IT系独り言（日々更新中）

2021

https://qiita.com/EasyCording/items/502769016329571db520


# 12/22
* React習得　https://tegralsblog.com/react-native-convert-class-to-function/
CLASSコンポーネント　→　FUNCTIONコンポーネント。公式を作ってくれているから、手順に沿って変換すれば良い！！　
* Electron習得　https://github.com/demian85/electron-chat-app-demo
→　ポイントは配布PKGをフォルダごとZIPすること　→　インストーラは使わない！！
* Flatter やめる　→　本屋で立ち読みして眩暈と寒気がした

# 12/18
* Flatter 始める　→　きっかけは英語の単語抽出ソフトを作りたくなったため。今更、ＪＳのコードを覚えるぐらいなら、いっそのこと新しい言語の方が楽に感じたから・・・
* DESKTOPアプリの開発　→　やはりWEBベースのプログラム開発は、リリースとメンテナンスに時間がかかる。それならば、インスコして動かす方が楽と感じたから・・・

# 12/1
* NAS死ぬ　→　8TのHDDを買う。2年保証範囲なので、交換を依頼する　→　戻ってきたらメルカリで売る
* 仕事アプリ　→　コード完全復活
* SQL　→　クエリアプリをstreamlitで作る　→　SQLITE→POSTGRES　同じクエリが動かなくて3日ほど悩んだ

# 11/09
* Gitのリポジトリで、COMMITしていないソースコードがぶっ飛んだ　→　一か月のソースコード開発が消えてしまった。これからはCOMMITは必ずしようと反省
* GPU　→　機械学習でCPUとGPUの比較をやっている。どうもGPUの設定がメンドクサイ

# 10/29
* 仕事で作ったアプリがSTREAMLITで、一気に完成した。
→　印象で言うと、Reactで機能追加は、１週間かかる。
→　STREAMLITであれば、１～２時間、出戻りやバグ取りもほとんどなし

* GraphQLについて学び始めた。REST-APIはいつまで現役なんだろうか？

# 9/23
* Streamlitのクラウドを使って、機械学習用のアプリケーションサーバーを作りたい
 →　どうも無理っぽい。


# 9/16
* Streamlit →　結局はステータスとかコールバックとか、REACTと同じ処理で悩んだ。
* STREAMLITクラウド　→　無料、Streamlit自体もWEBサーバーで動いているらしい。
https://discuss.streamlit.io/t/serve-streamlit-within-flask/493
* いろいろサンプル実例があるみたい
https://github.com/marcskovmadsen/awesome-streamlit

# 8/24
* React さようなら　→　REACTは関数コンポーネントで終了　→　hookは読みにくいし、まったく性に合わないから、いっさい使わない
* 基本的にはstreamlitを主体にして、REACTはiframeで挿入する　→　REACT-APPで別に開発する（デバックしやすいため）
* strageはMONGODBを使い、FASTAPIでバックエンドのCRUDを作る　→　別にSTREAMLITからMONGODBを使っても問題なし
* MONGO　は、CLOUDが無料で使える。
* googlespredも、strealitから使える。
 
# 8/21
* REACTの習得をあきらめて、Streamlitに移行した　→　実は内部でREACTが動ていることが判明
* StreamlitにCYTOSCAPE.JSのコンポーネントを埋め込めば、コントローラーのGUIはStreamlitで作れる！！
* Streamlit →　JSONを渡すところ　→　勉強中　https://github.com/streamlit/component-template/

# 8/4
* REACT習得、GRAPHQLからGITHUB-APIでfetchすることを学ぶ。サーバー側を自前で作るのは大変だが、クライアントはラクチン。
* EC2サーバーでのアプリ稼働。REACT-APPはdockerでデプロイすると楽だということが分かった。
* sklearnの交差検証　→　predict_probaで取得できることが分かった。

# 7/18
* React.js ほとんど理解した。あとは必要な機能を具体的に実装する
* sklearn　これ研究すること　→　plot_document_classification_20newsgroups.ipynb
* FIREBASE、GraphCMS　→　違いが分からない　→　まだREST-APIベースか？

# 7/8
* 引き続きJSとの格闘。vis.jsをconponentで組み込む際に、子NODEへのアクセスが必要。ref？useRefさっぱり分からない
* おまけに、子ノードの書式を触る？のにCSSのSelectorをいじらないといけない。JSのCSS関数、fileterの使い方とか、ゼロベースで学び直し中
* 今週はJSとの戦いで、本当にストレスである。この先、GraphQLとか言われても、もうキャパオーバー

