Since 2004-08-24, パソコン関係の内容など気になる内容を情報発信
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月21日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） 
Choki（チョキ） 
Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（水曜日） | 【4戦目】07時58分 |  | 生じゃんけん！軽部真一アナウンサー |
| 【3戦目】07時35分 |  | ウルフアロン選手 | |
| 【2戦目】06時58分 | | TAKAHIROさん 市原隼人さん 岡田義徳さん | |
| 【1戦目】05時58分 |  | まちかどじゃんけん | |
「Wordpress」を利用している際は、「All in One SEO」プラグインを利用するとソーシャル設定が簡単に実施できます。Twitter向けにカードタイプの指定やカスタムTwitter画像設定も簡単に設定できます。
All in One SEOを導入し、各投稿画面の「ソーシャル設定」画面で、Twitterの関連箇所を設定します。
Twitterで投稿をPOST時に、URLが記載されていると、Tweetの下部に記載したURLのイマージ画像やページサマリが表示されます。これが、Twitterカードとなります。
Twitterカードが適切に表示されると、テキストだけよりもインパクトがり、注目を集めやすいです。
Twitterカードで指定している画像の変更や、サマリ部分の文章を変更した際に、誤字脱字等のケースも有り、すぐに最新の情報に更新したい場合があります。
通常は、週次でキャッシュの更新処理を行っているようなので、しばらく時間を置けば最新の情報にTwitterカードは更新されるようです。
強制的にTwitterカードをリフレッシュするには、以下のリンク（Card Validator）より対象のURLのTwitterカードを手動で表示させ、内容を更新させて下さい。
画像ファイルを変更した際に、ファイル名・URLに変更がないと、キャッシュが更新されないケースもあるので、画像ファイルのファイル名に?xxx（myimage.jpg?4362984378）などと指定し、少し強引にファイルが変更したように設定変更を行い、Card validatorでプレビューの取得を実施して下さい。
有用な情報が多かったので、ヘルプページのリンクと内容も掲載しておきます。
Refreshing a Card in a Tweet
I updated my site meta tags, but my Tweet shows the old Card. How do I refresh the Card?
Our web crawlers re-index the Card tag information on your page roughly every week.
When testing and/or iterating on Cards, it is sometimes helpful to test updates on your timeline. It may be possible to use the following technique to refresh the cache with your most up-to-date changes of your page’s Card.
- Add Card metadata to a page
- Tweet URL to that page
- Refresh your browser to view the Card contents on your timeline
- Change Card metadata on the page
- Take the same URL and runs it through bit.ly
- Tweet the new bit.ly URL
- Refresh your browser to view the updates
Additionally, you can create multiple bit.ly URLs to allow for repeat testing. For example, adding dummy parameters to the end of your URL (
http://www.test.com/?x=test1) or a unique hash (http://www.test.com/#test1) will generally not affect the page contents, but will generate a unique bit.ly URL for each unique value of x.My Card information now refreshes, but images are not updating. How do I get the images to refresh?/a>
Images referenced in a Card are also cached based on URL. This often causes images to not update when the above Card refresh technique is used.
To work-around this issue, you can add an extra parameter at the end of your image URL so that the Twitterbot treats the image as a unique URL and re-fetches the image.
For example:
<meta name="twitter:image" content="http://example.com/myimage.jpg?4362984378"></meta>
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月20日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（火曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 生じゃんけん！梶裕貴さん |
| 【3戦目】07時35分 | | 朝比奈沙羅選手 | |
| 【2戦目】06時58分 | | 高嶋政伸さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
機種のモデルアップか、自作小型サーバ導入か検討中。
今のWindowsメインマシンもShuttleを利用しております。マザーボード、電源などは変更していますが、 もうすぐ１０年です。Shuttle SG41J1を利用しております。
仕様要件として、Synologyと同様に信頼性が一番高くなります。よって、ディスクのRAID化必須となります。各種ベアボーンが製品化されており、PC自作派には嬉しい時代なのですが、意外とないのが、省スペース筐体での複数SATAサポート。SATA１台とM.2のPCI-ExpressによるSATA構成が多いと思います。
Crucial SSD 1000GB MX500 内蔵2.5インチ 7mm MX500 ✕２台
残りのSATA２台分は、容量大きめのSATA HDDを導入すると思います。
もちろん、Synologyも簡単にサーバー運用が出来るので、おすすめです。
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月19日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（月曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 超特急 |
| 【3戦目】07時35分 | | 芳田司 選手 | |
| 【2戦目】06時58分 | | 上野樹里さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
Raspberry PiのCPUでは限界もあり、開発当初よりIntelのディープラーニング向けUSBアクセラレータの「Neural Compute Stick 2」を調べておりました。利用する機械学習のフレームワークややりたいことが定まってから、具体的にどの程度効果が出るのか見極めてからの導入と考えておりました。
