商品名 | メーカー/ブランド | 産地 | 種類 | 買った場所 | 食べた感じ |
---|---|---|---|---|---|
BOSCO EXTRA VIRGIN OLIVE OIL | 日清オイリオグループ | 日本(どこにも書いてないから多分) | どこにも書いてないけど、混ぜ物だと思う。 | その辺のスーパー | 味はほぼない。いわゆる癖がない感じ。かすかにオイルのいいにおいはする。サラダにかけても味がないので、水のかわりにかけてオレイン酸を摂取する感じ。パスタ食うときに使うけど、ニンニクと唐辛子入れて弱火で炒めてると、オイルの焼けるにおいもして非常にいい感じ。IOCのエキストラバージンオリーブオイル基準ではなさそうだけど、普通においしい。 |
ガルシア エキストラバージン オリーブオイル | García DE LA cruz 1872 | スペイン | スペイン産オリーブのみを使用(ピクアル種,コルニカブラ種等)。ガルシア社オリジナルブレンド。って書いてある。 | amazon | 苦いし、ちょっと辛い?においもなんか強い。油~って感じのにおい。サラダにかけると苦みを感じれるので、癖のないオリーブオイルよりはいい気がする。パスタに使うとそこまでオリーブオイルの癖はなく、かすかに苦みは感じても、あんま関係なくおいしい。癖のないのばっか使ってたから、味が強いのはびっくりした。IOC基準より厳しい基準を設定していると書いてる。 |
カルテ・ノアール / OLIO EXTRA VERGINE DI OLIVA CARTE NOIRE | ロイ / ROI | イタリア / リグーリア州 | 厳選されたタッジャスカ種100%を使い、圧力をかけず、滴り落ちるオイルのみを集めて作ったオイル。酸度は低い。と書いてある。 | イータリー | なめたら最初あまくて、少し酸味を感じた後、喉元を過ぎた後辛みが強くなってくる。瓶がかっこよくて、注ぎ口もよくて、テッレ・バーリ DOPみたいに瓶をそのまま使い続けたい感じ。甘味がほしかったらカルテ・ノアール、辛みを楽しみたかったらテッレ・バーリ DOPかな。 |
エクストラバージン・オリーブオイル・ペランザーナ / BIO ORTO OLIO EXTRA VERGIN OLIVEOIL BIO PERANZANA | ビオ・オルト / BIO ORTO | イタリア / プーリア州 | フレッシュでハーバルな香りと味わいが特徴。心地よくフルーティーな風味が特徴で、熟していないトマトやアロマティックなハーブの豊かで包み込むようなアロマがあります。と書いてある。 | イータリー | すごく癖の少ない味。最初なめるとほぼ何も感じないんだけど、飲み込むと少し苦みと辛みを感じる。BOSCOは無味無臭だったけど、これは非常にマイルドなオイルという感じ。上品な感じ。料理には普通に使えるしおいしい。量が250mlと少なかったので、もっとほしいかな。BOSCO買うならこっちを買うのがいい気がする。 |
テッレ・バーリ DOP / OLIO CLASSICO TERRA BARI DOP | デ・カルロ / DE CARLO | イタリア / プーリア州 | ソフトでバランスが取れており、アーティチョークの香りが特徴的で、後味には甘いアーモンドとスパイシーな風味が感じられます。と書いてある。 | イータリー | 第一印象は上品って感じ。においはほとんどしないが、集中するとかすかにいいにおいがして、炒めるとオイルの焼けるいいにおいがする。サラダにかけて癖なく食べられるし、パスタに使ってもおいしい。直接なめると少し苦みと辛みを感じるが、ガルシアほどではなく、癖がないといってよい気がする。ガルシアはオイルの個性を思いっきり主張してるけど、これは生でなめると個性を感じるけど、料理に使うと上品な香りだけ提供してくれて、すごかった。BOSCO、ガルシア、とこれが並んでたら、確実にこれを買う。マジでよかった。個人的には、瓶の注ぎ口がかっこよかった。俺はオイル瓶使ってないので、デフォルト瓶重要。 |
ノチェッラーラ / OLIO EXTRA VERGINE DI OLIVA NOCELLARE BELL | ジェラーチ / OLIS GERACI | イタリア / シチリア | シチリア産ノチェッラーラ種のグリーンオリーブを手摘みで収穫。刈ったばかりの草、トマト、アーティチョーク、アーモンドの香りが感じられ、軽く辛味が感じられるオリーブオイル。と書いてある。 | イータリー | そろそろ味の違いが判らなくなってきた。みんな大体おいしいwエクストラバージンオリーブオイルの特徴はピリッとする味があることってのが分かってきた。癖がなくても摘みたてはこういう感じなんだろうな。 |
