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おはようございます．自分がガチ視聴している技術系のYOUTUBEチャンネルを紹介します．

１つ目がムーザルちゃんねるです．このチャンネルは更新頻度はそれほど無いですが、技術のお話が結構良い感じです．知らないことを知ることもあります、とても良いです．

２つ目はプログラミングチュートリアルです．ここのサイトはフロント側のことを主に語っているサイトです．鬱病になって会社を辞めてしまった人が始めたチャンネルになります、今では寛解されたのかとても元気そうに見えます．

３つ目はninoさんです．こちらは更新が止まっていますがレベルを高めたい方が見ると良いかなと思います．ちなみに対象は中級エンジニアや駆け出しエンジニアさんが対象になります．

4つ目はプラスウイングTVさんのチャンネルです、毎日更新です．徐々に登録者が増えています．以前紹介した時からするとチャンネル登録者さんも増えています．このひと伸びそうなんだけど跳ねないのが不思議ですね😌．

５つ目はエンジニアさんとして一ファンのチャンネルです．devlifeチャンネルです、主に海外さんユーザーの方が登録者が多いみたいです、お話も英語で語っています．いぬさんが可愛いですねー👍️．

以上で自分が視聴しているYOUTUBEチャンネルでした．他にもこんなの知っているよというチャンネルがありましたら一言メッセージでも良いので教えていただければ幸いです．

明日へ続く

おはよう御座います．イロレーティングシステムをPHPで起こす．生成AIに検証してもらう．このコードには問題があります．K値にマイナスを入れるとバグるという事なのでその対策が事前に必要になります．このコードは生成AIが生成したものを別の生成AIに検証してもらいました．

とても便利です、わざわざコードを書かなくて良いところがとても便利ですが少し味気無い．

因みにこのコードは某O社のブログ連載を目にしたのがきっかけです．待てど暮せど連載が遅いのでこちらで記載した訳です．この頃、某O社のブログは停滞しています、恐らくそれほどアクセスビューも無さそうな気がします．

簡単にできるようで難しさを実感したのか、成功したのかは分かりませんが自分の見解はそれほどのアクセス数は出てないと思っています．

<?php

class EloRatingSystem {
    private $kFactor; // K値（調整係数）

    public function __construct($kFactor = 32) {
        $this->kFactor = $kFactor;
    }

    /**
     * レーティング計算
     * @param float $playerRating プレイヤーの現在のレーティング
     * @param float $opponentRating 対戦相手のレーティング
     * @param float $result 試合結果 (1: 勝ち, 0: 負け, 0.5: 引き分け)
     * @return float 更新後のレーティング
     */
    public function calculateNewRating($playerRating, $opponentRating, $result) {
        // 期待勝率を計算
        $expectedScore = 1 / (1 + pow(10, ($opponentRating - $playerRating) / 400));

        // 新しいレーティングを計算
        $newRating = $playerRating + $this->kFactor * ($result - $expectedScore);

        return $newRating;
    }
}

// 使用例
$eloSystem = new EloRatingSystem(32);

$player1Rating = 1600; // プレイヤー1の初期レーティング
$player2Rating = 1500; // プレイヤー2の初期レーティング

$result = 1; // プレイヤー1が勝利 (勝ち: 1, 負け: 0, 引き分け: 0.5)

$newPlayer1Rating = $eloSystem->calculateNewRating($player1Rating, $player2Rating, $result);
$newPlayer2Rating = $eloSystem->calculateNewRating($player2Rating, $player1Rating, 1 - $result);

echo "プレイヤー1の新しいレーティング: $newPlayer1Rating\n";
echo "プレイヤー2の新しいレーティング: $newPlayer2Rating\n";

短期間に結果が出たとしても長期的に持続可能かという事も課題になります．一番は継続するという事が難しいです．自分みたいに継続できるのは稀なんだといろいろな人をみてきて思いました．

明日へ続く

おはようございます．証明写真リサイズツールという物を作りましたのでお裾分けです．この季節ぐらいから学生さんは就職活動とか冬休みや春休みのバイトなどにデジタル履歴書に貼る顔写真が必要になるのではと思ったのが、これを作った経緯です．

