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はてなキーワード: 画像処理とは
自作PCスレのコピペをこう改変してくるか～なるほどなるほど～
電源・・・ここがダメになると他のパーツもダメになる、ここは妥協出来ない
ケース・・・一番長く使う。ここから決めるぐらいの大事なパーツ
キーボード、マウス・・・直接触れる部分、ここに金をかけると幸せになれる
モニタ・・・これがダメだとどんなPC組んでもダメ。いいものを買え
CPU・・・最近のCPUは低価格帯でも十分に高性能、安いものでよい
メモリ・・・近年の急速な値崩れでかなり安く手に入る、あまり予算を割く必要はない
マザボ・・・何に乗せるかより、何を乗せるかの方が大事。板は適当でOK
HDD・・・必要に応じて後から買い足すのが常道、最初は最低限で安く済ませる
グラボ・・・必要ない人にとってはもっとも必要ない部分。なくてもいい
ケース・・・つまるところただの箱。見た目にこだわらないのであれば一番安物でも大丈夫
キーボード、マウス・・・完全に消耗品と考え、最安値のものを使い捨てにしよう
モニタ・・・CUIでPCを使うならモニタに拘る必要は薄い。安いもので済まそう
CPU・・・ここだけ高性能でも無意味。ミドルクラスを攻めよう
マザボ・・・将来的な拡張なども視野に。最も売れているやつがいい
HDD・・・容量と信頼性に関係は薄い。ボリュームゾーンの製品で
グラボ・・・あると画像処理に余裕が持てる。性能と価格のバランスを
電源・・・必要な容量を満たしているかが大切。常識的な値段で用意しよう
ケース・・・大きすぎても小さすぎても問題あり。一般的な値段、大きさのものを
ビッグデータ解析で統計が判る奴がほしい、AIに詳しい機械学習を使える奴が欲しい。
産業界とは言わなくても、一部の経営者が言うセリフっていつも同じだ。
一瞬でブームに乗って金を集めて仕事にしてしまえば、ブームが終わるまで稼げる。
だから、絶対にそういう経営者の言うことを聞いて、将来を決めてはいけない。
いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材 - shi3zの長文日記
人材が足りないとは言うが、じゃあ具体的にどの程度足りないのか（つまり需要の絶対数だ）は言わない
例えば、大雑把に大学生は５０万人程度卒業する。就職希望者は３８万人で、内定者数が３５万人。
３万人の内定が無い学生が、全員AI（ディープラーニング）を学んだとして、活躍の場はあるか。
無い。
例えば、100社が同程度採用しているとしよう。3000人～5000人だ。
専門的な研究は難しいが、そこまでは必要ないと言う。学ぶのは簡単だと。
逆に言えば、簡単な学習すら現在雇っているエンジニアにさせる気は無いという意味だ。
ここが一番のポイントになる。
つまり、一部の経営者がほしいのは、オペレーターだ。ピペットドクター（ピペット土方）と同じ。
ある道具を上手に使える期間工が欲しいのであって、道具そのものの研究者は要らない。
そして、必要であっても雇っている労働者を習熟させる手間は惜しむ。
それが今後ずっと使えるか解らないから自分達で学習するのはもったいない。
だれでも学べる技術すら自分達の労働者には学習させない。そのコストをかけない。
つまり、新入社員に新しい技術を、アイデアと手数で一斉に形にする。
モノになるのは1つか2つあれば良い。モノにならなければ、切れば良い。
ダメだと思えば撤退する、損害が広がる前に見切ったほうが経営者としては有能だ。
当然その技術を扱う社員は、技術を持たない社員と同じに見える。
例えば、誤差逆伝播法について理解していて欲しいという言い方はしない。
Caffe、Pylearn2、Chainerいずれかのフレームワークが扱えて欲しい、と言う。
ツールが使えて欲しいのだ。CUDAのコーディングが出来る必要もないが、チューニングはして欲しい。
そうすると、ツールが廃れた時、そのツールが使える価値はゼロになる。
技術者の長年の課題ではある（技術の陳腐化は避けがたい）が、それだけを学ぶのは危険すぎる。
基礎を理解していればツールの習熟は早い。ツールだけしか使えなければ乗り換えは困難だ。
使えないより、使えるやつをオレは採る、と。
それはそうだろう。モノにならなきゃ切って当然と思ってるんだから。
興味があったりやってみたいならやれば良い。ただし、基礎を疎かにしてはいけない。
現在のディープラーニングによる画像処理は、言ってみれば特徴量抽出とマッチングだ。
原画像を変換しては特徴量を出し、組み合わせて覚えておいて、正解を探す。
