■anond:20230206133405

Wifiはこれを参考にして設定するといい

https://kakakumag.com/pc-smartphone/?id=18131

WifiAnalyzerを使っているなら、周りの家のよく使われてるチャンネル帯はわかるだろうし、

一番空いているチャンネルに手動設定するのが肝要

チャンネルボンディングは、160MHzに対応している機器は非常に少ないので、80MHzか40MHzにしておくのが良い

細かいところだと、ルーターモードとAP(Wifiアクセスポイント)モードが手動で切り替えできるなら手動で設定しておくといい。Autoとかだと都度どっちがいいか判定してるみたい

DNS設定をGoogleとかの8.8.8.8とかに設定するとかもあり

そもそもスマホやMacを使いすぎてWifi機能がイカれてる可能性もあるので年数がいっていれば買い換えも検討した方がいい

切り分けのためにもし使えそうなら他のWifi機器を常用してみて切れるか確認しよう

最初はDFSかとおもったけど2.4Ghzから5Ghzにしたっぽいしなんか違うな

https://documentation.meraki.com/MR/Radio_Settings/Dynamic_Frequency_Selection_(DFS)_jp

こっちもたまに発生してたから有線にしてもたまに接続エラーとかになるのでログとか見るんだけど

なんかMAP-Eで接続しなおしてるんだよな……解決方法はわからずじまいだ

Permalink |記事への反応(0) | 17:03

ツイートシェア

■自宅のWiFiが調子悪い（追記しました

当方、ネットワークスペシャリスト資格持ちでプログラマをやっているものだけど、自宅のWiFiの不調が解決できない。誰か助けてほしい。

現象

• iPhoneやPC(Mac)で一定時間ネットをしていると、途中からネットに繋がらなくなる。WiFiはつながったまま、レスポンスが返ってこなくなる感じ。パケットは覗いていないです。
• 時間帯は関係なく発生する。
• 使用時間も関係なさそう。すぐになるときもあれば、しばらくしてからなるときもある。

試してみた対応

• ルーター再起動 → しばらく復活する
• 有線LANにしてみる → 途切れることはない
• 2.4GHz帯だったので、5GHz帯のWiFiに変更 → 変わらず
• ルーターの変更(5回くらい変えてる） → 変わらず
• roamingが可能なWiFiに変えて、超至近距離で使ってみる → 変わらず
• WiFiAnalyzerで調べてみる → 確かに周りにいくつかあるけど、それが原因？

解決したいこと

PCは有線LANにしたので問題ないのだけど、スマホやタブレットがいきなり使えなくなるので解決したい。

追記

おぉ、すごい伸びた。いろいろレベルが低いと言われてるけど、資格とったのは15年以上前で、それからはずーっとプログラマなので、たまにインフラ触るときに使うくらい。ネットワークについての知識はかなり薄れてる感じなので、しょぼいのは勘弁してくれ。いくつか回答します。

• ルーター買い換えろ
  • ルーター変えたというのは買い替えたという意味でした。
• ルーターの型番（昔のことで覚えてないのでわかるものだけを上げる
  • Aterm WG1200HP3
  • Buffalo （型番不明）
  • Nuro F660A
• 発生する機器
  • Apple iOS
    • 2015年くらいから発生し続けてる
  • AppleMacOS
    • 2015年くらいから発生し続けてる
  • Windows
    • もってないのでわからない
  • Android
    • 使用頻度が低いのでなんともいえないが発生していない気がする
• 電子レンジでは？
  • 5GHzに変えてるので違うと思う
• WPA2なのでは？
  • WPA3でした
• iPhoneのプライベートMACアドレスをOFFにしてみては？
  • これもすでに試したけどだめでした
• IPアドレスかぶってないか確認
  • これやってないので次休みの日に発生したら格闘してみる

