最近、今日 ヤバイ奴に会ったという、主にインドの屋台を色々紹介するYouTubeを見ていて、懐かしみとともにコレ系の飯が食べたくなり、また昨日食べた鍋のシメラーメンた美味しかったので、インド屋台風ラーメンを昼食に作る。

大きいフライパンに大量に油を入れ、卵を揚げ、刻んだキャベツやネギを入れる。キムチと水を追加し、いろいろな調味料を入れる。マサラ、コリアンダー、クミン、チリパウダー、鶏ガラスープの元、オイスターソース、コチュジャン、塩、輪切り唐辛子、にんにく。ゆだった所で、バリバリに砕いた辛ラーメンを入れひと煮立ちしたら、辛ラーメンの粉を入れ、麺が柔らかくまで炒める(煮る？)。

出来上がりの見た目は置いておいて、食べ物の味はかなり辛くて美味しい。何でも調味料を入れるととりあえずコクや深みが出る、はカレーのよう。トマトなんか入れても美味しそう。また作りたい。

しかしながら、午後は唐辛子取りすぎた感じの少々体調悪目に。もうちょっと辛ラーメンの粉は少なくて良かった。

夕方、散髪に行く。約1.5ヶ月ぶり。

chrome の規定の検索エンジンを duckduckgo へ変えてみる。duckduckgo、何が良いかって、プログラミング用語で検索すると(標準では英語検索ということも有るが)オフィシャルのドキュメントがヒットすること。

google.co.jpでの検索は雨後の筍のようなプログラミングまとめサイトにより、前フリだけ長いサイトがやたらと引っかかってしまうのだよなぁ。しばらくduckduckgoを使ってみよう。

機械学習学習日記 - 74日目

AppleのOSS ML Toolkitである、Turi Createを見る。汎用的な機械学習タスク(含むニューラルネットワーク)はあらかと揃っていて、また pandas DataFrameから Turi Create でデータを扱う形式に変換できるので使いやすい。どれも iOS で動く Core ML のモデルに変換できるようなのだけど、それを使わなくても利用しやすいインターフェイスが提供されていて、とりあえずなんかやる、という時に学習コスト低く始められそう。ドキュメントに含まれてるMachine learning essentialsも必要最低限の説明で良いのでは。

One-Shot Object Detectionは、いわゆるMRでのマーカを使ったアプリに適してるし、Activity ClassifierはwatchOS等に適してるしで、iOS 向けの汎用機能も実装されてある。