2015年06月の記事
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python sfepy 5 hexas cantilever
ヘキサ要素5個の片持ち梁をSalome-mecaとsfepyで解析してみた。梁の寸法 XxYxZ [mm]：5x1x1材料特性：ヤング率210000MPa, ポアソン比0.3境界条件：左端を拘束、右端の要素の+Z面に圧力荷重1MPaSalome-mecaの結果sfepyの結果両方ともZ方向変位が最大-0.00133mmであることが確認できた。エクセルのFEMマクロで計算した結果とも一致した。にほんブログ村
2015年06月30日
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日経平均 -596.20円
終値 20,109.95前日比 -596.20ギリシャの債務不履行懸念で株安。早い回復を願うばかりです。にほんブログ村
2015年06月29日
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9202 ANA 株主総会
ANAの株主総会に出席した。非常に出席者が多かった。さすがは空運シェア1位。今期は増収増益だった。新しい機体を買う計画もあるようだ。順調な経営を続けて株主還元してもらいたいものだ。にほんブログ村
2015年06月29日
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python sfepy 圧裂引張試験のシミュレーション
以下の圧裂引張試験のシミュレーションをやってみた。http://sfepy.org/doc-devel/primer.html↓設定・2D,1/4対称モデル・2D三角形メッシュ・材料のヤング率2000MPa, ポアソン比0.4・荷重, Y方向に-1000N・ソルバー, 非線形ソルバー, ニュートン法↓解析結果左から、変位、コーシー歪み、コーシー応力にほんブログ村
2015年06月28日
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Ensemble Evergreen 東京公演
妻の友達がメンバーなので、演奏会に行ってきた。http://evergreen.sakuraweb.com/info/9thconcert.htmlアカペラで見事な演奏だった。荘厳な曲は理解が難しかったが、最後のアンコールでは沖縄の音楽を踊りながら演奏し、楽しかった。にほんブログ村
2015年06月28日
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フットサルの練習
八王子のFUNフットサルで練習。近所の知り合いの職場の仲間つながりで14人くらい集まり、3チームでゲームを回した。おじさん66%、若者34%といったかんじ。やはり、若者はスピードが速くてディフェンスをするのが大変だった。幸い、雨は降らなかったけど非常に蒸し暑く、汗が止まらなかった。汗が出ても蒸発しない。。コートとボールが濡れていて足裏トラップがすべる。そんなコンディションだったけど、最初の6試合くらいは勝ちつづけてよかった。最後のゲームは疲れて足が止まって負けてしまった。にほんブログ村
2015年06月27日
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python sfepy salomeとの連携
salomeでメッシュを作って、sfepyで計算する例題をやってみた。http://sfepy.org/doc-devel/using_salome.html魚の形をしたメッシュ作成して、Mesh_Partition_Hexa.medという名前でexportして、/sfepy/work_dir作成して格納する。もともとの/examples/linear_elasticitylinear_elastic.pyをwork_dirにコピーして以下の部分を書き換える。メッシュファイルfilename_mesh = data_dir + '/meshes/3d/cylinder.mesh'↓filename_mesh = 'Mesh_Partition_Hexa.med'領域regions = { 'Omega' : 'all', 'Left' : ('vertices in (x < 0.001)', 'facet'), 'Right' : ('vertices in (x > 0.099)', 'facet'), 'SomewhereTop' : ('vertices in (z > 0.017) & (x > 0.03) & (x < 0.07)', 'vertex'),}↓regions = { 'Omega' : 'all', 'Tail' : ('vertices in (x < -94)', 'facet'), 'TopFixed' : ('vertices in (z > 9.999) & (x > 54)', 'facet'), 'BotFixed' : ('vertices in (z < 0.001) & (x > 54)', 'facet'),}魚の頭を拘束して、しっぽをZ方向に10units変位させる。ebcs = { 'Fixed' : ('Left', {'u.all' : 0.0}), 'Displaced' : ('Right', {'u.0' : 0.01, 'u.