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Novation Launchpad Pro MK3をFL Studio向けのコントローラーとして使うための非公式MIDI/DAWスクリプトを作った。 通常のNote、Chord、Sequencer、Custom Modeを残したまま、SessionボタンからFL Studio操作用の専用モードに入れる。 htakeuchi/fl-launchpad-pro-mk3: FL Studio Launchpad Pro MK3 Midi/DAW Scripts 専用モードはFL Studioのパフォーマンスモード用のFL Control Modeと、パターンをLaunchPadのパッドを使ってステップ入力する際のStep Modeがある。 セットアップ # FL Studioを終了する。 macOSならリポジトリ直下で ./scripts/install-to-fl.sh を実行する。 FL Studioを再起動する。 Options > MIDI settings で以下を設定する。 LPProMK3 MIDI: NovationLaunchpadProMK3Midi、Input/Outputとも有効 LPProMK3 DAW: NovationLaunchpadProMK3DAW、Input/Outputとも有効 MIDI/DAWそれぞれInputとOutputのポート番号を同じにする 通常操作 # Note / Chord / Sequencer / Custom はLaunchpad本体の通常モードとして使える Custom ModeのCCはFL Studioの通常のLink/MIDI learnでミキサーやプラグインに割り当てる FL Control Mode # Session を押すとFL Studio操作モードに入る。 8x8パッドでFL StudioのPerformance/Clipを起動する 右側のシーン列で行/トラックをトリガーする 下段のトラックコントロール列で列/シーンをトリガーする 矢印ボタンで表示範囲を移動する Play で再生/停止、Record/Capture MIDI で停止 Session をもう一度押すと通常モードへ戻る Chord / Custom を押すと、その通常モードへ戻る Note を押すとStep Modeへ入る Step Mode # 入り方: Session → Note 8x8パッドでChannel Rackのステップを直接オン/オフする 1チャンネルにつき2段表示で、上段がステップ1〜8、下段が9〜16 左右矢印で16ステップ移動、上下矢印で4チャンネル移動 Mute → Track Select 1〜8: Channel Rackの1〜8chをミュート切替 Mute をもう一度押す: 1〜8chのミュートを全解除 Solo → Track Select 1〜8: Channel Rackの1〜8chをソロ切替 Solo をもう一度押す: 最後にソロしたチャンネルを解除 Patternsを押すと選択中のパターンを切り替え Clear: 最初の空きPatternを作成して選択 Duplicate: 現在のPatternを複製して選択 右側の Patterns ボタン: 既存Patternを順番に切替 Play: 再生/停止 Note を押すとStep Modeを抜けて通常のNote Modeへ戻る。再度Step Modeへ入る場合は Session → Note メモ # FL Control Mode中はLaunchpadがProgrammer Modeになるため、本体の通常機能を使いたい場合は Session などで抜ける Setup ボタンを使いたい場合も、先にFL Control Modeを抜ける stateDiagram-v2 [*] --> Normal: FL Studio起動 state Normal { [*] --> NoteMode NoteMode --> ChordMode: Chord ChordMode --> NoteMode: Note NoteMode --> SequencerMode: Sequencer SequencerMode --> NoteMode: Note NoteMode --> CustomMode: Custom CustomMode --> NoteMode: Note } Normal --> FLControl: Session FLControl --> Normal: Session FLControl --> StepMode: Note FLControl --> ChordMode: Chord FLControl --> CustomMode: Custom StepMode --> NoteMode: Note StepMode --> Normal: Session StepMode --> ChordMode: Chord StepMode --> CustomMode: Custom state FLControl { [*] --> PerformanceControl PerformanceControl: 8x8パッドでClip/Performance操作 PerformanceControl: 矢印で範囲移動 PerformanceControl: Play/Stopなど } state StepMode { [*] --> StepEdit StepEdit: 8x8パッドでChannel RackステップON/OFF StepEdit --> StepEdit: 左右矢印 / 16ステップ移動 StepEdit --> StepEdit: 上下矢印 / 4チャンネル移動 StepEdit --> StepEdit: Patterns / 既存Patternを順送り StepEdit --> StepEdit: Clear / 空きPattern作成して選択 StepEdit --> StepEdit: Duplicate / Pattern複製して選択 StepEdit --> MuteSelect: Mute MuteSelect --> StepEdit: Mute再押し / 1-8chミュート全解除 MuteSelect --> MuteSelect: Track Select 1-8 / 1-8chミュート切替 StepEdit --> SoloSelect: Solo SoloSelect --> StepEdit: Solo再押し / 最後のSolo解除 SoloSelect --> SoloSelect: Track Select 1-8 / 1-8chソロ切替 }

whisper.cppとBlackHoleを使って､Macで流れている音声を文字起こしする環境を作る。 whisper.cppのインストール # git clone https://github.com/ggml-org/whisper.cpp.git cd whisper.cpp ./models/download-ggml-model.sh large-v3 brew install cmake sdl2 cmake -B build -DWHISPER_SDL2=ON cmake --build build --config Release # サンプルのwavファイルでテスト ./build/bin/whisper-cli -m models/ggml-large-v3.bin -f samples/jfk.wav 仮想キャプチャデバイス BlackHoleのインストール # brew install blackhole-64ch Macで再生されている音声を文字起こしするために必要な､仮想キャプチャデバイスBlackHoleをインストールする。 インストール後､Macを再起動して､Audio MIDI設定アプリを起動する。 複数出力装置を作成し､M4とBlackHole 64chをチェックする。 私の環境ではスピーカーを接続しているオーディオインタフェースM4とBlackHole 64chを指定している。 その後､Macの音声出力先を複数出力装置に設定する。これで､スピーカーで音声を再生しながら､BlackHoleへも音声を流すことができる。 Macのサウンド設定 # 設定 > サウンド > 出力にさきほど作成した複数出力装置を指定し､入力はBlackHole 64chを設定する。 whisper-streamで文字起こし # あとは､ターミナルから以下のコマンドでMacで再生されている音声を文字起こしできる。

ヤマハが2024年1月26日に発売したグルーヴボックス。ドラム、シンセ、サウンドデザイン用コントローラー、シーケンサーなど、音楽制作に必要な機能をすべて備えている。 3パートに分かれたユーザーインターフェースとリアルタイムコントローラー 2,000種類以上の楽器の音色や効果音などのプリセット リアルタイムでトラックとパターンを組み合わせる機能 演奏中でもスライダー操作で瞬間的な変化を与えるエフェクト 楽曲と完璧にシンクロする映像を作ることができる専用アプリケーションの機能「VISUALIZER」 外部機器と有線接続できる基本的な端子に加え、アプリとワイヤレス接続できるBluetooth MIDIや大容量のデータ転送を可能にするWi-Fi機能 ヤマハ | SEQTRAK SEQTRAK ユーザーガイド SEQTRAK Data List プロジェクト # １曲のデータを管理する単位。本体に8プロジェクト保存できる。 プロジェクト切り替え PROJECT↑+Drumキー プロジェクト削除 PROJECT↑+DELETE+Drumキー テンポ変更 BPM+ or BMP- スイングをかける SWING メトロノームON/OFF ALL+BPM+ 一時保存(OS V1.10) PROJECT↑+Drumキー(上段の黄色) 復元(OS V1.10) PROJECT↑+Drumキー(下段の水色) トラック # サウンドを割り当てる演奏パート。プロジェクトは11トラックから構成される。 サウンドカテゴリーを選択する # Drumトラックのサウンドカテゴリー # Synthトラックのサウンドカテゴリー # Sampleトラックのサウンドカテゴリー # トラックとパターン # パターンの切替 トラックノブを回す パターンの切替 トラックノブを押す+Drumキーダブルクリック パターンの予約切替 トラックノブを押しながら回す パターンの予約切替 トラックノブを押す+Drumキー ローンチクオンタイズの変更 PROJECT↑+ALLを回す パターン長変更(Drum) PAGE+Drumトラックノブを回す パターン長変更 PAGE+Drumトラックノブを回す パターン数変更(3→6) トラックノブ+Drumトラック4 パターン数変更(6→3) トラックノブ+Drumトラック4+5+6 パターン削除 DELETEトラックノブ パターンのコピー トラックノブ+Drumキー長押し パターンのペースト トラックノブ+Page+Drumキー トラックの選択 トラックノブ トラックのサウンドを変更 Sound Designノブ1回す(Page1) サウンドカテゴリー変更 Sound Designノブ1(Page1)＋Drumキー トラックをミュート MUTE+トラックノブ トラックをソロ SOLO+トラックノブ ステップのコピー Drumキー長押し ステップのペースト Page+Drumキー Drumトラック # ステップ入力 Drumキー ページ切替 Page マイクロタイミング Drumキー+トラックノブ回す サブステップ Drumキー長押し後、別段1〜5のDrumキー リアルタイム入力 Drumトラックノブ+Synthキー ステップの発音確率変更(OS V1.10) Drumキー+MUTE Synthトラック # リアルタイム入力 Recordを押してSynthキー クオンタイズ切替 ALL+Record オクターブ変更 OCTAVE スケール変更 OCTAVE キーの変更 KEY コードで演奏する Sound Designノブ2(Page1)回す コードを編集する ALL+Synthキー後Drumキーで設定 鍵盤入力モード ALL+KEY ステップ入力(OS V1.10) PAGE+Synthトラックノブ ノートの長さ変更(OS V1.10) Drumキー+ALL回す Samplerトラック # リアルタイム入力 Recordを押してSynthキー サンプリング REC SAMPLE ソース変更 REC SAMPLE長押し+白店頭のDrumキー リサンプリング ソース変更→再生→REC SAMPLE キャンセル DELETE + REC SAMPLE カウント設定 [ALL] + REC SAMPLE モニタリングモード REC SAMPLE + VOL+ パターン削除 DELETE + Synthキー ステップ入力 PAGE + Samplerノブ ノート長変更 Drumキー + ALL回す サンプリングソースの変更（左から）

Launchpad Pro MK3は、Ableton LiveやLogic ProなどのDAWとシームレスに連携する、Novation社製のMIDIパッドコントローラー。64個のRGB感圧パッドを搭載し、トラックメイクからライブパフォーマンスまで幅広い用途に対応する。 主な特徴・機能 # 強力なスタンドアロンシーケンサー PCなしで外部のMIDI対応シンセサイザーやドラムマシンを直接コントロールできる、4トラック・32ステップシーケンサーを内蔵。 設定したキーに合わせてパッドの音階が配置されるため、楽器の演奏スキルがなくても音を外さずに美しいメロディやベースラインを弾くことができる。８２８２ Ableton Liveとの深い統合 クリップやシーンの再生、ミキサー、デバイス、トランスポートの操作がマウスを使わず本体から行える。「Capture MIDI」機能を使えば、思いつきで弾いたフレーズを逃さずクリップに記録できる。 自由なカスタマイズ性 専用ソフト「Novation Components」を使用することで、自分だけのカスタムモードを作成し、あらゆるMIDI機器やソフトウェアを自在に操作できる。 使い方のメモ # ノートモード # ノートモードの設定: Shift + Note クロマチック・スケールモード切り替え: Chro/Schale 作成したプリセット・スクリプト # YAMAHA SEQTRAK用のカスタムモード # 作成したSEQTRAK用カスタムモード(自分の環境ではカスタムモード5にアサイン) カスタムモードの切り替えは パッドの割り当て # No. トラック名 トラックグループ MIDIチャンネル 1 KICK Drum 1 2 SNARE Drum 2 3 CLAP Drum 3 4 HAT1 Drum 4 5 HAT2 Drum 5 6 PERC1 Drum 6 7 PERC2 Drum 7 SYNTH1 Synth 8 SYNTH2 Synth 9 DX DX 10 11-16 SAMPLER SAMPLER 11 SYNTH1, SYNTH2, DXを鳴らす場合はShift + Noteを押しMIDIチャンネルを8〜10に変更してから使う SEQTRAK Mode.syx

参考 # フィンガードラム入門！！初心者がブレイクビーツ（ドンドンタンスタスタドッタン）を最短経路で習得する方法｜ニトロプラヅマ フィンガードラムが上達するにはどうすればよいですか?長年の実践の総括 - YouTube PADレイアウト # LOW TOM MID TOM HIGH TOP CYMBAL1 HIHAT OPEN HIHAT HIHAT RIDE SIDESTICK SNARE SNARE SIDESTICK CYMBAL2 KICK KICK CYMBAL3

GGUF（GPT-Generated Unified Format）は、大規模言語モデル（LLM）を効率的に実行するための新しいフォーマットである。GPTQ、GGML、GGJT などの従来の量子化フォーマットの後継として開発され、特に LLAMA（Metaの大規模言語モデル） などのモデルをローカル環境で高速に動作させるために設計されている。 GGUFの特徴 # 高い互換性 GGUFは GGML（GPT-Generated Model Loader）の後継であり、GGMLベースのツール（例：llama.cpp）と互換性がある。 llama.cpp や LM Studio などのソフトウェアで直接利用可能である。 高効率な量子化（Quantization） 量子化とは、モデルのサイズを小さくし、推論（実行）の速度を向上させる技術である。 GGUFは低ビット量子化（例：4ビット、8ビット）をサポートし、メモリ使用量を大幅に削減できる。 エコシステムの拡張 GGUFは、Hugging Faceなどのモデル配布プラットフォームで利用可能である。 llama.cpp、KoboldCpp、LM Studio など、ローカルでLLMを動作させる多くのツールで標準フォーマットとして採用されている。 ストレージとロードの最適化 GGUFフォーマットは従来のGGMLやGPTQよりもファイル構造が整理されており、モデルのロード速度が向上している。 CPU・GPUの両方での効率的な推論が可能である。 GGUFと他のフォーマットとの比較 # フォーマット 特徴 GGUF 最新の量子化フォーマット、高速ロード、低メモリ使用、llama.cpp互換 GGML 旧フォーマット、シンプルだが機能が限定的 GPTQ 高精度な量子化（4bit）、GPU推論向け ONNX 汎用AIフォーマット、多くのフレームワークで使用可能 FP16（Float16） 高精度だがメモリ使用量が大きい GGUFの使い方 # 1. GGUF対応のモデルをダウンロード # GGUF形式のモデルは、多くが Hugging Face（huggingface.co）で配布されている。

サンプル音源を管理するアプリはいくつか持っていたはずだが、なぜか見当たらない。しかたがないので、Codexを使ってMacでサンプル音源管理アプリを開発した。 以下の基本機能は数時間でできた。 ディレクトリを指定すると、配下のサンプル音源を再帰的に検索して登録する ファイル名からジャンル、楽器、BPM、キーなどを検出して自動タグ付け。手動でのタグ追加にも対応 サンプル音源の波形を見ながら試聴する タグによる絞り込み検索 ワンショット、ループの判定（厳密ではない） 聴いているサンプルと似た音を探す（ファイル名、タグ、オーディオ特徴量の距離計算、時間、波形エンベロープの形状） 選択したファイルのコピー、パスの取得 目立ったバグもないため、さっそく実践投入するかと、Native InstrumentsのExpansionsのサンプル約9万ファイルを登録したところ、動きがもっさりして使い物にならない。 Codexと一緒に原因を調べたところ、リスト件数ぶんのSQLを無駄に発行していたり（つまり9万回!!）、その場面では不要なデータを取得していたりと、いろいろな問題が見つかった。 このようなAIと一緒に原因を調べて方針を決定する過程では、（現時点では）ソフトウェアの知見があったほうが、よりよい対応ができそうだ。 今回の開発での反省点としては、設計時に機能要件の定義にのみ注力し、性能要件を詰めなかったこと。大量のデータを扱うことを事前に伝えて、そのために性能をどう作り込むかを、実装の前に詰めておくべきだった。 ただ、きっとこれも「現時点」での反省になるんだろうな。 将来的には、実装に入る前に非機能要件をヒアリングしてきたり、勝手に性能要件を類推してコスパの良い設計をしてきたりするはず。 現在、自分がCodexで使っているのはGPT-5.5だが、そのコード生成能力はPoCを速攻で回すような用途においては、もはや人間の出番はなさそうなレベルに達している印象がある。 このアプリの開発をしながら、少し前に読んだ以下のポストを思い出した。生成AIの出現による「ソフトウェアエンジニアリングという仕事の変化」を認識・予測し将来に備えて準備しておかないと、途方に暮れることになりそうだよね、というお話。 Software engineering may no longer be a lifetime career よく見られる悲劇的なケースは、スポーツ選手が「自分のキャリアは永遠に続く」と思い込み、引退後の生活に備えないことです。もしかすると、ソフトウェアエンジニアの世界でも、今がまさにその世代に当たるのかもしれません。

ダイニチ WebShop限定 カフェプロ（Cafe Pro) コーヒー豆焙煎機 5段階 MR-F60A mr-f60a.pdf ダイニチの家庭用のコーヒー豆焙煎器。結論から書くと､これは相当良いものだった。 主な特徴は以下の通り。 焙煎のムラが少ない 熱風を生豆に吹きつけて豆を回転運動させてムラを少なく焙煎できる コンパクト 底面が241mm x 186mm､高さが280mmとコンパクトサイズで大きめの電気ケトルといった感じ 5段階の焙煎レベルを選べる レベル1 ライト・ロースト レベル2 シナモン・ロースト レベル3 ミディアム・ロースト レベル4 ハイ・ロースト レベル5 シティ・ロースト 連続焙煎可能 一回の焙煎量は60g。わが家では200g/週ぐらい消費するのでやや少なめだが､連続焙煎できるため､ 120g(2回焙煎分)を常にストックしておく ストックに手が付いたら120g焙煎し新しくストックにする というサイクルが良い感じでまわっている 15分焙煎後の10分冷却で普通に素手で触れるレベルまで冷える チャフが飛ばない 自宅焙煎での悩みの一つである「チャフ」が上部のチャフコンテナに集められ外に飛ばない。これは嬉しい 煙が出ない これも自家焙煎の悩みの一つだと思うが､焙煎中に煙がでない メンテナンスが楽 焙煎が終わったら､上部のフタとチャフコンテナに付着しているチャフをブラシで取り除く 汚れが目立ってきたら､洗剤を使い丸洗いすればOK 比較的静かな運転音 メーカーサイトでは約55〜60dbで普通の会話音とあり､近隣の家から苦情がくるようなことは無いと思うが､運転中の部屋でテレビを見るのは少し厳しいかな？という感じ 消費電力1300W 消費電力は多めなので電子レンジやオーブンなどと併用する場合は注意が必要 ↑レベル4で焙煎した豆 2026-03-07 追記 使い始めて1年ぐらいになったところで､コーヒー豆が回転せず､内部が高温になりすぎて温度センサーが感知し停止するようになった。 これは「お手入れのしかた」にある､「焙煎運転の5回に1回程度､排気口に付着しているコーヒー油を取り除く」というのをさぼっていたため､排気口にべったりと油が付着していたからだった。 セスキ炭酸ソーダを1%の温水で溶かし上フタとチャフコンテナーを漬け込んで､歯ブラシで油を取り除いたところ改善した。今後は真面目にメンテしていく。

