オトシンネグロが産卵

すっかり更新をサボっているアクアリウムタグですが

その後なんやかんや(超略*)あり、なんとオトシンクルスネグロが産卵してくれました!!!

*本当はこういう経緯も残すためのブログだったんですが…

 

ネットを調べれば似たような報告は沢山ありますが自分用にメモ

状況

  • 水温24〜25度
  • 前日に1/2程度の換水
  • 45cm水槽にオス1、メス1
  • メスは1ヶ月ほど前から?お腹がパンパン
    • 単にエサ(コケ)大杉かと思ってた

初日(卵発見)

朝起きるとガラス面とヒーターに100個くらい?くっついているのを発見

ほんのり緑色のものが有精卵らしい。白くなってるのも多数。こっちは多分無精卵なんだと思われる。

まだ産んだばっかりだし変に触らん方がいいか、とか思って昼まで放置しているとなんか減っているような…^^; (正確には↓のように緑色の卵に混ざって中が無い卵の跡が増えている気がした)

 

ランプアイかハナビか、もしくはオトシンが自分で食べちゃうのか分かりませんが速攻でサテライトスリムSを買いに発進。よく見ると直前に入れてたミクロソリウムウェンディロフにも沢山付いてるので回収。卵が緑なのもあってミクロに付いてるのはぱっと見分からないです。(ガラス面は魚も見つけやすいから誰かが食べた?)

約3日後

約20匹くらいが孵化。緑のヨークサックが付いてます。ほとんど動かない。暫くはこの栄養で大きくなるみたいなので放置。

4日〜約1週間

1日一回イージーブラインで食料生成。小さいネオジム磁石をピンセットの先につけて殻と分離してます。面倒って聞いてたけどこれならまあ出来そう。

1週間〜約10日

この辺りからポツポツと☆になる子が出始めました...

  • サテライト内の水の停滞を疑ってエアポンプの流量UP
  • 1/2水換え

を行うもあまり効果出ず数が10匹程度まで減って落ち込む(T_T)

約11日〜

調べると死因としては餓死が多いとの情報。取りあえず給餌を朝晩2回に増やす。

エサのタイミングでお腹に前のが残ってそうでも問答無用でブライン大量投下。食べなくてもそのうち水槽側に流れていったらハナビが食べてくれるので。

毎回塩と水の分量を測るのはしんどいので水150mlぐらいで作って紙コップ4つ分位に分散→卵を入れるところまでやっておき給餌24時間前に水槽にセットして温度管理する量産体制へ。

 

ちなみにブラインが沸くまでの応急処置としてプレコのエサを投下してみましたが見向きもされなかったです(幼魚は動物性のエサしか食べないらしい)。

約2週間(現在)

給餌を2回/日にしてからは☆になる子は出てないようです。エサの回数が重要 or 強靭な個体だけ残ったのかは謎。

 

引き続き経過観察します。

TOEFL受けました4 - Reading覚醒編

前回から2週間しか経ってないけどWの上振れを信じて受験

結果

Year/Month T R L S W
2022/11 49 15 15 8 11
2023/09 70 20 18 16 16
2023/11 64 9 19 16 20
2024/01 78 22 18 19 19
[NEW!] 2024/02 81 27 20 16 18

ち〜〜ん(笑)

まずReadingが謎に爆発してますが勘で答えた箇所も結構多かったので精々マイナス3、4点くらいが実力な気もする。

そして21以上が欲しかったWritingで見事に爆死しました。特にAcademic Discussionはお題がよく理解できなくて気が動転しまくり読み返しも碌に出来てなかったです…

良かった点としては目標の1つだったTotal 79の大台?を超えられたのが嬉しい。後はWが上がればOKだけど簡単では無さそう…

 

次回、2週間後の受験に続く…

 

思ったこと

社会人だから雑に試行錯誤出来るけどこれを学生の時にやれと言われたら金銭的に結構難しかった気がする。初期はもっと模試を活用するとか教材で冒険しないとかでお金は節約できると思うけど初めからそこに行ける気がしない。まあ学校なら人から情報も集めやすいし授業もあるしで何とかなるのか…(?)

TOEFL受けました3 - スコア線形に上がる説

前回から約2ヶ月経ったので受験

早速結果

おおおお??!!!