クリュ・モルガ / OLIO EXTRA VERGINE DI OLIVA CRU MORGA DOP | ロイ / ROI | イタリア / リグーリア州 | ロイ社のあるリグーリア州地中海が遠望できる海抜250mの農園で栽培される厳選されたタジャスカ種オリーブから搾るロイ社こだわりの商品。生産履歴が付けられた、全世界で数量限定の限定生産品。石臼挽き・コールドプレス製法。ドライフルーツを思わせる凝縮された甘味と軽い苦み、最後に辛みが感じられるオイルです。と書いてある。 | イータリー | エクストラバージン・オリーブオイル・ペランザーナよりさらに癖が少ない。飲み込んでしばらくしてかすかに辛みを感じる以外は、いたってマイルド。甘味や苦みは感じなかった。BOSCO並みかな。どっちがいいかといわれると、BOSCOに比べるとのっぺりしてないからこっちかな。下向けても少量ずつしか出てこなくて、一気に出したいときは振る感じ。250mlしかないからこうやってるのかな。 |
オレアリア サンジョルジョ アスプロモンターノ / OLIO EXTRA VERGINE DI OLIVA ASPROMONTANO | オレアリア・サン・ジョルジョ / OLEARIA SAN GIORGIO | イタリア / カラブリア州 | カロレア種、オットブラティカ種、シノポレーゼ種で作られるオリーブオイル。軽い苦みが感じられる味わい。魚介や野菜、リゾットやパスタなどにオススメ。と書いてある。 | イータリー | そろそろ味の違いが判らなくなってきた。みんな大体おいしい。軽い苦みとピリッと感がある。摘みたてはこういう感じ。 |
46 パラレッロ・ビアンコ BIO / FRANTOIO DI RIVA OLIO 46 PARAL BIANCO BIO | フラントイオ・ディ・リーヴァ / FRANTOIO DI RIVA | トレンティーノ アルト アディジェ州 | 上品で繊細な味わいが特徴の北イタリアガルダ湖付近で生産されるオイル。有機農法で栽培されたオリーブを使用。と書いてある。 | イータリー | すげぇおいしかった。いままでで一番いいかも。苦みとスパイシーさというのを感じた。炒めたときにふわっとわきあがるにおいがめちゃくちゃうまそう。 |
アンティーコ・オルチョ / OLIO EXTRA VERGINE DI OLIVA ANTICO ORCIO | コッピーニ / COPPINI | エミリアロマーニャ州 | 素朴な昔ながらのオリーブオイル。食欲をそそる香りとオリーブのはっきりとした風味が楽しめる。と書いてある。 | イータリー | 普通かな。味わい慣れすぎたのか、結構おいしいのに、普通に感じるw |
Scala入門
入門というか再開
昔仕事でApacheSpark触ってて、そこでScalaを触った。 結構気に入って、マイ言語がJavaからScalaにかわりかけたけど、かわりきる前にJavaに戻ってた。
- sbtが頻繁にバージョンアップしてた(バージョン1に到達してなかったし)
- Scalaが頻繁にバージョンアップしてた(2.9,10,11,12とどんどんかわっていってたw)
- 起動時間が長かった(Javaと比べて圧倒的に遅い)
上記がその理由だが、PCのスペックが上がった(HDD/i3/16GB→NVMe/Ryzen9/64GB)ので、再度入門してみようと思う。 ちょっとツールを書くときに Scala を選べるように。
要約
あまり手順をすべて記事にするつもりはなくて、ひっかかったところだけ書いていく。 基本的に、以下のサイトみながらやったんだけど、途中でとまらなかった。 めっちゃハードル下がったなぁ。
- Coursierという管理ツールがいて、それを使うようになった感じ。
- sbt入れ直すときに、sbtを自分で落とさなくてよくなってうれしい
- 開発はVSCodeらしい
sbt new
上記記事に書いてないので、この辺から書く。
a) scala/toolkit.local - Scala Toolkit (beta) by Scala Center and VirtusLab b) typelevel/toolkit.local - Toolkit to start building Typelevel apps c) sbt/cross-platform.local - A cross-JVM/JS/Native project d) scala/scala3.g8 - Scala 3 seed template e) scala/scala-seed.g8 - Scala 2 seed template f) playframework/play-scala-seed.g8 - A Play project in Scala g) playframework/play-java-seed.g8 - A Play project in Java i) softwaremill/tapir.g8 - A tapir project using Netty m) scala-js/vite.g8 - A Scala.JS + Vite project n) holdenk/sparkProjectTemplate.g8 - A Scala Spark project o) spotify/scio.g8 - A Scio project p) disneystreaming/smithy4s.g8 - A Smithy4s project