みんなコメントありがとう！

Permalink |記事への反応(59) | 13:34

ツイートシェア

■Rustの嫌いなところ

• 文字列が面倒くさい
• メモリ確保失敗のことを考えていない
• エラー処理が面倒くさい
• コンパイルに時間がかかる
• crates.ioがGitHubログイン
• テスト書きにくい
• 型が中途半端
• rust-analyzerが遅い
• コミュニティがポジティブすぎる

Permalink |記事への反応(1) | 12:20

ツイートシェア

■TechCrunchJP のタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習で推定する

追記 (9月30日 22:00)

• Q : 本文も用いると更に良いのではないか
  • A :可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた
• Q : 深層学習ではない手法との比較がない
  • A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位12,000 個の bag-of-words を用いたところ
    • RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 ,再現率 0.66,f値 0.78
    • LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88,再現率 0.81,f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。
• Q :理由は何か
  • 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が氏によって重点的に翻訳されているのかもしれない。

最近、タイトルを読むだけで hiwa 氏が翻訳したものかどうかがわかるようになってきた。

例えば、「死んだはずのBlackBerryがソフトウェア企業として蘇生、業績も株価も好調」というタイトルは「死んだはずの」という挑発的な言葉遣いは hiwa 氏だろう(そしてそのような文句は元記事にはないだろう)と推測したり(確認してみると元記事のタイトルは "BlackBerry, yes BlackBerry, is making a comeback as a software company" であり、「死んだはずの」や「業績も株価も好調」といった文言は含まれていない)、「GoogleがAmazonのEcho ShowからYouTubeを突然取り去る、サービス規約への違反だそうだ」というタイトルでは「〜〜〜、〜〜〜」という独特な文の接続や、文末の「だそうだ」という物言いから氏であろうと推測している。

私が推測できるのだから、アルゴリズムでも可能ではないだろうか? そう考え、機械学習の中でも特に深層学習を用いて推定可能であるか検証した。

タスク

タイトルの文字列(本文情報は用いない)からその記事の翻訳者が hiwa 氏であるか ( = 1) そうでないか ( = 0) を学習・予測する二値分類問題

学習データ

TechCrunchJapan の記事データ11,993 件。うち 3,781 件が hiwa 氏が翻訳したものである。

手法

入力文はvanilla のMeCab [1] を用いて分かち書きを行い、それぞれの単語は「日本語Wikipediaエンティティベクトル」[2] を用いて 200次元に埋め込んだ。語彙数は17,272 だった。

予測モデルは 32次元の LSTM [3]。dropout 率は 0.5。文の最大長は120単語でzero-padding を行い、バッチサイズ 32 の Adam [4] で最適化した。

