年: 2021年

『マイティ・ソー/ダーク・ワールド 』を観た

マイティ・ソー/ダーク・ワールド (吹替版)

「アベンジャーズ」の戦いから1年─ロンドンに原因不明の重力異常が発生。ソーの恋人である天文物理学者のジェーンは、調査の過程で地球滅亡の鍵となる"ダーク・エルフの力"を自らの身体に宿してしまう。ソーは 故郷"アスガルド"にジェーンを連れていくが、そのために愛する家族や仲間たちも狙われる。絶望的な状況に、ソーは、宿敵であるロキと共にこの危機に立ち上がるが・・・。はたして、ダーク・エルフの魔の手から地球を、そしてジェーンを救うことはできるのか? そして、ロキの真の目的とは...?

んー、あんまり面白くなかった(´・ω・`)
そもそもロキが好きでソー達に興味がなかったからというのもあるが、ストーリー的にもなんかあってもなくてもいいような感じがしてしまった。

キャプテン・アメリカ/ウィンター・ソルジャー』と同様にごっぐるアンケートのポイントでレンタル。あんまり観る気が起きなかったが、レンタル期間あと一週間くらいになったので急いで観たw


正直、余りにも普通過ぎるMCU映画だったので、大した感想もないんだよね(ノ∀`)
まあロキは結構出てたから俺氏的には満足だったんだけど。

別にソーやジェーンが嫌いなわけではないが、なんか全く興味が持てないw
なんでなんだろうか…(´・ω・`)

今作の敵・ダークエルフのマレキスさん。あんまりキャラが立ってなかったような気がする…

ソーとロキのおかん・フリッガさん。結構強い。
演じてるレネ・ルッソは『リーサル・ウェポン』とか『メジャーリーグ』に出てた人らしいが、あんまり記憶にないな。

なんだかんだでママに弱い、我らがロキ(・∀・)

今作では大幅に出番を削られたホーガン(浅野忠信)。
リストラというわけではなく、次作も出ている模様。

正直大した見せ場のなかったヘイムダルさん

これまた見せ場のなかったオーディーンさん

ジェーンは活躍したと言えば活躍したかな?
おべべが綺麗だった。

ネタバレを含む
なんでキャップがwと思ったが、MCU映画の順番としてはこの後に『ウインター・ソルジャー』をやったからか。

エリックがなんかやらかしててワラタw
『アベンジャーズ』の時のロキの洗脳の後遺症らしい(´・ω・`)

ジェーンのナイスビンタ(・∀・)

この時、なんか報告が変だったし、変な微笑みだなぁと思っていたら(ノ∀`)

コレクターの使用人・カリーナ。
演じてるオフィリア・ラヴィボンドは『エレメンタリー ホームズ&ワトソン in NY』のキャサリン・“キティ”・ウィンターか。ホームズの助手というか弟子として出て来た。

コレクター。日本人でこの役をやらせるなら本田博太郎だと思ったw
コレクターのコレクションルームって『ガーディアンズ・オブ・ザ・ギャラクシー』でサノスだか誰かに粉砕されなかったっけ?
その時エーテルも奪われたっけ? どっちだったか覚えていないな。

取り敢えずコレクターはコンプリートを目指すような感じのことをつぶやくけども、この後どうなんだべか(´・ω・`)

みんな大好きロキコレクション(・∀・)

自暴自棄…でもロキのせいと言えばロキのせいだな

ノリノリのロキ

ちょっとかっこいいロキ兄弟(ソー兄弟?)

息絶え絶えのロキ

あんな名台詞を言っていたのに、まさかねぇ…

取り敢えず次作も観るわ、ロキの為に(`・ω・´)


なんか凄い凡作に思えたのだが、まあそれは俺氏がマーベル映画ファンじゃないからかもしれないw
まあスタン・リーも観られたからいいか(ノ∀`)

巣ごもりDXステップ講座情報ナビを眺める(´・ω・`)

ちょっと前に巣ごもりDXステップ講座情報ナビを2つだけ観てみた(´・ω・`)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
機械学習に興味があるわけでもないのにな(・∀・)


とりあえず、初歩の初歩、ごっぐるのはじめてのAIを観た。これは元々短いのでそんなに時間がかからず。内容自体も入門向けで特に問題なく。AIとか機械学習ってこーゆーのかぁ的内容。


もう一つはスキルアップAI株式会社の機械学習のためのPython入門講座

これは一日一時間前後の内容の動画が8日分あった…(ヽ'ω`)
元々セミナーをやった時の内容を流用したのかな?

