えくすぽーと備忘録

ただの備忘録です。過度な期待はしないでください。

ChatGPTを使ってアメリカ経済が大暴落する可能性についてレポートを作成してみた

ChatGPT に現在の経済動向について調べてもらって、その結果をレポートという形でまとめてもらいました。

投資を始めるなら大暴落した後のほうがいいよね!ってことで、大暴落の可能性についてというテーマで調べてみてもらいました。私個人としては、来年の初めくらいまではアメリカ経済は持ちこたえるんじゃないかなと思っていますが、実際のところどうなるんでしょうねぇ。(消費者信用残高は、-156.28億USDとなっていて過去最低だったり、非農業部門雇用者数が多くなっているのにも関わらず平均時給は伸びていなかったり、不安な点はいろいろありますけども)

以下は、 ChatGPT が生成した記事です。なんかそれっぽくないですか?う~ん、結構リスク高めと評価してますね。今は円安が続いていますが、強いアメリカ経済が終わって円高に向かってほしいものです。(希望)


米国経済の大暴落の可能性を検討するため、過去の市場動向と現在の市場状況を比較し、各リスク要因にスコアを割り当て、全体的なリスクスコアを計算しました。以下は、リスクスコアの計算と大暴落の可能性の再評価に基づくレポートの要約です。


米国経済の大暴落の可能性の再評価

1. 米国不動産市場:

  • 過去の市場: 2008年の金融危機では、不動産市場の崩壊が経済の大暴落を引き起こしました。
  • 現在の市場: 利息率の上昇と消費者信用残高の減少が不動産市場に悪影響を与えています。
  • リスクスコア: 8/10

2. 供給チェーンの問題:

  • 過去の市場: 過去の市場動向と比較して、現在の供給チェーンの問題は新しいものであり、これが経済にどのような影響を与えるかは未だ明確ではありません。
  • 現在の市場: 半導体不足や他の物資の不足が生産と配送に影響を与えています。
  • リスクスコア: 8/10

3. グローバルな経済状況:

  • 過去の市場: 過去の経済危機はしばしばグローバルな影響を持っていました。
  • 現在の市場: 世界経済の減速と中国の経済的ストレスが米国経済に影響を与える可能性があります。
  • リスクスコア: 7/10

4. 中国の経済動向:

  • 過去の市場: 中国の経済は、過去数十年間で急速に成長し、グローバルな経済の重要なプレイヤーになっています。
  • 現在の市場: 中国の経済減速と不動産市場の問題が、世界経済に影響を与える可能性があります。
  • リスクスコア: 7/10

5. 他のグローバルな経済動向:

  • 過去の市場: 過去の市場動向は、技術革新や環境変化が経済に影響を与える可能性を示しています。
  • 現在の市場: 環境変化、技術革新、金融市場の規制が経済に影響を与える可能性があります。
  • リスクスコア: 6/10

総評:

過去の市場動向と現在の市場状況を比較すると、米国経済の大暴落のリスクは高まっている可能性があります。特に、不動産市場と供給チェーンの問題は、経済のリスクを高める主要な要因となっています。しかし、これらのリスクは、連邦準備制度理事会Fed)の政策、政府の介入、およびグローバルな経済協力によって緩和される可能性があります。米国経済の大暴落のリスクを完全に理解するには、これらの要因がどのように相互に影響し合っているかをさらに分析することが重要です。


このレポートは、過去の市場動向と現在の市場状況を比較し、米国経済の大暴落の可能性を再評価する基盤を提供しています。さらなる分析とモニタリングが、今後の経済動向とリスク評価にとって重要です。

by ChatGPT

パスワードのわからないラズパイをハックしよう! ~ラズパイで運用しているUbuntu20.04のパスワードを忘れたとき~

この記事は、ラズパイで運用しているUbuntu20.04のパスワードを忘れてしまった時のための備忘録です。

やったこと

  • Win32 Disk Imager を使ってラズパイのデータをバックアップ
    • Error 5 のときは、開きっぱなしのファイルがないか確認して閉じよう
    • Error 32 のときは、一度SDカードを取り外して再接続しよう
  • kpartx と mount を使ってラズパイのイメージをマウント
    • (メモ) file コマンドでバックアップされたファイルを見ると圧縮されていなかったので、zcatコマンドは不要だった
  • /etc/shadow のパスワードを書き換えて、SDカードに書き込み
    • /etc/shadow の中身についての解説はぐぐってくだせえ
    • ユーザー・パスワードが一致している必要があるので、 Ubuntu の autoinstallディスク作成のクイックスタートを参考にした
    • SDカード内は2つのパーティションがあるので、diskpartなどを使って一度フォーマットしてからWin32 Disk Imager を使ってリストアしよう

