サクラエディタがすごいと聞いたので、ダウンロードしてみた・・・

サクラエディタのダウンロードは

サクラエディタ - ダウンロード
https://sakura-editor.github.io/download.html

にいって、ダウンロードすればいいんだけど、
サクラエディタのすごさは、diffとか、ctagとか、つかえるところにあるらしい。
それには、関連ファイルが必要で、それらを全部やってくれるのは、

SakuraDown
http://sakura.qp.land.to/?Install%2FSakuraDown

らしいので、ここから、

Ver.2.x(Unicode版)
SakuraDown12f-18_forv2.zip (sourceforge.net) 2017-08-22

をダウンロードしてみる。解凍すると、

な感じになるので、
SakuraDown12f.exeをクリック

という感じで立ち上がる。最新版を確認

確認しても、バージョンが入らないものがある。これはチェックできない（＝ここから入れなれない）
チェックして、インストール開始！

したら、ばきばき失敗した（どうも、いっぺんにチェックしてダウンロードすると、エラーになるらしい。
サクラエディタ - ダウンロードhttps://sakura-editor.github.io/download.htmlのページに書いてあった）

ってことで、結果、全部入らなかったんだけど、先ほどのSakuraDown12f.exeが入っていたフォルダを開くと

sakura.exeはダウンロードできているので、これを起動

・・・サクラエディタはダウンロードできたみたい。

「男の人は胸の大きい女の人が好きなんですか？」をビッグデータ解析で答えるには、どうする？

頭の体操。

【データ】

DMM Webサービス
https://affiliate.dmm.com/api/

・商品検索API
　で、上位適当な数検索

・取得したデータの「genre」に注目、作品名を独立変数、ジャンルを従属変数にして、
　（＝１作品１行、１ジャンルで１桁）

　各作品が、そのジャンルに属していたら１、属していなかったら０にする

例：
https://affiliate.dmm.com/api/v3/itemlist.html
のサンプルデータ

product id 　独占配信　中出し　・・・　巨乳　貧乳・微乳
28ara00014　　　１　　　１　　・・・　　０　　　０
kawd00415　　　　１　　　０　　・・・　０　　　　０
h_175dxrt00001　０　　　　０　・・・・　０　　　０

（サンプルは「上原亜衣」"で"縛っている（助詞は"を"ではない。わかってる）。
　上原亜衣さんが巨乳でも貧乳でもないため、このカテゴリに値が入らないが、
　上原亜衣さん以外なら、入る作品があるはず）

【分析】

単純に、巨乳と貧乳・微乳の数をみて、結論を出してもOK
→たぶん、巨乳好きは多いが、貧乳・微乳もある程度あるので、みんな好きとは言い切れない
　になると思う

見栄え良くするには、多次元尺度構成法を使ったり、コレポンしてみたり・・・というところでしょうか？

【深堀するには】
購買情報があると、微乳・貧乳を購入している人は、巨乳を購入するか　YES／NOで、
微乳好きの人は、巨乳を好きではない・巨乳も好きということが言えるんだけど、
購買データはとれないですね・・・

旋盤とフライス盤とボール盤と切削機とCNCルーターの違い

ボール盤：
　目的：穴をあけるために
　固定するもの：素材は固定、「バイト（ドリル）」が回転

切削機：
　目的：削る
　固定するもの：素材を固定、「砥石」が回転

旋盤→複数の歯を切り替えると、複合旋盤
　目的：（回転軸に対象になるように）削る
　固定するもの：バイトを固定、「素材」が回転

フライス盤→複数の歯を切り替えると、マシニングセンター
　目的：削る
　固定するもの：素材が固定、フライス（エンドミル）が回転
　　　　／卓（テーブル）が傾けられる（立てフライス、横フライス、万能フライス）

CNCルーター
　目的：木材の面取り・ホゾつくり・溝切り・切断
　固定するもの：素材を固定し、上下左右前後にドリルが動く
　→フライス盤は、フライスが上下に動き、左右前後は卓が動く

※でもGコードで全部制御できるけど・・・

SanSanの浅葉建設をOpenCVで文字認識するには・・・

（きのうのつづき）

Tesseract(テッセラクト)で全部やってくれるみたい

くわしくは

(2017年12月) PythonとOpenCVをこれからやってみる - 3 - 文字認識(1)
https://qiita.com/rrryutaro/items/0c0a7382560e1f67123b


