https://answers.microsoft.com/ja-jp/windows/forum/windows_vista-update/windows-update/6eda30c4-b0b0-4ae6-a90c-126a6ba90734

Windowsupdateしたら治るよって書いてたのでインストーラを手動ダウンロードしてインストールを試している途中になぜかつながりました。。。。

こんな感じです(´・ω・`)

エラーコードは 0x80131500

この辺のサイトの手順を一通りやってから再起動すると起動まではうまくいきました。

https://sway.com/ed01xaxv1uWPVVYI

https://answers.microsoft.com/ja-jp/windows/forum/windows_10-windows_store/windows10%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2/14c516f3-ef4e-4e0f-9998-46e0fc29617e

そして次のエラー。。。

コードは 0x8000FFFFです(´・ω・`)

もっかい対策いろいろしてみます。。。。。

GoogleFitを入れました

以上。

今回は３月の結果と追加したガジェットの紹介でも

3/頭開始

77.5kg

3/終わり

76.6kg

あんまかわってねー(´・ω・`)

というよりグラフで見ると月末に体重の少ない日がきただけって感じみたいです。

運動は週2回のバスケのみ

グラフみると平日に体重が落ちて土日に外食増えて体重増のループっぽいです。

続いてガジェット紹介

体重計

Withings スマート体重計 Body Cardio

家庭内Wifiに接続させると体重を自動で計測アップロードしてくれます。

初期設定時にアカウント作成とWifi設定さえすればあとは乗ってるだけで都度データが上がります。

これを選んだ理由は

・GoogleFitとデータ連携可能

・骨量、筋肉量測定可能

ってとこです。

筋肉量についてはジムの測定器の結果と比べる予定です。

私はGoogleにデータをすべて捧げる気でいるのでGoogleとの連携を必須項目として選定しました。

USB充電のバッテリー駆動なので電池交換の必要なしですしかなりおすすめしますよ( *´艸｀)

ちなみにWithingsのページからも体重とか確認できてそちらはこんな感じになってます。

筋肉量はダッシュボードに出す方法がわからないので測定表から

それじゃもっと痩せられるように頑張っていきます。

って感じで放置してたんですが。。。。

鏡の前の自分「なんや、、、この腹、、、、、、」

私はチビハゲデブは嫌いです。

そのうちチビとハゲは足を踏み入れてます。

つまりデブが最終関門なんです。

その鏡の自分を見た瞬間。

「はぇーすげ太ったなーダイエットしよ」

かくしてダイエットすることにしました。

んまー、ダイエットするって言っても運動は週2でしているので数値でまず推移を見てみようということになりました。

とりあえず入れたのはGoogleFit

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.apps.fitness&hl=ja

体重手入力、歩いた時間は自動計測

ちょっと面倒ですけど頑張ってみたいと思います。

前回はAPIGatewayでRESTAPIの口を作ってあげることでHTTPSしか対応してくれない相手とAWSをつなげますよという話でした。

下記手順の2からになります。

①API作る

②Lambda作る

③テストする

④運用する

APIGatewayからのLambdaですが前回の設定でbodyをすべて転送するようにマッピングしてあるのでそれを扱いやすく変更していろいろやっちゃいましょう。

APIGatewayからはlambda_handlerがコールされ、POSTされたデータはevent["body"]にはいります。

それを下記関数Reqestbody2Dictをコールして辞書型に変換します。

def lambda_handler(event, context):

    dict = Reqestbody2Dict(event["body"])

    # やりたい処理

def Reqestbody2Dict(body):
    body_list = body.split("&")
    req_body = []
    for body_attr in body_list:
        body_attr = body_attr.split("=")
        req_body.append(body_attr)
    req_body = dict(req_body)
    return req_body