Raspberry Piで利用か、Synologyの置き換えとして考えている常時電源ONサーバの追加機能として利用できるなど、利用シーンも様々です。特に、常時電源ONサーバは、GPUを搭載するスロット有りなしでサイズや電源が全く異なるので、このスティックで学習済みモデルのみ動作させることが出来たら便利だなと考えております。
NCS2は、USBタイプの外部演算装置となります。Movidius Neural Compute StickはIntelが開発したUSB接続タイプのディープラーニング用演算装置です。画像の認識や分析に特化したプロセッサ「Movidius Vision Processing Unit（Myriad 2）」が搭載され、ディープラーニングにおける解析処理の際に外部演算装置として使用できます。
USB接続なのでRaspberryPiなどの小型PCでも使えます。演算装置しか持たない環境でも、これを使えばデープラーニングを使った画像解析などが出来るようになります。
このサイトで開発を続けているめざましめざましじゃんけん結果検出システムですが、待ったなしの数十秒の生放送。フリーズしそうな速度で、もっさりと画像認識をしていては、結果取得失敗になる確率を上げてしまいます。
ソフトウェア的に解決を模索しておりますが、気になるハードでも有り、導入を考えてます。（この手の導入検討には波が出ますね）
導入によるメリットは、めざましじゃんけん結果検出時のメインマシンWindowsの完全停止です。
以下は、めざましじゃんけん時に取得したWEBカメラ画像を２１６枚で画像認識エンジンを動作させた際の性能比較です。５２倍の時間差。
| Windows（GPU未使用） Core i7 6700/(Skylake) クロック周波数：3.4GHz | １５秒 |
| Raspberry Pi 3 Model B+ ARM Cortex-A53 1.4GHz | ７８５秒 |
2019-08-14 20:34:48,460:202:INFO:ループ開始：D:\pic4ml\Janken_Target_Test\20190806_055717_102196_1.jpg 処理回数：1 2019-08-14 20:35:03,389:256:INFO:ジャンケン結果判定 Len(total_results): 3 List Values: 0,2,5 019-08-14 20:35:03,390:289:INFO:ジャンケン結果：Chokiを出してLose、相手はGoo
2019-08-15 12:11:10,292:202:INFO:ループ開始：/home/miki/cronScript/Janken_Target_Test/20190806_055717_102196_1.jpg 処理回数：1 2019-08-15 12:24:15,786:256:INFO:ジャンケン結果判定 Len(total_results): 3 List Values: 0,2,5 2019-08-15 12:24:15,787:289:INFO:ジャンケン結果：Chokiを出してLose、相手はGoo
次週より、システム変更に着手予定です。
めざましじゃんけん関係で、各種技術を深めております。
各種技術情報の詳細は、随時公開を進めます。
良い学習モデルが仕上がりました。現時点では、ベストかなと感じてます。
(8月15日より学習モデルは新バージョンで稼働しており、めざましじゃんけん後の結果公開までを１分３０秒ほど短縮しております、限りなくゼロに近づけます。)
今までは、7時５８分のジャンケン結果を８時０１分３１秒にホームページ更新、Twitter投稿から、新エンジンで８時００分００秒にホームページ更新、Twitter投稿に時間短縮。画像検出方法変更のみで１分半ほどの時間短縮を実現しています。
あと１分詰めれば、ジャンケン終了とほぼ同時に結果公開が可能となります。
以下、WindowsマシンでGPUなし、OpenCV dnnで速度測定。
import cv2 as cv net = cv.dnn.readNetFromDarknet(CFG, MODEL) net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_DEFAULT) net.setPreferableTarget(cv.dnn.DNN_TARGET_CPU)
めざましじゃんけんシステムのテスト環境（228枚の画像）
GPUの容量不足により多くの時間を要しました。検出速度よりも正確さを重視し、システム稼働後に本番システムに導入しました。めざましテレビ終了後よりめざましテレビが始まる時間を利用し、２日間かけて学習させました。
速度向上を目的に、追加開発を継続しました。速度は向上しましたが、認識率が一気に下がりました。
速度、認識率ともに問題なしです。
この学習モデルを本番投入します。
また、このモデルを用いて、Raspberry Piでのオンザフライ（放送中）での結果解析を進めます。現在のメインマシンWindowsからRaspberry Piで動作させた際の速度比較も気になります。
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月12日週 のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（土曜日） | 【2戦目】08時21分 | | 三吉彩花さん ムロツヨシさん |
| 【1戦目】07時22分 | | 大野将平選手 | |
（金曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 生じゃんけん！横山ルリカ リポーター |
| 【3戦目】07時35分 | | 乃木坂46 | |
| 【2戦目】06時58分 | | 小籔千豊さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
（木曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 信太昌之さん、マルシアさん |
| 【3戦目】07時35分 | | 渋野日向子選手 | |
| 【2戦目】06時58分 | | 和田優希さん、中村浩大さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
（水曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 大島美幸さん ちびまる子ちゃん |
| 【3戦目】07時35分 | | 井上清華アナウンサー | |
| 【2戦目】06時58分 | | 横山裕さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
（火曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 生じゃんけん！梶裕貴さん |
| 【3戦目】07時35分 | | 村上信五さん | |
| 【2戦目】06時58分 | | 黒木瞳さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
（月曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 丸山隆平さん |
| 【3戦目】07時35分 | | 山口智子さん | |
| 【2戦目】06時58分 | | モンキー・Ｄ・ルフィ | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月17日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（土曜日） | 【2戦目】08時21分 | | 三吉彩花さん ムロツヨシさん |
| 【1戦目】07時22分 | | 大野将平選手 | |
個人の実験的な試行内容であり、めざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。
2019年08月16日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。
Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）
| 回次 | 結果 | 対戦相手 | |
|---|---|---|---|
（金曜日） | 【4戦目】07時58分 | | 生じゃんけん！横山ルリカ リポーター |
| 【3戦目】07時35分 | | 乃木坂46 | |
| 【2戦目】06時58分 | | 小籔千豊さん | |
| 【1戦目】05時58分 | | まちかどじゃんけん | |
