皆さん初めまして。初めましてじゃない方も初めまして。しゃむぽんです。先日、AWS Summit Tokyo 2019に行ってきました。超絶にわか知識な状態で挑みましたが、結果とても有意義な３日間になりました。様々な用語やサービスを知りました。今更知ったのかよって思われるものもあると思いますが、少なくとも自分にはどれもこれも新鮮ですごくタメになりました。その中でも一番個人的に気に入ったのがデータレイクという概念です。ビッグデータを整理するための概念で、AWS社の説明では「規模にかかわらず、すべての構造化データと非構造化データを保存できる一元化されたリポジトリ」だそうです。AWSだとS3ですね。いや純粋にすごくないですか？今まで自分の感覚ではデータベースの構造化データと画像や動画のような非構造化データの間にはなんかこう絶対的な超えられない壁みたいなものを感じてましたからね。ほんと衝撃でした。っていうだけの話なんですけどね。データレイクで調べるとすごいタメになる記事いっぱい出てきますのでもっと知りたいという方は是非調べてみてください！逆にいやもうそんなんとっくに知っとるしって方は生暖かい目で見ていてくだてか教えてください。にわか知識なのであんまり深掘りもできそうにないので今回はこの辺で。ほいでは！

どーもお久しぶりです。お昼過ぎは眠くて眠くてしょうがないマーくんです。最近は休憩の1時間をフルで使ってお昼寝タイムを満喫してしまいます。別にお昼寝タイムを取りたいわけではないですけどねー本当は勉強するなり、ちょっと調べ物をしたりして有意義な休憩時間にしたいんですけどねーでも、とってしまう。。。だって眠いんだもの！！それに、寝ないと午後の仕事のパフォーマンスが落ちてしまう。寝たいわけじゃないけど、うとうとしてしまう。。。みなさんもそんな経験ないですか？僕はもう毎日のようにあります。なんで、こんなにお昼は眠くなるんでしょうね。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝眠くなる原因ってなんだろう疲れ睡眠不足（基本6時間以上の睡眠が理想）自然なリズムによる眠気（そもそも14時頃は眠くなる）血糖値の乱高下(食後に眠くなる原因、眠気というより気だるさがくる)＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝そもそも昼寝をするメリットはあるのデメリットはあるの　■メリット30分程度のお昼寝習慣があれば、後々の心臓病や 認知症のリスクを軽減してくれるお昼寝をすることでストレスを引き起こすホルモン増加が防げる衝動的な食欲が抑えられる20～30分程度の昼寝後は注意力、精神力的にもハッキリとし、3～4時間は高い生産性で活動することができる■デメリット・長く眠りすぎると逆に起きた時疲れる、また、認知症のリスクなども昼寝をする人よりも高くなるとか・昼寝を取るタイミングが遅くなりすぎると、夜の寝付けが悪くなってしまうとか＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝自然なリズムによる眠気が原因である時点でもうしょうがないね昼寝自体にはメリットもデメリットもあるぽいので昼寝をする時には自分にとって最適な時間を考慮するのが大事らしいです。ぜひみなさんも、楽しい昼寝ライフをお過ごしください

今年のGWは10連休でしたね。個人的に興味のあった機械学習による会話アプリを試してみました。「ありがとう」と文字を入力しますと「どういたしまして」のように返答文を考えて、返してくれるアプリです。以下のqiitaの記事を実動作させることを目指します。日本発の機械学習フレームワークchainerでの実装ですね。Seq2Seqといった「ある文章A」⇨「ある文章B」に変換する技術になります。https://qiita.com/kenchin110100/items/b34f5106d5a211f4c004独学で本当に正しいやり方かは保証できませんが以下に試したことを記載します。日本語の語句ごとの分解はMeCabを使用します。pipで入れます。MeCabで生成した際、応答側のテキストは各応答文末に、文の終わりを示すため'<eos>'を入れます。学習にはGoogleのColaboratoryを使用します。Colaboratoryを使用する理由は、設定を変えると無料で(時価70万円相当!?)ハイスペックGPUを使用できるからになります。CPUでも学習は可能ですが遅いです。。Colaboratoryによるファイルのアップロードダウンロードがわかりにくいのですが、以下を実行する感じです。□アップドーロ-----------------from google.colab import filesuploaded = files.upload()-----------------□ダウンロード-----------------from google.colab import filesdownloaded = files.download('{ファイルのお名前.weights}')-----------------□ちゃんとアップロードできたか確認%%bashlsここでの学習のポイントは学習はGPUで行いますが、重みの書き出しはCPU用に変換します。webアプリ化のため機械学習したモデルをDjangoからつなぎ込みますが、ここでの文章生成の推論はCPUで行うとになると思います。-----------------model.to_cpu()serializers.save_hdf5(outputpath, model)model.to_gpu(0)#また処理をGPUに戻してあげる。-----------------またtotal_lossをprintして確認しながら進めました。損失が減っていくとそのデータに対しての学習がうまくいっていることになります。機会がありましたら、続きの学習した重みとモデルを使用して実際に文章を生成するところを記載したいと思います。

ごきげんよう、すけさんです。台湾に1年くらい行ってました。さて、台湾で見つけたモビルスーツをご紹介します。Oops...

次住むところのキッチンはちゃんとまな板が置けるといいな☆ナポリタン・ケチャップたくさん・パスタ・ウインナーかベーコン・野菜を入れたいなら細く切ってパスタは茹でておく。固めで良い油をフライパンに引いたら弱火でケチャップを炒める適当に残りを炒める途中で足らないと思ったらケチャップを足そう☆とりの唐揚げ・鶏もも肉。一口大のが売ってる・サラダ油大量・唐揚げの元。スーパーで売ってるやつ。水溶きでもどちらでも良い鶏肉は水で洗う。ぬめりを取る感じ。鍋があれば鍋で、なければフライパンに油たっぷり温度はだいたい140℃とか。あんまりジュワジュワいわない。揚げる。のんびりやろうスーパーの粉のやつめちゃめちゃ簡単でうまくて良いです☆とりのお吸い物的なやつ（包丁使わないバージョン）・鶏胸肉・好きな野菜・好きな調味料やっぱり鶏肉は水で洗います切らずにそのまま鍋に入れます僕は野菜は切って冷凍しておくタイプなのでそれを使います味付けはコンソメでも鍋の元でもカレー粉でもお好きなのを火が通ったらトングとハサミで頑張って肉を切りますまな板出すのほんと面倒なんだ...カラーボックスの上だし...

春からずっと5月病の延長戦ですが、みなさんそんな時どんな対策をしてますでしょうか？自分はひたすら好きな番組や映画に没頭しますが、他に良い対策あればオススメいただきたいです～あっ！屋内限りです～～あとは元々好きなお酒にも、色んな種類を試してみてます。ビールも克服できたことですし！最近好んで飲んでるのはマリブです。マリブはココナッツ風味のラム酒で、コーラと合わせて飲むマリブコークは飲みやすさ抜群です。ミルクやモヒート、オレンジジュースとも相性が良いので、ぜひおすすめしますー！手短ですが、一旦また次回笑すじこでした。