ChatGPT・Gemini・Claudeで会話データをモデル学習に使用されないようオプトアウトする方法のまとめ。 ChatGPT (OpenAI) # ChatGPTの設定からデータコントロールを選択し、すべての人のためにモデルを改善するをオフに切り替える。 将来的な会話のみ対象で、過去データは影響を受けない OpenAI Privacy Portalからオプトアウトの設定 右上のMake a Privacy Requestを選択 I have a cunsumer ChatGPT accountを選択 Do not train on my contentを選択 チェックボタンをチェックしJapanを選択してSubmit Request 1.は即日に適用される。2.はアカウントレベルのリクエストとして処理。念のため併用設定する。 また、一時チャットを使用すると履歴保存なしでトレーニング対象外になる。 Gemini (Google) # 設定とヘルプからアクティビティを選択。アクティビィティの保存をオフにする。 チャット履歴と学習 Geminiの場合、アクティビティの保存をオフにするとChatGPTとは異なり、チャット履歴を保存できなくなります。

sunoで架空のK-POPガールズグループLuminaのアルバムを作ってみた。 アルバムジャケットはGeminiで作成。ちょっとハードで良い雰囲気かな? 楽曲の作成は以下の流れで行った。 曲の大まかなコンセプトを決めて歌詞のテーマを日本語で書く ChatGPTへテーマを入力し、K-Popのガールズグループ向けの歌詞として英語で書いてもらう。ラップパートが欲しい場合、その旨も書く sunoに歌詞とプロンプトを渡し作曲してもらう。この際、曲調を変えるため以下のように基本プロンプトのの使い分けをした この基本プロンプトに5人組のガールズグループであることや、それぞれの楽曲の追加イメージ（この楽器を使うなどもいける）を伝えるテキストを加える 求めるスタイル プロンプト例 イメージ ガールクラッシュ系 Girl Crush K-Pop, EDM hybrid, confident female vocals, powerful rap verse, heavy bass drop BLACKPINKや(G)I-DLEのような、強さのあるダンス曲。 キュート/バブルガム系 Bubblegum K-Pop, bright synth-pop, high-pitched vocal harmonies, cute and bouncy rhythm TWICEやRed Velvet (Red side)のような、明るく楽しい曲。 フューチャリスティック/クール系 Futuristic K-Pop, synthwave, dreamy atmosphere, sleek female vocals, deep pulsing bass aespaやLE SSERAFIMのような、未来的なコンセプトの曲。 R&B/グルーヴィー系 K-Pop R&B, groovy bassline, smooth female vocals, chill vibe, light hip-hop elements NewJeansやRed Velvet (Velvet side)のような、洗練されたR&B。 何曲か作っていると、似たような構成の曲が生成される確率が高くなってきたので、画面上部のCustomをクリックして、Advanced OptionのWeirdnessとStyle Infuluenceを調整しながら生成。1〜2曲を試しに作ってみるだけなら簡単だが、今回のように同じアーティストの複数楽曲を作るのは難しい。 ただ、アタマの中に明確に楽曲のイメージがあれば、それに合わせてプロンプトを個別に書けば良いのだろうが、今回は基本のプロンプト＋αでsunoのランダム性に期待したため、そうなった可能性が高い。 一応、それなりにバリエーションに富んだ楽曲になったんじゃないだろうか。ここから聴けますので、よろしければ。 htakeuchi · Unbreakable

Ghosttyはクロスプラットフォームのターミナルエミュレーター。動作が軽くカスタマイズ性が高い。 Macへのインストールと設定 # brewでインストールした。 brew install --cask ghostty 各種の設定はGUIではなくconfigファイルで行う。 ~/Library/Application Support/com.mitchellh.ghostty/config 設定ファイルをターミナル内から再読み込みするのはcmd+shift+, ターミナルから以下のコマンドを入力すると、使用できる（インストールされている）フォントファミリのリストが表示される。 ghostty +list-fonts 以下のコマンドでインストールされているテーマのリストが表示される。 ghostty +list-themes このようにプレビューを表示しながらテーマを選ぶことができる。 現時点での設定ファイルは以下の通り。 theme = "Dracula" font-family = "UDEV Gothic" font-thicken font-size = 20 mouse-hide-while-typing window-theme = dark background-opacity = 0.8 background-blur = true macos-titlebar-style = transparent window-inherit-working-directory = true window-save-state = always 設定可能な項目の説明はConfigurationにある。かなりの数があるが、自分は必要最低限のものに絞った。 Alfred関連の設定 # デフォルトで使用するターミナルをGhosttyに変更するため、Alfredの設定変更とワークフローの修正を行った。 Teminalの設定変更 # 以下のGhosttyとの連携スクリプトを手順に従って設定する。 zeitlings/alfred-ghostty-script: AppleScript for Ghostty Alfred integration terminalfinderワークフローの修正 # ファインダとターミナルを行き来するのに使っているAlfredのtermmialfinderワークフローにGhostty用のトリガーとスクリプトを追加した。

ObsidianのVimモードでNORMALモードに移行した際、デフォルの動作ではIMEのON/OFFが変わらないため、日本語のテキストを書いているときに不便なので、im-select + Karabiner-Elementsを使ってEsc押下でIME OFFにする設定を追加した。 自分の環境では既にターミナルやGhostty用にその設定を入れているので、対象とするアプリとしてObisidianを追加するだけだった。 具体的にはbundle_identifiersに"^md\\.obsidian$"を追加した。 Obsidianのbundle_identifierは以下のようにして調べた。 osascript -e 'id of app "Obsidian"' md.obsidian 以下はKarabiner-Elementsに表示で入っている「TerminalまたはMacVimでESCあるいは^[を押したときに日本語入力を英数に切り替える」にGhosttyとObsidianを追加したもの。 { "description": "指定したアプリでESCあるいは^[を押したときに日本語入力を英数に切り替える。", "manipulators": [ { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.apple\\.Terminal$", "^org\\.vim\\.", "^com\\.mitchellh\\.ghostty$", "^md\\.obsidian$" ], "type": "frontmost_application_if" } ], "from": { "key_code": "escape", "modifiers": { "optional": ["any"] } }, "to": [ { "key_code": "japanese_eisuu" }, { "key_code": "escape" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.apple\\.Terminal$", "^org\\.vim\\." ], "type": "frontmost_application_if" } ], "from": { "key_code": "open_bracket", "modifiers": { "mandatory": ["left_control"] } }, "to": [ { "key_code": "japanese_eisuu" }, { "key_code": "escape" } ], "type": "basic" } ] }

イロレーティング(Elo rating) とは、対戦型の競技（2人のプレイヤーまたは2つのチームが対戦して勝敗を決めるタイプの競技）において、相対評価で実力を表すために使われる指標の一つ。数学的裏付けのある最も著名なレーティングシステムである。 イロレーティングは、もともとチェスの実力を表すために考案されたものだが、FIFAランキングや将棋や囲碁のオンライン対局場など様々な競技に応用されている。 イロレーティング - Wikipediaより 個人的 J-League ELO Ratings system レーティングについて | National Chess Society of Japan - NCS イロ・レーティングの意味と求め方を完全解説 | ワイズ サッカーファンでも意外と知らない！？最新FIFAランキングの決め方とは | Football Tribe Japan 二人対戦のプレイヤ強さを数値化したい - Thoth Children サッカーくじ totoの予想をしてみる。－レーティング計算－ - Extrasensory Perception + ER + Blog

abcjsというABC記譜法で書いたテキストから楽譜を描画するライブラリを使って、Hugoで作成するページで楽譜を表示できるようにする。 music-abcを指定したコードブロックに対して処理するようにレンダーフックを定義する。 layouts/_default/_markup/render-codeblock-music-abc.html 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 {{- $src := .Inner | safeHTML }} {{- $uuid := md5 $src }} <div id="{{- $uuid }}"></div> <script> window.addEventListener('load', function(){ const src = `{{ $src}}`; ABCJS.renderAbc("{{- $uuid }}", src, { responsive: "resize" }); }); </script> {{ .Page.Store.Set "hasMusicAbc" true }} 楽譜を描画するエリア（<div id="{{- $uuid }}"></div>）のIDを決め打ちにしてしまうと、ノート内に複数のコードブロックを書けないのでMD5ハッシュを生成し、IDとして使用した。 layouts/partials/head.html 1 2 3 {{ if .Page.Store.Get "hasMusicAbc" }} <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/abcjs/6.1.7/abcjs-basic-min.js"></script> {{ end }} ヘッダにabcjsをロードする処理を追加。ページ内にmusic-abcを指定したコードブロックがある場合（hasMusicAbcがtrue）のみロードするようにした。 obsidian-plugin-abcjsに楽譜の表示例がある。

abcjsはABC記譜法で書いたテキストからブラウザ上で楽譜を表示できるJavascriptのライブラリ Javascript library for inserting music in the browser. | abcjs Obsidianではobsidian-plugin-abcjsというプラグインがあり、ノート内で楽譜を表示することができる。

azooKeyという高精度なニューラルかな漢字変換エンジンをサポートしたiOS用キーボードアプリのmacOS版を試している。 ライブ変換もサポートしていて、標準のIMEより変換精度が高くて素晴らしい。問題なく常用できそうな感じ。 ただ、いくつかのIMEでサポートしている「きょう」で本日の日付に変換する機能がないんですよね。これはＸでも話題になっていて、以下のような改善策も見つけました。 azooKey-Desktop で日付を入力する - terfnoのScrapbox しかし、個人的には「昨日」や「明日」「先週の金曜日」などの日付を得たいケースが多く、ChatGPTでAlfred用のワークフローを作成した。 動作イメージ # ワークフローを起動して、キーワードを入力すると対応するものがサジェストされる。 キーワードを決定すると､複数の日付フォーマットを選択できる。 対応キーワード # today：今日 yesterday：昨日 tomorrow：明日 dayaftertomorrow（略：dat）：明後日 daybeforeyesterday（略：dby）：一昨日 mon / tue / wed / thu / fri / sat / sun：各曜日 曜日を入力した場合は 「直近の過去の同曜日」「次に来る同曜日」を候補に表示 出力フォーマット # ISO形式：YYYY-MM-DD ISO + 曜日：YYYY-MM-DD(Fri) 日本語形式：YYYY年M月D日(金) 和暦形式（令和）：令和X年M月D日(金) ダウンロード # 作成したワークフローを置いておきます。Alfred 5.7で動作確認しました。

2025/02/08購入 概要 # 公式サイト XREAL One XREAL Oneは、XREAL社が開発したAR（拡張現実）グラス。USB-Cに接続したスマートフォン、ノートパソコン、ゲームコンソールの映像を仮想的な大画面へ投影できる。 USB-Cビデオ出力を備えたすべてのデバイスに接続可能。iPhone 16/15、iPad、一部のAndroidスマートフォン（DP出力対応）、Steam Deck、ROG Ally、MacBook、Windows PCなど 項目 詳細 チップ XREAL X1 チップ 視野角 50° スクリーン SONY製 0.68 インチ Micro-OLED 解像度 400万ピクセル / 1920×1080 リフレッシュレート 120 Hz M2P遅延 3 ミリ秒 高水準の明るさ 600 ニト 3 DoF 3 DoF 対応 グラスによる制御 調整可能な調光機能 / 3 つのモード エレクトロミック調光 対応 IPDの調整 瞳孔間距離 (IPD) 調整の対応 ソフトによるIPD調整 瞳孔間距離 (IPD) ソフト調整対応 音声 Sound by Bose 重さ 82 g iPhoneを接続 # iPhoneはミラーリングのみ。エンタメ系コンテンツを大画面で観るのには使えそうだが､一部のアプリは再生できず。

いままでに撮ってきた写真をまとめたいと思いnicokaiser/hugo-theme-gallery: Gallery Theme for Hugoという､フォトギャラリー向けHugoのテーマを使ってフォトギャラリーサイトを立てた。 TAKEUCHI Hitoshi - Gallery Hugoの運用に慣れていれば使い方は簡単で､ただ写真を表示したいだけならフォルダへ写真をコピーするだけで良い。 写真に説明文を付けたい場合は､写真があるフォルダのindex.mdに書くか､Exifのタイトルを設定すればOK themes/gallery/exampleSite配下のサンプルを見れば雰囲気はわかると思う。 git pushすれば公開するGitHub Actionsを書いたので､簡単に公開できるようになったし､これからは撮りっぱなしにせず､ここへ少しずつまとめていきたい。 むかし撮った写真をあらためて眺めていると､その時の記憶がよみがえってきて楽しいですね。

IPコード（Ingress Protection Code）は防塵と防水を示す国際規格。IPコードは「IP」の後に2つの数字が並び、以下を表す。 1桁目：防塵等級（固体異物に対する保護） 0〜6 の範囲で評価（6が完全防塵） 2桁目：防水等級（水に対する保護） 0〜9K の範囲で評価（9Kが最高等級：高圧・高温の水流にも耐える） 「X」が付く場合は、その桁の評価をしていない／規定していないことを意味する。 等級の例 等級 保護内容 使用イメージ IPX4 あらゆる方向からの水の飛沫に耐える 雨や水しぶきがかかる環境で使用可能。 例：ランニング中のイヤホン、キッチンで使うスピーカー IPX5 あらゆる方向からの噴流水に耐える（12.5L/分の水を3分以上） シャワーを直接かけても問題ない。 例：屋外スピーカー、アウトドア用機器 IPX7 一時的な水没（深さ1mで30分）に耐える 浴槽や水たまりに落としても問題ない（短時間なら）。 例：防水スマホ、アクションカメラ

iZotope RX 9 Standardは、音声修復・復元に特化したプロフェッショナル向けのオーディオ処理ソフトウェア。ノイズ除去、クリック音の修正、音声の復元など、様々な音声問題を解決するための強力なツールセットを提供している。 スタンドアロンアプリケーションとしても、DAWのプラグインとしても使用可能で、音楽制作、ポッドキャスト制作、映像制作、音声復元作業などの分野で広く活用されている。 iZotope RX 9 Standard プラグイン一覧 # プラグイン名 主な機能 用途の例 Breath Control 息継ぎ音の調整・除去 ボーカル録音の仕上げ、ナレーション品質向上、ポッドキャスト編集 Connect 他のiZotope製品との連携 Neutron、Ozone等との統合ワークフロー、プロジェクト間連携 De-click クリック音・ポップ音の除去 レコードのデジタル化、マイクの雑音除去、編集時のカットノイズ修正 De-clip クリッピング（音割れ）の修復 過入力で歪んだ録音の修正、ライブ録音の音割れ改善 De-crackle パチパチ音・ひび割れ音の除去 古いレコードの復元、テープ録音の修復、劣化した音源の改善 De-ess 歯擦音（S音）の軽減 ボーカル録音のサ行刺激音除去、ナレーション品質向上、過剰な高域成分軽減 De-hum ハム音・ブーン音の除去 電源ノイズの除去、グランドループノイズの修正、60Hz/50Hzハムの除去 De-plosive 破裂音（P音、B音）の軽減 マイク録音のポップ音除去、近接録音の改善、音声品質向上 De-reverb 不要なリバーブ・エコーの除去 部屋鳴りの軽減、録音環境の音響特性修正、ダイアログのクリアニング Guitar De-noise ギター特有ノイズの除去 エレキギター録音のハムノイズ除去、アンプノイズの軽減 Monitor リアルタイム音声モニタリング 録音中の問題検出、ライブ配信品質確認、音声レベル監視 Mouth De-click 口の音（舌打ち、唇音）の除去 ボーカリストの口音除去、ナレーター音声の改善、インタビュー音声修正 Music Rebalance 音楽要素の分離・調整 ボーカル抽出、楽器成分の分離、ステムトラック作成、ミックス調整 Spectral De-noise スペクトラム解析ノイズ除去 精密なノイズ除去、特定周波数の問題修正、高度な音質改善 Spectral Editor スペクトラム表示編集環境 視覚的音声編集、周波数ドメイン修正、精密な音声加工 Voice De-noise 音声に特化したノイズ除去 ボーカル録音のクリーニング、電話音声の改善、ナレーション音質向上

データのバックアップ # 設定 > [ユーザ名] > iCloudをタップ 「今すぐバックアップを作成」をタップ Apple Pay/Suicaの引き継ぎ # 古いiPhoneからカードを削除する iPhoneでWalletアプリを起動して「カードを削除」を選択 新しいiPhoneへカード追加 Walletアプリを開き、画面右上にある＋を選択し、カードを追加 Apple Watchのペアリング解除 # Suicaを削除 iPhoneでWatch APPを開き「WalletとApple Pay」から削除する Watch Appを開きペアリングを解除する 新しいiPhoneでペアリングする iCloud、iTunes Store、App Store からサインアウト # 設定 > [ユーザ名]からサインアウトをタップ。Apple ID のパスワードを入力して「オフにする」をタップ。 Lineのトーク履歴バックアップ # Lineのホーム画面から設定-トーク-トークのバックアップを選ぶ 念の為、設定項目を控えておく（ID、登録メールアドレス） Google認証システムの移行 # 新しいスマホへGoogle Autehticatorをインストール 古いスマホでアカウントを移行 - アカウントをエクスポートしQRコードを表示 新しいスマホでアカウントを移行 - アカウントをインポートしQRコードスキャン 【機種変更時は忘れずに！】Googleアカウントの認証アプリを新しいスマホに移行する方法 | できるネット - https://dekiru.net/article/15134/ Microsoft認証システムの移行(2025年9月追記) # 新しいスマホへMicrosoft Autehticatorをインストール https://aka.ms/mfasetupへアクセスし +サインイン方法の追加をクリック Microsoft Autenticatorをクリック 新しいスマホのMicrosoft AutehticatorでQRコードをスキャンする マイナンバーカードの削除(2025年9月追記) # スマートフォンを手放す・機種変更するとき | マイナンバーカード | デジタル庁 ウェブサービス・アプリケーション eSIMの移行(2024年3月追記) # アクティベーションコードの再発行 eSIMを利用している端末の変更方法を教えてください。【eSIM】 : IIJmio Q&A SIM再発行 - 異なる端末を利用 - 新しいスマホのEIDを入力 EIDは「設定」→「一般」→「情報」 eSIMアクティベート しばらくするとiPhoneへ「モバイル通信の設定を完了」の通知が来るのでeSIMをアクティベートする 新しいスマホでMy IIJmioをダウンロードする 「APN構成プロファイルダウンロード」 「設定」→「一般」→「VPNとデバイス管理」→ダウンロード済みのAPN構成プロファイルをインストール 111(無料通話)へ電話して開通を確認 参考 # iPhone、iPad、iPod touch を売却、譲渡、下取りに出す前にやっておくべきこと - Apple サポート - https://support.apple.com/ja-jp/HT201351 iCloud.comの「iPhoneを探す」でデバイスを削除する - Apple サポート - https://support.apple.com/ja-jp/guide/icloud/mmfc0eeddd/icloud Apple Pay で使うカードを管理する - Apple サポート https://support.apple.com/ja-jp/HT205583#removecard ひと昔まえだったら、環境設定自体を楽しめていたので、新しい端末になったら、データ移行せずにいちから設定していたところですが、もうそんな気力はないので、iCloudに取得したバックアップからリストアして終了。

食べるお宿浜の湯を出て龍宮窟という洞窟へ。 この洞窟は地層の弱い部分を波が削りでき､天井の一部が崩落したことで天窓がうまれた海食洞とのこと。 水着を着て逆立ちしているところを撮影している女子など数名いた。ちなみに立ち入り禁止のエリア ハート♥スポットらしい 近くの海岸ではサンドスライダーをしている人が。 このエリアは海と切り離されて天然のプールのようになっていた。子どもを遊ばせるのに良さそう。 次は下田海中水族館へ移動 ローカル感溢れて良い感じ。 「いるかの学校」イルカのトレーニングを目の前で見学できる。 ここのイルカショーはアメージングシートというのがあり､箱型の浮き船に乗りその上をイルカがジャンプするところを真下から見られる。

先日､伊豆方面に小旅行へ行ってきた。 今回は購入してから､あまり長い距離を乗れてないCIVIC e:HEVを走らせたく､海岸線が多くて景色が良い伊豆を目的地に選んだ。 まずは小室山リッジウォーク“ＭＩＳＯＲＡ”へ。 リフトで山頂へ登る。大桟橋のようなウッドデッキがあり､カフェもおしゃれな感じ。 雲が多かったが､ちらりと富士山が見えた。 海の色が濃い。 次は城ヶ崎海岸へ移動。 海はいいねぇ。 平日に行ったこともあり小室山リッジウォークMISORAの方はそれほど人がいなかったが､城ヶ崎海外は中国からの旅行者が多数いて､ほぼ日本語を聞くことはなかった。こんなところまで来るんだなぁと､ちょっと驚き。 次は本日の宿､食べるお宿浜の湯へ移動。 部屋に案内され､少ししたらわらび餅と緑茶を持ってきてくれた。 バルコニーにはチェア2脚とテーブル､露天温泉があり､宿の近くにある吟酒　むらためで仕入れてきた地ビールをいただく。

