TENETは矛盾ばかりの駄作!?真剣考察
総評
あらすじ
時間逆行に関する感想
良い点
1 アクションシーン
2 演出
3 俳優,女優のかっこよさ,きれいさ
悪い点
1 本筋に関係のない未来の技術
2 難解に表現するが,細かな点はおざなりにするところ
例えば,1)キャットが銃で撃たれた後に,逆行することで傷が癒えていくシーンがありますが,逆行中であれ,若返りはしないことが言われているため,気になるシーンの一つでした.2)最後にニールが鍵を開けに行く感動のシーンですが,裏を返せば,逆行のニールは鍵を閉めにいっていると考えられます.3)最後の時間挟み撃ち作戦を実行中に,逆行中の女性が建物の壁に取り込まれてしまうシーンがあります.つっこみどころとしては,ではその女性はいつからその壁に入っていたことになるのでしょうか.
結論
追記
Pythonで競馬に勝つ!2章
はじめに
以前こんな記事を書いたことをすっかり忘れていました.そんなこんなで今ではすっかり,プログラム能力が多少なりとも向上したため,再度有言実行果たしました.そして,競馬予測のアルゴリズムが完成いたしました.
データの構造
スクレイピングを使用してしまっているので,コードそのものを載せるのははばかられます.大まかには,下のとおりです.
1)スクレイピング
2)モデル化(機械学習モデルと深層学習モデルあり)
3)予測したいレース情報を入れると,予測結果を返す
コメント,メール等にてお話ができる機会があれば,
ぜひモデルの構造についてのアイデアを共有したいですね.
今後の展望としては,購入までを踏まえたうえで,何を買うとリターンが大きいのかをはかりたいですね.
最後に
いまではすっかり,AIによる競馬予測というのは主流となっていまして,特別優位性がないかもしれないですね.ただ,競馬という皆さんの熱気であふれかえっている競技にどれだけ,機械学習がくらいつけるのかは見ものですね.
積立NISA損切に対する批判
損切が必要な場合
結果:期待年利と残り年数ごとの損切目安の減少率
前提や計算過程
最後に
切り抜き動画自動作成アルゴリズム
動画サイトの切り抜き動画って、すっごい簡単な仕組みでお金が入りますよね。
ただ、人気の方の切り抜きを見ても、更新頻度が遅く、手作業でやられているのではないでしょうか。
せっかくのビジネスチャンスなのに、惜しいなと思いますよね。
てことで、切り抜き自動化アルゴリズム作りました。
アルゴリズムって売れるのかな。
アルゴリズムでできること
・自動で任意の動画サイトから動画を切り抜く
・その動画を自動アップロード
・その他用途に応じて、カスタマイズ可能
(例:字幕、翻訳、軽度の編集)
上記作業を全自動化しているため、30分の動画でしたら1日30本近い量で作成できます。無双ですよね。
もし売るとした場合には、PCが変わった場合に動く保証がないので、動画のみの受け渡しがbetterかと思います。
それを定期的に送信するようなアルゴリズムもできているので、可能だと思います。
切り抜き動画の基本の収益がわからないけど、もし売るとしたら5万ぐらいがいいのかな。
まあ、捕らぬ狸の皮算用か。
アドバイスがある方は、ご連絡ください。
#16 パイソンの高速化(並列処理)
Pythonの高速化には,いくつかの方法があります.
そのなかで特に私のおすすめを紹介します.
1)ベクトル計算を積極活用
Pythonの重たい処理の一つとして,配列の要素に一つ一つアクセスする場合があります.
For文を複数ネストするような処理の場合は,出来るだけその構造を避けるのがおすすめ.
そのために,numpyやpandasのベクトル計算を積極活用しましょう.
例えば,pandasにて列Aと列Bの条件によって列Cの値が変わるとき,pd.loc[(条件),列C]=値といった,For文とIf文を組み合わせた操作ができる処理をつかう.
また,どうしても配列要素一つ一つにアクセスしなければならない場合は,applyを使うとよいです.
2)複雑な関数を高速な言語で書き換える.
Pythonのライブラリが早い理由は,ライブラリがより高速な言語 ( C言語のような)で書かれているからです.
そのため,重たい処理を自作のライブラリとして作成してしまえばより速くなります.
僕の場合はFortranで実施していました.
3)並列処理
maltiprocessing toolを使って,並列処理するやり方.
単純に倍速近くなる
3)その他
その他,こまごました高速化が可能.
例えば,for 文中でリストにappendするよりも,内包表記で書く方が早い.
#15 pythonで競馬に勝つ!序章
Python をギャンブルに使いたいと思います。
4月までにプログラムを作り上げて評価しておきます。
具体的に何がしたいのか
目的:競馬の勝つ馬を予測する
Pythonも全くの初心者なので、難易度とかは知らないですが、これぐらいならできそうですね。
手段
1、全ての馬のデータを入れる。
やり方はスクレイピング?手作業?
この辺はわからないけど、挑戦します。
スクレイピングとは、
自動でWebサイトから情報をインプットすることです。
2、1で入力したデータの中で、
どの要素か勝つことの高い相関を持つのか分析する。
例えば、遺伝子?過去の同じ会場での実績?最近の実績?レーン?季節?時間帯?
やり方は重回帰分析かな?
これにより、モデルを作成しましょう。
各会場毎のモデルになりそう。
3、最後は、出場する馬の各データを入れると勝つ確率順に並び替えてくれるプログラムの作成
実際のプログラムのイメージ
データ収集が終わり、データのクレンジング(悪いデータを抜くこと)も終わってるとします。
つまり関数のモデルとして出来上がっている
1、インプットで要素を入力させる。
会場や、要素、季節、時間帯などの入力を促す。
2、機械がどの目的関数を使用するかを決め、
各馬にたいして目的関数の結果を出力する。
3、最適化問題のように、この中で目的関数の値が最大となるものを選ぶ。
4、出力される文字は以下のようにします。笑
各レーンの情報を入力してください。
各レーンの馬の勝率は...
1レーン:
2レーン:
‥‥‥
各買い方の期待値は‥‥
3連複 をおすすめします。‥‥
ってなってくれたら嬉しいですね笑
このプログラムの悪い点は、
・毎レース毎、競馬の新聞のデータを入力ないといけないため手間がかかる。
→ここでもスクレイピングを使えたらいいかも。
・会場を絞る必要がありそう。
・遺伝子の情報は親の勝率とか?
理想は、、
どの買い方をしたら、いちばん儲かるのかを教えてくれるところまでやりたい。
それぞれの馬の勝率がわかるので、
そこから各買い方の確率を計算し、期待値を出す。
例えば、これを携帯アプリにしてしまえば
簡単に予測が出来るという夢がありますね。
3月末までに必ず実行します。
少々お待ちください。急ぎの方はコメントしてください。