Saturday, June 23, 2018

今更ながら買ってしまったairpods

今更ながらairpods。

最近通勤時にpodcastを聞いているのですが、やはりコードがめんどくさくて。
そこで完全ワイヤレスのイヤフォン(ヘッドフォンともイヤバッズとも言う)を見ていたのですが、
airpodsよりはお安いモデルがいくつもあります。ankerとか。
でもレビューが微妙だったり、しかも結局airpodsが一番小さいんですよね...
(airpodsは本体だけでなくケースも小さいのです)
あと、monographってサイトにときめく"モノ"を集めようって書いてあったし...

ということで、買ってしまいました。
なくさないようにしたいところです。

Tuesday, June 19, 2018

Citrix X1 mouse disassembly

This is how to disassemble Citrix X1 mouse.

Firstly you need T-6 and No3? Phillips screwdrivers.

Open the battery cover, you will find T-6 screw.

Peel off these black circle covers, you will find two Phillips screws.
Now you can open main case.

Monday, June 18, 2018

ビジネス革靴の匂い対策[完結編]

完結編とありますが、前編はありません。
苦労の末対策ができたので完結編というわけです。


ずっと前からビジネスシューズのニオイが気になってまして...強烈やつではないんですが汗臭いんですよね。
普通の人より匂いに敏感なので、なおさら自分のニオイはなんとかしたいわけです。
で、まず原因として考えられるのは
・足そのもの
・靴下
・革靴
がありますが「全部」に対して対策をしました。
最終的に一番効果があったのはオスバンによる革靴滅菌ですが、
施した対策を書いてみます。


[足そのもの]
爪はちゃんと切りましょう。
お風呂ではナイロンタオルでゴシゴシ...
たまにロゼッタゴマージュで角質対策しています。



[靴下]
まず試したのは煮沸でした。韓国はこうやって洗う文化があるらしいですね。
でもあまり効果がなく...セスキ炭酸ソーダを導入


セスキ炭酸ソーダで煮沸して20分。しかしあまり効果が見られない...
ということで靴下を新しくもしてみたのですが、これも変化なし。
やはり革靴に対して何かしないといけなそうです。


[革靴]
靴はREGAL(リーガル)の25,000円程度の靴をはいています(安いけど一応本革)。
2足持っていて(毎日交互にはいてる)、約3年弱はいています。
まあ買い替えてしまえば一件落着なのですが、
買い換えたところで、また同じ問題に直面する可能性が高いわけです。
なので、何に効果があるのか色々試してみました。

まず靴の洗浄です。
モウブレイ(M.MOWBRAY)の革靴用石鹸サドルソープで洗ってあげます。

そもそも前から年に1回は洗っていたのですが、匂いに対してはあまり効果がありませんでした。

1日おきに履いているとはいえ、日々の乾燥が大事なので靴用の乾燥剤を履いていない時は入れておくようにしました。

ニオイに効果はなし...が靴のコンディションにとってはいいことでしょう。

じゃあ除菌の方向にしてみよう、ということで買ったのが消毒用エタノール

履いた後にシュッシュと内側にスプレーしていましたがこれも効果なし。
すぐに揮発してしまうので、表面しか除菌できないということでしょうか。
また、そもそもエタノールは靴の革に対してよくなさそうなので止めました。

最終的につかったのはオスバンです。

薄めて使う消毒液で、医療でも使われていたりします。
本体の説明書きに、革への使用は向かないと書いてありましたが、
そのくらいでめげてはいられません。
革靴をまるごと1時間浸けました。また靴下も別途浸けました。
本革への影響は特になさそうでした(黒い靴だから目立たないだけで、茶色とかだと危ないかも)。
すすいだあと、一応革靴の外側だけモウブレイのサドルソープで洗って保湿しました。
これが効果ありました!ぜんぜんにおわない!やった!


ということで、結果的に除菌すれば匂い対策ができた、ということになります。
清潔をこころがけましょう...

