俗・RDPでリモート接続したUbuntuのマシンにJIS配列のHHKBを認識させる

bye-ron.hatenablog.com

いろいろ試しているとミスが見つかったので修正点をまとめる

はじめに

開発環境でWin -> Ubuntu20.04にrdpして作業する際にスペースキーの両サイドのかな/英数キーが反応していなかった。ので反応するようにしたかった。

問題点

  • setxkbmapのrulesをいじっていたけど、ここをいじった影響で_と|に対応するキーが反応しない（キー割り当てがない）状態になった
  • キー割り当てがないなら、キーコードを調べてマッピングすれば解決するが、特に|に対応するキーが特殊な機能（alt + tabの機能）に割り当てられていた
    • この機能はxevに到達する前にキーコードが吸い込まれるので変更するのがめんどくさそう

このあたりを解決した

直したところ

  • bashrcに追記したsetxkbmapのrulesをリモート接続時デフォルトのbaseに変更した
  • bashrcに追記したsetxkbmapのmodelをapplealu_jisに変更した
    • 事前に直接接続して、sudo dpkg-reconfigure keyboard-configurationを実行し、Apple aluminium jis的なキーボードマップに変更しておく
# .bashrcに追記したもの
if [ $XDG_SESSION_TYPE != tty ]; then
    # setxkbmap -rules evdev  # これにすると、アンダーバーやバックスラッシュが壊れることが分かった
    setxkbmap -rules base
    # setxkbmap -model hhk  # そもそもUS配列だとキー数が足りていないのでやめた
    setxkbmap -model applealu_jis
    xmodmap ~/.Xmodmap
fi

tips

  • キーボード設定をいじっているとなぜか全角が全角カタカナになることがあるが、おとなしくクリックでポチポチして直している

おわりに

これで終わってほしい

音声編集するソフトは何を使うか

はじめに

簡単に音声編集したいときにどのアプリを使えばいいか迷ったのでメモ

今使っているもの

  • Tenacity
    • audicityのフォーク
    • フォーク元が音声編集にいらない情報を取得するようになったらしいので分裂したらしい
    • audicityそのものが割とよく使われるツールだけど怪しいものは入れたくないのでこうなった

おわりに

最近暑いです

SCISPACEをとりあえず触ってみる

はじめに

AIを使っていろいろ効率化しよう系のもので論文要約ツールが結構多い気がする。

SCISPACEというサービスを聞いたのでざっくり触ってどこで使えるか考えてみる

使い心地

  • 日本語が使える
    • ほかのツールだとDeepLの拡張機能で都度ドラッグして翻訳してることが多い
  • 生成スピードはかなり遅め、時間がないときは別のツールを使うと思う
  • 表や数式の範囲を選択すると解説してくれる
    • これはユニークな機能だと思う、これのために使うまである
  • 試してないけど拡張機能がある、結構評価が高い

おわりに

英語も数式もわからんので助かる

Scanpyのドキュメントを眺めてDEG解析するまでに確認した方がいい部分を洗い出す

はじめに

DEG解析する必要がある。 ナウなツールだとSeuratとScanpyがある。

Rを覚えるのがしんどいのでScanpyから触ってみようと思う

難しいところ

  • AnnDataと仲良くする必要がある

いつもはPandasなりNumpyなりを使っていて、そのあたりのツールのクセはなんとなくわかっているけど、ScanpyはAnnDataを内部で使っているので違う方言になれる必要がある。pandasと比較してすり合わせたい...。

解析フローの概念

  1. データ読み込み
  2. 前処理？
  3. 解析
  4. 可視化
  5. 結果データのソートと出力

AnnDataってなに

anndataは、メモリ上およびディスク上の注釈付きデータ行列を扱うためのPythonパッケージで、pandasとxarrayの間に位置します。anndataは、スパースデータサポート、遅延操作、PyTorchインターフェースなど、幅広い計算効率の高い機能を備えています。

らしい。 Getting started with anndata — anndata 0.9.1 documentation を確認すると、行が細胞/列が遺伝子IDに対応する＋各細胞のドナー情報や遺伝子IDの代替シンボルなどのメタデータを加えて持てる（行と列ごとのメタデータをpandasでいうところのマルチカラムやマルチインデックスではない状態で持てるって認識）

（正直説明だけ見たらPandasでもできそう）

確認事項

  • どのようなフォーマットを期待しているかを確認する
  • 読み込み後にどのような形式でデータが格納されるかを確認する
  • どのようにアクセスできるかを確認する

図

Xやobspなどいろいろあるのでそれぞれの意味を解釈しておく

obs, varともにpandasのSeriesを渡せばよいっぽいので思ったより楽かもしれない

https://raw.githubusercontent.com/scverse/anndata/main/docs/_static/img/anndata_schema.svg