[1,2]' : 0.0}), 'PerturbedSurface' : ('SomewhereTop', {'u.2' : 0.005}),}↓ebcs = { 'TopFixed' : ('TopFixed', {'u.all' : 0.0}), 'BotFixed' : ('BotFixed', {'u.all' : 0.0}), 'Displaced' : ('Tail', {'u.2' : 10, 'u.[0,1]' : 0.0}),}/sfepy/work_dirから計算実行する場合、ひとつ上の階層にあるsimple.pyを使うので、../simple.py linear_elastic.pyとする。↓計算実行のメッセージsfepy: left over: ['data_dir', 'verbose', '_filename', '__builtins__', '__package__', '__doc__', '__name__', '__file__']sfepy: reading mesh [tri3, quad4, tetra4, hexa8] (/home/pyontaku14/sfepy/work_dir/Mesh_Partition_Hexa.med)...sfepy: ...done in 0.01 ssfepy: warning: bad element orientation, trying to correct...sfepy: ...correctedsfepy: creating regions...sfepy: Tailsfepy: BotFixedsfepy: Omegasfepy: TopFixedsfepy: ...done in 0.05 ssfepy: equation "balance_of_forces":sfepy: dw_lin_elastic_iso.i.Omega(solid.lam, solid.mu, v, u) = 0sfepy: using solvers: ts: no ts nls: newton ls: lssfepy: updating variables...sfepy: ...donesfepy: setting up dof connectivities...sfepy: ...done in 0.01 ssfepy: matrix shape: (20223, 20223)sfepy: assembling matrix graph...sfepy: ...done in 0.37 ssfepy: matrix structural nonzeros: 1452105 (3.55e-03% fill)sfepy: updating materials...sfepy: solidsfepy: ...done in 0.01 ssfepy: nls: iter: 0, residual: 2.114086e+02 (rel: 1.000000e+00)sfepy: rezidual: 0.07 [s]sfepy: solve: 31.27 [s]sfepy: matrix: 0.60 [s]sfepy: nls: iter: 1, residual: 5.298640e-11 (rel: 2.506350e-13)-----ここまで11781節点のモデルが31秒で計算できた。図は変位コンター。にほんブログ村
2015年06月27日
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python sfepy 弾性体の例題
ipython使った以下の弾性体の例題をやってみた。http://sfepy.org/doc-devel/tutorial.html#interactive-example-linear-elasticityipythonを使うに先立って、以下の設定をしておく必要がある。http://sfepy.org/doc-devel/installation.html#using-ipythonやってることは以下。メッシュの読み込み。領域omegaの定義。In [1]: mesh = Mesh.from_file('meshes/2d/rectangle_tri.mesh')In [2]: domain = FEDomain('domain', mesh)領域の範囲指定と境界条件gammaの指定。In [3]: min_x, max_x = domain.get_mesh_bounding_box()[:, 0]In [4]: eps = 1e-8 * (max_x - min_x)In [5]: omega = domain.create_region('Omega', 'all')In [6]: gamma1 = domain.create_region('Gamma1','vertices in x < %.10f' % (min_x + eps),'facet')In [7]: gamma2 = domain.create_region('Gamma2','vertices in x > %.10f' % (max_x - eps),'facet')fieldと未知数u,テスト変数?vの設定。In [8]: field = Field.from_args('fu', nm.float64, 'vector', omega,space='H1', poly_space_base='lagrange',approx_order=2)In [9]: u = FieldVariable('u', 'unknown', field)In [10]: v = FieldVariable('v', 'test', field, primary_var_name='u')材料設定。In [11]: m = Material('m', lam=1.0, mu=1.0)In [12]: f = Material('f', val=[[0.02], [0.01]])積分の次数の指定。