ぶらり柴又散策

先日仕事で幕張、小岩近くまでいったので、せっかくなのでぶらり柴又まで散歩することにしました。 柴又といえば、帝釈天です。結婚できない男の一期でも登場してましたが、立派なお寺でした。

帝釈天を参った後はぶらり参道を回りました。 自粛中ということもあり、半分以上のお店は閉まっていたので、 なんと、とらやが開いているではありませんか。

せっかくなので、入って草団子を食べることにしました。 甘くないよもぎの香りがするもちもちした草団子を甘いあんこをつけて食べるのですが、 非常に美味しく、コーヒーとよく合いました。

そして、京成柴又駅から電車に乗って帰りました。 駅前には寅さん象があり、男はつらいよの映画のシーンが思い出されます。(実は見たことないんですが笑) ほんと男はつらいです。

あとがき

柴又は昔ながらの建物も残っていて風情ある街でした。 今回二回目だったんですが、また行かないとです。

ベイブレード動画とBattlebotsにハマった話

今更ではあるかもしれませんが、Battlebotsにハマってしまいました。

最初は、Youtubeで某ベイブレードチャネルにハマったことから始まりました。 ベイブレードと呼ばれる、今風?のよくできた駒を使って戦ったり、改造したりしているチャネルだったんですが、 工夫を凝らし改造し試行する配信者のユーモア溢れる実況に心を持ってかれた形です。

• 某ベイブレードチャネル
  ためにならない!! - YouTube

改造は大体上手くいかなかったりしているように見えますが、時々上手くいったりするところや、独創的な改造にエンジニア魂が燻られるようです。 気づけば100本以上あったと思いますが、休日や夜中の時間を使って、全て見切ってしまいました。 ベイブレード意外にもビー玉ゲームなど様々な遊びも出てくるのも、面白く結局全て見てしまいました。

そして、感動と興奮が冷めず、他に何かないかなと、おすすめを見ていて、その中に偶然含まれていたのがBattolebotsでした。

• battlebots チャネル
  BattleBots - YouTube

初めて見たのはベイブレードと同様?に円筒が回転して敵を跳ね飛ばすロボットと、持ち上げるロボットが戦う動画でした 残念ながら、回転するロボットは回転箇所がもがれて負けてしまうのですが、ロボット同士が潰し合う姿に興奮しました。

battlebottsは
「突進する」 「つぶす」 「跳ねあげる」 「切り刻む」 「火炎放射」
など様々な技を持つロボットたちがボロボロになりながらも戦う大会だったんです。
最高に燃えました

さらにロボットを作った人の紹介動画もあるんですが、皆楽しそうにロボットを作っていてこれもエンジニア魂が燻られます。(英語で話しているので何を言ってるかはわかりませんが笑) これもチャネルに登録されているものはほぼ見切ってしまいました笑

あとがき

Battlebotsはかなり前に一度流行って見たんですが、その時は特にはまりませんでた。 しかし、不思議と今見てハマりました。

minotaurが個人的に好きだったりします。

2020/4 掃除方法まとめ

先日、とある事情で部屋を掃除することにしました。

久しぶりに上手く掃除できたので、備忘のために記載することにします。

台所汚れ

1. 油汚れが酷いところをキッチンペーパーで拭き取る
2. 他の汚れは少し水を与えて広げて少し待つ
3. スポンジで磨く。こびりついていたら、弱目の力で金たわしを使用して取る
4. 最後にキッチンペーパーで汚れ拭き取る

トイレ掃除

1. 汚れが酷いところにトイレットペーパーを敷く
2. サンポールをトイレットペーパーにかけて、染み渡らせる
3. 5分程度待つ
4. トイレブラシで拭き取る。水で流す。
5. 4で拭き取り切れないと思うので、何回か繰り返す

そこの汚れは、水を抜いてサンポールをドバドバ。
あるいは水入っていても、サンポールドバドバでなんとかなる?

ゴミ掃除

1. 1年間使っていなかったものはときめかないと捨てる
   電子部品、基板は燃えないゴミ
   DVD/CDは燃えるゴミみ
   自作PCは中の部品は燃えないゴミ。ケースは粗大ゴミ(自治体によっては回収していない?) メーカPCはリサイクルマークついていると思うので、メーカに電話して回収してもらう

あとがき

というわけで、一気に掃除しました。家にあった不要品は段ボール一つくらい捨てた気がします。

全体的に荷物が減っていて、入居した時よりも綺麗になった気がします笑

zlib/lz4/zstdの圧縮率、圧縮展開速度の簡易比較

先日、lz4がデータ転送に有効ということを知ったので、 lz4/zlibの圧縮率、圧縮展開速度の比較について調べることにしました。 さらに、2015年にFacebookから出たという新鋭のzstdもついでに調べることにしました。

今回は簡易調査なので、Pythonの圧縮ライブラリを使用して、 データセットはSqueeze Chart(Text/TEST_BIBLE/eng.txt)のみを使用することにしました。 スクリプト類は以下に配置しました。

GitHub - moamoai/TestComp]

• ライブラリインストール
  Pythonの標準ライブラリにlz4とzstdはないようなので、まずはインストールです。

pip3 install lz4
pip3 install zstd

• データ作成
  • Squeeze Chart • Lossless Data Compression Benchmarks からExcelをDownloadします。
  • Textシート内からデータのURLをクリックしデータ入手します。解答して中にあるeng.txtをデータとして使用します。
  • Pythonスクリプトで↑のデータをテストしたいサイズ毎にファイル書きします。

python3 mk_data_from_file.py

• 圧縮率/圧縮/展開速度の測定
  • 各圧縮ライブラリで圧縮/展開します。この時間をtimeライブラリで測定します。
  • 圧縮後のデータサイズを圧縮前のデータサイズで割って、圧縮率を算出します。

python3 comp_data.py

圧縮率、圧縮展開速度の結果表

zlibを基準として、以下結果になりました。 lz4は圧縮率がzlibに比べて低いですが、最も高速ということがわかりました。 zstdは圧縮率はzlibより少し低いくらいですが、圧縮展開ともに2倍以上高速になることがわかりました。

