04122011 HTML5
HTML5のCanvasでなんかしようと思うと、ドット絵の基礎くらいわかったいたほうがよかろうと。faviconとかもうまく作れたほうがいいからねと。
前半の基礎概念編が役に立った
- ジャギ消しのコツ
- 光と影の使い方
- パレットをうまく使う
04122011 HTML5
HTML5のCanvasでなんかしようと思うと、ドット絵の基礎くらいわかったいたほうがよかろうと。faviconとかもうまく作れたほうがいいからねと。
前半の基礎概念編が役に立った
04122011 Python
03122011 life
家を立てるのはすぐだけど、デコレーションは疲れる。
娘はyoutubeで何度も見たのでイメトレは完璧だと豪語していた。最近の子供はITネイティブだなと思った。 そもそも教育の機会は義務教育である必要があるのか?と、最近強く思う。
中身の確認

チョコを糊がわりにして組み立てていく

あとは屋根を残すのみ

完成

デコレーションに時間がかかる

このキットはよくできているなぁと感心した。
03122011 drum'n'bass
感慨深い。
ちなみに僕はブログのタイトルからわかるようにダークコアを好みますので、初期のリキッドファンクなんかは苦手なんですが、最近のHospitalは好きですね。
粒ぞろいのが54曲も入っているのでおススメです。
Rolling In The Deep(Adele)のNu ToneリミックスはAdeleのネットリした声の質にダビーなベースラインがウネッと絡まっていて気持ちがいい。
他には
03122011 life
家計分析と企業分析(投資のために)がわかりやすく書かれている。
特に家計分析のパートが参考になった。
マイホームの購入というのは、資産の流動性を犠牲にすることで広めの家を手に入れられるということであり、賃貸というのは、実際の住宅価値にプラスして、いつでも解約できるオプションのプレミアムを支払っている状態ということができるでしょう
この文脈的な解釈をするならばマンションというのは賃貸とマイホームの間の物件ということになるんだろうが、実際に購入して住んでみると、(当初思っていたよりも)リスキーだなと思っている。
1に関しては、理事会に入ると、どのくらいの部屋がマンション管理費を滞納しているのか?それは継続的に行われているのか、それともたまたま引き落とせなかっただけなのか分かります。個人情報に準ずるらしいので理事総会では単に未収金がいくらかという決算情報しか出てこない。
2の修繕積立金は結構重いし負担の先送り的な対応をしているマンションがあるかもしれません。これは突然上がったりするので、中古マンションを購入する場合はきりのいい数字の築年数は注意したほうがいいかも。というのは、積立金の引き上げは総会で決まるので、結局新築で購入したヒトのきりのいい年数で決まることが多いからね(すくなくともうちのマンションはそうだった)。
3,4は1,2を考慮すると悪い方にまわっているのか順調なのかわかるので、売り時のタイミングは常に計算しておくと良いかな。
すべての自家用車は負債である
これは非常に同意できて、維持費を考えたら月にタクシー代4万円分以上になるんだから車を手放したいと思っている。
まぁ、僕は運転好きじゃないというのもあるが、車なんてそれが好きな人が乗ればいいんだよという派。公共交通網の最悪な土地に住んだことに関しては失敗だと思っている。そろそろ引っ越したい。
buildoutを使えるようになりたいとflask-gae-templateをpython2.7に対応させてみている。
これで、まぁ動くことは動くんだけど色々とwarningが出る。
特に
WARNING 2011-12-02 11:23:39,704 py_zipimport.py:139] Can't open zipfile /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/ lib/python2.7/site-packages/setuptools-0.6c11-py2.7.egg-info: IOError: [Errno 13] file not accessible: '/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/ lib/python2.7/site-packages/setuptools-0.6c11-py2.7.egg-info'
は、なんで出るんだろうか?
02122011 Python
10.5だと動かなかったので。
PyPyのサイトからpypy-1.7をダウンロードしてきて解凍して動かしたらさくっと動いた。楽しい。
GDD2011の時に書いたスライドパズルソルバーのコードがどんだけ速くなるのか知りたいのであとでベンチマーク取っておく。
ついでにPython3に対応して欲しいので、寄付もした。paypalもgoogle checkoutもそうだけど少額決済の仕組みは便利だなぁと。
01122011 chemoinformatics bioinformatics
mol形式(sdf形式)のデータだと化合物の区切りが$$$$なので、化合物を追加したい場合は何も考えずにファイルに追記するだけでいいのでよいですね。
PDB形式のデータにsdf形式の化合物情報をマージしたいんだけど、いい方法ないかなぁと調べてみたところmol2でOKだった。
両方mol2形式にして
cat compounds.mol2 >> protein_data.mol2
ってやればマージできる。
どういう用途を想定しているかっていうと
ある適当な部分構造(substructure)を持っている化合物の複合体結晶構造に、同じsubstructureをもつ別の化合物のコンフォマーを発生しつつ複合体のsubstructureの座標でalignする
つまり
みたいなことをやりたかったわけです。こういうのはファイルが2つに分かれてるとユーザーのヒトとか使いにくいしどういう計算したのかわからなくなっちゃうからね。
Bioinformatics Programming Using Pythonapp.yamlでpython27を指定して、WSGIハンドラを直接呼び出すようにする。
公式のドキュメントも読んでおくとよい
30112011 q-chem
EC2でFMO計算できたら、超速で楽しいんだろうなと、ずっと思っていたが、この前の勉強会でイメージが湧いたのでAmazon EC2の価格表見ていたら超やばい。
The Fragment Molecular Orbital Method: Practical Applications to Large Molecular Systems物理的なハードウェアがなくても、安く早く計算できそうですよ。ハイメモリ クアドラプル エクストララージ インスタンスを4つくらい使えば大抵のタンパク質は数時間で計算終わりそうな気がするなぁ。
というわけでFMO計算とSBDDとEC2というノウハウを組み合わせればニッチな受託モデルができそうな気が。
でも、量子化学計算を活用したStructure Based Drug Designってニーズあんのかなぁ?ウェットのケミストの理解を得られない気もするが。