APS-C はやはり小さいのがいいと思うので、なるべく小さなレンズを使う。 正直、少し大きく重くてもいいのであれば a7c の方が高感度の性能がずっといいし手振れ補正も付く。 手振れ補正付きの APS-C 機もあるが重さが a7c と誤差程度になってしまうので、望遠中心の1.5倍テレコン内蔵機みたいに使わないのであれば、あまり意味がないと思う。
基本的に単焦点好きなので、35mm換算で、26~30mmくらい、35mmくらい、40mmくらいが欲しいと思う。いろいろな紆余曲折を経たうえで使っているのは以下のレンズ。
単焦点好きといったのに、なんでこのきっとレンズが出るのかと思うかもしれないが、このレンズは16mmのワイド端を使う。 16mm は f2.8 の単焦点があるし、実際持ってるが、撮影してみて画質の面で単よりもこのレンズのワイド端の方が良いと思ったのでこれに落ち着いた。
パワーズームのまどろっこしさはあるが、ワイド端だけならば単に電動格納されているだけだと思えばいいので。他の焦点距離は使わないが、非常用として便利だというのもある。手振れ補正がついているのもいい。
いわゆるレンズキャップレンズ。 パンフォーカス専用レンズで、大体 2.5m 以遠であればピントが合う。 世間の評価は散々だが、コントラスト、発色などなかなかだと思う。
金属製なので意外と重い。 II型はレンズ構成も変わり、ピント調整もできるようになったらしい、非常に気になっている。
最近入手した。 レンズの作り、デザイン、操作性ともに文句なし。 EXIF 情報があればいいが、安いし仕方ないか。 レンズ構成もダブルガウスで、38mm 相当のズミクロン風レンズとして非常にいい。 今後の主力になると思われる。 出荷時、無限遠がずれているのが気になったが、YouTube で調整の動画があり、簡単にできるようだ、合わせてみたいと思う。 (TTartisanの他のレンズはねじを緩めるだけでできるようですが、これは内部で接着剤で止まっているらしく難しそうです)
フルサイズ用のレンズ。 a7c の常用レンズだが、標準として使う。 本当は E 35mm F1.8 OSS の方が良さそうだが未入手。 この 35mm 、やっぱり好きだ。 FE 40mm F2.5 も持ってるが、明らかな高性能レンズよりもこっちが好きなのは何故なんだろう。 コクみたいなのがこのレンズにはある。
E 16mm F2.8
とにかく小さくて、かっこいいが、画質はイマイチ。
16-50のワイド端に負けたのが衝撃で、それ以降は使うのをやめた。
E 20mm F2.8
コンパクトで便利なので、常用しているが、画質はもう一つといったところ。
レンズキャップ代わりとしてはいいとおもう。 焦点距離 30mm 相当はかなり好きなのだが画質が。。。 マーク2出してほしいなと思う。 ワイコンは画質はすごくいいけど、重い。
シグマ 19mm F2.8
純正 20mm より、ほんの気持ち程度、画質がいいが、デザイン、コンパクトさを差し引くと、純正の方がいいやってなった。
E 24mm F1,8 ZA
画質は本当に好きなのだが、もう少し小さいといいなと思っている。 わがままだとは思うが、やっぱりパンケーキレンズが好き。
フォクトレンダー 15mm F4.5 (ライカM用 II型)
画質はいいもののやっぱり暗いし、軽いが少しゴツい。
周辺部の画質はフルサイズだと色ずれしたりするが、APS-Cだとあまり気にならない。
I型は小さいので、I型だったら使い続けていたかもしれない。
フォクトレンダーの 21mm F3.5
画質は最高だと思うが、開放が暗く、全くボケないので、遠景専用かなと思う。
夜景で少し絞ると、星状になるのが美しい。 やっぱりフルサイズで使いたいレンズ。
書いてみて、極端にコンパクトなレンズ好きだというのが、自分でも再認識されるが、もともとはライカM用のズミクロン35mm F2 (7枚玉)が衝撃で、なんで今まであんなに大きなレンズを使っていたんだ?というのがトラウマになっている。
]]>カメラ雑誌とか、カメラレビューサイトとかの作例を見るのもいいんだけど、それ以外だと、flickr でレンズ名で検索するというのが一番、質・量的にも早い気がする。
検索のコツとしては、まずはレンズ名で検索して、その後、検索された写真の情報を見ていると、そのレンズのファン コミュニティ グループがあったりするので、今度は、そのグループを表示すると、ほとんどはそのレンズの作例(違うこともあるが)なので、楽。
レンズ探し中の人はお試しあれ。
]]>レンズ群は高価な買い取りを期待したが、コンディション悪く、ぼろくそな評価に。。。 なんとか食い下がって交渉して、予想額の9割程度に納めた感じ。