Sunday, June 17, 2018

梅雨時に備えて浴室乾燥を自作しよう

これから梅雨時...洗濯物が乾かない季節がやってきました。
それに備えて、浴室で洗濯物を乾燥できるようにしてみました。

我が家にはもともとそういう浴室乾燥機とかいうすごいものは付いていません。
なので、こういう感じの除湿乾燥機みたいなのを使っていました。
(実際は下記画像にある通り、象印のRV-JB60という昔の機種です)


上記製品にこういうイメージ図がありますが

こういう乾燥するやつとか、あるいは空調とかって、対象範囲が狭ければ狭いほど効果があるものです。
つまり、浴室に限定して閉め切ってしまえば効果高い=結果電気代もお安くなる
ということです。

前までは、浴室とその隣の脱衣所を丸々乾燥させていました。
問題は、
・乾燥させる範囲が広すぎ
・なんだかんだ脱衣所は開け閉めする(洗面台があるので)
・脱衣所には洗面台、洗濯機と空気の乾燥を阻害するものが多い
ということで、浴室にだけに限定すべきと思っていたわけです。


具体的は方法としては
ハイ、突っ張り棒です。これに洗濯物を干します。
浴室の壁って大体スベスベなので、あまり重いものは干せないかもしれません...
浴室に除湿乾燥機を置きます。
浴室のドアは(コンセント線が潰れない程度に)ちゃんと閉めましょう。
また、洗濯物に除湿乾燥機の風が当たるように、
除湿乾燥機の下に台を置いて高くしたりしています(画像にはないですが)。

本日は元々の湿度60%ですが、自作浴室乾燥では20分くらいで湿度50%未満になりました。


少し前、インターネットでアメリカでは外に洗濯物を干すことができない、
といった話がありました。
彼らはドラム型の衣類乾燥機なんかを使っているわけですが、
日本では、「デリケート素材」の服が多くてガシガシ乾燥させる運用ができない、
衣類乾燥機置く場所がない、一体型のドラム型洗濯機は(非常に)お高い、
といった問題があり、同じソリューションがポンと使えるわけではないのです。

ということで、今週末はお天気がアレなので早速活躍しています。
お風呂のカビ予防にもなるのでおすすめですよ

Friday, June 08, 2018

conda clean --allはやってはいけない

先日、「Minicondaは使ってはいけない」という間違った記事を書いてしまいました。
誤解をふせぐために、そのポストは削除いたしました。
このMinicondaがだめなんじゃないか、と思ってしまった原因がconda clean --allなのです。

conda clean --allは、Anaconda/Minicondaの不要なパッケージやキャッシュを削除してくれるコマンドです。
これを実行すると、AnacondaフォルダまたはMinicondaフォルダの容量を小さくできるのですが、
jupyter notebookが使えなくなってしまう(kernel error)のです。
jupyter以外にも悪影響があるのかもしれませんが、少なくともjupyterは使えなくなります。


conda clean --allは容量節約のために行うものと思いますので、
じゃあ容量をなるべく増やさない方針としては
・Minicondaをインストール
・必要なパッケージだけを厳選してconda install
・conda update --allとかはしない
というのが良さそうです。

Miniconda(Windowsの初期容量は0.4GB)程度ですが、
・conda install jupyter →1.7GB程度増加
・conda install scikit-learn → 1.6GB程度増加
となります。
なんだかんだ欲しいものインストールしていると、
MInicondaフォルダも5GBとかなってしまいます...まあAnacondaよりは小さくはできると思います。

最後にもう一度、conda clean --allはやってはいけません。

Friday, May 25, 2018

画像やpdfの文字認識を行うtesseractを検証してみる

大量のpdf...しかも紙をスキャンしたもので完全なる画像...
に書かれた文字(注 手書きの文字ではなく、印刷文字です)をテキスト化する必要があったのですが、
全部読んで手入力するとか時間の無駄遣いすぎるので、
tesseractを使って自動で認識させてみました。

tesseractとは
オープンソースのOCRエンジン。
今回のネタは〜の使い方ではありませんので、インストール方法とかは省きます。
Linux, Mac, Windowsで使うことができます。
CUI(コマンドライン、ターミナル)で使うことができるので、
複数枚を一気にやりたい時なんかに便利です。