あ～だが、このページのソースをやると、
No OCR tool found
になる。何が悪いんだろう・・・（記事のせいではなく、たぶん自分のせい）

OpenCVで画像処理するには・・・

SanSanの「浅葉建設」をOpenCVを使って文字認識するには、
まずは画像処理が前処理として必要なんだろうと、
OpenCVの画像認識をお勉強

■前提

import cv2

ができることはもちろん

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

が出来ないと使いものにならない。できなかったら、まずは、
pip install opencv-python
でインストール

■イメージを読み込む
img = cv2.imread(読み込み画像ファイル名)

でよみこむ。読み込んだものは、画素の値がnumpyの配列で表示される
（読み込みはBGR　表示はRGBなので、表示するには変換する）

■切り出し　２値化
　２値化結果画像を１（または２５５）で初期化（画像と同じ配列の大きさで）
　画像の該当画素が、式一以上だったら２５５（または１）を２値化結果画像にセット

　必要ならノイズぼかし（ガウシアンcv2.GaussianBlur）などかける

■．輪郭抽出
　cv2.findContours()する（表示はcv2.drawContours()）

　輪郭だけとってきたい場合、面積大きいところ：cv2.contourAreaなどでもとめる

■歪み補正
　変換行列 = cv2.getPerspectiveTransform(元の画像の点, 変換先の点)
　出力画像 = cv2.warpPerspective(変形する対象の画像, 変換行列, 抽出する領域の大きさ)
　の合わせ技

で、さあ、文字識別する画像認識ができると思ったら・・・・

（明日に続く）

SanSanが使ってるディープラーニングは約２０層のディープCNN

SanSan BuildersBox

最後の

Closing : ビジネスを加速するために、AI で実現したこと、したいこと

だけ聞けた！のでその内容をメモメモ

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共有がテーマ：何かしら持ち帰り
・SunSun全体の総括：融合して一つのサービス
・ビジネスを加速するために、AIで実現したこと、したいこと
AIという言葉、使いたくない
エンジニア：AIと言いたくない。本業はデータサイエンティスト（リサーチャー）
AIって、そもそもなんだったっけ？

・自己紹介

・人工知能AIとは
　機械学習、予測そのものをAIという認識になってきた
　あくまでも機械学習は人工知能の一部
　SunSUnのAIは広いもの：ルールベース統計処理→ルール　
　間違ったデータを与えれば、間違った学習をする

・AI　チューリングテスト
　機械が思考するか：簡単なチャットシステムでもチューリングテストをパスする可能性
　　２０１４年　ロンドン王立協会：ロシアのAIがチューリングテストにパス（異議かある）

・チューリング：１００年前　暗号解読　機械が思考を持つだろう
　　イミテーションゲーム：面白い、脚色すごい
　マーヴィン・ミンスキー
　　ディープラーニングの大本：パーセプトロンに批判→めげた人いっぱいいて衰退
　　パーセプトロン以上を作ることが必要→ニューラルネット

・革命的変化：ディープラーニング：様々な問題変化

・ミンスキー博士の発想
　パーセプトロン
　フレーム理論：AI炊飯器（ファジー入れただけ）
　ニューラルネットワークの可能性
　心の社会：今のぶースティング
　１９５０年ころから６０年たって花開く
　　乗り物：１００年で素晴らしい発展
　　AIは高々５０年

・ディープラーニング
　　有名になったのは囲碁
　　・多層ネットワークによる抽象化
　　・クラウドシステム：豊富なリソース
　　・ビッグデータ：質のいいデータを簡単に集められる
　　→３つの言葉がキーワード

　RPAはやってる
　　単純語有無の肩代わり：導入企業でうまくいっていない
　　高度に専門化された一部の業務：ここに着目

・シンギュラリティ：まゆつば
　　わからないけど、恐怖心をあおわれるのがもんだ
　　→それ以上の仕事が奪われる

・機能しないAIと機能するAI
　データ不足、不明瞭な目的使われない
　機能するAI
　　専門家の知識の基づくエキスパートシステム
　　書面、会計監査行動予測レコメンデーション

・これからのAI
　　スマートスピーカー：音声コマンド入力装置→情報収集
　　量子コンピューター：計算方法が決まっていない

・SanSan　多様な研究者　Kagleタイトルホルダー、博士学位、各地にラボ

・「出会う」が世界を変えていく
　　脳科学
　　統計学・確率論
　　自然言語
　取り組んでいること→製品にむすびつく→目標を選ぶ

・ディープラーニングを用いて項目判定　精度９８％
　言語判定：主要４か国語を判定
　約２０層のディープCNNによる学習
　ResNet：層の入力を参照した残差を学習させる（１５５層までできる）

