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はてなキーワード:スムージングとは
日本のメーカーの足引っ張るような真似して得するのは海外だけやで
ディープラーニングの高速推論を実現するailiaSDKが株式会社セルシスのCLIP STUDIO PAINTに採用
すでにCLIP STUDIO PAINTに搭載されているAIを利用した「自動彩色」、「トーンを消去」、「ポーズスキャナー」の各機能はインターネットに接続してセルシスのサーバーで実行する必要がありましたが、ailiaSDKの採用により、エッジ端末（PC・スマホなど）での高速推論が可能となり、インターネットに接続することなくAI（ディープラーニング）の技術を活用した「スマートスムージング」機能をご利用できます。また、GPUを使用できない環境においても、CPUへのオフロードにも対応し、幅広い環境で一貫した推論処理を行うことも可能です。
クリスタにAIの新機能 「写真の人物のポーズ」を3Dデッサン人形で再現
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/28/news132.html
出口政策を理解するためにはやはりそれなりの理論的なフレームで考えなくてはいけないだろう。例えばバーナンキ次期FRB議長は日本のデフレ脱出に、エガートソンとウッドフォードの経済学モデルを援用して、インフレ目標政策と物価水準目標の合わせ技を提案した（ベン・バーナンキ『リフレと金融政策』日本経済新聞社）。以下ではこのエガートソンとウッドフォードのモデルの枠組みをきわめて単純化して「出口政策」の理論的基礎とさらに現在しばしば話題になる日銀預金残高の超過準備問題という技術的な側面についてコメントしてみたい。
いわゆる「ルーカス批判」以降、政策による期待の変化という問題に耐えられる理論構造をもつことがマクロ経済学に求められきた。そのひとつの解が、いわゆる「マクロ経済学のミクロ的基礎」である。「ルーカス批判」以後、マクロ経済学のプログラムはこの「ミクロ的基礎付け」をRBC（実物景気循環論）モデルとニューケインジアンモデルの大まかふたつの方向で深化してきた。両者はいまでは見分けがつかないほど交じり合ってしまった。例えばバーナンキらの理論では長期においては市場の自律的調整機能を信頼しているため、長期的スタンスをとれば例えば失業が深刻であっても市場の調整能力にまかせる、という選択も最初から排除するものではない。しかしもちろんこのような態度は、バーナンキらの積極的に認めるところではなく、実際問題として不況が深刻であったり、極めて高いインフレが起きているときは政策介入を強くすすめることで社会的コストを避けるというのが、いわゆるニューケインジアンの立場であろう。
バーナンキらはまずマクロ経済を考える上で、家計（消費者）の行動、企業の行動、そして金融政策を担当する中央銀行の行動を主要なプレイヤーとして考える。それぞれのミクロ的な行動が経済のマクロ的動向に影響を与えていくと考えるわけである。
まず消費者は自分の効用（満足）を最大化するために行動する。その際に予算の制約をうけるわけであるが、その制約の変化に対してなるべく消費を平準化（スムージング）して行うことが最適な対応である、とこの消費者は考えているとしよう。消費の平準化というのは、今期（現在）と来期（将来）の消費量をあまり変化させずに似たような量だけ消費し続けることを意味している。例えば今期、クリスマスで家族や恋人にプレゼントをするために消費を増やせば、それに対応して将来の消費を減少させることで、期間を通じてみれば消費は一定水準にあるというわけである。例えば経済全体の景気がよく将来的に家計の所得が通常の場合よりも増加すると期待されたとしよう。このような状況を期待産出量ギャップが拡大したと表現する（あるいは期待拡張ギャップの存在とも表現可能）。将来の所得が増えると期待されるので、この家計はそれを見込んで現在の消費を増やすことで平準化を行おうとするだろう（そうしないと予想通りに将来の所得が増えた場合、将来の消費の方が今期にくらべて過大になってしまうので）。
この状況は先の例でいえば、会社の成績が良好で、ボーナスの増額が望めるために、クリスマスプレゼントはその将来のボーナスで返済することを見込んで、ローンまでして高めのプレゼントを購入することに似ている。すなわち将来の期待産出ギャップ（期待される将来のボーナスの増加）が現在の産出ギャップ（ローンをすることでの現在所得の増加）に反映されることになる。このように家計の消費行動は「来期の産出量ギャップの予想」に依存している。
さらに家計は今期の消費と来期の消費をバランスするために現在の実質利子率を参考にするだろう。現在の消費を我慢して貯蓄するには、その貯蓄が経済的に見合うものでなくてはいけない。その報酬として実質利子率が付されるとも考えられる。そしてこの実質利子率が増加すればそれだけ消費者は現在の消費よりも貯蓄を選ぶだろうし、また反対に実質利子率が低下すれば将来の消費よりも現在の消費を選ぶであろう。また家計のローンの負担も実質利子率が低下することで軽減され、そのことがローン契約や耐久消費財の購入を促すことが知られている。すなわち消費者の行動は「今期の実質短期利子率」に依存している。
ニューケインジアンの経済モデルではこのような消費者の行動をIS曲線（NewIS曲線）と表現して現在の所得のあり方（産出高ギャップ）に、今期の実質短期利子率と将来の産出量ギャップが影響を与えると考えるわけである。ちなみに伝統的なIS曲線と同じように、今期の実質短期利子率と今期の産出量ギャップとの関係は右下がりの曲線に描くことができる。