実際のDEG解析はどうすればいい？

  • 発現変動遺伝子のシンボルのみを取り出す場合は highly_variable_genesメソッドを使えばいいっぽい
    • ただし、実験群と対照群を指定するパラメータがないので「何と比べて」の部分が不明
    • preprocessのメソッド群にあるので、前処理としてHVGを取り出して、あとのフローで細かい解析をする想定なのかもしれない
  • 発現変動遺伝子と関連する諸々の値を取り出すときはrank_genes_groupsを使えばいいっぽい
    • methodをwilcoxonにすれば実質DEGの処理らしい
    • HVGを取り出した後に下流でこれを使えばHVGでp値も取れるのではないか？
    • diffxpyの方が賢くDEG解析できるのでは？のようなissueもある

まぁ、これ以上は調べてなにかピンとくるものがないので手を動かそうと思う。

おわりに

Scanpy完全に理解した（）。おわります

pythonのDEG（発現変動遺伝子）解析ツールの確認

はじめに

遺伝子発現量解析を含めた、バイオ解析ではRがメジャーな解析ツールとなる。 ただ、いろいろつぶしが効くPythonに解析ツールを寄せたい。

調べ方

  • ざっくりPython DEGあたりでツールがヒットするか調べる
    • ScanpyやPyDESeq2などのツールがヒットする
    • Scanpy vsなどのワードで検索

ざっと見た

結果的にはあらかじめ名前を知っていた2つが変わらず候補になった

  • Scanpy
  • PyDESeq2

これを見るとScanpyの方がよさそう

おわりに

腹を据えてRやった方がいいんか...?

データ解析テンプレート

データ解析をすることが多いので、とりあえず確認しておく項目を整理する

とりあえず事前確認すること

  • ✅データ置き場のファイルパスを解析前に決める
    • 暫定でもいいが、hogeとかつけておくと大体後悔するのでしっかり目に決めておくことにしている
  • ✅出力ファイルのファイルパスやフォルダを解析前に決める
    • 画像データと何かしらの中間ファイルを吐くことが多いので、それぞれ決めておく
    • 決めないと十中八九カレントディレクトリにhoge.pngあたりの名前を付けて出力して後悔する
  • ✅データのフォーマットを確認する
    • フォーマットが特殊な場合はやりすぎない、必要なデータを取り出せることが大切
    • フォーマットの情報をまとめておく
  • ✅データの次元数を確認する
    • ちゃんとメモを取る。
  • ✅主成分分析をする
    • 主成分分析でデータの分類可能性を見る
    • 主成分分析ができれば決定木ベースの分類器や判別分析などができるだろうとあたりを付けられる（と思っている）
  • ✅主成分分析で分類できそうなら、PC1の寄与率/AUCを確認する
    • 後々確認しとけばよかったなと思うことが多々ある
  • 🔥解析して意味のある結果が得られなくても悩みすぎない
    • 手法が悪いことより、メタ知識が足りないことのほうが多い（気がする）
      • つまり、今の結果がいいか悪いか評価できなくて悩んでしまう
      • しょうがないので教科書とかを読む
    • 精神衛生を保つために別のアプローチがないか調べる
      • 英語の勉強がてら論文読むのがよい
      • 自分の成果が出なくても、英語の経験値+1と事例調査+1が得られる

ここまで

Amazonの返品

備忘録です。

モチベ

初返品だったのと、リチウムイオン電池内臓の基本返品不可の商品で結構手間取ったので

返品に必要なもの

  • 段ボール（百均じゃなくてホームセンターで買おう）

返品フロー

  1. 注文履歴から返品を選ぶ
  2. 返品不可とメッセージが出る
  3. カスタマーサービスのチャットで相談する
  4. 動作不良などを伝える
  5. カスタマーの担当者からメールが届く
  6. メールに従って段ボールに箱詰めして返送する（着払いでよい）

手間取ったところ

返品不可の商品と出たこと

カスタマーサービスの方に相談すると、数分で返品okの連絡がきた。のでこっちに非がない場合はちゃんと相談したほうがいい

段ボール

受け取りの段ボールを破壊してしまっていたので、段ボールを新たにゲットする必要があった。返品時に破損すると嫌なので、なるべく同じサイズの段ボールが欲しい、結局ホームセンターでゲットした。

百均も寄ったけど、帯に短したすきに長しという感じでちょうどいい箱はなかった。価格的にも小さな段ボールであれば百均とホームセンターで値段はほぼ同じなので初手ホームセンターでよい。

おわりに

返品対応をして、人間として一つ大きくなれた気がした