Liq’s blog

単身赴任中のしがないサラリーマンの日記

単身赴任日記3

  単身赴任生活が始まって約3か月。部屋の中は落ち着いて生活できるレベルになってきた。家電、家具で足らないものはない状況。ゴミ箱は寝室に1つしかないが、見た目気にしなければ写真の通り段ボールで十分。

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  台所も不便なところはない。食器もこの程度で十分回る。

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  リビングに入るとすぐ寝室が見えるのでパーティションを設置。1つは両面鏡にした。これで完璧な目隠しになっている。

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  パーティションの裏側には、ちょっとしたハンガーラックを配置。服、鞄、買い物袋などの一時置き用に使っているがなかなか便利。

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Passport 0

  はてな表記 というものがあるらしい。
  設定 - 基本設定 ー 編集モード において、「はてな記法モード 」を選択すればよい。ただし、「見たまま」で書かれた記事を編集する場合は、この「はてな記法モード 」にはならないようだ。選べるようにしてもらわないと。。

>|ruby|
class Foo
  def bar'baz' # return baz
  end
end
||<

Unix Alias

  Linux を使うようになってきた。ローカル環境で設定している alias コマンドを以下にまとめる。今後どこに環境を移そうがこれをベースに修正していければ。

###General
alias a 'alias'
alias am 'alias | more'
alias ccc 'echo Compile start ; cc -O \!*.c -o \!* -lm -lX11 && echo Compile end'
alias cd 'cd \!*; echo $cwd'
alias cl 'clear'
alias dir 'ls -laF'
alias dirm 'dir | less'
alias f 'finger'
alias fs 'finger XXXXXXXX'
alias h 'history'
alias ki2 'kinput2 &'
alias lo 'exit'
alias lsa 'ls -aF'
alias more 'less'
alias psa 'ps -aux'
alias psm 'ps -aux | less'
alias rm 'rm -i'
alias rmb 'rm *~'
alias rmbx 'rm .*~'
alias rmv 'rm -f .save*'
alias rmail '\xemacs -nw -f mh-rmail'
alias smail '\xemacs -nw -f mh-smail'
alias sc 'source .cshrc'
alias sjis 'nkf -bs \!* > \!*.sjis && rm \!*'
alias seus 'nkf -be \!* > \!*.seus && rm \!*'
alias uums 'uum -s -S'
alias yoko 'more /usr/local/squid/logs/access.log'

###Editor
alias emacs '\emacs -nw'
alias mule '\mule -nw'
alias xemacs '\xemacs -nw'
alias ed 'xemacs'

###Terminal
alias kt1 'kterm -km euc -n black -bg black -fg white &'
alias kt2 'kterm -km euc -n Oldlace -bg Oldlace -fg NavyBlue &'
alias kt3 'kterm -km euc -n AliceBlue -bg AliceBlue -fg NavyBlue &'
alias kt4 'kterm -km euc -n maroon -bg maroon -fg white &'
alias kt5 'kterm -km euc -n seashell2 -bg seashell2 &'
alias kt6 'kterm -km euc -n AntiqueWhite2 -bg AntiqueWhite2 &'

###Graphic
alias xs 'xsetroot -solid'
alias xb 'xsetroot -bitmap ~/img/\!*'
alias xbi 'xsetroot -bitmap /usr/X11R6/include/X11/bitmaps/\!*'
alias xvq 'xv -quit -root \!*'

晩御飯シリーズ

  一人暮らしで困ることの一つに"食事"がある。夕飯はほぼ毎日、弁当+α の状態。贅沢はしていないつもりだが、晩酌は欠かせない。。

栄養のバランスには気をつけているつもりだが。

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カレーはレトルト

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典型的な弁当

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あっさりしたご飯にしたいと思ったら寿司にするときも。

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Anaconda設定とデータ集め

  Anaconda Navigator に新しい環境を追加した。
・tensorflow
   GPU機能を使わない tensorflow をインストール
・tensorflow-GPU
   GPU機能付きのtensorflow をインストール

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  続いて、公開されている以下のデータを収集。

1) 101料理データ
   https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/food-101/

2) 犬猫データ
   https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data/ (kaggleサイトでユーザ登録が必要)

3) 102花データ
   http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/bicos/

  1)、2) は種類ごとにフォルダ分けが簡単にできたが、3)は少々やっかいだった。カテゴリ名(花の名前)と枚数の情報は以下にあるが、実際の画像ファイルは、1フォルダの中に全カテゴリを通じて images_0XXXX.jpg の連番で配置されている状態。ファイル名とカテゴリ名の関係が分からず、フォルダ分けが無理っぽい。色々調べると、ダウンロードした一式の中にあるMATLABファイル imagelabels.mat にラベル情報が入っているらしい。 

  http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/categories.html

  また、ラベル情報と花の名前の関係・順番は、以下と推測した。

  https://github.com/Arsey/keras-transfer-learning-for-oxford102/blob/master/class_labels.py

targets=[
    'pink_primrose', // ラベル番号 0
    'hard-leaved_pocket_orchid', // ラベル番号 1
    'canterbury_bells', // ラベル番号 2
    'sweet_pea', // ラベル番号 3
    'english_marigold', // ラベル番号 4
...
} ;

  imagelabels.mat を以下のような csvファイルに変換し、それと上の構造体をもとにフォルダ分けを実施。一寸面倒くさかった。

0,image_00001.jpg,77 // 77がラベル番号
1,image_00002.jpg,77 // 77がラベル番号
2,image_00003.jpg,77 // 77がラベル番号
...
500,image_00501.jpg,88 // 88がラベル番号
...

  これで、3つのデータベースについてフォルダ分けが完了。それぞれ以下のように配置した。詳細は、実際の学習、検証する際に記述する。 

1) 101料理データ
¥20190201_foods
   ¥train
   ¥valid
2) 犬猫データ
¥20190201_dogcat
   ¥train
   ¥valid
3) 102花データ
¥20190201_flowers
   ¥train
   ¥valid


※参考サイト(感謝いたします)
https://blog.hayashikun.com/entry/2018/05/12/131711