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Jupyter Notebookで動画とか扱ってたらTrashが溢れた話

技術研究所のまつけんです。

技術研究所(技研)では、画像処理や機械学習のプロジェクトを幾つか進めています。それらの処理をするために、サーバ (ゲーミング・デスクトップPC + Ubuntu Linux) を2台ほど運用しているのですが、今般、その /home が溢れてしまいました。こんな感じです：

昨日の夕方から130 GBも増えていたので、何事かと調べたところ、各自の ~/.local/share/Trash/files/ が凄い容量になっていました。調べてみたところ、Jupyter Notebook 上で GUI で削除したファイルは削除されるのではなく、全てこちらの ‘Trash’ に移動されるようです。

というわけで今回は、各自の Trash を整理した話と、再発防止策として、各自の Trash を定期的に削除するようにしたことについて書きたいと思います。UNIX/Linux システムで /home (に限らず、他のストレージについても) が溢れた場合の調査法や対処法について知りたい方は参考にしてください。

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チェックリストで快適リモートワーク

技術研究所のまつけんです。

新型コロナウィルス流行に伴う非常事態宣言は解除されましたが、まだまだ第二波、第三波の警戒下での生活が続いていますね。弊社でも、2月から「3密」を避けるべく、「在宅勤務(リモートワーク/テレワーク)推奨」で稼働しています。

そこで今回は、慣れないリモートでの仕事や授業がしっくりこないな、とお感じの社会人や学生の方々の参考になれば、と思い、在宅での仕事を効率よくするために、私が実践している「チェックリスト」について紹介したいと思います。

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CRESCO Tech Forum 2020を開催しました!!

こんにちは。技術研究所（技研）のひと＆まつけんです。
今回は、去る3月24日（火）16時～20時に開催しました、成果発表イベント「CRESCO Tech Forum」についてレポートしたいと思います。コロナウィルスによるイベント自粛の流れの中、急遽決まったオンライン開催を如何にして成功させたのか、また、発表内容についてもお伝えしたいと思います。

まず初めに、CRESCO Tech Forumに事前にお申込みいただき、開催を楽しみにしてくださっていた社外のお客様には、本イベントにご招待できなかったことを、心よりお詫び申し上げます。今回、多数のお申込みをいただいていただけに、関係者一同、とても残念に思っております。

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座標データからSVGファイルを出力する

技術研究所のまつけんです。

前回の続きです。前回は、東京近郊の路線図を (根性で) 隣接行列に変換したものを自動で路線図 (SVGファイル) に戻し、確認作業をしました。その結果、少なくとも3か所の誤りが見つかりました。それがどこだったかと言いますと、
・尾久駅が無い
・海芝浦駅が必要ない
・新宿駅-西国分寺駅が接続されていない
でした。

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画像処理エンジニア検定(エキスパート)の受験テクニックあれこれ

技術研究所のまつけんです。

少し前になりますが、7月14日に画像処理エンジニア検定 (エキスパート) を受けて無事、合格しました (同時開催のマルチメディア検定については先日の記事を参照)。今回の試験問題について、いくつかピックアップして、私なりの受験テクニックを紹介したいと思います。『画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集 [改訂第三版]』(ISBN978-4-903474-62-5) に類似問題と解説が載っていますが、そこでは紹介されていない解き方 (別解) として参考にしていただければと思います。

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鉄道とグラフ理論 (3)

技術研究所のまつけんです。

前回 (part 2) の続きです。前回は実際に、仙台近郊と福岡近郊の路線図を入力し、経路を生成してみました。今回は東京近郊です。例によって、路線図を隣接行列に変換します:

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TeXの記法を使ってPowerPointに数式をサクサク入力する

技術研究所のまつけんです。

先日の数学セミナーの際に、PowerPointにたくさんの数式を載せました。最近、PowerPoint(やWord)の数式エディタでTeX[1][2]での入力が出来るようになりました。これを使えば、数式がサクサク入力できます。ただし、TeXの全ての機能が使えるわけではないようです。今回は、TeXをご存知ない方向けに「TeXとは何か」、「PowerPointでTeX入力する際の細かいコツ」、そして、「数学セミナーのスライド作りで実際に役立ったTeX表記」について紹介したいと思います。

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数学セミナーを実施しました (2)

技術研究所のまつけんです。前回に引き続き、2月25日に開催した数学セミナーのレポートをさせていただきたいと思います。

第2部「超入門! 今日から機械学習の教科書を読めるようになる」では、機械学習の勉強をしようと思ったときに出てくる初歩的な数式について解説しました。「住宅のスペックからその住宅の価格を推定するAIを作るとしたら？」という例題:

を用いて、ベクトル・行列、最適化、微分(偏微分)について学習する内容でした。

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数学セミナーを実施しました (1)

技術研究所のまつけんです。「鉄道とグラフ理論」の話題は一旦お休みして、先週の月曜日に開催された数学のセミナーについて、本日から2回にわたってレポートさせていただきたいと思います。

先週の月曜日、本社フューチャーセンターにてOpen Innovation Seminar「データサイエンティストに憧れるITエンジニアのためのやり直し数学」を実施しました。2部構成で、第1部は、名桜大学 准教授 當間健明 氏による「深層学習に頼らずとも統計とExcelでここまでできる」ということで、第2部は「超入門! 今日から機械学習の教科書を読めるようになる」と題して、私が担当させていただきました。

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鉄道とグラフ理論 (2)

技術研究所のまつけんです。

先日、part 1として大回り乗車のルートを列挙するC++プログラムを作り、架空の路線図について実行してみました。今回は、実際の路線図で実行してみたいと思います。路線図については、前回も紹介したサイト (http://noritetsu.net/omawari/2015/03/sozai-download/) のものを参考にしました。

まず、比較的シンプルなものから実行してみましょう。仙台近郊と福岡近郊の路線図を簡略化して、隣接行列にしてみました(詳しくは、part 1参照)。見やすくするため、隣接行列の「ゼロ」になっている部分は空白としています。括弧が付いている駅は、乗り換えの余地が無い、分岐点になり得ない駅です。

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