スマートフォン
2017-10-03

ケーブルの値段にはそれなりの理由がある

1本60円のmicro USBケーブル使っているんだが,充電できないスマホがある.3本買ったが,どんなスマホにも充電できるのは1本だけだった.やはり安いのは安いなりなんだろう.充電器も同じで,99円の充電器では充電できないスマホがある.安心して使うにはケーブルは1000円.充電器は1500円くらいするものを買った方が良いみたいだ.

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ブログ
2017-10-02

感心な若い子

エレベーターに乗った。一緒に子供が乗ってきた。向こうから若い女性がたくさん荷物を持ってよたよた歩いてきた。子供はエレベーターの開ボタンを押しながら「乗りますかあ?」と女性に話しかけた。女性は「いいですよ」と手を振ったので(エレベーターは隣にもう1台ある)、そのままエレベーターは出発した。エレベーターの中で「偉いね」と子供に話しかけるとはにかんだように笑っていた。社会性のあるよい子じゃないか。それに比べて近頃の団塊世代の老人の自分勝手なこと。本当に情けない。老人のために、これからの若い子たちが税金や年金で苦労するなんておかしいよ。なんとかしなきゃいけない。

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Windows
2017-10-01

svchost.exeは嫌なら消す

svchost.exeがCPUを100%占有してPCが全然動かない。2時間放っておいたけど、占有状態は変わらず。別のPCでネットをさまようと消してはいけないみたいな記述があったが、こんなのバグ以外の何物でもないだろう。そもそも働きの違うプロセスに全部svchost.exeという同じ名前をつけるセンスが理解できない。不具合が起こったとき原因究明ができないだろうに。バカじゃないのか。全くWindowsの性悪さにはあきれる。タスクマネージャーでkillした。何も不具合は起こらなかった。やっぱりねえ。ビルゲイツの作ったものなんてこんなものだよね。

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スマートフォン
2017-10-01

初日にライコウGET!

特にポケモンGOをするつもりはなかったが、店の地図を表示するためにiPhoneを持って中華街へ行った。食事を終えて帰り道、ジムに星5つの卵が出現。そのときはまだスイクンが出るくらいに思っていた。卵が孵るまでその辺りのポケモンを捕りながら時間をつぶした。卵が孵って出てきたポケモンを見たら、あれ?スイクンじゃない。ああそうだ。今日から10月だ。新ポケモンのライコウが出るのだった。周りを見るとスマホを持った人が集まってきていた。レイドチケットを出すと既に20人。妻は別のグループでやはり20人。なんと40人以上がライコウを捕るために集まってきた。レイドバトルは楽勝。2匹で倒せた。ゲットチャレンジでは妻がすぐにライコウをゲットした。私は全然捕れないので、スマホを妻に渡してライコウを捕ってもらった。どうして私はダメで妻はうまく捕れるのか?妻に聞いたところ、「心のこめ方が足りない」と言われた。そんなものなのか。ポケモンは奥が深い。

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apple
スマートフォン
2017-09-30

オーセラスジャパンモバイルバッテリーケースは実は優れものだった

以前iPhone5用にオーセラスジャパン モバイルバッテリーケース PowerSkin for Apple iPhone5 ホワイト というのを買った。iPhone5のカバーとモバイルバッテリーが一体型になっているものだ。カバーとしてはよくできていて、1mくらいの高さからコンクリートに落としてもiPhone自体はびくともしない。しかし、モバイルバッテリーの動作が良く分からなくて、純正のiPhone5用充電器では満充電できないようなのだ。モバイルバッテリーを外して充電すると満充電できるが、充電する度にカバーを外すのは面倒だ。面倒なのでやがて使わなくなった。ところが、今回何の気なしにQC2.0対応のチャージャーで充電してみた。そしたら満充電できるようになった。あら、使えるものだったのね。これからは使うようにしよう。私が買ったときより、今はずいぶん値上がりしている。

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apple
スマートフォン
2017-09-30

なぜ中古iPhoneSEが中古iPhone6の3倍の価格なのか

そんなにiPhoneSEっていいのか?と思って調べたら、良かった。おみそれしました。

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deep learning
投資
経済
2017-09-30

AIで碁は打てても、AIで相場は張れない

近頃のAIブームに乗っかって、証券会社や銀行が「AI外貨予測」「AI為替予測」なんてのを始めた。3年くらい前に一部の証券会社が提供していたた「過去チャート検索機能」と本質的には同じだ。基本は同じで(ここすごく重要)「チャートの形が同じなら同じ結果を生む」という考え方に基づいている。この考え方が正しいのなら、AIで相場を正しく予想することができる。AIは教師あり学習は得意なのだ。

ところが残念なことに先の考え方は間違っている。全く同じチャートの形が生じても、いつも同じ方向に値が動くとは限らない。つまり入力データが同じでも、教師データが正反対になる(相場は上がるか下がるかしかないからね)ことがある。これをdeep learningに突っ込むと学習が進まないというか学習ができない。

これはうれしい結果だ。アホな連中が何千台のGPUを並べて数メガワットの電力を消費して相場を予想しても、歴戦のたったひとりの相場師にかなわないのだ。なんと痛快な。

私はdeep learningの研究を仕事にしてはいるが相場師でもあるので、この結果はなんだかうれしい。人間はまだまだすてたものではない。

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