次に企業の行動をみてみよう。ニューケインズ経済学では企業の価格設定行動も経済環境の変化に対して緩慢にしか変化することはせず、そのため価格の粘着性という現象が一般的であると主張している。この価格の粘着性を説明するためにケインズ経済学は企業の代表的なイメージとして「独占的競争モデル」を採用する場合が多い。経済学の想定する市場の典型的な姿は、完全競争と独占である。完全競争市場では、多数の売り手と多数の買い手が、お互いに市場価格をシグナルとして販売・購入活動を行っている。価格が資源配分を有効に行うと想定しているので、この完全競争市場では売り手と買い手はプライステイカーとして行動する。他方の独占市場では、売り手もしくは買い手ないし双方が市場の価格をコントロールする力を保有しており、独占市場では完全競争市場にくらべて、価格はより高く、取引される財・サービスの量は少ない。独占市場は完全競争市場に比べると資源の非効率的な配分が行われている。
しかしこのような両極端な市場の姿よりも、次のような市場のあり方の方が一般的ではないだろうか。例えば近所の本屋にいけば、さまざまなビジネス雑誌が販売されている。そしてそれぞれのビジネス雑誌は、特集する記事が異なったり、価格も各出版社が独自色を打ち出してライバル雑誌に負けないとしているように思える。またどの出版社でも自由にビジネス雑誌を発刊することができ、自由にそれを辞めることができる点でも、完全競争市場の特徴を持っている。
このようなケースは、なにもビジネス雑誌だけではないだろう。私たちは、完全競争と独占の両方の特徴を持った様々な財・サービス―例えば、書籍、映画、パソコンソフト、レストラン、コンビニ、ケーキ、車など―を日常的に目にしている。経済学では、このような財・サービス市場を「独占的競争市場」と名づけている。独占的競争とは、同質ではないが類似した財・サービスを売る多くの企業が存在する市場だということができるだろう。独占的競争市場では、たくさんの企業が同じ顧客を相手に競争を繰り広げている。その一方で、個々の企業が、他の企業と異なる製品を供給している。これを製品の差別化という。また同時に参入・退出が自由である。
完全競争市場では市場で決まった価格で販売すればすべての財は売りつくされる。他方で独占的競争市場では、企業は「右下がりの需要曲線」に直面している。これは企業が価格をコントロールできるが、もし価格を上げれば需要は減り、下げれば需要が増加するという市場環境に直面していることを意味している。この結果、この独占的競争企業は若干の独占力を有しているために、限界費用を超える価格を自ら設定することができる。この限界費用というのは、財やサービスを追加的に一単位製造するときに要する費用のことである。経済学ではこの「限界」的な単位で消費者や企業の選択を判断する。例えば、企業は売り上げ全体の動向と価格をみて供給を決定するのではなく、新たに一単位生産するときのコストとその販売価格の大小関係で意思決定を行う。
例えば『冬ソナ』のDVDを一冊追加的に生産するコスト（＝限界費用）が1000円だとすると、この独占的競争企業は5000円で市場での販売が可能になるということである。限界費用と価格との差額は、この企業にとっての「マークアップ」（超過利潤とイメージしてもいい）を得ることが可能であることを意味している。この超過利潤の獲得を目的にして、多くの企業がこの市場に参入する。もちろん独占的競争企業は製品の差別化によってこの熾烈な競争に打ち勝とうとするだろう。独占的競争市場では、このような熾烈な競争の結果、長期的には利潤がゼロになることがしられている。そしてこのような熾烈な競争に生き抜くために、企業は製品の差別化をはかり消費者の需要を喚起し、その有効な手段とし広告やブランド戦略などを展開しているのである。
ところで独占的競争企業は価格設定を自ら行うことができるが、市場の動向に合わせて絶えず価格を変更しているわけではない。価格の変更に伴うコスト（メニューコスト）が発生するために頻繁に需要の変化に応じて価格を修正することはしない。そのためメニューコストを原因とする価格の粘着性が広く観察される。また価格を改訂する企業が増加するにしたがって、この価格の粘着性は緩んでいくと考えられている。この価格の変更に企業は今期の産出高ギャップをまず参考にする。これはいままでの議論では需要が供給よりも多いと考えられるならば企業は価格を上昇させるように改訂するだろう。また他方で将来のインフレ率の予想も重要である。なぜなら上記のマークアップは名目額よりも各企業はその実質値に注目すするからである。将来獲得したいと期する利益に将来のインフレ率の動向が大きくかかわるわけである。まとめると企業の価格改定行動は、今期の産出高ギャップと、来期の期待インフレ率に依存している。経済全体でみれば現在のインフレ率は期待インフレ率と産出高ギャップに影響される。この関係を表現したのがニューフイリップス曲線という。
さらに中央銀行の金融政策ルールをテイラールールの形で導入するのが一般的である。ジョン・テイラーはグリーンスパン率いるFRBの金融政策の行動を「テイラールール」という形で表現することに成功した。テイラーによるとFRBは産出量ギャップ（潜在産出量－現実の産出量/潜在産出量）とインフレ率に反応して利子率を設定しているというものである。テイラールールのもっとも古典的な形式は産出量ギャップとインフレ率を均等に重きを置いて考慮する政策スタンスを採り入れたものとなっている。
名目利子率＝0.01－0.5（潜在産出量－現実の産出量/潜在産出量）＋0.5×目標インフレ率
である。このテイラールールを用いると、産出量ギャップが0.01、目標インフレ率を0.02だとするとFRBは0.5％利子率を引き下げて、景気の後退を防ぐことがわかるだろう。このテイラールールはグリーンスパン率いるFRBの動きをかなりうまく説明することができるといわれている。
