Kindle Unlimited + Evernoteによる読書メモ

今日は、出張で説明会に行き、事前に公開されていた資料の一部のみの口頭説明を受けました。
正直、こういうのは本当に時間の無駄ですね。
業務システムの更新についての内容だったので、必要なことを質問してみましたが、正直担当者がアタフタしてたので、かわいそうになりました。

さて、今日は読書の話。

Kindle Unlimitedはオススメ！

正直、Kindle Unlimitedを使う前は、書籍代が毎月5000円以上はかかっていました。
それが、雑誌はほぼ網羅されて、その他の本も新刊でなければ読める本が多数ある、という内容で月額980円は、非常に安いと思います。
しかも、荷物は増えないという。。。
漫画くらいなら、iPhoneでも十分だったりしますしね。

ただ、弱点はメモが取りにくいということ。
紙の本は、繰り返し読んで、ページの隅に手書きのメモを入れられるので、2回目以降の学びが深まります。
ここだけは弱点だなぁ、と思っていたところです。

画面はスクリーンショットで、まとめをEvernoteで！

そこで、キーになるページのスクリーンショットを保存してみました。
これはこれで、忘れちゃいけないことが思い出せたりするので、便利ですが。。。
画像の数が非常に増えるので、厄介です。しかも、メモが入れられない。

そこで、読み終わったところでこれらの画像をEvernoteにまとめて放り込んでみると、
テキストで文字を間に打ち込んだり、画像に直接文字を載せたりできるので、
読書メモとして非常に便利！

これなら、あまり時間をかけずに自分のノートを拡充できますね。

弱点は、Evernoteも有料にしないと追いつかないこと…

この方法だと、読書もメモもiPad1台でできるため、非常にはかどります。
ただし、Evernoteにアップロードする画像の量が半端ないことになるので、正直Evernoteも有料にしないと容量が厳しいです。
なので、結果的に結構出費することにはなりました。

それでも、それだけの価値はあるなぁ、というのが実感です。

こんな読書＋メモ、いかがでしょう？

アンサンブルコンテストに向けて始動しました。

やっと秋の本番も終わり、冬のアンサンブルの大会に向けて色々とネタの仕込みを始めました。

今年のチームは、非常に変則的なグループになっているので、かなり難しい感じです。
普通、アンサンブルをやる時には、だいだい決まった編成というのがあります。

有名なところで言うと、金管５重奏や木管５重奏、金管８重奏、などがあります。
弦楽なら４重奏など、こういった有名な編成だと、音のバランスもとりやすいし、曲もたくさんあるなど、メリットがたくさんあります。

しかし、そこは残念なのがうちのバンドなので、そもそもアンサンブルをやりたいという意思があったり、やるだけの技術を持ったメンバーはそんなにいません。。。
というわけで、非常に変則的なグループを組まざるを得ないのが実状です。

というわけで、今月の目標ということで、以下の２点を話し合いました。

1. メトロノームをゆっくり鳴らして、それにちょうど合うテンポで演奏できるようにすること
2. 全体の中での自分の役割を明確に理解し、全員がお互いにその瞬間何をしているのかを理解しあうこと
3. 毎日必ず基礎練習と合奏を全員でやること

これが出来るだけで、最終的な仕上がりに大きな違いが出るのでは？と思っています。
今日も少し合奏をして、いかに自分たちが出来ていないのかということが浮き彫りになってきました。
日々努力、日々前進ですね。

アルゴリズム勉強するか…

解く糸口がない…

昨日まで取り組んでいた、vagrant+ubuntu+anacondaでの環境構築ですが、
ちょっとvagrant+ubuntu+pipでパッケージ揃えたらどうかな？と思い
新たな環境を作るべく、boxファイルのダウンロードやらsudo apt upgradeやらやっている間に、
ちょっとまた暇な時間にコーディングするかー、と思ってAOJを開いたわけですよ。