やっと目標スコア 79(Writing 21)が射程圏に入ってまいりました。

っていうかWriting21取れてたらもう行けてたぢゃん。

Academic Discussionは結構練習してたので自信あったんですが…

 

グラフにしてみる

こう数字が出てくると皮算用したくなってくるのが人間の性

TOTALの伸び方がすごく・・・直線です・・・

前回Rで爆死したのは外れ値でしょ(適当)

インターネッツで他人のスコア履歴を見ると初手90とか◯週間で20点アップとかばっかりで死んじゃいますがアレな人がマイペースでやるとこんな感じなようです。
傾きa = 0.067915691 [点/day] です。これはテストに出ません。

 

反省会

最近やっていたことの羅列

  • 継続:単語
    • 続・無限iKnow編。50~150問/day
  • 辞めた:Reading対策本
    • 回答に納得いかないのが偶にある
    • 単語は相応に難しい気がするが文章が本番程難しくない気した
  • New:読書「What on Earth Happened?: The Complete Story of the Planet, Life and People from the Big Bang to the Present Day 
    • 1つ上の代替案。特に正月休みは狂ったように読んでました。今やっと半分…
    • 普通に内容が面白い。話題もTOEFLとよく似てる。文章も適度に難しい。
  • New:OFFICIAL TOEFL iBT TESTS Vol.1,2
    • 主にRとLの地力を強化したくて開始。Lを復習しながらちまちま。
  • 辞めた:シャドーイング
    • 朝始業前に淀川のほとりでやってたが外が寒すぎなので…
  • New:ドラマ
    • U-NEXTにSilicon Valley(HBO)が来てたので集中が切れたら見てた。過去にアマプラとBDで擦り切れるくらい見てるけど…
    • 日本語字幕固定なのがうーーん。英語字幕On/Offしたいです。
  • ETSがやってる公式の無料講座みたいなの
    • 事前登録制のもの。普通によかった。常に公開してくれたらいいのにと思った。
    • ETSくんはお金ばっかり吸い取らないでもっとコンテンツだしてやくめでしょ
  • 公式にあるAcademic discussionのサンプル
    • 一通りやってみた。AI判定だとほぼ毎回4.0取れてたので慢心していた。
      • 後で調べるとこのAI採点の結果はかなり怪しいらしい…
    • ChatGPTにRubricsを教えて採点して貰うというのをやっていたが、聞く度に点数が変動して調教が難しかった。文法の確認程度に収めておくのが無難か。

 

実はこれを書いてる時点でもう次のテストは受けてます。

結果がまだなのでそれはまた次回…

OverleafでEmacsのキーバインドを使う

Windowsの場合

  1. Overleaf左上の「メニュー」
  2. 「キー機能設定」をEmacs に設定

これだけだとEmacsのCtrl+Nがブラウザのショートカットと競合して困る。

以下のページを発見

what are emacs' keybindings in sharelatex? - TeX - LaTeX Stack Exchange

  1. Chromeならブラウザの右上の「︙」
  2. 「その他のツール」→「ショートカットを作成」
  3. 「ウィンドウとして開く」にチェック

で開くとCtrl+Nも使えます。でもCtrl+J(改行)はOverleafのショートカットに持ってかれました。

余談:Chrome拡張機能Emacs入れてガチャガチャする方法でも出来るようでしたが共同編集で同期上手くいかない感+ちょっと面倒かもで挫折。

Linuxの場合

↑のChrome機能に相当するものが無いようなので困る。

手元のUbuntuでは

  1. GNOME Tweaks入れる
  2. Tweaksの「キーボードとマウス」→「Emacs入力」をON

にすると全ての操作がEmacs的になるが、これはこれで普段のブラウザショートカット(Ctrl+Nで新しいウィンドウを開くとか)が出来ないので困る(未解決)

追記

WindowsChromeアップデートしたらUI変わったぽい

  1. Chrome右上の「︙」
  2. 「保存して共有」→「ショートカットを作成」
  3. 「ウィンドウとして開く」にチェックして「作成」

でWin/Lin共に出来た。

TOEFL受けました2 - Reading爆死編

前回の受験から丁度2ヶ月たったので土曜日に受けてまいりました。 

まず前回、前々回の結果がこちら

1回目

2回目

割と反省しListening、Writing、Readingの強化に勤しんだ今回の結果がこちら

3回目

Reading君、、、なんで?(殺意)

正直今回のRは本当に分からんかったです。あと前半の分からない問題に時間を使いすぎて2問目の時間がギリギリだったのも反省。

でも勉強したL、Wは上がってるやん!!

