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2023-02-06

anond:20230206133405

Wifiはこれを参考にして設定するといい

https://kakakumag.com/pc-smartphone/?id=18131

 

Wifi Analyzerを使っているなら、周りの家のよく使われてるチャンネル帯はわかるだろうし、

一番空いているチャンネルに手動設定するのが肝要

チャンネルボンディングは、160MHzに対応している機器は非常に少ないので、80MHzか40MHzにしておくのが良い

 

かいところだと、ルーターモードAP(Wifiアクセスポイント)モードが手動で切り替えできるなら手動で設定しておくといい。Autoとかだと都度どっちがいいか判定してるみたい

DNS設定をGoogleとかの8.8.8.8とかに設定するとかもあり

そもそもスマホMacを使いすぎてWifi機能イカれてる可能性もあるので年数がいっていれば買い換えも検討した方がいい

切り分けのためにもし使えそうなら他のWifi機器を常用してみて切れるか確認しよう

 

最初DFSかとおもったけど2.4Ghzから5Ghzにしたっぽいしなんか違うな

https://documentation.meraki.com/MR/Radio_Settings/Dynamic_Frequency_Selection_(DFS)_jp

 

こっちもたまに発生してたから有線にしてもたまに接続エラーかになるのでログとか見るんだけど

なんかMAP-Eで接続しなおしてるんだよな……解決方法はわからずじまいだ

自宅のWiFi調子悪い(追記しました

当方ネットワークスペシャリスト資格持ちでプログラマをやっているものだけど、自宅のWiFiの不調が解決できない。誰か助けてほしい。

現象
試してみた対応
  • ルーター再起動 → しばらく復活する
  • 有線LANにしてみる → 途切れることはない
  • 2.4GHz帯だったので、5GHz帯のWiFiに変更 → 変わらず
  • ルーターの変更(5回くらい変えてる) → 変わらず
  • roamingが可能WiFiに変えて、超至近距離で使ってみる → 変わらず
  • WiFi Analyzerで調べてみる → 確かに周りにいくつかあるけど、それが原因?
解決したいこと

PCは有線LANにしたので問題ないのだけど、スマホタブレットがいきなり使えなくなるので解決したい。

追記

おぉ、すごい伸びた。いろいろレベルが低いと言われてるけど、資格とったのは15年以上前で、それからはずーっとプログラマなので、たまにインフラ触るときに使うくらい。ネットワークについての知識はかなり薄れてる感じなので、しょぼいのは勘弁してくれ。いくつか回答します。

みんなコメントありがとう

2022-08-03

Rustの嫌いなところ

2017-09-29

TechCrunch JPタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習推定する

追記 (9月30日 22:00)

最近タイトルを読むだけで hiwa 氏が翻訳したものかどうかがわかるようになってきた。

例えば、「死んだはずのBlackBerryがソフトウェア企業として蘇生、業績も株価も好調」というタイトルは「死んだはずの」という挑発的な言葉遣いは hiwa 氏だろう(そしてそのような文句は元記事にはないだろう)と推測したり(確認してみると元記事タイトルは "BlackBerry, yes BlackBerry, is making a comeback as a software company" であり、「死んだはずの」や「業績も株価好調」といった文言は含まれていない)、「GoogleがAmazonのEcho ShowからYouTubeを突然取り去る、サービス規約への違反だそうだ」というタイトルでは「〜〜〜、〜〜〜」という独特な文の接続や、文末の「だそうだ」という物言いから氏であろうと推測している。

私が推測できるのだからアルゴリズムでも可能ではないだろうか? そう考え、機械学習の中でも特に深層学習を用いて推定可能である検証した。

タスク

タイトル文字列(本文情報は用いない)からその記事翻訳者が hiwa 氏であるか ( = 1) そうでないか ( = 0) を学習予測する二値分類問題

学習データ

TechCrunch Japan記事データ 11,993 件。うち 3,781 件が hiwa 氏が翻訳したものである

手法

入力文は vanillaMeCab [1] を用いて分かち書きを行い、それぞれの単語は「日本語 Wikipedia エンティティベクトル」[2] を用いて 200 次元に埋め込んだ。語彙数は 17,272 だった。