前述の通り、それほど機械学習に興味があるわけでもなかったのと、途中で日雇い的なお仕事に行っていたのもあり、二週間以上かけてやっと終わらせた…_| ̄|○

結論から言えば、まあそれなりにはというか機械学習の触りの部分は体験出来たとは思う。


具体的にはKaggleのTitanic号のデータを使って、以下の機械学習のイロハを説明する内容であった。

  1. Pythonの基礎
  2. ライブラリ利用法 Numpy/Pandas
  3. データの可視化 Matplotlib/Seaborn
  4. データの前処理と保存
  5. 機械学習 scikit-learn

俺氏はちょっと前にPythonをいじろうとしてAnacondaを入れておいたので、Jupyter Notebookをそのまま使えたけど、完全な初心者だったら少し厳しいかもしれんな、これw
初見だとJupyter Notebookって使い方がわかりにくいし。


うちの環境のせいか、なんか上手く行かないところがあったなぁ…
dropna()しなきゃいけないところがあったかな?

あと途中で

ImportError: No module named 'pandas.core.internals.managers';
'pandas.core.internals' is not a package

とか言うエラーが発生した。

ぐぐったらpipでアップグレードしろって情報があった。
参考: 【エラー解決】pandas使用時に ImportError: No module named 'pandas.core.internals.managers' となる

そもそもpandasのバージョンがわからなかったので、やり方をぐぐる。
参考: pandasのバージョンを確認(pd.show_versions)

Anaconda promptでPythonを起動し、

import pandas as pd
print(pd.__version__)

で確認。

その後、

conda update pandas

をしたり、Anaconda自体をアップデートした。
参考: Anaconda経由でAnacondaやPandas、numpyなどのパッケージをアップデートする方法

一回、Jupyter Notebookを閉じて開き直さないと駄目なことに気づかずに若干時間を無駄にしたのは内緒(ノ∀`)

取り敢えず、アップデートしたら動いたが、本当にpandasのバージョンの問題だったのかどうかは不明w


そう言えばあと正規表現のところで説明がちょっと違うというか不親切なような気がした。まあ正規表現の説明は機械学習の話で必須というわけではないからしょうがないのかもしれないが。

Match.group([group1, ...])
このマッチの 1 つ以上のサブグループを返します。引数が 1 つなら結果は 1 つの文字列です。複数の引数があれば、結果は引数ごとに 1 項目のタプルです。引数がなければ、 group1 はデフォルトで 0 (マッチ全体が返される) です。 groupN 引数が 0 なら、対応する返り値はマッチした文字列全体です。1 以上 99 以下なら、丸括弧による対応するグループにマッチする文字列です。グループ番号が負であるかパターン中で定義されたグループの数より大きければ、 IndexError 例外が送出されます。あるグループがパターンのマッチしなかった部分に含まれているなら、対応する結果は None です。あるグループがパターンの複数回マッチした部分に含まれているなら、最後のマッチが返されます。
re --- 正規表現操作

ということなので、

import re
def get_title(name):
    title_search = re.search(' ([A-Za-z]+)\.', name)
    if title_search:
        return title_search.group(1)
    return ""

というコードなら
title_search.group(0)なら、マッチした文字列全体である"Mr."などが返ってきて、
title_search.group(1)なら、マッチした文字列の内の一番目の括弧内の[A-Za-z]+に対応する"Mr"などが返ってくるという話もして欲しかったかな。
"."は括弧外だから返ってこないことや"\"でエスケープされてるのって話もちょろっとだけでもしてあげた方が初心者には親切かなぁ?