この証明写真リサイズツールはサーバー上にデータを残していないのでとても安全です．ユーザーさん側で動くJavascriptの力だけで構築したものになります．

そういう訳で多くの方に使用して頂ければ独立したドメインで再構築しようと思っています．

また、証明写真リサイズツールのソースコードを知りたいという方はブラウザの検証から調べてみてください．すべてJavaScriptでコードが書かれていることが理解出来ると思います．

最後にリンクを貼っときます．

https://zip358.com/tool/Passport-Photo-Resizer

明日へ続く

おはようございます．jp_auto_tag言う自作プラグインが突然動かなくなる．jp_auto_tag言うプラグインは投稿記事の中から固有名詞などを抽出して自動でタグ化するプラグインです．そのプラグインの中でYahoo！さんのAPIを使用していたのですが今回YahooAPIさんからブロックされたぽっいです．

ブロックされたぽっいので代替えコードで動かすことにしました．一応、プラグインを配信していたのでもしかしたら同じ用に動かなくなった人もいるかもですが、今回、対応したプラグインはPHP言語だけで動いているコードではなくPython言語とPHP言語を連携させて動かしているものになります．

なので、バージョンアップしたjp_auto_tagのコードを配信する予定は有りません．

ゆくゆくは、Python部分を外部APIサーバーとして運用することが出来れば良いのだけどもVPSサーバーを一つ借りる事がいまの収益からは中々厳しいです．なので収益が安定したらVPSサーバーを借りて運用しようと思っています．

いつの日になることやら

明日へ続く

おはようございます．コンテンツの中にあるタグを抽出して置き換えるPHPコードを生成AIともに考えてもらいました．その第一弾の解としてPHPコードを記載します．因みにこのコードは、実際にワードプレス内に埋め込んでいて動いているコードになります．

因みにこの頃思うことは、基礎学習が一応終わっている人には生成AIは相性が良いと思っています．基礎が分かっていると生成AIの解答の良し悪しが分かるのでわざわざ実行して検証しなくても分かる場合が多いからです．

なので、基礎が分かっている方にはオススメ．たまに自分の知らないことを教えてくれるのでとても学習の効率は良いかなと思っています．

最後にPHPコードを記載します．

function wrapImagesWithLightbox($htmlContent) {

  $htmlContent = mb_convert_encoding($htmlContent, 'HTML-ENTITIES', 'UTF-8');
  
  $dom = new DOMDocument('1.1', 'UTF-8');
  // エラーを抑制してHTMLをロード
  @$dom->loadHTML($htmlContent, LIBXML_HTML_NOIMPLIED | LIBXML_HTML_NODEFDTD);
  
  $images = $dom->getElementsByTagName('img');

  // 画像タグを処理
  foreach ($images as $img) {
      $imgUrl = $img->getAttribute('src');

      // 新しい<a>タグを作成
      $a = $dom->createElement('a');
      $a->setAttribute('href', $imgUrl);
      $a->setAttribute('data-lightbox', 'image');

      // 元の<img>タグをクローンして追加
      $newImg = $img->cloneNode(true);

      // クラスがない場合でも付与
      if (!$newImg->hasAttribute('class')) {
          $newImg->setAttribute('class', 'img-fluid');
      }

      // 新しい<a>タグに画像を追加
      $a->appendChild($newImg);

      // 元の画像タグを<a>タグで置き換え
      $img->parentNode->replaceChild($a, $img);
  }

  // 変換後のHTMLを返す
  return $dom->saveHTML();
}

明日へ続く

おはようございます．映画、正体を観てきました、ドラマとの違いは何処にあるのかなどを記載していきます．まず、ドラマ正体を事前に観なかったほうがもっと新鮮な気持ちで観れたのではないかと思う部分はありました．

ドラマは観ずにストーリー展開も知らずに映画をみれたら、もっと感動したと思う部分はありましたね．映画を撮ったのは藤井道人監督です、藤井監督の凄いところはストーリー展開はドラマと映画とも概ね同じなんですけど、あのドラマを映画枠で撮れるところが凄いですね．ストーリー展開も良い感じです．

