どうにも棚の小型版をセットで作らないと気が収まらない。
またまた23時頃から工作開始・・・悪い癖だ
マットまでは速攻で完成。45度カットするだけだからね。
色をコーヒー着色にしようかなどと試し塗りなどしたがのうもイマイチ
透明ニスも持ってないし。
結経、またもブライワックス。でも板が違ったのか今回は少し濃く色が出た。
こんな感じ。少し配置を重ねてみた。
完成記念写真
小型棚が少し横長で、長さを持てあまし気味
あれこれディスプレイしてみて、気に入らなければカットしましょう。
先日28日から冬休みであります。
27日御用納めは、Uさんの大規模テロが未遂に終わるなど大変な年末でしたが、結局来年に持ち越し。
憂さ晴らしに件の飲み屋へ行って午前様・・・
少々疲れました。
で28日深夜23時頃から、気になっていた壁付けの棚を急遽作り始めた。
45度にカットして、塗装、ボンド付け・・・
ワックスで旨く付くはずがない。急遽サンドペーパーで接着面を削る。
先にボンドを使うべきですわ。失敗
Zソーガイドは直角が出ない・・・信用できないねえ！
翌朝から壁掛け部分を作成
手持ち道具で作るのがモットーなので、SSDのプラケースを三角形にカットして、ピンで留めることに。
透明なピンが無いのでちょっと目立ちますね。
別に水平儀で十分だったが、久しぶりにグリーンレーザの光を見たかった・・・
本日はとりあえず、コーヒーマグカップに鉛筆を刺して乗せてみた。
本日遊ぶ友人の体調が悪いとのことで急遽日を入れ替え。
ウイルス感染の先輩宅を巡って、友人を迎えに行って宴会開始
大酒忘年会でありました。
おまえなあ、刺身はちゃんと半分残しとけよっ！
3日前にamazonでポチったSSDが届いた。
KLEVV SSD 120GB SATA3 6Gb/s 2.5インチ 7mm NEO N400 K120GSSDS3-N40 1999円
そろそろ10年になるLenovoのネットブック「IdeaPad S10-2」
https://blog.goo.ne.jp/villanova/e/d16cb2a3bead6eb48e27d8ce82854000
メモリは購入直後に2Gに拡張していたが、Win7で起動後のHDDアクセスが酷かった。
CPUもグラフィックチップも古いので、スクラッチを動かすのも苦しい状況
でもWin7サポートがそろそろ切れるので、冬休みの間にSSD換装してWin10を入れようと思っていた。
初めてのSSDは軽くてなんか拍子抜け
このSSDにはアクロニクスのTrueImage2018(2015)が無償でDLできるサービスが付いていた。
箱には何も記載が無いが、amazonサイトの説明に簡単に書いてある（だけ）
アクロニクスから日本語説明書とインストールファイルをDLして、サイトからSSDシリアル番号を打ち込むとメールでアクティベイトコードが送られて来た。
ダウンロード画面
（今回は使いませんが）
－－－HDDクローン－－－
まずは、HDDクローンだが内蔵HDDは250GB、SSDは120GB
なので、すっかすかのCドライブのサイズを縮小して空いたエリアを未使用にして、
復旧領域やLinuxエリア併せて120GB以下に収めた。
HDDクローンはフリーソフトの「EaseUS Todo Backup」無償版を使った。
5インチHDDケースにSSDをセットして書き込みできる事を確認
MBRトラブル回避のため領域を開放して未使用状態に戻す。
「EaseUS Todo Backup」でクローンを開始。
「SSDを使う」設定にする。
開始から35%辺りがストールかと思うほど進みが遅かった。なんだろうね小さなファイルが多かったのか？
120GBクローンに要した時間は1時間40分程度とかなりかかった。
コピー先のSSD領域の大きさ調整機能があったらしいが、気付かなかった。
が、うまく調整してくれていたみたい。
クローンはあっさり正常終了
S10-2からHDDを取り外す。
底ネジ2本外して金属ブランケットを止めている黒小ネジ1個（わかりにくい）外すと簡単に取り外せた。
SSD起動実験も無問題、Linux領域のソフトも無問題。復旧エリアから復活すると7に戻るんだろうな・・・
時間が長かった以外は特段問題なし。
金属ブランケットは入らないので使わず。
でも、少し厚さが足りないので段ボールを折って挟んでおいた。クッションになるだろう（ヒデーな）
起動時間は1分少々が40秒になった程度で特に速くなった感じは無かった。
（BIOS起動からログインパスワード入力画面表示まで）
－－－Win10アップデート－－－
以前、Win10バージョンアップでかなり手こずったことがあるので、心配していたがこれも無問題
USBメモリにインストールディスクを作る手順を選択（エラー停止での再トライDL時間が無駄になるので）
インストール開始で就寝。朝起きたらできあがっていた。
問題は2点
・timeサーバへの接続に失敗するようになった（これwin8.1スティックでも発生）
・Bluetoothのドライバが無いので動かない
カメラなどは試してない。
ちょっと拍子抜けなアップデートでした。
win7と同じ程度の速度でまったり動いています。
このPC更に古いXPでオセロゲームしている友人にあげようかな・・・
今まではdosプロンプトとPython内で簡単なプログラムを動かしてきたが、
ネット検索で初心者向きサイトを読むと、IDLEというエディタが同時にインストールされてるらしい。
簡単に使ってみた。
https://tonari-it.com/python-idle-editor/
