オモリのブログ

趣味をつらつらと書いてみる

時代は変わった。

時代は変わったなぁ。

 

そう思った2017年5月6日。

本日高校生の時から通ってる矯正歯科に定期検診に行ってきた。実は行くのが楽しみになっていた。歯を綺麗に保てることは感謝すべきことだし、矯正歯科も綺麗な佇まいだから。そして何より僕の高校時代と繋げてくれる最後の存在だから。僕の青春時代を彷彿としてくれる最後の存在だから。

 

そんな存在である矯正歯科の終わりが近づいてきたのだ。

どこか寂しい気持ちだ。しかし、あの時から矯正歯科のスタッフも入れ替わり、ついには新しい歯科医師もいた。時代は変わった。僕の高校時代は終わったのだ。

 

こんなやりとりもあった。

歯科衛生士に「雰囲気変わりましたね」「そうですか?」

僕も変わっていたのだこの5年で。

お互い変わっていたのだ。新松戸の街だって変わった、交差点だって変わったのだ。繰り返しになるが、僕の高校時代はもう終わったのだろう。

 

だいたいの人が2年程度で終わる矯正も高校1年の冬から5年近く通っている。

これまで本当にありがとうございました。

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最近の心境

・この記事読む時間: 2分

- バイ

- 大学院

- 1人暮らし

- その他

 

1、バイト始めて1ヶ月程度たちました。ウェブ制作のバイトです。週3サラリーマンと同じ時間働いてます。(週4になるかも。。)

 バイトですが、時間的にも内容的にもサラリーマンに近いので、社会人とはどんなものなのか触りくらいは理解できたのではないかと思う。まず一つ、「休日は寝て終わる。」

もう少し慣れれば休日のQOLは高めることができるのだろうか。検証は続く。。

 仕事内容に関しては、自分の興味範疇ということもあり、意外と時間たつのはやい。コーディング技術をますますと上げていきたい。

 

2、大学卒業の進路として、やはり大学院に進学しようと思う。親にはお正月に報告しようと思う。方面としては、コンピュータコンテンツやメディアアートといったところです。トイック勉強しないと。。

 

3、就活しないのでその時期に家いるのは何か辛いので、春から家を出ようかなと思うますた。しかし、家賃はかかる。バイト代でまかなえるか。少し検討のしがいがあるところです。

 

こんな感じで頑張ってます。

その他で、ヤフオクで買ったヨウジヤマモトのコートが長すぎたので、裾上げしてもらいにいきました。楽しみ。

あとバナナの木欲しいと思いました最近です。以上です。

ニューラルネットワーク入門_1章

ニューラルネットについて学んでいきます。

今回は、以下のサイトをベースにします。

http://www-ailab.elcom.nitech.ac.jp/lecture/neuro/lecture.html

 

この記事を読むのにかかる時間: 5分 

 

 

神経細胞ニューロン(neuron)という。

f:id:omori95:20160717214612p:plain

 

somaは核などが含まれており、ニューロンの本体。

dendriteはsomaから伸び出した枝のような部分で、ニューロンの入力端子にあたる。

axonはsomaから伸び出した太い枝のような部分で、ニューロンの出力端子にあたる。

synapseは他のニューロンへとつなげる役割で、dendriteはsynapseを通して、他のニューロンから入力信号を受け取る。

 

ニューロン間の信号伝達は電位の変化によって起こり、それはニューロンへの入力信号へとなる。

ニューロンはそれを取り巻く細胞外液との間に膜電位という電位差をもっている。

ニューロンがもっている電位は、細胞外液のほうを0vとしたときの電位

 

膜電位は通常-70vくらいを保っているが、入力信号が加わると電位が上がる。

そしてある閾値を超えると、瞬間的にニューロンの電位が0vを超える

ニューロンが発火

 

このニューロンの構成を応用すると

f:id:omori95:20160717221837p:plain

synapseは結合荷重に、somaはユニットに対応。

結合荷重は、任意の実数値で、入力の際に重みをかける役割をする。これでシナプスが異なる伝達効率を持つもとにも対応。

ユニットは閾値演算をする役割。入力に重みをかけた値の総和が、閾値を超えたか判定する。超えれば「1」を、超えなければ「2」を出力する。

※たくさんの入力が加わったときも、実際のニューロンが出力する信号の大きさは一定なので、ニューロンの出力はあるかないかでよい。

 

 