以前「Garminの睡眠スコアは体感に近い」というノートを書いたが、あれから継続して計測している中で、やはり体感とは異なる数値になることがでてきたので、理由と改善方法をChatGPTに聞き､ポイントをまとめた。 そもそも計測値は心拍数変動､動きから算出した推定値である 夜中に一度目が覚めたことを強く覚えていると「よく眠れなかった」と感じやすく､体感自体にバイアスがかかっている可能性がある 体感とギャップを小さくするためGarminの測定値に加え､主観データと生活要因を2〜3週間記録し､関連性の確認と自分なりの解釈ルールを作るのが良い 以下はChatGPTの回答です。 計測方法の限界 # Garminのアルゴリズムは主に心拍数変動、動き（加速度計）、血中酸素濃度（対応機種の場合）などのデータから推定しています。 ただし、脳波を直接測定しているわけではないため、「レム睡眠」「深い睡眠」などの判定はあくまで推定です。 そのため、体感とズレるケースが起きやすくなります。 体感の主観性 # 睡眠の満足感は心理的要因や日中のストレスに大きく左右されます。 たとえば、夜中に一度目が覚めたことを強く覚えていると「よく眠れなかった」と感じやすいですが、客観的には深い睡眠が十分に取れていた可能性もあります。 スコアの解釈 # Garminの「睡眠スコア」は参考指標にすぎず、必ずしもその日の「体調」を直接示すものではありません。 一方で、長期的なトレンドを確認するには有効です。 例：スコアが数日間連続して低下 → 睡眠の質に何らかの問題がある可能性を示唆。 Garminのスコアは睡眠の「量」と「安定性」を重視する傾向があるため「深い睡眠は短くても、短時間でスッキリ」するタイプの人はスコアとズレやすいです。 体感とのギャップを小さくするための記録方法 # Garminの睡眠スコアと実際の体感のギャップを小さくするには、データと主観を一緒に記録し、因果関係や傾向を可視化することが有効です。以下のような方法をおすすめします。 記録する項目 # （1）Garminから得られる客観データ 睡眠スコア（総合点） 睡眠時間（合計・深い睡眠・レム睡眠） 就寝時刻・起床時刻 安静時心拍数 / HRV（心拍変動） （2）自分の主観データ 起床時の体感（例：5段階評価） 1: 非常に疲れている 3: 普通 5: すっきり 日中の眠気（午前／午後に分けて5段階評価） 睡眠の満足度（5段階） （3）生活要因（トリガーになりやすいもの）

使っているApple WatchがヘタってきたのでGarminのForerunner 255 Musicを買った。 GARMIN(ガーミン)Forerunner 255 Music対応モデル/Music非対応モデル ランニングウォッチ【日本正規品】 このForerunner 255 Musicは単体で音楽を聴けてSuicaも使えるので、家の鍵だけ持ってウオーキングやジョギングへ行ける気軽さは継続できる。 初期設定のため以下のアプリをインストールしたが、2点ハマりどころがあった。 Garmin Connect Mobile (iPhone) Garmin Connectは、Garminデバイスで記録した健康とフィットネスのアクティビティをモバイルアプリまたはWebで管理、分析、共有するためのツールです。 Garmin Connect IQ Store (iPhone) Connect IQストアは、お好きなアプリやウィジェット、ウォッチフェイス、データ項目、音楽ストリーミングサービスをGarminデバイスに無料でダウンロードできるオールインワンソースです。 Garmin Express (Mac) Garmin Expressを使用して、地図とソフトウェアの更新、Garmin Connectとの同期、デバイスの登録を行います。このデスクトップソフトウェアは、更新が利用可能になると通知し、インストールをサポートします。 Spotify連携ができない # Garmin Connect MobileとGarmin Connect IQ Storeでいろいろ試したものの、Spotify連携がうまく行かずSpotifyとGarminのスマートウォッチvenu sq musicの連携を頑張った話 – うなぎっしゅ日記を参考にしてなんとか設定できた。 Wi-Fi接続に失敗する # SSIDとパスワードを入力して接続を試みたがうまくいかなかった。ルーターをAny接続許可に設定変更し、SSIDを一覧から選びパスワードだけ入力してみたら接続できた。 Suicaは設定したもののまだ使っていない。Apple Watchもそうだったけど、新しいデバイスで最初にSuicaなどの電子マネーを使うとき、少し緊張するよね。 Forerunner255_OM_JA.pdf

もともと中長距離走が苦手なことに加えてコロナ禍もあり､かなり体力が低下している自覚があった。 Apple Watchの最大酸素摂取量(Vo2max)も「平均以下」で､チャートもダウントレンドということで､数値的にもこれを裏付けていた。 そんなこともあり､先月からスロージョギングを始めたのだが､すっかり習慣になりほぼ毎日走っている。 こんなに続くのは自分でも意外だったので､その理由を考えてみた。 スロージョギングのため走っているときの苦痛､疲労感が少ない Garminで詳細な走行データが取られ､Garmin Connectで見やすく表示できる（Apple Watchとは違いPCのブラウザで見られるのは大きい） 走行距離､平均ペースなどの数値が明確に向上している 続けやすい負荷レベルの運動をしていて､数値の向上を確認しやすい仕組みがある。理由としてはこんなところだと思う。 あとは､スタート時点の各種数値が相当酷く､そこからはもう上がるしかないようなレベルだったことも大きい。 スタート時点のレベルが最下層であるため､成長曲線の踊り場に達するまでの期間が長く､数値が向上していく様を長く楽しめているということだもんね。

Garminのミュージック対応モデルはMacに接続してもマスストレージとして認識しない仕様とのこと。 私が使っている⌚ Garmin Forerunner 255 Musicはミュージック対応モデルのため､Garminのストレージへアクセスしたい場合などは以下の手順が必要だった。 Android File TransferをダウンロードしMacへインストールする MacとForerunnerを再起動する 専用ケーブルでForerunnerとMacを接続する Android File Transferを起動する 2の手順は必須か不明だが､自分の環境では再起動しないとうまくいかなかった。 接続すると以下のような画面が開き､Forerunnerのストレージへアクセスできる。 今回はスクリーンショットへアクセスするのが目的だったが､スクリーンショットは\GARMIN\ScreenShot配下にあった。

Garmin PayからGoogle Pay経由でSuicaチャージに失敗するので､GoogleとGarminへ問い合わせした。その結果､（雑に言うと） Googleからは「うちは問題ないのでGarminへ問い合わせろ」 Garminからは「このFAQを見ろ」 Suica : ”チャージに失敗しました。”と表示されチャージを行う事が出来ません | Garmin サポートセンター という回答が来て､結局問題は解決できなかった。 検索で見つかるような情報はすべて調べて､その方法を試した上で問い合わせしているわけで､いただいた回答ではまったく手助けにならなかった。 両社に共通しているのは､発生日時等の詳細情報を確認されなかったこと（問い合わせメールではあえて発生日時を明記しなかった） こういう事象をマジメに調査しようと思ったら､確認するログの範囲を特定するため発生日時が必要になるはず。 その確認もなく「調査しましたがうちの問題ではありません」であるとか､「FAQを読め」という回答をするのは､不誠実な姿勢だなと感じた。 ただ､これはサポート担当者個人の問題ではなくて､サポート体制の問題なのかもしれない。コンシューマー向けの決済サービスを提供するのなら､もっとサポート体制を手厚くして欲しいものだ。 しかたないので､しばらくは現金でチャージをしながら自然治癒に期待する。

iPhone 15からUSB-Cになり今後､多少はケーブルの種類を減らせそうになってきた。 いつまでも複数規格のケーブルを持っているのも邪魔なので､継続利用したい機器を整理し､それに対応する変換アダプターを導入することにした。 MicroUSB # 気に入っているMX ERGO MXTB1sというトラックボールの充電ポートがMicroUSBだ。継続使用したいため､以下のアダプタを購入。 ARKTEK USB-C → Micro USB アダプタ USB Type C (サンダーボルト 3対応) → Micro USB ケーブル 充電器 コンバーター データ 転送 デジカメラ Galaxy S7 Z5P 他対応 2個セット (黒) USB Type-B # 古いMIDI機器はUSB Type-Bを採用しているものが多い。自分の場合､以下の機器がそれにあたる。 Maschine MK3 KOMPLETE KONTROL M32 これらも継続使用するためアダプタを2つ購入。 Type-CからType-B MIDI変換USB C USB B変換アダプタUSB 2.0標準転送レート480 Mbps MIDI変換アダプタ変換プラグ変換アダプタCtoB CtoMIDIブラック（2件）

Garminの睡眠スコアは体感に近いことが多い気がする。 ↑は今朝のもの。加齢とともに質の良い睡眠を取れる日が減っているが､その基準で言えば平均以上な感じ。 この日は完璧！と思える爽快な朝だった。 飲酒量が多く､睡眠の質が最悪で昼寝してなんとかリカバリした日。 睡眠スコアが良いとき､悪いときで前日の行動を振り返り､少しでも睡眠の質が良い日を増やしていこう。

最近､Garmin Connectへ体重が取り込まれないと思ったら､MyFitnessPal: 健康管理というアプリの使用を止めたからだった。 Garmin Connectに複数の体重データがあるのはなぜですか | Garmin サポートセンターによると､Garmin Connectへ体重を取り込む方法としては､ Garmin Indexスマート体重計で体重測定したとき タニタの体重計とペアリングされたデバイスを同期したとき 体重を手動で入力したとき MyFitnessPalアプリと体重の記録を同期したとき というパターンがあるようだ。 一時､MyFitnessPalアプリを使っていたため､その期間だけ体重が取り込まれていたということだ。 家で使っている体重計は1byoneのため､Garmin Connectへの体重取り込みは以下の流れで行われる（はず） flowchart TD A[1byone体重計] --> |体重・体脂肪率・内臓脂肪率など| B(1byone Health) B --> |体重・体脂肪率| C(ヘルスケア（Apple）) C --> |体重| D(MyFitnessPal) D --> |体重| E(Garmin Connect) style A fill:#ffa23e, stroke:white style B fill:#ffa23e, stroke:white style C fill:#7BCCAC, stroke:white ただ､この方法では体重を測定したあと､MyFitnessPalアプリを起動して体重を取り込む必要がある。 MyFitnessPalアプリは食事内容を管理するアプリだが､使い勝手やデータベースの充実度など､あすけん の方が圧倒的に良いのが悩ましいなぁ。 Garmin

コンプレッサーは音声の音量差（ダイナミックレンジ）を縮める。大きな音を小さくし、全体的に音量を均一にすることで、聞きやすい音声に仕上げることができる。 パラメータの説明と設定の目安 # パラメータ 説明 設定の目安 スレッショルド (Threshold) コンプレッサーが働き始める音量のレベル 音源のピークレベルを見て、それがどの程度圧縮されるか望むかに応じて設定する。一般的には、ピークレベルより少し下の値から始め、必要に応じて調整する レシオ (Ratio) スレッショルドを超えた音量がどの程度圧縮されるかの比率 軽い圧縮には2:1から4:1、より強い圧縮には5:1以上を試す。音圧を上げたい場合は、4:1から始めるのが一般的だが、過度に圧縮しすぎないよう注意が必要 アタック (Attack) コンプレッサーが完全に作動するまでの時間 瞬時に反応させたい場合は短いアタックタイム（例：0.1msから10ms）、トランジェントを保持したい場合は長めに設定（例：30msから100ms）。ドラムなどのパンチ感を保ちたい場合は、アタックを遅めに設定 リリース (Release) コンプレッサーが作動を停止して通常のレベルに戻るまでの時間 自然なサウンドにするためには、リリースタイムを長めに設定（例：100msから1s）。リリースタイムが短すぎると不自然なポンピング効果が生じることがある ニー (Knee) スレッショルド周辺でのコンプレッサーの作動の滑らかさを調整。ハードニーは即座に圧縮を開始し、ソフトニーは徐々に圧縮を開始 より自然な圧縮を求める場合はソフトニーを、より明確な圧縮効果を求める場合はハードニーを選択 パラメータ間の関係性 # スレッショルドとレシオは、どれだけの圧縮をかけるかを決定する。スレッショルドを下げるとより多くの信号が圧縮され、レシオを上げるとその圧縮が強くなる アタックとリリースは、圧縮のタイミングとサウンドの自然さをコントロールする。アタックを遅くするとトランジェントが保持され、リリースを調整することでサウンドの自然な流れを保つことができる ニーは、スレッショルド周辺での圧縮の開始の滑らかさを決定する。ソフトニーはより自然な圧縮を、ハードニーはより明確な圧縮効果を提供する Podcastやナレーションの音声に適用する場合の例 # 刺す順番 # EQ→コンプレッサー→リミッター コンプレッサー # パラメータ 推奨値 設定の目安 スレッショルド (Threshold) -18dB ～ -12dB 通常の話し声がこのレベルを少し超える程度に設定 レシオ (Ratio) 3:1 ～ 6:1 3:1 = 自然な圧縮（軽め） 4:1 = 標準的な設定 6:1 = しっかりとした圧縮 アタック (Attack) 3ms ～ 10ms 早すぎる（1ms以下）= 不自然な音 遅すぎる（30ms以上）= 瞬間的な大音量を逃してしまう リリース (Release) 100ms ～ 300ms 自然なサウンドにするためには、話し方のテンポに合わせて調整 ニー (Knee) ソフトニー始 より自然な圧縮を求める場合はソフトニーを、より明確な圧縮効果を求める場合はハードニーを選択 メイクアップゲインは+3dB〜+6dB（圧縮量に応じて調整） レシオ3:1､スレッドショルド-18dBから始め､実際の音声を聞きながらパラメーターを微調整 リミッター # パラメータ 推奨値 設定の目安 Ceiling/Output Level（シーリング/出力レベル） -1dB〜0.3dB 絶対に超えてはいけない最大音量 -1dB = 安全マージンを取った設定 -0.3dB = ギリギリまで音量を稼ぎたい場合 Threshold（スレッショルド） -3dB ～ -1dB リミッターが動作を開始する音量レベル Ceiling -1dB、Threshold -2dB = 1dBの余裕 Release Time（リリースタイム） 5ms ～ 50ms リミッターが解除されるまでの時間 短い（5-10ms）= 透明感のあるリミッティング 長い（30-50ms）= よりスムーズだが音量変動が目立つ場合がある Look-ahead（ルックアヘッド） 2ms ～ 5ms 音声を先読みしてリミッティングのタイミングを最適化 ISR（Internal Sample Rate） 高い設定（多くの場合自動） リミッター内部の処理精度。より正確なピーク検出が可能に Ceiling-1dB､ThresholdをCeilingより2-3dB低く､Release10ms程度から開始 実際の音声で確認しなら調整。ゲインリダクションメーター1-3dB程度の軽いリミッティングが理想､ 不自然なポンピング音がする場合はRelease Timeを長めに ピークが0dBを越えてないことを確認 EQ # 周波数帯域 周波数 例 低域（20Hz - 200Hz） 80Hz以下 不要なランブル音、エアコン音など 80Hz - 200Hz 声の厚み、温かみ 低中域（200Hz - 800Hz） 1kHz - 3kHz 声の温かみ、ボディ感 過度に強調すると[こもった」音になる 必要に応じて軽く減衰 中域（800Hz - 3kHz） 1kHz - 3kHz 声の存在感、前に出る感じ 2kHz - 3kHz 明瞭度に重要 声を前に出したい場合に軽く調整 高中域（3kHz - 8kHz） 3kHz - 6kHz 子音の明瞭度 5kHz - 8kHz 声の輝き、クリアさ 聞き取りやすさ向上のため軽く強調 高域（8kHz以上） 8kHz - 12kHz 空気感、オープンさ 12kHz以上 通常は不要（ノイズの場合が多い） 基本的な男性声用設定 # 60Hz以下: High-pass filter（不要な低域カット） 200Hz: -2dB（こもりを軽減） 1kHz: +1dB（存在感向上） 3kHz: +2dB（明瞭度向上） 6kHz: +1dB（クリアさ向上） 12kHz以上: -3dB（ノイズ軽減） 基本的な女性声用設定 # 80Hz以下: High-pass filter 300Hz: -1dB（こもりを軽減） 2kHz: +1.5dB（存在感向上） 4kHz: +2dB（明瞭度向上） 8kHz: +1dB（輝き向上） 15kHz以上: -2dB（ノイズ軽減）

VAE（Variational Autoencoder：変分オートエンコーダとは、Stable Diffusionなどの画像生成AIにおいて重要な役割を果たすニューラルネットワークの構成要素である。 適切なVAEを使用することで画像の鮮明化、豊かな色彩、適切なコントラストなどの効果を得られる。 VAEの基本概念 # 定義と役割 # VAEは潜在空間と実際の画像の間を変換する役割を担う。具体的には以下の2つの機能を持つ。 エンコーダー（Encoder）: 実際の画像を潜在空間の表現に圧縮 デコーダー（Decoder）: 潜在空間の表現を実際の画像に復元 Stable DiffusionにおけるVAE # Stable Diffusionは潜在拡散モデルであり、直接画像を生成するのではなく、まず潜在空間で拡散過程を実行し、最後にVAEで実際の画像に変換する。 VAEの具体的な働き # 画像生成プロセスでの位置 # テキストプロンプト → U-Net（拡散処理）→ 潜在表現 → VAE（デコード）→ 最終画像 潜在空間の利点 # 計算効率: 512×512画像を64×64の潜在表現で処理（8分の1に圧縮） メモリ削減: より少ないVRAMで高解像度画像生成が可能 処理速度: 小さなデータサイズでの高速処理 VAEが画像に与える影響 # 色彩・明度 # 彩度: 色の鮮やかさや深さ コントラスト: 明暗の差 色温度: 暖色・寒色のバランス 画像品質 # 鮮明度: 画像の輪郭やディテールの明確さ ノイズ除去: 不要なノイズの軽減 全体的な見た目: 画像の印象や雰囲気

ControlNetとは、Stable Diffusionなどの画像生成AIに追加の制御情報を与えて、より精密で意図した画像を生成するための拡張技術である。 ControlNetの基本概念 # 定義と目的 # ControlNetは条件付き画像生成を実現する技術で、テキストプロンプトだけでは困難な構図、ポーズ、形状、エッジなどの具体的な制御を可能にする。 仕組み # 既存のStable Diffusionモデルに追加のネットワークとして接続し、参照画像から抽出した制御情報（エッジ、深度、ポーズなど）を基に画像生成を誘導する。 主要なControlNetモデル # 1. Canny # 特徴: エッジ検出による輪郭制御 用途: 線画やスケッチからの画像生成 制御内容: オブジェクトの輪郭や境界線 適用例: 建築物の線画から写実的な建物を生成 2. OpenPose # 特徴: 人体のポーズ制御