正解を覚えさせる（結果の誤差をなくす）部分に1つアイデアが入ったことで一気に実用化が進んだし、できるとわかってからは研究も盛んにはなった。
機械学習をやってみようと思った時の入り口として、フレームワークは手軽だし良い時代だ。
それがなくなった時にどうするか、だ。
一眼レフはミラーレスに取って代わられる。これは間違いない未来だろう。自分の見立てでは5年後には入門機が、10年後にはプロ機が完全にミラーレスに置き換わり、一眼レフはフィルムカメラのように趣味性とニッチのためのカメラになる。
そこで問題は現在一眼レフで寡占状態を敷いているニコン・キャノンはこのパラダイムシフトに生き残れるかだ。
両メーカーとも一応ミラーレスは出しているが明らかに手を抜いており、先発メーカーに対するアドバンテージはブランド価値くらいなものである。このままの状況であれば、オリンパスのOM-Dシリーズ、富士フィルムのX-Tシリーズ、ソニーのαシリーズに一眼レフのパイを侵食される一方だろう。
ミラーレスの性能が向上すれば一眼レフのメリットは失われる。ただ大きさとコストがデメリットとして残るだけだ。
ところで、幸いにして一眼レフからミラーレスへ移行するための技術アセットは揃いつつある。
一眼レフユーザーを満足させられる高精細な電子ファインダー。非コントラストAF対応レンズでもAFを可能にする像面位相差センサー技術。増大する画像処理に耐え得るプロセッサとバッテリー。
思うにニコンやキャノンが今にでもOM-DやX-T1、α7のようなプロやハイアマチュア向けの本気のミラーレスを作れば、風景や静物撮ってる連中は雪崩を打ってミラーレスに移行するのではないか。
もちろん既存レンズの相互運用性を確保した上でだ。オリンパスは2009年(かな？)にマイクロフォーサーズを打ち出してから2013年にOM-D E-M1を出すまで旧レンズシステムとの相互運用性を確保できず、プロやハイアマチュアユーザーの離反を招いた。それは技術的な問題だったが、今はそうではない。
相互運用性を確保して既存ユーザーを確保すれば、エントリーユーザーはキットレンズさえあれば良く、スムーズな移行が望める。
では問題は早いか遅いかだ。今の寡占状態をギリギリまで維持するというのも一つの選択だろうが、既にオリンパス・パナソニックのマイクロフォーサーズはプロの使用に耐え得るレンズシステムを構築しつつある。富士フィルムは玄人好みのレンズラインナップでマニア層にウケがいい。ソニー…は興味が無いのであまりよく知らない。
ともかく本格的な参入が遅れれば遅れるほど中長期的には不利に働くだろう。
ユーザー利益を考えれば、大メーカーがミラーレスという需要を無視するのは不作為の罪だと言えるのではないか。これから主流を迎えるシステムに大して意図的にそっぽを向いている、と私には見えるのだが。
なんか少しダイナミックレンジに対しての理解が変なようなきもするけど
センサのダイナミックレンジ性能を調べるときD3.5とかそういったカタログスペックを比較する事もあるけど
撮影時においてそれはどれだけ過酷な撮影に大してのマージンがあるか程度の差でしかないのでは？
日中シンクロの下りとかはダイナミックレンジうんうんというより
撮影保存されるときの画像ファイルの諧調を維持するためのテクニックに近くなります
どんなにダイナミックレンジが広いセンサつかっても最終的に広い諧調の大部分を捨ててこのRGB各256諧調の範囲に納めて保存されます
どの諧調を捨てて保存するかはカメラ内の画像処理ソフトに依存されます
たとえダイナミックレンジ狭いカメラでも処理ソフトが優れていればセンサ性能を活かしきって諧調豊に保存されます
広いダイナミックレンジの捨てられる部分を考慮して撮影するってのもテクニックだけど
もし可能なら 今時のカメラ安いコンデジでもRAW保存に対応してるカメラも多くなってます
jpeg保存でなくRAW保存して現像ソフト利用してみるとより写真のダイナミックレンジが理解できるのではないかな
RAW現像ってのはカメラ内部で自動行われている、諧調をすててjpegに保存する作業を、カメラの外で自分の作画意図通りに諧調を整えて保存するという処理
RAWの場合 センサが感じた光をすべて諧調を捨てることなく保存してくれます
それを現像ソフトで自分の欲しいキーとなる諧調を選んで捨てる範囲を選択してRGB256諧調に整えて保存すれば、黒潰れも白とびもない自分の欲しいローキーだろうがハイキーだろうが好きな画風で諧調豊かに保存可能です
現像処理をうまくやれば それこそ逆光でも 日中シンクロなしに 背景も奇麗に 人物も黒くならずきちんと整えて保存することも可能になります