まあ、SA21 と DRズミは剥離があったし、ヤシコン・アンジェニューは曇ってたし、ニコンはガラクタだし。そんな感じ。
で、下取り購入したのが、ソニーの α7II レンズキットと、ライカMマウントレンズをAF化できるというマウントアダプターの TECHART LM-EA7 。
デジカメの購入は久しぶりだったので、AFと高感度の性能、画質に驚き。
これでも数年前に発表されたエントリー機なんだから恐れ入る。
(新型は高かったので。。。1000万画素でもいい人だし)
マウントアダプタは、本当にAFで動作するし、手ぶれ補正も効く。 本来のライカでは不可能な領域のマクロ撮影も出来るし、本当に凄い。 Summicron 35/2 一本つけて、スナップから、食事の記録、小物の撮影まで全部こなせてしまう。 もちろんマクロレンズがあった方がモアベターだが、ベースレンズがいいので近接も割といい。
また、カメラを持ち歩くライフスタイルが復活しそう。
TECHART LM-EA7 についての Impress Watch の記事
https://dc.watch.impress.co.jp/docs/review/special/755017.html
と、これだけ書きたかったんだけど、久しぶりの更新なので、今まで使ったエディタを振り返ってみる。
VZ Editor (MS-DOS)
書いていて懐かしいが、アセンブラで書かれた超高速エディタ。 Mifes 派もいたけど、速さが大事だった。 大きなファイルが扱えなかったが、アセムでこれだけ書いたんだから、そのくらいしょうがないよねと思って使っていた。
秀丸エディタ (Windows)
それほど、秀丸信者ではないけど一応、正規で持っていた。ライセンスキーこれかよ。。と思ったのは当時の人はみんな思ったやつ。 なんだかんだ安定していたし、MS932 の世界で使っている分には何の問題も無かった。
サクラエディタ (Windows)
秀丸からの乗り換えで使っていた。ちょっと秀丸では出来ないことが出来たりするのが良かったが、こなれ感は秀丸の方がいいなと思いつつ使っていた。
Vim (Windows / Mac / Linux / UNIX)
Windows でも一時的に使っていたこともあったが、結局あまり使わなかった。
Unix / Linux 系では主力かつ現役。 Emacs は小指がつるのであまり使わなかった。
Atom (Windows / Mac)
使いやすかったが、重かった。。。速さ以外は気に入っていたので、無理して使っていたが、やっぱりストレスがあったなあ。
名前も思い出せないようなエディタたち (Mac)
総じて Mac 用のエディタはロクなのがなかったように記憶している。 特に OS 9 までは OS 自体も使う気がおきなかったし、OS X 以降も、結局 Terminal で vi 使ってたような気がする。 Atom までは Xcode のエディタがその中でもマシな方だった。
ちなみに、Microsoft 系の言語の場合は、Visual Studio をおとなしく使っていた。VC の時だけ エディタで、cl か make でビルドとかはやってたけど。
Java 使ってたときは NetBeans 使ってたこともあるけど、結局 エディタに戻った。
VSCode はしばらく使えそうな気がする。
]]>ちなみに、こんなことをしなくても、Gadget 上でトラックを作成して、Live にエクスポートして、Dropbox 経由で PC の Live にトラックを持ってこれる。
なんとなく、コネクティビティを試してみたくなったという話。
なお、めんどくさがりなので、スクリーンショットなどはない。
Bluetooth MIDI (BLE MIDI)はネタがたくさんあるようなので、WiFi か USB で繋げるという渋い方法を選んでみた。 多分、BLE MIDI よりこっちのほうが安定しているし、iPhone 付属の Lightning ケーブル一本で給電しながらできるので、楽。
なお、Windows 10 (バージョン1803)、iOS 12.1、iPhone 6s で確認。
Windows に rtpMIDI をセットアップ
Bonjour が必要なので、事前に iTunes も入れておく
USB 接続の場合は、PC と iPhone を USB ケーブルでつなぐ。「信頼」はしておく。
iPhone を テザリングモード(設定 – インターネット共有)にして、Windows と接続
WiFi で接続している事例が多いが、USB でもいいようだ。