- 「.g8」が謎だったけど、ChatGPTが教えてくれた。
- Scala Toolkit とか初めて見るなぁ。
- 入門者用っぽい。バージョンが0.2とかなんでまだ作り始めたところって感じか。 scala-lang.org
- cross-platform は、scala.jsとかscala-nativeとか用のやつっぽい。
- Kotlin由来っぽい。いいところをマネする感じかな。
- scala3とscala2を敢えて分けてる。
- 意識的にバージョンを使い分けないといけないのがよくわかるな。
- sparkもまだscala3で動いてないようやし。
- 周りのツール類がまだまだ対応してないイメージ。
- playframework はscalaのWebアプリケーションフレームワークやね。結構有名。
- tapir は、HTTPのエンドポイントをビジネスロジックと切り離して、型でがっちり書くためのライブラリのよう。
- scala.js はAltJS。
- Spark は、分散処理基盤かな。
- Scioってのは、ApacheBeamのScala版か。
- ApacheBeamは、バッチとかストリーム処理を統一的に扱えるように抽象化した基盤かな。Sparkとバッチを同等に書ける感じだと思う。
- Smithyってのは、AWSのAPI記述言語らしい。
- IDLだから、インターフェイスを記述する感じで、中身がなんの言語か意識しなくてよいようなやつか。使ったことない。
scala3を使いたいので、dで。
VSCode
プロジェクトが作成されたら、VSCodeでプロジェクト開いて、metalsを入れるんだけど、プロジェクト開いてから実際に実行できるようになるまで、結構時間かかる。 「.bloop」「.metals」「.vscode」が一通り完成したら、実行できるようになるので、それで完成。
Scalaをいつ使うのか
個人的な感想を述べると、普通の会社ではScala技術者の確保が難しいので、敢えてScalaを選ぶ理由はないと思います。 分散処理的なことをやりたいなら、パブリッククラウドのサービスを組み合わせてやる方が始めやすいはず。 Sparkとか使う場合はPythonの方がハードルが低いし、技術者を確保しやすいので。 パブリッククラウドで採算が取れなくなって、自前で全部やることになったときに初めて検討すればよい気がします。 金はあるんだ、という状態ですね。 そのときは、どういう人を採用するかから分からないと思うので、アドバイザみたいな人に入ってもらって、何をすればいいのか教えてもらいながらやるのがいいのでは。
なんでお前は Scala やるの
上記にもかかわらず Scala を使うのは、Sparkのソースコードや機能を触って感動したという体験のせいですね。 Scalaはだいぶ型の強い言語なので、Scalaやっておけば、他の型の強い言語を触るときも驚きが減るから、時間の無駄にもならないと思ってます。 IdrisとかF#とかもやりますが、Scalaもやる感じです。 順番は触りやすい or 触りたい順です。
やってみた記録
普通に調べまくったので、記録しとく。
scalafmt は注意
sbtpluginによる方法とVSCodeによる方法とあるが、それぞれサポートしてるバージョンが違うみたいで、VSCodeでは動くけどsbtpluginでは動かないとかある。 sbtpluginをバージョンがないとダウンロードしてこようとするみたいで、勝手にpowershell.exeをキックしてエラーをはいてた。 なので、VSCodeによる方法を使ったんだけど、初回に.scalaftmt.confがなかったら生成してくれるのはいいとして、記法が間違ってるとフォーマットされない事象としてあらわれる。 気づきにくいな。 とりあえず、あまりこだわりすぎずに先に進もう。
Circe (JSONライブラリ)
cats依存のJSONライブラリ。 catsがそこまでいい感じなら、playframeworkみたいな巨大なフレームワークじゃなくて、もっと薄いフレームワークを使いたくなるな。
Cats Effect (非同期ライブラリ)
cats 関係ないけど、 for yield が分からないな。
上記サイトで疑問は解消したが、難しい感が消えないのは、非同期ライブラリ自体が難しいということが分かった。 やっとなんとなく理解したけど、ぱっとやりたいことできないの不便やな。 慣れないと。
コーヒー
豆 | 焙煎 | 挽き | 抽出 | 感想 | 飲んだ時 |
---|---|---|---|---|---|
