2024年2月19日月曜日

M2Pro mac mini お掃除

M2Pro mac mini お掃除

購入 から半年以上経過したのでお掃除しました

道具

  • トルクドライバー
  • プラスチックヘラ

ほこりはエアダスターで飛ばすか拭き取るか掃除機を使いましょう

底盤を開ける

ヘラを入れて一周するだけです

更にアルミの底盤を外す

ネジが六ヶ所あります
写真では掃除後ですがここだけでもかなり汚かったです

アルミの底盤を外すときの注意

Wifi モジュールのケーブルが繋がっているのでヘラとトルクネジを使って外しましょう
いきなり底盤を外そうとするとケーブルが切れる可能性があるので注意してください

アルミ盤の裏

こっちも汚れているのでお掃除しましょう

底盤開けた後

汚いです

ファンを外す

かなり汚れています
トルクドライバーで4箇所のネジを外します

ファンを外すときの注意

ファンの動力のケーブルが繋がっているのでヘラを使って外しましょう
引っ掛けて上にパキっと外す感じです
iPhone のコネクタっぽい感じです

エアダスターで掃除

もっと解体できますがエアダスターがあればここまででも十分かなと思います
エアダスターで万全なく掃除しましょう
ほこりが舞うので掃除機で吸うなり換気のいい場所でやるなりしてください

ファンは解体できなかった

ファンにもプラスネジがありこれを外せば蓋を外せるかなと思ったのですが固くて外せませんでした
これもエアダスターを吹きかけて掃除しましょう
かなりほこりが出てくるので注意してください

あとは戻すだけ

各種掃除したらファン -> アルミ -> 底盤で戻します
各種コネクタの取り忘れに注意しましょう

最後に

毎日 CPU フル回転だと半年ごとくらいにこれくらいの掃除はしないと大変なことになりそうな気がします

2024年2月15日木曜日

iOS 版スイカゲームプレイメモ

iOS 版スイカゲームプレイメモ

おもしろい

料金

  • 240円

最高点

  • 3117点

プレイできた端末

  • iPhoneXR (iOS 17.2.1)
  • iPhone6 (iOS 12.5.7)
  • iPad min 2 (iOS 12.5.7)

という感じでまだまだ古い端末でも全然プレイできました
これがスイカゲームの一番良いところかもしれない

ただなぜか iPad mini 2 だけゲーム終了時に確実にクラッシュするという現象が発生したのが残念な点

コツ

  • とにかくゴミを出さない
  • 大きいのは下
  • 段差を使った時間差落下を使う (あとに落としたフルーツが先に落下する技術?
  • 連鎖も少し考えるといいかも
  • あとはとにかくやるだけ楽しいから全然飽きない

よかった点

  • iOS12 のサポートがある
  • 一応オフライン状態でもできる
  • 子供も楽しめる
  • クセになる

最後に

スイカを 2 つ作るのはマジで無理ゲー

2024年2月4日日曜日

最近の LLM 界隈について感じたこと

最近の LLM 界隈について感じたこと

Stable diffusion などの画像生成系については触れてないです
個人的な意見です

LLM

  • すべての機械学習の中心に LLM がいる

Fine Tuning と LLM

  • 今は1から LLM を作る時代ではない
  • GPT2 なりを Fine Tuning して独自の LLM を構築するのが主流 (というかクソ簡単だから
  • ニューラルネットワーク、深層学習、keras、tensorflow、torch などを学ばなくても自作の LLM が作れる
  • それにより HuggingFace や GPTs などに大量に独自 LLM が発生している
  • そもそもベースとなる LLM を変えるだけでもいろいろと精度は変わりそう

Transformer

  • 公開されているさまざまな LLM をローカルで簡単に動かすことができるツール
  • これができたことにより Fine Tuning がより簡単にできるようになると理解
  • 簡単 LLM 作成時代に突入するきっかけになった基礎技術

LangChain

  • LLM に質問するだけだったものに質問の仕方を工夫することで Fine Turning しないでも独自の知識を持ったかのように LLM に回答されることができるようになるツール
  • 例えばローカルで文章の類似度検索した結果を元に LLM にコンテキスト付きの質問をすることができる (Retrieval Chain と呼ばれる手法
  • Retrieval Chain に限って言えば頑張るべきは類似度検索の精度/再現率になるので FAISS や ChromaDB のチューニング勝負になりそう
  • FAISS や ChromaDB を使いこなす必要があるということ
  • Fine Tuning とどっちがいい精度になるのかは不明
  • そもそもベースとなる LLM を変えるだけでもいろいろと精度は変わりそう (Fine Tuning 同様
  • Agent はあくまでも LLM を環境としてフィードバックループを繰り返す技術 (っぽい
  • これが LLM + 特定の環境 (ゲームなど) にもフィードバックできるようになると便利そう (もうあるかも、参考

Classical Machine Learning

  • すべて LLM で解決できるのかもしれない
  • 二値判定、多値判定、クラスタリング、分類器などは LLM に質問するだけで処理してくれる

強化学習

  • LLM と組み合わせて使うようになるのかもしれない (上記強化学習同様
  • サンプル効率問題、次の行動の判断を LLM に任せる場合に何回尋ねるべきか、その場合のラグはどうなるのか (一応解決策があるらしいが
  • 環境(主にゲーム)がすぐにフィードバックして画面で確認できるので楽しさはある
  • プログラミングの導入でマイクラを使うように機械学習の導入でカートポールを使うのはどうだろうか