https://onlinejudge.u-aizu.ac.jp/courses/library/7/DPL/1/DPL_1_A

組み合わせ最適化、って開いたことなかったなー、と思って開いたら、
もう1個目から全く分からないわけです。

どう考えたらいいの…？？？？
という状態でした。

これは、もうアルゴリズム勉強するしかないでしょうね！

参考書、何かいいのありますか？？

色々ググったりしてますが、何かいい参考書あるでしょうか？

いくつかamazonを見たりして、下のやつは良さそうでしたが、
もしご存知の方いたら教えてください！！

アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム

世界でもっとも強力な9のアルゴリズム

Pythonで体験してわかるアルゴリズムとデータ構造

仮想環境のJupyter Notebookをブラウザから開くのが大変だったという話。

またまた昨日の続き。
no-name-ch.hatenablog.com

Jupyterは入れられた！

無事にJupyterは入っていました。

jupyter notebook

と入力すると、ちゃんとサーバーが起動します。

ですが、jupyterは

http://localhost:8888/?token=…

での接続を要求しますが、Vagrantfileで設定しているipとポートは

http://127.0.0.1:8080

です。あらら…　これは接続できないぞ…

仮想環境にAnacondaを入れたはずなのに、Jupyter Notebookが起動しない…？

昨日までの続き。

no-name-ch.hatenablog.com
no-name-ch.hatenablog.com
no-name-ch.hatenablog.com

今日も元気に仮想環境を立ち上げた！

何日か連続でやっているので慣れたもので、
vagrantfileのあるディレクトリに移動して

vagrant up
vagrant ssh

もう大丈夫ですね。ここは間違いません。
さて、昨日インストールしたTensorFlowで遊ぼう！と思い、
Jupyter Notebookでも起動しようとするが…　

bash: Jupyter command not found.

なん…　だと……

負けじとJupyter Notebookを入れてみた。

こうなったら力業で、condaコマンドでJupyter Notebookを入れてやる！ということで

conda install jupyter

と入れてみると、まさかの
Jupyter入ってない！！

ということで、yを入力してインストールしましたとさ。
パッケージ100個以上ダウンロードするので、かなり時間かかる…

いつ終わるんだろう？／(^o^)＼

TensorFlowのインストールをMinicondaで無理やりやった話。

昨日の続き。
no-name-ch.hatenablog.com

環境は以下の通り

OS : Windows 10
環境 : Vagrant + Ubuntu16.04
パッケージ : Miniconda

今日は、色々遊ぶためにTensorFlowをとりあえず入れてみよう！の巻。

TensorFlowを入れてみようと、WebSiteに行ってみた。

TensorFlowに行ってみた。
すると、Installのページに衝撃のコマンドが。

# Current release for CPU-only
$ pip install tensorflow

まさかお前、せっかくCondaを入れたのに、pipでinstallしろと言うのか…！！

反抗してみた。

せっかくだから、condaで入れさせろ！と思って、色々調べた。
:: Anaconda Cloudに行くと、condaのパッケージが調べられるらしい、ということもわかった。

そこで、「TensorFlow」を検索すると…

いた！！　TensorFlowいた！！

というわけで、仮想環境で以下のコマンドをたたき、無事にインストール。

conda install tensorflow

やったぜ！　色々調べて興奮したところで、寝ることにしよう。
今日もがんばった。

Windows上でvagrant+ubuntu16.04+miniconda環境を構築した。

やったこと

昨日の記事から反省して、windowsで直にやるのではなく、
面倒くさがらずに仮想Linux環境を作った。

使ったもの

• vagrant
• virtual box
• git

vagrant + virtual boxは鉄板ですね。
gitを選択したのは、単にwindows標準のCommandではssh対応しないので、
git cmdを使おう！というだけです。
gitの機能は特に使ってません。

参考資料は下にまとめておきました。

ではいってみよう！

vagrantから、boxを作ろう！

とりあえず、上の色々をインストールしてから、windowsを再起動。

その後、とりあえずgir cmdで以下のコマンドを順次打ち込んで、vagrantfileを作ってみた。

cd C:\
mkdir vagrant
cd vagrant
mkdir conda
cd vagrant
vagrant init

そして、作られたvagrantfileのboxの以下の部分を書き換え。

書き換え前

Vagrant.configure("2") do |config|
  config.vm.box = "base"
end

書き換え後

Vagrant.configure("2") do |config|
  config.vm.box = "bento/ubuntu-16.04"
end

boxに、bento/ubuntu-16.04を使うよ、と書いただけですね。
簡単！

その後、git cmdで以下の通りコマンドを入力していき、無事にboxに入ります。

vagrant up
vagrant ssh

作った環境に、minicondaを入れてパッケージをアップデートしよう！

とりあえず、できた環境には入れました。
ここから、色々パッケージを入れていきます。

まずは、基本のこれ。

sudo apt-get update

からの、minicondaインストール用のシェルスクリプトを落とします。
Miniconda — Conda

ちなみに、入れた場所はこちら

[vagrantfileのディレクトリ]/python/

で、仮想環境内では以下のコマンドを打ち込み、ディレクトリを移動します。

cd /vagrant/python

そこで、次のコマンドをコピペして入力。

chmod +x ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

色々確認されますが、そのままEnterなりyesなりで先へ進めます。

そして、以下のコマンドで一度仮想環境から出て、再起動します。

exit
vagrant halt
vagrant up
vagrant ssh

そして、入りなおしたところでpythonのバージョンを確認すると、

python 3.7.0

無事に、condaが入ってますね。
ちなみに、ubuntu16.04にデフォルトで入っているpythonは2.7です。
そこから、conda自体やら、入っているパッケージやらをアップデートします。

conda update conda
conda update --all

これで、minicondaに入っていたpipも10.1から18.1へと大幅アップデート！

ということで、ここで力尽きましたので今日はおしまい！

参考資料

qiita.com

qiita.com