# 6/25
* この1か月間、REACTと格闘する　→　主にCYTOSCAPEの可視化で使っているが、REACTの書き方が古いCLASS型のものから、新しいFunction型－フック使用のものがあり、理解に苦しんだ。
* Gatsby.Js →　Image画像など、軽く再構築するための静的サイトジェネレータとのこと。
* GraphQLとも格闘中　→　バックエンドもNode.Jsで構成するものもあれば、pythonのPackageもある。 
* WordcloudをSVGとしてメモリキャッシュする部分　→　Apolloのメモリキャッシュ　→　https://www.youtube.com/watch?v=vwpqHYuSAXE

# 6/2
* 会社のベテランさんと会話　→　Gatsbyを絶賛しており、便乗することにした
* CYTOSCAPE　→　アプリ版を使っていたが、これを機会にJS版に移行することに
* REACT　→　ここからは一気に加速して、Gatsbyと合わせて習得していく　→　AIからしばらく離れる

# 5/22
* CYTOPASSを使ったネットワーク可視化について調査中　→　これからはNLPもMLも可視化が大事である。
* GraphQLというものを勉強してみる　→　フロントエンドにやさしい、バックエンドには厳しい、そんな技術だった。
* ＡＩシステムトレード　→　我ながら糞アプリケーションという結論に達する。

# 5/1
* AIシステムトレードのモジュール化　→　丸３日取り組んでいる。ようやく完成か・・・
* ポニコードのお試し　→　https://www.publickey1.jp/blog/22/circleciaiponicodecircleci.html
→　vscodeではエラーが出て動かん。CLI版は動いた（テストが分かってない自分には、なかなかの朗報であった）
* この連休中にAIトレードを完成すること。
→　機械学習システムデザインパターンの二章を完結すること

# 4/27
* VSCODEでモジュールが見つからないエラーで丸１日悩む　→　まだはっきり分からない。VSCODEはCOPILOTが便利なので、やめられない。。。Jupyterlabがまだ中途半端・・・
* 結局、Pythonでつまづくところは、環境整備（gpu見つからない）と仮想環境（CONDA?　PIP?　モジュール見つからない）　→　やはりDocker-Composerでサクッとやりたいなあ・・・
* Reactの実習　→　ElectronとかBabelとか、一通りは頭にINPUT完了　→　やはり手を動かさないと、経験値は上がらなそう・・・

# 4/17
* つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング　→ 結局、ソースは動かすことができなかった。苦節3か月・・・
https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_advanced
* Simple transformer --> 代わりにこんなものを発見した　https://wandb.ai/authors/One-Shot-3D-Photography/reports/SimpleTransformers---Vmlldzo0MTQ3ODY
* Youtbe動画　-->　BERTの動画　→　https://www.youtube.com/c/ChrisMcCormickAI
* youtube-dl --> いままでYOUTUBEをずっと究極動画変換を使っていたが、pythonでできることが判明した。

# 4/13
* follow https://github.com/Rabia23?tab=repositories →　シンプルなFlaskProject

# 4/2
* 自分のキャリアが不明確　→　大手企業の知的財産部に所属（収入は安定するが、業務内容について疎外感がある）
* 人生の目的が不明確　→　趣味は語学学習、山登り、すこしエンジニアぽいこと
* 今更、Rails、REACT　→　やはりモダンな画面を、時間をかけず作りたい

# 3/31　Ruby on Railの動画閲覧
これまでずっとFlask,Djangoしか知らなかったが、爆速でアプリが作れるという部分に興味を覚える。
（語学で言えば、日本人が爆速で韓国語を学ぶようなものか・・・）

* https://www.youtube.com/channel/UCz5jr6-bzt5C4mk1YNbKS6A
　→　非常にわかりやすかった。
* 　https://www.youtube.com/watch?v=IyEcu9e1YgM
　→　いまここ。

# 3/26
* Rubyのチュートリアルを開始　→　Webアプリケーション開発の教科書　https://amzn.to/3iJsixn
→　なぜ今更なのか？（前に買った本をメルカリで売る前に、すこし惜しくなったから・・・）

# 3/22
* 本購入　→　機械学習システムデザインパターン　→　内容が秀逸
* sqlarchemyとPostgresを集中的に学んでいる　→　機械学習のバックエンドにデータベースを使うコツを学ぶ
* Makefile →　Docker　→　Docer-Compose　→　Kubanates　→　この成長過程が非常に大事だ