In [14]: integral = Integral('i', order=3)微分方程式(4)の2項の設定。In [15]: from sfepy.terms import TermIn [16]: t1 = Term.new('dw_lin_elastic_iso(m.lam, m.mu, v, u)', integral, omega, m=m, v=v, u=u)In [17]: t2 = Term.new('dw_volume_lvf(f.val, v)', integral, omega, f=f, v=v)In [18]: eq = Equation('balance', t1 + t2)In [19]: eqs = Equations([eq])境界条件設定。In [20]: from sfepy.discrete.conditions import Conditions, EssentialBCIn [21]: fix_u = EssentialBC('fix_u', gamma1, {'u.all' : 0.0})In [22]: def shift_u_fun(ts, coors, bc=None, problem=None, shift=0.0): ....: val = shift * coors[:,1]**2 ....: return valIn [23]: bc_fun = Function('shift_u_fun', shift_u_fun,extra_args={'shift' : 0.01})In [24]: shift_u = EssentialBC('shift_u', gamma2, {'u.0' : bc_fun})ソルバーの設定。ニュートン法を選択。In [25]: from sfepy.solvers.ls import ScipyDirectIn [26]: from sfepy.solvers.nls import NewtonIn [27]: ls = ScipyDirect({})In [28]: nls_status = IndexedStruct()In [29]: nls = Newton({}, lin_solver=ls, status=nls_status)problemインスタンスをpbとして生成。In [30]: pb = Problem('elasticity', equations=eqs, nls=nls, ls=ls)VTKファイル作成。In [31]: pb.save_regions_as_groups('regions')VTK表示In [32]: view = Viewer('regions.vtk')In [33]: view()境界条件設定して問題を解き、結果表示。In [34]: pb.time_update(ebcs=Conditions([fix_u, shift_u]))In [35]: vec = pb.solve()In [36]: print nls_statusIn [37]: pb.save_state('linear_elasticity.vtk', vec)In [38]: view = Viewer('linear_elasticity.vtk')In [39]: view()メッシュ、変形図、コンター表示。In [56]: view(vector_mode='warp_norm', rel_scaling=2,is_scalar_bar=True, is_wireframe=True)メッシュの線が細い。にほんブログ村
2015年06月27日
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python sfepy on lubuntu15.04
pythonの有限要素法モジュール"sfepy"を仮想環境VMware Player上のlubuntu15.04にインストールした。http://sfepy.org/doc-devel/index.html指示にしたがって、以下の手順で進めた。1) 以下のコマンドで必要なモジュールたちをインストールする。sudo aptitude install python-scipy python-matplotlib python-tables python-pyparsing libsuitesparse-dev python-setuptools mayavi2 python-dev ipython python-sympy cython python-sparse※ぼくは、aptitude→apt-getとした。結構、時間がかかる。(30分くらい)2) 以下のコマンドでsfepyをダウンロード。git clone git://github.com/sfepy/sfepy.git3) 以下のコマンドでsfepyをインストール。python setup.py build_ext --inplace4) テスト./run_tests.py4)のテストでエラーが出たので、./run_tests.py --debugで改めてテストすると、以下のエラーだった。AttributeError: 'module' object has no attribute 'dgetrf'意味不明だったので、以下のメーリングリストに問い合わせた。https://groups.google.com/forum/#!forum/sfepy-devel12時間で以下の回答をもらえた。lapack_lite.dgetrf has been removed in numpy1.9.x, fixed by this commit: https://github.com/sfepy/sfepy/commit/d26617493d18195c42311264028932f6cfedc9f3指示にしたがって、linalg下のutils.pyを編集した。