LSTM の実装には keras公式に用意されたもの [5] を参考にした。

結果

精度 0.85,再現率 0.80,f値 0.82 とまずまずの精度で予測が可能であることがわかった。

ちなみに、CNN による推定では 精度 0.84,再現率 0.80,f値 0.82 という同等の結果を得た。

結論

機械学習を用いることで、記事を開く前に hiwa 氏が翻訳したものであるか否かがまずまずの精度で分類できることがわかった。深層学習はすごい。

参考文献

[1]MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer

[2]Long Short-Term Memory

[3]日本語 Wikipedia エンティティベクトル

[4][1412.6980] Adam: A Method for Stochastic Optimization

[5]keras/imdb_lstm.py at master · fchollet/keras · GitHub

Permalink |記事への反応(2) | 21:41

ツイートシェア

■DigitalAnalyzerZeroとかいうブログの「イラスト作成依頼の難しさ」の記事

消される前に読めて本当に良かった。

こんな「自分が絶対に正しい」と思って疑わないクソのクソ記事、そうそう読めるもんじゃない。

クライアントは奴隷！

今月の初笑いをありがとう。

Permalink |記事への反応(0) | 05:21

ツイートシェア

■Cubaseの音飛び対策

CPU的には全く余裕の状況なのに、数秒間隔で音飛びが発生する症状が改善したかもしれない。

tracelog して PerformanceAnalyzer で見てみると dxgkrnl.sys と nvlddmkm.sys の割り込みが原因っぽい感じ。

ドライバの更新やら各種チューニングはあまり効果なし。

で、ふと思いつきでCubaseの使用コアを制限してみたら、あっさり音飛びが消えた。

とりあえず1時間くらい使ってみても不可解な音飛びは無し。

自分の場合は2コア開けないと効果がなかったので物理コア依存なのかもしれない。

誰か同じ症状がでてるひとがいたら追試してもらいたい。

キーワード:DPCDAW プチノイズ 瞬間的 負荷 平均パフォーマンスロードVSTパフォーマンス

• 環境
  • Windows 7
  • i7 960
  • Mem. 24GB
  • Asrock X58 Extreme3
  • GTX 460
  • US-144 Mk2
  • Cubase 7 64bit

Permalink |記事への反応(0) | 20:27

ツイートシェア

■ボーカロイド曲で「人間の歌手での実現は難しかった」方向の曲？

自分が思いつける曲は2つ。

BPM は、BPMAnalyzer(http://www.mixmeister.com/bpmanalyzer/bpmanalyzer.asp)で測ってみた。

Pane dhiria

• イメージ：　砂漠、アラビアンナイト
• 曲調：　エキゾチック、BPM 135
• 歌詞：　”ハナモゲラ語”的な謎の歌詞、バランスが絶妙。
• 「人間では無理だった」的ポイント：　息継ぎ無の連続高音歌い上げ

ボーカロイドの声質があまり前に出てこない、不思議な曲。

（音程上がり下がりの激しさが、ボーカロイドの音の特徴を隠している？）

youtube（ミラー）：http://www.youtube.com/watch?v=MeWXZw07oR8

niconico：http://www.nicovideo.jp/watch/nm9437578

初音ミクの消失

• イメージ：　妄想＠6畳1間
• 曲調：　ピコピコ8bit音＋エレキギター、BPM 120
• 歌詞：　↓
• 「人間では無理だった」的ポイント：　息継ぎ無の連続高音歌い上げ。ボーカロイドの擬人化をメタ的に捉えた日本語歌詞をボーカロイドが歌って、ボーカロイド曲のファンを虜に。

ボーカロイドファンのボーカロイドファンによるボーカロイドファンのための曲の嚆矢？

youtube（ミラー）：http://www.youtube.com/watch?v=DouheoH8GTs

niconico：http://www.nicovideo.jp/watch/sm2937784

まとめてみて気付いた

歌える音域、

発声法、

息しなくていい、

ボーカロイドについてのメタ的視点（自分はこれはあんまり好きじゃない）、

が、ポイントなのかな。ほかにももっともっとありそう。

（追加）機械ならではの耐久力や繰り返しやノーミスや複製

• 耐久力：　すんごい長い曲（48時間の曲とか）可能
• 繰り返し：　カエルの歌的なものを1万回
• ノーミス：　お経系など複雑で長い発声ノーミス
• 複製：　ボーカロイド声質5万種用意して合唱

（追加）サイバーサンダーサイダー

• イメージ：　疾走テクノ
• 曲調：　デジロック（古い？）、BPM 145
• 歌詞：　”サイバーサンダーサイダー”という造語をメインにイメージ重視の言葉遊び、バランスが絶妙。
• 「人間では無理だった」的ポイント：　スタッカートの効いた連続高音歌い上げ

ボーカロイドの声質の特徴、荒いスタッカートの発声が高速で連続。

（なめらかなスラーをさせることが難しい（これを巧くやるのが”調教”の第一歩？）ことを逆手にとったかんじ）

閃光のようなイメージのイントロからそういう曲調を予感させて、最後まで統一感。

youtube（ミラー）：http://www.youtube.com/watch?v=IErCBi311tU

niconico：http://www.nicovideo.jp/watch/sm15440067

Permalink |記事への反応(3) | 07:19

ツイートシェア