このあたりはラチチュード（ダイナミックレンジ）ですべてきまってしまうアナログ銀塩と、データをjpegに変換保存するときのデジタル処理のしかたにより諧調が大きく変わってしまうデジタルとの大きな違いです
センサーサイズの違いが無いといいたいのは、夜景の話しているからノイズのことだよね？
撮像素子・画像処理エンジンの進化は著しいから数年の違いが大きい。特に、2009年の裏面照射CMOSの登場は大きい。これ以前と以後のカメラで比べちゃだめ。
Pentax Q7は裏面照射CMOSを搭載しているから、低照度でのノイズが大幅に改善されている。
D50はAPS-Cサイズとはいえ、2005年発売のエントリーモデルのデジタル一眼レフカメラ。圧倒的に性能は不利。
Q7と同じ世代のカメラで比べれば、明らかにセンサーサイズの大きい方がノイズは少なく、ディティールもくっきりしているはず。
そのまま医療とか製薬応用とかできそうな分野ならつぶし効くかもしれないけど、そうじゃないと辛いんじゃないか…知らないので的外れかもしれないけど。
言えることは、統計（それに必要な線形代数と基礎解析および確率論の知識）とプログラミング（まぁRでいいと思うがプログラミング言語としては変なのでpythonあたりをやっとくと他に応用効きやすいかも）は潰し効くスキルなので是非やるべき。バイオは数学できない人多いらしいけど、やはり知的な仕事をする上で数学できないってのはかなり辛い。既にできるならすまそ。
ついでに機械学習（どこまでやるかは微妙だけど、バイオなら画像処理方面が効くのかもしれない。ディープラーニングとか流行ってるし）に手を出せるといいかもしれない。間違っても機械学習メインで研究する方向には行かないほうが良い（超レッドオーシャンなので）。
ストーリーが重要というのは、そもそもこんだけ世界が細分化してるんだから増田の研究に詳しい人はラボ内であってもそんなにいないはずだからだ。
どこに向かっていくつもりなのかが予め分からなければ聞く側はそれを推測しながら聞かなくてはならない。ゴールイメージが分かれば先人の経験からその設定自体に問題があることがわかるかもしれない。
コンサル屋の書いた本だけど良い本なのでおすすめ。http://www.amazon.co.jp/dp/4862760856/
と思ったのですが、
言われてみるとプログラミングスキルって定義するのが難しい時代になりましたね。
基本的なポインタ使って画像処理ができるとか、ASP.NETのフレームワークを自在に使えるとか
全然別のことですもんね。
ここでは単純にRedCoderになりたい、だけです。
そもそも才能がないと絶望的に難しい、とも聞いたこともあります。
目指してる人とか目指したことある人から何か聞ければ良いかなーぐらいで書きました。
何かしら穴があったんだろうけど涙目。
JavaもAdobeも最新版にするように気を付けてたんだけどな…
どうしよう、面倒だけどパスワードも全部変えた方が良いのかな。
ウェブ系，人工知能系，ソーシャルメディア系の国際会議〆切メモ．
抑圧とは感情を意識外に追い出して押し込めることで誰でもやってるごく自然な行為であり「自我を守るため」という文言で正当化されうるものだが、
その延長なのかどうなのか知らないけど無意識の存在すら抑圧する風潮があるよね。これは百害あって一利なしだから正直やめてほしいんだ。
なるほど無意識の話は何とでも言えるからオカルトや怪しい商法と結びつきやすい。だから無意識の話を持ち出した途端に地獄の業火のごとく怒り狂うのも分からないでもない。
人間簡単にレッテルを貼ってしまうからね。ところで業火と劫火と号火の違い分かる？だけど無意識はれっきとして存在するものであって、君達も意識しなくても自転車に乗れたり心臓が動いたりする。
心臓や自転車のような物理的なものでもそうなんだから、「無意識の思考・感情・イメージ・認識」といった心理的なものだって当然存在するのは分かるよね。
いや当たり前のことだと思うんだけどここから確認しないと存在を認めたくないがあまりに理解すら出来ない人がいるらしいんだ。
例えば、意識的論理的な思考に凝り固まっている人を一蹴するのには「人の顔を見ればその人だと分かるのは何故？」と問うことだ。
昔「人の思考は全て論理的である、一見非論理的に見えても深い理由があってその人なりの論理で考えてるだけなんだ」と主張する人がいた。
そこで僕はこうつけ加えた。「なるほど機械論だね。論理的と言っても意識的論理だけじゃなく無意識的論理も認める立場なわけだ」と。
しかし意識的論理の立場では人の顔の識別が一瞬で行えることをどう説明するんだろう？甚だ困難に思える。
かつての同僚はこう言った。「パターン覚えてるだけっしょ。顔データから検索するだけだから一瞬」と。しかし残念ながら人の顔は角度や表情や体調や老化や化粧で結構変わる。
