タイトルの通り、
windowsを7→10にアップデートしてからというもの、
スリープしてもすぐ勝手に解除され起動するようになってしまって、
それだけで10に対してかなりの憎悪の念を抱くことになっていたのですが。。
かといってなんか原因が色々あるらしく、
検索してもなかなかパッとは解決しなくて後回しにしてたんですが、
ちょっと本腰を入れて調べてみました。
Windowsでスリープ・休止状態・スタンバイなどの状態が勝手に解除されてしまう現象の回避方法
ここの記事がまとまっててわかりやすかったです。感謝。
で、うちの場合何が原因だったかというと、『マウス』でした。
アップデート前から使ってるやつだし、
スリープ後1ミリも動かしてないはずなのに、なんでやねん!!
と言いたくなるんですが、相性の問題とかあるのかも…。
マウスのプロパティの[電源の管理]タブから
[コンピューターのスタンバイ状態を解除できるようにする]
のチェックを外すことでようやく解決しましたヽ(*´∀`)ノ
2016/12/27
2016/12/24
ベイマックス
アクションシーンは迫力あって流石ディズニー!
最後はちょっと唐突な感じしたけどカットされたとこがあるのかな?
あの終盤の別れのシーンは逆噴射すれば反動で皆帰れたのでは?
とか考えるのはヤボなんでしょうね!!
2016/12/15
オレ流絵の練習法
自分のいつも練習してる方法を紹介してみます!
Posemaniacsの30秒ドローイングというものをご存知でしょうか。
30秒ドローイング
次々切り替わるヒトの絵の輪郭をなぞることで、
ヒトの形やポーズをとらえる練習になります。
これは結構知られてる練習方法だと思うんですが、
マネキンをひたすらなぞるのもテンションが上がらない!
…ということで、ここからがオレ流の方法なんですが
30秒~1分くらいで絵が切り替わる作業用BGMの動画を、
ニコニコ動画やYoutubeなどで探して、それで同じことをやるのです。
自分の場合はこれです!
で、こんな感じになります!
これだけ描いても15分程度なのでそんなに時間もとりません。
もちろん慣れないうちは時間が足りないと思うので、
ちょっとタンマ!ってときはシークバーを止めても戻してもいいと思います。
…ってなわけで、動画を見つけるところが実は一番難しいかもしれないんですが、
上のラブライブのやつはまさにぴったりなので、
試しに一度やってみてはいかがでしょうか!
2016/12/14
MLP1
Machine Learning Programming。
Pythonの機械学習の本を買ってみました。
一日1章くらいのペースで読めるといいな。
以下は(主に自分用の)メモ。
■三種類の機械学習
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
■教師あり学習
・トレーニングデータ
・クラスラベル
・分類
離散値(クラスラベル)を予測する
二値分類 - メールのスパム判定
多クラス分類 - 手書き文字認識
・回帰
連続値を予測する。回帰分析とも呼ばれる
予測変数 応答変数 説明変数 結果変数
■強化学習
・教師あり学習に分類
・環境とのやりとりに基づいて性能を改善するシステム (=エージェント)
・報酬 - 行動の出来具合を数値化したもの
例) チェスエンジン - 報酬はゲームの「勝ち」「負け」として定義
■教師なし学習
・クラスタリング
・次元削減
■機械学習システムを構築するためのロードマップ
・前処理
データ整形
トレーニングデータセット
テストデータセット
・学習
トレーニングセットに適合する予測モデルの選択
複数のアルゴリズムを比較するが、その指標をまず決定 => 正解率(正しく分類されてるインスタンスの割合)など
モデルの汎化性能(未知のデータにも対応できる能力)の推定 => 交差検証
ハイパーパラメータ(機械学習のアルゴリズムのパラメータのうち、学習前に値を決定しなければならないもの)最適化
・評価
モデルの評価
テストデータセットに適用し、汎化誤差(学習時に使用しなかったデータに対する予測値と正解の差)を評価
・予測
モデルの性能に納得がいけば、そのモデルを適用することで未知のデータの予測
Pythonの機械学習の本を買ってみました。
一日1章くらいのペースで読めるといいな。
Sebastian Raschka
インプレス (2016-06-30)
売り上げランキング: 6,539
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以下は(主に自分用の)メモ。
■三種類の機械学習
・教師あり学習
