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七転八転

よしなしごとを。

休日のひととき

前置き

何がとはいわないがプロセスを綴る。

突然のおでかけ
知人が東京に来るとのことで、「どっかいきましょう、おまかせしましょう」とのこと。そういわれても、僕の行動圏は極めて狭い(ルーラしようと思ったら数点しかないレベル)。Google検索でおもむろに東京観光とうち、原宿とか六本木といった爆発してしまうスポットを除いて、両国の江戸東京博物館にいってきた。

本文

江戸東京博物館=でかい。14時10分について常設展・企画展を両方みたら18時10分だった。覚悟が必要。江戸コーナは歴史・暮らし・文化など側面ごとにテーマがきってあり、東京は時代にそった流れ。おのぼり東京都民たる私にとっては、学びが多かった。(ぶっちゃけ凌雲閣とか存在をしらなかった・・・)最後の70年→80年→90年→00年という展示は、多分もうちょっと年いっていると、ノスタルジーが感じられるのだろうな。

最近のこと、主に楽器について

前段

思ったことは綴らないと消えるという事実を、今更ながら感じるようになり、
チラシの裏としてとりあえず綴る。

楽器との関係

先週、所属するブラスバンドの演奏会があった(筆者はEb Bassを吹いている)。今年はソロ曲をもらっていたこともあり、社会人になってからの5年の中でも、最も練習したと思う。今年感じたことを以下に示す(というか、改めて感じたこと)。

練習場所の大事さ

今年はリッチに近くの楽器屋のスタジオを借りて個人練習していた(2時間1000円*5回)。このスタジオは、音がかなりデッドで自分の下手さ加減がよくわかるいい練習場所だった。日頃の練習場所が普通の会議室で音がガンガン響くので、なんとなく吹けた気になっていたが、それが幻想だとよくわかった。

基礎練習の大事さ

せっかく個人練習ができるのだから、2時間のうち1時間を基礎練習+エチュードにあてることにした。これだけでも如実に効果はあった気がした。
初見での完成度が上がっている印象があった。

まあ、(きちんと)練習すれば、練習しないよりうまくなるのはある程度自明なので、時間の使い方をうまく考えましょうということなのだが。。。正直今年は練習きつかったのも事実なので。

いつもの旅行メモ

 

 8/18-20 山形・福島(仙台・新潟にもよった)の備忘録

 

旅程

・8/18:東京→米沢→左沢→山形→かみのやま温泉

・8/19:かみのやま温泉→山寺→仙台→会津若松

・8/20:会津若松→新潟→東京

 

1日目

・米沢:米沢牛を食べ、上杉神社。(びみょーにゲーセンにも寄ったのは秘密)

・左沢:左沢線で往復。結構混んでいる。

左沢折り返しが8分くらいだったから、ぶっちゃけ乗っただけ。すくないけど、左沢-寒河江間はバスあるので、つなげるかも。

・山形:霞城公園と駅前をふらふら。

かみのやま温泉:まったり。人は少なめ。(平日だったけど)到着が夜遅かったこともあるが、あまり温泉街っぽさはなかったかなあ

 

2日目

・山寺:快晴で素晴らしかった。(が、炎天下黙々と石段登るはめに)実は階段登りあること知らなかった。。。

・仙台:牛タン途中下車。駅ナカの牛タン通りはどこもめっちゃ混んでた。

 

3日め

会津:鶴ケ城→御薬園→飯盛山

・どうでもいいけど、駅前のホテルの1Fに本屋があってちょっとおもしろかった。

・喜多方に寄れなかったのが、心残りのひとつ。列車が合わなかった(というか喜多方から先は本数が・・・)

・快速が倒木のせいで、1時間遅れた

・新潟:ぽんしゅ館で味見。加賀の井が個人的MVS(most variable sake)

 

 

 

 

 

今更ながらの旅行メモ

GWの旅行記メモ(今更)