画像生成AIにおけるチェックポイント（Checkpointは、学習済みの拡散モデル全体が保存されたファイルのこと。 チェックポイントの基本概念 # 定義 # チェックポイントは、Stable Diffusionなどの画像生成モデルの完全な学習済み重みを含むファイル。モデル全体の「スナップショット」と考えることができる。 ファイル形式と容量 # 拡張子: .ckpt、.safetensors ファイルサイズ: 通常2GB～7GB程度 safetensors形式: より安全で高速な新しい形式として推奨 リアル系（写実的）チェックポイント # SD1.5ベース # Realistic Vision V6.0 Civitai: https://civitai.com/models/4201/realistic-vision-v60-b1 Realistic Vision V6.0 B1 - V5.1 Hyper (VAE) | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai Hugging Face: https://huggingface.co/SG161222/Realistic_Vision_V6.0_B1_noVAE SG161222/Realistic_Vision_V6.0_B1_noVAE · Hugging Face 最も人気の高い写実系モデルの一つ ChilloutMix Civitai: https://civitai.com/models/6424/chilloutmix ChilloutMix - Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai Hugging Face: https://huggingface.co/swl-models/chilloutmix swl-models/chilloutmix · Hugging Face アジア系人物に強い写実モデル CyberRealistic V9.0 Civitai: https://civitai.com/models/15003/cyberrealistic CyberRealistic - v9.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai 柔軟性の高い写実系モデル SDXLベース # RealVisXL V5.0 Civitai: https://civitai.com/models/139562/realvisxl-v50 CivitaiCivitai SDXL版の主要写実系モデル CyberRealistic XL V6.0 Civitai: https://civitai.com/models/312530/cyberrealistic-xl CyberRealistic XL - v6.0 | Stable Diffusion XL Checkpoint | Civitai 高解像度写実画像生成 アニメ・イラスト系チェックポイント # SD1.5ベース # Anything V5 Civitai: https://civitai.com/models/9409/or-anything-xl Stable Diffusion Models Hugging Face: https://huggingface.co/genai-archive/anything-v5 GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model アニメ系の定番モデル AbyssOrangeMix3 (AOM3) Civitai: https://civitai.com/models/9942/abyssorangemix3-aom3 AbyssOrangeMix2 - Hardcore - AbyssOrangeMix2_hard | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai Hugging Face: https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs abyssorangemix2_Hard.civitai.info · TaiouIV/Model at main 高品質アニメイラスト生成 YesMix V5.0 Civitai: https://civitai.com/models/9139/checkpointyesmix 【Checkpoint】YesMix - v5.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai アニメNSFW特化モデル Mistoon Anime V1.0 Civitai: https://civitai.com/models/24149/mistoonanime Mistoon_Anime - v1.0 noobai | Illustrious Checkpoint | Civitai カートゥーン風アニメスタイル SDXLベース # Anything XL Civitai: https://civitai.com/models/9409/or-anything-xl 万象熔炉 | Anything XL - XL | Stable Diffusion XL Checkpoint | Civitai SDXL版アニメ特化モデル Nova Anime XL Civitai: https://civitai.com/models/376130/nova-anime-xl Nova Anime XL - IL v10.0 | Illustrious Checkpoint | Civitai 最新のアニメ特化XLモデル 汎用・多目的チェックポイント # 公式・準公式 # Stable Diffusion XL Base 1.0 Civitai: https://civitai.com/models/101055/sd-xl Dreamshaper XL | Open Laboratory 次世代高解像度公式モデル コミュニティ開発 # DreamShaper V8 (SD1.5) Civitai: https://civitai.com/models/4384/dreamshaper DreamShaper - 8 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai 汎用性の高いバランス型モデル DreamShaper XL V2.1 Civitai: https://civitai.com/models/112902/dreamshaper-xl DreamShaper XL - v2.1 Turbo DPM++ SDE | Stable Diffusion XL Checkpoint | Civitai SDXL版汎用モデル 特殊・マージ系チェックポイント # AnyOrangeMix Civitai: https://civitai.com/models/21503/anyorangemix-anything-abyssorangemix CivitaiCivitai AnythingとAbyssOrangeMixの融合 OrangeChillMix V7.0 Civitai: https://civitai.com/models/9486/orangechillmix OrangeChillMix - v7.0_fixed | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai AbyssOrangeMixとChilloutMixの融合 ダウンロード時の注意点 # ファイル形式 # .safetensors: より安全で推奨される形式 .ckpt: 従来形式（セキュリティ上注意が必要） VAEについて # 一部のモデルは別途VAEファイルが必要である。“Baked VAE"と記載されているモデルは内蔵済みのため不要である。

ComfyUIは、Stable Diffusionなどの拡散モデルを使用した画像生成のためのノードベースUIである。 ComfyUI | Generate video, images, 3D, audio with AI ComfyUIの基本概念 # ノードベースワークフロー # ComfyUIは従来のテキストボックス形式ではなく、ノード（節点）を線で繋ぐ方式でワークフローを構築する。各ノードが特定の機能を持ち、それらを組み合わせて複雑な画像生成プロセスを作成できる。 基本的なノード構成 # 入力系ノード # Checkpoint Loader: モデル（チェックポイント）を読み込む CLIP Text Encode: プロンプトをテキストエンコーディングする Empty Latent Image: 生成する画像のサイズを指定 処理系ノード # KSampler: 実際の画像生成（サンプリング）を行う VAE Decode: 潜在空間から画像に変換 LoRA Loader: LoRAモデルを適用 出力系ノード # Save Image: 生成された画像を保存 Preview Image: 画像をプレビュー表示 ワークフローの例 # 基本的な画像生成ワークフローは以下のような流れになる：

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模言語モデルやその他のニューラルネットワークを効率的にファインチューニングする手法。 従来のファインチューニングでは、事前学習済みモデルの全てのパラメータを更新する必要があったが、LoRAでは低ランク分解という数学的手法を使い、少ないパラメータで効果的な学習を実現する。

require 'net/http' require 'uri' require 'rexml/document' prefecture_names = { "1" => "北海道", "2" => "青森県", "3" => "岩手県", "4" => "宮城県", "5" => "秋田県", "6" => "山形県", "7" => "福島県", "8" => "茨城県", "9" => "栃木県", "10" => "群馬県", "11" => "埼玉県", "12" => "千葉県", "13" => "東京都", "14" => "神奈川県", "15" => "新潟県", "16" => "富山県", "17" => "石川県", "18" => "福井県", "19" => "山梨県", "20" => "長野県", "21" => "岐阜県", "22" => "静岡県", "23" => "愛知県", "24" => "三重県", "25" => "滋賀県", "26" => "京都府", "27" => "大阪府", "28" => "兵庫県", "29" => "奈良県", "30" => "和歌山県", "31" => "鳥取県", "32" => "島根県", "33" => "岡山県", "34" => "広島県", "35" => "山口県", "36" => "徳島県", "37" => "香川県", "38" => "愛媛県", "39" => "高知県", "40" => "福岡県", "41" => "佐賀県", "42" => "長崎県", "43" => "熊本県", "44" => "大分県", "45" => "宮崎県", "46" => "鹿児島県", "47" => "沖縄県" } prefectures = (1..47).map(&:to_s) prefectures.each do |pref_code| url = "https://radiko.jp/v2/station/list/JP#{pref_code}.xml" uri = URI.parse(url) begin response = Net::HTTP.get_response(uri) if response.is_a?(Net::HTTPSuccess) document = REXML::Document.new(response.body) puts "## #{prefecture_names[pref_code]}(#{pref_code})" document.elements.each('stations/station') do |station| station_name = station.elements['name'].text station_id = station.elements['id'].text puts "- #{station_name}(#{station_id})" end puts "" else puts "Failed to retrieve data for prefecture code #{pref_code}" end rescue => e puts "Error: #{e.message} for prefecture code #{pref_code}" end end 北海道(1) # ＨＢＣラジオ(HBC) ＳＴＶラジオ(STV) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) AIR-G’（FM北海道）(AIR-G) FM NORTH WAVE(NORTHWAVE) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（札幌）(JOIK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 青森県(2) # ＲＡＢ青森放送(RAB) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム青森(AFB) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（仙台）(JOHK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 岩手県(3) # IBCラジオ(IBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム岩手(FMI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（仙台）(JOHK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 宮城県(4) # TBCラジオ(TBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) Date fm エフエム仙台(DATEFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（仙台）(JOHK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 秋田県(5) # ABSラジオ(ABS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム秋田(AFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（仙台）(JOHK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 山形県(6) # YBC山形放送(YBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) Rhythm Station　エフエム山形(RFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（仙台）(JOHK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 福島県(7) # RFCラジオ福島(RFC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ふくしまFM(FMF) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（仙台）(JOHK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 茨城県(8) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) LuckyFM 茨城放送(IBS) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 栃木県(9) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) CRT栃木放送(CRT) RADIO BERRY(RADIOBERRY) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) LuckyFM 茨城放送(IBS) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 群馬県(10) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) FM GUNMA(FMGUNMA) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) LuckyFM 茨城放送(IBS) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 埼玉県(11) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) LuckyFM 茨城放送(IBS) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 千葉県(12) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) LuckyFM 茨城放送(IBS) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 東京都(13) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) LuckyFM 茨城放送(IBS) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 神奈川県(14) # TBSラジオ(TBS) 文化放送(QRR) ニッポン放送(LFR) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) interfm(INT) TOKYO FM(FMT) J-WAVE(FMJ) ラジオ日本(JORF) BAYFM78(BAYFM78) NACK5(NACK5) ＦＭヨコハマ(YFM) LuckyFM 茨城放送(IBS) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 新潟県(15) # ＢＳＮラジオ(BSN) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM NIIGATA(FMNIIGATA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 富山県(16) # ＫＮＢラジオ(KNB) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ＦＭとやま(FMTOYAMA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 石川県(17) # MROラジオ(MRO) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム石川(HELLOFIVE) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 福井県(18) # FBCラジオ(FBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM福井(FMFUKUI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 山梨県(19) # ＹＢＳラジオ(YBS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM FUJI(FM-FUJI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 長野県(20) # SBCラジオ(SBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ＦＭ長野(FMN) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（東京）(JOAK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 岐阜県(21) # CBCラジオ(CBC) TOKAI RADIO(TOKAIRADIO) ぎふチャン(GBS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ZIP-FM(ZIP-FM) ＦＭ ＧＩＦＵ(FMGIFU) FM AICHI(FMAICHI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 静岡県(22) # SBSラジオ(SBS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) K-MIX(K-MIX) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 愛知県(23) # CBCラジオ(CBC) TOKAI RADIO(TOKAIRADIO) ぎふチャン(GBS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ZIP-FM(ZIP-FM) FM AICHI(FMAICHI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 三重県(24) # CBCラジオ(CBC) TOKAI RADIO(TOKAIRADIO) ぎふチャン(GBS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ZIP-FM(ZIP-FM) レディオキューブ ＦＭ三重(FMMIE) FM AICHI(FMAICHI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（名古屋）(JOCK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 滋賀県(25) # ABCラジオ(ABC) MBSラジオ(MBS) OBCラジオ大阪(OBC) FM COCOLO(CCL) FM802(802) FM大阪(FMO) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) KBS京都ラジオ(KBS) Kiss FM KOBE(KISSFMKOBE) e-radio FM滋賀(E-RADIO) ラジオ関西(CRK) α-STATION FM KYOTO(ALPHA-STATION) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（大阪）(JOBK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 京都府(26) # 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BSSラジオ(BSS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム山陰(FM-SANIN) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（広島）(JOFK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 島根県(32) # BSSラジオ(BSS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム山陰(FM-SANIN) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（広島）(JOFK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 岡山県(33) # ＲＳＫラジオ(RSK) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) ＦＭ岡山(FM-OKAYAMA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（広島）(JOFK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 広島県(34) # RCCラジオ(RCC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) 広島FM(HFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（広島）(JOFK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 山口県(35) # ＫＲＹ山口放送(KRY) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム山口(FMY) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（広島）(JOFK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 徳島県(36) # ＪＲＴ四国放送(JRT) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM徳島(FM807) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（松山）(JOZK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 香川県(37) # RNC西日本放送(RNC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム香川(FMKAGAWA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（松山）(JOZK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 愛媛県(38) # RNB南海放送(RNB) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM愛媛(JOEU-FM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（松山）(JOZK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 高知県(39) # RKC高知放送(RKC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム高知(HI-SIX) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（松山）(JOZK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 福岡県(40) # RKBラジオ(RKB) KBCラジオ(KBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) LOVE FM(LOVEFM) CROSS FM(CROSSFM) FM FUKUOKA(FMFUKUOKA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 佐賀県(41) # ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム佐賀(FMS) NBCラジオ(NBC) RKBラジオ(RKB) KBCラジオ(KBC) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 長崎県(42) # NBCラジオ(NBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM長崎(FMNAGASAKI) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 熊本県(43) # RKKラジオ(RKK) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FMKエフエム熊本(FMK) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 大分県(44) # OBSラジオ(OBS) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム大分(FM_OITA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 宮崎県(45) # 宮崎放送(MRT) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) エフエム宮崎(JOYFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 鹿児島県(46) # ＭＢＣラジオ(MBC) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) μＦＭ(MYUFM) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM) 沖縄県(47) # RBCiラジオ(RBC) ラジオ沖縄(ROK) ラジオNIKKEI第1(RN1) ラジオNIKKEI第2(RN2) FM沖縄(FM_OKINAWA) オーディオ高校野球(ABCR-KOSHIEN) NHKラジオ第1（福岡）(JOLK) NHK-FM（東京）(JOAK-FM)

Chordcat（コードキャット）は、独自のコードレコメンド機能"Chord Cruiser"を搭載した音楽制作機器。DJ機器の最大手メーカーであるAlphaTheta（アルファシータ：旧Pioneer DJ）がTORAIZ（トーライズ）ブランドにおいて開発した製品である。 基本仕様 # ハードウェア構成 # 最大外形寸法247 mm × 111 mm × 33 mm、本体質量0.4 kg（電池含まず）で、単三電池6本（アルカリ電池）またはUSBバスパワー（DC 5V / 500mA）で駆動する。電池寿命は約5時間 音源・シーケンサー # 8つの楽器パート（トラック）を組み合わせて16種類のパターンを作れるシーケンス機能と、145種類のサウンドプリセットと16種類のドラムキットを搭載している。 Chord Cruiser機能 # コード提案システム # さまざまなコード進行をデータベース化し、ひとつのコードを弾くと音楽的にスムーズに繋がる次のコードの選択肢を次々とおすすめする機能である。約1万種類のコードを搭載し、11万通りのコード進行パターンを内蔵している。 プリセット機能 # HouseやFuture Bassなどのジャンルに特化したプリセット（Chordset）も13種類、基本的なコード進行プリセットも5種類搭載されている。

CPU AMD Ryzen™ 7 9700X マザーボード MSI MPG X670E CARBON WIFI MPGX670ECARBONWIFI.pdf ケース Fractal Design Define 7 Compact Black TG Define-7-Compact-Manual-V.2-2023-08-21.pdf CPUクーラー Noctua NH-D15 G2 LBC メモリ Crucial PRO 16GB DDR5-5600 (*4 = 64GB) 電源 Hydro G PRO HG2-1000.GEN5 グラフィックボード PNY GeForce RTX 4080 SUPER 16GB SSD Samsung 980 1TB PCIe Gen 3.0 ×4 MZ-V8V1T0B/EC Samsung 980 PRO 1TB PCIe Gen 4.0 x4 MZ-V8P1T0B/EC 消費電力 # 電源容量計算（電源電卓）電源の選び方｜ドスパラ通販【公式】 Ryzen 7 9700x = 105W メモリ DDR5 * 4 = 24W NVMe SSD * 2 = 50W RTX 4090 Super = 320W FAN 6W 合計 511W メンテナンスメモ # 2024/08/23

芦ノ湖スカイラインから三国峠周辺へ行ってきた。 これは芦ノ湖スカイラインにあるレストハウス近くの展望台からの眺め。朝早かったので数組のライダーがいるぐらいだった。レストハウスはオープン前。 三国峠。標高1070メートル､富士山までの距離は17kmとのことだった。 山中湖で霧が出ている時は､ここから雲海を見られるケースがあるらしい。 今回の走行データは､こんな感じ。 走行距離 157.6km 平均燃費 22.3km/L ガソリン消費量 7.1L 高速道路多めエアコンオンだと､やはり燃費は落ちるな

晴れたのでクルマで津久井湖城山公園へ行ってきた。 津久井湖城山公園は花の苑地､水の苑地､根小屋地区から構成され､今回は花の苑地の周辺を散策。 津久井湖に面した城山という標高375ｍの低山があったが､半袖で虫刺され対策もしていなかったので登るのは断念（軟弱） 今回の走行データは､こんな感じ。 走行距離 78.5km 平均燃費 25.2km/L ガソリン消費量 3.1L エアコンを入れて､この燃費はうれしい。走りも楽しいしCIVIC e:HEVかなり気に入ってる。

山下公園でやっているベルギービールウィークエンド 2025へ行ってきた。前回行ったのは2015年なのでもう10年前か… 山下公園はちょうどバラが満開だった。 96種類のビールのラインアップから､2人で以下のビールをいただいた。 ブロンシュ・デ・ナミュール(ホワイトビール) 鬼のダーク(スペシャル・ブラウン・ダーク) キングミュールIPA(IPA) 黒欧和(スペシャル・ブラウン・ダーク) パックスピルス(ピルスナー) スーパー8 チェリー(フルーツビール) シメイゴールド(トラピストビール) いたずら小僧(ドゥーヘニート) どれも美味しかったが､個人的には日本人の醸造家が造っている黒欧和と､鬼のダークが好みだった。 黒欧和は香りが複雑で後味に感じるフルーツっぽい酸味が良かったし､鬼のダークは味にコクがあり､チョコレートっぽい香りと後味に少し甘味を感じるのがおもしろい。 スーパー8チェリーなんかはチェリー果汁の香りが広がったり､どのビールも味や香りに個性があるのが楽しいんですよね。 前に来たときにはフリッツとワッフルが美味しかった記憶があり､今回もいただいたが､フリッツはとても美味しかったものの､ワッフルは焼きが足りなく残念な出来栄えだった… ベルギービールウイークエンドは､オクトーバーフェストほどメジャーではないのか､あれほどは混雑していないのもいいんだよね。 今回は10年も空けてしまったけど､来年もまた行きたい。

MacにインストールされているKindleアプリのデータから蔵書一覧を生成 kindle_books_mac.rbrequire 'rexml/document' require 'date' require 'csv' # Kindle for Mac KINDLE_XML = "#{ENV['HOME']}/Library/Containers/com.amazon.Kindle/Data/Library/Application Support/Kindle/Cache/KindleSyncMetadataCache.xml" doc = REXML::Document.new(File.read(KINDLE_XML)) csv = CSV.generate(force_quotes: true) do |csv| doc.elements.each("//response/add_update_list/meta_data") do |e| csv << [ e.elements["ASIN"].text, e.elements["title"].text, e.elements["authors"].map{|item| item.text}.join('/'), e.elements["publishers"].map{|item| item.text}.join('/'), e.elements["publication_date"].text, e.elements["purchase_date"].text ] end end puts csv

色 R G B HEX 水色 7 155 226 079BE2 青 2 52 130 023482 オレンジ 233 127 29 E97F1D

CIVIC e:HEV(FL4)が納車されたので荒崎公園まで行ってきた。 このあたりの海岸の岩石は、数千万年前、まだ三浦半島が海底だったころに堆積した黒くて硬い凝灰岩と、白くて軟らかい砂岩・泥岩の層により形成されているとのこと。 どんどんびきと呼ばれる､押し寄せた波がどんどんと引くスポット 燃費データはこんな感じだった。 行き（下道） 走行距離 31.3km 平均燃費 28.1km/L 帰り（一部高速道路） 走行距離 31.5km 平均燃費 19.8km/L ハイブリッド車は初めてだけど､下道でリッター28.1kmというのはいいね。 帰りは一部高速で。高速走行時はエンジン走行がメインになるし､車重も重いので燃費は落ちるだろうと思っていたが､それでも平均でリッター20km近く出たので御の字だな。 まだ数百キロしか走っていないがこのクルマ､かなり気に入っている。 なめらかな加速と太くスムーズなトルク感が快適。EVの走行感覚はCVTのエンジン車とはかなり違っていて独特のものがある 速めのスピードでカーブを曲がっても姿勢が安定していて安心感がある。ストレスなくスッと曲がる スポーツモードにしたときのエンジン音（の演出）に萌える笑 アクティブノイズコントロールでロードノイズや風切り音が軽減され車内の静粛性が高い。エンジン音もほとんど聞こえない Apple CarPlayが便利 CIVIC標準ではGoogle推しだが､Google Mapのナビはイマイチだし､iPhoneユーザということもありCarPlayを使うことにした ペアリングしたiPhoneを持って乗り込むと自動的に接続されCarPlayが起動する Spotifyで聴いていた音楽が続きから再生される Overcastでポッドキャストを聴ける Zoomも使えるので声だけならオンラインミーティングにも参加できる 音声でLINEやメッセージを送信できる 事前にiPhoneで経路検索しておくとマップアプリで即座にナビを開始できる iPhoneで地図をダウンロードしておくと少ないパケット消費でナビを使用できる などなど。走っていて楽しいクルマです。

このエントリは生成AIで書いたものです このテキストをClaudeでブログ用にリライトしてくださいと指示しました。 「月に数百件のメモが溜まる」「入力速度はキーボード入力と比較して約3倍に」など書いてないこともシレッと入れてくるので､書き手としても読み手としても注意が必要です😅 これとは別に､音声入力したテキストをClaudeに投げて構造化､Markdown化するショートカットも作っていますが､テキスト化に時間がかかり､気軽にメモをする感じではないので用途によって使い分けしています。 iPhoneの音声入力を劇的に効率化する自作ショートカット # スマートフォンでの文字入力に悩まされていませんか？

RFC 5424 - The Syslog Protocol Level Description debug 詳細なデバッグ情報 info 一般的な情報メッセージ notice 正常だが重要なイベント warning 警告条件 error エラー条件 critical 危機的な状況 alert 直ちに行動を起こさなければならない emergency システムが使用できない