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・強化学習
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・トレーニングデータ
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二値分類 - メールのスパム判定
多クラス分類 - 手書き文字認識
・回帰
連続値を予測する。回帰分析とも呼ばれる
予測変数 応答変数 説明変数 結果変数
■強化学習
・教師あり学習に分類
・環境とのやりとりに基づいて性能を改善するシステム (=エージェント)
・報酬 - 行動の出来具合を数値化したもの
例) チェスエンジン - 報酬はゲームの「勝ち」「負け」として定義
■教師なし学習
・クラスタリング
・次元削減
■機械学習システムを構築するためのロードマップ
・前処理
データ整形
トレーニングデータセット
テストデータセット
・学習
トレーニングセットに適合する予測モデルの選択
複数のアルゴリズムを比較するが、その指標をまず決定 => 正解率(正しく分類されてるインスタンスの割合)など
モデルの汎化性能(未知のデータにも対応できる能力)の推定 => 交差検証
ハイパーパラメータ(機械学習のアルゴリズムのパラメータのうち、学習前に値を決定しなければならないもの)最適化
・評価
モデルの評価
テストデータセットに適用し、汎化誤差(学習時に使用しなかったデータに対する予測値と正解の差)を評価
・予測
モデルの性能に納得がいけば、そのモデルを適用することで未知のデータの予測
2016/12/13
アイシャ
すごく重そうな杖をブオンブオン振り回すので、
きっと腕っぷしも強いです。
公式の登場人物紹介の時点でドロドロの昼ドラ展開が目に見えるんですが、
大丈夫なんですかね…:(;゙゚'ω゚'):
2016/12/11
えみつんBDイベント
昨日の話だけど、えみつん、こと新田恵海さんのBD(バースデイ)イベントに行ってきました!
こういうイベント自体行くのは2回目くらい。
ラブライブ!高坂穂乃果役の声優さんなんだけど、
穂乃果とシンクロするくらい、
まっすぐ夢に向かって頑張ってるところがいいな~と思うというか、
応援したくなるんですよね~
会場は映画館で、前のライブの上映が主な内容で、
いわゆるライブのライブビューイングってこんな感じかーって感じでした。
いやー前のライブで使ったペンライトも持っていきましたよ。
しかし周りに知り合いがいたら楽しいかもしれないけど、
やっぱ映像となるとライブと違って座ってじっくり見たいかな、、、
ただ周りの人たちも必要以上に騒ぐ人はいなくて、
大人な人が多いな~と。
その辺はすごくよかったです!めっちゃいい人が多そう。
そのあとライブで映像化されなかった
「世界ノ全部ガ敵ダトシテモ」
という曲を歌ってくれたんですけど、それが凄かった…。
声楽出身ということもあって、めっちゃ声が響くんです。
(失礼かもだけど)あの小さい体の中に、ここまで人を感動させるパワーを秘めている、
と思うと、なんか感動してしまいました。
今後も活躍してほしいなぁ~
…と思ったので、
最後ひとりひとりブロマイドを手渡ししてもらう時に、
ちょっとだけ会話できる機会があったんですけど、
「今後も歌い続けてください」
って声をかけさせてもらいました!
ちょっと上から目線だったかな…!?(;゚д゚)
2016/12/04
タオルケットをもう一度4
そういえばこのブログはイラスト練習したり、
フリゲを語ったりするブログでした。
ばりぃランド。
ばりぃランドのBGMが好きなので自分の中では4といえばばりぃランドです。
冒険しながら仲間を集めていくストーリーはかなりワクワクしますよね
ただ最後は…
こうちゃが好きだっただけにかなりエグられました。
言わんとしてることはわかるけど、そこまで責めなくても…!
あの時の「約束」が最後あんな形で守られてしまうのも皮肉。。
ポンの嫁が頭長いのも、皮肉。。
でも独特で謎な世界観(そこが良い)だけど、
スケールが大きくてさっき書いたように冒険感があるところがとてもよい作品でした!
2016/12/03
ブログランキング
知り合いが作っているブログランキングに登録してみました。
バナーを記事の最後に貼ろうとすると…。
警告が出る!
リンクがhttpsでないとBloggerでは警告が出るみたい。
一応「表示しない」を選んで公開しとけば表示されるっぽいけど。
https対応してくれないかなぁ…(笑
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