逆に何もしなかったSがちゃんと変わってないのは壁を感じます。

 

ということでMyBest Scores(各セクションの過去最高値)はめでたく更新されました。

Readingは事故だと捨て置けば()全体的な底上げは出来てるので良かったです。でも目標の79〜84点には届いていません。ということで4回目受験に続きます。。

 

Additional Score Detailsなるもの

今回のスコアページを見ると見慣れないAdditional Score Detailsなるものが追加されていることに気が付きました。前回スコアでは表示されないので最近追加されたようです。

例えばWriting -> Academic Discussion Responseと進むと各項目の評価が確認出来るようになっています。逆に今まで無かったのは何でなんですかね

自分の場合はUsageとOrganization&DevelopmentがDevelopingでした。Integrated WriringよりAcademic Discussion(AD)の方が出来てるつもりでしたがDeveloping判定が多いのはADの方みたいです。こういうのは言われないと分からないですね。

反省会

最近やっていたことの羅列

  • 単語
    • 相変わらず無限iKnow編に勤しむ。朝起きたらまず50問復習を日課にしました。
  • Reading対策本
    • 前回買ったもの。不定期ですが時間のある時に進めてます。
  • シャドーイング
    • ↑の本に音声がついてるので理解が浅いものを選んでやってます。1つに2週間位掛けてる気がする。もう少し幅広く聞いた方が良いのかもとか思い始めている。
  • WritingのAdademic Discussion対策
    • TOEFLみたいな名前の課金コンテンツを受講してみました。録画配信方式で数回の添削がついているタイプです。点数が上がったのは素直にこれのおかげかもしれない。受験テクニック的な内容が偶にあるのは好き嫌いがあるかも。自分はフリースタイルで勝ちたいみたいな願望があるので素直に聞けない部分も有りました。(そんな事言ってる場合じゃないけど!)

円安問題(愚痴)

受験料一回$245、昨今の1ドル150円換算だと何と36,750円となっております。

1回でスシロー15回くらい行けるんですけど!!

 

【記事紹介】エツィオ・アウディトーレの生涯

※好きで定期的に見返すページのメモを兼ねて紹介するシリーズです。

 

早速ゲームをやらない人には誰やねんそれというタイトルですが。

2010年PS3で発売のゲーム「アサシン クリード II」の登場人物エツィオ・アウディトーレ・ダ・フィレンツェの生涯をシリーズを通して年代と共にまとめた記事を紹介します。

↓ ↓ ↓

https://web.archive.org/web/20230607093558/http://www.libertaidea.info/2012/03/29/ezios-life/

 

残念ながら本家のサイトが消えていますが幸運にもWayback Machineに遺されていました。(結構探した)

物語の流れを淡々とまとめつつも地の文的に周辺の情報が補足されています。

一連の文章が好きで、特に、

「眠れ、安らかに。恋人よ…」彼は優しく愛した人を抱きしめた。

の下りを読みたいがために定期的に訪れています。「眠れ、安らかに」というのは主人公のアサシン・エツィオが◯した相手へ最後に残す決め台詞です。

あと「妻ソフィアに宛てた手紙」でのこの下りも好きです。

若い頃の私には、自由があった。だが気づかなかった。
時間もあったが、無駄にしてしまった。
愛されてもいたが、無頓着だった。

自分はこのサイトで見るまでこの文章の存在を知らなかったのですが、2でエツィオがアサシンになる前、普通の若者の姿を覚えている人はジーンとなってしまうんではなかろうか。

 

正直プレイ時(高校生)は暴れ回る事に夢中でストーリーよく分かって無かったのですがこんなにドラマチックだったとわ…

久しぶりに読んだらまたやりたくなってきましたぞ。でもミラージュもやりたい><

METISで重み付き領域分割する

METISで領域分割する の続きです。

概要

  • METISで空間分割する際に重み付けを行います
  • 重み付けを行うことで分割をある程度制御出来ます
  • 細かいことを気にしなければ手元では使えてるよというサンプルです
  • 詳細な指定は公式マニュアルを見ることをおすすめします