そんな表記のゆれに即応するにはパターン覚えると言っても単純に顔画像を蓄えてそれと一致しているか否かを見るだけでは不十分である。
顔認知メカニズムの研究はそんな知らないけど聞いた話では人間が写真だけから誰であるか認識すると実生活を模した環境での顔認知よりも正当率がはっきり下がる。
だから精密な判定には文脈からの補完も関与してるという考えが主流になってて写真だけから画像処理で判定するのはある程度以上の正答率になると厳しいのではという意見も出ているらしい。
そういう話を聞いてるとやはり意識だけでそんな複雑な処理が行われてるとは到底思えないよね。カフェにいたから誰々だと思ったなんてほんとにいちいち「意識」してるのか？
ところでこの手の意識の話でよく人々が陥るのが意識と無意識は明確に区別できるとすぐ考えてしまうことだ。よくよく考えてみるとそうではなく「言われてみれば意識してた」ものや「うっすら意識してた」ものや「意識してた気がする」ものがあるだろう。
意識してたかどうかを他者はもちろん本人も明確に知る術は無い。だから「Xに対する意識の意識がないからってXに対する意識がないとは断定できない！」「俺は意識の意識が得意だから実はすべて意識してるんだ！」なんて強弁するのは容易く
それを他者がキッチリ否定するのは極めて困難なんだよね。極端な話「心臓すら自覚がないだけで実は本人が意識して動かしてるんだ。ヨガの達人が心臓を意識して止められる話はあれはもともと心臓も意識で動かすものだからだ」なんて言えるわけ。
こうなってくると意識という言葉がゲシュタルト崩壊してくる。実は意識しててもそれを意識してなければ意識してないと盲信する余地が至るところに存在するし、反対に実は意識してなくてもそれを意識してると主張すれば意識してると強弁する余地が大いにある。
こういうのを数学ではill-definedと言う。定義になってない、定義として不適切ということだ。だから生理学的レベルで厳密な(well-defined)定義ができるようになる時代が待ち遠しいのである。出来たとすればの話だが。
しかしこうも言える。Xに対する意識の意識があればXに対する意識があるのだと。錯覚かもしれないし本人にしか分からないが多分あるのだろうと主観的には明らかになる。
だからたとえ生理学的定義が無理でも人々が意識の意識をより正確にできるようになれば無駄に無意識をブッ叩くことも激減することであろう。悪意でねじまげて主張する人は別としてな。
我々としてはメタ意識の支援ツールやメタ意識を促すカウンセリング的会話術を開発していけば随分と世の中の混乱が解消されるのではないかと思うのである。
俺の親父はドケチだった．
とにかくドケチだった．
口を開けば「カネがない」とグチった．
貧乏だった．
食う物と言えばパンの耳，着るものと言えばボロ雑巾みたいな古着だった．
ガキだった俺は友達が持っているスーファミが羨ましくて親父にせがんだ．
帰ってきたのはゲンコツだった．
そんなカネねえ，と．
ドケチなクソ親父め．
でも俺はあきらめなかった．
キャラクターをテレビの中で自由に動かせるのに，熱中していた．
根負けしたのか，なんとかしてやると言い出した．
俺は興奮で眠れぬ夜を過ごした．
どうやら友人から譲ってもらったらしい．
なんだか嫌な予感がしながら電源を入れたら，文字しか出てこねぇし，なにすりゃいいのか分からないし，
まさに「コレジャナイ～」と泣きながら手足をバタバタさせてダダをコネたい気持ちになった．
やっぱりクソ親父はクソ親父だった．
曰く，
「これさえあればゲームを作れるらしい．そんなに欲しいなら自分で作れ」
始めはとっつきにくかったが，やってみると面白かった．
「ゲームを自分で作れる」という魅力的な言葉に酔っていたのかもしれない．
これでいつか俺も，F-ZEROを作ってやるぞと，本気で思っていた．
ゴミ捨て場から拾ってきた古いベーマガを読みながら，小さなゲームを作っては楽しんでいた．
始めてジャンケンができるプログラムを作った時の感動は忘れられない．
グラフィカルなゲームは作れなかったが，友達も一緒になって楽しんでくれた．
だが中学2年に上がるころ，長年連れ添った俺の愛機が突然動かなくなった．
ついに寿命が尽きたのだ．
俺はこの世の終わりのように感じた．
まるで愛犬に死なれたような気持ちだった．
しばらく学校も休んだ．
今思えば前の持ち主から数えて10年近く，よく動き続けたものだと感心する．
ドケチな親父は，当然だが新しいPCを買ってくれるわけはなかった．
帰ってきた言葉は
「そんなに欲しいなら自分で作れ」
新聞配達で稼いだ金で少しずつパーツを買い集めた．