普通に WiFi の同じネットワークに参加する方法もあるようだが、
あまり安定せず使いにくい印象。テザリングモードにして、iPhone と
PC だけの小さなネットワークを作った方が安定する。
WiFi よりも USB の方がレイテンシも短く、給電もできるので楽な印象。
Windows の ネットワークとインターネットの設定から、iPhone の名前を選んで
接続。 プライベートネットワーク(信頼できるネットワーク/発見可能という方)を選択。
rtpMIDIを起動して
MySessions の 下の [+] をクリックして
右上の Enabled にチェック
ここで、iPhone 上の Network MIDI 対応アプリを起動
Directory の項目に iPhone の名前が出ているので、Connect をクリックして
Participants の中に出るようにする
(WiFiだとなかなか表示されなかったりするので、テザリングのほうが安定)
Live を起動
オプション – 環境設定 – Link MIDI の中で
MySession の名前で出ていると思うので、in と out の トラックと同期をオン
適当な MIDI トラックを作り
Output のところを MySession の名前にする
Live の入力を iPhone にスルーしたい場合は [In] [Auto] [Off] の設定を [In] にする
トラックの内容を iPhone で鳴らす場合は [Auto] にする
こんな感じでできる。 多分 他の DAW でもできるはず。
iPhone 側のアプリは Garageband, iElectribe, iMPC PRO 2 などでも動くようだ。
参考リンク
rtpMIDI
https://www.tobias-erichsen.de/software/rtpmidi.html
「SOUND Canvas for iOS」を試す!SC-88Pro(ハチプロ)がiOSで復活 https://info.shimamura.co.jp/digital/review/2015/01/43272
iMPC pro2 と MPD218 設定方法法
http://blaq.hatenablog.com/entry/2018/05/14/074338
ちょっとしたものを聞くのに、iPhone のスピーカーは貧弱だし、イヤホン、ヘッドホンもかったるく思えることがあるので、ワイヤレスのポータブルスピーカーを物色。
最近、風邪を引いてしまって、家電量販店での試聴ができなかったので、Youtube で、色々検索。
探しているうちに “binaural comparison” というキーワードで探すと、バイノーラル録音(人間の耳の位置にマイクを置いて録音する方法)で、各種のスピーカーをレビューしている動画を多数発見し、iPhone の付属ヘッドフォン (解像度は低いが、特性的にはいいと思う) で色々聞き比べたところ、Bang & Olufsen の Beoplay A2 が良さそうと言うことになった。
Amazon で旧型が安かったので、旧型をゲット。25000円くらい。
ちと高いが、私はドンシャリ音が嫌いなので、大人っぽいバランス良い音で聴かせるタイプがいいし、BGM 目的なので解像度が高すぎて疲れるのもよろしくない、で、Bluetooth 接続なんだけど、出来れば AAC が使えた方が音質がいいし、邪魔にならないデザイン、そして、音量調整が細かく出来ること。という点でこれになった。 ワイヤレススピーカーでありがちなのが、最小ボリュームがすでに大きかったり、刻みが荒くて、丁度いい音量にならなかったりとかがあって、今までも3つくらい買ったが不満があった。今回のこれは、そうした点も良く出来ていて、さすが Bang & Olufsen だなあと。
ちなみに、人生初バング&オルフセン。 正直、くそ高いばかりで音は微妙という印象があったのだが、自分も大人になって、音作りの面ではそれなりにこだわっていることが理解できたし、このサイズに対して、あり得ないような大型ドライバ※を入れてるところなんかは軽く狂気を感じたりして、色眼鏡だったのかな? と今では思う。(それでも、コストパフォーマンスは決していいとは思わないけれど)
※ 3インチフルレンジ x 2,
3/4インチツィーター x 2,
3インチパッシブラジエター x 2,
D級バイアンプ駆動
今回は、セカンドラインの “B&O” (Margaret Howellに対するMHLみたいな)だけど、いつかは “Bang & Olufsen” 欲しいな。。。と思いました。