ところで中央銀行は経済にふりかかるさまざまなショックから国民の経済厚生を守るために行動するとみなされている。いま国民の経済厚生を最大化するような中央銀行を考えて、この中央銀行が考えている経済厚生の損失の最小化が、そのまま国民の経済厚生の損失の最小化になると考えるとしよう。中央銀行は国民の経済厚生の最大化（あるいは損失の最小化）をきちんとフォローできると考えるわけである。
このとき中央銀行の経済厚生を最小化するための目的関数を「損失関数」といい、これは簡単にいうと今期のインフレ率と今期の産出高ギャップを足したものである。この「損失」を下の（a)(b)(c)のもとで最小化するのが、この経済にとってもっとも望まれる＝最適と考える。
（a）NewIS曲線では、今期の産出量ギャップが（１）今期の実質短期金利と（２）来期の産出量ギャップの予想に依存する
(b) ニューフィリップス曲線では、今期のインフレ率が（１）今期の産出量ギャップと（２）来期の期待インフレ率に依存する
(c)中央銀行は目標名目短期利子率を決めるにあたって（１）今期の産出量ギャップ（２）目標インフレ率を参照する。
ところで上の意味での最適な中央銀行の金融政策を考える上で重要なものが「コミットメント」である。これは中央銀行の金融政策の目標達成への力強い政策的態度をしめす言葉といえる。具体的な目標について責任を持って期間内に達成することを約束することであ。例えば未達成の場合には具体的な形で責任をとる（ペナルティをとる）と考えて同じで効果を発揮する。このコミットメントを行うことが経済で活動するさまざまな主体（家計や企業や市場関係者）の予想に影響を与える。
例えば、先の（a)のIS曲線では、今期の産出量ギャップが（１）今期の実質短期金利と（２）来期の産出量ギャップの予想に依存していて、さらに来期の産出量ギャップは（１）'来期の実質短期金利と（２）'来来期の産出量ギャップの予想に依存していて以下同様に…となると、結局、今期の産出量ギャップは将来の実質短期金利に依存することになる。ニューケインジアンは産出量ギャップの変動を経済変動で重視しているので、これは将来の金融政策のあり方（＝将来の実質短期金利をどうするか）への予想が決定的に重要になるということになる。
「産出量ギャップ」という表現が苦手な読者は、消費者でいえば（借り入れのケースを含む）所得、企業でいえばマークアップと考えてみればいいだろう。いまのサラリーの額や企業の利益が中央銀行の現在から将来に向けての政策態度に影響されるというのがニューケインジアンモデルもわかりやすい含意だ。
このような将来が現在を規定するという考え方をフォワード・ルッキングという。このようなフォワード・ルッキングな経済構造では、経済主体の予想に影響を及ぼすコミットメントがいかに重要になるかが分かるであろう。
●出口条件を考える
さて出口政策の条件を考えるには上の（a)(b)(c)のもとで損失関数が最小化するように計算をしなくてはいけない。しかしここでは直観的な説明を行う。渡辺努・岩村充氏の『新しい物価理論』（岩波書店）で用いられた仮設例を利用したい。この仮設例の面白いところは上記までは顔を出していない長期利子率の動きをフォローすることができることである。現在の出口政策にかかわる議論が長期利子率のオーバーシュート（財政危機の拡大？）への懸念にあることを思えばその重要性がわかるであろう。ちなみに以下では金利の期間構造モデルを採用して、長期利子率は将来の短期利子率の予想値に依存していると考える。すなわち単純化して足元の長期利子率は、足元の短期利子率と次の期の短期利子率の単純平均とする。また産出高ギャップは長期利子率に反応すると考える。あとでわかることだが、長期利子率は短期利子率の予想へのコミットメントに誘導されて決定されるのでいままでの議論と同じである。
いま三期間（0,1,2期）を生きる経済を考えよう。第０期はデフレで流動性の罠に陥ってるとする。現代版の流動性の罠をバーナンキらは名目短期利子率がゼロ（＝利子率の非負制約）であると考えている。そして第１期と第２期では経済が回復しているとする。このとき渡辺・岩村の仮設
俺はアニメやゲームは嗜む程度でオタクほど詳しくはないが、IT系の仕事をしていて最低限の知識があったのと、知人がAIに詳しかったので興味本位で始めてみた。
別にクリエイターに憧れがあったわけでもないが、生成した画像をSSDの肥やしにするのもったいなくてTwitterとpixivにアップしていたら思いの外バズった。
フォロワーも気づいたら1万を遥かに超え、小銭稼ぎでFanboxに誘導してみたらこれまた儲かっている。
儲かっていると言っても月15万程度とそこまで大きな金額でもないが、暇潰しで金稼げるのはありがたい。
ちょうどPCの更新タイミングだったので、Fanboxの収入で4090搭載のパソコンも買った。
どうせすぐ飽きられるだろうと思っていたら、未だに支援者が増えていくのでこの業界怖いな...って思う。
つうか確定申告やるのめんどくせえ。だりー。
ありがたいことにリクエストをもらうことが多く、毎日更新のネタ出しに便利で助かる。
原作を知らない場合はLoHAの作成や画像生成のついでにそのキャラが出る作品を視聴しているのだが面白い作品に出会えて楽しい。
エロはモザイク付けるのめんどくせえから断っているが、エロに手を出せばもっと儲かるかもしれん。まあ今の時点でそこまでの稼ぎを求めてないから気が向いたらやろうと思う。
あと別垢でリアル系も作っているんだが、こっちはリプライがキモいからそろそろ辞めたい。
んで、前置きが長くなったが本題に入るわ。
別に絵師を目指しているわけでもなく承認欲求とかもどうでもいいのだが、とにかく反AIのアンチ共が鬱陶しい。