改めて、./run_tests.py --debug以下のように無事にすべてのテストを通過した。90 test file(s) executed in 258.02 s, 0 failure(s) of 141 test(s)メーリングリストすばらしい。無償でもちゃんと迅速に回答してくれる。以下のコマンドで、円柱の解析結果も確認できた。./postproc.py cylinder.vtkWindowsで生pythonとAnacondaで環境構築しようとしたけど、両方ともうまくいってない。ネックはigakitのインストールとCのコンパイル。とりあえず、lubuntuでいろいろとやってみるか。にほんブログ村
2015年06月25日
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python PyTables windows インストール
いつものように以下のGohlkeさんのところからtables-3.2.0-cp27-none-win_amd64.whlをダウンロードし、http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pytablespip install tables-3.2.0-cp27-none-win_amd64.whlでインストールしようとしたらエラーになった。エラーメッセージの最後に以下の記述が出た。Command "C:\Python27\python.exe -c "import setuptools, tokenize;__file__='c:\\users\\takuo\\appdata\\local\\temp\\pip-build-mwnhrb\\numexpr\\setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'),__file__, 'exec'))" install --record c:\users\takuo\appdata\local\temp\pip-hkg8lb-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile" failed with error code 1 in c:\users\takuo\appdata\local\temp\pip-build-mwnhrb\numexpr"python pytables windows"でググると以下の記事を見つけた。http://www.geopacific.org/opensourcegis/python/gnrf3jどうも"numexpr"というモジュールが必要らしい。改めて、Gohlkeさんのページからnumexpr‑2.4.3‑cp27‑none‑win_amd64.whlをダウンロードし、pipでインストールした。再度、pip install tables-3.2.0-cp27-none-win_amd64.whlでインストールしたらできた。にほんブログ村
2015年06月21日
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サッカーの試合
職場の同僚の出身大学でサッカーの試合があり、助っ人として参戦。サイドバックで前半だけ出場した。雨が心配だったが、運よく試合中は降らなかった。試合は1-1の引き分けだった。にほんブログ村
2015年06月21日
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フットサルの練習
近所のサッカー仲間のつてで、近くの小学校のグラウンドでフットサルの練習。その小学校の生徒やお母さんが参加し、12人が集まった。水はけの悪いグランドで、若干水たまりがあったが、まあまあ支障なかった。いつものように、準備体操→パス練習→シュート練習→ゲームだった。ゲームの最初のほうは、あまりうまくいかなかったが、最後のゲームでは、シュート、パスともやりたいことができてよかった。にほんブログ村
2015年06月20日
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windows Cython インストール
環境：Windows8.1, Python2.7。以下からCython-0.22.zipをダウンロード。http://cython.org/#download/適当なフォルダで解凍し、以下になるように、python setup.py installでインストールしようとした。http://omake.accense.com/static/doc-ja/cython/src/quickstart/install.htmlすると、"Unable to find vcvarsall.bat"というエラーが出てきた。以下の記事を参考にMicrosoft Visual C++ Compiler for Python 2.7をダウンロード＆インストールし、改めてpython setup.py installを実行すると無事にインストールできた。http://www.regentechlog.com/2014/04/13/build-python-package-on-windows/にほんブログ村
2015年06月19日
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世界を動かす技術思考