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1日目

  • 体調イマイチ+飛行機が揺れて、グロッキー・・・
  • 栗林公園。快晴でゆったりすごせた。
  • うどん。栗林公園近くの有名店。東京で食べられる関西風のうどんより、いりこ系だしの味がつよい。おいしかった。
  • けっこう列車の時間がかつかつで焦った。
  • 鳴門。渦の道からだと、さすがに遠すぎという印象。。やっぱり船なのかな。
  • 朝から続く頭痛。。。
  • 徳島。徳島ラーメン。おいしい。
  • ユーフォーテーブルシネマで何か見ようとおもったら、イベントの関係で放映終了してた。つらい。

2日目

  • 天気悪い。つらい。
  • 牟岐線(特急むろと→普通)。人少ない。。。
  • 阿佐海岸鉄道。人すくない+ずっと高架。
  • バスで室戸岬下車。
  • 室戸岬灯台は離れているのであきらめてしまったな。。。ふらっと散歩。ジオパークとか市内とかには主に交通事情的に寄れず。
  • 再びバスで奈半利。うとうとしていてあぶなかった。あと、奈半利駅がどこにあるかわからず焦った。
  • ごめん・なはり線土讃線。学生の大群にヒット。。。
  • ひろめ市場で、飯+酒。

3日目

  • 桂浜。ぼややんと。竜馬像の脇に変なオブジェクトが。。。
  • 高知城から坂本龍馬のあれこれ。
  • 帰宅。

旅行計画

いつもの感じで、GWに旅行に行くのですが、

非常にタイトな旅程になってしまった・・・

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1日目

高松空港10:45 → 11:30 栗林公園(バス)
・(うどん、栗林公園観光)
・13:12 高松 うずしお13号 → 14:32 鳴門(高徳線
・14:49 鳴門 → 15:13 鳴門公園(バス)
・(渦潮:最悪滞在時間は伸ばせる)
・16:36 鳴門公園 → 16:59 鳴門(バス)
・17:17 鳴門 → 17:53 徳島(鳴門線
眉山とか、ユーフォーテ(ryとか)
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2日目
・徳島 9:51 → 海部 11:19
・海部 11:26 → 甲浦 11:37
・甲浦 11:49 → 室戸岬 12:39
室戸岬観光)
室戸岬 14:49 → 奈半利 15:47
・奈半利 16:09 → 高知 17:25
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3日目

適当に高知観光

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今年の振り返り

このままだと、ブログが休眠しそうなので、今年の振り返りでも書いてみる。

趣味

1.旅行

  • 2月:北海道(釧路~弟子屈
  • 7月:九州(福岡~大分~熊本)
  • 8月:草津
  • 11月:東北(青森~岩手)

旅行には大分慣れてきた。最近飛行機の手荷物預けを使わなくなってきた。

ただ、思い立ったが吉日に、ためらいが出つつあるのが悩み。

 

経県値はこんな感じ。

『hayad』さんの経県値&経県マップ【生涯経県値】

まったくノータッチの県は減ってきた。

 

