2023年12月28日木曜日

文献紹介:The cultivation of Euphorbia obesa Hook. f. a subglobose Euphorbia with a vulnerable status

 Author(s): I.B. Oliver

Source: Botanic Gardens Conservation News , DECEMBER 1991, Vol. 1, No. 9 (DECEMBER 1991), pp. 33-36

Published by: Botanic Garden Conservation International (BGCI)

Stable URL: https://www.jstor.org/stable/24755465

・オベサの自生地は南アフリカのEastern KarooにあるKendrew地区に限られている。

       Kendrew地区の場所(黒丸)


(メスのオベサ)
【Germination procedure】
The seeds are pale brown with dark flecks and are coated with a slightly adhesive substance. The seeds are 1mm.in diameter.

1. Sow the seeds in a well drained medium. A mixture of sieved gravel: sandy loam is suitable.

2. Do not overcrowd the seeds; rather sow sparsely 1 seed/Flat plastic seed trays 10cm. deep are ideal.

3. Cover the seeds with a layer of sieved river sand 3-4 mm. thick. The granules of the river sand should be between 0.6 mm. - 1.2 mm. in diameter.

4. Water a pre-fungicial agent into the newly prepared seed pan.

5. Optinum germinating temperatures vary between 24 - 28 degree Celsius. Seedlings should emerge between 10 - 40 days after sowing.

6. Allow the seedlings to develop into plants 20 mm. in diameter before transplanting.

7. Remove the seedlings, carefully avoiding any injury to the roots.

8. Pot up the seedlings in plastic pots. A suitable medium of sieved gravel 2 mm. in diameter, sandy loam and well rotted compost can be used for potting up.

9. The growing medium must be well drained and be kept slightly moist. If high humidity is a problem, water young plants only one every 10-14 days. In dry arid climates water once every 3 days.










農園

 昨日(12/27)は、摂津農園で2時間ほど作業した。犬か入ってきて糞をするので、柵の網を補修した。

2023年12月11日月曜日

給油

 ステラ給油。ガソリン22.45L給油。160円/L。ODO:13568km, Trip:345.4km。15.39km/L。

2023年12月5日火曜日

E.symmetricaの写真

 花柄が2つに(シンメトリックに)分かれている写真を見つけました。


2023年12月4日月曜日

歯医者

 先週の水曜日(11/29)に歯医者に行って、右下の一番奥(7番)の詰め物が欠けたので、新しい詰め物を入れてもらった。左下6番あたりも強くかむと痛いので、レントゲン取ってもらったが、特に異常はなかった。

農園

 昨日(12/3)、摂津農園で、ハウス外装の波板を張り付けた。ビスの長さは13mmだったが、もう少し長くて良いかも。

2023年11月27日月曜日

農園

 昨日(11/26)、摂津農園で植物の世話をした。外気は15度だったが、壁の一部分が外れているにも関わらず温室内は35度を示していた。

2023年11月7日火曜日

galaxyでシャッター音を無効化する方法

1. google playストアから「SetEdit(Settings Database Editor)」をダウンロード。

2. アプリを起動して、「”csc_pref_camera_forced_shuttersound_key”  “1”」と書いてある行をタップする。

3. 「edit value」を選んで、数字を0に変更する。

参考リンク:国内版Galaxyでも簡単にシャッター音を無効化する方法

2023年10月30日月曜日

頭痛

 昨日(10/29)に5時間ぐらい、連続で屋外にいたので、頭痛がしてきて、午後3時ごろに鎮痛剤を服用した。

給油

 ステラ給油。ガソリン23.22L給油。157円/L。ODO:13222km, Trip:372.0km。16.02km/L。

2023年10月19日木曜日

削除できないパーティションをdiskpartコマンドで削除する

 参考リンク:削除できないパーティションをdiskpartコマンドで削除する

Windows10のスタートメニューが開かなくなった。

 Windows10のスタートメニューが開かなくなった。

直前にはセキュリティー関連のソフトウェアをインストールしたので、その影響か?

