daily affairs
メガーヌ3 ph.2 GT220 ハッチバックと、読んだ本のネタを中心に。
 



ルノー福岡中央さんで点検を受けました。隣の敷地に新しい建屋ができてAの準備が着々と。買えるもんなら買いたいけど無理だなぁ〜。


点検時の走行距離:45,378km
・ブレーキ残 フロント11mm、リア10mm
・タイヤ残 フロント4.5mm、リア4.5mm

前回の記録を見てみると、タイヤもブレーキも減ってない。

前回の点検中は待っている間にメガーヌ4に試乗させていただきましたが、今回はこの子(と言うにはデカい...)に試乗させていただきました。


19インチでも突き上げは気にならず。ねっとりとまでは言わないけど、さっぱりでもない、その中間?くらい。全体が馴染んできたら「ねっとり」に寄るのかもしれませんが。
腰高感がまったくなかったのはルノーらしいと言っていいのかな。
気になったのは、ターボ(?)から聞こえるきゅいーんという感じの音。最近のターボのついたトラックのような、というと音量が大きすぎますが、音質としては似ていて遠くで聞こえる感じ。力感に不足はなし。

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今日はなにを思ったわけでもなく中津市へ。
もともとの中津から三光、耶馬渓あたりを散策。














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今日は朝からFrench Garage S.B.Tさんのところへ。
前回の交換から約5,000km。

いろいろ話している中で、ミッションオイルを交換していないのでは?という話になり。
帰ってから過去の明細を探してみると、一度も換えてない(^^;
次回交換やなぁ〜。

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今日、12/17(日)にルノー福岡中央さんに入庫させていたメガーヌ3を引き取りに行ってきました。


入庫の要件は、12ヶ月点検とボディーコーティングのメンテナンス。今回2度目の12ヶ月点検。来年は初回車検。2年で約4万kmなので、車検の時に約6万km。車検とタイミングベルト交換が重なりそう...。

点検時の走行距離:39,846km
・ブレーキ残 フロント11mm、リア9mm
・タイヤ残 フロント4.5mm、リア4.5mm


点検だけなら日帰りでOKですが、コーティングのメンテナンスに時間がかかるということで数日お預けしました。その間の代車はこの子。


この世代のルーテシアの乗り味、やっぱりええわぁ。
この大きさとは思えないどっしり感。でも、ワインディングに持ち込んだら粘る粘る。これでMTなら(笑


あと引き取りに伺ったついでにこいつに試乗。

全体にいいクルマになってます。が、後輪操舵がキモチワルイ(汗;
高速乗っていないので同位相で切れる後輪操舵は未体験。逆位相に切れたときが気持ち悪い。低速で右左折するときはそんなに気持ち悪くありませんが、30-50km/hくらいでコーナーを曲がるシーンでひじょーにキモチワルイ。ガンガン曲がるのは間違いないです。ただ、個人的にはとてもキモチワルイ。慣れの範囲かもしれませんけどね〜。店長の話によると、気持ちいいと言う方と気持ち悪いという方に分かれるそうです。



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人工知能だ、ディープラーニングと周りがにぎやかになってきたので、少し勉強することに。
ひとまずCaffeとか、TensorFlowとか、Chainerとか、いくつかインストールしてサンプル走らせつつ、モデルを眺めたりしたけどいまいち身についた感がない。動いている様子がイメージできないというか、動かしている気がしない(^^;
このレベルで理解できれば(したつもりになれれば)苦労しないのかもしれないけど(^^; どうにも地に足がついてない(?)感じになってしまったので、ニューロンから始めてニューラルネットワークという流れで勉強することに決定。しかも、理論だけじゃなく、できればソースコードと一緒に。ソースコードがあると理解が進むから。

ということで、Webのチカラを借りて参考図書を検索、してひっかかった2冊。どちらもPDF版。

1冊目は「ニューラルネットワーク自作入門
この本はとても平易に書かれてあって、スイスイ読めて、どんどん頭に入ってきます。この本でニューラルネットワークまではつかめました。


続いての2冊目は「ゼロから作るDeep Learning
1冊目より、より大規模のなニューラルネットワークの感触がつかめました。CNN使ったやつとか。



2冊読んで、この世界(ニューラルネットワーク界隈)はPythonが幅きかせてんのかなぁ〜と。ライブラリ(NumPi)が強力なんだろなっと。

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