改めて外箱

グラフィカルですよね。

このグラフィックいつもの実物大

ビニールをとって！

箱を開けて！

Designed By Apple In California

が高まりますね！　Made Inはまぁ気にしない

開けるじゃないですか！

黒い画面！　高まります！

手にとって裏返す

カバーをする自分にとっては見ることの少ない背面

久々のガラスカバーです。綺麗ですね

個人的には背面ガラスが好きです

その他の付属品はこんなもん

充電アダプタとAirPods!?

と思ったら、ThunderBultのEarPodsでした。要するにコネクタがいつものじゃない有線イヤホン。

EarPodsの下は

充電ケーブル

本体以外はこんな感じ。

まぁ、一般的ですね

無線充電ができるiPhone Xですが、有線での充電セットがあってよかったです

無線だと充電する場所が部屋になくて。

電源ボタンを触れると

ぬん

こんにちは

このあとSIM契約してるFREETELさんにSIMサイズの変更手続きに行って来ました。

FREETELのお姉さんもiPhoneXに興味津々

SIMの疎通確認ではお互いになれないiPhoneXの動作にドギマギ

バックアップの復元画面を二人で眺めたり。

電源ボタンの操作、少し違うんですよねー。

そして、

装備品調達。

突然来たので、急いで調達です。

ケースには衝撃・吸収耐久を求めます

BigCameraになかなかいいケースが見つからず、今回はバンパー形状のケースに。

背面はカーボネイドのカバーです。

バンパーの内部には衝撃吸収材が含まれていて衝撃に強いとか。

色がゴールドなのは個人の好みです。他にはブルーとホットピンク的な垢がありました。

液晶保護シートも耐衝撃で選んでます。滑りも良くてなかなか使いやすいですよ。

装着した絵がこちら

iPhoneXのデザインの雰囲気と変わりますね。

この写真が最後のiPhone 6 plusの写真となります。

このあと、今まで使ってたKATANA2とiPhone6plusは即日売却し、

携帯はiPhoneXの一台となりました。

FaceIDが使い勝手いいですね。

指紋に引き続きAppleサーバーに重要データ送るのかとか言われそうですが、

もう気にもしてられません。

私、メガネ野郎なのでメガネをつけた状態で登録しましたが

メガネを外しても認証されました。

本体を傾けるとスリープから復帰し画面を眺めているだけでロックが解除されます。

ただ、実際のロック解除には、画面下部から上に向かって大きくスワイプさせる必要があるので、誤解除は発生しづらい仕様になっています。

以上、開封の儀でした！

先代使っていたKATANA2は必要最低限度の性能＋Windowsの組み合わせで常に持てる力全てを振り絞って動いている感じでしたが、

今回のiPhoneXは性能には余力があってその余裕感が快適性を生み出している、そんな感じです。

まだ全機能試せていないので、試せたらまたレビューを書こうかなと思います。

待っていたものがついに来ましたよ。

意外とシンプルな箱。でも結構な大きさです。

この伝票には

IPHONEの文字が！

高まりますねー！

実は昨日宅配ボックスに入っていたのですが時間がなくて

開封の儀ができなかったので、余計高まります

ぺりっと横を開けると・・・

iPhoneの文字が！

ワクワクが止まらない。ロマンチックが止まらない

取り出すと。。。

いつものグラフィカルなiPhoneのショットが！

意外と小さいですね。今使ってる6plusより御手頃なサイズな予感

ビニールでがっちり固定されているので

それをペリッと取り外すと。。

こんな感じ。

いつものiPhoneですね。ホームボタンがないことを除けば

裏をみると

iPhone X

iPhone X!!