2023年10月4日水曜日

Windows で漢字変換が2回しかできないときの対処法

下記の参考リンクに従って、「以前のバージョンのMicrosoft IMEを使う」をONにするとよいらしい。

参考リンク:Windows で漢字変換が2回しかできないときの対処法

2023年10月2日月曜日

ファイル番号を偶数・奇数で分けるbat.file

 rem @echo off

setlocal enabledelayedexpansion


for %%F in ("D:test\*.*") do (

    set /a "fileCount+=1"

    set /a "remainder=fileCount %% 2"

    

    if !remainder! == 0 (

        move "%%F" "D:test\0"

    ) else (

        move "%%F" "D:test\1"

    )

)


endlocal


2023年9月29日金曜日

ギムノカリキウム・バッテリーがへこんできた。

ギムノカリキウム・バッテリーが凹んできたので、鉢から出してみたが、特にカイガラムシやネジラミなどは見つからなかった。この個体以外にもバッテリーで3つほど、凹んできている。鉢から出して、野菜用の殺虫剤をかけて、鉢に戻して、ハイポネックスをあげてみた。

バッテリーは暑さにあまり強くないので、夏場は、ハウス内より風通しの良い軒下などが良いみたい。

2023年9月28日木曜日

Windows 11のライセンスを別のコンピューターに移行する方法

管理者権限でコマンドプロンプトを出して、

slmgr /upk (これでライセンスが無効になる)

次に

slmgr /cpky (これでレジストリからプロダクトキーがクリアになる)

 と打ち込む。

参考リンク:Windows 11のライセンスを別のコンピューターに移行する方法

2023年9月19日火曜日

頭痛

 午後から頭(目の奥)が痛み出したので、夕方に鎮痛剤を2錠服用。昨晩は、夜中に目が覚めた後、眠れず、睡眠不足が原因か。

2023年9月8日金曜日

給油

 ステラ給油。ガソリン23.96L給油。173円/L。ODO:12850km, Trip:368.4km。15.38km/L。

2023年9月7日木曜日

パキベリア・パラドクサの説明

 参考リンク:パキベリア・パラドクサ

CNNにおける勾配消失問題の解説

 参考リンク:勾配消失問題とは?(VisualStudio+Pythonでディープラーニング)

頭痛

 一昨日(9/5)の夕方、頭痛がしたが、我慢できないほどでもなかったので、そのまま、早めに就寝した。明け方(9/6)、頭痛で目が覚めたので、鎮痛剤を飲んで、再度、就寝した。

2023年9月4日月曜日

この文書を開くためのアクセス許可を持つアカウントでOfficeにサインインしていません。

 メール添付のワードファイルを開こうとすると「この文書を開くためのアクセス許可を持つアカウントでOfficeにサインインしていません。」というメッセージが出てしまう。なんでも、「Information Rights Management」が関係しているとのこと。

2023年8月29日火曜日

GPT3.5に質問:機械学習におけるバッチノーマライゼーションについて教えてください。

問:機械学習におけるバッチノーマライゼーションについて教えてください。

答:

バッチノーマライゼーション(Batch Normalization)は、深層ニューラルネットワークにおいてトレーニングの安定性と収束速度を向上させるための技術です。主に画像分類や物体検出などのタスクにおいて効果的に使用されます。バッチノーマライゼーションは、ネットワークの層ごとにおける入力データの分布を正規化することを通じて、学習を安定化させます。


バッチノーマライゼーションの動作原理は以下の通りです:


ミニバッチ内の平均と分散の計算: バッチノーマライゼーションは、各ミニバッチ内の特徴マップの平均と分散を計算します。


平均と分散の正規化: 計算された平均と分散を使用して、各特徴を平均0、分散1になるように正規化します。これにより、ネットワーク内の層間でのデータのスケールが統一され、学習が安定化します。