とりあえず、北海道リベンジを果たしたい。

2.楽器

社会人も4年目になったが、変わらず続けられており、良い事だと思っている。

少ない時間で如何に曲の完成度を上げるかが大事と思っている。来年も色々試行錯誤したい。

3.今年トライしたもの

i.プロコン

Topcoder,Atcoderに何回か出たが、またご無沙汰気味。。。Topcoderは時間帯的にしんどい。。。あと、出るならきちんと勉強したい。

ii. ボドゲ

会社の人に誘われて2回合宿に参加。後、友人と何回か遊んだ。たのしい。

やったもの(全部ではない)と一言コメント。

  • ラブレター:お手軽ゲーだが面白い。手札推理とかあまり考えずにノリでプレイしてもゲームになるのが素敵。
  • 王宮のささやき:足の引っ張り合いゲー。シリアスになりすぎぬように。
  • 枯山水:ガジェット最高。2回プレイしたけど、未だにどう点を延ばすとよいのかわからない程度に、点数の付き方が複雑。「座禅して徳を積みます」
  • あやつり人形:適度に相手との読み合いも入って楽しい。初プレイだったけど、ばしばし読みが刺さって楽しかった。人数多いとプレイが長くなるのがネックかな。
  • アヴァロン:ちょいトリッキーな人狼系ゲーム。人狼系ゲームって会話とかゲームの自由度が高い分、どう立ち回ればよいかにまだ困惑するのです。
  • シャドウハンターズ:ライトな人狼要素あり面白い。とはいえ、ルールは単純で考えることもそんなに多くないので障壁は低いか。
  • MOW:ルール簡単だけど楽しいよ!毎回中毒症状が出て、おかしくなるのです。

やってみたいけど未プレイ

  • 街コロ:お手軽系ゲームとして仕入れてみたが、まだ遊んでない。。。
  • 横暴編集長:脇で見ていて楽しかった。「マリみて」がらみが面白かった。

お勉強

 

チャンスシステムの実現に向けた取り組み

この記事はぴょこりんクラスタアドベントカレンダーのために書かれたものです。
本記事はちょっとだけサナララのネタバレを含みます(ストーリとはほとんど関係ないです)。

サマリ

チャンスシステム実現のために、文書を入力した時に、それが無茶なお願いかを判別する判別器を作った。評価はしていない、出る気もしない。

はじめに

ぴょこりんが好きなゲームに、サナララ(もしくはサナララR)があります。(年齢制限あるので扱い注意)

本ゲームにおいて、チャンスシステムというシステムが存在します。詳細は公式ページをご覧頂きたいのですが、とあるご都合主義により、人のお願いを一個だけ叶えてくれるシステムです。
ここで特徴が一つあり、無茶なお願いについてはスルーされます。
さて、常に6億円ほしいと思っている私としても、こんなチャンスシステムがあったらいいなと思う訳です。しかし、そんなご都合主義は存在しないのです。そこでこう考えました。

システムのうち、お願いを叶える部分はきっとだれかが作ってくれるから、来る日に備えて、お願いが無茶かどうかを判断する部分を作ろうと。

実装方針

・入力:お願いが書かれた文書(例:「世界征服したい」)→出力:お願いが無茶かどうか(0,1)
・入力から名詞のBag of words(面倒なので次元削減はしてない)ベクタを作って、線形SVMによる判別を実装

ソースコード

正直殴り書きレベルです、ごめんなさい。うまく動きそうかもまともに見れてません。。
文書の形態素解析MeCab, Bag of wordsベクトル作成と、線形SVMによる判別はscikit-learnを
使ってます。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import MeCab
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC

def check_feature(feature):
    if feature[0].decode('utf-8') == u'名詞':
        return True
    return False

def analyzer(text):
    words = []
    t = MeCab.Tagger('-Ochasen')
    e_text = text.encode('utf-8')
    node = t.parseToNode(e_text)
    while node:
        feature = node.feature.split(',')
        if check_feature(feature):
            words.append(feature[6].decode('utf-8'))
        node = node.next
    return words

def get_count(texts):
    cv = CountVectorizer(analyzer=analyzer)
    count_vect = cv.fit_transform(texts)
    return count_vect

def get_feature_vector(train_text,test_text):
    all_text = train_text
    all_text.extend(test_text)
    feature_vector = get_count(all_text)
    train_feature = feature_vector[0:len(train_text)-1,:]
    test_feature = feature_vector[len(train_text)-1:,:]
    return train_feature,test_feature

def classify_lsvm(train_vector,train_label,test_vector):
    lsvc = LinearSVC()
    lsvc.fit(train_vector,train_label)
    print lsvc.predict(test_vector)

if __name__ == '__main__':
    train_text = [u'キウイをいっぱい手に入れる',u'記憶喪失にならない']
    train_label = [1,0]
    test_text = [u'神様になる']

    train_f,test_f = get_feature_vector(train_text,test_text)
    classify_lsvm(train_f,train_label,test_f)

おわりに

・チャンスシステム下さい。
・ぐだぐだですみません。