正直、俺氏もサンプルの

>>> m = re.match(r"(\w+) (\w+)", "Isaac Newton, physicist")
>>> m.group(0)       # The entire match
'Isaac Newton'
>>> m.group(1)       # The first parenthesized subgroup.
'Isaac'
>>> m.group(2)       # The second parenthesized subgroup.
'Newton'
>>> m.group(1, 2)    # Multiple arguments give us a tuple.
('Isaac', 'Newton')

を見てようやく理解できたということは内緒(ノ∀`)


勉強にはなったけど、若干、映像が古いのかpdfの内容と完全一致ではないところとかが気になった。 あと、水分補給とかもせずに喋ってるせいか、痰切りみたいな音がしばしばあるのが気になった。 新規に撮り下ろすか、その部分の音声を消去出来ないものだろうか(´・ω・`)


続けて他のも観ようと思いつつ、そう言えば『マンガでわかる統計学入門』をセールで買って読んでいないことを思い出して読み始めるも、イマイチわかりにくかったので、結局、小中学生向けのなるほど統計学園の初級を見始める(ノ∀`)

e-statからデータを落として来て試そうと思うも、色々初心者レベルの部分でつまづくw

オプションの保護ビューのところを触らんと駄目なのか…
Excelの保護ビューを解除する方法

プロットエリアの大きさを変えればいいのか(ノ∀`)
エクセルで作ったグラフの右側の空白を狭めたい

乗算貼り付けなんて知らんかったわΣ(゚∀゚;)
文字列扱いになっている数字を数値へ一括で変換する方法

いつもテーブルの解除方法とか忘れて右往左往する(´・ω・`)
テーブルを解除する

折れ線グラフも系列の上限が255と知らずに四苦八苦したりと全然俺氏Excel使いこなせないじゃんと落ち込む…(ヽ'ω`)

しかしなんで「なるほど統計学園」はデータのソース元へのリンクを貼っておかないんだろう?
せめてe-statの該当カテゴリまでのリンクでも貼っておけば、ユーザー側も試しやすいのに。 何の為にExcelでの操作を記載してるのだろうか?

どうでもいいことだが、円グラフのページで"並び替え"が"並び変え"になってるな…(´・ω・`)


もうちょっと色々触りつつ機械学習の勉強をしたいところではあるが、神経衰弱のアップデートもしたいし、仕事も探さないといけないしで時間とお金が足りないわ(´・ω・`)

伊豆漫玉エレジー / 桜玉吉

年々こたえる夏の日差し、冬山の底冷え、そして忍び寄る新型ウイルスの脅威。それなのに、嗚呼、今月も〆切がやってきた!!
伊豆山中で自粛生活を送りながらも常に緊急事態宣言出っぱなし!!
ギャグ漫画家・桜玉吉による魂の哀歌!!

お金ないけど、玉吉の生存確認の為に968円で購入(`・ω・´)

内容は相変わらずで変わらず(・∀・)ダガソレガイイ


伊豆半島にもコロナ禍が…つーかあれは人災というべきなのかな?

お足は尽きても百足むかでは尽きず、読もう伊豆漫玉エレジー(・∀・)


みんな大好きムカデ子ちゃん(・∀・)

正直、もう歳だから、ちょっと心配になってくる…(´・ω・`)


相変わらずのムカデとの日々を綴った内容であったが、途中熱中症で倒れたりしていて、ちょっと心配なところもある(´・ω・`)

還暦も迎えた玉吉の伊豆の山奥での単身生活は大丈夫なんだろうか?
リモートですぐに連絡出来るような環境を構築しておいた方が良いのではなかろうか…

前前作の伊豆慢玉日記が2017/1/25
前作の伊豆慢玉ブルースが2019/1/12
今回が2021/4/12

本来なら二年スパンで1月に発売されるのがコロナ禍とかの影響があって遅れた?
次は2023/4~7くらいになるのかな?
それとも1月販売に戻るかな?