ベストは映画を観てドラマ、原作小説を読むというのが映像好きのひとには良い選択肢なのではないかなと思います．ちなみにラストシーンはそう来たかという展開でした、成る程そんな見せ方もあるのだな．そしてとてもインパクトがあり良い終わり方だなって思いました．

まとめ、映画館で観るのがベストな映画です、是非劇場で！

明日へ続く

おはようございます．先日作成した自分の声の音声合成で記事を読んでもらうことにしました．そしてYOUTUBEも音声合成を使って再度始めようかなと思っています．

これで詰まることなく会話が出来るのでとても良い．あとは音声合成の雑音（ノイズ）を除去出来れば言うことはなさそうです．いやーとても便利ですね．

強いて言えば記事を書いたら自動でそのテキストを元に音声合成が生成出来れば言うことはないですが、そこだけは今のところ手動で対応しています．

因みにAivisSpeechのAPIが開発中らしいので今後に期待ですね．とは言ってもAPIなので恐らく課金になるのかと思っています．

追伸：ノイズを除去出来ました．

明日へ続く

おはようございます．AivisSpeech用の自分の声ベースモデルを作ろうとしてStyle-Bert-VITS2を頑張る．事前に自分の声を12本録音してた奴をOpenAIが提供しているopenai-whisperで文字起こしを行いました．そのデータを元にStyle-Bert-VITS2の配下にあるTrain.batを叩くとブラウザが立ち上がる．何処にデータセットを置かないいけないかなども記載されている．

その場所にデータを配置します．配置後、上から順番に実行していけば学習モデルが生成されます、生成されたモデルをONNX形式に変換しその後aivmx形式しないとAivisSpeechでは使用できないらしい．変換コマンドはこちら、やり方はこの方が記載されているので参照ください．

git checkout dev
pip install onnx
pip install onnxsim 
pip install accelerate
python convert_onnx.py --model 【SVBS2のモデルフォルダ】

onnxに変換後、AivisSpeechの公式サイトのコンバーターサイトで変換するとaivmx形式が落ちてきます（ダウンロード）．それをAivisSpeechアプリの設定から読み取ればOK！

結構長い手順ですが、これで自分の声の音声合成が出来ます．それで作ったのがこの音源です、雑音が入っているのはセミがなく中で録音した音声を学習させたからこんな感じになっています．

追伸：雑音を除去しました．下記は雑音を除去したものになります．

明日へ続く

おはようございます．映画、バジーノイズを今頃観ましたので感想を残しときます．この映画、ちょっと丁重かなと思ったものの、映画の中で流れる曲は良かった．音楽も原作の漫画も良かったと思うものの映画がイマイチなのは演出が上手くなかったのではないのかな．演技が上手い下手とかではなく、映像の切り取り方が丁重かなと思う．

この映画自体が清澄の雰囲気のようなそんな感じの映画だと感じました．静かな映画で何処か哀愁感のある映画を観たいと思う方にしかオススメはしないかな．内容は良かったのに何故か持ったいなって思うのは自分だけなのかな．

最後にこの映画の救いは音楽と桜田ひよりさんにあると思う．

明日へ続く

おはようございます．肩が痛い腰が痛い運動不足なのかも知れないのでリモートワークを行うまえに必ず軽いストレッチのようなものをするようになりました、それをする様になってから一週間経過して肩も腰も少し改善してきた感じがします、特に腰の痛さはほぼ無くなりました．是非、デスクの仕事の方は試してみてください．恐らく大体の人が改善されると思います．因みにウォーキングの方は週2の間隔で続けています．週2にペースを落としたのは理由があります、足に負担がかかり足を傷めため週2にしています．

それとは別の話題ですがブログとSNSを始めて数年は経過しているのにも関わらず、友人や知人にもフォローしてくれていないよなってちょっとそれどうなのっていう指摘を親族にされて、そう言えばそうだなって思ったのでどうか匿名アカウントでも良いのでフォローして頂ければ嬉しいです．

自分って他人からどう見られているのだろうか正直な所分からない．アンチはそれなりにいることは認識しているのだけど、それ以外の人には自分という人物像はどう見えているのかと．分かんない．謎ですね．

明日へ続く