「技術」カテゴリーアーカイブ

[動画] 年式が17年違う2台のカローラをぶつけてみた、という動画

ニュージーランド自動車協会(AA New Zealand)が公開した衝突実験の動画です。

1998年製のトヨタカローラと、2015年製のトヨタカローラ、同じブランドで17年の違いがある二台を、実験室でぶつけてみた結果を見せてくれます。2015年版はフロントとサイドにエアバックがついてます。

衝突は道で対向車線にはみ出したという想定の、オフセット前面衝突試験。その速度は64km/h

新しい方は、室内部分が潰れておらず、ドアも開けることができています。エアバッグが一番効いてるようですが、ダミー人形の映像を比べても、古いモデルの方では足の部分がまずい感じに見えます。

最近は10年以上の中古車でも調子よく走れたりするので、レンタカーを借りる時なども以前ほどは車の新しさにこだわらなくなっていたのですが、万一の事故の時のことを考えると新しい車の安全性の進化というのも無視できないようですね。

ニュージーランドでは自動車の平均的な古さは14年だそうで、古い車を大事に乗る人が多いんですね。「安全性は贅沢ではありません」という締めの言葉が印象的です。

via Geekologie

ブログでチャット風の会話を表示するCSS

先日の記事「電話番号間違ってますよ」がどうしても信じてもらえない! 内で、チャットのやりとりを表現したかったので、フキダシ会話っぽく見える CSS を書きました。

WordPress の場合は、[外観]-[カスタマイズ]-[追加CSS]に貼りつけてください。特定のポストでだけ使いたい場合は .post-9067 とかを全部の前につけます。

アイコンの画像はこのCSSの中に URL を書き込んであります。別のアイコンにしたければそこを変えてください。


.akky_conv {
padding-top: 1em;
}
.akky_conv li {
display: flex;
flex-direction: row;
max-width: 95%;
}
.akky_conv li div {
width: 32px;
height: 32px;
box-shadow: 2px 2px 0px #aaa;
flex-shrink: 0;
flex-grow: 0;
z-index: 1;
}
.akky_conv li:not(.me) div {
background:url('/akky/wp-content/uploads/2017/04/user-alt-1_0.png') center no-repeat;
background-color: #fcf;
}
.akky_conv li.me {
justify-content: flex-end;
}
.akky_conv li.me div {
background:url('/akky/wp-content/uploads/2017/04/user-alt-2.png') center no-repeat;
background-color: #cff;
order: 2;

position: relative;
bottom: -3em;
}
.akky_conv li p {
background-color: #ddd;
margin: 1em;
padding: 1em;
position: relative;
text-align: center;
}
.akky_conv li.me p{
order: 1;
}
/* 吹き出し */
.akky_conv li p:before {
content: "";
display: block;
width: 0;
height: 0;
position: absolute;
}
.akky_conv li:not(.me) p:before {
border-right: 12px solid #ddd;
border-bottom: 12px solid transparent;
top: 0px;
left: -12px;
}
.akky_conv li.me p:before {
border-left: 12px solid #ddd;
border-top: 12px solid transparent;
bottom: 0px;
right: -12px;
}

会話の方はこんなかんじ。右の発言の人には、li 要素に me クラスをつけます。


<ul class="akky_conv">
<li>
<div></div>
<p>左の人の発言</p>
</li>
<li class="me">
<div></div>
<p>右の人の発言と思いねえ</p>
</li>
</ul>

その結果

  • 左の人の発言

  • 右の人の発言と思いねえ

RegexOne – 正規表現を段階的に学べるインタラクティブ・チュートリアル

RegexOneは、クイズ形式で合致する正規表現を見つけると次に進める、という形のオンラインのチュートリアルサイトです。

regexone-problem

いくつかのマッチさせるべき(MATCH)、あるいはマッチさせるべきでない(SKIP)テキストと、抜き出さないといけないテキストが提示され、それを満たすような正規表現をフィールドに書いていくと、その場でマッチした箇所が変化していきます。

regexone-finish

少しずつ違う正規表現を覚えられるように出題されていくレッスンと、それを終えた人のためのさらなる練習問題があります。

regexone-problem-1

その場の問題をしのぐために検索した正規表現を使ってそのまま、という仕事のやり方だといつか痛い目に遭うので、段階的に正規表現の基礎を身に着けたい人にはいいかもしれません。