AI絵師（）とか罵られてもそもそも名乗ってもねえし、誰だよお前って感じ。
別にお前のプライドを満たすためにこの世が回っているわけじゃねえ。
近くにいる人、接点のある人のニーズに応え続けるだけでもいいじゃねえか。
神絵師とかもどうでもいいだろ。なんで神絵師なんかと張り合う必要があるんだ。
ましてやAI絵師なんかにかまっている暇ねえだろ。ユーザー見ろ、ユーザーを。
そして俺は絵に対してアイデンティティもねえわ。
人が求めるものをアップできたらそれで満足だ。お前は違うのか？
もしそうなら他人にかまっていても仕方ねえだろ。
描け。
なんで細かいところ修正しねえんだ。そのグチャっている手はなんなんだ？
手は第二の表情だぞ。自分で書き直せ。
あと目にもこだわりを持て。目のクオリティが出来栄えを左右するぞ。
姿勢に合わせて表情を作ってあげると統一感があって良くなるぞ。
クリスタの便利機能、例えばスマートスムージングとかも有効活用しろよ。
なんでそこで手を抜くんだ？
伸び悩みについてTwitterで愚痴る前にKindleで教本買ってYoutubeの添削動画みて勉強しろよな。
この数ヶ月クリスタと格闘したが絵心ないやつでもマシになったぞ。
その意味分かんねえ互助会に勤しむ前にユーザーが求めている画像をリサーチしたり、修正の精度を上げていけよ。
てめえのおつむとパソコンはなんのためにあるんだ？
AIで絵を生成するのは結構だが、お前自信が頭を使わなくても良い道理はねえだろ。
AIなんてただの道具だぞ。お前が頑張るんだよ。
☆はドラッグストアで買えるやつ
毛穴埋めるやつ
Diorディオールバックステージフェイス＆ボディプライマー(日焼け止め下地としても)
☆Borica(ボリカ）美容液マスクプライマー(要日焼け止め。下地としても)
○ラロッシュ ポゼUVイデアXLティント(色付き。下地にも)
クレ・ド・ポー ボーテ ヴォワールコレクチュールn(色付き)
LAURA MERCIERピュア キャンバス プライマー ブラーリング(テカリ防止)
Diorディオールスキンフォーエヴァースキンヴェール(トーンアップ)
DOLCE&GABBANA BEAUTYシークレットシールドプロテクティブスムージングプライマー(色付き)
CHANEL、ランコム、RMK、シュウウエムラ、ローラメルシエ、イブサンローラン、ボビィブラウン、イプサ、THREE、クレドポー、SUQQU、アンプリチュード、エスティーローダー、MAC、Dior、ルナソル、NARS、アルビオン
練りタイプ
POLA ディエムクルールカラーブレンドパウダーコンシーラー
ファンデと合わせたり悩みに合わせてえらんでくれ
○Chacott フィニッシングパウダー
ハイライト
☆Borica ボリカセラムマルチグロウデュオ(アイシャドウにも)
☆ケイト デザイニングアイブロウ3D(シェーディング、アイシャドウにも)
シェーディング
○Ririmew リリミュウ シアーマットシェーディング
☆ヴィセ アヴァンマルチスティックカラー CACAO(他に色展開あり、リップにも)
プチプラだとケイトかヴィセアヴァンかレブロンがエクセルのリップスティック
プチプラでは高めだけどUZUのブラウンは色もメンズでも使えそうだったよ
KATE一択
CHANELとかTHREEとかがメンズライン出してるからそれで揃えれば楽だわね。メンズライン出してないけどMACはパケが勝ち
自宅3回増築済 返済中
案内所 設置済
仕立屋 設置済
島クリ まだ
撒き餌作り地獄はもう嫌だ イトウ狙いで200個弱のアサリくんが土に還った
1個で1枠埋まるアサリをしこしこ数十個集めて作業台で1個ずつトンカントンカンやってたら頭おかしなるで
屋外でのDIYならともかくこれはさすがに何とかしてほしい
せっかくレシピに「作成可能かどうかを表示する機能」があるのに、それが手持ちアイテムしか考慮してくれないのはもったいないし利便性を損ねてると思う
あっ風船！パチンコ（かたいもくざい×5）作らなきゃ！
→ｶｯ もくざい ｶｯ もくざい ｶｯ やわらかいもくざい
例えば広葉樹と針葉樹でドロップ率を変えるとか、もっとやりようがあるんじゃないか
スマホで通販もさせろ！と思ったが調べたら100回利用すればスマホでも通販注文できるようになるらしい（何だその妙な縛り…）
シリーズ通じての仕様らしいが、とはいえ採集や風船撃墜の時不便
物陰潜伏タランチュラを許すな
魚の感知範囲をもう少し広げるかキャスト後も動かせるようにしてほしい
魚影が岸に近すぎると場所によっては後ろに下がって画面外の魚影に向かってキャストする羽目になるのはちょっと
基本的に複数購入ができないのに毎回「お金出す→お金渡す→商品出す→商品受け取る」を繰り返す点はもうちょっとスマートにできないのか
せめて受け渡しを同時に行うとか
複数の「コレって何？」を聞きたい時、1つ聞く度に最初の選択肢に戻されるのもイマイチ好かない
バーグラフ形式なら雰囲気を壊しにくく幅広い年代に分かりやすくできると思う
今時みんなマイクラやったことあるだろうし大丈夫でしょ（偏見）
なんかこの機能自体もなんとなくクセが強いような気がしてあんまり思うようにいかないのも不満
「線をなめらかにする／しない」みたいな言い換えで実装できないだろうか
イースターイベントの卵は1日あたりの取得上限決めてその値超えたら出ないようにしろ
こちとら魚釣りたいんだが？卵風情が一丁前にくねくね泳ぐな 割るぞ
Permalink |記事への反応(13) | 12:03