まずは、起動だが「最近インストールされたプログラム」にIDLEが載っているのでこれをデスクトップへコピー
起動するとシンプルなエディタが開く
>>>が表示されてるのでここで動作確認も可能
Ctrl+Nを押すと簡易なエディタが開く
頭数文字を入力してCtrl+Spaceを押すと候補補完画面が出るので、TAB（2回、1回）で選択する。
print('hello world!')を書いて、Ctrl+Sで保存
保存しないと怒られる。
F5あるいはRUNメニューからこれを実行する。
ちなみに実行環境画面では「input('hoge')」を入れないとすぐに窓が閉じて終わってしまいます。
補完機能がありがたいね。
settingで背景などを変えました。
「フローリング用の杉板（2000mm長 x 200mm幅 x 30mm厚）3枚でテーブルを作成した経過」のおまとめ
総額1万0176円で机下のキャスター付き移動BOXまでセットで作成した。
ペイントは合計4000円かかったが、約1/4程度しか使っていないので、その分を減じている。
初めての作業台にしてはまあまあである。
（実は脚のカットをミスっていて、ねじれているのだが気にしない）
過去ブログ一覧
ニトリ2段棚 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/ae32caa5ea7939df4730bb43b2591715
机完成 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/b766715663e9e8535cab8232effd3348
天板塗装 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/8338c76878dcacd761a0b0e94a740eea
脚塗装 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/9de0411d24399279874ca7a3f51d47f8
作成開始 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/fd98e6638818913162d3b7b5b98ccf28
ドリルドライバ購入 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/f1bc888e1b45802ad35f61eb99955486
コロ付き板作成 https://blog.goo.ne.jp/villanova555/e/012c9ec2aff8b04c1cba374bc5296f04
－－－－－－－－－－－－ 概要 －－－－－－－－－－－－－－－
材木買ってきた。右下へ延びているのが米松の角材で反り止め用
2*材は脚になる。（1本は残余）
材木をカットして並べてみた。
組み合わせ面の三角形の凸凹を落として
反り止めの米松角材を止める。
よくやる「表裏間違い」を防止するために細かくテープへ注意事項を書き込んで張って作業を進めた。
足の四角を3個作成。乗っけて見る。
裏返して乗せてみた。天板の長さが少し違っているのが判る。
まずは脚の四角枠を塗装。塩ビ管留め金具は持ち上げるために一時的に付けたモノで乾燥後は外す。
長い横棒は3カ所の足を机後部で連結する棒
少し長さが揃っていないので、丸鋸で両端をカット
天板左右の反り止めをビス留めして
ブライワックスを塗布
この辺りで、天板の木目がささくれる方が手前に来そうなことに気づく・・・
しょうが無いので、ささくれそうな方を壁側に配置換え・・
脚を裏からビス留めして、後ろに横木をビス留めで3本脚同士の横たわみを防止
机はほぼ完成
持ち上げ時に有効になるコロを取り付け（いやココは結構すったもんだしました）
ニトリへ三段ボックスを買い出しに出かける。
ニトリの2段ボックス1個当たり値下げした直後らしく、奇跡の666円
相当個数のコロも買って帰った。
こんな風に机下側へ入れます。
タダの板には工具箱とか不定型な物体を載せておき、必要に応じて載せたまま引っ張り出す。
Zライトの軸受け穴を、左側反り止め棒に開けた。こんなコトが出来るのも自作だから。
実際に運用中の写真です。
大きいモノを乗せる際はテーブルを部屋の中央まで引き出し、その回りをコロ付き二段ボックスを引きずり回して作業する。
2段ボックス2個という組み合わせは便利でアル。（長くて大きめ1個に為ようかとも思ったが、使い勝手からするとこちらが正解だ。）
完成祝い・・・
Pythonの配列扱い基礎(numpy)
こちらのサイトがわかりやすくまとめられている。（numpy以外も）
生成:a = arange(y, x(+1) )、a = array([ ],[ ])
次元表示: a.shape
2次元変換：a.reshape(y, x)
1次元変換：a.flatten
内容確認: type(a), a.dtype
四則演算：c=a+b
内積: dot(a,b)
などやってみた。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
実習経過
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
まずはnumpyライブラリを読み込む
>>> import numpy as np
-------------------