私の場合はS3へのデータ保存を目的としているのでKinesisFirehoseに入れるようにしてみました。

def PutKinesisStream(req_body):
    STREAMNAME = 'hoge'
    accesskey = 'hoge'
    secretkey = 'hoge'
    region = 'us-east-1'
    client = boto3.client('firehose',
                          aws_access_key_id=accesskey,
                          aws_secret_access_key=secretkey,
                          region_name=region)

    response = client.put_record(
        DeliveryStreamName=STREAMNAME,
        Record={
            'Data': '%s,%s,%s\n' %
                    (req_body["arg1"].encode('utf-8'),
                     req_body["arg2"].encode('utf-8'),
                     req_body["arg3"].encode('utf-8'))
        }
    )
    print(response)

これでKinesis→S3の設定がちゃんとしていればAPIGatewayへPOSTするとS3にデータが核にされるようになります。

なんだかんだ一週間くらいかかってやった結果、結論は端末にAWSIoTSDKいれたら楽勝だろ(＾ν＾)ってことでした。

業務でAWSIoT使ってデータ収集しているのですがデータ送信元の通信GWがいつもつかってるやつとは違うものになりました('A`)

まーいろいろ事情があってのことなので仕方ないのですが現在の構成として

AWSIoT→Kinesis→S3

みたいなありきたりな構成でやってます。

これがAWSIoTは使えないと、そりゃ組み込み機器だし仕方がないか・・・・(´∀｀)

さて、どうするって話ですよ。

なので馬鹿な僕は一生懸命ggりました。

APIGatewayってのを使えばWebAPIを使えるらしいのです！！！(｀・ω・´)

WebAPI?RestAPI?

まったく訳が分かりません

HTTPとHTMLもいまいちわかってないのにわかるわけねーじゃん日本語で話せよ(＾ν＾)

ちょいと調べた感じRestAPIってのはHTTPプロトコル中にいくつかのメソッドがあってそれを利用したサービスにアクセスするためのAPIってイメージです。

RestfulAPIってのが出てきて

あー、putとかdeleteとか全部対応してるやつのことなのか。(fullだし)

って思ったらほぼ同義みたいですね。細かい違いはわかりませんけど。

(＾ν＾)(そもそもRESTAPIがわかってないし)

fulとfullも違いますしね。

長くなりましたがAPIGatewayとLambdaを使ってS3にデータを上げてみましょうっていうのが今回のゴールとなります。

手順は下記の通り

①API作る

②Lambda作る

③テストする

④運用する

簡単！（｀・ω・´）

①

APIの作成ボタンで名前を決めます

アクションボタンからメソッドの追加でPOSTを選択します

統合タイプにLambdaを選択し、POSTされたときに動作させたいLambda関数を選択します

本文マッピングテンプレートのマッピングテンプレートを追加を選択し「application/json」を追加

下記の""のところにKey名を入力

#set($inputRoot = $input.path('$'))
{
    "lambda_arg": $input.body

}

# $input.body:

と

文字認識とかいう技術つかったらおっさんでもギャル文字使いこなせた話

の続きになります。

前回から3か月くらいたってますが

前の記事のすぐあとくらいに完成してすでに運用してます

(＾ν＾)(ブログとか更新めんどいし誰も見てないし見せるつもりもないし)

ギャル文字のままでもよかったんですがおくられてくるシフトが早番だとか夜勤ってまじめに作られてるのでちゃんと認識できるようにしてあげなくちゃいけないのです(｀・ω・´)

手順としては

①現在の学習データで文字認識を行う

②出力データを修正

を納得できるまで繰り返しで行うことになります。

こんなクソみたいなブログ見なくてもこの辺りを見たら一発です

Tesseract Training
https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3

ここから先を見てる人は英語読めないかわいそうな人達だと思うので説明するのでしっかり理解してくださいね(＾ν＾)

ここに優しく書いてあります。

いや、まじすんません。

ちゃんと資料とか残してなかったので参考にさせてもらいました。

実際やってみると一回でちゃんと学習できました。

なので読み込んだ文字をループでドーン。カレンダーにタスクをドーンってやって完成です。

次の月、遅番とか研修とか見たことないシフトが増えて画像が送られてきました(´；ω；｀)

一生懸命つくったソフトが仕様追加で速攻改変させられた話

甘酒作ってみようってなった背景はアミノ酸いっぱいふくまれてんじゃね!?そしたらたっかいサプリ買わなくてもよくね!?