グァテマラSHBウエウエティナンゴ | 深煎り | 細挽き | ペーパードリップ | 酸味が強い。いわゆる普通のカフェにある感じ。水っぽくなりやすいので濃いめに入れたい。 | 2022/10/22 |
グァテマラSHBウエウエティナンゴ | 浅煎り | 細挽き | ペーパードリップ | 深煎りよりだいぶ酸っぱい。目覚まし用なくらいの酸味。 | 2022/10/22 |
マンデリンG1 | 深煎り | 細挽き | ペーパードリップ | めちゃくちゃ苦い。缶コーヒーのブラックに近い感じ。目覚まし用なくらいの苦味。 | 2022/10/27 |
マンデリンG1 | 浅煎り | 細挽き | ペーパードリップ | 酸味が強くなって一気に飲みやすくなった。目覚まし用じゃない。 | 2022/10/27 |
ホンジュラスQグレード | - | 細挽き | サイフォン | 酸味が強い。苦味は感じず酸味のみ感じるくらい強い。 | 2022/10/30 |
ケニアQグレード | - | 細挽き | サイフォン | フルーティ?後味に酸味を感じる。 | 2022/11/01 |
エルサルバドルQグレード | - | 細挽き | サイフォン | ケニアよりフルーティ。酸味も弱い。苦味も弱い。黒いお茶といってもよいかも。 | 2022/11/01 |
overleaf の docker on wsl 環境を作った
overleafを使ったこともないくせに、dockerたてた。
動機
texは思いついたらいきなり環境構築してたが、最近は混乱しててあんま手を出したくなかった。その中、overleafがいいというツイートをみかけたので、環境構築してみた。
参考サイト
triadsou.hatenablog.com qiita.com
環境
WIndows 10 Pro 21H2
前提
- wslインストール
- dockerインストール
構築
$ git clone https://github.com/overleaf/overleaf.git $ cd overleaf $ docker-compose up -d $ docker ps cba08460d191 sharelatex/sharelatex "/sbin/my_init" 36 seconds ago Up 24 seconds 0.0.0.0:80->80/tcp sharelatex 2a6b3fb16ac2 mongo:4.0 "docker-entrypoint.s…" 38 seconds ago Up 35 seconds (healthy) 27017/tcp mongo 04a51207f141 redis:5 "docker-entrypoint.s…" 38 seconds ago Up 35 seconds 6379/tcp redis$ docker exec -it 7cbf39b5f9f4 bash $ docker exec -it cba08460d191 bash root@7cbf39b5f9f4:/# tlmgr update --self root@7cbf39b5f9f4:/# tlmgr install scheme-full root@7cbf39b5f9f4:/# exit $ sudo docker commit -m "installing all latex packages" cba08460d191 sharelatex/sharelatex:v1 $ docker-compose down
ここまでで、texインストールしたイメージを保存。docker-compose.ymlのイメージファイル名を保存したイメージに変更。最後に、adminユーザを作成。
$ docker exec sharelatex /bin/bash -c "cd /var/www/sharelatex; grunt user:create-admin --email=$email"
これで終わり。楽になったな。仮想環境便利すぎる。
- 「tlmgr install scheme-full」が4k個くらいコンポーネントをインストールするのに結構時間がかかるので注意。
- adminユーザ作成で標準出力されるパスワードリセットURLはメモっとこう。
余談
最近はZennとか使うのが楽なんだろうな。まぁでも、手元にいつでも再現可能な環境があるのはうれしいからな。
『10万円のクリームより効く「何もつけない」美肌ケア』をみた。
ひとこと紹介
皮膚科医が書いた本。美肌のためには何もつけないのがよいよと教えてくれる本。
購入動機
美肌に興味ある訳ではないが、タモリや宮迫がやってるときいて読んでみた。
所感
人間本来の肌機能を正常に活動するようにすると、肌がきれいになったよという話。その仕組みと実践例について書いてある。ざっくりまとめると以下のような感じ。