# 3/16
* AIシステムトレードの更新　→　ＭＴ４連携するところまで
→　PIX2PIXの学習済みモデルを、いかに抜き出すのかが課題
* FastAPIの使い方が、だんだんと分かってきた
→　要するにアプリはWEB-APIで作れば、FRONTのアプリは何でもいい（webブラウザでなくても、デスクトップアプリでもいい）

## 結論としては、ＪＳの勉強は不要！


# 3/12
* 今後、学ぶべき技術は、React + FastAPI　でのプログラミング
https://www.youtube.com/watch?v=Mxh67Vbibqk
* Ｅラーニングに向けて機械学習の実装について学ぶ
CNN　→　やはりこの人　→　https://www.youtube.com/watch?v=FTr3n7uBIuE

# 3/11
* AIシステムトレードはまあまあ堅調のようだ・・・ウクライナさえ問題なければなあ。。。
* こんな感じで、Pandasアニメーションにしています。
![test.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/212914/549631aa-d7f8-23ae-89d3-7ec317fe82ee.gif)

# 2/9
* ブログ更新がめんどくさい　→　http://1969681.blog66.fc2.com/blog-entry-637.html
* pix2pix　→　楽しいですね！
* この人のブログ　→　https://farml1.com/　
→　マメやなあ（真似できない・・・）
* SONYの機械学習　→　https://nnabla.org/ja/　
→　日本人として応援すべきだが、すでにオワコン？

# 2/6
* AIシステムトレードの第一弾を完結し、ようやくdeeplearningが何たるものか、分かったような気がします（分かってないことも、多々あることも分かりました）
* Pytorch-lightningを使うと、複数のGPUがあっても、勝手に枚数だけ入れれば処理が進むことを知りました。→　これからの時代、ＰＣにはGPUが何枚も突き刺さる時代が来るのでしょうか？

# 1/29
* メタトレードについに嫌気がさし、Pythonのライブラリを使うことにしました。
* GPUは結局、二枚差しにしました　→　マルチGPUが今後のAI開発のトレンドかもしれません。
* Davinch resolve 、 topaz.ai　ともに複数GPUに対応しているとのこと

# 1/17
* 先週末は写真の高解像度化を調べていて、GFPGANにはまりました。https://replicate.com/tencentarc/gfpgan
* サイトに写真をUPすると、昔の写真が再生できます。https://photos.app.goo.gl/Z3CVHWdeTezfq76b6 
→　拡大すると全く別人になっていて、新年の初笑いになりました。

# 1/12
* 年末から試行錯誤を続けていた動画編集の件、ダビンチリゾルブというソフトに落ち着きました。
* 溜まりにDVテープのエンコードがあり、三月ぐらいまでは動画編集が続きそうです。
* FXテクニカルトレードは、EURUSDだけでなく、他の通貨を運用することで、成績が上がってきました。
* 英語学習が過熱してきました。やはり耳学習を進めるのが有効であり、ラージカップの高級ヘッドフォンを買いました。

トレード利益が出たら、真っ先にＰＣ増強と行きたいところです　→　PCへの投資が最大の効率化になります。

# 1/8
* 年末にPCを増強しました。WindowsとLinuxのデュアルブートにしました。
* 特にopencvのGPU版を使うのに、どうもWINDOWSは面倒なので、今後はLinux主体にやっていく予定です。

# 1/3
* Nintendo Switchのネタ　https://qiita.com/EasyCording/items/d42599ef0e7af5310dab
* とりあえず、ゲームで運動不足を解消する方法は、何か確立した方が良さそう。
しかしなあ、こういうことで脱線していると、一向にディープラーニングや、語学の勉強が出来なくなるなあ・・・

# 12/30
* 結局、ビデオのエンコードはtopazlabsを使うことにしました　https://www.topazlabs.com/video-enhance-ai
* 価格はとあるサイトを経由して、149.99 - 22.50 = $127.49 →　それでもクソ高いです
* エンコードのためにPC購入　→　DELL ALIENWARE AURORA R6　価格  99,800(円)　→　泣きました