このニューロンモデルの数値化をしたい。

f:id:omori95:20160717225124p:plain

入力がn個あるとき、それに対応する結合荷重もn個ある。

ニューロンには膜電位があり、入力信号によって膜電位は上昇していく。

これを数値化するには、それぞれの入力に結合荷重をかけて和をとる。この総和をネット値という。

 

ネット値=入力1 ×結合荷重1+......+入力n×結合荷重n

              =X1*W1+X2*W2+........+Xn*Wn

              =Σ XiWi  (^n _i=1)

ニューロン閾値を超えると発火(実際のニューロンは電位差が0を超えると)

つまり膜電位(ネット値)から閾値を引いた値がプラスになると発火。(1を出力)

f:id:omori95:20160718010046p:plain

 

※グラフは参考サイトから引用

 

この関数を段階関数、またはヘビサイド関数という。

この関数をもちいれば、上記のネット値の式を使ってニューロンの出力を0か1で表すことができる。

ニューロンの出力yを示す数式は以下の通り、

y=f(Σ XiWi(^n _i=1) - θ)           ....θは閾値

 

このようにネット値をニューロンの出力値に変換する関数を出力関数という。

 

 

人間の脳には、100億から140億のニューロンが互いにつながりあり、巨大なシステムを構築している。このようにニューロンを構成要素とする回路網を、ニューラルネットワークという。

ニューラルネットワークの例としては、AND,XORなどの論理演算、未知の入力に対してそれが属するパターンを出力するものなど。

いままで一つしかなかったニューロンモデルを複数用いることで、このようなニューラルネットワークをつくることができる。

このとき、ニューロンの接続の仕方で、ネットワークの構造と特徴がきまる。

ニューラルネットワークには大きく二つある。

階層型ネットワークと相互結合型ネットワーク

 

1、階層型ネットワーク

f:id:omori95:20160718013157p:plain

ニューロンを層状にならべ、前の層から次の層へと一方向のみに信号が伝わるネットワーク。このネットワークは任意の入力に対して、出力が一意にきまる。

難点として、層数がすくないとできないことも多いが、任意のパターンを認識するのに最低三層あれば十分。

 

2、相互結合型ネットワーク

f:id:omori95:20160718013914p:plain

※画像は参考サイトから引用

 

このタイプでは、信号が流れる方向が一方向のみでなく、フィードバックを持つ。

特に右図のものをフィードバック付き相互結合型ネットワークという。

非階層ネットワークは、連想記憶モデルや音声認識に用いられる。

 

CSSへのSVGアニメーションの取り入れ方

最近svgアニメーションを少し学んだ、オモリです。

 

  • この記事を読むのにかかる時間:2分
  • svgアニメーションの取り入れ方の一連

 

1. illustratorで、文字をペンツールを使って一筆書きのパスとしてトレースする

ポイントは一筆書き。(分けるときは別のパスとしてトレースし、アニメーション設定で合体させる。)

 

2.  トレースしたものをsvg形式で保存し、htmlに配置する

ポイントはsvgタグの中を配置することと、パスそれぞれにclass名などを設定しておく。

 

3. cssをいじる。

例).svg {

                 stroke: #d3d3d3;

                 fill: none;

                 stroke-width: 4;

                 stroke-dasharray: 5000;

                 stroke-dashoffset: 5000;

                 animation-name: dash;

                 animation-duration: 4s;

                 animation-iteration-count: 1;

                 animation-direction: normal:

                 animation-delay: 0s;

                 animation-fill-mode: forwards;

                 animation-timing-function: ease-in;

}

@keyframes dash{

                 0%{stroke-dashoffset: 5000;}

                 100%{stroke-dashoffset: 0;}

}

@-webkit-keyframes dash{

                 0%{stroke-dashoffset: 5000;}

                 100%{stroke-dashoffset: 0;}

}

 

 

 

↓参考にしたサイト

 

www.webcreatorbox.com

sterfield.co.jp

テツ&トモの営業力からのコミュニケーション能力の技術

はじめまして、気が付いたら6月でしたオモリです。

  • この記事を読むのにかかる時間: 2分30秒
  • テツandトモの営業の凄さに関する記事のまとめ
  • その記事からコミュニケーションにも応用、ポイントは2つ

 

 

まず、はじめに今回はこの記事をベースにした記事になります

nikkan-spa.jp

 

spaさんの記事のタイトル通り、テツandトモの営業がバチクソすごいということです

今日はここから僕らもできる人との付き合いでの盛り上げ方・コミュニケーション能力を学ぼうというものです

 