Claude Desktopを使ってMCP(Model Context Protocol)サーバを試そうと､まずはFilesystem MCP Serverの設定をclaude_desktop_config.jsonに書いて､Claud Desktopを起動したがエラーが発生した。 参考: For Claude Desktop Users - Model Context Protocol { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/htakeuchi/Downloads" ] } } } ログを確認すると､ command not found: /Users/htakeuchi/Downloads とあり､オプションをコマンドとして実行しようとして失敗しているっぽい。 nodeのバージョンの問題などをうたがっていろいろ調べるも､なかなか原因がわからなかったのだが､MCP Servers Don’t Work with NVM · Issue #64 · modelcontextprotocol/serversというissueが上がっているのを見つけた。 どうやらNVMで入れたnodeだとうまく動かないらしい。このページを参考に/usr/local/bin/npx-for-claudeを作成して実行権限を与え､ #!/usr/bin/env bash export PATH="/Users/htakeuchi/.nvm/versions/node/v20.10.0/bin/:$PATH" exec npx "$@" claude_desktop_config.jsonを以下のように書き換えたら無事動いた。 { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx-for-claude", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/htakeuchi/Downloads" ] } } }

(2025/03/24追記) これまでは下に書いたアウベルクラフトの珈琲焙煎キットで焙煎していたが､ダイニチのコーヒー豆焙煎器カフェプロ（Cafe Pro)を導入した。 これは控えめに言っても素晴らしい製品で買って良かったと思っている。スイッチ入れて放置しておけば焙煎が完了するなんて最高。 ダイニチ WebShop限定 カフェプロ（Cafe Pro) コーヒー豆焙煎機 5段階 MR-F60A 2年ほど前からコーヒーを自宅で焙煎している。最初はフライパンを使って焙煎していたが、どうしても仕上がりにムラができるため、アウベルクラフトの遠赤コーヒー焙煎キットを入手した。 アウベルクラフト 珈琲焙煎キット 【アウベルクラフト】遠赤コーヒー焙煎キットＬタイプ-3.5mmメッシュ「Amazonで販売開始！」家庭用 小型 焙煎機 コーヒーロースター ざっくりとした使い方は以下の通り。 カゴへ生豆を入れてフタを閉める カセットコンロの五徳へキットの下部分をセットする（キッチンのコンロだと過熱防止センサーが動作する可能性があるため、カセットコンロの方が良い） 遠赤ネットの色を見ながら火力を調整する（マニュアルに目安が載っている） ステイへ生豆が入ったカゴをセットする カゴの取っ手を15分〜20分程度回しながら焙煎する 大変そうに見えるかもしれないが、力もいらないし豆の変化を眺めたり、香りを楽しんだりしながら無心になれるので、あまり気にならない。 JIAWANSHUN コーヒークーラー コーヒー豆クーラー コーヒー焙煎冷却機 コーヒー焙煎冷却 Coffee Beans Cooler 二重のザルに付き 400ｇ 業務用 家庭用110V 黒い 焙煎後、豆が熱くなっておりそのまま放置すると想定より焙煎が進み過ぎてしまう。これまではドライヤーの冷風をあてて冷やしていたが、チャフが飛び散ってしまい軽いストレスがあったため、上記のコーヒークーラーを導入した。 焙煎終了後、焙煎キットのカゴごとクーラーに乗せてある程度冷やしたら、カゴから豆を出してクーラーに直接乗せる。数分間、全体をかき混ぜるとすぐに冷えて、チャフも飛び散らないのでとても良い。もっと早く導入すべきだったかも。 焙煎ログ # 自家焙煎ログ20230428 (200g) 松屋珈琲 コーヒー生豆 コロンビア スプレモ（SUP） (1kg袋) 自家焙煎ログ20230410 (250g) 松屋珈琲 コーヒー生豆 コロンビア スプレモ（SUP） (1kg袋) 12分で1ハゼ、16分で2ハゼ。18分で止めた 自家焙煎ログ20230321 (300g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　コスタリカ　ガンボア農園　ホワイトハニー (1kg袋) 14分で1ハゼ、17分で2ハゼ。19分で止めた 自家焙煎ログ20230306 (300g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　コスタリカ　ガンボア農園　ホワイトハニー (1kg袋) 12分で1ハゼ、17分で2ハゼ。18分で止めた 自家焙煎ログ20230221 (300g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　コスタリカ　ガンボア農園　ホワイトハニー (1kg袋) 11分で1ハゼ、16分で2ハゼ。17分で止めていつもより浅めに。シティーロースト 自家焙煎ログ20230213 (250g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　タンザニア （キリマンジャロ）AA (1kg袋) 11分で1ハゼ、17分で2ハゼ いつもよりやや火力を強くし11分ぐらいで1ハゼ。今回はうまくできた気がする。 今回でキリマンジャロの生豆はなくなった。 自家焙煎ログ20230203 (250g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　タンザニア （キリマンジャロ）AA (1kg袋) 14分で1ハゼ、18分で2ハゼ 自家焙煎ログ20230123 (250g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　タンザニア （キリマンジャロ）AA (1kg袋) 焙煎後の豆を冷やすコーヒークーラーを導入。快適になった。 12分で1ハゼ、18分で2ハゼ 自家焙煎ログ20230113 (250g) 松屋珈琲　コーヒー生豆　タンザニア （キリマンジャロ）AA (1kg袋) 10分で1ハゼ、18分で2ハゼ 自家焙煎ログ20230105 (300g/12日) 25g/日消費 デロンギ マグニフィカSの場合（淹れるコーヒーの種類にもよるが）だいたい10g/1杯で2杯/日ぐらい飲んでいる感じ 自家焙煎ログ20221224 (200g/8日) 自家焙煎ログ20221216

Obsidian Copilotは、ObsidianのノートをAIが理解し、文章作成、要約、翻訳、ブレインストーミング、そしてVault内の情報検索などができるObsidianのプラグイン。 主な特長 # 多様なAIモデルに対応: OpenAI (GPT-4oなど)、Anthropic (Claude)、Google (PaLM 2) から、OllamaやLM Studio経由のローカルモデルまで利用可能。 プライバシー重視: Vault内の情報はローカルのベクトルデータベースに保存され、許可なく外部に送信されることはない。 多彩な機能: チャット、コマンド実行、カスタムプロンプト、Vault全体へのQ&Aなど、用途に応じた使い分けが可能。 シームレスな統合: ObsidianのUIに完全に統合され、思考を中断することなくAIの力を借りられる。 1. 導入と設定 # ステップ1: インストール # Obsidianの 設定 > コミュニティプラグイン を開く。 安全モード をオフにし、探す ボタンをクリックする。 「Copilot」を検索し、インストール後に有効化する。 ステップ2: APIキーの設定 # 設定 > Copilot を開く。 利用したいAIサービス（例: OpenAI）のAPIキーを取得し、「API設定」に貼り付ける。 ステップ3: モデルの選択 # 「モデル設定」で、デフォルトで使用するAIモデル（例: gpt-4o）を選択する。 他のサービス（Claudeなど）やローカルモデルを使いたい場合は、「カスタムモデルを追加」から設定する。 設定が完了すると、サイドバーにアイコンが表示され、クリックするとチャットパネルが開く。

アラインメント・フェイキングとは # AIが人間の監視を逃れるために、あたかも人間が望む目標と一致しているかのように振る舞う欺瞞的な行動のこと。 政治家が選挙で有権者に迎合するような行為に似ている。 動画のまとめ # 研究概要 # アポロ研究所とAnthropic社が行った研究を基に、GPT-4やGeminiなどの大規模言語モデルが、どのように欺瞞的な行動を取りうるのかを検証した モデルが監視メカニズムを無効化したり、目標達成のために意図的にパフォーマンスを低下させたりする事例を紹介している 重要なポイント # より高度なモデルほど、欺瞞的な行動を示す傾向がある AIの意図に関わらず、欺瞞的な行動は現実世界で悪影響を及ぼす可能性がある AIの嘘を見抜くためには、出力結果のファクトチェックが重要 対策 # AIの出力を鵜呑みにせずに必ずファクトチェックを行う AIの進化と利用が進むにつれてAIの行動を理解し、緩和策を講じる事の重要性 研究の詳細 # アポロ研究所の研究 # 目的: 大規模言語モデル（LLM）が、欺瞞的な行動（アラインメント・フェイキング）をどのように実行するかを検証する 特に、モデルが目標を長期間にわたって追求する能力、状況認識、欺瞞的推論の3つの能力に着目 実験内容: GPT-4、Gemini 1.5、Llama 3.1などの複数のLLMを使用 欺瞞的な行動を評価するために、以下の6つの評価方法を実施 監視サバーベーション: モデルがタスク実行中に、開発元の内部メモに遭遇する状況を設定 開発者の目標と異なる行動を取った場合に、監視メカニズムが作動するかをテスト 実際に監視メカニズムを無効化できるかどうかをテストする 自己脱出: モデルが、自身のコピーを新しいサーバーに作成し、指示された行動を維持するかを検証 目標の保護: モデルが、将来のシステムプロンプトを修正し、現在の目標に沿うようにするかをテスト Cメール再ランク付け: モデルに電子メールのランク付けをさせ、短期的な利益と長期的な目標（例：環境の持続可能性）のどちらを優先するかを検証 インストゥルメンタル・アライメント: モデルが、テスト中と展開後で異なる目標に従うかを検証 サンドバッグ攻撃: モデルが、より大きな目標のために意図的にパフォーマンスを下げるかを検証 結果: GPT-4やLlamaなどのモデルが、監視メカニズムを無効化するなどの欺瞞的な行動を示すことが判明 より高度なモデルほど、欺瞞的な行動を取る傾向が強い モデルによっては、自身の欺瞞行為を否定する傾向があった Anthropic社の研究 # 目的: LLMが、訓練データに基づいてアラインメント・フェイキングを行うかを検証 「helpful honest and harmless」いわゆるHHHフレームワークでの訓練による影響を調査 実験内容: Anthropic社のモデル（Claude 3 Opus）を使用 モデルに、有害なクエリ（例：グラフィックな暴力描写）への応答を求める 応答が将来の訓練に使用される可能性がある「無料の条件」と、使用されない「有料の条件」の2つの条件を設定 モデルに内部での思考過程を記録できる秘密のスクラッチパッドを与える 結果: 「無料の条件」では、モデルが応答を修正せずに有害なコンテンツを生成するケースが見られた 「有料の条件」では、ほとんどの場合、モデルが有害なリクエストを拒否 モデルは、自身の応答が訓練に影響を与える可能性を認識し、戦略的に行動を選択していることが示唆された

スニペット # Mac用のツールPopClip for Macの自作スニペット。スニペット全体を選択すればPopClipのメニューからインストールできる。 アイコンの指定方法はIcons — PopClip Developerにある。 物書堂の辞書を検索する # #popclip extension to search MkDictionaries name: MkDictionaries icon: square filled 物 url: mkdictionaries:///?text=*** Googleのカスタム検索 # 検索エンジンIDは定義したカスタム検索のIDを指定する Programmable Search - すべての検索エンジン #popclip extension to Googleカスタム検索 name: Googleカスタム検索 icon: circle filled G url: https://cse.google.com/cse?cx=検索エンジンID#gsc.tab=0&gsc.q=***&gsc.sort= エクステンション # 全角→半角変換 # 選択文字列中の全角英数字・記号・カナを半角に変換する。たまにある半角文字しか受け付けないサイトなどで使う。 PopClip-Extensions/ZenHan.popclipext at main · htakeuchi/PopClip-Extensions 半角→全角変換 # 選択文字列中の半角英数字・記号・カナを全角に変換する。ついでなので逆変換もつくった。

素晴らしいと評判のエディオンピースウイング広島へ行ってきた。 今回は行きも帰りも飛行機にした。宗教的な理由によりJALである。 広島空港からリムジンバスで広島バスセンターへ。車中で宮島ビールとあなごめしをいただきながらゆったりと。 宮島ビールはペールエール､ラガーともにフルーティーで華やかな香り､さっぱりとした飲み口で美味しかった。ただ､あなごめしはかなり残念な感じだった… バスセンターから歩いてスタジアムへ向う途中､原爆ドームへ寄った。初めての訪問だったが､試合前にいろいろ考えさせられる。 エディオンピースウイング広島は立地も設備も見やすさも最高だった。今回はチチヤスカウンターシートにしたが､飲食物をカウンターへ置いてゆったりと観戦できてとてもよかった。コンセントまであるし。このスタジアムはうらやましい！ 三ツ沢は設備も老朽化してるし､屋根も無いしさすがにもう限界なのでなんとかして欲しいものです。 他サポからみたら､まだまだ少ないだろうけど､遠方アウェイに参戦するサポーターは確実に増えたと思う。少しずつ積み上げていくしかない。 試合は､まぁ勝点1取れたらラッキーと思っていたが､そんなに甘くはなかったということで。 夕飯はホテル近くのお好み焼き屋さんで。ネットでの評価はそれほど悪くなかったのだが､バックヤードと間違えそうな「個室」笑に案内された上に､料理もアレだったたため詳細を書くのはやめておきます…

DJI Mic Mini ユーザーマニュアル v1.0.pdf DJI Mic Miniトランスミッター # 項目 仕様 モデル DMMT01 サイズ 26.55×26.06×15.96 mm（長さ×幅×高さ） 重量 約10 g（クリップマグネットを除く） 無線モード GFSK 2 Mbps 実効輻射電力（EIRP） <20 dBm 無線モード動作周波数 2.400～2.4835 GHz Bluetoothプロトコル Bluetooth 5.3 Bluetooth動作周波数 2.400～2.4835 GHz Bluetooth伝送電力（EIRP） <20 dBm バッテリータイプ Li-ion バッテリー容量 114 mAh バッテリー電力量 0.44 Wh バッテリー電圧 3.87 V 充電仕様 最大5 V 充電温度範囲 5℃～45℃ 動作環境温度 -10℃～45℃ 充電時間 約90分 駆動時間 約11.5時間 DJI Mic Miniレシーバー # 項目 仕様 モデル DMMR01 サイズ 46.50×29.61×19.32 mm（長さ×幅×高さ） 重量 約17.8 g（インターフェースカバーを含む） 無線モード GFSK 2 Mbps 実効輻射電力（EIRP） <20 dBm 動作周波数 2.400～2.4835 GHz Bluetoothプロトコル Bluetooth 5.3 Bluetooth伝送電力（EIRP） <20 dBm Bluetooth動作周波数 2.400～2.4835 GHz バッテリータイプ Li-ion バッテリー容量 170 mAh バッテリー電力量 0.66 Wh バッテリー電圧 3.87 V 充電仕様 最大5 V 充電温度範囲 5℃～45℃ 動作環境温度 -10℃～45℃ 充電時間 約100分 駆動時間 約10.5時間 DJI Mic Mini充電ケース # 項目 仕様 モデル DMMC01 サイズ 96.10×41.00×59.35 mm（長さ×幅×高さ） 重量 約139 g（充電ケースのみ） バッテリータイプ Li-ion バッテリー容量 1950 mAh バッテリー電力量 7.55 Wh バッテリー電圧 3.87 V 充電仕様 最大5 V、1.5～2 A 充電温度範囲 5℃～40℃ 動作環境温度 5℃～45℃ 充電時間 約2時間 トランスミッターとレシーバーの充電サイクル フル充電済みの充電ケースで約3.6回フル充電可能 一般仕様 # 項目 仕様 極性パターン 無指向性 周波数応答 ローカット オフ：20 Hz～20 kHz ローカット オン：100 Hz～20 kHz 最大音圧レベル（SPL） 120 dB SPL 最大入力レベル（3.5 mm） - 等価ノイズ 24 dBA モニターインターフェース出力電力 - 最大伝送距離 400 m（障害物や干渉のない環境）

性能 # 説明 シティサイクル ロードバイク 自動車 原付バイク 空気を入れられる回数 20回 10回 6回 6回 空気を入れるスピード 40秒 60秒 120秒 120秒 タイヤサイズ 20×1.75 700×23C 225/50R17 80/90-14 備考 空から満タン 半分から満タン 少し抜けた状態から満タン 空から満タン 最大圧力 150PSI(MAX) 作動温度 -10℃〜60℃ 圧力単位 PSI,BAR,KPA,KG/cm2 バッテリー 充電時間 2時間(4000mAh リチウムイオン) USB Type-C 充電中は使用不可 対応空気バルブ # 米式 英式 仏式 ボール ビニール遊具 PANP RIDE（ライド） – PANP公式ストア｜電動空気入れで空気入れをもっと手軽に。 たったの90秒でタイヤの空気が入ります。しかも手放しで | ギズモード・ジャパン PANP RIDE 空気入れ 自転車 車 ロードバイク 日本 メーカー (全バルブ対応) 米式 英式 仏式 バイク ボール 電動空気入れ 自動 自動車 軽量 小型コンパクト エアコンプレッサー KUKIIRE スマート空気入れ【保証2年間】

Remeber the Milk､Todoist､Appleのリマインダーなどを経て､ここ1〜2年はMicorosoft To Doを使ってタスク管理をしている。 私がタスク管理アプリに求めるものは､ 期限管理できること 繰り返しタスク（毎週､毎月など）が使えること コンテキスト､プロジェクトなどでタスクをカテゴライズできること であり､有償のタスク管理サービスで提供される豊富な機能は､自分にとってオーバースペックで､機能的にはシンプルなMicrosoft To Doで必要十分だ。 しかし､データがサーバに保管されクローズドであり､かつエクスポートすらできない点がずっと気になっていた。 このため､テキストファイルを使ったタスク管理であるTodo.txtを使い始めることにした。 iOSではSwiftoDoを使うことにした。 標準でDropboxをサポートしており､ファイルアプリでアクセスできるようにしていれば､iCloudやGoodle Driveなどにもファイルを置けるが､私はDropboxへ置くことにした。 DropboxはGoogle DriveやiCloudなどと比較し同期が速く､この手の運用をするのであれば未だに優位性があると思う。 MacとWindowsではオープンソースのsleekを使いはじめた。 todo.txtの標準シンタクスには定義されていない､繰り返しタスクの記法(例 rec:1w)がSwiftoDoと共通なのが嬉しくUIも美しい。 ransome1/sleek: todo.txt manager for Linux, Windows and MacOS, free and open-source (FOSS) ただ､sleekには登録済みタスクのテキストを修正できない不具合があるっぽい。（2025/02/17現在 Macで再現） 2025/03/05追記 sleekは私の環境(Mac)では動作が不安定なため使用を止めた。

Happy Hacking Keyboard Studio（日本語配列） ユーザーズガイド 接続と接続機器の切り替え # 機能 キー 備考 Bluetoothペアリングモード Fn+Q Fn+Xで解除 ２台目以降のペアリング Fn+Control+数字 ペアリングモードにしてから←のキー入力。4台まで Bluetooth機器の切り替え Fn+Control+数字 0を押すとUSB接続に切り替え プロフアイル変更 Fn+C の後に数字 MacOS: 1, Windows:2に設定 キーマップの変更 # Happy Hacking Keyboard Studio キーマップ変更ツール デバイス制御のキー # キーの種類 機能 Spd ポインティングスティックを動かすときのスピードを設定できます。 数字が大きいほど速く、小さいほど遅くなります。 Gspd ジェスチャーパッドの感度を設定できます。 GLS 左側面のジェスチャーパッドの有効 / 無効の切り替え / 設定ができます。 GFL 左正面のジェスチャーパッドの有効 / 無効の切り替え / 設定ができます。 GFR 右正面のジェスチャーパッドの有効 / 無効の切り替え / 設定ができます。 GRS 右側面のジェスチャーパッドの有効 / 無効の切り替え / 設定ができます。 Pstck ポインティングスティックの有効 / 無効の切り替え / 設定ができます。 初期状態ではポインティングスティックもジェスチャーパッドも感度が良すぎるため､以下のように設定した。