スケーリングとシフト: 正規化されたデータは、学習可能なスケーリング係数とシフト項によって調整されます。これにより、ネットワークは正規化されたデータを必要に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。


適用: スケーリングとシフトが適用された正規化されたデータは、次の層へと渡されます。


バッチノーマライゼーションの主な利点は次のとおりです:


学習の安定化: ネットワーク内の層ごとに入力分布を正規化することで、勾配の消失や爆発を軽減し、学習の収束を促進します。


学習率の設定の柔軟性: バッチノーマライゼーションによって入力のスケールが統一されるため、学習率の選択が容易になります。


初期化の影響の緩和: バッチノーマライゼーションは、重みの初期値設定に対するネットワークの敏感さを減少させます。


ただし、バッチノーマライゼーションにはいくつかの注意点もあります:


ミニバッチサイズへの依存: バッチノーマライゼーションはミニバッチ内の統計量を使用するため、ミニバッチサイズが小さい場合には安定性が低下する可能性があります。


推論時の挙動: 学習中にはミニバッチごとの統計量を使用しますが、推論(評価や予測)時には統計量の計算が不要です。そのため、推論時のバッチノーマライゼーションの挙動に関して適切な処理が必要です。


バッチノーマライゼーションは、一般的に深層ニューラルネットワークの訓練を安定化させ、高速化する効果があります。しかし、最新の技術やアーキテクチャの進化に伴い、それぞれの状況に合った正しい手法の選択が重要です。

GPT3.5に質問:機械学習におけるAlexNetとLeNetの関係性について教えてください。

問:機械学習におけるAlexNetとLeNetの関係性について教えてください。

答:AlexNetとLeNetは、いずれも深層学習と機械学習の分野において重要な役割を果たした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャです。これらのネットワークは、画像認識やコンピュータビジョンのタスクにおいて革命的な進歩をもたらした先駆的なモデルですが、それぞれ異なる時期に提案され、異なる特徴を持っています。

LeNet:
LeNetは、1998年にYann LeCunらによって提案された最初の畳み込みニューラルネットワークです。LeNetは、主に手書き数字の認識に使用されることを意図しており、当初は文字認識タスクに特化していました。LeNetのアーキテクチャは、畳み込み層、プーリング層、全結合層などから構成されており、それまでのニューラルネットワークよりも画像処理のタスクに適していることを示しました。

AlexNet:
一方で、AlexNetは2012年にAlex Krizhevskyらによって提案されたモデルで、LeNetよりもはるかに大規模な深層ネットワークで、ImageNetデータセットに基づく画像分類コンペティション(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)で驚異的な性能を達成しました。AlexNetは、畳み込み層とプーリング層、そして多数の全結合層で構成されており、その時点では非常に深いネットワークでした。

関係性:
AlexNetとLeNetの関係性は、畳み込みニューラルネットワークの進化を示しています。LeNetはCNNの先駆者であり、画像認識の基本的なアイデアを示した初期のモデルです。一方、AlexNetはより深いネットワークを導入し、より大規模なデータセットでの高性能を実証しました。AlexNetの成功は、ディープラーニングのブームを引き起こし、それ以降の多くのモデルの基盤となりました。

要するに、LeNetはCNNの原型であり、手書き文字認識などの初期のコンピュータビジョンタスクに適用されました。一方、AlexNetはより大規模で複雑な画像データセットにおいて、深層ネットワークの力を示す先駆的なモデルでした。両者は深層学習の発展において重要な役割を果たしたことから、関係性を持つモデルと言えます。

GPT3.5に質問:機械学習モデルであるGoogleNetとVGG16について違いを説明してください。

問:機械学習モデルであるGoogleNetとVGG16について違いを説明してください。答:GoogleNetとVGG16は、両方とも畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャですが、異なる特徴を持つモデルです。以下にそれぞれの特徴と違いを説明します。


GoogleNet(Inception v1):