 

例1:体積で重み付けする

仮に「計算量がセルの体積に比例する」ような計算手法があったとします。この場合、セル数を基準に分割するだけでは各rankの計算量が均等になるとは限らないので並列処理してもいずれかのrankが律速になります。このような対象では体積に応じた重みをnodeに指定することで適切に分割出来る可能性があります。

例として、適当な非構造格子を考えます。例によってこちらで作成した格子です。


前回と同じくgpmetisに渡すデータを作成します。ほぼ同じですが、重みの情報を追加しています。

graph_volume_weighted.dat

   912        1325      010               ←総node数、総edge数、重み付けの種類
     23            53        97       100  ←node 1の重みは23。node 53、97、100に隣接する
     31            25        69               ←node 2の重みは31。node 25、69に隣接する

     ...

パラメータの意味:

  • 010:3つのパラメータのON/OFFを0/1で示しています。先頭からvertex sizes、vertex weights、edge weightsです。ここではnodeに重みを設定したいので2つ目のvertex weightsを1にします。
  • nodeの重み:整数で指定します。今回は体積Vを使用したいので適当に V[m3]×10^9 として整数にキャストした値を使用しました。これは指定した重みがV[mm3]オーダーでの指標となることを期待しています。

参考:METIS 5.1.x Manual

 

作成したデータをgpmetisに渡し、5分割してもらいます。

gpmetis  graph_volume_weighted.dat  5

 

返ってくるデータの書式は重みの有無に関わらず同じです。rankの割り当てが記述されているので最初の非構造格子に適用します。

graph_volume_weighted.part.5

4  ← cell 1はrank 4
1  ← cell 2はrank 1
3  ← cell 3はrank 3

...

 

これを元にrank分けすると以下のようになります。右は参考までに重み無しでの結果です。

左:重み指定有り、右:重み指定無し(前回と同じ)

これだけだと何が変わったのかよく分かりません。

 

どの程度均等に分割されたかセル数と体積の観点から確認してみます。

  Rank 0 1 2 3 4
重み有り Vol[%] 20.13 20.05 19.49 20.22 20.12
Cell[%] 22.59 23.36 16.34 16.67 21.05
重み無し Vol[%] 16.67  17.79  21.13  21.21  23.20 
Cell[%] 19.52 20.39 20.07 19.74 20.29

体積に応じた重みを指定することで体積がほぼ均等に分割されていることが確認出来ました。反面セル数はバラつきが大きくなっています。

 

例2:複数のセルを塊として扱いながら分割する

次のような問題設定を考えます:

  • 複数のセルを塊(ブロック)として処理する計算手法を並列化したい
  • ブロックに属さない孤立したセルがある

具体的には以下のような問題です。白いセルはどのブロックにも属さない孤立したセルであることを表しています。

計算量が同程度になるようにこれらを2分割したい場合、次のような分け方が考えられます。

このような問題設定にも重み付けで対応することが出来ます。

 

実際にやってみます。下の図では非構造格子にブロックが定義され色分けされています。ここでも白いセルはどのブロックにも属さず孤立していることを表します。

 

この情報をMETISに渡すためには、各ブロックにそれが包含するセル数に応じた重みを与えれば良さそうです(計算量がセル数に依存する場合)。さらに各ブロックをnode 1, 2,...と数え、最後に孤立した各セルにもnode番号を割り振ります。

Block 1 ←node 1

Block 2 ←node 2

...

Block n ←node n

Isolated cell 1 ←node n+1

 ...

Isolated cell m ←node n+m

 

gpmetisに渡すファイルは次のようになります。

graph_block_weighted.dat

     38            52      010    ←総node数、総edge数、重み付けの種類
     38              2                ←node 1の重みは38(セル)。node 2(=block 2)に隣接する

     ...

     38            23        28    ←node nの重みは38(セル)。node 23、28に隣接する

       1            15        14        27    ←node n+1の重みは1(セル)。node 15、14、27に隣接する

     ...

       1            21    ←node n+mの重みは1(セル)。node 21に隣接する

 

ここでは4分割してもらいます。

gpmetis  graph_block_weighted.dat  4

 

返ってきた結果でrank分けしてみます。

 

Rank 0 1 2 3
Cell[%] 25.00  25.00  25.00  25.00 

 

綺麗に4等分してくれました!