何にせよ、玉吉の生存は確認した(・∀・)ムカデコチャンモ

銀牙 -流れ星 銀- / 高橋よしひろ

銀牙 -流れ星 銀- 高橋よしひろ

結構前に『銀牙伝説WEED』(ウィード)の1-50巻をセールで購入してしまったが故に、前作を読んでから読もうとゼブラックで頑張る。

だがしかし、途中から有料だったので、2話分はジャンププラスで、残りは正月辺りにばらまかれた黄色コインを全部投入し、更にごっぐるアンケートで貯めたポイントを120円分使って最後まで読み終えた…(ヽ'ω`)

俺氏の記憶には、

熊犬としての熱い血を父親から受け継いだ銀。人間ですら歯が立たない凶暴な人食い熊・赤カブトに敗れた祖父シロと父リキの仇を討つため、銀はベン、クロスらとともに仲間となってくれる犬の「男」を探す旅に出る。

という赤カブト編しか残っていなかったが、実はその後に

赤カブト打倒の悲願を達成した銀とその仲間たちだったが、銀が赤カブトにトドメをさすときに用いた「絶・天狼抜刀牙」がなぜか富士山麓の樹海にいる謎の集団に伝わってしまう。そして銀を探しに出た謎の集団は四国のビル、九州のベムを一撃で倒し、白狼の前足を切り落とす。そして謎の集団とおぼしき狼たちが銀、クロス、ベンらの前に姿を現す。

という八犬士編があった。

赤カブト編が仲間を集めて相容れない強大な敵を倒す昔の不良・ヤクザ系漫画で、八犬士編は現代でもよくある、倒した敵を仲間にして進んで行くバトル系漫画といった感じ。


絶・天狼抜刀牙などの必殺技が出て来たり、忍犬やら八犬士やら魔界十人衆とか出て来る漫画とは思ってなかったので若干驚いたw

あと最初出てきていた大輔や竹田五兵衛(じっさま)や秀俊があっという間に脇役になって出て来なくなってワラタw
銀が突然喋りだしたり、赤カブトも喋れちゃうとこもワラタw

連載開始したけど人気低迷で路線をガワが犬であるだけの不良・ヤクザ系漫画に変えるように編集部に言われたんだろうか?
八犬士編でも他の漫画と同じような展開を繰り返していたので、編集部からの横槍も結構あったんかのぅ?

手放しで面白いかどうかというと……うーん(´・ω・`)と言った感じ。
上述の通り、ガワを犬にしただけのよくある不良・ヤクザ系漫画&バトル系漫画なので、その辺が好きかどうか、あとは単純に犬好きかどうかで評価は分かれるかもしれない。

そういえば、オリバーの活躍は犬漫画ならではであったかな。
ベンは人気があったのか、なんか優遇されてた感ある。
ジョンも何気に強キャラだったなw

正直なところ、あんまり銀には思い入れがない( ゜σ・゚)ホジホジ

ネタバレ込みの話

『聖闘士星矢』のかませ牛ことアルデバランさんのような存在の武痕牙さん

途中で死ぬのかなと思っていたが、最後まで生き残り、しかも目がまた見えるという救済があったベンさん

昔のジャンプ漫画でもあった、敵キャラのインフレ化というか雑魚化。これの繰り返しばっかや、この漫画w

天狼星八犬士って結局なんだったんだろうなw ピンクドラゴンってなんだよ(・∀・)

赤カブト編はともかく、八犬士編は編集部主導で人気取りの為に迷走したのかな?
魔界十人衆なんてあっという間に倒されて、しかも下級兵士とか言い出すしw
『キン肉マン』の悪魔超人じゃあるまいし。


何故か北欧で人気らしい。

どうもアニメ由来の人気の模様。
海外「親日家になったきっかけだ」 北欧でのみ爆発的な人気を誇る日本アニメが話題に
フィンランドで人気の意外な日本アニメ 現地ファンクラブから驚きの回答

向こうでミュージカルをやっていたようだが、日本でも舞台をやったらしいw
キャッツならぬドッグスといった感じなんだろうかw
犬(おとこ)たちの命を懸けた熱い闘い 舞台『銀牙 -流れ星 銀-』~牙城決戦編~ が開幕へ

WEEDのネタバレがありそうなのでがっつりと読んでないが、2002年の漫画スレと2020年のネタスレ(?)
どちらも書き込んでいる人とかも居るのかなw
18年の時を経てもおんなじような会話が繰り返されてたりするところが面白いw
銀牙―流れ星銀
週刊少年ジャンプ全盛期の漫画で「流れ星☆銀牙」だけ評価が低い意味が分からないんだが


まあ凄くお勧めする気はないが、ネタの一つとして目を通しておくのも悪くないかもねぇ(・∀・)