aと言う配列に[0..5]の値をセットする
>>> a = np.arrange(6) # 6を指定するが0..5になる
-------------------
aという配列に[1..5]までの値を、0.1刻みでセットする
>>> a= np.arrange(1, 5, 0.1)
>>> a
array([1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. , 2.1, 2.2,
2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5,
3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4. , 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8,
4.9])
※最後の一個はセットされない点に注意
-------------------
2次元配列を作るには2方法
(1) 1次元を定義してshapeを変更する
[0..9]で0..8個の整数配列を作り3*3にする
>>> a = np.arange(0..9)
>>> a = a.reshape(3,3)
>>> a
array([[0,1,2],
[3,4,5],
[6,7,8]])
(2) 初めから値をセットする
>>> a = np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])
>>> a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
-------------
>>> print(type(a)) # aの型を確認する
<class 'numpy.ndarray'>
>>> print(a.shape) # a.shape だけでも表示される
(3,3) # aの次元を確認
>>> a.ndim # 次元数確認
2
>>> print(
>>> print(a.dtype)
int32
>>> a=0 # aを整数にする
>>> print(type(a))
<class 'int'>
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 表示されただけ
>>> a = a.flatten() # 代入するとshapeが書き換わって1次元配列になる
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a.shape
(9,)
>>> a[0] # 0オリジン
1
>>> a[8] # 最後は[8]
9
>>> a[-1] # [-1]は最終、[-2]はブービー位置
9
>>> a= np.reshape(a,(3,3)) # 以下は同じ作用
>>> a=a.reshape(3,3)
行列全部に対する演算（ブロードキャスト）
>>> a*10
array([[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]])
>>> a+10
array([[11, 12, 13],
[14, 15, 16],
[17, 18, 19]])
# a,b,を定義して四則演算させる
>>> a
array([7, 8, 9, 4, 2, 6, 1, 3, 5])
>>> b
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> c=a-b
>>> c
array([ 6, 6, 6, 0, -3, 0, -6, -5, -4])
>>> c=a*b
>>> c
array([ 7, 16, 27, 16, 10, 36, 7, 24, 45])
nuｍpy.dot()で行列の内積を計算する
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> b = np.array([[4, 3], [2,1]])
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> b
array([[4, 3],
[2, 1]])
>>> np.dot(a,b)
array([[ 8, 5],
[20, 13]])
>>> np.dot(b,a) # a,b と b,a では結果が違う
array([[13, 20],
[ 5, 8]])
>>> c=np.dot(a,b)
>>> c
array([[ 8, 5],
[20, 13]])
－－－－－－－－－－－－－
※考え方
a というオブジェクトをnp.array[]で定義する
a = np.array()で、()の中に[ ]の値をセットする。これで属性1次元配列ができあがる
個数は0から始まるので、最大数は-1個で最後の1個は生成されない点に注意
a はarray属性を継承する
2次元配列に見せるために、縦横サイズプロパティをセットするにはa.reshape(y,x)を使用する
初めからarange()を使えば多次元配列を直接定義することが可能
a=np.array([ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ])
np.arange()関数で初期データを1次元配列としてセットすることが可能