# 12/28
* 昔のDVビデオをYoutubeに上げる検討　→　VideoをUpscaleをするリポジトリを発見　https://github.com/Abhiroop25902/Video-AI-Upscaling
* OpencvをGPUで動かす必要があり、Cmakeでソースビルドする（初めてで分けワカメ）→　年末にPC買い替えとかしたくないねんなあ（なにせPENTIUM3でエンコードとか無茶やん）
* FXトレードのAI書物を発見　→　https://www.ml4trading.io/about
* ワイほんま、国籍・年代ガチャやけど、とりあえず血を入れ替えるつもりで入門した　→　https://exchange.ml4trading.io/

# 12/25
* 会社でBERTを触っている若者と出会い、猛烈にBERTに目覚めました。
* BERTをやるには、transformerとpytorchが必須と分かり、いまようやくここにいます。
* minitorchという、コーネル大学のEducation courseがあり、この理解から着手することにしました。
* https://motochan1969.hatenablog.com/entry/20211227/1640561925

# 12/21
* Premiere 360ビデオの編集　→　ようやく完了しました。https://arafo40tozan.hatenadiary.jp/entry/2021/12/14/232125
* アーケードゲームにどハマリ中　→　https://www.retrogames.cc/search?q=mr+do

→　そんな訳で、だんだんＩＴエンジニアから遠ざかっている自分がいる。　

# 11/23
* Alexa →　スキルを認識するところまでは、例題を見てやることが出来た。
* 山イベントで360カメラの画像をFacebookで表示させる方法　→　THETAアプリ使い勝手が悪すぎる
* 最近、プログラミングがダルイ　→　コロナ禍は何となく引きこもりだっだが、最近は山関係で直接人と話す方のが楽しい
* 任天堂SWITCH買う　→　ゲームをやる時間ももったいない。今さら大人がハマる理由はない　
 
# 11/14
* Amazon Alexa購入　→　JapanTimesのヒアリング教材をALEXAで再生させたいが、やり方が分からない
* PCの件　→　子供がMINECRAFTをやりたいらしい　→　有機EL　Switchが売り切れてて涙目　→　たまにＰＣ触らせるか・・・
* FAST-API　→　仕事で使い始めている　→　結構簡単なんだなあと実感
* BERT　→　かなり足が長くかかるイメージ、所詮は学習精度の話で、そこまで大きなモデルは不要かも・・・

# 11/4
* 結局、マザーボードとCPUを交換する羽目になった。→　LGA1155　→　LGA1150　→　Pentium3
* Pentium3＋FANをメルカリで入手（1000円）→　これが自前のPCスペックの頭脳と思うと、情けない話ではあるが・・・
* DDR3メモリ４枚のうち２枚が適応できず余ってしまう　→　I7＋FAN＋メモリ２枚　→　ハードオフに売りに行く
* Windows10でも快適に動作している（おまけに電力消費が少なく静穏化された）
* Pytorch + BERTのテストコードも、無事に動作してGPUスペックは解消されました。

### 更新前
1. Board　　AS-rock  H67DE
1. CPU　　　Intel Core i7-2700K 
1. GPU　　　玄人志向 NVIDIA GeForce GT 710 搭載 グラフィックボード 1GB GF-GT710-E1GB/HS

### 更新後
1. Board　　ASUS H87PLUS　4500円
1. CPU　　　Intel Pentium Dual-Core G3220（Haswell、ソケット形状LGA1150）＋付属クーラー　　1000円
1. GPU　　　MSI GeForce GTX 1650 AERO ITX 4G OC GTX1650/4GB(GDDR5)/PCI-E	24,800円

# 10/29
* GPUが届いたがマザーボード（H67DE）に認識されない　→　どうやらBIOSが古いらしい
* yahooオークションでGT710のBIOS-ROMを1000円で落札　→　この週末は何にもできない・・・

 https://aucview.com/yahoo/p825114752/

# 10/27
* 書籍購入　BERTによる自然言語処理入門 Transformersを使った実践プログラミング https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/ 　2,970円
* Jupyterの例題を動かす。Colabでは動かせたが、自身のPCでは動かなかった。
→　仕方なく中古のGPUを手配  
参考　https://fabcross.jp/news/2021/20210317_spectrumtechnology_hajimetenoaiprogram5.html

```MSI GeForce GTX 1650 AERO ITX 4G OC GTX1650/4GB(GDDR5)/PCI-E	¥24,800```

#エラー内容
どうやらPytorchを動かすのに、GT710はパワー不足らしい。