Windowsのフォントがクソ(日本語フォント編)│├┬ 標準搭載のフォントがクソ│││├┬MS(P│UI)ゴシックがクソ│││││├── 埋め込みビットマップのせいで文字がガタガタ (アンチエイリアシング派)│││││├──ひらがなカタカナの横幅を縮めただけの妥協の産物 (MSUIゴシック否定派)│││││└──アウトラインも醜悪 (MSゴシック全否定派)│││├┬メイリオがクソ│││││├── ヒンティングのせいで字体とバランスが崩れている (ヒンティング否定派)│││││├── 標準の行間がありすぎて扱いにくい (間延び行間否定派)│││││└──字体が幼稚に見える (メイリオ全否定派)│││├┬MeiryoUIがクソ│││││├── ヒンティングのせいで字体が崩れている (ヒンティング否定派)│││││└── かなとアルファベットの横幅を縮めただけの妥協の産物 (MeiryoUI全否定派)│││└┬ Yu GothicUIがクソ│ ││ ├── (初期Windows10で顕著)ヒンティング手抜きでバランス総崩れ (ヒンティング否定派)│ ││ ├──游ゴシックから横幅を縮めただけの妥協の産物? (Yu GothicUI全否定派)│ ││ └──MeiryoUIの方がまだ読みやすい (Yu GothicUI否定・MeiryoUI消極的肯定派)│├┬フォントレンダリングがクソ│││├┬GDIとClearType│││││├── 埋め込みビットマップを優先するのがクソ (アンチエイリアシング派)│││││├──縦方向のアンチエイリアシングがなく斜め線がガタガタ (アンチエイリアシング派)│││││├──偽色出すぎ (ClearType否定派)│││││├── ヒンティングを無効化できない (ヒンティング否定派)│││││├──フォントサイズがおかしい。特に、ポイントが1.5の整数倍でない場合に顕著 (サイズ厳格派)│││││├──OpenTypeフォントのスムージングが薄すぎる (調整力不足派)│││││└──ClearTypeチューナー使っても線幅細すぎ、ガタガタすぎる (GDI,ClearType全否定派)│││└┬ DirectWrite│ ││ ├──基本的にヒンティングを無効化できない (ヒンティング否定派)│ ││ ├── 調整できるはずなのに調整機能を用意していないアプリがある (調整力不足派)│ ││ ├──OSの共通設定が存在しない (調整力不足派)│ ││ └── 調整してもMacTypeに勝てない (MacType教)......
Google Chromeの日本語部分のフォント設定がある日突然、無視されるようになってしまうことがあります。
こうなるとフォント設定系の拡張機能もユーザーCSSもまったく反映されず、ユーザープロファイルを消去してChromeを再インストールしても直りません。
この問題をDirectWriteを無効化することで対処する方法は、ググればすぐに見つかります。
しかし、DirectWriteを有効にしたままで解決する方法は見当たりませんでした。
なんとかならないかといろいろ試してみたのですが、フォントをいくつかアンインストールしたら、問題が発生しなくなりました。
[概要]検索と保存性の問題で､PDFで保存､読む時にJPGに分離して読む｡
→理由:JPGでは内部検索が出来ない｡Leeyesの機能でガンマを変えて読めるため､PDF保存は､ややこしい事をせずに､ほぼデフォルトで行うことができる｡
────────────────────────────────────────────
☆蔵書記録作業
●[ISBN_BarCodeReader]
URL:http://mhsodai.kazelog.jp/chalog/2009/11/webusb-96dd.html
とWEBカメラ UCAM-DLU130H を使って､書籍のバーコードを読み取りISBN番号を書き出しておく｡
●[メディアマーカー]
にまとめて登録(登録 →一括登録)
●メディアマーカーの蔵書リストページをPDFでプリントし､PDF化しておく｡(別にHTMLでもテキストでもいいけど)
────────────────────────────────────────────
☆スキャン作業
●本の解体
･表紙表裏･帯･見返しとカッターで切る｡
URL:http://search.rakuten.co.jp/search/mall/%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%83%E3%82%BF%E3%83%BC/-/
で本をバラバラにする
設定:
#アプリ選択 タブ
･ScanSnapOrganizer 選択
#保存 タブ
･ファイル名の設定 →yyyyMMddHHmmss
#読み取りモード タブ
･読み取り面の選択 →両面読み取り
#ファイル形式 タブ
→他すべてデフォルト(OFF)
#原稿 タブ
･圧縮率1
→カラーページと白黒ページで設定を変えるなどは手間がかかるので､全部カラーでスキャンする｡
●スキャン時に、紙詰まりを少なくする方法。
→S1500に紙を装填前に、中指の長さ程度、差し込む側の紙の中央を縦に山折りにする。こうすることで、紙詰まりが1/5程度に激減する。
────────────────────────────────────────────
☆データ保存
●ページを整える
ScanSnap Organizerで､編集したいファイルをダブルクリックすると､ScanSnap Organizer ビューアーが立ち上がる｡
･いらないページを削除(ただし､偶数･奇数を守らないと､見開きで読みづらくなる)
･傾いてしまったぺージを修正
ScanSnap Organizer上のファイルを右クリック →開く､で､AdobeAcrobatで開く｡
→文書 →OCRテキスト認識 →OCRを使用してテキスト認識
→すべてのページ
･日本語
→HDDに余裕がない場合は、検索可能な画像/最低(600dpi)に。ただし、その場合は[画像梱包]で画像を分離できなくなるので注意!