序章 システムの時代第1章 システムはネットワークからはじまった第2章 プロダクトシステムとプロセスシステム第3章 システムに関する科学と技術の歩み第4章 進化するシステム第5章 日本の問題↓ぼくにとってのポイント本書でのシステムの定義システムとは、ある目的を達成するために機能要素を適切に結びつけた複合体である「目的」「機能要素」「適切に結びるける」がキーワード。・エジソンの電球と送電システム電球のみでも素晴らしい発明だが、送電システムがあってはじめて各家庭に普及した。エジソンは、発明の成果を人間と社会が最大限に享受できるように環境を整えることにも人一倍熱心だった。・サプライチェーン必要なものを必要なところに必要なだけ供給するシステム。→トヨタ自動車の「ジャスト・イン・タイム方式」・規格化システムは機能要素で構成されている。機能要素の規格化、標準化がされていないと、交換ができず、システムが広がらない。規格化、標準化は大量生産の前提である。→プラグとコンセント、T型フォード、VHS対ベータ-----既存の機能要素を組み合わせ、新しい価値を提供するものがシステムのようだ。アップルのipodは音楽の単なるメディアではなく、供給システムとして提供されたことが成功の要因のようだ。http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/0703/14/news004.html【楽天ブックスならいつでも送料無料】世界を動かす技術思考 要素からシステムへ [ 木村英紀 ]にほんブログ村
2015年06月18日
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会社四季報 2014年3集の分析 検証 純利益の伸び率
1年前に発売された会社四季報 2014年3集で純利益の伸び率上位10社は以下だった。1年間の調整後終値の推移を確認してみた。株価上昇5/10株価下降5/10このデータに関しては、純利益伸び率が大きいからといって、株価が上昇するわけではないようだ。純利益の数値はいかようにも変わりうるからな。あまりあてにならないかも。にほんブログ村
2015年06月18日
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会社四季報 2014年3集の分析 検証 経常利益の伸び率
1年前に発売された会社四季報 2014年3集で経常利益の伸び率上位10社は以下だった。1年間の調整後終値の推移を確認してみた。株価上昇8/10株価下降2/10このデータに関しては、経常利益伸び率が大きいところは、ほとんど株価も伸びている。2121は売上高、営業利益伸び率も大きかった。にほんブログ村
2015年06月16日
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会社四季報 2014年3集の分析 検証 営業利益の伸び率
1年前に発売された会社四季報 2014年3集で営業利益の伸び率上位10社は以下だった。1年間の調整後終値の推移を確認してみた。2665はデータなし。株価上昇8/10株価下降1/10データなし1/10このデータに関しては、営業利益伸び率が大きいところは、ほとんど株価も伸びている。2121は売上高伸び率も大きかった。にほんブログ村
2015年06月15日
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会社四季報 2014年3集の分析 検証 売上高の伸び率
1年前に発売された会社四季報 2014年3集で売上高の伸び率上位10社は以下だった。1年間の調整後終値の推移を確認してみた。2724はデータなし。株価上昇4/10株価下降5/10データなし1/10売上高伸び率が大きいからといって、必ずしも株価上昇するわけではないようだ。にほんブログ村
2015年06月14日
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友達の家に行った
中学からの友達の家に行った。最近、大手建設会社に転職をした。引き継ぎが大変だったそうだ。新しい職場では、CAEユーザーとして解析もするが、自社コードの開発もするそうだ。仕事はやりがいがありそうだ。今回は、プログラミングについて情報交換することができた。にほんブログ村
2015年06月13日
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会社四季報 2015年3集の分析
2015年予想から2016年予想への業績予想の伸び率を上位10社ずつランキングしました。伸び率=(2016予想/201予想-1)*100 % 〇売上高〇営業利益〇経常利益〇純利益〇設備投資〇研究開発設備投資と研究開発費が伸びているということは、将来の事業拡大を見込んでいるのかもしれません。〇営業キャッシュフロー〇現金等営業キャッシュフローと現金等は昨年と今年の比較になります。（まちがえやすい。。）これらが伸びていると会社が儲かっていることが推測されます。〇予想配当利回りこういうところを買って、持ち続けるのもいいかもしれません。BPS+EPS*10に対する6/11の終値の乖離率を修正余地として、修正余地=(6/11の終値/(BPS+EPS*10)-1)*100%の大きいもの10社もランキングしました。四季報とは関係ないですが、3/13から6/11の調整後終値の変化率が大きいもの10社もランキングしました。参考になれば、幸いです。にほんブログ村
2015年06月12日
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htmlのtable取得 Excel VBA