もうワクワクが止まらない！

6plusのときより、ずっしりとした重量感がある感じがします。

今日の開封の儀はここまで！

ご覧いただきありがとうございます！

次回は、内箱開封の儀をお送りします！

ここ最近忙しく、ネットでの合否確認を行っておらず、

郵便も不在だったので今日、結果を取りに行きました。

結果は

なんと受かってました。

試験一ヶ月前に引越しの手続きやら、バイクの手続きやら、

なんやらかんやらで勉強時間がほとんど取れなかったのですが

二ヶ月半前からやっていたことが奏功したようです。

これで履歴書に書くことが増えました。

さすがにモータースポーツライセンス国内A級だけじゃ、なんとも言えませんからね。

【攻略法】

基本情報処理技術者試験の基礎知識から。

これが無いと、たぶん、テキストの言葉がさっぱりわからないと思います。

基本情報処理技術者試験の基礎知識のつけ方

いくつか方法を。

A. 基本情報処理技術者試験を合格目指して勉強する。

当たり前の方法。これで絶対知識は身につきます。比較的簡単な試験ですので、合格も目指せます。

B. 情報工学系の学科の授業を受ける。

年齢限定だって？　んなことありません。放送大学だって立派な講義です。

C. Webサービスベンチャー企業でエンジニアをやる。

鶏が先か卵が先か。ですが、プログラミングできるなら、これで大体網羅できます。

D. ITに詳しい人（エンジニア、プログラマ）と一緒にペアプロをしながらWebサービスを立ち上げる。

多分これが最も早いが最もつらい。

私の場合はB, Cの組み合わせでした。

経済系修士ですが、学士は実は工学なんです。

応用情報処理技術者試験の攻略

まずは、

とにかく読みやすいテキストを選定する。

読みやすい、何度か読めると感じれる見た目が大事なんです。

いいテキストって言われていたって、読むのが億劫になるくらいの文字量とか、計算式とかだったら、続きません。

あと、電子書籍の存在の有無。これは見落とさないようにしましょう。テキスト、基本的に分厚く、持ち運べないと考えた方が良いでしょう。

テキストを2回以上読む。

2〜3週間で計画的に一回読む。一ヶ月はかけない方がいいと思います。内容がうすらぼんやり頭に残るのが3週間と思っていいと思います。3週間かかっても読みきれなそうならば、それは基本情報処理技術者試験の基礎知識が足りていないと思います。7年前の自分がそうでした（1日2時間くらいの勉強時間を想定）。

そのあと、1〜2週間くらいでもう一回読む。2回目なんて結構なペースで読めます。知ってることだらけなんで。一旦ここからテキストを離れます。

問題集を徹底的に

テキストと同系列の問題集を何度も行いましょう。

午前試験午後試験共に。午前試験はネット上に転がってます。

自分は1週間で午前試験を、うち最後の3日間で午後試験を並行して徹底的にやりましたが、お勧めしません！！

辛いかったです。まぁ、最後のテンションで乗り切れましたが、結構ヒヤヒヤもんでした。（運良く最後の1週間は時間が自由に取れたのもあります。）

正答率の低い分野は必ずあるので、そこのテキストを戻って見落とし事項をチェックの繰り返し。

以上で、多分攻略できます。保証はできません。無料の情報ですから。

ですが某WEL●よりかは信ぴょう性の高い情報にしたつもりです。

どこぞのHPやキュレーションなんかを見ると、「これだけで受かる！！」とか、胸が踊るような言葉を並べていますが、所詮SEO、キャッチコピーですから、鵜呑みにはできません。再上陸を初上陸なんて書いちゃったり(友達より引用)、wheeler dealers のメカニックEdd Chinaを、中国のEdd社とか書いちゃうくらいですからね。

テキスト代＋試験代、しめて一万円強の自己投資。情報処理技術者試験をどうせ取るなら、知識は一生ものにした方が、自己投資金の回収につながると思います。

あと最後に一つだけ。

合格率20%と言われていますが、やりきれれば受かると思います。1番の弊害はおそらく時間的なものだと思います。なにせ、これを受けようと考える人たちの多くは、大量の残業が当たり前のIT業界の人たちなのですから。

なので、時間さえ確保できれば、恐るるに足らない試験と考えて良いと思います。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%84%AA%E5%85%88%E5%BA%A6%E3%81%A4%E3%81%8D%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%BC

平衡木

http://f-server.ics.kagoshima-u.ac.jp/~fuchida/algorithm/alg11-%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E6%9C%A8.pdf

http://www-sens.sys.es.osaka-u.ac.jp/users/shinsaku/lec/computer08/lec/avltree.pdf

http://hama-du.hatenablog.com/entry/2014/12/07/182113

均一コスト法

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9D%87%E4%B8%80%E3%82%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2

新たに気になったワード

遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%BA%E4%BC%9D%E7%9A%84%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0

遺伝的プログラミング(genetic programming)