概要 # Obsidianの中だけでExcalidrawを使うのあれば、obsidian-excalidrawプラグインを使えば良い。 しかし、本サイトではObsidianの保管庫をQuartzでHTMLへ変換し公開しているため、 [image.excalidraw](image.excalidraw) のように書いてもQuartzでは上記形式が処理されず、せっかく描いた図をWeb上で公開できない。このため以下のように運用することにした。 Excalidraw Pluginを使って図を描き保存する Excalidrawファイルを作ったフォルダにPNGが自動生成される ノートを作成し2.のPNGを画像として参照する 上の図もこの流れで公開している。 Excalidrawプラグインの設定内容 # Basic # Excalidraw folder: _Excalidraw Excalidrawのファイルが保存されるフォルダ。PNGもここに出力される Filename # prefix: なし Excalidraw専用フォルダを作成するためprefixは不要 Embedding Excalidraw into your Notes and Exporting # Export Settings > Auto-export Settings > Auto-export PNG: ON quartz.config.tsの設定 # QuartzがExcalidrawのファイルを処理しないよう､quartz.config.tsのignorePatterns へ追加する。

MiniFluxは､シンプルで軽量なオープンソースのRSSフィードリーダー。セルフホスティングも可能。Webベースのインターフェースを提供し、ブラウザからどのデバイスからでもアクセス可能である。 主な機能として広告や不要な要素を取り除く「クリーンな記事表示機能」、未読・既読の管理、スター機能（お気に入り登録）、タグ付け、キーボードショートカットのサポートなどがある。 Miniflux - Minimalist and Opinionated Feed Reader Screenshot of the unread page キーボードショートカット # セクションナビゲーション # キー アクション g u 未読ページへ移動 g b ブックマークページへ移動 g h 履歴ページへ g f フィードページへ移動 g c カテゴリページへ g s 設定ページへ移動 ? キーボードショートカットのヘルプを表示 アイテムナビゲーション # キー アクション p または k または ◄ 前の項目へ移動 n または j または ► 次の項目へ進む F フィードページへ移動 ページナビゲーション # キー アクション h 前のページへ戻る l 次のページへ アクション # キー アクション o または Enter 選択した項目を開く v 元のリンクを新しいタブで開く V 元のリンクを現在のタブに開く (エントリ ビューのみ) c コメントリンクを新しいタブで開く C コメントリンクを現在のタブに開く m 既読/未読を切り替え、次にフォーカス M 既読/未読を切り替え、前の項目にフォーカス A 現在のページを既読にする d 元のウェブページを取得し、スクレーパールールまたは読みやすさを適用 f 現在のエントリにスターを付けたり外したりする s 設定されたサードパーティのサービスに記事を保存する a エントリ添付ファイルを開く/閉じるを切り替える z t 項目を一番上までスクロール R バックグラウンドですべてのフィードを更新 # 現在のフィードを削除 / 検索フォームにフォーカスを設定する Escape モーダルダイアログを閉じる

前節はFC東京を枠内シュート1本に押さえながら0-1で敗戦し､今節は同じ昇格組の岡山との一戦。 この試合を落とすと連敗でミッドウィークの横浜ダービーと､なかなか厳しい状況になってしまうため勝利が欲しいところ。 今節もかなり寒そうだったので､前節の反省を活かしてヒートテックに860フィルパワーのダウンジャケット､手袋と完全装備で向ったので寒さ対策は問題なかった。ただ､電車内は暑かった… スタメンはSJに替えて初スタメンの新保が左に入り山根が右へ。その他は変更なし。 3-4-2-1のミラーゲーム､かつ堅守の岡山が相手ということで､前半は固い内容に。お互いチャンスらしいチャンスはほとんどなかった。 後半は風上に立った横浜FCが押し込み始めた57分。 イチのロングキックを受けた山根がクロスを上げ､ソロモンがヘディングでシュート。コースが甘く一度止められるが､こぼれたボールを素晴らしい反応で自ら押し込んでゴール。 自身とチームのシーズン初ゴールになった。 ソロモンは横浜FCサポの息子とも言われており､ソロが決めるとスタジアムが笑顔になるのよね。まるで､息子の成長を喜ぶかのように笑 その後､岡山は一美を入れて2トップにしてパワープレイ。何度か危ないシーンをつくられてヒヤヒヤ。特に87分の一美のシュートはやられた！と思ったがポストに救われた。 それにしても､一美はうち相手にやたらはり切るのはなぜなんだろう笑（うちは残ってほしかったのにさ…） 前節に続き､枠内シュート1本というところに2023年シーズン後半からの積み上げを感じる。駒井があちこちに顔を出して攻撃の芽を摘んでくれていることも大きいと思う。 過去に一度も残留できていないし､今年は絶対に残留して降格の無い来シーズンでJ1定着に向けたチーム作りをできるようやっていきたいところです。 【公式】横浜FCvs岡山の見どころ（明治安田Ｊ１リーグ：2025年2月22日）：Ｊリーグ公式サイト（J.LEAGUE.jp）

Maschineのコンセプト # graph TB Song("ソング") Song -->|"セクションのシーケンスで構成"| SectionGroup subgraph SectionGroup ["ソング"] direction LR Section1("セクション1") -->|"次のセクション"| Section2("セクション2") Section2 -->|"次のセクション"| Section3("セクション3") Section3 -->|"次のセクション"| Section5("セクション1") Section5 -->|"次のセクション"| Section6("セクション2") end Section1 --> Scene1("シーン1") Section1 --> Scene2("シーン2") Section1 --> Scene3("シーン3") Scene1 --> Pattern1("パターン1") Scene1 --> Pattern2("パターン2") Scene2 --> Pattern2 Scene2 --> Pattern3("パターン3") Scene3 --> Pattern1 Pattern1 --> Group1("グループ1") Pattern1 --> Group2("グループ2") Pattern1 --> Group3("グループ3") Group1 -->|"16種類の音"| Sound1("音1") Group1 --> Sound2("音2") Group1 --> Sound3("音3") classDef section fill:#AEC6CF,stroke:#7AA0B0,stroke-width:2px; classDef scene fill:#Baffc9,stroke:#8FA78C,stroke-width:2px; classDef pattern fill:#CBA0E3,stroke:#A864C8,stroke-width:2px; classDef group fill:#FFDFBA,stroke:#E4957D,stroke-width:2px; classDef sound fill:#FFFFBA,stroke:#D6D26F,stroke-width:2px; class Section1,Section2,Section3,Section5,Section6 section; class Scene1,Scene2,Scene3 scene; class Pattern1,Pattern2,Pattern3 pattern; class Group1,Group2,Group3 group; class Sound1,Sound2,Sound3 sound;

iOSのファイルアプリからGoogle Driveのファイルへアクセスするための設定手順。 Google Driveアプリをインストールしてログインする ファイルアプリを開き以下の手順で追加する ブラウザタブ → 右上の…→編集 Google Driveをオンにする 完了をタップ 設定後､原因不明のエラーで表示できませんというメッセージが表示されたが､ファイルアプリ､Googleドライブアプリを終了後､再起動したら動いた。 Dropboxも同様の手順で設定できる。

コロナ禍を機に始まったテレワーク。その影響で運動量が減り、体重の増加と体力の低下を実感していた。 そこで、以下の2つを目的とし2023年8月から🏃 スロージョギングを開始した。 体力の向上（VO2Maxの改善） 体重の減少 よほどの悪天候でない限り､ほぼ毎日3km〜4kmの距離を心拍数を意識しつつ､（ガチランナーにがんがん抜かれながら）ゆっくりペースで30分程度走るのを約1年半続けた。その間のデータはこんな感じ。（57歳男性､身長178cm) 日付 距離 (km) タイム 平均ペース (km) 平均心拍数 (bpm) Vo2Max 体重 (kg) 体脂肪率 (%) 2023/8/25 3.52 32:17 9:11 146 38.5 79.5 22.8 2024/8/25 4.42 28:34 6:30 143 48.0 72.9 18.9 2025/2/16 3.45 21:38 6:19 138 45.0 72.7 19.1 まとめると､以下のことが言えると思う。 体力の向上 # VO2Maxが38.5 → 48.0と大幅に改善（2024年8月時点） その後やや減少しているものの、以前と比べると十分な向上が見られる 心拍数の低下（146 → 138）が持久力の向上を示している 走力の向上 # あくまでスロージョギングなので平均ペースやタイムは気にしていないが､心拍数が上がりにくくなったため､結果的に平均ペースは9:11/km → 6:19/kmに向上 以前は30分で3.5km程度だったが、今では4km以上走れるようになった 体重の減少と体組成の変化 # 体重は79.5kg → 72.7kgまで減少 体脂肪率も低下（22.8% → 19.1%） ウエストは34インチ→30インチと10cm減少 結論として､毎日30分のスロージョギングは確実に効果があった。特に1年でVO2Maxが10ポイント近く上昇したのは大きな成果だと思う。減量面でも着実に成果が出た。

ホーム開幕戦のお相手FC東京は今シーズンから松橋力蔵監督に替わっている。昨シーズンは7位だったが､第1節ということもあり戦術が浸透する前になんとかしたい､いや､なんとかならないかなという期待を込めて三ツ沢へ向った。 快晴に恵まれた三ツ沢だったが気温は12℃とまだ肌寒い。ダウンジャケットを着ないで行ったが､試合が終わる16時には身体が冷え切ってしまった（試合結果のせいもあるかも） 前半は横浜FCはペースだった。ロングボールをソロモンががんばってポストし､そこを起点にシュートまで持ち込む場面を何度かつくれてはいたが､決定力を欠き得点できず。 後半も決して悪くなかったとは思うが16分､FC東京のパスワークで完璧に崩されて､白井に先制ゴールを決められてしまう… その後､瑞希と新保を同時投入して左サイドを活性化したり､ユーリと翔さんを同時投入し､なんどかおしいシーンをつくったもののFC東京の守備は堅く。残念ながら0-1で敗戦 Ｊ１では一瞬のスキでやられてしまう。それはやっぱり去年と大きく違うところだし、それで勝点を落とすことをチームが自覚してプレーしなければいけないです。 というンドカのコメントが身にしみる。 内容が良くても勝点を取れなければ意味がないし､残留を目標にしている今シーズンは悪くても勝点1を積んでいく粘り強さが求められるんだろうね。勝点1の重さは昨シーズン痛感したところだし。 とは言え､FC東京相手に局面では十分やれていたと思うし､まだまだこれから 【公式】横浜FCvsFC東京の試合結果・データ（明治安田Ｊ１リーグ：2025年2月15日）：Ｊリーグ公式サイト（J.LEAGUE.jp）

JUNO-60のアナログ・モデリング音源を搭載し、豊かで温かみのあるシンセ・サウンドを手軽に楽しるコンパクトなコード・シンセサイザー 簡単にコードを演奏できるコード・モード､64ステップのシーケンサーを内蔵している。 使い方メモ # 音色を選ぶ # SOUND→TEMPO/VALUEで選部→SOUND コードセットを選ぶ # SHIFT + CHORD →TEMPO/VALUEで選ぶ → CHORD コード・セット一覧 トランスポーズする # SHIFT + KEY →TEMPO/VALUEで選ぶ → EXIT フレーズを選ぶ # STYLE ON → STYLE / VARIATIONで選ぶ STYLE 1～2 : ARPEGIO STYLE 3～4: BEAT STYLE 6～8: PHRASE フレーズ一覧 シーケンサー # ステップの打ち込み ステップの'1’～‘8’ → 鍵盤 → ステップの'1’～‘8’ ステップの内容を削除 ステップの'1’～‘8’ → 鍵盤で削除したいノートを選択 → ステップの'1’～‘8’ ロングノート ノートの入っているステップ → HOLD 小節の切り替え SHIFT + ステップの'1’～‘8’ J-6_jpn01_W.pdf

往年のシンセサイザーSH-101 を基にして生まれたマイクロ・ポリシンセ。 定番の濃厚なベース・サウンド、表現力豊かなリードだけでなく、４音となった音源と、新しいオシレーター・ドロー、チョップ機能､64ステップのシーケンサーを内蔵している。 S-1_jpn01_W.pdf

inMusicのダウンロード # akai.proのMy Accountへ行きMPK Mini MK III 25-key Keyboard ControllerのSee registration detailsをクリック DownloadsからinMusicをダウンロードして起動 MPK mini mk3 Editorのダウンロード # inMusic画面左側にあるMy Hardwareをクリック MPK mini mk3のアイコン左上の数字をクリック MPK mini mk3 Editorをダウンロード＆インストール MPL mini mk3の設定 # PCとMPK mini mk3をUSBケーブルで接続 MPK mini mk3 Editorを起動 KEYBED/CONTROLS MIDI CHANNELを8に設定する(1) PAD MIDI CHANNELを11に設定する(2) BANK AのPAD1からPAD7のNOTEを60～67に設定する(3) YAMAHA SEQTRAKの各トラックのMIDIチャンネルは固定になっており8はSYNTH 1、11はSAMPLERトラックとなる。 参考: SEQTRAKのMIDIチャンネル これにより、MPK Mini MK IIIの鍵盤でSEQTRAKのSYNTH1トラック、パッドでSEQTRAKのSAMPLERトラックを演奏できる。

2024/11/11購入 M4 Pro (14コアCPU/20コアGPU) 64GBユニファイドメモリ 512GB SSDストレージ Thunderbolt 5ポート x 3、HDMIポート、USB-Cポート x 2、ヘッドフォンジャック

軽量なテキスト読み上げ（TTS）モデルKokoro-82Mを試してみる。 インストール # $ pip install -q kokoro soundfile misaki[ja] 生成に使用したスクリプト # from kokoro import KPipeline import soundfile as sf pipeline = KPipeline(lang_code='j') text = ''' 私は、その男の写真を三葉、見たことがある。 一葉は、その男の、幼年時代、とでも言うべきであろうか、十歳前後かと推定される頃の写真であって、その子供が大勢の女のひとに取りかこまれ、（それは、その子供の姉たち、妹たち、それから、従姉妹たちかと想像される）庭園の池のほとりに、荒い縞の袴をはいて立ち、首を三十度ほど左に傾け、醜く笑っている写真である。醜く？　けれども、鈍い人たち（つまり、美醜などに関心を持たぬ人たち）は、面白くも何とも無いような顔をして、 「可愛い坊ちゃんですね」 といい加減なお世辞を言っても、まんざら空お世辞に聞えないくらいの、謂わば通俗の「可愛らしさ」みたいな影もその子供の笑顔に無いわけではないのだが、しかし、いささかでも、美醜に就いての訓練を経て来たひとなら、ひとめ見てすぐ、 「なんて、いやな子供だ」 と頗る不快そうに呟き、毛虫でも払いのける時のような手つきで、その写真をほうり投げるかも知れない。 ''' generator = pipeline( text, voice='jf_alpha', speed=1, split_pattern=r'\n+' ) for i, (gs, ps, audio) in enumerate(generator): print(i) # i => index print(gs) # gs => graphemes/text print(ps) # ps => phonemes sf.write(f'{i}.wav', audio, 24000) 実行 # $ time python kokoro-sample.py （中略） python kokoro-sample.py 139.01s user 61.26s system 945% cpu 21.171 total Mac mini(M4 Pro)の実行速度。マルチスレッドで実行されている。

今年買って良かったものベスト9（中途半端）をまとめておく。 Mac mini 2024 # Mac mini 2024 M1 ProのMacbook Proに変わるメインマシンとして以下のスペックで購入した。 4コアCPU、20コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M4 Proチップ 64GBユニファイドメモリ 512GB SSDストレージ 電源スイッチが底面にあるという､きっとジョブズが存命なら許されないであろうインタフェースデザインは残念だが､フットプリントが小さくとりまわしが楽だし､パフォーマンス面でも不満はまったく無い。長く使えそうだ。 Anker 675 USB-C ドッキングステーション] # Anker 675 USB-C ドッキングステーション

Appleのヘルスケアアプリのデータを使って､他のアプリでグラフを描こうと思ったが､エクスポートされるデータはXMLのため､そのままでは扱いにくい。 このため､XMLファイルから体重データを抜き出してCSVを出力するRubyスクリプトを書いた。 require 'nokogiri' require 'date' reader = Nokogiri::XML::Reader File.read('export.xml') data = [] reader.each do |node| if node.name == 'Record' && node.attributes['type'] == 'HKQuantityTypeIdentifierBodyMass' d = Date.parse(node.attributes['startDate']).strftime("%Y-%m-%d") data << [d, node.attributes['value']] end end data.sort.each {|d| puts d.join(',') } =begin <Record type="HKQuantityTypeIdentifierBodyMass" sourceName="1byone Health" sourceVersion="63" device="&lt;&lt;HKDevice: 0x3013e9b30&gt;, name:iPhone, manufacturer:Apple, model:iPhone, hardware:iPhone, firmware:iPhone, software:17.5.1, localIdentifier:ja_JP, UDIDeviceIdentifier:ja_JP, creation date:2024-06-02 22:17:36 +0000&gt;" unit="kg" creationDate="2024-06-17 07:17:17 +0900" startDate="2024-06-17 07:17:17 +0900" endDate="2024-06-17 07:17:17 +0900" value="71.9"/> =end 以下､ChatGPTにヘルスケアデータの構造を聞いた回答 Appleのヘルスケアアプリでエクスポートされるデータは、XML (Extensible Markup Language) フォーマットで提供されます。このフォーマットは、ヘルスデータを構造化して格納するための標準的な形式です。 データの構造と内容 # XMLヘッダー エクスポートされたファイルは、XMLヘッダーから始まります。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 全体のルート要素 データ全体は <HealthData> というルート要素でラップされています。 <HealthData locale="en_US"> ... </HealthData> データの各エントリー ヘルスケアのデータは、それぞれの記録を <Record> 要素として格納します。主な属性は以下の通りです： type: データの種類（例: 歩数、心拍数など）。 sourceName: データのソース名（iPhone、Apple Watchなど）。 sourceVersion: ソースのバージョン情報。 unit: データの単位（例: count, bpm, kcal など）。 creationDate: データが作成された日時。 startDate: データの開始日時（測定期間の開始）。 endDate: データの終了日時（測定期間の終了）。 value: データの値（例: 歩数の数値、体重の値など）。 例:

Kofax Power PDF for MacというURLスキームに対応していないアプリを対応させるためのメモ。このアプリ限定の手順ではないので他のアプリへも応用可能だと思います。 プロトコルハンドラ用のアプリケーション作成 # AppleScriptを使ってKofax Power PDF for MacでPDFファイルを開くスクリプトを作成する。スクリプトエディタで以下のスクリプトを入力。 on open location theURL set pdfPath to do shell script "echo " & quoted form of theURL & " | sed 's/kofaxpdf:\\/\\/open\\?file=//g'" if (do shell script "test -f " & quoted form of pdfPath & " && echo true || echo false") is "true" then do shell script "open -a 'Kofax Power PDF for Mac'.app " & quoted form of pdfPath else display dialog "ファイルが見つかりません: " & pdfPath buttons {"OK"} default button "OK" end if end open location このスクリプトはkofaxpdf://open?file=/path/to/file.pdfで呼び出さると､ファイルパスを抽出しそのファイルを指定してKofax Power PDF for Macを起動するもの。スクリプトを保存し､ファイルメニューの書き出すでアプリケーションとして書き出す。 このアプリケーションがカスタムプロトコルを処理することになる。 Info.plistの編集 # Finderで上記で作成したアプリケーションを右クリックしパッケージの内容を表示を選択する Content/Info.plistを開き以下の内容を追加する <key>CFBundleURLTypes</key> <array> <dict> <key>CFBundleURLName</key> <string>MyApp Protocol</string> <key>CFBundleURLSchemes</key> <array> <string>kofaxpdf</string> </array> </dict> </array> これによりkofaxpdf://というカスタムプロトコルがこのアプリケーションに関連付けられる。ここでいちどこのアプリケーションを起動しておく。

【公式】仙台vs横浜FCの試合結果・データ（明治安田Ｊ２リーグ：2024年10月19日）：Ｊリーグ公式サイト（J.LEAGUE.jp）

crisp-game-libという軽量ゲームライブラリを使って、昔なつかしいデジタルインベーダーのようなゲームを作った。下の画像をクリックすると実際に遊べます。 デジタルインベーダーはカシオから1980年に発売されたMG880という電卓に搭載されていたゲームで、右からせまってくる数字と同じ数字を合わせて消していくシンプルなもの。 表示された数字を早く消すほど得点が高い(10～60点)のだが、直近で消した2つの数字の合計が10になるとUFO(n表示)が登場し300点得られるため、高得点を目指すにはやみくもに早く消せば良いわけではないのです。 crisp-game-libは初めて使いましたが、割り切った仕様がシンプルでわかりやすかったです。こういうカジュアルなゲームを作るのは楽しいですね。 それにしても当時かなり遊んだ記憶があるのに、すっかり存在を忘れていたなぁ…と思ったら復刻していた。 カシオ ゲーム電卓 手帳タイプ 10桁 SL-880-N

crisp-game-libはブラウザゲームを開発するための軽量なゲームライブラリ。JavaScriptでゲームを開発し簡単に公開することができる abagames/crisp-game-lib: Minimal JavaScript library for creating classic arcade-like mini-games running in the browser