　層が増えると：特徴量→抽象化：複雑な学習できる

・AI活用とワークシェアリング
　創業時：SanSanに名刺１日に数百→頑張れば処理できる
　今　　：SanSanに名刺１日に数十万
　　　→画像データと正解データある：学習できる
　オペレーターを人員削減ぜずに、処理能力を上げる

・ミス：パターンがある　制度９９．９％

・これから　SanSanLab
　ABMダッシュボード
　バーチャル組織図
　人を知り他人を知り、企業を知る
　社内のキーパーソンを探す
　企業間距離

　キーワードを持つ企業

　スマートレコメンデーション

・出会いがもたらす未来の力

富士通がリストラ

執行役員を半数以下に、富士通がリストラ断行
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/01178/

ネット無料画像、自治体が使用→多額請求も！

つねにただとは、限らないんだよね！

ネット無料画像 利用に注意！　自治体が使用、多額請求も
https://mainichi.jp/articles/20181105/k00/00m/040/130000c

東証システム障害の深層

だって・・・興味しんしん。後で読むためURLをメモ

動かないコンピュータ
東証システム障害の深層、証券会社の明暗分けた縮退運用
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/mag/nc/18/020600011/103100019/

自然言語処理に入門してきた！

１０月２８日、オープンソースカンファレンス２０１８　Tokyo/Fallの

【入門】自然言語処理の入門と活用

を聞いてきたので、メモメモ

ただし、今回は、日曜日でも学食がやっていて、おすすめランチ食べてたので、はじめのほう、おくれて聞けてない

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（「はじめに」の途中から）
・こんにゃくは太りません

・アジェンダ
・自己紹介

・自然言語処理ってなに
　人間の言葉をコンピューターで自動的に処理させる技術
　　自然言語：私たちが使う言葉、解釈が様々、あいまい
　　人工言語：プログラミング言語など、解釈が１とおりにきまる

　→黒い瞳の大きな女の子

　実は結構身近に存在する

・自然言語処理事例
　検索：シソーラスの利用により、あいまいな単語でも検索可能
　　シソーラス：単語を、上位／回関係、部分／全体
　　・関連後に対応
　　・表記ゆれに対応
　　・タイポの訂正

・メールフィルタ
　ベイジアンフィルタでメールの怪しさを評価

・チャットボット
　ユーザーの発言からインテントとエンティティを抽出

・ほかにも
　　翻訳
　　レコメンド
　　文書分類
などなど応用先多数

・自然言語ってどうやるの
・要素技術の紹介
　形態素解析
　構文解析
　意味解析
　文脈解析：照合解析を紹介

・形態素解析：単語の切れ目のない言語で必要
　文を最小の意味を持つ単語単位までに分解し、それらの単位の性質を明らかにする処理

・構文解析
　２こ
　　係り受け解析：→日本語向き
　　句構造解析：単語の並びに依存→日本語には向かない

・意味解析
　２こ
　　述語項構造解析：述語から見たときの守護・目的語を秋r多寡にする
　　意味役割解析：述語から見たときの各項の意味役割を明らかにする

・文脈解析
　２個
　照応解析：指示語
　　太郎は花子と講演で遊んだ
　　彼はそこで彼女と縄跳びをした
　談話構造解析：文間の役割関係を明らかにする　

・自然言語処理を使ってみる
　マジカルバナナ
　　言葉を返す
　　構文情報からペアをルールで抽出する
　連想ペアネットワーク
　変な回答をすることがあるので、単語間の類似度で足切りする

・COTOHA APIの紹介
　構文解析
　固有表現抽出
　照応省略解析
　キーワード抽出
　文タイプ判定
　ユーザー属性推定
　類似度算出

・クロージング

Zabbix4.0なら、サーバーだけでなく、IoTの監視もできてしまう話を聞いてきた

１０月２８日、オープンソースカンファレンス２０１８　Tokyo/Fallの

Zabbix４．０のご紹介

を聞いてきたのでメモ、ただし

・はじめ５分くらい遅れた。行ったら、Zabbix（全般）の紹介してた
・書ききれてないところある。資料は後から公開するとのこと
・表題の件は、終わりのほう「おすすめ機能：Webサービスの呼び出し」

---

(遅れてついたところから）

・Zabbix3.0以降に追加された機能

・３．２で追加
　トリガーの主導クローズ
　ヒステリシストリガーの改善：条件式と復旧条件式が書ける
　イベントタグの設定
　イベント相関関係の設定
　LLDで生成したアイテムの詳細確認
　Webシナリオのエクスポートとインポート
　イベント画面から障害画面
　ホストグループの階層化
　ログバースト対応