現在最新安定板は3.05ですが、4.00 alphaを使いましょう。
4.00は内部でLSTMが使われており、認識精度が大幅に向上しています。
ただしalpha版の為、3.xで使えていたホワイトワード/ブラックワードなどが使えない問題があります。
しかしその問題を吹き飛ばすくらい精度が上がっているのも確かです。

使い方は簡単で

tesseract <画像ファイル名> <出力ファイル名(.txtは自動付与される)>

とするだけです。
僕は今回(LSTMが得意と思われる)手紙のような文章、ではなく、
シリアル番号、日付日時(日本のフォーマット)を読んだのですが、
80%以上の精度が出ました。
これは「完全一致」の精度です(1文字間違っていたらアウト)


さて、ここからは本筋とは離れますが、実はtesseractはpdf入力には対応していません。
まずはpdfをpngに変換しないとなのですが、
この変換も自動化しないと意味がないので、今回はImageMagickを使って一括変換しました。
これもLinux, Mac, Windows他で使うことができます。
またpdfを扱うにはghostscriptも必要です。
これでpdfをpngに変換できるようになったのですが、
デフォルトで変換すると、pngの画像が荒すぎて、tesseractの認識精度が下がります。
(ここに気づくのが遅れて大変でした)
変換のコマンドには -density 200 オプションをつけましょう。
pdfを100%の大きさで表示した時より少し大きいくらいに出力できます。
とある掲示板では -density 400 と書いてありましたが、そんなにいらないかも...
-densityの数値が大きいと、imagemagickの変換時間も長くなりますし
使い方は

magick -density 200 <pdfファイル名> <出力ファイル名.png>

複数ページのpdfは複数枚のpngになり「出力ファイル名-0.png」のようにから順に番号が付けられます
さらに.pngに対して、回転とかトリミング(クロップともいう)をしたかったので、
Ralpha Image Resizerも使いました。
絵や表、文字が入っている画像の場合、読みたい文字をピンポイントでトリミングしてあげることで文字認識精度が90%以上まで上がりました。
しかし、紙をスキャンしたデータは位置ズレや歪みが大きいので、
一括トリミングするとズレが出てしまいます。
まさか、一枚一枚トリミングするとかは馬鹿げているので(200枚くらいはやりましたけどね...)
結局精度よりも作業全体の自動化を優先し、トリミングはやめました。

とまあこんな感じです。
これがQiitaであれば機械学習やニューラルネットで文字認識を作ってみる、
となるのかもしれませんが、
現存技術を組み合わせて使って効率化を図る方が確実です。
ということで、ひさびさにアプリとその精度を真面目に検証してみました

Sunday, May 20, 2018

Android P beta対応端末を入手しよう

Android P beta..つまり開発版にアップデートできる端末は、
今までのPixelシリーズに加えて、Google謹製以外の端末でもアップデートできます。

個々のスペックは
を見ていだたくとして、それぞれのお値段を調べて見ましょう。
2018/5/20現在、各店舗で一番安い金額を出しています。

Essential Phone
$499 https://shop.essential.com/products/phone

Google Pixel 2
$699 http://www.1shopmobile.com/Google-Pixel-2_p_212.html

Google Pixel 2 XL
$799 http://www.1shopmobile.com/Google-Pixel-2-XL_p_213.html

Google Pixel
$485 http://www.1shopmobile.com/Google-Pixel_p_40.html

Google Pixel XL
$575 http://www.1shopmobile.com/Google-Pixel-XL_p_41.html

Nokia 7 plus
$385 http://www.1shopmobile.com/Nokia-7-Plus_p_257.html

OnePlus 6
£466.67 https://www.clove.co.uk/oneplus-6

Oppo R15 Pro
日本では買えない?

Sony Xperia XZ2
$635 http://www.1shopmobile.com/Sony-XPERIA-XZ2_p_251.html

Vivo X21UD
日本では買えない?

Vivo X21
62950円 http://www.expansys.jp/vivo-x21-dual-sim-128gb-black-310800/

Xiaomi Mi Mix 2S
63945円 http://www.expansys.jp/xiaomi-mi-mix-2s-dual-sim-64gb-black-310757/

こうやって見ると、Nokia 7 plusが一番お財布に優しいですね...