<p>久しぶりに WSL2 環境で開発をしていると時刻がずれていることに気づく。以前は起こっていなかった、スリープ復帰時に WSL 側の時計がずれる問題が発生してしまうようになってしまったようだ。</p>
<ul>
<li><a href="https://github.com/microsoft/WSL/issues/5324">https://github.com/microsoft/WSL/issues/5324</a></li>
</ul>
<p>古くからある問題で、<a href="https://devblogs.microsoft.com/commandline/servicing-the-windows-subsystem-for-linux-wsl-2-linux-kernel/#bug-fix-clock-sync">昨日の Insider Preview のLinuxカーネルで修正済み</a>なのでWindows 10 21H1 では直りそうだけど、現状問題が起きたままだ。</p>
<p>Linux 側で <code>hwclock --hctosys</code> で直るのだけど、いちいちコマンドを叩くのが面倒だし、WSL2 側での定期実行、たとえば cron.d を動かすのはいがいと厄介。なので、Windows 側で wsl 側を叩く以下のようなバッチファイルを用意して、それを Windows のタスクスケジューラで実行する。</p>
<pre><code>wsl.exe -u root --exec /usr/sbin/hwclock --hctosys
</code></pre>
<p>スリープ復帰時にコマンド実行するタスクスケジューラはググるといくつか出てくるので割愛する。これで問題なくなった。と、ここまで書いた所で、ちょうど<a href="https://github.com/microsoft/WSL/issues/5324#issuecomment-821666831">issues のコメントに同様のことを一行でやる方法が</a>。</p>
<pre><code>schtasks /Create /TN wsl-clock /TR "wsl.exe -u root sh -c hwclock -s" /SC ONEVENT /EC System /MO "*[System[Provider[@Name='Microsoft-Windows-Kernel-Power'] and (EventID=107 or EventID=507)]]" /F
</code></pre>
<p>なるほど、<a href="https://docs.microsoft.com/en-us/windows-server/administration/windows-commands/schtasks">schtasks</a> でタスクスケジューラに登録できるのね。というわけで、このコマンドで簡単にスリープ復帰の時刻ズレ問題を修正できるのであった。</p>

久しぶりに WSL2 環境で開発をしていると時刻がずれていることに気づく。以前は起こっていなかった、スリープ復帰時に WSL 側の時計がずれる問題が発生してしまうようになってしまったようだ。https://github.com/microsoft/WSL/issues/5324古くからある問題で、昨日の Insider Preview のLinuxカーネルで修正済みなのでWindows 10 21H1 では直りそうだけど、現状問題が起きたままだ。Linux 側で hwclock --hctosys で直るのだけど、いちいちコマンドを叩くのが面倒だし、WSL2 側での定期実行、たとえば cron.d を動かすのはいがいと厄介。なので、Windows 側で wsl 側を叩く以下のようなバッチファイルを用意して、それを Windows のタスクスケジューラで実行する。wsl.exe -u roo

久しぶりに WSL2 環境で開発をしていると時刻がずれていることに気づく。以前は起こっていなかった、スリープ復帰時に WSL 側の時計がずれる問題が発生してしまうようになってしまったようだ。https://github.com/microsoft/WSL/issues/5324古くからある問題で、昨日の Insider Preview のLinuxカーネルで修正済みなのでWindows 10 21H1 では直りそうだけど、現状問題が起きたままだ。Linux 側で hwclock --hctosys で直るのだけど、いちいちコマンドを叩くのが面倒だし、WSL2 側での定期実行、たとえば cron.d を動かすのはいがいと厄介。なので、Windows 側で wsl 側を叩く以下のようなバッチファイルを用意して、それを Windows のタスクスケジューラで実行する。wsl.exe -u root --exec /usr/sbin/hwclock --hctosysスリープ復帰時にコマンド実行するタスクスケジューラはググるといくつか出てくるので割愛する。これで問題なくなった。と、ここまで書いた所で、ちょうどissues のコメントに同様のことを一行でやる方法が。schtasks /Create /TN wsl-clock /TR "wsl.exe -u root sh -c hwclock -s" /SC ONEVENT /EC System /MO "*[System[Provider[@Name='Microsoft-Windows-Kernel-Power'] and (EventID=107 or EventID=507)]]" /Fなるほど、schtasks でタスクスケジューラに登録できるのね。というわけで、このコマンドで簡単にスリープ復帰の時刻ズレ問題を修正できるのであった。

WSL環境でスリープ復帰時に時刻がずれる問題を Windows 側から修正する

<p>最近、<a href="https://www.youtube.com/channel/UCQ3Kgx1G1NkELoJ8tJ3uelg">今日 ヤバイ奴に会った</a>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。</p>
<p>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？)。</p>
<div class="photos photos-medium"><span itemscope="" itemtype="http://schema.org/Photograph"><a href="https://storage.googleapis.com/secons-site-images/photo/large/20210416112723.webp"><img src="https://storage.googleapis.com/secons-site-images/photo/medium/20210416112723.webp" class="photo" itemprop="image" /></a></span></div>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<hr>
<p>夕方、散髪に行く。約1.5ヶ月ぶり。</p>
<hr>
<p>chrome の規定の検索エンジンを <a href="https://duckduckgo.com/">duckduckgo</a> 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。</p>
<p>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。</p>
<hr>
<h2>機械学習学習日記 - 74日目</h2>
<p>AppleのOSS ML Toolkitである、<a href="https://github.com/apple/turicreate">Turi Create</a>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<a href="https://apple.github.io/turicreate/docs/userguide/modeling-data/">Machine learning essentials</a>も必要最低限の説明で良いのでは。</p>
<p><a href="https://apple.github.io/turicreate/docs/userguide/one_shot_object_detection/">One-Shot Object Detection</a>は、いわゆるMRでのマーカを使ったアプリに適してるし、<a href="https://apple.github.io/turicreate/docs/userguide/activity_classifier/">Activity Classifier</a>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。</p>

