はじめてのにき

2017-06-19

_ webp

http://orangestar.hatenadiary.jp/entry/2017/06/18/163900

を見て、画像圧縮てなんかすごく良くなってるよねえ… jpeg2000 時代でもかなり小さくなってた気がするし…ということで cwebp というのを入れてやってみた。

大元: 237kB
webp: 76kB (画質劣化わからん)
高さ600jpg最低画質: 89kB (リンク先のだいぶ劣化してるやつ)
高さ600webp: 47kB (画質劣化わからん)

いやー思ったよりすごかった

(02:33)

_ 麻婆

さっきの人様のマンガをはるわけにもいかないので、webpを眺めるために料理ブログ

元のJPG (93kB)

webp (28kB)

webpやるなあ

麻婆はこう、だいぶ前に作ったやつでよく覚えてない。肉を焼いてネギを焼いて、調味料を気分で投入しながらエリンギを入れ豆腐を入れ、あとチンゲンサイか小松菜のどっちかを入れたと思う。エリンギは前入れてみたらうまかった。菜はどっちか覚えてないがいまひとつ

調味料は豆板醤甜麺醤芝麻醤ショウガニンニクオイスターソース醤油ゴマ油鷹の爪鶏ガラスープを思いついた順番で入れたりしてると思う。総じてイマイチだった。覚えてるのは醤油が足りなかったということで、翌日残りに醤油を追加して喰ったらうまくなった。あと鳥ガラスープみたいなやつ、ウェイハーとかの方が良いのかなぁという気がするので今度買おうと思う

(03:03)

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2017-06-13

_ ぱいそん

Python2 はなぜ

>>> ''>set()>[]
True

こういう順序が成り立つの

(02:28)

本日のツッコミ(全1件) [ツッコミを入れる]

_ gusmachine [https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#comparison..]

2017-06-12

_ まとまるくん

http://int.main.jp/txt/matmul/

を見ながら色々マネたり、その他いろんな方法でmatmulについての知見を深めた。

まず思ったのは、僕は本当に線型代数ダメやなーということで、もうなんかマジで行列の計算とかが正しく書けない。すぐに総当たりで色々やってみてテストが通ればOKみたいな感じになってしまう……「行列はギリギリ大丈夫だけど、3次元になるとサッパリわからなくなります、ゲヘゲヘ」みたいなこと言ってたけど、まあ2次元でもダメぽかった

知見と言ってもまあ常識と言って良いことなんだろうけど、僕はこういうの実感が伴ってないと生きないタイプなので……

物理屋というか僕の記憶では mat * row-vec てのが基本だった気がするんだけど、 col-vec * mat が基本なのよね情報系。 row-vec * mat みたいな意味不明な絵を描いて……うーん～おかしいな～～みたいなムダな時間を使いまくり。
左辺の col-vec の方の row を増やすと batch が増えるてので使い勝手良いのはすごくよくわかった。
mat * mat は速い。 vec * mat は遅い(ぽい)。いやー batch 増やした方がいいと言われるわけやね。
mat * transpose(mat) は速い。これはうーんなるほどというか、普通にもっと知られてて良い、非常に有用な知見だと思ったが、そもそも僕の見識が足りないだけな気もする。
僕は普段最速を目指したいとか思うことはなくて、滅多に無い比較的マイクロな最適化があったら良い状況でも、「まあだいたいメモリのアクセス順が飛ばないようにしときゃいいしょ…」くらいでそんなに悪くない。でもまあ中二病的な理由でもちょい知っておきたいなあと思ったのだけど、相変わらずそのへんの知見はイマイチ深まらなかった。
そもそも vec * mat で fma がスーパースカラにならん(たぶん)のはそんなもんなんだろうか……ちゃんと数勘定しないとなあという感じしかない

そんなこんな。

(02:26)

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