]]>好きなジャンル的には、ウォーシミュレーションゲームと、車の運転や飛行機の操縦などのシミュレーションが好き。 昔は、シューティングや格ゲーや、RPGもやったけど、シューティングや格ゲーはもう反射神経が追いつかないし、RPGはまとまった時間が取れない。
で、大体1~2時間くらいでひと区切りできるゲームをやっている。
ウォーシミュレーションは、ルールがリアルなターン制のHEXものが好きなのだが、国産のやつはどれも好みじゃない。 ギャル絵とかも嫌い。
陸戦ものだと、少し古いが Steel Panthers: World at War (SPWaW)シリーズの winSPWW2 あたりをやっている。 SPWW2はフリー版で十分だが、製品版も持っていたりする。 思いっきり英語版だが、ネット上の日本語情報も多いので、さして問題ない。 砲撃を受けたりすると兵士の士気がガタ落ちしたり、逃げ出したり(壊走)するので、大戦略なんかよりはよっぽどリアルで面白い。 また、いわゆる戦術級から作戦級のあいだくらいで、戦略要素はないところもいい。 補給の要素が入ってくると、なんだか仕事みたいになってあまり面白くない。 日本人は個人でゲームをやるときでも、変に見栄をはって「俺は戦略をやっているんだ」というキーワードに引っ張られて、面白くもないことばかりするゲームが多い気がする。それとも、小役人みたいなタイプが多いから、ロジスティクスや生産ばっかりやっているのが楽しいんだろうか?
もう少し時間があるときは、海戦ものの War in the Pacific Admirals Edition なんかをやっている。 主に太平洋戦争を扱ったもので、ルールの細かさとスケールの大きさが売り。 ただし、キャンペーンシナリオをやると半年くらいかかる代物なので、珊瑚海のショートシナリオのみ。(2時間くらい) こっちは戦略ものなので、補給とか生産とかも出てくるが、ルーチン輸送の設定とかが豊富にあるので、たまに確認する程度で良かったりする。もっとも、最長で半年分くらいしかプレイしたことがないので、長期でやった場合のことはよくわからない。 ショートシナリオだけでも結構楽しめるので、まあ、満足感は高い。
どちらも、圧倒的に勝利するのは難しいが、少しでもベターな選択が出来ただろうか? ということに面白みを感じられる人にはいい。
(なかなか、大人にならないとこういうのは難しい…)
血なまぐさい戦争ゲームが嫌なときは、フライトシミュレーターで、のんびり空を飛ぶのがいい。
昔は、Microsoft Flight Simulator が好きだったが、今は、X-Plane というのをやっている。
もはや、ゲームと言うよりも、精巧なシミュレーター (戦闘機とかはゲームっぽい要素もあるけど) なので、色々、無線でのナビゲーションとか、操縦に関する色々とかを勉強しないといけないような代物だが、もともと調べたり勉強したりするのは好きなので、それもまた楽しい。
SkyVector というサイトを見ながら、フライトプランを立てるのも楽しい。
時間の空いたときは、ハワイ上空をのんびりフライトしている。
iPhone / iPad 版も無料であるので、興味があれば是非。
どれもこれも、クソ面倒くさいゲームばかりなのが、性格出るねw
]]>古い人間なので、普段は シェルスクリプトと awk を使うことが多かったし、今でも使うけど、Python のライブラリの強力さには魅力を感じている。 Pandas とか Numpy とか Matplotlib とか強力すぎ。
awk は、もう仕様を丸暗記に近いレベルで覚えているので、何も見ずに書けるから早い。 その成立に、敬愛する B.W.Kernighan が関わっているのもいい。 ライブラリとか、言語拡張の類が全く無いので、テキスト処理にしか使えないが。
Perl は chop が便利だったけど、普段使いにはならなかった。
Ruby は日本発なのが良かったし、機能も申し分なかったが、何か馴染めなかった。
Javascript (Node.js) は、たまに使っている。
多少本格的なのを組むことになったら、昔は Java だったけど、今は何になるんだろうな。。。多分組まないけど(笑)
サーバーっぽいのだったら、Node.js かな。
]]>Deep Learning を学ぶにあたって、フロントを Keras 、バックエンドに TensorFlow を使っていたんだけど、Keras はバックエンドに、TensorFlow 以外にも、Theano と Microsoft の CNTK を使うことが出来ることに気づいた。