やって見たいこと

・ダイクストラ法、A*の実装

言語何にしよ。

・連想配列の実装

・平衡木の実装

最近更新できてないですが、２０１７年はしょっぱなから更新です！！

（諸般の事情により新年のあいさつは控えさせていただきます。）

というのも、最近あまりテッキーな挑戦をしていないので、書くことがないかったんです

OSS（オープンソースソフトウェア）をいじったり、新しいコードを書いてみたり。。。

なんて二か月くらいしてません。

よくないですね。

今年の目標はこれで決定ですね。筋トレと脳トレです。

できる限りプライベートで開発をする、チャレンジをする。

最近プライベートでしていることを書くとなるとおそらくこのブログは

料理ブログ

になります。パエリアの簡単な作り方とか、パラパラチャーハンとか、実践！簡単においしく焼ける！！　冷たいフライパンからステーキを焼く！！とか。

もちろん料理ブログも素晴らしいですが、このブログの趣旨にはあいません。

久々に、少しエンジニア心をくすぐるものを見つけたので、書こうと思い立ちました。

そも見つけたものがこれ。

https://www.xtra-pc.com/gu/special-offers/02/

古いPCがまるで新しいPCのように動く！

メモリ５１２MBのPCでも動く！（注：約１２・３年前の一般的なPCのスペックです）

などという華々しい触れ込み。

買ってみようかと一瞬購入しようと思いましたが。。。

どうも胡散臭い。

こういうアメリカのベンチャーっぽい会社には基本的には出資者の名前を前面に押し出すことが経験上多いんです。

ファウンダー（創設者）の名前と顔はあるものの、見つからない

巨額の出資がいらないものなら出資者名がなくてもいいのかとおもい、仕組みを探ることに。

どんなすごい技術を使っているのかともい、動画を見ていましたが、

'WindowsのようなPC'

という言葉でん？って思い、

でも画面を見て納得しました。

これ、

Linuxベースの軽量OSをうごかしてるだけじゃん

Linuxとはだれでも普通の利用だったら無料で使えるWindowsのようなもののことで、これの上に、人気のウェブサービス、スカイプやインスタ、FireFox、Twitter、Facebookを動くようにしただけ。

もちろん、これらを専用開発したとなれば、２５００円でも結構お得なプライスタグとなりますが、見たところ

Debian系のOSにデスクトップを作り替えただけ

とみえます。もちろん、これもこれですごいことなんですけど。専用開発はほぼほぼない。

1/1の２３時５９分までというセールストークに危うくだまされるところだった。

こんなの、無料でできるじゃん。ってか、今の自分のDell PCはまさにこれで再生させてます。

ただ、こんなことでもビジネスになるんだなぁと発想のすごさに驚嘆。

個人的には当たり前の手法。

動きが遅くなったWindowsPCがあれば、任せてください。

私の手でよみがえらせますよ。

class hoge:

    prop_lst = []

    

    def __init__(self, list):

        self.prop_list.extend(list)

というクラスを用意。

そして

list = [a, b, c]

h = hoge(list)

として

len(h.prop_lst)

とやると、３が返ってくるのは自明。

しかし

h = hoge(list)

f = hoge(list)

len(f.prop_list)

とやると、6が返ってくる。

思い当たるのは、Pythonは基本全てが参照渡しということ。

クラスの中のリストが参照渡しなので、結局同じオブジェクトのリストを見に行ってるのだろうと予測。

実際調べたら

http://qiita.com/zabeth129/items/05b64a544156e9f6a9e3

のコメント欄に同様のことが。

ここのコメント欄の解決策

def __init__(self, list=None):

    self.prop_lst = list or [] 

最もスマートな気がします。

しかし、　自分は、デフォルト引数を別途与えていたので、別方法を試すことに。

結局、

class hoge:

    prop_lst = None

    

    def __init__(self, list):

        self.prpo_list = []

        self.prop_list.extend(list)

として回避しました。

でも、これでも、lstの名前の変数にNoneが入るので気持ち悪い。

なんかいい方法ないかなぁ

ので、備忘録兼ねて

いろいろなソフトウェアの環境的なものは前回と揃えました。

特にCmakeは3系です

ですが、以下の２つのエラーに悩まされました。

再配置 R_X86_64_32S (`_Py_NotImplementedStruct' に対する) は共有オブジェクト作成時には使用できません。-fPIC を付けて再コンパイルしてください。

致命的エラー: Python.h: そのようなファイルやディレクトリはありません
 #include <Python.h>

一つ目は、再コンパイルってなんのことじゃ！！ってなってハマりました。ですがCentOS+pyenvだと有名なエラーみたいで、結構文献があり

CFLAGS="-fPIC" pyenv install (version)

をすれば普通に解決。Pythonのインスール時の設定で、ライブラリの参照の問題らしい。

よくわからんが。

で、かなり悩んだのは２つ目のPython.hが見つからない問題。

よくある文献だと

sudo yum install python-dev

か

sudo yum install python34-dev

で解決となっていたのですが、pyenvのpythonにcmakeを向けているため、全然解決しない。たぶんyumでpython3系をインストールすれば解決するのだろうが、会社のインスアンスであり、あまりpythonをごちゃごちゃに入れたくない。ということで、かなり悩みました。