via Hacker News

composerize – dockerコマンドラインをdocker-composeの書式に変換してくれるツール

Composerizeは、コマンドラインオプションを持ったDockerコマンドを、Docker Composeの定義ファイルの形式へ変換してくれる、というサービスです。

composerize-screenshot

Dockerコマンドのオプションを列挙してるのが docker-compose.yml なので、コマンドラインパラメーターとymlに掛かれてるものは機能的には一対一に対応してはいるんです。しかし、名前が微妙に違っているパラメーターがあって、コマンドラインで動作確認したものをComposeに移行しようとした際にエラーが出てしまい、両方のマニュアルを開きながら調べて修正、など僕も苦労してました。

Githubで公開されているソースの(コンバート部分を見れば、パラメーターの名前が微妙に違うものが多いのに気づきます)

デバッグ時には反対向きの変換ツールもあるといいかも。

via reddit

CG無しでの「バーガー落ち」の撮影が成功

「ハンバーガー落ち(Burger Drop)」という言葉があるんですね。ハンバーガーのバンズや具が空中を跳ね、おいしそうなハンバーガーが出来上がるという動きを指す言葉のようで、多くのハンバーガーチェーンのCMでこのような絵面の表現が使われてきたということ。そう言われればそんなCM、確かに見たことがあります。

落ちていく具がそんなうまくハンバーガーの形になるはずもなく、この手の映像は通常ならCGを駆使して作られるもののようです。しかし、テクノロジーを活用してCG編集無しでのハンバーガー落ち撮影を実現したのが、マイアミのキューバ系写真家のスティーブ・ジラルトさん(Steve Giralt)

彼がハンバーガー落ちを撮影するためだけに構築したシステムは、

burger-drop-ketchup-and-mustard-machine

ケチャップとマスタードを空中で美しく衝突させるための、3Dプリンタで作った発射機。

burger-drop-hanging-ingredients

バンズと具は、専用の仕掛けで重ねる順番に吊るされます。この仕掛けが横に跳ねて開き、食材を載せている紐が一瞬で横に抜き取られ、落下します。

burger-drop-robot

カメラマンは産業用のアームロボット。高速で何度でも同じ動きをできるロボットが、ジャンプする食材が一番美しくフレームに入るように動くようにプログラムされています。

burger-drop-arduino-controller

そしてそれらすべてをミリ秒レベルで制御するのが、Arduinoで作られたこのコントローラーユニット。

完成したハンバーガー落ちの動画と、そのメイキングはこちら。

仕事の合間を縫って撮影に一か月掛かったということです。CM撮影の業界については良くわかりませんが、動画のコメント欄ではさっそく「仕事の話をしたい」とコメントする人もいて、技術力があってこういう撮影ができるカメラマンには需要があるのでしょうね。

via Bored Panda

FreeSense – 部屋に居るのが誰か、無線LAN信号で特定する技術

WiFi信号の変化を使って複数の既知の人物から誰が部屋にいるのかを推測する、という技術FreeSense が発表されています。

家庭用の無線LANルーターでも、パソコンなどの無線LANクライアントとアクセスポイントがやりとりする際に、電波の通りやすさがチャネル状態情報(Channel State Information = CSI)として算出され、壁や障害物の現状に合わせてより良い通信方法が選択される(こともある)ということなのですが、このCSIを使って、人によって違う体形や部屋の中での動きのパターンを見分けることで、人物特定につなげているということです。

実験では、6メートルx5メートルの部屋に、ラップトップPCとインテルの市販のルーターを置き、9人の被験者のそれぞれにその中で過ごしてもらい、動きに対するCSIのパターンを集めたそうです。

freesense-room

その後、部屋に一人で入って同じように過ごしてもらい、集めたパターンとの類似をもってそれが誰かを判定させたところ、6人から1人を当てる場合で88.9%、2人のどちらかを当てる場合では94.5%という高い正答率が得られたということ

複数の人が同時に部屋に入ったり、既知の人ではない誰かが入ったりした際はまだまだ特定できないのだろうとは思いますが、研究が進めばもっと精度が高くなるかもしれないですね。また、市販の機器だけでここまでできるのですから、最初からこの目的で作ったセンサーや機器でも、もっと難しい条件で当てられるかもしれません。

良いことにも悪いことにも使われそうな技術ではあります。

via Motherboard