検索との使い分け

  • 結局どっちを信じるかではある
  • どちらも間違っている想定で最終的には自分で検証するのが一番
  • どちらも問題を解決するためのアプローチでしかないと思うが LLM は Agent 化して解決までやってくれる可能性はある

何かあったら追記するかも

2024年1月19日金曜日

居住証明書を発行する方法

居住証明書を発行する方法

Adsense で必要になるので

申請書の作成

https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/osirase/data/pdf/kyojyusya_shoumei_02_input.pdf

これを使って作成します
pdf ですが入力できるので入力したら保存して適当にプリントアウトします
1枚の居住証明書を取得するのに申請書はなぜか2枚必要なので同じものを2枚プリントしましょう

日本語表記と英語表記が必要な箇所があるので注意しましょう
記載方法は適当にググればできるので割愛します

Chrome で入力するとプリント時にうまく出力されないことがあったので Firefox で入力するのをおすすめします

とにかく同じ申請書を2枚用意しましょう

Adsense の場合アメリカ用ではなくシンガポール用が必要っぽい

アメリカ用に取得して Adsense のフォームから何度も居住証明書を提出したのですが絶対「要ご対応: AdSense お支払いアカウントをご確認ください」という連絡が来ました

詳細

いろいろ調べるとこちらのサイトにたどり着きました
どうもシンガポール用の居住証明書が必要ということが判明したのでシンガポール用にも居住証明書を申請したほうが良いかなと思います

その辺り何が間違っているのかを教えてくれないのがかなり不親切なところです

管轄の税務署に行く

住んでる地域によって税務署が変わるので注意しましょう
ここで郵便番号を入れるとわかります

提出する

作成した申請書2枚と身分証明書 (マイナンバーカード or 免許証) が必要になります
あとは窓口で提出するだけです

住民票の写しが必要かも

なぜか2回目の申請では住民票の写し or 源泉徴収のコピーが必要だと言われたのでコンビニでマイナンバーカードを使って住民票の写しを発行して申請しました

ちなみにコンビニで住民票の写しを発行した場合は 200 円必要です

すぐにはもらえない

だいたい一週間くらいかかるようです
完成すると申請書に記載の電話番号に電話が来るようなので待ちます
あとは電話がきたら受け取りにいくだけです

料金

  • 証明書の発行 -> たぶん無料
  • 申請書のプリント代 -> 20円 x 2 (自宅のプリンタなら無料、20円はネットプリント代
  • 交通費 -> 税務署行くまでにかかる料金
  • 住民票の写し -> 200円

Adsense に提出

発行された証明書を適当に電子化してアップロードすれば OK です
いつからかこんな面倒な感じになったようです

その他

  • 申請書は郵送でも受け付けてくれます
  • 居住証明書をアップロードしていない場合に Adsense は「AdSense お支払いアカウントをご確認ください」というエラーが出るようですがこのエラーが発生してる状態でもなぜか報酬が振り込まれました (もしかすると居住証明書は不要なのかも

2024年1月8日月曜日

自分の体調が悪いときの症状と治し方

自分の体調が悪いときの症状と治し方

体調が悪くなったときに何をすれば治るのか、薬は何を飲めばいいのかわからなくなったとき用のメモ

自分の風邪の症状

基本的には毎回ノドからくる
以下の流れが主

  1. ノドと発熱
  2. ノドが治まるとタンがくる
  3. タンのときに少し咳が出ることがあるがあまりない
  4. タンはノドの痛みと比べてしばらく続くイメージがある

上記以外の症状の場合

  • 節々の痛み
  • 味覚、嗅覚障害
  • 39度以上の発熱のみ

など普段の症状とは異なる症状が出ている場合はインフルエンザやコロナなど胃腸炎などに感染していることがある

よく飲む薬

症状に合わせて以下を飲めば大丈夫
一日の最大処方量を超えないようにする

発熱

  • カロナール 1回/400mg (重めの熱
  • ロキソプロフェン 1回/60mg (カロナールがない場合
  • トーワ顆粒 1回/1袋 (軽めの熱
  • パブロンゴールド 1回/3錠 (トーワがない場合

たん

  • カルボシステイン 1回/500mg

ノド

  • トラネキサム酸 1回/500mg
  • ペラックT錠 1回/2錠 (トラネキサム酸がない場合
  • 銀翹散 1回/1包
    • 最近見つけた
    • ノドの痛みでは最強かもしれない
    • 病院では処方してくれない漢方なので薬局などで購入する
  • 緑茶カテキン 常に
    • 水ではなく緑茶を飲み、うがいも緑茶にする
    • カテキン入りじゃないとダメ

せき

  • コデインリン酸塩 1回/20mg

蕁麻疹

  • ビラノア 1回/1錠 (寝る前
    • 抗ヒスタミン剤なので花粉症っぽいときにも併用可能
    • 花粉症だけであればアレジオンでも OK

飲み方

  • 1日3回の場合は8時間おきが一番いい気がする
  • 2時 -> 10時 -> 18時
  • 夜中はバナナ一本などと組み合わせる (のがいいのだろうか)
  • 朝昼晩と食事のあとに飲みのが一番いいのかもしれないが