Lib	Comp ration	Comp speed	Decomp speed
zlib	1..00	1..00	1..00
lz4	1.622272738	16.77	4.26
zstd	1.104684112	12.28	2.22

あとがき

というわけで、一つのデータだけなので、不正確な面は多数あるでしょうが、 それっぽい結果を出すことができました。

ただ、zstdの公式サイトをみると、decomp性能が10倍以上zlibよりも高速なようでした。 測定条件、測定環境次第でそこまでのポテンシャルを秘めているようです。

Zstandard - Real-time data compression algorithm

また、lzbench?という圧縮ソフトの比較サイトがあることがわかりました。 lzbenchのデータセットは「http://sun.aei.polsl.pl/~sdeor/index.php?page=silesia」にあるものを使用しているようでした。

GitHub - inikep/lzbench: lzbench is an in-memory benchmark of open-source LZ77/LZSS/LZMA compressors

おまけ詳細の結果

神戸牛モモステーキを食べました!!

先日、とあるところから肉を入手しました。

どん!!神戸牛のモモ、霜降り肉です!! 霜がいい感じで入ってますね!! さっそく食べることにしました。

まず、塩胡椒をよく降ります。 降りすぎなくらいふったほうが美味しいと思います。

そして、煙が出るまでよく熱したフライパンもとい厚手の鉄鍋(スキレット) に乗せて、強火のまま焼きます。 じゅーと音がします、そして肉を水平にみて、半面焼けたことを確認してひっくり返します。 そしてまたジュート焼きます。

側面の色が変わったら上げます。

焼いた肉を一口。うまい。
じゅーしーでとろける霜降り肉や。
こんなうまい肉は何年ぶりだ、
という気持ちになりました。

で、気付いたのですが、焼いた肉を撮ろうとしていことを忘れてました笑
気づいたら熱々で食べてしまったわけです。

あとがき

というわけで、美味しい神戸牛にありつくことができました!!

ある肉親の結婚式に参加しなかったんですが、お祝い金だけは払ったので、 そのお返し?にカタログギフトをもらって、その中の神戸牛を選んだっていうわけです。

ついでに記載すると以下は気になったりしました。

• 肉二枚入ってましたが形が揃っていなかったこと
• 1枚200gあるかも調べればよかったです
• 油が多いから?か薄いからかいつもより火の通りが早かったです。レアのつもりがミディアム以上にしてしまいました。

圧縮データ転送は奥が深いと感じた話

先日、軽い気持ちで圧縮データ転送のことが気になり、Zlib圧縮を調べました。

転送帯域を増すためにzlib圧縮を学んでみました。 - moamoa diary

↑でもういいかなと思っていたのですが、ふとどんな研究があるのか調べてみたところ、 以下を見つけました。 私の方で重要と思った箇所を以下に記載します。

• 圧縮技術を用いた効率的なデータ通信方法の検討
  https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=110904&item_no=1&page_id=13&block_id=8
  • zlib/xzほうが圧縮率が10%以上高いが、圧縮速度が100Mbpsしか出ないために、 lz4という圧縮率が低いが圧縮速度が高いものに転送速度で全く勝てない
  • ベンチマークデータは sqeezenetのものを使用
    Squeeze Chart • Lossless Data Compression Benchmarks --> ExcelをDownloadし、シート内からデータのURLを選択しデータ入手可能でした(Text(Bible)のみ確認。リンク切れもあるかもです)

あとがき

というわけで、先行研究調べたところ、gzipは処理が重く、圧縮データ転送には使い辛いことがわかってきました。 そんな中、圧縮、展開速度が高速なlz4/lz0という圧縮方式があることがわかりました。 正直なところ、これらのアルゴリズムについて差分がわからない面あるため、 次回はアルゴリズム毎の圧縮率と圧縮、展開速度の違いを評価してみることにします。

LZ4 - Wikipedia

GitHub - lz4/lz4: Extremely Fast Compression algorithm

不要な評価基板を捨てた話

最近、引越しのためにいろいろものを処分しています。 本も50冊程度はブックオフで売りました。1200円くらいにしたかなりませんでした笑 壊れた電化製品(ポット、ヘッドホン)も捨てました。

捨てて部屋の中を見渡しました。 物がいっぱいで、やはりいつものゴミ屋敷です。 というわけで、ここ何年も使っていないものを捨てることにしました。

そして、今回は評価基板にも手を出すことにしました。 捨てたのを、防備のために記載していきます。

• RX210評価基板/USB-シリアル基板

  • RX210を触るときがあったので、買ってみました。
  • あんまり触ってなかったですが、たくさんのI/Oを備えていることに驚いた記憶があります。
  • 最近はまったくさわらなくなりました。

• De0基板

  • Cycloneを使うことになった際に購入しました。
  • Cycloneには本当にお世話になったので、この基板は2,3年間くらい結構使った基板です。
  • 捨てると思うと少し悲しい気持ちになりました。

あとがき

昔は何回も使ってたのに、ここ数年感使ってなかった評価基板を捨てました。 なんともいえない悲しさに襲われるのはなぜなのでしょうか?