つまり、Acrobat以外で読めなくなる。
･ →OK
理由:
-[探三郎]
URL:http://www.geocities.jp/koutarou_y1926/sin3rou.html
●メディアマーカーの蔵書リストををPDF化したファイルを開き､ScanSnapOrganizer上でタイトルを変更する｡
●Acrobatで開き､左右綴じ(左右開き)をチェックする｡縦書きなら右綴じに変更する｡
────────────────────────────────────────────
☆閲覧
●PDFそのまま閲覧可能(文字が大きい)なものは､Acrobatでそのまま読む(WXGAで見開き)
→まず、
で、「液晶画面用」に変更しておく。要するにアンチエイリアシングのことで、これをやっておかないと、とても読めたものではない。
Acrobatの画質を上げる。
｢2Dグラフィックすアクセラレーションを使用｣をOFF、それ以外全部ON。
●ほとんどのコミックと書籍は､jpgファイルになおしたほうがずっと読みやすい｡
→理由は､Acrobatの絵の拡縮アルゴリズムよりも､Leeyesのほうが高画質の設定だから｡
URL:http://www.vector.co.jp/soft/win95/writing/se377893.html
･｢開梱｣設定
-Origin優先 にチェック →よくわからないが一応
-BASE 0､ STEP 1
-Colmun 3
-jpgのチェックを外す(チェックが入っていると､再度エンコードをするので画質が落ちる)
→だが､起動ごとにいちいち設定しなおすのは面倒なので､以下の文章をメモ帳にコピーし､
｢pic2pdf.ini｣という名前で｢C:\Program Files\pic2pdf｣のフォルダ内に入れると､設定が保存される｡
#-------------ここから
[SaveOptions]
UseingSaveFile=1
ConvertBmpToFax=0
ConvertBmpToJpeg=0
JpegCompressPer=85
MetaLoading=1
DisplayView=1
JepgImplant=1
NoOriginalName=0
WindowTitle=1
UseingDPI=0
OriginalDPIValue=100
UseingPaper=0
OriginalPaperValue=7
DobulePageRight=0
Centering=0
FixedPageSize=0
ShowOutThumbs=0
PortLandAngle=0
ViewFactor=2
PageType=0
ViewMenuBar=1
ViewToolBar=1
ViewWinowUI=1
NoProducer=0
NoTimeStamp=0
[PDFCrypt]
PrintPrivileges=0
CopyPrivileges=0
ModifyPrivileges=0
AnnotePrivileges=0
CryptStrength=0
[TakeoutOptions]
UseingSubDirectory=1
ReFileName=0
UseingOriginalName=1
NumericColmun=3
BaseNumber=0
StepNumber=1
OutputStyleBMP=1
OutputStyleFAX=0
#-------------ここまで
[Leeyes]
URL:http://mitc.xrea.jp/diary/020
で読む｡(ドラッグ&ドロップ)
･イメージ→綴じ方向 で､綴じ方向を合わせる(横組みは左綴じ､縦組みは右綴じ)
･なぜか[画像梱包]で画像を抽出すると､ファイル名が逆順になるので､
表示→並び順→降順 にして昇順から降順に変える｡(ファイル一覧の｢名前｣をクリックし､▽を△にしてもOK)
にだけチェックを入れ､
設定は
出力レベル:0-255
とする｡
･オプション→設定の保存
で､設定ファイルを保存する｡
あのさ、自分でも自覚しているとは思うが君の話は無茶がある。
これからの時代、新規事業を立ち上げるための資金を集めようとするような人は何を頼りとするべきか？（そもそもサラ金に頼るなという話は置いておいて）
置いとけるわけないでしょ。
新規事業の為の融資が大切なのは当たり前だが、それとサラ金を結びつけるような事を書くのはばかばかしい。
たとえるなら、これは健康の為ファストフードやジャンクフードの食べすぎには注意しましょう、という主張に「食べ物をとらなければ死んでしまう」と言っておきながら、（ファストフードやジャンクフードばかりたべるのは良くないというのは置いておいて）と付け加えているようなものだ。
ファストフードやジャンクフードだけ、というのは良くないが、それらにもそれらなりの良いところはある。
サラ金についても新規事業への融資のような明らかにサラ金の良い使い道とは思えないものを持ち出すんでなくて、消費者の消費のスムージングの有益性を言うべき。
マスコミや産業界がうざいので、ガス抜きで行ったという印象である。単独介入には、スムージング以上の効果が無く、市場のトレンドを逆に動かそうとする介入は、資金を飲まれておしまいとなるだけである。
単独介入は、介入の基準点が見透かされた時点で、投機資金によって、介入資金を食い荒らされることになる。介入の基準点がわからないように、ランダムな介入を行うという手も無いわけではないが、それならば、介入が始まった時点で提灯をつけ、終わった時点で今度は逆に張るというやり方で、往復で儲けることができるようになる。
介入によってレートを維持しようとする動きほど、楽に食える相場は無い。
介入をねだるマスコミや介入に効果があると思い込んでいる人々に間違っている事を教える為に、無駄遣いをするというのは、いかがなものか。
加工貿易でメシを食うしかない以上、新製品・新技術の開発によって、商品を更新していく以外にない。
その為に必要な環境を整えるのが、政治の役割であるが、バブル崩壊後の日本の諸制度は、新製品や新技術の開発のリスクを極大化する方向に進んでしまった。
新製品や新技術を開発することが不合理となるのであれば、高賃金の従業員を抱え込む必要はないし、従業員を抱え込まないで良いのであれば、国内に工場を置く必然性もない。
基軸通貨に挑戦するユーロが現れたという外部事情もあったが、日本国内の産業を弱める方向性で、制度が改廃されていった。
自民党に対して国民が愛想をつかしたのは、このためである。個別の政策においては合理的であっても、全体を通してみると、不合理であったり、必要な施策が欠けている為に、結果的に逆効果であるといった、作為・不作為が続いていた。
しかし、政権交代をさせてみても、新与党は自民党時代よりも状況を悪化させてばかりであった。
日銀をせっついて円売り介入をさせようとしているようだが、単独介入の効果はスムージングであって、相場のモメンタムを変えられるだけの力はない。
協調介入は、新技術や新製品が出てこない以上、円高で困るのは日本だけなので、ドルもユーロも協調する必然性がないし、今の日本政府とは、どんな約束も出来ないと理解している。
円高になってもびくともしない競争力を維持する為には、新製品・新技術が常に必要であり、新製品・新技術の開発力は、加工貿易国家である日本の生命線である。
この観点から、物事を考えるようにしなければ、国民の支持を得られる改革にたどり着く事はない。
[2010.8.13]
定額給付金に反対してる人って、基本的な考え方としては市場原理主義者で政府が何やっても合理的な市場はそれを持ってぶれたりしないってのがまずあるわけ
なんでそうなるかって言うと、定額給付金って一種の減税政策だから、期間限定の減税をしたところで無意味ってのが理由
この考え方っておかしいのかって言うと、今回の金融危機以前の経済学者にはそう考えてる人が多かったのは事実
基本国のやることは全て税金でやられてるわけだし、税金でやってる以上、将来この金は税金として取られるはずだから、って事
要は銀行に預けるにしても、銀行は預かった金で、この国債を買うはずだし、この国債を買ってしまうと、完全な無意味
そう言う理屈ではあるんだけど、そういう風に言ってしまうと、政府は何が起きようが対策なんてする必要なし、無駄、無意味
最低限の事だけやって無駄な公共事業も要らんし、景気対策も不要、今回の危機でも何もすんな市場が勝手に調整する
どうしてもやりたければ、せいぜいスムージングオペレーションくらいアンダーシュートを打ち消す程度にしとけって事だな
Table of Contents： ||||||
| オープンソースソフトウェアとGIS | Open Source software andGIS | Open Source software andGIS | 1 (6) |