最終的には、Python.hを

find / -n Python.h

で見つけ出し、

export C_INCLUDE_PATH={Python.hのあるディレクト}

で強引に向けることで解決させました。exportだとそのシェル内でしか影響しませんから、sshを切れば元通りに戻りますからね。

しかしもっといい方法があったのではないかと思案中…

やっぱりサーバーサイドも触るとなるとCmakeやmakeなどの仕様もしっかりと勉強するべきですね。

個人的に色々な設定等の難易度は

簡単)Windowsインストーラ>MacOS全般>>Ubuntu>>>CentOS>>>インストーラのないWindows(難

と言った感覚です。CentOSをしっかりさわれる人になりたい。。。。

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ubuntuでOpenCV3をpyenvを使ってバージョン管理しているpython3に入れるのは結構苦労したので、とりあえず、備忘録兼ねて公開

とりあえず環境

*******************

ubuntu 14.01

OpenCV 3.1.0

python 3.5.1

pyenvを使用

******************

手順

まず必要になるライブラリを入れる

多すぎるので下記参照

http://www.pyimagesearch.com/2015/07/20/install-opencv-3-0-and-python-3-4-on-ubuntu/

CMakeのバージョンを3系に。

これをやらないと、どうやらpython3.5系や3.4系を認識できないらしいです。

http://askubuntu.com/questions/610291/how-to-install-cmake-3-2-on-ubuntu-14-04

sudo apt-get install software-properties-commonsudo add-apt-repository ppa:george-edison55/cmake-3.xsudo apt-get update

あとはupgradeなり、installなりすればok

cmake設定用のいろいろを調べる

で、cmakeを利用してコンパイルするわけですが、その時の設定用にいろいろ調べます。

私の環境下でのpathは最後に乗っけます。

pyenvの下の使用しているバージョンのroot?をさがす。

which pyhton でpythonのパスを取る

python-config --includes でinclude ディレクトリを見つける。この時ちゃんとpyenv下のものになっているか確認

python libraryのlibpython3.5m.aを頑張って探す。例えば

sudo find / -name libpython*

で良きに探してくれます。お使いのPCのファイル数にもよりますけど。。。

で、pipで管理しているsitepackageのなかのnumpyのパスを探る。

大体pyenv/versions/バージョン/lib/python*.*/site-packagesの下にあると思います。

以上のpathは私の環境では

pythonのバージョン管理のroot的なの

/path/to/pyenv/versions/3.5.1

which python

/path/to/pyenv/shims/python

python-config --includes

-I/path/to/pyenv/versions/3.5.1/include/python3.5m -I/path/to/pyenv/versions/3.5.1/include/python3.5m

sudo find / -name libpython*

/path/to/pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/config-3.5m/libpython3.5m.a

numpy

/path/to/pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/numpy

でした。

OpenCV3をダウンロード

その後、他のサイトにもあるように

opencv を引っ張ってきます

私は

http://opencv.org/downloads.html

からダウンロードしてunzipしてあげました。

さてOpenCVのインストール

ダウンロード先のフォルダに行って

cd opencv

mkdir build && cd build

とし、

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/pyenv/versions/3.5.1  \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=/path/to/pyenv/shims/python \
-D PYTHON_INCLUDE_DIR=/path/to/pyenv/versions/3.5.1/include/python3.5m \
-D PYTHON_LIBRARY=/path/to/pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/config-3.5m \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/path/to/pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include ..

で行いました。調べたディレクトリやらを使用しています。

PYTHON_INCLUDE_DIRは２つありますがどちらでもok

PYTHON_LIBRARYはディレクトリの方を指定してあげます。

PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRSはここまで/core/includeまで忘れずに指定しましょう。

enterを押下して結果を待ちます。python ****ってところにpathが入っていて、エラーが出てなければ成功だと思います。

make -j(コア数)

でmake。これに偉い時間かかります

BUILD SUCCESSFULと出れば成功です。

あとは

sudo make install

で成功すればok

確かめよう

python 

>>> import cv2

>>> cv2.__version__

で動けば多分、インストール成功です。

pyenvとubuntuとpython3を使用して、系統だってまとまっている文献が少なく、結構大変で何回か挫折しました。

英語の文献と一部中国語の文献をみて何とか成功。

晴れて画像解析のワークに移れますね！！！

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型にはめられてる気分。。。

returnのお話。

python で

if 条件

    処理

    return a

return b

ってやったとしましょう。

条件にマッチしてたらaが返ってきてそうじゃなかったらｂ

ってところですね。

ではC#

if(条件)

{

    処理;

    return a;

}

return b;

これは必ずbが返ってきます。

う〜んなんか直感的でない気がする。。

returnの挙動について調べてたら、

C#もパターンマッチングできるようになったんですね。。。