうまくいきました。(OSが違うとかなり難しいそうです)
しかし、元はDockerでPipインストールです。WindowsでもDockerを使えばいいのですが、GPUを使いたため、WIndowsDockerは使用できません。
(GPUがうまく使えない)
将来的にはLinuxをブートしていこうと思いますが、今はそんな時間はありません。
そこで、うまくいくかどうかはわかりませんが、仮想環境上にPipでインストールしようと思います。
qiita.com こちらからPipの読み出し方と、環境構築があります。
minus9d.hatenablog.com ここでは仮想環境の作り方をかいてあります。
まず仮想環境を作ります。 pipだけではライブラリしかわからないため、Pythonのバージョンを確認します。
Python 3.5.2 でした
$ conda create --name testenv python=3.5.2
と入力するとエラーがでました。
$ conda create --name testenv2 python=3.5
こっちじゃないとだめなようです。
こんな感じでとりあえず、インストールできたっぽいです。
AnacondaのGUIからは仮想環境ができていることがわかります。しかし、Windowsメニューからはその仮想環境があることがわかりません。
さて困りました。
つくった仮想環境上からpippipを使いたいのです。
案としては次の二つです
一つ目は手軽ですが、JupyterとかもWIndowsメニューから起動したいので、二つ目の案を考えることにします。
まず、condaをアップデートしたら勝手にメニューに登録してくれるのではないか?と考えてアップデートしてみます。
$conda update conda
です。
結果としては変わらないどころがPromptとかのメニューが消える始末。
GUIから仮想環境作成してもだめでした。
どうも、環境自体が壊れたようです。結局再インストールです。
この時やらかしてしまいました。以前一生懸命作った仮想環境をバックアップせずにアンインストールしてしまいました。
おかげで仮想環境が消えてしまいました。すべて作り直しです 。
今回はAnacondaVer2019.7をインストールします(その前は2019.3)これでうまくいくかと期待したけど同じでした。
そこで、GUIからは環境を呼び出せるのでまずは環境を構築します。
Windowsメニューに登録するのは別途次のサイトに従うことにします。
$conda info --envs
で確認した後。
‘‘‘ $activate testenv2 ‘‘‘
で仮想環境に切り替えます。Windowsの場合は
‘‘‘ (testenv2) C:\Users\ユーザ名> ‘‘‘ という形でPromptが表示されます。このブログでは一般的な表記で”$”を使っています。
$pip install -r requirements.txt
でインストールを行います。
これでは、Jupyterがうまくインストールされません、AnacondaのGUIからのインストールも拒絶されて、Pipでインストールしました。
$pip install jupyter
しかし、これもうまくインストールできず、Jupyterが起動しません。
そこで最初から
$conda create --name testenv3 python=3.5 jupyter $activate testenv3 $pip install -r requirements.txt
と行ってみました。
このあとpipでインストールしましたが、pipでインストールされた分はうまくライブラリを認識していませんでした。
Jupyter上から行っても一緒です。
そこで、
$pip install ライブラリ名
としたところ認識しました。
試しに管理者モードで実行したところ、今度はうまくインストールできました。
しかし、いろいろ依存関係が厳しくて、そのままではインストールできませんでした。
ここで気力付きました。あきらめて、必要なライブラリだけcondaでインストールしたり、Pyenvを使えばよかったと後悔しました。
冷静にいろいろ練って購入する人がいます。風太郎はかなり衝動買です。
こんな感じでパソコンが欲しいと思っていました。それが衝動買いで買ってしまいました。
買ったのは「OMEN by HP 15
ハイパフォーマンスプラスモデル(15-dc1000TX
)」というやつです。
スペックは
というスペックです。ほしい機能を全部付けしたら100万円で行ってしまいます。またとんでもなく電気代を払うことになります。それは避けたいと考えた結果でこのスペックのノートPCになりました。 また、後でRAM,SSD,HDDは交換可能というところがポイントです。(交換した結果、故障に対して保証外か保証内かは微妙なところ)
この記事を書いたのは、どっかで誰かの検索に引っかかって、参考にしてもらえるかもしれない。そういう理由です。
そのため、ざっくりと写真を貼っていきます。
まだ使い始めた時期なのでざっくりとしたことだけ述べます。
購入した理由は下記のとおりです
手持ちの4Kディスプレイを活用したい