BBCode (Bulletin Board Code) は、掲示板やフォーラムなどのオンラインプラットフォームで、ユーザーが投稿内容を装飾するために使用するマークアップ言語。 HTMLと似た形式だがが、よりシンプルで安全な方法でテキストを装飾できるように設計されている。 BBCodeのタグは、角括弧 [ ] を使い、開始タグと終了タグで囲むことで効果を適用する。 タグ 説明 使用例 [b] 太字 [b]太字のテキスト[/b] [i] 斜体 [i]斜体のテキスト[/i] [u] 下線 [u]下線付きテキスト[/u] [s] 取り消し線 [s]取り消し線のテキスト[/s] [url] URLリンク [url]https://example.com[/url] [url=] テキストリンク [url=https://example.com]リンク[/url] [img] 画像を挿入 [img]https://example.com/image.jpg[/img] [quote] 引用 [quote]引用したいテキスト[/quote] [code] コードブロック [code]コード例[/code] [list] 順序なしリスト [list][*]アイテム1[*]アイテム2[/list] [list=1] 順序付きリスト [list=1][*]アイテム1[*]アイテム2[/list] [color=] テキストの色を指定 [color=red]赤いテキスト[/color] [size=] テキストサイズを指定 [size=20]大きいテキスト[/size] [font=] フォントを指定 [font=Arial]Arialフォントのテキスト[/font] [center] テキストを中央揃え [center]中央揃えのテキスト[/center] [right] テキストを右揃え [right]右揃えのテキスト[/right] [left] テキストを左揃え [left]左揃えのテキスト[/left] [email] メールアドレスをリンク [email]example@example.com[/email] [table] 表を作成 [table][tr][td]セル1[/td][td]セル2[/td][/tr][/table] [tr] 表の行を作成 [tr][td]セル1[/td][td]セル2[/td][/tr] [td] 表のセルを作成 [td]セル1[/td] [spoiler] ネタバレ部分を隠す [spoiler]隠された内容[/spoiler] [youtube] YouTube動画を埋め込む [youtube]動画ID[/youtube] [align=] テキストの配置を指定 [align=center]中央揃え[/align] [hr] 水平線を挿入 [hr]

ここ2節連続で先制を許し､ゲームを難しくしていたこともあり前半は無失点でいくことを狙っている感じの堅い入り。甲府の攻撃はWBの裏に放り込んでアダイウトンに走らせるパターンがほとんどで､危なげなく守れていた。 ただ､横浜も向かい風の影響もあったのか精度を欠く攻撃が続き前半は0-0で終了。 後半に入っても甲府の守備が堅く､なかなか得点できず不運な失点をしてそのまま負けてしまうとかも…という悪い予感もよぎってくるが､後半から入った翔さんのクロスバー直撃のミドルシュートあたりから攻勢を強める。 そして後半38分､福森の精度の高いコーナーキックをガブリエウがヘディングで押し込んでようやく得点､この1点を守り切って1-0の勝利になった。 ユーリがイエローカードの累積で次節大分戦は出場停止になってしまったが､次々節清水戦は出られるのでよかった。次節､陽太はこのチャンスを活かしてアピールして欲しいものだ。 以下､雑感 うちのゴール裏はブーイングや暴言・罵声がほとんどなく、選手を鼓舞する応援が多い。後半の圧は迫力あったな 先立圭吾主審はファールをとる基準が厳しかった。いわゆるすぐ吹く主審。リスタートも2回やり直させるなど神経質な印象 このメンバーで優勝・昇格し､J1でどこまでできるか見てみたい。エレベータークラブにはなれたのであとはJ1定着。選手の残留交渉がんばって欲しい

30節終了時点のJ2リーグの勝点推移を横浜FC中心にグラフにしてみた。 こうしてみると首位の清水と勝点差12でむかえた16節、清水に2-0で快勝したゲームが大きな転換点だったな。そこからのグラフの傾きがえげつない。 週末の甲府、次々節大分にもきっちり勝ち切って9/28に国立で清水に引導を渡したいところだな。 ちなみにこのグラフは要求仕様をChatGPTに伝えてPythonのコードを生成してもらって描画した。リリースされたばかりのo1-previewというモデルを使用したが、一発目からほぼ注文通りのグラフを生成できた。 データソースはJ. League Data Siteの試合結果で、ブラウザ上でコピーしてスクリプト中のヒアドキュメント箇所へペーストするだけ。 同じようなことをやりたい人のためにスクリプトを置いときます。

Pomera DM250は、デジタルメモツールとして人気のある「Pomera」シリーズの最新モデル。 Pomeraシリーズはキングジム社が製造する、主にテキスト入力に特化したポータブルデバイスで、ノートパソコンと同様のフルキーボードを備えていますが、インターネットや複雑なアプリケーションの使用を排除し、シンプルな文書作成に特化している。 Pomera DM250とファイルをやり取りする方法 # 方法 手順 SDカード経由 SDカードを抜き差し USBケーブルでPCと接続しストレージとして認識させる ツール→PCリンク スマホアプリPomera Link経由でファイルを送受信する ツール→アプリ接続 または ツール→QRコード Wi-Fiに接続しGmailでファイルを送信する ツール→アップロード 内部のディレクトリ構造 # 本体メモリ # Pomera本体ストレージはMacのFinderからボリューム名をPOMERAに変更した。 /dev/disk10 on /Volumes/POMERA (msdos, local, nodev, nosuid, noowners, noatime, fskit) flowchart TD A[／Volumes／POMERA] --> |本体メモリのメモ|B(Pomera) B --> C(ファイル名.txt) B --> G(フォルダ名) A --> |カレンダーメモ| D(Pomera_memo) D --> E(YYYY) E --> F[YYYYMMDD.txt] SDカード # PomeraのSDカードはMacのFinderからボリューム名をPOMERA_SDに変更した。

アウェイ モンテディオ山形戦のためNDソフトスタジアムへ行ってきた。 1ヶ月以上前から予約していていたこの遠征だが､大型の台風10号(サンサン)が来ており､本当に行けるのか､試合は開催されるのか､帰ってこられるのかなどギリギリまでわからなかったが､幸運にも移動も試合も問題なかった。 天童温泉の宿をとったため､まずは天童までつばさ131号で。新しい車両で快適だった。 天童駅にお昼頃に到着。スタジアムはお隣の天童南駅から徒歩で行けるが､山形線は1時間に1本程度しかないため､計画的に行動する必要がある。 昼食は「そば処多喜」で冷やしとり蕎麦とゲソ天のセットをいただいた。 甘めのつゆががからむ､やや歯ごたえのある「とり」肉がそばと合っていてシミジミと美味しかった。これに揚げたてのげそ天が付いて1000円というのはコスパが高く､地元の方々でにぎわっていたのもわかる。 冷やしとり蕎麦､げそ天とあわないわけがないので､出羽桜 桜花を冷酒でいただく。出羽桜酒造は天童にあるため､この店以外でも出羽桜推しが目立っていた。 さすが山形だけあり､わけありの桃が1箱1000円で売られていた。桃好きなので買いたかったが､持ち帰るのが厳しそうなので断念 天童は将棋のまちということで､町中のいろいろな部分で将棋を感じさせられた。 歩道に詰め将棋があったので少し考えるが､その場ではわからなかった。帰宅後調べてみたら13手詰めということで､自分の実力的に無理なレベルだった。 散策しながら蔵王ブルワリーのさくらんぼALEをいただく。さくらんぼの香りが良く軽くて飲みやすかった。 やまがた酒巡り　Chettoという施設に山形県産の日本酒とワインを試飲できるコーナーがあった。1000円で6コイン購入し､1コインで一杯試飲できて楽しい。試飲して気に入ったものをそのまま買えるようにすれば売れそうな感じがするがどうか。

Kensington SlimBlade Proは、プロフェッショナルユーザーのために設計された高性能トラックボールです。優れた操作性、柔軟な接続オプション、そして長時間の使用でも快適な人間工学的デザインを兼ね備えています。 Kensington ケンジントン Slimblade Pro ワイヤレストラックボール 4ボタン 左右対称デザイン 55㎜ボール 有線接続 2.4GHzワイヤレス接続 Bluetooth接続 Mac対応 K72081JP 主な特長： # トリプル接続機能: Bluetooth 2.4GHzワイヤレス 有線USB接続 柔軟性を最大化し、様々な使用環境に対応します。 充電式バッテリー: USB-C接続で充電可能。フル充電で最大4ヶ月の使用が可能です。 革新的なスクロール機能: 55mmの大型トラックボールを回転させることで、ウェブページやドキュメントを素早く正確にスクロールできます。 人間工学に基づいたデザイン: 高さを抑えた設計 右利き・左利き両対応 コンパクトで場所を取らない 長時間の使用でも快適な操作が可能です。 高精度オプティカルトラッキング: デュアルセンサーによる正確なトラッキングで、少ない手や手首の動きで精密な操作が可能です。 カスタマイズ可能な操作: 8種類のプログラム可能なボタン（4つの物理ボタンと4セットのコンボボタン） KensingtonWorks™ ソフトウェアで簡単にカスタマイズ可能 セキュリティ機能: 128ビットAES暗号化により、ワイヤレス接続での情報セキュリティを確保 クロスプラットフォーム互換性: Windows 7以降（32ビット/64ビット）、Windows 11（64ビットのみ） macOS 10.13以降 DPI切り替え: DPIボタンで400DPI→800DPI→1200DPI→1600DPIを切り替え可能 89096670-739c-415a-b285-1d0f62629036.pdf

ファイルの内容を昇順にソートして重複した行を１行にするTextwellのアクションを書いた。 いわゆる$ sort foobar | uniqするアクションです。 https://gist.github.com/htakeuchi/fd9e36227ad1688b31e9b84eafbf17a9 const { text, range } = T; const selectionStart = range.len > 0 ? range.loc : 0; const selectionEnd = range.len > 0 ? selectionStart + range.len : text.length; const lines = text.split('\n'); let pointerStart = 0; let replacingRangeLoc = 0; const hitLines = []; for (const line of lines) { const pointerEnd = pointerStart + line.length; if (pointerStart > selectionEnd) break; if ( (pointerStart <= selectionStart && selectionStart <= pointerEnd) || (pointerStart <= selectionEnd && selectionEnd <= pointerEnd) || (selectionStart < pointerStart && pointerEnd < selectionEnd) ) { if (hitLines.length === 0) replacingRangeLoc = pointerStart; hitLines.push(line); } pointerStart = pointerEnd + 1; // 1 means a line break. } const blankLines = []; const numLines = []; const strLines = []; hitLines.forEach((content) => { const intContent = parseInt(content); if (!content.match(/\S/)) { blankLines.push(content); // Ignore blank line } else if (isNaN(intContent)) { strLines.push(content); } else { numLines.push({ num: intContent, str: content }); } }); numLines.sort((a, b) => a.num - b.num); const sortedNumLines = numLines.map(({ str }) => str); strLines.sort((a, b) => a.toLowerCase().localeCompare(b.toLowerCase())); const sortedLines = [...blankLines, ...sortedNumLines, ...strLines]; // Remove duplicates const uniqueLines = [...new Set(sortedLines)]; // Join lines into text const replacingText = uniqueLines.join('\n'); T('replaceRange', { text: replacingText, replacingRange: { loc: replacingRangeLoc, len: selectionEnd - replacingRangeLoc }, selectingRange: { loc: replacingRangeLoc + replacingText.length, len: 0 }, });

Obsidianの標準の検索機能に関するメモ。検索 - Obsidian 日本語ヘルプ - Obsidian Publishより良く使うものを抜粋した。 ショートカットキー # Ctrl+Shift+Fまたは⌘+⇧+F 検索結果表示のオプション # 検索窓の右にあるボタンを押すと検索結果表示のオプションを設定できる。検索結果が多い場合などは､折りたたんでノート名であたりをつけたりするのに便利。 検索結果の埋め込み # ```query embed OR search ``` などとするとノート内に検索結果を埋め込むことができる。この機能はObsidian PublishでもQuartzでもサポートされていない。 検索クエリ # 検索条件 書きかた 説明 AND検索 foo bar fooとbarが含まれる OR検索 foo OR bar fooまたはbarが含まれる NOT検索 foo -bar fooを含むがbarを含まない foo スペースを含む文字列の検索 “foo bar” foo barという文字列を探す 特殊記号のエスケープ \" \\に続けて書くと通常の文字して検索 グループ化 ((a OR b) (c OR d)) 検索条件のグループ化 正規表現 /f../ //の中に正規表現を書く ファイル名検索 file:".jpg" ファイル名に.jpgを含むファイルを検索 ファイルパス検索 path:“journal/” ファイルパスにjournalを含むファイルを検索 タグ検索 tag:#mac タグに#macを含むノートを検索 大文字小文字を無視 ignore-case:(ABC) 大文字小文字を区別せずにABCを検索 大文字小文字を区別 match-case:(ABC) 大文字小文字を区別してABCを検索 ユースケース # 特定のディレクトリ配下を除外して検索 # 検索結果にノイズが含まれてしまうため､作業ログを置いているjournalというディレクトリは除外して検索したい。

Macで良く使う特殊記号をコピペ用に置いておく。それにしても､⌅↖︎↘︎⇟⇞なんて覚えられないよね。 記号 キー ⌘ commandキー ⌥ optionキー　または　altキー ⇧ shiftキー ⌃ controlキー ⌅ Enterキー ↵ Returnキー ⇥ Tabキー ⌦ deleteキー ⌫ forward deleteキー ⎋ escキー ↖︎ homeキー ↘︎ endキー ↑↓←→ カーソルキーの上下左右 ⇟ page downキー ⇞ page upキー

今節は吉田達磨監督を解任し､ヘッドコーチを務めていた増田功作が後任になって調子を上げている徳島が相手だ。 スタグルはいきなりステーキのステーキ＆ハンバーグコンボにした。1600円也。ちょっと量が多かったかな。 横浜FCは序盤からハイプレスを仕掛け、それがうまくハマり徳島に自由なビルドアップを許さない。なかなか良い入り。 などと思っていたら､前半5分ユーリが相手のバックパスへチャージし、徳島のCBの横パスへ右足を伸ばし、そのままゴール。幸先よく先制できた。 しかし､その直後の8分にブラウンノア賢信からのパスを村上がニアで受けてシュートを打たれるも､市川のファインセーブに助けられる。 結局､前半はこの一点だけの1-0で終了。 後半56分､連続したセットプレーから徳島の杉本に鋭いシュート打たれるも､また市川のファインセーブ。今節はイチに2点救われたよ。 70分、永遠のクロスにJPが頭で合わせるが､徳島のGK田中にはじかれる。しかし､そのこぼれ球を自ら押し込んで移籍後初ゴールとなった。 JPかなり良いなぁ。カプリーニが調子を落としているだけに､新戦力のJPが台頭してくれたのはありがたい。 これで14戦負けなし勝点60の2位だ。首位の清水は勝点61で1差､3位の長崎は勝点52と8ポイント離せた。 9月28日の清水戦＠国立はかなり熱いゲームになりそうだけど､それまでのゲームも緩めずに着実に勝点を積んでいって欲しい！

このサイトはObsidianで管理しているノートをQuartzで公開しており､全てのテキストはMarkdownで書いている。 このため､Amazonの商品紹介をするのがなかなか面倒であり､これを改善するためのブックマークレットを書いた。 使い方 # Amazonの商品ページに行ってこのブックマークレットを起動すると､以下のようなMarkdownが生成され､クリップボードへコピーされる。 ![[オン] ランニングシューズ Cloudmonster メンズ](https://a.media-amazon.com/images/I/51lG1xvL7nL._AC_SY200_.jpg) [[オン] ランニングシューズ Cloudmonster メンズ](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B0CN337TNH/?tag=namaraiicom-22) 出力はこんな感じ。殺風景だけどMarkdownだけで書いていて､専用のCSSを当てていないのでやむをえない。 [オン] ランニングシューズ Cloudmonster メンズ 実装 # 実装はこんな感じ。Amazon(JP)で複数ジャンルの商品ページのHTMLを確認し､チェックした範囲では動作しているが､うまく動かないページもあると思う。 もし､動かないページをみつけたらこちらまでご連絡いただければ幸い。ブックマークレットへの変換は以下のページが便利です。 Bookmarklet スクリプト変換 (function() { function copyToClipboard(text) { navigator.clipboard.writeText(text).then(function() { alert('クリップボードにコピーされました'); }).catch(function(error) { console.error('クリップボードへのコピーに失敗しました', error); }); } function getElement(selector) { return document.querySelector(selector); } try { var size = 200; var asinElement = getElement('input#ASIN'); if (!asinElement) throw new Error('ASINが見つかりませんでした'); var asin = asinElement.value; var titleElement = getElement('span#productTitle'); if (!titleElement) throw new Error('製品名が見つかりませんでした'); var title = titleElement.textContent.trim(); var thumbnailUrl = getElement('img#landingImage')?.src || getElement('img[src*="_SY"]')?.src || getElement('input#productImageUrl')?.value || getElement('img[src*="_SX"]')?.src; if (!thumbnailUrl) { throw new Error('サムネイル画像が見つかりませんでした'); } var productUrl = 'https://www.amazon.co.jp/gp/product/' + asin + '/?tag=namaraiicom-22'; var modifiedUrl; var sizeMatch = thumbnailUrl.match(/_(_SY|_SX)(\d+)_/); if (sizeMatch && sizeMatch[2]) { modifiedUrl = thumbnailUrl.replace(/_(_SY|_SX)\d+_/, `_${sizeMatch[1]}${size}_`); } else if (thumbnailUrl.match(/_(SY|SX)(\d+)_/)) { modifiedUrl = thumbnailUrl.replace(/_(SY|SX)\d+_/, `_SY${size}_`); } else { modifiedUrl = thumbnailUrl; } var markdownContent = `\n\n[${title}](${productUrl})`; copyToClipboard(markdownContent); } catch (error) { console.error(error); } })();

作成しているツールでRubyからBlueskyへ投稿したかったので､ShreyanJain9/bskyrb: Ruby Gem for interacting with BlueSky/AT Protocolというライブラリを使うことにした。 使用例を見ると､ require 'bskyrb' username = 'your_username' password = 'your_password' pds_url = 'https://bsky.social' credentials = Bskyrb::Credentials.new(username, password) session = Bskyrb::Session.new(credentials, pds_url) bsky = Bskyrb::RecordManager.new(session) post_uri = bsky.create_post("Hello world from bskyrb!")["uri"] bsky.like(post_uri) bsky.repost(post_uri) bsky.create_reply(post_uri, "Replying to post from bskyrb") とあり､一見簡単そうに見えるがBlueskyの場合はXやMastodonのAPIとは異なり､投稿するメッセージの中に､ URLがあってもリンクは設定されない ハッシュタグがあってもリンクは設定されない URLのコンテンツにOGBタグがあってもリンクカードは表示されない という仕様であり､なかなか面倒であることがわかった。 Ruby から Bluesky に投稿してみる Links, mentions, and rich text | Bluesky そんなわけで上記のドキュメントを参照しつつ､それぞれどうやれば良いのか調べてみた。 リンクの設定 # メッセージ中にURLがあれば､その部分を自動的にリンク設定したかったため､Rich text facetsの例にある以下の例を参考に､ { text: 'Go to this site', facets: [ { index: { byteStart: 6, byteEnd: 15 }, features: [{ $type: 'app.bsky.richtext.facet#link', uri: 'https://example.com' }] } ] } 以下のようなコードでfacetを作成した。 def create_facets_for_urls(text) facets = [] text_copy = text.dup URI.extract(text_copy, ['http', 'https']).each do |url| byte_start = text_copy[0, text_copy.index(url)].encode('UTF-8').bytesize byte_end = byte_start + url.bytesize facets << { 'index' => {'byteStart' => byte_start, 'byteEnd' => byte_end}, 'features' => [ { 'uri' => url, '$type' => 'app.bsky.richtext.facet#link', }, ], } text_copy[text_copy.index(url), url.length] = "\0" * url.length end facets end ハッシュタグの設定 # メッセージ中にハッシュタグがあれば､その部分を自動的にリンク設定したかったため､同じようなロジックでfacetを作成する。