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

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。

2021年4月16日

<div class="photos photos-medium"><span itemscope="" itemtype="http://schema.org/Photograph"><a href="https://storage.googleapis.com/secons-site-images/photo/large/20210418074823.webp"><img src="https://storage.googleapis.com/secons-site-images/photo/medium/20210418074823.webp" class="photo" itemprop="image" /></a></span></div>
<div class="photos photos-medium"><span itemscope="" itemtype="http://schema.org/Photograph"><a href="https://storage.googleapis.com/secons-site-images/photo/large/20210418074835.webp"><img src="https://storage.googleapis.com/secons-site-images/photo/medium/20210418074835.webp" class="photo" itemprop="image" /></a></span></div>
<hr>
<p>今日の昼も昨日に続き、また辛ラーメンインド屋台風やきそばを作る。実は昨晩もサッポロ一番塩ラーメンでインド屋台風焼きそばを作ったのであった。一度ハマると何度も作ってしまうのだよなぁ。</p>
<p>夜は星の王子さまニューヨークへ行く、を観る。先日2を観て、初代のストーリーをほぼ忘れていて観たくなったのだ。いやー2より断然面白いね。</p>
<hr>
<h2>機械学習学習日記 - 75日目</h2>
<p>そういえば類似文章を推論する古典的な <a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/Tf-idf">tf-idf</a> を scikit-learn で書いたことがなかったな、と唐突に思いたち書いてみる。</p>
<ul>
<li><a href="https://gist.github.com/hotchpotch/8fc0e5bc0ec559e6998a98b3dd61d31b">https://gist.github.com/hotchpotch/8fc0e5bc0ec559e6998a98b3dd61d31b</a></li>
</ul>
<p>日本語を抽出するトークナイザは mecab を叩いている <a href="https://github.com/polm/fugashi">fugashi</a> (これはsklearnじゃないけど) を、tf-idf を求めるには <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html">TfidfVectorizer</a> を、類似文章を求めるには<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity.html">cosine_similarity</a>を使ってあっさりと書けた。</p>
<p>このブログのテキストが400字以上書かれた記事データを使うと、それなりに良い類似記事推薦ができる感じ。ただ当然ながら、最近の記事は普通の機械学習の話題が入ってしまい、1記事に対してのコンテキストがごちゃごちゃなのでそのへんの結果は良くない。しかたなし。</p>

今日の昼も昨日に続き、また辛ラーメンインド屋台風やきそばを作る。実は昨晩もサッポロ一番塩ラーメンでインド屋台風焼きそばを作ったのであった。一度ハマると何度も作ってしまうのだよなぁ。夜は星の王子さまニューヨークへ行く、を観る。先日2を観て、初代のストーリーをほぼ忘れていて観たくなったのだ。いやー2より断然面白いね。機械学習学習日記 - 75日目そういえば類似文章を推論する古典的な tf-idf を scikit-learn で書いたことがなかったな、と唐突に思いたち書いてみる。https://gist.github.com/hotchpotch/8fc0e5bc0ec559e6998a98b3dd61d31b日本語を抽出するトークナイザは mecab を叩いている fugashi (これはsklearnじゃないけど) を、tf-idf を求めるには TfidfVectorizer を、類似文

今日の昼も昨日に続き、また辛ラーメンインド屋台風やきそばを作る。実は昨晩もサッポロ一番塩ラーメンでインド屋台風焼きそばを作ったのであった。一度ハマると何度も作ってしまうのだよなぁ。夜は星の王子さまニューヨークへ行く、を観る。先日2を観て、初代のストーリーをほぼ忘れていて観たくなったのだ。いやー2より断然面白いね。機械学習学習日記 - 75日目そういえば類似文章を推論する古典的な tf-idf を scikit-learn で書いたことがなかったな、と唐突に思いたち書いてみる。https://gist.github.com/hotchpotch/8fc0e5bc0ec559e6998a98b3dd61d31b日本語を抽出するトークナイザは mecab を叩いている fugashi (これはsklearnじゃないけど) を、tf-idf を求めるには TfidfVectorizer を、類似文章を求めるにはcosine_similarityを使ってあっさりと書けた。このブログのテキストが400字以上書かれた記事データを使うと、それなりに良い類似記事推薦ができる感じ。ただ当然ながら、最近の記事は普通の機械学習の話題が入ってしまい、1記事に対してのコンテキストがごちゃごちゃなのでそのへんの結果は良くない。しかたなし。

A Day in the Life

WSL環境でスリープ復帰時に時刻がずれる問題を Windows 側から修正する

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