radikoのシェア機能がすごい

　radikoのシェアボタン、普通にtwitterとかfacebookのリンクがついてるだけだと思ってたら、実は再生開始時間が指定できるようになっててすごいなと思った。タイムフリー機能があるからこそできることだけど、これってなかなか画期的なことじゃないだろうか。ラジオとインターネットって親和性高いなあ。

『テトリス・エフェクト―世界を惑わせたゲーム』を読んだ

　ソ連、東欧、イギリス、アメリカ、日本。それぞれの国のそれぞれにアクの強い登場人物が登場し、みな我が道を邁進する。最初はときに読者の嫌悪感をも誘う。しかし、それが終盤へと進むにつれ感情移入せずにはいられないようになり、いつしか、疾走感とカタルシスを伴いながら物語は一気に加速していく。映画化されたら絶対おもろいやつや。

（カバーの装丁は原著のほうが１０倍いいと思う。なんで変えたんや。）

テトリス・エフェクト―世界を惑わせたゲーム

『賢者の食卓』のCMについての疑問

賢者の食卓｜「賢者と男」篇 15秒

　コカ・コーラのからだすこやか茶とかサントリーの黒烏龍茶の雰囲気を漂わせといて衆目を集めつつ、大手のふりをするだけで、実は全然関係ない怪しい会社の商品だと思ったら、れっきとした大塚製薬の商品だった。なんで会社の名前出さないんだろうか。不思議だ。

TensorFlowの勉強を始めた

　無職ゆえ、面接とかエージェントさんとの打ち合わせ以外は時間に余裕があるので、TensorFlowの勉強を始めた。

　まず読み方を間違えてた。テンソーフローだと思ってたらテンソルフローだった。

　本はこれを使った。『初めてのTensorFlow』

初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング

 　VirtualBoxにUbuntu入れて、あれこれ準備して、スタート。このへんまではLPICである程度勉強してたから特に問題なかった。ありがとうAmazon（二重の意味で）。
　Jupyter Notebookも初めて使ってみて、これすごい便利だな。

　なんか基本的には、学習させるデータと正解を用意して、それを自動的に順方向・逆方向に繰り返し学習させる感じ。詳しい部分はまだ理解できてない。わかったようなわかってないような。

　ただ、準備から学習までは紹介されてるけど、その先が実際の判定みたいな部分は紹介されてないので、あくまでもディープラーニングとは何か、どうやって実装するかを知る本です。その部分はある程度しっかり説明されてます。玄関の鍵の明け方から、靴の脱ぎ方、ぐらいまでの話。その先の階段の場所は載ってない。でも、第一歩としてはいい本。

梅田が苦手だ

　梅田が苦手だ。

　・迷宮のごとく入り組んでいる

　・あっちにもこっちにも百貨店やショッピングビルがあって移動が面倒

　・基本的に物価が高い

　・物価は高いがそんなに感動するほど美味い飯屋もない

　・結局特に買うものは特にない

　・日用品や手頃な品は結局近くのイオンモールにもある

　・イオンモールになくてもアマゾンにある

　・ビジネス街なのでビジネスマンが多い（背広組とはソリが合わねぇ）

　・意識高い系のビジネスマンが多い

　・そもそも人が多い

Pythonで最大公約数と最小公倍数を求める関数を書いてみる

練習がてらに。

# coding: utf-8

def dai(var1,var2):
    if var1>var2:
        varL=var1
        varS=var2
    else:
        varL=var2
        varS=var1
    
    diff=varL-varS
    while(True):
        if diff<1:
            break
        varL=diff
        diff=varL-varS

    if diff==0:
        return varL
    else:
        return -1      


def sho(var1,var2):
    varDai=dai(var1,var2)
    if varDai==-1:
        varSho=var1*var2
    else:
        varSho=var1*var2/varDai

    return varSho

daiが最大公約数、shoが最小公倍数の関数。
最小公倍数の求め方は、
　・最小公倍数（これを求めたい）をS
　・最大公約数をD
　・計算したい値を、AとB
とすると、S=A*B/Dで求められる（らしい）。
引数が3つ以上の場合は、どうするんだろう。今後の課題。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Pythonの内包表記

たとえばフィボナッチ数列のうちの偶数のみを求めるコードの中で

for x in fibo_list:
    if x%2==0:
        even_fibo_list.append(x)

と書くところを、内包表記にすると

even_fibo_list = [x for x in fibo_list if x % 2 == 0]

とすれば１行で済む。すごー。

退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング