IBM CloudにDiscord BOTを入れてみた
Discord BOTを試してみたくなったので試してみた。ついでに、IBM Cloudでも動かしてみたのでメモ
なお、以下を参考にしてなにかをする場合ご自分の責任において実施してください。
ためしに使ったBOTの仕様は、「こん」と打つとなんか返事してくれる単純なBOT
作ったBOTをIBM Cloudで動かしてみる
ローカルのパソコンで動かしておくわけにもいかないので、IBM Cloudで動かしてみる
必要なもの
- IBM Cloudのライトアカウント
herokuでもいいかと思ったけど、クレジットカード情報を渡さない前提だとこちらのほうが制約がゆるそうだったのでIBM Cloudを使ってみた。なお１０日開発活動をしないとスリープするらしいがまだ１０日放置していないのでどうなるかわからない。
ライトアカウントは
IBM Cloud ライト・アカウント | IBM Cloud - 日本 | IBM
ここから作れる。わからなければググる
- ibmcloudコマンド
IBM Cloud Docsを参考に、ibmcloudコマンドをインストールする
インストーラーを用いたインストールとシェルコマンドを用いたインストールがあるので好きな方を選んでインストールする
サンプルプログラムのコピー
サンプルコードとIBM Cloud用の設定を置いといたので以下のコマンドで持ってくる
git clone https://github.com/dq10maichi/discordbot_ibmcloud.git
ローカル実行時と同様、discordbot_ibmcloud配下にあるconfig.iniにdiscord BOTのTOKENを記述する
manifest.ymlの中の[applications][name]がアプリケーション名なので適当に変えておく
ibmcloudコマンドの初期設定
以下のコマンドでibmcloud コマンドにログインして、target環境を設定する(2line)
ibmcloud login
ibmcloud target --cf
自分の環境では、Regionはus-south、UserはIBM Cloudに登録したメールアドレス、パスワードはIBM Cloudのパスワード、Orgはメールアドレス、Spaceはdevだった。
詳細はIBM Cloudの管理コンソールで確認する。なければ作る。
ちなみによく使うibmcloud cfコマンド
- ibmcloud cf push
アプリケーションをローカルからクラウドに転送していい感じに起動してくれる
- ibmcloud cf apps
自分のアプリケーションの状況を確認する
- ibmcloud cf stop [アプリ名]
アプリを停止する
- ibmcloud cf start [アプリ名]
アプリを起動する
- ibmcloud cf delete [アプリ名]
アプリを停止して削除する
- ibmcloud cf help
わからなければこれを叩くかググる
間違いがあれば、コメントかプルリクしてください
はてなでコマンドとかを書く方法がわからないのは内緒
もうちょっと続くかも
追記
続き書く気力がなくなったので、ibm watsonを使ってテキストチャットを翻訳するBOTを作ったんだけどリンクだけ
github.com
高山に行ってきた
青春１８きっぷが余っていたので、高山に行ってきました。
特にしたいことがあったわけではないので、行き当たりばったりで行ってみました。
ルートは高山線直通です。朝5:51発で、到着したのが8:30頃でした。
この列車は太多線に行かずに高山まで直通して言ってくれるので楽ちんです。
夏休みのはずですが、乗ってくるのは制服の高校生がほとんどでした。一部区間で若干混んでいましたがほとんど空いていました。
高山線は鵜沼駅を過ぎたあたりから川沿いを走るのですが、なかなか景色は良かったです。
どっちかというと進行方向向かって右側の車窓がいいと思います。
高山線は単線なので、すれ違いや特急を前に活かすため待ち合わせがあります。
それが嫌なら特急乗れということなんでしょう。
田舎に人を住まわせる社会的コストについて思索しているうちに高山に到着します。
まずは街をぶらぶらします。町並み保護地域みたいな感じの町並みです。
とは言え、何故か古い感じはあまりしないのでよく手入れされているのでしょう（ということにしておく）
伝統的な町並みが、綺麗に整備されているのは外国人には受けがいいようで、すれ違う人の半分以上は外国人のような感じでした。
飛騨本陣があったのでどうしようか迷いましたが、入りませんでした。ちなみに朝市はまだやってました。
その後光ミュージアムと飛騨高山美術館とどっち行こうか迷いましたが、バスの時刻があっていた飛騨高山美術館に行くことにしました。
飛騨高山美術館は、高山駅からバスで１０分位のところにあります。歩いても行けそうですが、バスで行きました。
入場料は、1300円でした。
展示物は前半がガラス関係の容器や、置物などで、後半がヨーロッパのおしゃれ家具でした。
写真撮影は出来ますがすべての展示品がガラスケースの中に入れられており、ストロボ不可で更に薄暗い展示室と
撮影条件はかなり厳しいものでした。高感度が強いデジカメじゃないとちょっと厳しいかな。私の腕と、持っていったカメラ、レンズではこんな感じでしか撮れませんでした。精進します。スマホのほうが綺麗に撮れたかもしれませんね。
展示品については、骨董品的な感じのガラス製品が並んでいるのですが、素人には価値がよくわかりませんでした。
後半の家具もデザインはアンティーク風でいいんでしょうけれども、ニトリとか、IKEAでもいいような気がしました。
という感じで写真を取りつつ流し見していたら、４０分位で見終わりました。
美術館の周りにもいろいろありそうだったのですが、そろそろお腹が空いてきたので高山駅近辺にあるカレー屋さんでランチです。
飛騨豚のカツカレーです。
その後は結局また街をぶらぶらして国分寺に行ったりました。（水原勇気がドリームボールを編み出した場所じゃないよ）
その辺りで、かなり疲れたので駅の待合室で普通列車が来るのを待って帰りました。
帰りは数回意識を失ったら到着しました。帰ったら風邪の症状が出て死にかけました。