Inceptionモジュール: GoogleNetは、Inceptionモジュールと呼ばれる異なるカーネルサイズと畳み込み層の組み合わせを同時に適用することにより、さまざまなスケールと特徴を捉えることが特徴です。これにより、ネットワークは幅広い特徴を効率的に学習できます。


1x1 Convolution: GoogleNetは、1x1の畳み込み層(1x1 Convolution)を多く使用します。これにより、次元削減や非線形性を導入することができ、モデルの計算コストを削減することができます。

GoogLeNetの深さと幅: GoogleNetは、非常に深いネットワークですが、VGG16などと比較してパラメータ数が少なく、効率的な学習を実現します。


VGG16:

均一な構造: VGG16は、畳み込み層とプーリング層を繰り返し、その後に全結合層で構成される比較的シンプルな構造を持っています。層の深さとフィルターサイズは一定で、VGG16-16やVGG19-19などのバリエーションも存在します。


小さなカーネルサイズ: VGG16は、3x3の小さなカーネルサイズを持つ畳み込み層を多く使用します。これにより、大きな受容野を持ちつつ、非線形性を高めることができます。

深いネットワーク: VGG16は、16層の畳み込み層と全結合層からなるネットワークです。その深さにより、豊富な特徴表現を学習することができますが、同時に計算コストも増加します。


違いのまとめ:

GoogleNetとVGG16の主な違いは次のとおりです。


モジュールの構造: GoogleNetはInceptionモジュールを使用し、異なるサイズのカーネルと畳み込み層を組み合わせて特徴を捉えます。一方、VGG16は均一な構造で3x3のカーネルを多用します。

深さとパラメータ数: GoogleNetは相対的に浅く、VGG16は深いネットワークです。しかし、GoogleNetは効率的な学習と計算を実現しています。

カーネルサイズ: GoogleNetは1x1の畳み込み層を多用しますが、VGG16は3x3のカーネルを中心に使用します。

どちらのモデルも異なるアプローチで良い性能を発揮しますが、ユースケースやデータセットに応じて適切なモデルを選択することが重要です

GPT3.5に質問:機械学習モデルであるLeNetにおける勾配消失問題について教えてください。

問:機械学習モデルであるLeNetにおける勾配消失問題について教えてください。

答:LeNetは、1990年代に提案された最初の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの1つです。主に手書き数字の認識などのタスクに使用され、現代の深層学習の基盤となるアイデアを確立しました。


勾配消失問題(Gradient Vanishing Problem)は、ニューラルネットワークの訓練中に、逆伝播の際に勾配(グラディエント)が層を通過する間に急速に減少し、最初の層にほとんど影響を与えなくなる現象です。これにより、初期の層の重みがほとんど更新されず、モデル全体の学習が遅くなるか、停滞する可能性があります。LeNetのような浅いネットワークでは、この問題が特に顕著に現れることがあります。


勾配消失問題の主な原因は、活性化関数としてシグモイドやハイパボリックタンジェント(tanh)などを使用することです。これらの関数は、入力が大きくなるにつれて出力が飽和する性質を持っています。そのため、逆伝播の過程で勾配が逆伝播される際に、微分値が非常に小さくなり、層を通過する間に急速に減少してしまうことがあります。


一つの解決策は、活性化関数としてシグモイドやtanhの代わりに、ReLU(Rectified Linear Unit)などの非飽和な関数を使用することです。ReLU関数は、入力が負の値の場合は0を出力し、正の値の場合はそのまま出力します。このため、勾配が逆伝播される際に消失せず、勾配消失問題を軽減できる場合があります。


また、勾配クリッピングやバッチ正規化などのテクニックも、勾配消失問題を緩和するのに役立つことがあります。さらに、深層ネットワークを訓練する際には、適切な重みの初期化や層の適切な構造設計も重要です。