始めて自作PCが立ち上がった時は感動した．
親父に本を買ってくれと言ったら，始めは渋っていたが，ボロボロの技術書を何冊か古本屋から調達してくれた．
ヴォルトのアルゴリズムとデータ構造と，クヌースのThe Art of Computer Programmingもあった．
難しすぎたし技術的なところが足りないから，遠くの図書館までわざわざ出かけて技術書を借りてきては読みふけった．
学校の授業中にも読んでいた．
プログラミングの技術はもちろん，画像処理のための数学の道具についても勉強した．
同級生が2次方程式や因数分解をやっている横で，三角関数や行列計算をしていた．
特にアフィン変換には感動させられた．
こんな風に言うと，さぞ数学の成績がよかったのだろうと思うのかもしれないが，テストの点はそこそこだった．
コードを書くのに必要な概念として知っているだけで，証明問題は苦手だった．
それと，古典や社会の時間は全部すっぽかしてノートにコード書いてたから散々だった．
高校に入ったあたりでX windowシステムを使ったグラフィカルなゲームを作れるようになった．
出てきた敵を撃つだけの簡単なインベーダーゲームに始まり，オセロ，ブロック崩し，ウィザードリィみたいな迷宮探索ゲーム，思いつく物何でも作った．
友達の家にもPCがあるところが多くて，Windowsに移植して簡単なネットワーク型対戦ゲームなんかを作ったりもした．
ここまで本格的にゲームプログラミングをやっていると，さすがにジャンクパーツを集めただけのPCでは性能に不満が出ることが多くなってきた．
ビルドの待ち時間が長くていらいらしたり，友達の家で動くゲームが自分のPCで動かなかったりした．
「自分で稼いで買え」
親父はどこから取ってきたのか，俺でもこなせる程度の仕事を持ってきた．
始めはパソコン教室のバイトだったり，ゲームのデバッグだったり，まともなバイトだったのが，
ある日学校から帰ってくると，何に使うのかは知らないが，明日までにこういうコードを書けと言われて徹夜でプログラミングしたりするようになった．
プロの書いたらしいコードを読んで書き直す作業は，かなりの勉強になった．
給料は親父から手渡しで貰ったが，今まで見た事もないような額になった．
その金で新しいマザーボードとPentium IIと32MBメモリを何枚かと，自分の開発環境用にWindowsPCを作った．
こんな感じで高校には通っていたものの，勉強らしい勉強はほとんどしないで過ごした．
それでも，手に職はあるわけだし，しばらくは同人ゲームでも作って過ごそうと思っていた．
だけど親父は反対で，大学ぐらい入れと言い出した．
それでもやる気のなかった俺に，
一体何が起こった，このクソ親父，脳の病気にでもかかったかと本気で疑った．
どうやら正気で言っているらしいと分かると，俺も必死に勉強を始めた．
そうは言っても，中学時代から受験を意識した勉強なんてさっぱりしてこなかった俺には，何をどうしていいのか分からない．
しかも，やっぱり親父はドケチで，塾や予備校なんていく金は無い．
しかたがないから高校時代の友達で，頭のいい大学に行ったやつにお世話になることになった．
厚かましくも，キャンパスにまでついていったりしていたから，新入生として入って行くと顔見知りに驚かれた．
親父は約束通りPower Macintosh G3を買ってくれた．
だが，俺の親父はドケチだった．
「せっかくいいパソコン買ってやったんだから，そいつで学費ぐらい稼げ」
さすがにそいつは無いだろうと思った．
自分で遊ぶ分くらいは当然稼ぐつもりだったが，学費丸ごととは．
いくら国立大学とは言え4年分の学費となると200万ほどになる．
しかも教科書代やもろもろを考えると300万円は無いと厳しい．
300万円稼ぐために俺ができることと言えば，やはりゲームを作るぐらいだった．
志望動機を聞かれて，
「ゲームを作って300万円ほど稼ぐためです」
と言ったら爆笑された．
金が必要な理由を言ったら，一瞬でお通夜みたいな空気になったけれど．
先輩が相談に乗ってくれて，成績優秀なら学費は免除になったり半額になったりすることを教えてくれた．
それならなんとかできそうな金額だった．
プログラミングをしているだけなのに，「お勉強」として扱われるなんて．
今まで何気なく使ってきた道具に，こんなに深い基礎理論があるなんて，知らなかった．
講義が終わったらサークル棟に入り浸って，入学祝いのMacintoshで朝までゲームを作ったりしていた．
学費を稼ぐためのゲームだが，やはりエロゲを作ろうということになった．
ただし，そのためには絵師が必要だということで，先輩が漫画研究会から絵師をスカウトしてきた．
一目惚れした．