これらについてはうまく活用できそうです。
値段などからあきらめたのは下記のとおりです。
4Kタッチディスプレイ
これらについてはやがて時間が解決するでしょう。そのため、高額なものよりも2,3年の買い替えを考えて購入しました。
SSD256Gでは不足しました。それは下記の理由です。
といった理由です。 全体としてSSDの不足以外は満足しています。
正直目的からいうと不満なところが多くあります。そのため下記のように実行していきます。
といったところです。これらについても後日レポートします。
リーマン風太郎です。ちょうど今艦これのイベント中です。艦これやっている人しかわからないけど、現状は
E-1 甲突破
E-2乙突破
E-3丙突破
E-4丙攻略中という状況です。E-Xはマップ名、甲乙丙(ここにはない丁含め)は難易度です。
そういう中で心が折れてしまいました。艦これイベントには「ギミック」というものがあります。ある手順を踏まないと難易度が高くなるものです。これは最初の頃はあるかどうかわからないというレベルのものもあったりします。ギミック解除せず突破という人もいたそうです。
艦これに限りませんが、ゲームは年を重ねるほど複雑になっていきます。今回のギミックの複雑さは次をみたらわかると思います。
このギミック解除途中で心が折れてしまいました。
艦これで解決でしたい問題はなんだったのでしょうか?正直毎日いろいろしんどくて娯楽を求めていました。その求める娯楽は
といったことです。艦これは可愛いイラストがあります。またその中で好きなのが初期艦娘(ゲーム登場時からいるキャラクター)が進化するとすごくいい感じになります。(多分イラストレーターの実力アップ)宇宙戦艦ヤマト世代の風太郎は帝国海軍の艦船に関する知識もあります。本当に集めるのが楽しかったですね、二次元にムホムホ言っているのは嫁もなんとか許容の範囲内らしいです。
艦これいろいろな遊びかたあると思います。風太郎の場合は「イベント突破に向けて、コツコツと準備していく」ということでした。その間に二次元にムホムホ言って楽しんでいました。
イベントのギミック解除を行うためにいろいろやっているうちにふとつまらなくなりました。心が折れました、つい10分ほど前に課金したのにも関わらずです。
これはギミック解除という行為が複雑すぎて時間がかかるためでしょう。正直週末すべて艦これに時間を投入するというのは難しい状況です。
ギミックの解除は複雑で、いろいろ操作が必要なため、ゲームをやっている気分になれないところも要因でしょうか?
この手の複雑なゲームが苦手でRPGもやめました。RPGもシステムが複雑化し過ぎて一切手が出せなくなっています。ネットゲームも難しくなりました。
きっとそれが世間のマジョリティなんでしょう。諦めます。しかし、多くのサービス終了したネットゲームが「複雑化→新規ユーザの流入なし/既存ユーザの脱落」になっているとするならば艦これ運営にも考えて欲しいと思います。
1週間に数時間程度の隙間時間で楽しめるゲームが欲しいです。これって市場としては小さいのでしょうか?
なんか人よりPCに詳しいと言われる風太郎です。プロには遠く及びませんが、VPNやProxyがどういったものか説明できるし、GPGPUなんていうのも仕事で使っています。
そういうことから自宅には「超ハイスペックPC」があると思われています。しかし、実態としてはあんまり高スペックのPCはもっていません。これを書いているMacbookProがもっともハイスペックでしょうか?機械学習の勉強を考えて、結構がんばりました。
しかし、時代は進み、自宅にもGPUが欲しいとおもっているこの頃です。
今回調べて驚いたことがあります。それはCPUのコア数です、ずっとコンシューマ最大は4コアでした。ところがAMDがハイスペックCPUに再度参戦したようで、32コア(AMD)やら8コア、16コアなどがざらにあります。そこでお値段考えずにチェックしてみると100万円超えます。いやいや、、恐ろしいですね、、購入できません。 そこそこのスペックと思っても物欲満載の風太郎はやっと50万切る程度です。
そこで、中古のハイスペックをねらってみます。i7-6コア、16GRAM、1070Tiでは15万前後です。安く感じます。
同程度のPCはどうでしょうか?i7-6コア、16GRAM、1660Tiで約14万円です、i7-8コア、2070で約18万です。ちょっとこれは中古というのは難しいですねー、中古のそこそこスペックはあまりお買い得ではないようです。
もうちょっと低いスペックはどうか?と調べてみるとi7-4コア、16GRAM、1050Tiで7〜8万円です。まぁ、実験機としてはちょうど良いかもしれません。
まぁ、どうしましょうと悩んでいます。まず中古のミドルスペックはありえないです、中古ロースペックか、新品ミドルスペックか、ハイスペックでしょう。
Macbookpro i7 16GRAM 1TSSDとデスクトップがi5-4Core 12GRAM(DDR3)とPCIeSSD512,SATASSD1T,HDD2T,HDD4Tというやたらストレージに振ったものです。ですから、ロースペックPCでも十分なんですねー、、、