```shell
C:\Users\motoc\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\cuda\__init__.py:120: UserWarning:
    Found GPU%d %s which is of cuda capability %d.%d.
    PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.
    The minimum cuda capability supported by this library is %d.%d.

  warnings.warn(old_gpu_warn.format(d, name, major, minor, min_arch // 10, min_arch % 10))
'NVIDIA GeForce GT 710'
```

# 10/12　Python¶
API仕様書のドキュメント作成方法 FASTAPI https://fastapi.tiangolo.com/ja/features/
Streamit https://www.youtube.com/watch?v=wAwk2180JgE
fastai https://www.youtube.com/watch?v=iJVkwofNY9E&t=2009s
PyCaret
　https://openstandia.jp/oss_info/pycaret/
　https://www.cdatablog.jp/entry/powerbi_sync_topics
cdata　https://www.cdata.com/jp/sync/

# 9/17
    
* 社内で試験的にQ&Aサイトを立ち上げた。　→　いろいろフレームワークがあったが、下記に決定した。
 https://blog.naichilab.com/entry/2020/08/01/214314
* 上記appのデータの取り出しを検討　→　DockerのMYSQLにデータが保存されているのを、pythonで取り出すのに成功した。
* 質問サイトにＡＩマッチングを入れることを提案する →　思い付きから実行まで、一日でたどり着いた。OODAのおかげか・・・

# 9/7
* GitLabは結局、T3.Largeで動かしている（REDMINEのドッカーも併用）→　REDMINEのデータベースを移植するのが正直めんどい
* Ruby on Railの勉強がてら、Wordpressのようなブログサイトか、Wikiのようなサイトのどちらかを作ってみたい
* 3D-CADの勉強を開始。BlenderかUnityを今後勉強していこうかと考えている。

# 8/16
* Gitlabの導入でてこずっている。AWS-EC2のT3.Smallではメモリが2Gで不足する　→　t3.mediumにて再トライ中
→　その前に、既存のウェルノウンポートと重なって、DOCKER-COMPOSEできない状況。Nginx使えと言われても、何それ状態・・・（　＾ω＾）

* IT勉強のために購入した本を、すべてメルカリに出品中　→　意外に高く売れる。
→ やり方としては、イイネが付いたものは、値下げせず、価格をどんどん釣り上げていく。イイネが付かないものは、どんどん値下げする。

# 7/18
* Redmineライクなプロジェクト管理ソフトを発見　→　https://www.too.com/product/software/wrike.html
 ライクと言うらしいが、ググっても「wiki」と間違われて、記事が出てこない　→　名前変えた方が知名度上がるはず・・・

* GUIベースのＡＩソフトを発見　→　orange　data　mining　
https://wireless-square.com/2019/06/30/%E3%80%90data-mining-tool%E3%80%91orange%E3%81%AE%E7%B4%B9%E4%BB%8B/
 https://orange3.readthedocs.io/projects/orange-data-mining-library/en/latest/index.html

* NLPの最新情報　→　リポジトリ集
https://github.com/sebastianruder/NLP-progress

* オージス総研
https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part1.html

* ALAGIN 言語資源・音声資源サイト
https://alaginrc.nict.go.jp/

* Watson Discoveryの全貌
https://www.imagazine.co.jp/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%8B%E3%82%89%E5%9B%9E%E7%AD%94%E3%82%84%E6%B4%9E%E5%AF%9F%E3%82%92%E5%BC%95%E3%81%8D%E5%87%BA%E3%81%99watson-discovery%E3%81%AE%E5%85%A8/

* 相関ルールマイニングツール5選-
https://www.ossnews.jp/oss_info/article.html?oid=9315

* 機械学習ＭＬ
https://www.machine-learning.news/example/21735241

* 言語処理100本ノック
https://nlp100.github.io/ja/

* 特許の要約
https://arxiv.org/abs/2104.14860

