2017-02-04

博多拉坦麺まるたん

Name: 焼肉食堂 黒一
Address: 天神1-15-32 天神MTビル1F, 福岡市中央区, 福岡県, 810-0001, JP
Telephone: 092-739-5615

グルメ

昼休みに、天神南駅から出て直ぐのところにある『博多拉坦麺まるたん』に行ってみた。

坦々麺ではなく拉坦麺。ラーメンと坦々麺をミックスしたものなんだろうか。真相を解明すべく、拉坦麺とご飯、餃子のセットを注文してみた。

拉坦麺は野菜でとったスープに胡麻ペーストが合わさったヘルシーな原料だというのに、男でも満足できる濃厚さだった。辛さも丁度いい。

餃子は非常にジューシーで美味くて、大盛りにしてもらったご飯をこいつだけで平らげてしまった。

拉坦麺と餃子、共に期待以上の味だった。拉坦麺は単品で 500 円、セットで 780 円、しかも無料でご飯を大盛りに出来てコスパは高い。

博多拉担麺まるたん天神店

ジャンル：ラーメン
住所：福岡市中央区渡辺通5-24-37
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(写真提供：jfkrfk)
博多拉担麺まるたんをぐるなびで見る | 天神のラーメンをぐるなびで見る

2017-02-01

『最速でおしゃれに見せる方法』を読んだ

読書

本書はおしゃれについて、センスなんてよく分からないものを持ち出して思考停止することなく、理論化を試みた意欲作。

おしゃれに見せる方法とは、つまるところ、「ドレスとカジュアルのバランス」をとること。確かに、雑誌やテレビでよく見る、ジャケットにジーンズを合わせたコーディネートなんかは、まさにそうだ。そのドレスとカジュアルの割合は 7:3 がベストらしい。

ただ、掲載されているコーディネート例の大半は、自分みたいな 30 過ぎのおっさんがそのまま真似すると大怪我しそうではある。

自分もユニクロや無印良品、H&M や ZARA といったファストファッションの服で、おしゃれに見せることは出来ると思っているし、研究している。この本の理論というか、考え方は今後の服選びに活かしていけそう。まさに教科書だな。

最速でおしゃれに見せる方法【電子限定特典付き】 (ＳＰＡ！ＢＯＯＫＳ)

作者: ＭＢ
出版社/メーカー: 扶桑社
発売日: 2016/11/04
メディア: Kindle版
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2017-01-30

損失関数を実装してみた

C# 機械学習

C# でゼロから Deep Learning を実装する挑戦の続き。今回は第 4 章で紹介されている損失関数(2乗和誤差と交差エントロピー誤差)を実装してみた。

using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
using System;
using System.Linq;

namespace LossFunctionSample
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var t = Vector<double>.Build.DenseOfArray(new double[]
            {
                0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
            });
            var y = Vector<double>.Build.DenseOfArray(new double[]
            {
                0.1, 0.05, 0.6, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0
            });
            Console.WriteLine("2乗和誤差");
            Console.WriteLine(MeanSquaredError(y, t));

            Console.WriteLine("交差エントロピー誤差");
            Console.WriteLine(CrossEntropyError(y, t));

            Console.ReadLine();
        }

        /// <summary>
        /// 2乗和誤差
        /// </summary>
        static double MeanSquaredError(Vector<double> y, Vector<double> t)
        {
            return 0.5 * (y - t).Sum(x => x * x);
        }

        /// <summary>
        /// 交差エントロピー誤差
        /// </summary>
        static double CrossEntropyError(Vector<double> y, Vector<double> t)
        {
            var delta = 1e-7;
            return -(y + delta).PointwiseLog().PointwiseMultiply(t).Sum();
        }
    }
}

実行結果は次の通り。『ゼロから作る Deep Learning』に載っている Python のサンプルと同じ結果が出力できた。

まだ先は長いな。

2017-01-26

『スティーブズ (1)〜(6)』を読んだ

読書

Kindle で『スティーブズ』を 1 巻から 6 巻までまとめ買いして読んだ。

このマンガはスティーブ・ジョブズとスティーブ・ウォズニアック、2人のスティーブが主人公。だからスティーブズ。ライバルとして、ビル・ゲイツも出てくる。このゲイツ君が良いキャラをしていて、1番のお気に入りだな。

ジョブズは破天荒ながらも愛すべきキャラに仕上がっていて、キャラクターデザイン、特に内面のデザインが見事だなぁと思った。あと、現実歪曲空間。まるで超能力バトルのようで、こういった表現が出来るのがマンガの強みだな。

肝心の物語は、ジョブズを中心に進む。Apple I の開発からマッキントッシュを発表するまでが描かれていた。何度も危機的状況に追い込まれながらも乗り越えていく様はドラマチックで、小説や映画が多数生まれるのも頷ける。事実をもとにしたフィクションとはなってるけど。また、パーソナルコンピューターの歴史をある程度知ることができて勉強にもなった。

ゲイツ君が Windows で無双する話や、ジョブズが復帰して iPhone や iPad を世に出す話までは描かれなかったのが残念なので、ぜひとも続編を描いて欲しいと切に願う。