銚子に行ってきた
ワンフェスに行ったついでに、銚子に行ってきました。
宿は東京にとっていたので、手元にあった青春１８きっぷを使って行ってきました。
まずは銚子駅前で刺身定食を食べました。刺身は美味しかった。
銚子駅からは銚子電鉄に乗ってみました。JR銚子駅のホームの奥のほうに銚子電鉄のホームがあります。
切符は電車の中で買いました。
海鹿島駅でおります。どうやら銚子電鉄の駅はネーミングライツやってるみたいです。
いい感じの町並みです。
海岸まで歩きます。
海岸沿いをちょっと行くと君ヶ浜公園です。あんまり人がいなかったんですが、最高の散歩ロケーションでした。
向こうに見えるのは犬吠埼の灯台です。
ディファレンシャルGPS信号の送信アンテナがあります。GPSマニア垂涎ですね。
灯台は時間がなかったのでスルーしました。
犬吠埼からちょっと歩くと、犬吠駅です。
犬吠駅でおみやげと、帰りのおやつ用にぬれ煎餅を買いました。
犬吠駅では駅員さんから切符を買うことができます。硬券でした。
そうしているうちに電車が来ますので帰りましょう。海鹿島駅で降りてから、犬吠駅で電車に乗るまで一時間くらいでした。灯台に登るならもう少し時間があったほうがいいかもですね。
銚子ものすごくいいところでした。こんなところに住んでみたいです。観音駅でたい焼きを買いたかったんですが、時間がなかったのでやめておきました。
Wonder Festival 2016 [Summer]に行ってきた
一年ぶりにワンフェスに行ってきました。
目的は相変わらずフィギュアの撮影です。
撮影機材
カメラα77
レンズSAL1680z,SAL100m28
フラッシュHVL-F58AM,外部電源FA-EB1AM
ディフューザーLQ-103
GoWING
サブカメラ:e-m10
今回はレンズ二本体制にしました。かばんにレンズを入れてレンズ交換をすると時間がかかるので、GoWingを持って行きました。
GoWingにより、レンズ交換はそれなりに高速に行えました。（ダサいけどな）
カメラは新しくしたいんですが、後継機がなかなか安くならないので更新出来ていません。
カメラの設定は露出マニュアル、(1/250 F8.0)だったんですが、絞りがちょっと空いてしまいました。ダイヤルを触って気づかなかったようです。
今回ISO200で撮影しました。ISO100だと頻発していたフラッシュのOVERHEATが出なかったので、これは良かったのかなと思います。
α77は高感度が糞なので、ISO200以上上げるのはきついかなと思います。
今回はサブカメラとして、マイクロフォーサーズのE-M10も持って行きました。大きめの展示物など、α77の上記設定で対応するのが難しそうな被写体を主に撮影しました。
レンズはSAL1680zを中心に、いいなと思ったものをSAL100m28で撮りました。ほぼSAL1680zで満足なんですが、SAL100m28で撮ったものを見ると、なんかいいですね。
ただAPS-Cのカメラだとちょっと長いので、構図は気をつけないとアップばっかりになってしまいます。
ディフューザーは相変わらずLQ-103を使いました。ルミクエストって、最近日本で売ってない？
サブカメラは、E-M10をぶら下げていきました。撮影中に、メインカメラの設定を変えるのは失敗のもとなので、大きい物とかはこっちでとっています。
今回の失敗：センサーにゴミがついていた。ブロアーとPLフィルタを忘れた。メインカメラとサブカメラの時刻がずれていた。
当日
当日は開幕の１０時頃に現地につきました。荷物があったので、２階のコインロッカーに行って、撮影機材以外はしまっておきました。コインロッカーは１０時時点で、普通に空いていました。
ちょっと早いかなと思ったんですがそのまま入場券を買って入場しました。が、入場までに４０分位かかりました。入場待機列はメッセの周りを回る感じで日陰もなかったのでちょっと暑かったです。もう少し後に入場しても良かったかもしれません。
展示
企業ブースでは、ライティングにこった展示替されていました。もしかしたらフラッシュ無しでも綺麗に取れたかもしれません。また、アクリルケースごしの展示が減り、撮影環境は良くなってきているような気がしました。
Windowsでneural-styleをやってみた
windowsでもDeepLearningとやらを試してみたいということで、Ostagramで一部話題のneural-styleを入れてみた。普通に入れるのは難しそうなので、Dockerを使って動かしてみた。
動作環境
OS：Windows10
CPU:Core i3-3217U 1.8GHz
Memory:8G
ちなみにCPUはこれだと画像一枚8時間位かかりました。メモリーは、8Gあったほうがいいような気がします。
手順
以下を参考にdockerを入れる
https://docs.docker.com/windows/
CPU、メモリーをチューニングしてみる。（自分の環境に合わせてね）
docker-machine stop
docker-machine rm default
docker-machine create -d virtualbox --virtualbox-memory 4096 --virtualbox-cpu-count 4 default
環境構築
docker pull kchentw/neural-style
docker run -it -m 4g --cpuset-cpus -v /c/Users/hoge/work:/root/work kchentw/neural-style bash
上は、windows上のc:\Users\hoge\workに写真を置く前提です。
実行
cd /root/neural-style
th neural_style.lua -gpu -1 -style_image <style.jpg> -content_image <content.jpg>
実行ディレクトリの配下にout.jpgができるので、cp out.png ../work/とかして、windowsから取得する。
一応動いてますが、非常に遅い。どうやら１コアしか使われていないみたい。チューニングでなんとかなるのかな？