ただし、近年の深層学習の発展により、勾配消失問題はあまり顕著ではなくなってきており、適切なアーキテクチャや初期化手法を使用することで、深いネットワークでも安定して学習が行えるようになっています。

GPT3.5に質問:AlexNetにおける勾配消失問題の解決について教えてください。

問:AlexNetにおける勾配消失問題の解決について教えてください。


 答:AlexNet自体は勾配消失問題を完全に解決したわけではありませんが、そのアーキテクチャやトレーニング手法のいくつかは、勾配消失問題の軽減に一定の助けとなりました。


具体的には、以下の点がAlexNetにおいて勾配消失問題の解決または軽減に寄与した要因です:


ReLU活性化関数の導入: AlexNetはReLU(Rectified Linear Unit)と呼ばれる活性化関数を使用しました。ReLUは負の入力に対しては出力がゼロとなり、非負の入力に対しては線形的な関数を持ちます。これにより、勾配消失問題がシグモイド関数や双曲線正接関数よりも少なくなりました。ReLUは勾配が消失しにくい性質を持ち、また計算も高速です。


Dropoutの導入: AlexNetはDropoutというテクニックを導入しました。Dropoutは、訓練中にランダムに一部のニューロンを無効化する手法です。これにより、ネットワーク内の過学習を抑制し、一般化性能を向上させる効果があります。過学習が進行すると、勾配消失問題がより深刻になる傾向がありますが、Dropoutはそのリスクを軽減します。


ただし、これらの手法でも完全に勾配消失問題を解決することは難しく、特に非常に深いネットワークにおいては依然として勾配消失の問題が生じる可能性があります。その後、さらなるアーキテクチャやトレーニングテクニックの発展により、勾配消失問題を軽減する取り組みが進められました。例えば、Batch NormalizationやResidual Connectionsなどがそれに当たります。

GPT3.5に質問:機械学習におけるAlexNetと勾配消失問題について教えてください。

問:機械学習におけるAlexNetと勾配消失問題について教えてください。


答:もちろんです。まずはAlexNetについて説明します。

AlexNet:

AlexNetは、2012年のImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)で圧倒的な結果を出し、ディープラーニングのブームを巻き起こした深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャです。AlexNetは、畳み込み層とプーリング層を積み重ね、最終的に全結合層に繋げてクラス分類を行う構造を持っています。また、Dropoutと呼ばれるテクニックを初めて導入したことでも知られています。これは、過学習を抑制するためにランダムに一部のニューロンを無効化するものです。


勾配消失問題(Vanishing Gradient Problem):

勾配消失問題は、ニューラルネットワークの深さが増すにつれて、訓練中の勾配(誤差の微分値)が層を通過する際に急速に小さくなってしまう現象です。これにより、訓練中の重みの更新がほとんど行われず、学習が進まなくなることがあります。特に、活性化関数としてシグモイド関数や双曲線正接関数を使用する場合に顕著に現れます。


この問題は、ニューラルネットワークの層が増えるほどより深刻になる傾向があります。勾配が急速に小さくなるため、遠くの層に重要な情報が伝わらず、学習が困難になります。


勾配消失問題に対処するためのいくつかのアプローチが存在します:


活性化関数の変更: シグモイド関数や双曲線正接関数の代わりに、ReLU(Rectified Linear Unit)などの活性化関数を使用することで、勾配消失問題を軽減することができます。


重み初期化の最適化: 適切な重み初期化戦略を選ぶことで、勾配消失問題を軽減できます。例えば、He初期化やXavier初期化などがあります。


バッチ正規化(Batch Normalization): 層ごとに入力を正規化し、学習の安定化を図る手法です。これにより、勾配の消失や爆発を軽減する効果があります。


残差接続(Residual Connections): ディープなネットワークの学習を容易にするために、残差ブロックと呼ばれる構造を導入することで勾配消失問題を軽減することができます。