| オープンソース概念 | Open Source concept | 1 (2) | |
| オープンソースGISとしてのGRASS | GRASSas anOpen SourceGIS | 3 (2) | |
| ノースカロライナサンプルデータセット | The North Carolina sample dataset | 5 (1) | |
| この本の読み方 | How to read thisbook | 5 (2) | |
| GISの概念 | GIS concepts | GIS concepts | 7 (14) |
| 一般的なGISの原理 | GeneralGIS principles | 7 (6) | |
| 地理空間データモデル | Geospatial data models | 7 (4) | |
| GISデータとシステムの構成 | Organization ofGIS data and system | 11 (2) | |
| 機能 | functionality | ||
| 地図投影法と座標系 | Map projections and coordinate systems | 13 (8) | |
| 地図投影原理 | Map projection principles | 13 (3) | |
| 一般的な座標系とdatums | Common coordinate systems and datums | 16 (5) | |
| GRASSをはじめよう | Getting started withGRASS | Getting started withGRASS | 21 (32) |
| 第一歩 | First steps | 21 (16) | |
| GRASSのダウンロードとインストール | Download and installGRASS | 21 (2) | |
| データベースとコマンドの構造 | Database andcommandstructure | 23 (3) | |
| GRASS6のためのグラフィカルユーザインタフェイス: | GraphicalUser Interfaces forGRASS 6: | 26 (1) | |
| QGISとgis.m | QGIS andgis.m | ||
| ノースカロライナを用いてGRASSを開始 | StartingGRASS with the North Carolina | 27 (3) | |
| データセット | dataset | ||
| GRASSデータ・ディスプレイと3D可視化 | GRASS data display and3D visualization | 30 (4) | |
| プロジェクトデータ管理 | Project data management | 34 (3) | |
| 新しいプロジェクトでGRASSを開始 | StartingGRASS with a new project | 37 (7) | |
| aのための座標系の定義 | Defining the coordinatesystem for a | 40 (4) | |
| 新しいプロジェクト | new project | ||
| 空間投影されていないxy座標系 | Non-georeferenced xy coordinate system | 44 (1) | |
| 座標系の変換 | Coordinate system transformations | 44 (9) | |
| 座標系のリスト | Coordinate lists | 45 (2) | |
| ラスタとベクトル地図の投影 | Projection of raster andvector maps | 47 (1) | |
| GDAL/OGRツールで、再投影 | Reprojecting with GDAL/OGR tools | 48 (5) | |
| GRASSデータモデルとデータの交換 | GRASS data models and data exchange | 53 (30) | |
| ラスターデータ | Raster data | 54 (16) | |
| GRASSの2Dの、3Dのラスターデータモデル | GRASS2D and3D raster data models | 54 (2) | |
| 領域の統合と境界 | Managing regions and boundaries | rastermap resolution | |
| ジオコードされたラスターデータのインポート | Import of georeferenced raster data | 58 (8) | |
| スキャンされた歴史的地図のインポートとジオコーディング | Import and geocoding of a scanned | 66 (3) | |
| ラスターデータエクスポート | Raster data export | 69 (1) | |
| ベクトルデータ | Vector data | 70 (13) | |
| GRASSベクトルデータモデル | GRASSvector datamodel | 70 (3) | |
| ベクトルデータのインポート | Import ofvector data | 73 (5) | |
| xyCAD描画のための座標変換 | Coordinate transformation for xyCAD drawings | 78 (2) | |
| ベクトルデータのエクスポート | Export ofvector data | 80 (3) | |
| ラスターデータを使う | Working with raster data | 83 (86) | |
| ラスター地図を表示、管理 | Viewing and managing raster maps | 83 (22) | |
| ラスターデータの表示と、カラーテーブルの割り当て | Displaying raster dataand assigning acolor table | 83 (3) | |
| ラスター地図に関するメタデータを管理 | Managing metadata of raster maps | 86 (2) | |
| ラスター地図のクエリとプロファイル | Rastermap queries and profiles | 88 (2) | |
| ラスター地図の統計 | Rastermap statistics | 90 (1) | |
| ラスター地図のズームと、部分集合の生成 | Zooming and generating subsets from | 91 (1) | |
| 簡単なラスター地図の生成 | Generating simple raster maps | 92 (2) | |
| 再分類と再スケーリング | Reclassification and rescaling of | 94 (3) | |
| ラスター地図 | raster maps | ||
| ラスター地図タイプの記録と値の置換 | Recoding of rastermap types and value replacements | 97 (2) | |
| カテゴリラベルの割り当て | Assigning category labels | 99 (4) | |
| マスキングとノーデータ値の取り扱い | Masking and handling of no-data values | 103(2) | |
| ラスター地図の計算 | Rastermap algebra | 105(10) | |
| 整数と浮動小数点データ | Integer and floating point data | 107(1) | |
| 基本的な計算 | Basic calculations | 108(1) | |
| “if"状態を使う | Working with ``if'' conditions | 109(1) | |
| r.mapcalcのNULL値の取り扱い | Handling of NULL values in r.mapcalc | 110(1) | |
| r.mapcalcでMASKを作成 | Creating a MASK with r.mapcalc | 111(1) | |
| 特別なグラフ演算子 | Special graph operators | 112(1) | |
| 相対的座標での近傍演算 | Neighborhood operations with relative coordinates | 113(2) | |