みたいなやつです。

あと家でコーヒーを飲むんですがあんまり飲みすぎもよくないし別の飲み物ほしいなーってのもあったりなかったり(｀・ω・´)

作り方は簡単

材料：乾燥米麹、お湯

道具：鍋、魔法瓶、温度計

①鍋に米麹とお湯をドバー

②60℃になるまで加熱（60~70℃くらいじゃないと麹パワーで発酵しないらしいです）

③中を温めておいた魔法瓶に材料をドバー

④8時間くらいでｵｲｼｰ甘酒の出来上がり！

とかいう夢をみたんだ・・・・・

象印の魔法瓶(下記リンク)

で2回挑戦しましたが2回ともかったいかったい米麹のままでした。

食べてもまずいし、ほぼ分離してるし。。。。

原因調査

①手順まちがえてね？

入れた後も温度確認してます、たぶん間違えてないはず。。。。

②温度保持できてる？

沸騰させたお湯(95℃前後)だけ入れて一晩おいてみました。

→朝には70℃

さらに夕方まで放置

→50℃

絶対これですやん('A`)

ググってみると冬だと温度維持できずに結構失敗してるみたいですね。

「魔法瓶　甘酒　失敗」

とりあえずお湯だけいれて保冷バッグに一晩入れてみたいと思います。

ググらない人もいると思うので言っておきますが象印の製品が悪いのではなくサーモスとかタイガーとかも今回のように一晩米麹にベストな温度を維持するのは難しいようです。

またうまくいったら報告しまーす

kivyを入れた当初の目的であるAndroidアプリの作成ツールであるbuildozerを入れてみようと思います。

python for androidに必要なものを一個ずつ入れないといけないんですがめんどくさがりな私は公式から環境構築済みのubuntuのisoイメージがダウンロードできるようなので当然のように迷わず入れることにしました

使い方

①androidアプリにビルドしたいファイル(main.pyにしておく)のディレクトリに移動

②buildozer initとコマンドを実行し、buildozer.specファイルを作成

③buildozer android でビルド[buildozer android debug]

④でけた！ってなるはず(＾ν＾)

なるはず？・・・・はい？

もちろん私のほうでは失敗しております

やったこと

①buildozer.specのloglevelを1から2に変更

②こちらではJDK8がどうのこうのっていってるんでapt-get upgrade

今②の終了待ちです、リアルタイムです。

睡眠時間が減っていってます

あした会議です

ねよ。。。

いや、できることなら他にもつっこみたいですよ？

でも陰キャなんでネット上で完結させるしかないんです('A`)

GoogleAPIでカレンダーに突っ込むやつはできました

次は画像解析かーってやってたんですが

情弱私、

OCRを知りませんでした

IT関連の仕事しといてしらないってどうなの？って話ですが

(＾ν＾)(OpenCVしかしらねーんだもん)

最初はOpenCVで文字認識が出来ると思ってたんです(´∀｀)

たぶん文字認識は無理でもシフトごとに文字色ちがうから何とかなるとは思います。

でも、

やっぱイマドキ男子はOCRでしょ

てことでtesseractをいれました。

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Downloads

から本体のインストーラー(tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe )と日本語データ(tesseract-ocr-3.02.jpn.tar.gz)をダウンロード

インストーラーはインストール

日本語データは解凍してでてきたjpn.traineddataをインストールフォルダのtessdataフォルダにコピーして完了

動作確認はコマンドプロンプトで

tesseract 入力ファイル 出力ファイル -l jpn

で確認、英語が対象の場合は-l jpn 外してください

確認用のデータ何がいいかなーと悩む時間も無駄なんでインストール時に聞いていた

ジャンヌダルクの「I'm so happy」の歌詞をペイントで作りました

結果

君を主包き寄せて夢の糸売きを見よう

つナよし丶 ギ言
ノ3丶としたィ士草ヵヾただコ

三ヵヾや~ナ(こ女喜しくて

イ憂しくKーSSをした

Fレイ(こ見えて

ギャル文字じゃねーか

という謎の技術力でギャル文字を生成した話