# 7/10
* VUE.JS　プロジェクト作成について学ぶ　→　はっきり言って、今の自分には過剰（Jqueryでダメな理由がない。HTMLのCOMPONENTで十分な気がする）
* Ruby rails　→　やはりGEMのバージョン管理がきもい（あらゆる言語のパッケージ管理全般に言えることだが）
* 中国語BASIC　→　ネタとしてはオモロー

# 7/3 Paiza cloud
* 最近、やっとＷＥＢアプリと言うものを、全体的に俯瞰できるようになった。
→　ついつい、目新しいNODE.JSとかに目が行ってしまうが、RubyやPHPなど、成熟したアプリに使われている技術について、もう一度、見習う価値があるように思う。
* 新言語には環境設定が重要であるが、Paiza cloudを使うと、こういうセッティングも同時に学べる
→　https://paiza.hatenablog.com/entry/2018/05/07/paizacloud_web_application_frameworks

# 7/1
* Softwore Design 定期購入の再開　→　前回はスグやめたが、今回は継続する。(さらっと見て面白くない場合は、メルカリに出せばいいことに気づく）
* Software Design 2021年2月号　Web API設計・開発入門　→　中古を探しだす（たまに良い記事がある）

# 6/13
* RUSTの本を購入する　→　もうC,C++なんて不要　→　先取りしてRUSTに飛び込む（気合だけ・・・）
* Redmine →　NASでやるのは辞めて、bitnamiでwinにインストール　→　プラグインを物色（どこかで不満がたらたら続く）
* 自然言語を投げて、バックエンドでtrain,evalができるような、便利なAPIは無いものか？（ベンダー品探すか？）
* クジラ本　→　pythonをEXE化して、ローカルで使う例を発見　→　結局、SVMとかのＭＬならローカルで良い。
* 本格DLの場合は、やはりニューラルモデルの構築と共有が必要となる →　これはBEサーバー上でAPI化するしかなさそう。

# 6/10 GITEE
* 中国語版　GITHUB　発見　→　https://gitee.com/
* https://jp.techcrunch.com/2020/08/22/2020-08-21-china-is-building-its-github-alternative-gitee/

# 6/6 Pythonでシコる(2)
* あえて下品なタイトルでトピを立てるのも人騒がせと思い、こちらに続きを記載する。
* FUSION360をpythonで動かすAPIがあるらしい　→　面白そうと思って触ったが、ソース見て5秒で脱退（出会って５秒で合体のパクリ）https://qiita.com/reisyu/items/84aa97117439e4962bbf
* 昨日調べたCadquery + FreeCADというのが、一番楽っぽい　→　https://asukiaaa.blogspot.com/2018/10/freecadcadquery.html

# 6/5 Pythonでシコる
最近、3D-CADで物つくりをと考えていて、CADのことを色々調べたうえでの自分の結論

* FUSION360 今のところベスト、solidworksを職場で使っていて、モデル作成のイメージが近い
* BLENDER これはないな
* SKETCH-UP なんちゅうか、めんどい
* DraftSight ええっちゅう噂・・・
→　すべて触った上で、見解を書くけど・・・　すべてのCADソフト＝邪魔

### 結論
* Pythonでモデル作れるCADが有難い　→　Cadqueryというものがある。

https://asukiaaa.blogspot.com/2018/10/freecadcadquery.html

### その他
* Pythonで動画を作る

https://zulko.github.io/moviepy/index.html

さのうち、Pythonでシコれる日が来るだろう・・・

# 6/4 GITLAB
* 仕事でソースコード管理の導入提案（何をいまさら）
→ GITLABがオンプレで使えるということで、方法は三つある
1)WINDOWS10　→　WSL　→　UBUNTUらしい。結局これはやめた方がいい
2)LINUX →　サーバー立ち上げも結構だるい（なぜGITLAB使うだけなのに、そこまでする？）
3)NAS　→　synologyかQNAP　→　これが一番簡単　→　いまここの検討中

# 6/1　ひと月は早すぎる
* 久々にIT系の記事を書く　https://qiita.com/EasyCording/items/9c260e4ed2da39bf4a51
→　この一か月、ほとんど語学勉強と家庭菜園に費やす。
* 3D-CADと3Dプリントの現状をいくつか調査する→　3Dスキャナというのが遅れている感じがする
* EXCEL-VBAの魔改造　→　クジラさんの本、VBAからCMDラインでpython.EXEを起動していた。
→　基本はファイル引数の受け渡し→python-AIエンジンをEXCELで使えるのは、非IT企業には有難い
* AIトレード　→　あまりハマると仕事に支障が出るので、いまは休んでいる（本当は頑張らないと）
* 冷やかしでHUAWEI転職サイトに応募→　ひっきりなしに電話が来る（よほど苦境なのか？）

# 5/6 ＧＷ休暇中の進歩

* RSI_BREAKOUTインジケータをJavascriptに移植完了　http://1969681.blog66.fc2.com/
* テキストのＡＩ分類タスクについて学ぶ　
* 本購入　→ DeepLearning(JAVA)