>>> a.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ]) というのはできません。代入しないとダメ
※print()文
オブジェクトの型(type)とか次元(shape)を表示させる
type確認は、print(type(a)) であるが、shapeはaのメソッドで表示させるため print(a.shape) で()無し
typeクラスは標準メソッドなんだろうか？
shapeなどは「インスタンス変数」と呼ぶ
※エラー
>>> a.flatten # ()が無い
<built-in method flatten of numpy.ndarray object at 0x064B6188>
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a.shape() # sgapeには()は似合わない
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object is not callable
>>> a.shape
(3, 3)
※シャッフル
>>> a=np.arange(1,10)
>>> np.random.shuffle(a)
>>> a
array([8, 3, 1, 7, 5, 4, 6, 9, 2]) # aは書き変えられる
行列演算（内積）を再勉強
そいうや、正方行列とか単位行列とか斜め成分が１なんて、ほぼ半世紀昔にやったっけ。
線形代数のお時間だった（らしい）
25年前に買ったASCIIの3D本に載ってたナア
ついでにexp()も再勉強。指数関数
y=a^x (Pascal表記)のことね。
で、x=0の場合は必ずy=1を通過する、aの値によって右肩上がり・下がりのグラフになる。と
ついでに指数関数
2の3乗は8なので、log(2)8 =3 となる。
3を求めるのがlog関数
「log2底の8」
Windows付属の電卓で、
[8][log][/][2][log][=]（イコールを忘れずに）
で、3
なので、log(2)9 = 3.1699250014423123629074778878956
でした。
なんか思い出したわ。
まさか、この期に及んでこんなことを・・・
LOGOS Life バックホールドチェア (ブラウン)
以前カインズで座ってみて座り心地最高だった。かつ値段も5980円（非込）（税込み！）
amazonで6710円より安いじゃん！
と思い込んで、一昨日ブチ切れる事案があったのでストレス解消で買いに行った。
ついでに、長い竹串もゲット170円
ところがである、帰ってamazonを見てて、右下に「6101円」表記があることを気づく。
他の業者を表示させると、なんとamazonは6101円で最安価格
ヲイヲイ
カインズで税込み価格なら6600円
ポイントを考えると550円程高かった！
最近amazonを信用していないのだが、こんな仕掛けがあったんか！
amazon最安で客を奪うなと業者から苦情が出たんだろうなあ・・・
くっそー
後日カインズへ行くと「当店は税込み価格です！」と必死のアナウンス
再確認すると、確かに椅子は税込み価格5980円であった。！
なので記事を訂正します。すみませんでしたカインズさん。m(_ _)m
手前は30年前のアルミ製パイプ椅子。最近こんな感じの椅子が無い。
軽いしコンパクトで、欠点は頭を背もたれが支えてくれないこと。
ロゴスはハイバックで、ふんぞり返って座るには最高。座り心地は抜群
座骨神経痛で本日ついに痛み止めを飲んだのだが、腰痛持ちにも良いそうな。
とはいえ、重い（6kg）、（肘掛けが貧相）
先輩んちから持って帰ったEpsonカラープリンタ
捨てるために分解した。インパクトでネジを外すのは楽だったわ。
ステッピングモーターが入ってるのかと思ったら、普通のモータ
どうやってあのヘッド位置決めを制御してるのかナゾのまま。
結局、再利用できそうなのはA4サイズのガラスとか電源ぐらい。
ガラスは本の複写装置に使用と思っている。
透明度は高そうだし、割れにくいのは間違いない。
3時間近くかかった割には得るもの少ない無駄な作業でした。
ちなみに立派なPC基板があったが、オリンピック金メダルにするべく供出する予定。
論理回路のシュミュレーション
先般、PythonでDeepLearningのお勉強を始めたが、その中に論理回路をPythonで書くという題材があった。
オライリー社の本にはJavaでその手の本が出たいたが、論理回路のシュミュレーションってどうなってるのかなと検索してみた。
発見したのがこちら
「論理回路のシュミュレーション」
田中哲朗
https://www.ipsj.or.jp/07editj/promenade/4411.pdf
C++でソースが載っていた。
簡単に言うと、画面上にキャラクタで描いた論理回路上で電圧値を移動させ、結果を得る。というもの
小さめの画面を用意して、論理回路をキャラクタで描き、+,-,｜で結線する。
入力をA,B,出力をCなどで描く
)がand, >がor , oがnotを表す。
１ 例えばこんな図面を書いて、
２ 画面からA,Bの入力場所を探して、
３ そこへ入る値を1/0とする
４ 画面の中をデータ値を歩き回らせ、値を変化させる
５ Cにたどり着いたら結果が得られる
案外、原始的なやり方である。
HDLやPLCなど回路定義言語はまた違うんだろうね。
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