これらの手法を組み合わせることで、勾配消失問題に対処しながら深いニューラルネットワークを効果的に学習することが可能です。

2023年8月23日水曜日

オベサの幼苗についたカビ

 8/15に台風が来たので、その前の日も含めて2日間、オベサの幼苗を家の中に取り込んでおいたら、土の表面にうっすら白いカビが生えていた。そこで、ベンレートを濃い目に作ってかけて、屋外においておいたら、カビを防ぐことができた。以前にもカビが生えたことがあったが、その時は苗が3か月ぐらいで少し大きくなっていたこともあり、なるべく苗にはかからないようにエタノールをかけて、カビを殺した。

2023年8月14日月曜日

2023年8月7日月曜日

多肉栽培でよく使われている殺菌剤。

GFベンレート水和剤】(600円/5g(0.5g×10パック))

カビなどが生えてきた時の殺菌剤

ベノミル。ベンゾイミダゾール系(カーバメート系)殺菌剤

希釈倍率2000倍。水1Lに対して1袋。予防効果のあるオーソサイドで代用可能。


ジマンダイセン水和剤】(1300円/500g)

カビなどが生えてきた時の殺菌剤

マンゼブ。ジチオカーバメート系の殺菌剤。

ベンレートより安い


どちらも、多肉植物は適用外なので、自己責任で使う。

ダニやカビに対して純度の高いアルコール(エタノール)などで対応できる。なるべく、植物にかからないようにかける。



オベサの発芽

 7月終わりごろに蒔いたオベサが2つほど、発芽していた。この時期、発芽早いな。

2023年8月4日金曜日

Voxelab Aquilaシリーズ徹底比較!(ネット記事)

 ネットで Voxelab Aquilaシリーズの比較が出ていた。各モデルの違いは、ぱっと見、分かりにくいので良い記事だと思う。ちなみにVoxelabはFlashforgeのサブブランド。

(上記画像はネット記事からの引用)

参考リンク:【格安】Voxelab Aquilaシリーズ徹底比較!【X3/X2/S3/S2/C2/Pro】

2023年8月3日木曜日

マミラリアピコ群生モンスト

マミラリア属ピコの群生株でモンストローサ(変異株)になったやつ

参考サイト:

オベサの拡大観察(種子編)

 オベサ(E.obesa)種子を拡大観察してみた。

倍率は上から、30倍、100倍、500倍。

奇想丸の発芽

7/16に蒔いた奇想丸(Setiechinopsis mirabilis)が、発芽してきた。
小さな茶色のマッシュルームみたいなのが、芽。

2023年7月31日月曜日

オベサの徒長

 しばらく不在にするので、(腰水がなくなるのを心配して)オベサの子供たちを屋内に取り込んで置いたら、なぜか1つだけ「にょきーん」と徒長していた。

2023年7月22日土曜日

オベサの根腐れ

太らないオベサがあったので、抜いてみたら根っこが腐っていた。腐っている場所を取り除いてベンレート塗った。果たして復活するか❗

2023年7月18日火曜日

給油

 ステラ給油。ガソリン23L給油。170円/L(ぐらい)。ODO:12484km, Trip:359.7km。15.64km/L。

奇想丸の植え替え

7/15(土)に2本ある奇想丸のうち、1本を植え替えた。

2023年7月16日日曜日

奇想丸の種蒔き

6/26に採取した奇想丸の種子を蒔いた。発芽条件は分からなかったので、メネデールをかけて、オベサの幼苗の隣においておく。

2023年7月12日水曜日

烏羽玉の種蒔き

頂いた烏羽玉の花から種子を取って、それを蒔いた。烏羽玉の発芽には水気が必要なので、透明の食品容器にいれた。種子は常に濡れるようにするが、上から水をかけると流れてしまうので、腰水が良いとのこと。


2023年7月11日火曜日

光琳玉の植え替え

ギムノカリキウム光琳玉を植え替えた。

2023年7月10日月曜日

鏡筒型光電子アナライザー

 鏡筒型光電子アナライザーについて調べていたところ、STAIBというメーカーに良さそうなものがあったので、リンクしておく。

参考リンク:DESA 100 ENERGY ANALYZER

個人でも購入できそうな電子顕微鏡メーカー

 テクネックス工房というところから、個人でも購入できそうな電子顕微鏡が発売されている。(ただ、それでも500万円以上ですが・・・)

また、その会社のホームページには「電子顕微鏡を自作したい人のために」というサイトもあり、とても親切!