こんなちっこくてクリクリして可愛い女の子が，こんなドエロい絵を描くなんて！
俺の頭はすっかり茹だって，も～だめだ～という感じになった．
それから，なんやかんやあって，結果的に彼女は俺の嫁になった．
詳細は伏せるが，なかなかにこっ恥ずかしい青春を送った．
今まで○とか■とか，ちょっとしたドット絵でしかなかったキャラクターに命が吹き込まれるようだった．
先輩たちが，売上金を快く俺にカンパしてくれたおかげでもある．
満ち足りた大学生活だった．
スーファミはもう時代遅れになったが，自分の作ったゲームが本当に発売されて，ゲーム機の中で動いているのを見た時は嬉しくて泣いた．
娘が生まれた時と，どっちがと思うくらい泣いた．
さて，俺のドケチな親父だが，娘が生まれてほどなくして死んだ．
あんなにドケチに金を惜しんでいたのに，財産も何も残さず死んだ．
遺書を読んだら，葬儀は簡素に親族だけで行うように，とあった．
親戚付き合いらしい親戚も居ないし，どうせ誰も来ないだろうと思っていたが，
葬式当日には呼んでもないのに大勢の参列があって，なんだこれは，人違いかなにかかと思った．
なんでも，親父の運営するNPO法人の従業員だとか，親父の寄付金で建てた養護施設の代表さんだとか，
親父とは無縁の世界の住人だとばかり思っていた，立派な善人ばかりだった．
家に居ないことの多い親父が外で何をしているかなんて興味なかったし，どうせ競馬かなんかで稼いでるんだろうと思っていた．
葬儀が終わって，ちょっとした額になった香典の山を眺めていると，
「さあ自由に使っていいカネだぞ．お前はそれで何をするんだ？」
そんな声が聞こえてくるようだった．
なんだかむかついたので，その金は今まで通った学校にプログラミング関係の本を寄付するのに使うことにした．
一銭も残さずに，全部．
それでもなんだか負けた気分だったから，ボーナスをつぎ込んで，倍額にして寄付してやった．
ドケチなクソ親父を，見返してやった．
最高の気分だった．
それが6年ほど前の話だ．
ところで最近，小学校に上がった娘が，アニメに出てくるようなフリフリなドレスを着て学校に行きたいと言い出した．
もうそんなお年ごろになったのか．
子供には不自由させたくないと思っていたが，調べてみると我が子の眼鏡にかなう服は，日常的に着る服にしては，ちょっと高い．
悩ましい問題だ．
さて，どうやって安上がりにすませようか．
Natureに掲載された2編の小保方論文を、そこそこ詳細に、「抄読会でプレゼンする」ぐらいのレベルで読んで気づく違和感は下記のとおりである。
2) 蛍光顕微鏡によるGFPの検出で、ネガコンの細胞に赤いフィルタを使っている
以上は理研の調査委員会で争点になっておらず、またいずれの会見でも取り上げられていない。
5) たかが3,000 bpの電気泳動をパルスフィールドで行ったと主張
(普通なら30分で終わる実験をオーバーナイトでやってんの？)
これらの怪しい点は、仮にデータを捏造するにしてもあまりに場当たり的な印象を与える。少なくとも仮に平均的な能力を持ったポスドクが一から捏造するなら、このレベルで整合性を疑われるデータを出すことはない。全部をでっちあげたとしても、あたりまえの材料と道具を使って、少なくとも見かけ上は完璧な図を作ることができる。それも比較的簡単に。ただ同僚に察知されずにやるとなればハードルが格段に上がるし、疑いをもって詳細に見られればバレると思うが。
また不適切な画像処理についても、例えばバンドの切り貼りで境界を消すことなど、普通にPhotoshopが使える人にとっては造作もないことである。人間の髪の毛を背景に溶け込ませることに比べればずっと簡単だ。
したがって彼女は研究室主催者としてどころか、同世代のポスドクと比べても平均的な能力を備えていないと考えられる。しかし一方で理研のPIになれるのは研究者のなかで一握り、天才的な頭脳と連続の徹夜に耐えられる体力に加えて、キャリアの序盤で大仕事を成し遂げる強運が必要である。彼女は私の知る限り医学生物学分野ではここ10年で2番目の若さでユニットリーダーに採用されているが、これを高校野球に例えるならオンナ投げのピッチャーが甲子園優勝校のエースだった、みたいな話である。幹細胞分野には、CNSや姉妹紙に複数報の業績を有し、分子構造からマウスまでなんでも扱えるような数多のスーパーポスドクが、食うや食わざるやの安月給でこき使われており、公募•採用時における彼女の潜在的ライバルは数知れなかったはずだ。したがって採用経過が全く不透明で、仮に竹市先生がおっしゃるようにSTAPに強いインパクトを感じて特例で採用したにしても、笹井研究室の常勤研究員として雇い、スーパーポスドクとして育てるべきだったわけで、彼女をPIとして採用した責任は非常に重い。