まず、記事をざっと要約したいと思います

----------------------------------------------------------------------------

2003年に流行したテツandトモだが、その後は地方営業で活躍している

世の中にはたくさんのイベントがあり(企業様のイベントだったり自治体のイベントだったり)、ネタはイベントの前に読んでくださった担当のひとなどにヒアリングして、ネタ・情報を取り入れ毎日新ネタをやっているような感覚(←これがすごい大事)

ネタを披露するお客さんの間に共通するあるあるを聞き出す

 

この聞きだすことは、より細かい地域ネタ内輪ネタにフォーカスすべきで、客に合わせたローカライズが大事

どの相手にも 画一的な振る舞い・ネタではいけない

------------------------------------------------------------------------------

 

ここまでが記事の要約だが、ここまで話せば僕らでも使えるコミュニケーション能力への応用は容易くイメージできると思う

2つのポイントを考えた

1つ目は相手を知るということだ

友達など家族などが話しやすいのは、相手をしってるからだ

自然と相手に合わせたり、合わせてもらったりしている

こう考えると初対面の相手にも、会う前段階に可能ならば相手のことを知り、できない場合は素早く相手のことを訪ね、話すネタを見つけることが大事だと思う

2つ目は、アンテナを広げて、話のネタ・ストックを広げておくということ

これは自らの話をずかずかとするということではなく、相手にローカライズして、事前に知った相手のことや、話して得た情報に即して自分の頭にある話を付加的にすることができるようにということ

 

ここまで2つの具体例をあげると、相手に会う前に人づてに相手の人柄を聞けるなら聞いておく。初対面なら生まれなど、聞かれても答えたくないような質問を避け当たり障りのない話から聞き、そこから広げる(2つ目につながる)生まれなど場所・地域の話をストックしておく、全国すべて知るのは大変なことだが、知っていると相手に好感やなんで知っているのといった驚きで話が弾みやすい。(ので全国を旅行することはこういった時にも活きると思う)

または事前に聞いた話の中に好きな食べ物があったら、それがおいしいお店をリサーチしておいて、そうすれば食事を誘うきっかけにもなる(いったことがあればなおよし、これもアンテナを広げておくということ)

 

以上にあげた2つの例はド定番中のド定番なので、だれに聞いてもレスポンスが返ってくるものなので、全国の地域や食の見聞を広めておくことは、有意義だと思う

 

 

このように相手に関することから話を広げていけば、話も盛り上がり、相手も好意的に思ってくれるだろう

そしてこうした段階を経て、共通点が見つかれば、付き合いが続くことになるだろう

 

 

まとめてきましたが、友達が少ないので、これから頑張ります。。

2日で高校数学ざっっと復習してみた

数学が苦手だった、オモリです。

  • この記事を読むのにかかる時間: 1分30秒
  • 僕の高校時代の数学話と高校数学復習しようとおもった所以
  • 実際やってみて
  • 今後の方針

 

 

突然の高校数学の復習。。。

実は高校時代、数学が苦手でした

理系だったので数学3cまでやりました、そんなに嫌いってわけではなかったのですが、中高一貫校で中学入ったときから高一・高二までおろそかにしすぎて高三になって頑張ろうとしたんですが、時すでに遅しで意味わかりませんでした

なので嫌いでした(どっちやねん)

 

高校数学を再びやろうと思ったわけは2つです

一つは理系の大学院にいきたいなと思ったからです

線形代数微分方程式などは通らざる得ない道です

二つ目はやはり数学が好きで(できるわけではない)数学は爆発的にかっこいいと思うわけです

大学院にいけるかわからないけど、それでも趣味程度で大人になっても数学ができたらなとおもう

 

 

そんなこんなで、基礎数学ー式計算から微積の初歩までーという本をつかって、高校数学をざっと数学を復習をしました

薄い本で各単元のさわりだけって感じなので2日で終わらせられました

やは数学の魅力は定義や条件を明確にして、計算を進めていくことがその1つです

(その前提がわからないので苦労しました(してます))

けど数学をやっているのは充実感ありますね

 

この本ではそこまで難しいところはなかったけど、ルートの定義や三角関数では公式が多くすこし大変でした

 

 

今後の方針としては、まずはこの本を復習!!!復習が大事で、簡単なものでも一回は復習するのが勉強のキモだとおもう

普通の参考書は何周もすべきでそうしたい

そのあとはもうすこし高校数学を深めるか、早速、線形代数などの入門に入るか考え中だ

理解の進みそうな入門書があればそれに取り組みたい

 

 

道はまだまだ長い