| ラスタデータの変換と内挿 | Raster data transformation and interpolation | 115(11) | |
| 離散的ラスターデータの自動的ベクトル化 | Automated vectorization of discrete raster data | 115(3) | |
| 連続フィールドの等値線の描画を生成 | Generating isolines representing continuousfields | 118(1) | |
| ラスタデータのリサンプリングと内挿 | Resampling and interpolation of raster data | 119(5) | |
| ラスター地図のオーバーレイとマージ | Overlaying and merging raster maps | 124(2) | |
| ラスターデータの空間分析 | Spatial analysis with raster data | 126(29) | |
| 近傍分析とクロスカテゴリー統計 | Neighborhood analysis andcross-category statistics | 126(7) | |
| ラスタフィーチャのバッファリング | Buffering of raster features | 133(2) | |
| コストサーフェイス | Cost surfaces | 135(5) | |
| 地勢と分水界分析 | Terrain and watershed analysis | 140(13) | |
| ランドスケープ構造解析 | Landscapestructure analysis | 153(2) | |
| ランドスケーププロセスモデリング | Landscape process modeling | 155(11) | |
| 水文学的、地下水のモデル | Hydrologic and groundwater modeling | 155(3) | |
| 浸食と宣誓証言モデル | Erosion and deposition modeling | 158(8) | |
| ラスタベースのモデルと解析に関するまとめ | Final note on raster-based modelingand analysis | 166(1) | |
| ボクセルデータを使う | Working with voxel data | 166(3) | |
| ベクトルデータを使う | Working withvector data | 169(94) | |
| 地図の表示とメタデータ管理 | Map viewing and metadata management | 169(4) | |
| ベクトル地図を表示 | Displayingvector maps | 169(3) | |
| ベクトル地図メタデータ維持 | Vectormap metadata maintenance | 172(1) | |
| ベクトル地図属性管理とSQLのサポート | Vectormap attribute management andSQL support | 173(14) | |
| GRASS6でのSQLサポート | SQL support inGRASS 6 | 174(7) | |
| サンプルSQLクエリと属性変更 | SampleSQL queriesand attribute modifications | 181(4) | |
| 地図再分類 | Map reclassification | 185(1) | |
| 複数の属性があるベクトル地図 | Vectormap with multiple attribute tables: layers | 186(1) | |
| ベクトルデータをデジタル化 | Digitizingvector data | 187(5) | |
| 位相的データのデジタル化の一般原理 | General principles for digitizing topological data | 187(2) | |
| GRASSでの対話的なデジタイジング | Interactive digitizing inGRASS | 189(3) | |
| ベクトル地図クエリと統計 | Vectormap queries and statistics | 192(4) | |
| 地図のクエリ | Map queries | 192(2) | |
| ベクトルオブジェクトに基づくラスター地図統計 | Rastermap statistics based onvector objects | 194(2) | |
| ポイントベクトル地図統計 | Pointvectormap statistics | 196(1) | |
| 幾何学操作 | Geometry operations | 196(20) | |
| 位相的な操作 | Topological operations | 197(6) | |
| バッファリング | Buffering | 203(1) | |
| フィーチャの抽出と境界のディゾルブ | Feature extraction and boundary dissolving | 204(1) | |
| ベクトル地図を修理 | Patchingvector maps | 205(1) | |
| ベクトル地図のインターセクディングとクリッピング | Intersecting and clippingvector maps | 206(3) | |
| ベクトルの幾何の変換と3Dベクトルの作成 | Transformingvector geometry and creating3D vectors | 209(2) | |
| 点からのコンベックスハルとトライアンギュレーション | Convex hull and triangulation from points | 211(1) | |
| 同じ位置の掘り出し物の複数のポイント | Find multiple points in same location | 212(2) | |
| 一般的な多角形境界の長さ | Length ofcommon polygon boundaries | 214(2) | |
| ベクトルネットワーク分析 | Vector network analysis | 216(11) | |
| ネットワーク分析 | Network analysis | 216(5) | |
| 直線的な参照システム(LRS) | Linear reference system (LRS) | 221(6) | |
| ラスタへのベクトルデータ変化 | Vector data transformations to raster | 227(3) | |
| 空間的な内挿と近似 | Spatial interpolationand approximation | 230(19) | |
| 内挿方法を選択 | Selecting an interpolation method | 230(5) | |
| RSTによる内挿と近似 | Interpolationand approximation with RST | 235(2) | |
| RSTパラメタの調整:テンションとスムージング | Tuning the RST parameters: tension and smoothing | 237(4) | |
| RSTの精度を評価 | Estimating RST accuracy | 241(3) | |
| セグメント化処理 | Segmentedprocessing | 244(3) | |
| RSTとのトポグラフィー分析 | Topographic analysis with RST | 247(2) | |
| ライダーポイントのクラウドデータを使う | Working with lidar point cloud data | 249(8) | |
| ボリュームに基づくは内挿 | Volume based interpolation | 257(6) | |
| 3番目の変数の追加: 高度のある降水量 | Adding third variable: precipitation with elevation | 258(3) | |
| ボリュームとボリューム-時間内挿 | Volume and volume-temporal interpolation | 261(1) | |
| 地球統計学とスプライン | Geostatistics and splines | 262(1) |