Theano は試してみたけど、Windows だと gcc を入れたりとか、数値演算のライブラリのセットアップがかなり面倒な上に、実行時に毎回 g++ だかのビルドが入るので、パフォーマンス的には微妙だった。 CPU使用で、はまると速い感じはしたが、積極的に使いたい感じではなかった。
CNTK は Microsoft 製だが GitHub で公開されていたり、Linux 版があったり、ライセンスがおおむねMITだったりとか、最近頑張ってるなあという印象。
インストールも`pip install whlへのURL` とするだけで簡単だった。
Keras の設定は `C:\Users\ユーザ名\.keras\keras.json` ファイルの
{
"image_data_format": "channels_last",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "tensorflow"
}
`tensorflow` となっているところを `cntk` に書き換えれば OK。
バックエンドを切り替えるだけなので、Keras 用に書かれた Python のソースは変更する必要は無い。
で、サンプルの実行だが、サンプルにもよるが、全体的に TensorFlow よりも高速に感じられる。 CPUのみだと、逆に遅いケースもあるようだ。
Surface Book での GPU 使用だが、CUDA と CuDNN が入っていれば、何も考えなくても使ってくれる。 使用中の様子は `nvidia-smi.exe -l` で確認できる。
TensorFlow の場合は、多少メモリ効率が悪くて、パフォーマンスが出なくても、なんとか GPU で動かしてくれる感じだったが、CNTK の場合は、テストバッチがメモリに収まりきれないと、簡単にエラーで止まってしまう仕様のように見える。
結果的に、バッチサイズやネットワークの深さの調整が必要になったりするが、GPU を使っているのにパフォーマンスが出ないケースが否が応でも排除されてしまうので、開発の時間効率はかえって良いのではないかと思う。
ということで、CNTK に乗り換えて、結構快適になった。
]]>Deep Learning というと、GPU 演算したりとか、もの凄く重い処理というイメージだし、実際重い。
なので、あまり Raspberry Pi 向きの話ではないが、学習済みのデータを読み込んで、予測を走らせたりするくらいならば十分出来る印象。
実際、学習の処理を走らせてみても 4コアの Raspberry Pi 3B ならば、GPU 無しで、ちょっと古めの i7 との性能比で 1/2~1/4 くらいの性能。
遅いといっても、3倍くらいで、10倍とかそういう話ではないので、低電力でのんびり走らせるのであれば、使えなくはない。
大昔 UNIX ワークステーションで、glibc のコンパイルを始めたら、半日かかったとか、そういう時代からすれば、5000円でスーパーコンピューターが買えているようなもので、凄い時代だよなあと。。。(歳バレネタ)
で、インストール手順なのだが、正直、このサイトにバッチリ書いてあるので、あえて、語るほどでもない(笑)
https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi
しかし、深層学習。 なかなか難しい。正直、中身に関しては、よくわからない。
細かいところは正直、理解できる気がしないので、回帰分析の一種という大雑把なとらえ方で考えている。
でも、色々なアルゴリズムを組み合わせて、階層をつくって、データーを食わせてやると、確かに重みとバイアスの学習が行われて、値が収束していくのが分かる。
この、値の収束の仕方とか、学習結果から予想されるデータをグラフで見たりとかで、感覚に近いかどうか? で判断してみたりしている。
まあ、遊びだからこんな感じでいいのだ。
TensorFlow はそのまま使うと、結構頭を使うというか、解析モデルが分かってないと出来ないので、実際はラッパーライブラリを使っている。
最初は tflearn というのを使っていたが、今は Keras というライブラリを使っている。 Keras の方が全然早いしわかりやすかった。
あー、ネット上でも、こんなにフワフワな深層学習ネタはあまりなさそう(笑)
大体、数式を真面目に読まずにやってるんだから、こんな感じにしか書けない。
偏微分とか、思い出せないよ…
デタラメなニュース記事よりかはマシかなと思っていただければ幸い。
Deep Learning のとっかかりとしては、下の2冊がお勧め。
実際動かす話だと、詳解~の方が早いが、オライリーの方が理論については読みやすい。