軽い警察マニアなのでテレビの密着特番は出来る限り全部ウォッチしている。
鉄警隊の痴漢捜査もよく出てくるが、一人の女性を三人の痴漢が取り囲んで襲うという犯行が、悪質でびっくりした。
http://kakaku.com/tv/channel=4/programID=35323/episodeID=711140/
JR東日本の某線。（電車のラインカラーまでグレー化して案内表示も特定出来ないようにする珍しい画像処理がされていたのでここでも伏せておく。）
夕方のラッシュ、痴漢の多い電車に乗り込んで警戒する3人の鉄警隊員を頭上から隠しカメラで撮っている。
快速電車は混雑が激しく駅間で身動きが取れない時間が長いので被害が多い。特に先頭車両は狙われやすいという。
捜査員が警戒する電車に、ある駅で一人の女性とそれを取り囲む3人の男が乗車してきた。
「その不自然さに捜査員が気付いた」「女性の表情が苦痛で歪むのを確認」とナレーション。
「警察だ！痴漢すんなコラ！」と捜査員が一喝。逃げようとする男。「そいつもだ。」と、捕まえ駅で降ろす。
なんと捕まった三人の男は互いに面識がなかったのだという。
後ろからお尻を触った男を迷惑防止条例で現行犯逮捕。あとの二人は事情聴取。
痴漢を企む男がうようよいて、目星をつけた女性がいると、すっと近寄って阿吽の呼吸で取り囲むのだろうか。
小柄な女性は完全に周りを囲まれて動けない。
助けを求めようにも、誰も味方になってくれないかもというその恐怖たるや。
痴漢被害に遭った女性に警察が話を聞いても全員が被害届を出すわけじゃないのだという。
３月で東北大学を卒業して、４月から某企業の社畜となる２２歳です。
文系の学部出身なので、ITやらプログラミングの知識は完全に独学です。
特にITに興味を持ってはいなかったのですが、就活が終わったあたりに
映画のソーシャルネットワークとかを観たりしてプログラミング勉強しようと思い立ちました。
そんで実際に勉強し始めるとなかなか興味が持てる分野だったので、去年の秋の試験で基本情報技術者を取ったりもしてました。
でもここまでひと通り勉強し終えた時点で、このあとどうしよう？ってなったんですね。
HTMLやらPHPの本を写経して、『やったー、Hello,World!を１００回分表示させたぞ！』なんてやっぱりすぐ飽きるわけですよ。
プログラマって毎日こんなことしてんの？と思ってネットを漁ってみると、色々と面白い情報をはっけん！
http://anond.hatelabo.jp/20101203150748
やっぱ何かを創ってなんぼだよね！
ということで人生最後の冬休みから構想を練り始め、今年に入ってから本格的にwebサービスの作成に取り掛かりました。
ちなみに本記事タイトルは『京大で画像処理を学んだ僕が本気でエロWEBサービス作ったった』をリスペクトさせて頂きました。
この人はIT関連が専門みたいで、創ったものもレベルが違うんですけどね。まぁキャッチーなタイトルにしたかっただけです。
やはり社会人になるとなにかと時間が限られてしまうと思うので、
多少未完成でもまずは公開してみて少しづつ付け足していこうと。
結果として、この記事を書いている時点でお問い合わせフォームとかを実装してませんし、
他にもいろいろとやりたい機能をとりあえず諦めざるを得ませんでした。
今後頑張ります。
今年の１月時点での自分の知識を大まかに説明すると、
HTML → 基本は分かる。でもdivとかをうまいこと調整するのは苦手
CSS → ぶっちゃけあんま理解してない。今回の創作物もtwitterbootstrapに頼っちゃった
PHP → 基本は分かる。forとかforeachとかwhileあたりが使えるくらいだけど、実際それで何とかなったしこれからもっと勉強するし
javascript → たしか一番初めに勉強したけど、もう忘れた。今回のサービスにも使ってない。
まぁこんなもんです。
『未痴との遭遇』
やっぱりエロいのだとモチベーションも続くし、やっててたのしいかなぁと思いまして。
１．全体像の把握
基本情報技術者を取得したんですが、サーバーとかFTPとかの単語をあまり理解してなかったんですよね。
具体的にどうすればホームページやwebサービスを公開できるのかを理解するようにしました。
上に書いたようないわゆる『つくってみた』系の記事も沢山読みました。
ふむ、手っ取り早く作るにはフレームワークとやらがいいらしい。
具体的には公式サイトのブログチュートリアルから入って、『CakePHP 入門』とかで検索して出てきたサイトをいろいろとまわりました。
覚えることは多いですが、確かに便利なので頑張って修得することをおすすめします。