予測モデルは 32 次元の LSTM [3]。dropout 率は 0.5。文の最大長は 120 単語zero-padding を行い、バッチサイズ 32 の Adam [4] で最適化した。

LSTM の実装には keras 公式に用意されたもの [5] を参考にした。

結果

精度 0.85, 再現率 0.80, f値 0.82 とまずまずの精度で予測可能であることがわかった。

ちなみに、 CNN による推定では 精度 0.84, 再現率 0.80, f値 0.82 という同等の結果を得た。

結論

機械学習を用いることで、記事を開く前に hiwa 氏が翻訳したものであるか否かがまずまずの精度で分類できることがわかった。深層学習はすごい。

参考文献

[1] MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer

[2] Long Short-Term Memory

[3] 日本語 Wikipedia エンティティベクトル

[4] [1412.6980] Adam: A Method for Stochastic Optimization

[5] keras/imdb_lstm.py at master · fchollet/keras · GitHub

2016-07-05

Digital Analyzer Zeroかいブログの「イラスト作成依頼の難しさ」の記事

消される前に読めて本当に良かった。

こんな「自分絶対に正しい」と思って疑わないクソのクソ記事、そうそう読めるもんじゃない。

クライアント奴隷

今月の初笑いありがとう

2014-11-24

Cubaseの音飛び対策

CPU的には全く余裕の状況なのに、数秒間隔で音飛びが発生する症状が改善たかもしれない。

tracelog して Performance Analyzer で見てみると dxgkrnl.sys と nvlddmkm.sys の割り込みが原因っぽい感じ。

ドライバ更新やら各種チューニングはあまり効果なし。

で、ふと思いつきでCubaseの使用コアを制限してみたら、あっさり音飛びが消えた。

とりあえず1時間くらい使ってみても不可解な音飛びは無し。

自分場合は2コア開けないと効果がなかったので物理コア依存なのかもしれない。

誰か同じ症状がでてるひとがいたら追試してもらいたい。

キーワード: DPC DAW プチノイズ 瞬間的 負荷 平均パフォーマンスロード VSTパフォーマンス

2011-11-15

ボーカロイド曲で「人間歌手での実現は難しかった」方向の曲?

自分が思いつける曲は2つ。

BPM は、BPM Analyzer(http://www.mixmeister.com/bpmanalyzer/bpmanalyzer.asp)で測ってみた。

Pane dhiria

ボーカロイドの声質があまり前に出てこない、不思議な曲。

音程上がり下がりの激しさが、ボーカロイドの音の特徴を隠している?)

youtubeミラー):http://www.youtube.com/watch?v=MeWXZw07oR8

niconico:http://www.nicovideo.jp/watch/nm9437578

初音ミクの消失

ボーカロイドファンのボーカロイドファンによるボーカロイドファンのための曲の嚆矢

youtubeミラー):http://www.youtube.com/watch?v=DouheoH8GTs

niconico:http://www.nicovideo.jp/watch/sm2937784

まとめてみて気付いた

歌える音域、

発声法、

息しなくていい、

ボーカロイドについてのメタ視点自分はこれはあんまりきじゃない)、

が、ポイントなのかな。ほかにももっともっとありそう。

 

(追加)機械ならではの耐久力や繰り返しやノーミスや複製

(追加)サイバーサンダーサイダー

ボーカロイドの声質の特徴、荒いスタッカート発声が高速で連続

(なめらかなスラーをさせることが難しい(これを巧くやるのが”調教”の第一歩?)ことを逆手にとったかんじ)

閃光のようなイメージイントロからそういう曲調を予感させて、最後まで統一感。

youtubeミラー):http://www.youtube.com/watch?v=IErCBi311tU

niconico:http://www.nicovideo.jp/watch/sm15440067

 
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