参考リンク:テクネックス工房

烏羽玉種子の電子顕微鏡写真

 烏羽玉種子をもらったので、電子顕微鏡で写真を撮ってみた。



上から倍率はx65、x300、x1200。

2023年7月6日木曜日

綴化ホリダが死ぬ。

 週末イベントに持って行っていた綴化ホリダだが、イベント中、見たら端が少し黒かったので、脇によけておいた。帰ってきて、2日ほど経ってから触ったら、型崩れを起こすくらい腐っていた。何かばい菌などが入ってしまったのだろうか。ちなみに鉢はスリットがない75mmの白い鉢を使っていた。

2023年6月27日火曜日

シンメトリカ(symmetrica)の根っこ

 日曜日(6/25)にセリ会で入手したシンメトリカを鉢から出してみたところ、立派な根っこが生えていた。

仔吹きは見たことあるけど、実生はなかなか見られないので、ちょっと興奮。


2023年6月22日木曜日

MS-DOSのvmware image

 MS-DOS6.2のvmware imageがインターネットアーカイブからダウンロードできるようになっていた。

参考リンク:MS-DOS 6.22 VMware Image

こちらにbootable isoファイルがありました。

リンク:MS DOS 6.22 Bootable iso

2023年6月20日火曜日

松笠団扇の植え替え

 昨日(6/19)帰ってから、松笠団扇(Tephrocactus articulatus var. inermis)の植え替えをした。根が予想より張っていた。

アキレス腱炎

 今朝、目が覚めるとアキレスが腫れていて痛みがあった。駅まで歩けそうにないので、家族に送ってもらった。昨日、通勤電車で往復とも長い間立っており、しかも電車の壁にもたれていたので、アキレス腱に負担がかかったか。ストレッチをしていないのも効いていたと思う。

2023年6月19日月曜日

植物を庭に丸出しにしてみる

 今まで、小型ビニルハウスで栽培していたけど、日光に当てる・風通しを良くする目的で、ホリダ×アノプリア 2株とメロフォルミス1株を外に出してみる。ただ、心配性なので上に波板で雨除けの簡易屋根をつけてみる。

2023年6月18日日曜日

ユーフォルビア・ギムノカリキオイデスの接ぎ木下ろし

ユーフォルビア・ギムノカリキオイデスを接ぎ木からおろした。そのあと、少し乾かしてからルートンを塗り、1日乾かしてから、育苗トレイに植えた。
なんだか、きゅうりみたい・・・

2023年6月12日月曜日

ThinkPadX200sへのLinux mintインストール(失敗)

 ThinkPadX200sにLinux mintをインストールしようとしたが、「マルチメディアコーデックのインストール」のところで止まってしまい、そこから先に行かなかった。画面上のカラーディスクがくるくると回ったままで止まる。Linux mintのxfce版、MATE版でも同様だった。

2023年6月7日水曜日

給油

 ガソリン24.63L給油。155円/L。ODO:12122km, Trip:429.6km。17.44km/L。

2023年6月1日木曜日

REXX演算子

【算術演算子】

+

加算

-

減算

*

乗算

/

除算

%

除算後、商の整数部分だけを返す

//

除算後、余りだけを返す (結果が負になることがあるので、 モジュロではありません)

**

数を整数乗する (累乗)

接頭部 -

次の項を否定する

接頭部 +

次の項を現状のまま引き受ける


【比較演算子】

==

完全に等しい (合同)

=

等しい (数値として、または埋め込みをすれば)