* Blog更新　→　ブログにJSでバブル表示させること覚えた　https://lifehacking1919.hatenablog.jp/　　https://motochan1969.hatenablog.com/

# 4/23 スキル獲得
 いろいろスキル獲得に手を出しているが、やはりつまづいて止まってしまう

* IBM-CLOUD → DjangoアプリのCI実践　→　python2.7しか入っておらずビルドでエラーが出る（やはりクラウドにSSHで入りデバグするところで対処不能）→　退散

* C# →　簡単なアプリのインストーラを作る　→　Microsoft Visual Studio Installer Projectsで結構簡単にできた　→　　[参考サイト](https://intellectual-curiosity.tokyo/2019/08/28/visual-studio-2017%E3%81%A7%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95/)　→　無事突破（苦節２年）

* Spring Boot　→　なかなか実用的な本がない印象　→　唯一役立ったのがこれ　→　[後悔しないためのSpring Boot 入門書](https://amzn.to/3dIEKvV)　→　作者の愛情を感じる

* VSCODE + DOCKER →　この方の本が秀逸　→　[太田 和樹](https://amzn.to/3nbSEK5)　→　しかし、全言語マスターなんて無理

* HEROKU →　ビルド後エラー停止　→　SQLITE使えないらしい　→　ＤＢいじるのいややな・・・ 


# 4/16
* 少し中国エンタメについてコメントした

→　https://motochan1969.hatenablog.com/entry/20210416/1618527941

# 4/14
* REDMINEが腹立たしい　→　プロジェクトが進むごとに階層を最適化して、粒度をＡＩが自動調整できないのだろうか？
→　無いものはない。しゃあなしにGITHUBに、リポジトリを挙げてみるかな・・・

言いたいことはこちら
https://qiita.com/EasyCording/items/5c4e4814130194ac9c40

# 4/11 脱線のついでに
* HATENAブログの記事に音読スクリプトを仕込んでみた。
https://github.com/chanmoto/japanese-karaoke-song

* HTMLの音声読みは、ブラウザ依存性がある　→　英語はen、中国語はzhのコードで自動選択（クロメ、エッジで確認）
* ただしスマホでは見られなかった　→　APIを叩くしかないのか（そもそも、どうやってhtml内のトークンを隠ぺいするのか？）
https://qiita.com/EasyCording/items/4e4d5b6fd9980f620730

# 4/10　かなり脱線
* 日本語歌詞の外国語ルビを検討　https://qiita.com/EasyCording/items/3b220201fb661cb35e69
* DIYのソフトを発見　http://cadiy3d.com/wp/product_download/
→　1万は高い気がするが、現在のところ最有力候補である
* js勉強中　https://qiita.com/EasyCording/items/2a9eec696dfc025e8267

# 4/8　少し脱線
* 英語の重要性に関してコメント　　https://qiita.com/EasyCording/items/3b220201fb661cb35e69
* Spring Boot のビルダを勉強中　　maven , gradle 　　https://amzn.to/3cYEnNn
* windowsのパッケージソフトが便利　　https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1806/22/news026.html


# 4/3　春爛漫
とりあえず期が変わり心機一転、テーマUPしました。

今期の目標

* Android開発 　
→　自作のIOTアプリを作れるスキルを得たいと考えている。Kotlin/あわよくばJavaを覚えること。Javaの生き残りは、Kotlinに流れると思っている。　https://amzn.to/31JHIJC

* テキストデータのクラスタリング分析
→ インターネットからスクレイブしたデータを、NLPで処理してクラスタリングできるスキルを得ること。スクライブを自前で実装する時代は終わった。
https://qiita.com/EasyCording/items/46502441f98a941319a7

* Vue.JS＋WEB-APIのスキルを得ること。BE言語はpythonのPANDAS以外で、DATAFRAMEが使える言語を探す。結局はBEのデータ処理はDATAFRAMEとSQLのライブラリ有無が最重要であるから。（技術調査中） 
 https://qiita.com/EasyCording/items/9d668bccc03cb5d5083a

* PYTEST覚える。唯一PYTHONで出来ていないテスト分野。これを極めてPYTHONを卒業したい。教科書は入手済み
https://www.amazon.co.jp/%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E9%A7%86%E5%8B%95Python-BrianOkken-ebook/dp/B07F65PFZN

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