とりあえずサイトの作り方はわかったので先に進む。
APIを利用したサービスがたくさんあったので僕のサイトでも使ってみようと思いました。
勉強ってほどのものではないですが、DMMAPIのコードを公開しているサイトを参考にしました。
僕の創ったサイトに必要なデータがAPIでは効率よく取得できないことがわかったので、
DMMのサイトをスクレイピングして必要なデータを集めることにしました。
Simple HTML DOM Parser ってやつを利用。
５．メイン機能搭載
まずはAPIとスクレイピングを利用してデータベースに必要なデータを集めました。
スクレイピングがうまいこといかなかったり、なぜかデータが重複しまくったりといろいろ苦労はしましたがデータベースはなんとか完成。
その後、メインページを作成して、ランダム表示ができるようなスクリプトを書く。これは簡単。
６．他のページの作成
メイン以外のページを作成。
twitterbootstrapもここで導入。
でも間に合わなそうだったので、目標達成のためにとりあえず飛ばすことに。
特に希望のものはなかったのですが、まぁそれっぽいものを購入。
問題はサーバーですよ。
初めはGMOクラウドのVPSで無料お試しをしたのですが、これがまた難しい。
ネットでいろんな情報を探して、試して、動かなくなって、OS再インストールって流れを５回ほど繰り返して断念。
結局FUTOKAのレンタルサーバーと契約しました。こちらは非常に扱いやすくて、らくちんです。
８．公開
こんなしょぼいサイトでも公開できただけでうれしいものですね。
約３ヶ月の苦労は無駄ではなかった。これで僕もクリエイターの仲間入りだ。
文系の僕でも３ヶ月でひとりでwebサービスの公開まで漕ぎ着けることができました。
この期間が長いと思うか短いと思うかは人それぞれでしょうが、自分のアイデアを現実化させることは想像以上に楽しいことですよ。
壁にぶつかることはたくさんありましたが、不思議と辛くはありませんでした。だって楽しいから。
用事がある日にも、早起きして作業することが苦になりませんでした。だって楽しいから。
変に敷居の高さを感じている人がこの記事を見て、『俺もやってみよう』と感じてくれると嬉しいです。
サーバサイドの通信プログラムなど、OSのシステムコール使いまくり系の、所謂システムプログラミングのうち、電話の交換器とか緊急地震速報のように、処理速度と信頼性が求められる仕様のソフトウェアは、未だにUNIX系(というか実質Linux)にC/C++になってしまうのだろうか。
速さの問題でJavaやPerlがダメとなると、未だにシステムプログラミングはアプリケーションプログラミングよりも高難易度というイメージがある。
かくいう自分の場合、C言語は学生時代の授業でポインタに挫折して以来、仕事で画像処理のプログラム実装でちょっと使ったけど結局よく分からない状態で、急病でリタイヤした人の仕事(C言語で少しだけ作った通信プログラムの引き継ぎ・納品)をムチャ振りされ、泣く泣く取り組んだ経験が半ばトラウマ化している。
だってC言語やっててポインタが分からないとか本当にド素人レベルの初心者が、socket()のノンブロッキングにpipe()にsignal()にselect()無限ループで複数のファイル記述子の監視を非同期通信でfork()もあるよという世界に放り込まれたのだ(当時のLinuxカーネルはpselect()がシステムコール実装されてなかったというオマケ付き)。
K＆Rと「UNIXネットワークプログラミング」片手に涙も枯れた状態で帯状疱疹作りながら挑み、最後はどうにかこうにか元請けが引き取ってくれたけど、共有メモリやマルチスレッドはハイレベル過ぎて手が出なかったのが悔やまれる。
これがC++(当時未経験)なら、Javaで体得したオブジェクト指向で複雑な仕様もかなり楽に出来るかと思ったけど、いざ始まってみたらC言語とLinuxのシステムコールを使いこなすだけで精一杯で、C++は今でも未経験と。
あとmalloc()やfree()とかも全く活用できなかった。懸案だったポインタと構造体は嫌でも覚えたけど。
というか休日遊んでいて、突然それまで分からなかった部分が理解できたのはいいが、次の瞬間「やべ！あのまま本番動かしたら洒落にならん！」という展開になり、休日こっそり会社に忍び込んで必死にソース直したこともあったっけ。
・・・という経験をしているので、いつかまたシステムプログラミングの仕事が振られた時のことを考えて、一応PGで飯食ってる仕事人として、何か準備しておきたいと思っているのだが、できればもう少し楽になる技術やフレームワークが生み出されていると嬉しいんだけどなーという感じ。