ぼくが知る方法をまとめてみた。1. ログインなしの場合1.1 Excel VBA1.1.1 WEBクエリ簡単だけど、遅い。1.1.2 正規表現使う方法以下の本にあった。 http://www.amazon.co.jp/gp/product/4774137871?ie=UTF8&tag=excben-22&linkCode=as2&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4774137871 速い。しかし、対象を見つけるのが面倒。 1.2 python1.2.1 pandas使う方法これが簡単だと思う。 http://plaza.rakuten.co.jp/takupin/diary/201505090000/ 2. ログインありの場合2.1 Excel VBA2.1.1 あらかじめInternet Explorerでログインしておいて、開いているWEBページからtable取得-----ここからOption ExplicitDeclare Sub Sleep Lib "kernel32" (ByVal dwMilliseconds As Long) Sub sample() Dim i As IntegerDim j As IntegerDim IE As ObjectDim obj As ObjectDim ObjShell As ObjectDim ObjWindow As Object Set ObjShell = CreateObject("Shell.Application")For Each ObjWindow In ObjShell.Windows If TypeName(ObjWindow.document) = "HTMLDocument" Then Set IE = ObjWindow Exit For End IfNextCall Get_table(i, j, IE, obj)End Sub '表をコピーSub Get_table(i As Integer, j As Integer, IE As Object, obj As Object) Sleep 500 Do: Sleep 200: Loop Until (Not IE.busy) And (IE.readyState = 4): Sleep 500 For Each obj In IE.document.all '表示されているサイトの全タグ一つずつを変数objにセット '各アンカータグ単位に以下の処理を実施 Select Case obj.tagName 'タグ名により処理を分岐 Case "TR", "TD", "TH" 'TR,TD,THタグの場合、以下の処理を実施 Select Case obj.tagName 'タグ名により処理を分岐 Case "TR" 'TRタグの場合 j = j + 1 '行カウンターを１アップ i = 0 '列カウンターをクリアー Case "TD", "TH" 'TD,THタグの場合、以下を処理 i = i + 1 '列カウンターを１アップ Worksheets("Sheet1").Cells(j, i).Value = obj.innertext 'タグのテキスト内容をセルにセット End Select End Select Next '次のタグを処理End Sub-----ここまで 上記のGet_tableはログインなしの場合でも使える。ただ、IEを表示するので、正規表現使う方法に比べると遅い。 2.2 python2.2.1 mechanize使う。http://plaza.rakuten.co.jp/takupin/diary/201501170001/ 以上。Excel VBAよりもpython使った方が軽くてIE表示しないので速い。 にほんブログ村
2015年06月09日
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サッカーの練習
午後、多摩のグラウンドでサッカーの練習だった。9人が集まり、5対4でひたすらミニゲーム。塩化ビニルの小さなゴールを使えたので、ちゃんとシュートすることができた。ちょっと暑かったけれど、いいコンディションだった。パスを受ける前に周りを見ることで、次のプレーを選べる。まずは、シュートを打つぞと見せかけることで、パスコースやドリブルのコースを作ることができる。サイドに開くことで、相手のディフェンスを横に広げることができる。個人的には、こういった基本的なことを確認できた。にほんブログ村
2015年06月07日
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UEFAチャンピオンズリーグ決勝 ユヴェントスvsバルセロナ
ユヴェントスvsバルセロナ1 - 3立ち上がり、ユヴェントスのプレスがよかったが、それをかいくぐって、ネイマール→イニエスタ→ラキティッチとつないで、ラキティッチがゴール。バルセロナが先制した。先制してからは、バルセロナペースで、ボール支配率もバルセロナが70%だった。後半、テヴェスのシュートのこぼれ球をモラタが押し込んでユヴェントスが追いついた。そこから、ユヴェントスが盛り返すかに見えたが、メッシがドリブルで切込みシュート。こぼれ球をスアレスが押し込んで再び、バルセロナが勝ち越し。これで再びバルセロナペースになり、後半ロスタイム5分、土壇場で、ネイマールがゴールし、とどめを刺した。すばらしい試合だった。両チームとも攻守の切り替えの速さがすごい。自陣ゴール前でボールを奪って、5秒くらいで、相手ゴール前まで迫っていた。しかし、バルセロナの3トップ、メッシ、ネイマール、スアレスの破壊力はすさまじい。http://www.goal.com/jp/match/%E3%83%A6%E3%83%B4%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B9-vs-%E3%83%90%E3%83%AB%E3%82%BB%E3%83%AD%E3%83%8A/1700349/reportにほんブログ村