皮膚には以下のバリア機能がある ①角質細胞間脂質 ②天然保湿因子 この機能があることで肌を美しく保つことができる 他の化粧品では代用できない この機能を守るために以下が必要である ①肌が濡れたままの状態でいること ②界面活性剤に触れること ③体温より高いものに触れること ④肌をこすること ただし、バリア機能に異常がある場合は、機能を損なわない程度に界面活性剤を使用してよい その判断は、皮膚科医にしてもらうこと
読んでると、皮膚疾患になってない人は無理にやらんでもいいけど、肌はきれいになるよ的なスタンスのよう。
ひとつ、①が具体的にどのような弊害があるのか、気になる。①が問題だとすると、水泳やってると美肌によくないということになるから。水泳やっても美肌には影響ないよねとききたい。
最近コロナでほとんど風呂に入ってないので、ついでにやってみるかな。風呂めんどい。
計算論的神経科学 - 一次運動野の計算論モデル をみた。
- 講義
- Motor Cortex Computes Reaching Dynamics in Cartesian Reference Frames
- Unsolved debate: M1 for muscle or movements?
- Spatial representation of reaching dynamics
- Spatial representation hypothesis
- Model explains a variety of findings in M1 physiological and human psychophysical experiments
講義
www.youtube.com www.youtube.com www.youtube.com
Motor Cortex Computes Reaching Dynamics in Cartesian Reference Frames
Unsolved debate: M1 for muscle or movements?
Spatial representation of reaching dynamics
Spatial representation hypothesis
Model explains a variety of findings in M1 physiological and human psychophysical experiments
M1 properties
- Cosine tuning
- Position dependency of PDs
- Non-uniform distribution of PDs
- Coexisting multiple coorinate systems
Kinematics vs Dynamics
- Spatial properties of population vectors
- Temporal properties of population vectors
- Efficient computation of muscle tensions
Motor adaptation
- Neuronal activity change in constant load adaptation
- Neuronal activity change in viscous field adaptation
- Intrinsic-frame generalization in viscous field adaptation
- Extrinsic-frame generalization in visuomotor rotation adaptation
計算論的神経科学 - STDPの機能と計算論モデル をみた。
- 講義
- STDP in equations
- Functional consequence: reduced latency
- Functional consequence: latent pattern detection
- Online Implementation of STDP learning
- Weight dependence: hard and soft bounds
- Temporal all-to-all versus nearest-neighbor spike interaction
- Aditive or Multiplicative STDP
講義
STDP in equations
Functional consequence: reduced latency
Functional consequence: latent pattern detection
Online Implementation of STDP learning
Weight dependence: hard and soft bounds
Temporal all-to-all versus nearest-neighbor spike interaction
Aditive or Multiplicative STDP