・３．４で追加
　Webインターフェースの改善
　依存アイテムとアイテムの保存前処理：加工して保存
　アイテムと値・・
　　：
　（書ききれんかった）

・４．０で追加
　監視データ取得ぼたbb
　新しいHTTPアイテム追加：HTTPエージェント（リクエスト投げて結果を受け取る）
　時間範囲指定の簡略化
　SVGグラフウィジェットの追加
　単位変換の柔軟化
　サーバーとプロキシ間をよりセキュアに
　サーバーとプロキシ間の通信を圧縮
　翻訳の変更について：寺島さんの翻訳を継承してきたが、ユーザーさんの意見を踏まえ（英語は変わってない）
　　　　：
　（１枚目書ききれんかった）
　　　　：
　タグベースの権限設定
　タグによるメンテナンス設定の拡張
　障害の深刻度が変更可能
　エージェント自動登録機能改善
　ポップアップウィンドウオーバーレイに
　閲覧（キオスク）モードの追加：前にフルスクリーンモードがあった。さらに・・／最初からキオスクにできる
　障害画面にコンパクト表示モード
　自動登録の柔軟性追加
　DNS名の長さ拡張
　MySQL8.0サポート
　スクリーンリーダー対応

・実現できること
　おすすめ機能：ボタンクリックで値取得
　　　アイテムだけでなく、ディスカバリにも
　おすすめ機能：Webサービスの呼び出し
　　　気温や気圧の値を保存前処理を使用してをJSON形式応答から取ってこれる
　おすすめ機能：新しいグラフウィジェット
　おすすめ機能：タグを利用した一部トリガーのみのメンテナンス
　地味だけど便利：単位変換の抑制

・まとめ
　４．０による改善
　　設定作業軽減
　　自動化を活用した監視の設定が柔軟に
　　Webサービスを利用する場合、JSONやXMLから値を取り出せる
　今後
　　Zabbix４．２など今後のロードマップが公開されている
　　スケーラビリティ、冗長化、分散監視の改善
　　Prometheus（ぷろめてうす）エージェントの対応というキーワードもあり

PostgreSQL11新機能を聞いてきた

１０月２７日、オープンソースカンファレンス２０１８　Tokyo/Fallの

PostgreSQL11新機能解説

を聞いてきたので、メモメモ

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・もともと
【リリースまじか！】PostgreSQL11新機能解説
　　→りりーすされたので

・PostgreSQLとは
　歴史　INGRES（’７０）、POSTGRES('80)から
　特定オーナー企業がない

・現在の実力
　　SQL機能
　　ANSI SQL:2011
　　POSTGIS：地理情報
　　他DB連携
　性能的には、スケールする
　　９．６からパラレルクエリ
　クラスタ
　　インスタンス単位。１０からテーブル単位
　　HA,BDR、MPP→RACはまだ
　運用支援
　　PgAdmin4→がらっとかわった
　　SI Object Browser

・１１のポイント
　　JITコンパイル
　　ストアド
　　パーティショニング
　　パラレルクエリの拡充
　　SCRAM認証
　　その他：ウィンドウ関数の対応構文追加など


・JITコンパイル
　SQL実行にJITコンパイル
　LLVM利用
　繰り返し処理の回数が多い時有効
　プランなコストでJIT利用判断

・ストアドプロシージャ
　OracleのPL/SQL移植が楽。
　プロシージャでCOMMIT／RollBackが利用可能
　いろいろ制限ある

・パーティショニング機能の拡充
　パーティションテーブル全体にインデックスを作成できる
　条件あり：
　パーティションテーブル全体に主キー制約が作れる
　パ＾てぃしょんテーブル全体に外部キー設定できる
　ハッシュパーティショニング
　パーティション除外処理の改善
　問い合わせでのおアーティしょん指向の結合・集約

・パラレル処理の拡充
　いままでも入っているが、それが拡充
　　並列ハッシュ結合、並列Append

・SCRAMチャネルバインド
　SSL接続の拡充
　SCRAM認証がチャネルバインドに対応：人にとられないようにした

・その他：
　ウィンドウ関数の対応構文追加：GROUPS、RANGE,EXCLUDE
　ALTER TABLE　・・・　ADD COLUMN改善：デフォルト値を伴ったADD　COLUMNが高速化
　CREATE INDEXがINCLUDE句に対応：index-only scan
　initdb時にwalファイルサイズ設定
　ロジカルレプリケーションでTRUNCATE対応
　ビューに対するテーブルロック
　各種psql,pgbenchの機能改善
　各種のロック軽減とオプティマイザ改良

・まとめ