2015年06月07日
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python 日本語 文字化け
プログラミングで日本語を扱うときに遭遇する問題。とりわけpythonでは面倒くさい。ぼくもさんざん悩まされた。以下は、Windows8.1、python2.7の話。結論：1. unicodeとstrを混在すべからず。2. 標準出力(stdout)では、unicodeを出力できるが、ファイル書き込み(リダイレクトも)ではできない。strにする必要がある。3. unicodeからstrにするにはencodeする必要があるが、元の文字列が日本語の場合、encode先の文字コードが不適切だと文字化けする。※unicodeとutf-8はちがう。3.の具体例Python 2.7.8 (default, Jun 30 2014, 16:08:48) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on w32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> a='あ'>>> type(a)<type 'str'>>>> a=u'あ'>>> type(a)<type 'unicode'>>>> print a.encode('utf8')縺>>> print a.encode('cp932')あぼくのWindows8.1環境では、utf-8でencodeすると文字化けする。cp932では文字化けしない。python3では、すべてstrとして扱われるようだ。Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 24 2015, 22:44:40) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> a='あ'>>> type(a)<class 'str'>>>> a=u'あ'>>> type(a)<class 'str'>↓以下のサイトが参考になった。http://lab.hde.co.jp/2008/08/pythonunicodeencodeerror.htmlhttp://www.wakayama-u.ac.jp/~kazama/lab/python/i18n.htmlhttps://gist.github.com/devlights/4561968#file-test-pyにほんブログ村
2015年06月06日
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コンサル一年目が学ぶこと
第１章 コンサル流話す技術第２章 コンサル流思考術第３章 コンサル流デスクワーク術第４章 プロフェッショナル・ビジネスマインドプロフェッショナルの普遍的なスキル30を厳選して新人向けに書かれている。1.結論から話す2.Ｔａｌｋ Ｓｔｒａｉｇｈｔ 端的に話す3.数字というファクトで語る4.数字とロジックで語る5.感情より論理を優先させる6.相手に理解してもらえるように話す7.相手のフォーマットに合わせる8.相手の期待値を把握する9.上司の期待値を超える10.「考え方を考える」という考え方11.ロジックツリーを使いこなす12.雲雨傘 提案の基本13.仮説思考14.常に自分の意見をもって情報にあたる15.本質を追及する思考16.文書作成の基本、議事録書きをマスターする17.最強パワポ資料作成術18.エクセル、パワーポイントは、作成スピードが勝負19.最終成果物から逆算して、作業プランをつくる20.コンサル流検索式読書術21.仕事の速さを２倍速３倍速にする重点思考22.プロジェクト管理ツール、課題管理表23.ヴァリューを出す24.喋らないなら会議に出るな25.「時間はお金」と認識する26.スピードと質を両立する27.コミットメント力を学ぶ28.師匠を見つける29.フォロワーシップを発揮する30.プロフェッショナルのチームワーク↓ぼくにとってのポイントビジネスをするうえでいちばん大事なものは何か？→相手の期待を超え続けること相手の要求事項が明確でないことも多いし、実現が難しいことも多い。したがって、実現が難しいときには、相手に説明をして、期待値を下げてもらうことも必要になる。いずれにしろ、相手の期待値(成果物、レベル、期間など)を把握したら、それを超え続ける。これは、わかっていても、なかなか難しい。【楽天ブックスならいつでも送料無料】コンサル一年目が学ぶこと [ 大石哲之 ]にほんブログ村
2015年06月01日
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- 本のある暮らし
- Book #1253 多忙感
- (2026-10-05 00:00:10)
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- ジャンプの感想
- 週刊少年ジャンプ2026年45号感想その…
- (2026-10-05 13:16:23)
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- マンガ・イラストかきさん
- ジャパコミは両日とも「J-13,14」で…
- (2026-05-08 01:35:26)
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