試してダメだったこと

  • rw init=/bin/sh を cmdline.txt に追記して起動
    • splashがないというエラーメッセージが表示されてしまう

参考文献

oplern.hatenablog.com

blog.smallserver.jp

ubuntu.com

最後に

わかりづらいと思うので時間があるときに整理したい

ブレードランナー2049を観てみた

アマゾンプライムブレードランナー 2049が見れるようになっていました。 タイトルだけは聞いたことがあったので観てみました。

ブレードランナー2049は、1982年に公開された映画の続編にあたる作品とのことでしたが、1982年に公開された映画のほうのブレードランナーは観たことがないです。

私は記憶力が悪いほうなので覚えている範囲で感想を書こうと思います。

SF作品ということで、AI技術やロボット技術が進化した世界を扱った作品で私の好きなジャンルでした。 主人公は、ヒューマノイドの初期型(レプリカント)を取り締まる新型ヒューマノイド(ブレードランナー)として登場し、レプリカントに対して情は少なく、殺してしまうほどの悪役でした。 しかし、ある事件をきっかけに自分の正体に疑念を抱き、それを捜査する過程で、人間的な情を持ち始め、ヒューマノイドの未来について考え始めるといったストーリーでした。

似たようなストーリーをどこかで見たことがあるような気がしたのですが、 Detroit: Become Human でしょうか。

もし、ヒューマノイドが知性を持ち、世の中で活躍するような世の中になったとき、われわれ人間はヒューマノイドに対してどのような感情を持つのだろうか。 こんなことを考えさせられる作品でした。


感想文を書くのは苦手です。 長い文章を書ける人は一体どういった脳みそをもってるんでしょうか。。。

Wikipedia のダンプデータから知識のグラフ構造を取得したい

前置き

前置き長いので、読み飛ばしてもらって構いません。

何かの知識を得たいと思った時、その知識には前提がある。
その前提が何かを知るには、本を読んだり人に聞いたりする。
個人で勉強するときには、前提がわからないとその壁にぶつかってしまう。
僕は、その壁を取っ払うために何かいい手立てはないかと日々考えている。

完全な独学環境の整備

それが僕の一つの夢だ。
小恥ずかしいことを書いたが、いたって真剣だ。

私が知っている限りの研究としての取り組みでは妻鳥貴彦先生や、三好康夫先生のシラバスの可視化プロジェクトや学際マップという取り組みがあるというのを以前調べた。

Learning Path Finder の使い方 - Tokushima Univ.

あと海外の誰かが作成したこの Web 関係に関するスキルマップもとても面白い。

Dungeons & Developers

また、様々な方々が学問マップという形で一学問のマップを考えて作ってくれている例もある。
以下は、物理学などを教える YouTuber ヨビノリさんの動画でとても参考になる。

www.youtube.com

どの取り組みもそれぞれの知識をグラフ構造に落とし込むことによって知識と知識の連関を理解し、次の知識習得に結び付けようとしている。
これらの素晴らしい取り組みは、最近だとコグニカルというサービスに受け継がれているように見える。

cognicull.com

自分も似たようなサービスを空想していただけに先を越された感と応援したい気持ちでいっぱいになった。


今回はそんな夢を実現するためのデータセットづくりとして、一つやってみたことがあったので記事にしてみた。

Wikipedia のダンプデータから、知識のグラフ構造を作成してみることをやってみたやりたかった。
という失敗談に近いかもしれない。 (正確には、今もデータを入れ続けているが、無限に終わらなさそう)

概要

概要としては、 Wikipedia のダンプデータから、リンクされた記事を取ってきて neo4j にデータを突っ込んでみるというだけである。
結果として、それらの知識同士のつながりあい度合いを可視化できると面白そうと思ってやってみた。

実施手順

実施した内容は簡単でこれだけである。

1. Wikipedia のダンプデータを取得し、 WikiExtractor を使用してリンクが取得できるように展開
2. 展開したデータから Wikipedia 内のリンクだけを取得し、それらのリンクを neo4j に投入

しかし、記事の数が膨大すぎて neo4j にすべてのデータを投入するには莫大な時間がかかりそうということがわかった。
以下は、ラズパイ上で実行中のログである。ちょっとずつ想定完了時間が伸びてきていて一年で完了するのかもわからない状態だ。

f:id:cive:20210815182605p:plain
図. 投入ログ

結果

簡単な結果だけだが、以下のようにそれぞれの記事同士のつながりを見てみる。
まず、私が、気になったのは数学や物理の知識がどのようにつながるかである。
当初の私の予想としては、数学の簡単な知識から難しい知識に至るまでのマップが形成されると予想していた。
だが、予想を裏切られた。

f:id:cive:20210815185741p:plain
図. 数学から伸びる知識

なぜか、日付や数学にまつわる人物の情報ばかりが出てきてしまった。
悔しいので、微分幾何学で検索してみた。

f:id:cive:20210815190037p:plain
図. 微分幾何学から伸びる知識

やはり、先ほどと同様の結果に近い。
なぜ、予想に反しているかといえば、図からもわかるようにまだ投入できていない記事の数が多いからだろうと思われる。

結果を受けて

現在検討中なのは、 neo4j に投入するデータを絞ることで、方法としては何となく思いついているのでちょっとやってみようと思っている。

To be continued?

