dynabook T451/35DWのHDDをSSDに換装してメモリ4GBを8GBに増量しました

先日、dynabook T451/35DWを譲り受ける機会があり、HDDをSSDに換装、及びメモリを4GBから8GBに増量しましたのでその際の手順をメモ。

dynabook T451/35DWの仕様はTOSHIBA dynabook.comのとおり。2011年秋冬モデルとあります。インテル® Core™ i3-2330M プロセッサーを使った、当時の普及価格帯のラップトップPCです。

使用したパーツは次のとおり。
SSD: 以前Mac mini Early 2009 のHDDをSSDに換装＆メモリを8GBに増設にてMac mini 2009 EarlyのHDDを換装したSamsung SSD 840を再利用
メモリ: サムスン純正 PC3-10600(DDR3-1333) SO-DIMM 4GB × 2枚

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macOS & Dockerで動作するリアルタイム画像認識デモ環境を作ってみた（１）

夏休みの宿題（？）として、リアルタイム画像認識を行うでも環境をDocker使って、しかもこれらをmacOS上で動かす、ということを試してみましたのでその過程をメモ。画像認識ツールとしてYOLO v3を使用します。Webカメラ（webcam）で撮影した動画をリアルタイムに画像認識して結果を表示するという、まあ、よくあるデモを実現します。
今回はYOLO v3のPyTorch実装のデモを実行してみます。

MacでDockerを使うのは、Macと画像認識環境を分離したいという動機から。しかし、Docker for MacではUSB機器を扱えないために、Dockerのドライバを別に用意する必要があります。そこでVirtualBox上で動作し、かつUSB機器を認識できるDockerマシンを起動するためのboot2docker.isoを用意します。さらにYOLO v3を動作させるためのDocker containerを用意します。

実行環境は以下のとおり。
マシン：Mac mini (2018) Intel Core i7 （物理コア数6＋メモリ16GB）
OS：macOS Catalina
仮想化製品：VirtualBox 6.1.12

この環境構築には大まかに２段階の手順を踏みます。

１段階目はUSB webcamを使うことができるboot2dockerイメージの構築です。これは次のサイトに基づいています。
Connect the webcam to Docker on Mac or Windows by Jongmin Park: Medium

２段階目はYOLO v3のDockerイメージ作成です。Webに複数掲載されている構成を採用し、主に次のサイトを参照しました。
CPU環境でYOLOv3をpythonで動かしてリアルタイム画像認識してみた: Qiita
他にも多くのサイトを参考にしていますがすべて掲載しきれないので割愛。皆様、ありがとうございます。

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自分のブログをベクトルにして分布をみた（４）

これまで以下の通りブログ記事をベクトル化して分布を見るという試みをしてみました。
自分のブログをベクトルにして分布をみた（１）Wikipedia分散表現（１）
自分のブログをベクトルにして分布をみた（２）Wikipedia分散表現（２）
自分のブログをベクトルにして分布をみた（３）TF-IDF+LSI
今回はLDAを使ってみます。

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自分のブログをベクトルにして分布をみた（３）

前回、前々回と、ブログをベクトル表現して分布をみるという試みをしてみました。
自分のブログをベクトルにして分布をみた（１）
自分のブログをベクトルにして分布をみた（２）
今回は、TFIDFを用いたベクトル表現を使ってみます。

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自分のブログをベクトルにして分布をみた（２）

自分のブログをベクトルにして分布をみた（１）でブログを記事ごとにベクトル表現にしてその分布をみました。
今回は試しにその記事を端的に表す（かもしれない）単語を求めてみましょう。

前回の記事を再利用し、記事のTFIDF値が高い単語の平均ベクトルに近い値の単語を各記事につき10単語ずつ示すコードを次に示します。

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自分のブログをベクトルにして分布をみた（１）

前回、Dockerを使ったJupyter Labの環境を用意するで分析環境を用意しましたので、今回は実際に分析をしてみます。
素材に当ブログの記事を使います。著作権の問題がないですしね（笑）。

実行環境はmacOS Catalina + Docker for Macですが、WSLでJupyter Labを使う&ショートカット・アイコンから実行するでも同じようにいけるのではないかと思います。

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Dockerを使ったJupyter Labの環境を用意する

記事分析のため、この度機械学習の環境を用意してみました。
開発環境としてJupyter Labを使うこととし、sklearn, gensim, wordcloud等を使ってみます。
Jupyter Labを導入し、nodejs及びextensionをインストールして有効にします。

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ScrapBook及びSave Page WEで保存したWebページをApache Solrで検索できるようにしてみた（その２）

Apache SolrにWebページのテキストデータを登録するところまでを
ScrapBook及びSave Page WEで保存したWebページをApache Solrで検索できるようにしてみた（その１）
に書きました。今回は、WebブラウザをクライアントにしてApache Solrからテキスト検索する簡単なサンプルコードを書いてみます。

Apache Solrが起動しているとき、標準的には、http://localhost:8983/solr/scrapbook/select?q=pythonのような形でテキスト検索を実行できます。するとJSON形式のレスポンスが返ってきます。これを一歩進めてWebブラウザをクライアントにした簡単なテキスト検索システムを作ります。

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ScrapBook及びSave Page WEで保存したWebページをApache Solrで検索できるようにしてみた（その１）

以前、ローカルに保存したWebページのインデックス作成について書きました。

ScrapBookのリンク静的HTMLファイル作成スクリプト
Save Page WE及びScrapBookのインデックスリンク静的HTMLファイル作成スクリプト

ファイル数が増えてきたこともあり、今回はこれまで蓄積してきたWebページをApache Solrを使ってテキスト検索できるようにしてみましたので、その手順をメモ。
今回はその事前準備として、macOS Catalina起動時にApache 2及びApache Solrが自動起動するように設定します。さらに、蓄積されたWebページをインデキシングするまでを扱います。

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WSLでJupyter Labを使う&ショートカット・アイコンから実行する

以前、アイコンをクリックすることでWSLのJupyter Notebookを使う際のメモ、WSLでJupyter notebookを使う＆ショートカット・アイコンから実行するを書きました。
最近はJupyter Notebookの進化系、Jupyter Labがあり、この度試してみましたのでメモ。拡張機能も試してますよ。

今回の記事は、これらのサイトを参考にしております。ありがとうございます。
WSL環境にJupyterLabを構築してみる：Qiita
図解！Jupyter Labを徹底解説！(インストール・使い方・拡張機能)：AI-interのPython3入門
JupyterLabのおすすめ拡張機能8選：Qiita

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