Podcast


最近ポッドキャストが楽しい。
iPod要るんやろ、ちっ。」なんて思いこみをもっていたのがアホだった。
英語だとコンテンツがかなり充実している。
しかも音声はmp3、動画はmpeg4形式と取り回しにも便利。
ダウンロードには iTunesが楽だけど、単発でサイトから落とすことも可能。

オススメは、定番どころで

ってところ。ナショナルジオグラフィックの今週分は、
GeishaOctopus vs Shark
取り合わせクールすぎ。

ドリルのカタチ

森博嗣氏のブログを6年ほど読み続けている。
数ヶ月前のエントリで、ドリルの形のはなしがあった。
青島文化教材社 1/72 電動ジェットモグラ 小松崎画伯PC
ドリルと聞いて最初に思い浮かぶのは、三角すいに螺旋のミゾがはいった形のもの。アニメや戦隊モノなんかでよく出てくる*1けど、現実にはなかなか見あたらないね、という話。「うんうん、そうだよねぇ」と激しく同意していたのだけど、さきほど、そのものを見つけた。

それは流氷砕氷船ガリンコ号
http://www16.ocn.ne.jp/~pramon/garinko.html

感激。ガリンコ号めっちゃ乗りたい。

ふつうのドリルと違って破壊・除去が目的だから、このカタチで良いのかも。氷は、土・木・金属みたいに粘っこくないから、すぐ割れてくれそうだし。

*1:元祖はリンク画像にある「サンダーバード」のジェットモグラらしい。正直、サンダーバード、ってアゴに線入っててオモチロイネってことしか知らなかったり。

numpy

python数値計算という無謀なことを試している。
numpyパッケージを利用すると、arrayでお手軽に計算できるのがよい。でも遅い。
とはいえ、psycoというリアルタイムコンパイラ?的なもの出てきている。どーしても速くしたい部分だけCで書くことも可能だ。案外いけるんじゃないかと思う。実際、こんなかんじで使ってる研究者を時々見かける。

自分用メモ。

numpyのaverage()は遅い。sum()とsize*1を使って計算する方が倍くらい速い。なんでだろ。とりあえず「average()は使うな!」ということにしておく。(arrayサイズが小さいせいかもしれない。)

追記

こんなコードを書いて、profileで計ってみた。

from numpy import *

def test_average():
    x = arange(10000.0)
    for i in xrange(10000):
        average(x)

def test_non_average():
    x = arange(10000.0)
    for i in xrange(10000):
        sum(x)/x.size

こういう結果に(Athlon64 3700+)。

  • average()使用: 1.67秒
  • sum(), sizeで代用: 0.98秒

後者も十分たるそうな操作なのに有意差がでた。numpy1.0b4にて。
これCだとどれくらいになるんだろ。

*1:ちなみに len()よりsizeのほうが微妙に速い気がする

SHARPの液晶!?

画面が真っ白にしか表示されなくなって以来、ずっと放置のノートパソコンが家にある。Duron 800MHzが入っている、ちょっと古めのSharp Mebius*1。外部ディスプレイで機能するので、LCDケーブルあたりが原因な感じ。

で、分解してみる。

・・・(作業中)・・・

LCDケーブルを取り出すところまできて、驚きの事実を発見。

なんと、液晶パネルがHYUNDAI製だった!

これを開けると…
こうなってた!

…いや性能的には別に文句ないよ。デスクトップで使ってる液晶モニタもHYUNDAI製やし。
でもさー、「液晶のシャープ」で売ってて、それは無いだろうと。それでこのノートを選んだ人もいただろうに。9万円っていう格安だった*2だけに、こうしたコスト削減は仕方なかったのだろう。だけど、きちんと表示して欲しかったなぁ。

あと、"Made in Japan"と筐体に書かれているけれど、中は、『賓元科技殿●有限公司 合格(●はにんべんに「分」)』ってハンコが押されてたりするんだよね。こういうのって、何をもって日本製を謳っているのかな。ごく最終段階の組み立てとか?

"Assembled in Japan"とでも書かれるべきだと思った。

*1: 型番: PC-CB1-M3

*2:ちょうど3年前。

How NERDY are You?

Matzにっき(2005-02-21)より。
試してみたら、こんなバナーを頂きました。
…って、そんなアレな解答はしてないのに。変なの。
ってことで、皆様もトライしてみては?(画像をクリックしてね。)