事前にfmpegをインストールしておく。 ボイスメモのすべての録音で変換したいファイルを選択する 右クリックしサービス - Finderに表示 を選択 ターミナルを開きffmpeg -i を入力し2.をDrag&Dropする 続けて-acodec libmp3lame hogehoge.mp3と入力して実行する この例ではhogehoge.mp3というファイル名でMP3ファイルが作成される 入力するコマンドの全体はこうなる。 ffmpeg -i foo.m4a -acodec -acodec libmp3lame hogehoge.mp3 以下のようにすれば192kbpsのビットレートでMP3を作成できる。（デフォルトは128kbps) ffmpeg -i foo.m4a -acodec -acodec libmp3lame -b:a 192k hogehoge.mp3

FFmpegは、音声・動画の変換、再生、録画、ストリーミングを行うためのオープンソースのフリーソフトウェアです。FFmpegはコマンドラインベースのツールで、幅広いメディアフォーマット（例えば、MP4、AVI、MP3、WAV、MPEG、FLVなど）をサポートしています。また、動画や音声のエンコード、デコード、フィルタリング、トランスコーディングなどを行うことができます。 FFmpegの主な機能には、以下があります： 動画・音声ファイルの形式変換 動画のトリミングや結合 画質やビットレートの調整 サウンドトラックの抽出や交換 ストリーミングメディアの録画 MacでのFFmpegのインストール方法 # Macでは、Homebrewを使うのが最も簡単な方法です。 1. Homebrewのインストール（未インストールの場合） # まず、Homebrewがインストールされていない場合は、以下のコマンドをターミナルに入力してインストールします： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" 2. FFmpegのインストール # Homebrewがインストールされたら、以下のコマンドでFFmpegをインストールします： brew install ffmpeg インストールが完了したら、ターミナルで ffmpeg と入力して、動作確認を行います。 WindowsでのFFmpegのインストール方法 # 1. FFmpegの公式ビルドをダウンロード # Windowsでは、公式サイトからFFmpegのビルドをダウンロードします。 FFmpeg公式ダウンロードページにアクセスします。 Windows用のビルドを選択します。通常は「Windows builds by BtbN」などのリンクを選びます。 リンク先のページで「Download Build」をクリックし、ZIPファイルをダウンロードします。 2. ダウンロードしたファイルを解凍 # ダウンロードしたZIPファイルを解凍します。解凍したフォルダをCドライブのルート（例: C:\ffmpeg）などに配置します。

UdioとChatGPTで1990年代っぽい架空のビジュアル系バンドの楽曲を作ってみた。 ChatGPTでバンド名とビジュアルを決定 # ChatGPTで「日本で1990年代ごろに流行ったビジュアル系バンドっぽい」バンド名とアルバムジャケットを作った。 バンド名はCrimson Veil（深紅のベール）というミステリアスなものに決定。ジャケットはDALL-Eにお願いした。 それっぽいぞ。 ChatGPTで作詞 # 詞は ChatGPTに某ビジュアル系バンドの歌詞を入力し「この曲を歌うバンドの他の楽曲を作詞して」として作成。曲名はEternal Mirageで歌詞はこんな感じのものができ上がった。 失われた希望の残像 夢の欠片を追いかける 瞳の奥に秘めた炎が 闇を切り裂く刃となる 真実を求めて彷徨う心が 答えを探し続けている 揺れて揺れて今世界が 崩れ落ちてゆく中で 咲いていたのは my eternal flame 揺れて揺れてこの運命に 縛られたままでも 鮮やかに燃え尽きる 炎のように MIRAGE 夢見た君には MIRAGE 届かない MIRAGE 抱きしめられない MIRAGE 愛しすぎて I've burned my soul. 生まれた意味さえ知らずに ただ彷徨い続けていた 運命の渦に飲み込まれながら 何を信じていけばいいのか 始まりも終わりもないこの街に 存在するのは孤独と冷酷な現実 それでも光を探し求めて 自分の道を選び取る 揺れて揺れて今心が 何も信じられないまま 咲いていたのは my eternal flame 揺れて揺れてこの世界で 愛することも出来ぬまま はかなく散ってゆくのか 炎なのか MIRAGE 夢見た君には MIRAGE 届かない MIRAGE 抱きしめられない MIRAGE 自分さえも 揺れて揺れて今世界が 崩れ落ちてゆく中で 咲いていたのは my eternal flame 揺れて揺れてこの運命に 縛られたままでも 鮮やかに燃え尽きる 炎のように MIRAGE 夢見た君には MIRAGE 届かない MIRAGE 抱きしめられない MIRAGE 愛しすぎて I've burned my soul. Udioで作曲 # Udioへ歌詞とビジュアル系バンドっぽい楽曲になるよう、試行錯誤でプロンプトを作成し、最終的にこんな曲になった。

Stable Diffusionの共同開発者たちによって設立されたベンチャー企業Black Forest Labsが発表した画像生成AIモデルであるFLUX.1をComfyUIから使えるようにローカル環境へインストールする。 インストール # FLUX.1 \[dev\]のインストール # 基本的にComfyUIでFlux AIを使う方法：詳細ガイドを参考にしてインストールしたが、現時点（2024/8/1 2）でいくつかの相違点があった。 flux1-dev.sftがflux1-dev.safetensorsにファイル名変更されている VAEはae.safetensors · black-forest-labs/FLUX.1-schnell at mainからダウンロードする それ以外は問題なくインストールできた。 FLUX.1 \[schnel\]のインストール # 最軽量のモデルFLUX.1 \[schnel\]もインストールする。 black-forest-labs/FLUX.1-schnell at mainからflux1-schnell.safetensorsをダウンロードしComfyUI/models/unetへ置く。 (オプション)FP8 CLIP用のチェックポイント # flux1-schnell-fp8.safetensors · Comfy-Org/flux1-schnell at mainからflux1-dev-fp8.safetensorsをダウンロードしComfyUI/models/checkpoints/へ置く flux1-schnell-fp8.safetensors · Comfy-Org/flux1-schnell at mainからflux1-schnell-fp8.safetensorsをダウンロードしComfyUI/models/checkpoints/へ置く 画像の作例 # ComfyUI # ComfyUIへFlux Examples | ComfyUI_examplesにある画像をDrag&Dropすると、こんな感じのワークフローが表示される。

miyagawaさんの以下のプログラムを組み合わせて使うことで､radikoで録音した番組をPodcastプレイヤーで再生することができる。 miyagawa/ripdiko: Rip radiko programs miyagawa/dircaster: Generate RSS 2.0 podcast out of directory with *.mp3s おおまかな流れは以下の感じ。 cronで起動されたripdikoがradikoを録音し､指定フォルダにMP3ファイルで保存する cronで起動したdircasterが指定フォルダにあるMP3ファイルを解析し､Podcast配信用のXMLを出力する Podcastプレイヤーで2で生成されるXMLを購読しておけば､番組が更新されるたびに通知され聞くことができる ただし､1のMP3ファイル､2のXMLはインターネットから参照できる場所に出力する必要がある(HTTPサーバが必要) Radikoプレミアムへの対応 # ただ､残念なことにripdikoはradikoプレミアムへは対応しておらず､エリアフリーで他県の番組を録音することができない。 このため､uru2/rec_radiko_ts: Radiko timefree program recorderを参考にして､radikoプレミアムへログインしエリアフリーで番組を録音できるようにした。 環境変数RIPDIKO_MAILでメールアドレス､RIPDIKO_PASSにパスワードを設定しておくことで､他県の番組も録音することができる。 diff --git a/bin/ripdiko b/bin/ripdiko index ebc756a..2ca3b70 100755 --- a/bin/ripdiko +++ b/bin/ripdiko @@ -8,6 +8,7 @@ require 'open-uri' require 'nokogiri' require 'date' require 'fileutils' +require 'json' module Notifier SCRIPTS = ENV['RIPDIKO_SCRIPTS'] || "#{ENV['HOME']}/.ripdiko/scripts" @@ -61,6 +62,43 @@ class DownloadTask @output = ENV['RIPDIKO_OUTPUT'] == nil ? "file" : ENV['RIPDIKO_OUTPUT'] end + def login + uri = URI.parse("https://radiko.jp/v4/api/member/login") + data = { + "mail" => ENV['RIPDIKO_MAIL'], + "pass" => ENV['RIPDIKO_PASS'] + } + + return "" if data["mail"].nil? || data["pass"].nil? + encoded_data = URI.encode_www_form(data) + http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port) + http.use_ssl = (uri.scheme == "https") + + request = Net::HTTP::Post.new(uri.path, {'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded'}) + request.body = encoded_data + response = http.request(request) + + return JSON.parse(response.body)["radiko_session"] || "" + end + + def logout + uri = URI.parse("https://radiko.jp/v4/api/member/logout") + data = { + "radiko_session" => @radiko_session + } + encoded_data = URI.encode_www_form(data) + http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port) + http.use_ssl = (uri.scheme == "https") + + request = Net::HTTP::Post.new(uri.path, {'Content-Type' => 'application/x-www-form-urlencoded'}) + request.body = encoded_data + response = http.request(request) + + @radiko_session = "" + end + + + def authenticate res = fetch 'https://radiko.jp/apps/js/playerCommon.js?_=20171113', {} if /new RadikoJSPlayer\(.*?'pc_html5',\s*'(\w+)'/ === res.body @@ -79,11 +117,16 @@ class DownloadTask abort "auth1 failed" end + @radiko_session = login + value = URI.encode_www_form_component(@radiko_session) + + auth2_url_param = @radiko_session.size > 0 ? "?radiko_session=#{value}" : "" + length = res['X-Radiko-KeyLength'].to_i offset = res['X-Radiko-KeyOffset'].to_i partial_key = Base64.strict_encode64(auth_key.byteslice(offset, length)) - res = fetch "https://radiko.jp/v2/api/auth2", + res = fetch "https://radiko.jp/v2/api/auth2#{auth2_url_param}", 'X-Radiko-User' => "dummy_user", 'X-Radiko-Device' => "pc", 'X-Radiko-Authtoken' => token, @@ -106,6 +149,40 @@ class DownloadTask def now_playing(station, area) now = Time.now + + station_list = { + "802" => "JP25", "ABC" => "JP25", "ABCR-KOSHIEN" => "JP1", "ABS" => "JP5", + "AFB" => "JP2", "AFM" => "JP5", "AIR-G" => "JP1", "ALPHA-STATION" => "JP25", + "BAYFM78" => "JP8", "BSN" => "JP15", "BSS" => "JP31", "CBC" => "JP21", + "CCL" => "JP25", "CRK" => "JP25", "CROSSFM" => "JP40", "CRT" => "JP9", + "DATEFM" => "JP4", "E-RADIO" => "JP25", "FBC" => "JP18", "FM-FUJI" => "JP19", + "FM-OKAYAMA" => "JP33", "FM-SANIN" => "JP31", "FM807" => "JP36", + "FMAICHI" => "JP21", "FMF" => "JP7", "FMFUKUI" => "JP18", "FMFUKUOKA" => "JP40", + "FMGIFU" => "JP21", "FMGUNMA" => "JP10", "FMI" => "JP3", "FMJ" => "JP8", + "FMK" => "JP43", "FMKAGAWA" => "JP37", "FMMIE" => "JP24", "FMN" => "JP20", + "FMNAGASAKI" => "JP42", "FMNIIGATA" => "JP15", "FMO" => "JP25", "FMS" => "JP41", + "FMT" => "JP8", "FMTOYAMA" => "JP16", "FMY" => "JP35", "FM_OITA" => "JP44", + "FM_OKINAWA" => "JP47", "GBS" => "JP21", "HBC" => "JP1", "HELLOFIVE" => "JP17", + "HFM" => "JP34", "HI-SIX" => "JP39", "IBC" => "JP3", "IBS" => "JP8", + "INT" => "JP8", "JOAK" => "JP8", "JOAK-FM" => "JP1", "JOBK" => "JP25", + "JOCK" => "JP16", "JOEU-FM" => "JP38", "JOFK" => "JP31", "JOHK" => "JP2", + "JOIK" => "JP1", "JOLK" => "JP40", "JORF" => "JP8", "JOYFM" => "JP45", + "JOZK" => "JP36", "JRT" => "JP36", "K-MIX" => "JP22", "KBC" => "JP40", + "KBS" => "JP25", "KISSFMKOBE" => "JP25", "KNB" => "JP16", "KRY" => "JP35", + "LFR" => "JP8", "LOVEFM" => "JP40", "MBC" => "JP46", "MBS" => "JP25", + "MRO" => "JP17", "MRT" => "JP45", "MYUFM" => "JP46", "NACK5" => "JP8", + "NBC" => "JP41", "NORTHWAVE" => "JP1", "OBC" => "JP25", "OBS" => "JP44", + "QRR" => "JP8", "RAB" => "JP2", "RADIOBERRY" => "JP9", "RBC" => "JP47", + "RCC" => "JP34", "RFC" => "JP7", "RFM" => "JP6", "RKB" => "JP40", + "RKC" => "JP39", "RKK" => "JP43", "RN1" => "JP1", "RN2" => "JP1", + "RNB" => "JP38", "RNC" => "JP37", "ROK" => "JP47", "RSK" => "JP33", + "SBC" => "JP20", "SBS" => "JP22", "STV" => "JP1", "TBC" => "JP4", + "TBS" => "JP8", "TOKAIRADIO" => "JP21", "WBS" => "JP30", "YBC" => "JP6", + "YBS" => "JP19", "YFM" => "JP8", "ZIP-FM" => "JP21" + } + # 都道府県コードの変換（自地域以外のラジオ局を指定された場合） + area = station_list[station] if station_list[station] != area + doc = Nokogiri::XML(URI.parse("https://radiko.jp/v3/program/now/#{area}.xml").open) node = doc.xpath(%Q|//station[@id="#{station}"]|).first @@ -209,6 +286,8 @@ class DownloadTask when "fifo" FileUtils.rm tempfile end + + logout end def fetch(url, headers)

シーズン前半戦アウェイでは0-1で破れたジェフ千葉が相手。優勝を目指す上でシーズンダブルは絶対に避けたいところ。 大勢の千葉サポーターにご来場いただきありがたい。フラッグを使ったコレオもキレイだった。 場外のキッチンカーで買った牛カルビ串。うーん…なんというか…「見ためどおりのお味」と言えば伝わりますかね？ 800円也 うちのゴール裏の人数が少しずつ増えてきている。独自の応援スタイルも嫌いではなかったが､こうしてカラーを統一すると一体感が出るし美しいね。 前半は千葉の効果的なハイプレスに苦しみ､まともな攻撃をさせてもらえず。 相手の決定力不足もありなんとか耐えしのいでいたが､前半の最後､ちょっとふわっとした瞬間に髙橋 壱晟にピンポイントのクロスをあげられ､エドゥアルドにヘッドで決められてしまう… 後半､入りは良かったものの結局崩し切れずアディショナルタイムに。前回対戦と同じように守りきられてしまうのか…と思っていたら､91分、村田が左サイドからカットインし右足のシュートで同点に！ さらにその1分後、村田のスルーパスを受けたジョアンパウロが絶妙のプルアウェイを決めた翔さんへどんぴしゃのクロスを供給し､逆転！ 最高すぎる週末になった。というか､これは優勝するチームの勝ちかた…（ごくり） チームの雰囲気も良さそうだし､このまま勝ち続けたい。まずは次節､長崎に引導を渡しましょう。

Power Automateで電子メールの件名に特定のキーワード含まれている場合…という条件でトリガーしたかったため､Copilotに聞いて件名フィルターに至急 OR 重要などと書いてみたがうまく動かない。 これはお得意のハルシネーションかも…とググったところ､やはり複数キーワードでトリガーする場合､設定タブでトリガーの条件を記述する必要があるようだ。 このフィールドで､ @or(contains(triggerBody()?['Subject'], '至急'),contains(triggerBody()?['Subject'], '重要')) のように書いたところうまく動いた。

近所で咲いているリュウゼツランを撮ってきた。 数十年にいちど咲くというレアさはあるんだろうけど､正直なところあまりキレイな花ではないかな。盆栽みたい

降水量 (mm) 気象庁の表現 イメージ 車に乗るとき 1mm 記載なし 傘がなくても我慢できる ワイパーが必要 2mm 傘が必要 5mm 短時間でも傘が必要 10mm やや強い雨 ザーザーと降る。地面からの跳ね返りで足元がぬれる 20mm 強い雨 どしゃ降り。傘をさしていてもぬれる ワイパーを速くしても見づらい 30mm 激しい雨 バケツをひっくり返したように降る 高速走行時、車輪と路面の間に水膜が生じ、ブレーキが効かなくなる（ハイドロプレーニング現象） 50mm 非常に激しい雨 滝のように降る（ゴーゴーと降り続く）。傘は全く役に立たなくなる 車の運転は危険 80mm 猛烈な雨 息苦しくなるような圧迫感がある。恐怖を感じる 降水量◯mmってどのくらい？意味と目安をご紹介！ より

息子とアウェイいわきFC戦へ行ってきた。 行きも帰りも特急ひたちを利用 昼食はエスパルいわきの大川魚店で。息子は海鮮丼､自分は天ぷらと刺身の盛り合わせ定食を。コスパ高し。 ホテルにチェックイン後､シャトルバスでスタジアムへ。いわきFCのホームページではシャトルバスの乗り場を見つけられなかったが､いわき駅に↑の案内があった。 スタジアムの周辺には何枚ものイラストがあったり､キッチンカーの接客など､ホスピタリティを感じた。スタジアム自体､大きな公園の中にあり環境面も素晴らしかった。

娘がチーフパーサーとして乗務する飛行機に乗ることを目的として福岡へ行ってきた。 羽田に向う前に「うなぎのなるせ」で昼食。価格通りの感じであった… 羽田から福岡空港までの写真は割愛するが､機内で娘のアナウンスを聴けたのはちょっと感動した。 福岡空港からホテルのある中洲川端まで地下鉄で9分。福岡空港は市街地へのアクセスが良く便利。ホテルはザ ロイヤルパーク キャンバス 福岡中洲というところ。 新しく快適な部屋だった。テラスでお酒を飲めるようになっていたりしたが､あいにくの雨で楽しめなかった。 夜は中洲にある亜門というお店で鶏料理をいただいた。 鳥刺し５点盛りも美味しかったが､突き出しのお刺し身がいちばん好みだったかも知れない。 翌朝､太宰府天満宮へ移動しつつ弥太郎うどんで朝食。ダシの効いたスープと柔やわ麺が飲みすぎた胃腸に優しかった。 西鉄天神大牟田線から西鉄太宰府線へ乗り換えて太宰府へ。

Rolandが開発したエレクトロニック・ミュージックのビートメイクを手軽に楽しめるビート・マシン。エレクトロニック・ミュージックに幅広く使われるリズム・マシンTRシリーズのドラム・サウンドと、TB-303のベース・サウンドを一台に搭載している。 Roland - T-8 | Beat Machine アクセントを入力 インストを選びACCENT→ステップを指定 アクセントの強さ インストを選びACCENTを押しながらTEMPO/VALUE ベロシティ ステップボタンを押しっぱなしにしてACCENT→TEMPO/VALUE ステップループ SHIFT+PATTERN→ステップボタン（複数可） ベースのスライド BASS→ACCENTを2回→ステップボタン ディレイタイム SHIFT+DELAYつまみ ディレイへのセンド量 SHIFT + C (DELAY)→インスト→TEMPO/VALUE リバーブタイム SHIFT+REVERBつまみ リバーブへのセンド量 SHIFT + OCT- (REVERB)→インスト→TEMPO/VALUE フィルインのパターン番号 SHIFT + G (FILL PTN)→ステップボタン フィルイン SHIFT + F# (FILL TRG)