私にとっての docker-compose と k8s

すごい前の書きかけに下記が残ってたので、供養

概要

複数の OSS をそれぞれコンテナとして立てて、それらの api を使用するようなサーバーを構築したいという状況が最近多かった。
そのようなときに、 docker-compose と k8s を使ってみて、どういうところがうれしかったか? という点についてまとめてみた。
あらかじめ断っておくが、私はどちらについてもヘビーユーザーではないので、間違った意見の可能性もある。
そのあたりは、指摘していただけると、とても助かります。

docker-compose

docker-compose は、コンテナをまとめて記載するとき、とても素直な書き方ができる。
なので、学習コストが極めて低い。と思う。

それに、 yaml ファイルにビルド設定を書くこともできるので、開発中に、コンテナの詳細な外部設定に目を向ける必要がないため、目的に集中することができた。
小さなものを作りたいときには、使用するコンテナを yaml につっこんでおけばよいので、脳死の状態でも書ける。

ただ、長期間、動かしたいなどの用途だと、コンテナがよからぬ原因で死んでしまった場合などを考慮し始めると、つらいかもしれない。
運用には適していないのかもしれない。

k8s

k8s の学習コストが高そうな話を聞いていたが、、、
k8s 自体は、 docker-compose のコンテナの設定とか、環境変数の設定、マウントする volume とかを別々のファイルに分けて、詳細に設定できるようにしただけで、そこまで難しくはなかった。
( 手元で適当に走らせる分には )

k8syaml ファイルの書き方については、以下の postgresql サーバーを立てるページがとても参考になった。

severalnines.com

上記のページの yaml を写経しつつ、調べつつしていると、以下のことについての理解がすすんだ。
1. configMap とかいう、 docker なら .env に設定するようなことを設定できることとか
2. PersistentVolume という、 docker の volume に相当するような概念とか

ESP32 を VSCode で使うときにはまった

概要

  • 基本的には、先駆者の方々の方法でいける
  • 設定をミスると何が起きるのか
    • そしてその解決方法

まず

  • Arduino を弄るのに VSCode が使えるようになっている
    • Intelli sense がきくらしく、とてもよさげ
    • 今のところ、 Arduino IDE を別途インストールする必要があるらしい。
      • (Store版じゃないやつでなくてはいけない)

ESP32 も対応しているのか?

  • 対応している。
    • 今までと同様に Arduino IDE で環境設定からjson ファイルを設定するらしい

relativelayout.hatenablog.com

今回、はまってしまったところ

  • VSCode 側で ESP32 Dev Module を設定した後に ESP32 を接続したら、異なるモジュールのパッケージが自動でダウンロードされて以下のエラーが出ていた
    • ヌルポ?
    • いろいろと検索してみるとパッケージの読み込みに失敗していそうだということが判明
java.lang.NullPointerException
    at processing.app.BaseNoGui.onBoardOrPortChange(BaseNoGui.java:679)
    at processing.app.Base.onBoardOrPortChange(Base.java:1313)
    at processing.app.Base.<init>(Base.java:276)
    at processing.app.Base.main(Base.java:145)
[Error] Exit with code=255

無事解決

github.com

  • 上記のリンクに解決方法がほとんど書いてあるんだけれど、 C:\Users\your_computer_name\AppData\Local\Arduino15 配下の package_index.jsonpackage_index.json.tmp の削除 (私は、それ以外の .json, .json.tmp も削除した) を行い、再度アップロードしたら解決した

最後に

  • Intelli sense めっちゃええやん!

さくらVPSに登録したドメインが解決できない

久しぶりにさくら VPS に登録したドメインが登録できていなくてつらいので記事を書いています。

調べてみると、ドメイン名解決の設定は、お名前ドットコムだけからでもできそうなことがわかったので、とりあえずお名前ドットコムだけで設定してみる

名前解決の登録は少し時間がかかるだろうからちょっと待つことにしますた... 明日また見てみよう

ドメイン名の設定にかかる時間は TTL で決まるみたいですが、 基本的には 86400秒=1日が設定されているみたいです 明日の深夜まで待たなきゃいけないのか....


  • 後日譚

以下のサイトを見て、気づいた。お名前ドットコムから届いてたメールに気づいた。

いや、ね、言い訳させてもらいますと、お名前ドットコムから届くメールってほとんどしょうもない広告メールなわけでこんな重要なメールが届くとは夢にも思わなかったです。

皆さんもお名前ドットコムの広告メールは止めた方がいいと思います!以上

teratail.com