¬==, /==

完全には等しくない (== の逆)

¬=, /=

等しくない (= の逆)

>

より大きい

<

より小さい

< >

等しくない

>=

より大または等しい

¬<

より小さくない

<=

より小または等しい

¬>

より大きくはない

【連結演算子】

||

項を連結する (ブランクなし、または 1 個のブランクあり)

REXX には、他の連結演算子も用意されています。


【論理 (ブール) 演算子】

&

AND (2 つの項がともに真なら、1 を返します)

|

包含 OR (2 つの項の一方でも真なら、1 を返します)

&&

排他 OR (どちらか一方だけが真なら、1 を返します)

接頭部 ¬

論理 NOT (否定。1 は 0 になり、0 は 1 になります)

参考リンク:REXX演算子 

プログラミング言語REXXを用いて、整数1から100の間の7の倍数を表示するプログラム

do i = 1 to 100 by 1

/* 数字iを1から100まで1ずつ大きくする*/


k = i // 7

/*数字iを7で割った余りをkとする*/


if k = 0 then say i

/*kが0の時、iを表示する*/

end 

2023年5月31日水曜日

プログラミング言語REXXで数字の0から10を表示するプログラム

 /* start */

do i = 0 to 10

say i

end

/* end */


最初と最後のコメント「/* start */」、「/* end */」は、なくてもReginaREXXではプログラムは動いた。

chatGPTにプログラミング言語REXXのコマンドリストを提示してもらった。



2023年5月25日木曜日

ぱんぱんオベサ

いい感じに膨らんできた。

2023年5月22日月曜日

頭痛

 昨日(5/21)は、炎天下、太陽の下で、昼頃に片道3kmの道を往復歩いたところ、夕方、頭痛がしてきたので、鎮痛剤を服用した。

2023年5月19日金曜日

アガベピット(パイナップルピットの真似)

 今朝、アガベを成長させるために、育苗ポットごと花壇に植えて、パイナップルピットにならって上からペットボトルを半分に切ったものを載せておいた。

2023年5月17日水曜日

Windowsstoreが出てこない

 windows10 proにおいて、windows storeが使えなくなった。

ファイル名を指定して「WSReset.exe」を実行したが、「このms-windows-storeリンクを開くには新しいアプリが必要です。」と表示される。

2023年5月15日月曜日

Pythonコマンドをpython3.xに紐付ける方法

参考リンク:(Linux)Pythonコマンドをpython3.xに紐付ける方法 

幼馴染のナーセリー訪問した。

5/12(金)に 幼馴染のナーセリーを訪問。オベサとシンメトリカの根っこの違いについて質問。オベサ、シンメトリカに関係なく、実生だと「牛蒡状」になるとのこと。なるほど。

頭痛

先週の金曜日(5/12)の夜から、頭痛がしており、土曜日(5/13)の朝に鎮痛剤を飲んだ。いつもは頭の前のほうが痛むが、今回は後頭部がズキズキしていた。土曜日は体調が悪くて、気づいたら、何度も寝ていた。 

2023年5月4日木曜日

頭痛

朝から遠出したこともあって、10時過ぎから頭痛の予兆がした。昼頃帰宅して、ハーブティーでごまかしたが、余計にひどくなり、吐き気も催してきたので、鎮痛剤を飲んで昼寝した。夕方から起きて外出。

2023年5月2日火曜日

オベサ(E.Obesa)とシンメトリカ(E.Obesa ssp. symmetrica)の違い

1.花柄の根元が違う。オベサは1本。シンメトリカは、その名の通り、稜線を挟んで、対称的に2本出ている。よって、花か、花柄跡を注意して観察する。下の写真をみると、花柄跡が横方向に2つずつ付いているのが分かる。



                                       
シンメトリカ(左)とオベサ(右)の花柄跡の比較。

2.根の形状が違う。オベサは分岐状。シンメトリカは牛蒡状。