パッケージ
裏面
開封
本体
本体の裏
心拍数計が見える。
充電器
充電は洗濯ばさみのようなものに本体を挟んでおこなう。
使い心地とか
- 軽い。腕に付けてても全然気にならない。寝てるとき付けてても大丈夫だった。
- タッチパネルは評判どおり感度が悪い気がする。
- 睡眠測定はなかなか面白い。結果をどう見ればいいかまだ分かってないけど入眠時間と起きた時間を正確に計測できているのはすごい
心拍数計が見える。
充電は洗濯ばさみのようなものに本体を挟んでおこなう。
旧宅にはショボいIHが備え付けられていたが、新宅には備え付けは無かったので新たにガステーブルを購入した。
ビックカメラで購入。ちょうどポイントが沢山溜まっていたので全額ポイントで購入した。
開封
箱から取り出した
付属していた電池を挿入
このガステーブルにはガスホースが付属していないとのことなので、別途ガスホースとソケット的なものも購入した。
ホースにソケットをねじ込む(すごく固かった…)
もう一方のホースをガステーブル本体に付ける。
配置して着火確認。ちゃんと火が着いた。
引越しした際に色々大きなゴミが出たので、まとめて捨てるためにゴミの自己搬入をやってみることにした。
名古屋市のHPから自己搬入のやり方を確認する。
名古屋市:ご自分で処理施設に搬入する場合(自己搬入)(暮らしの情報)
まずは各区の環境事業所に電話してどのようなモノが捨てられるか確認した。(なんでも捨てられるわけではないみたい)
重い金属系のモノ(ダンベル、バーベルプレート)は捨てられないと言われ、代わりに金属の引取をしている会社を紹介された。
ゴミを処分場まで運ぶのに車が必要なので、レンタカーでハイエースを借りた。
今まで運転してきたのがコンパクトカーだったり軽自動車だったりしたので車体の大きさに戸惑った。
自宅にあった不用品を積み込んだ。汗だくになった。
処理場へ向かう前にまずは捨てるものの目視確認をしてもらい許可証を発行してもらうために環境事業所へ向かった。
まずは「ごみ等搬入申請書」に必要事項を記入する。
記入し終わったら職員の方に積荷を確認してもらい搬入許可証をもらう。
搬入許可証と大江破砕工場への地図をもらった。
大江破砕工場
環境事業所では手続きだけで実際にゴミを捨てる場所は結構離れた場所にある(環境事業所から車で40分ぐらいかかった)
ゴミを詰め込んだ車ごと全体の車重を測る。先程環境事業所でもらった搬入許可証を係の人に渡して車重を記録してもらう。
写真は無い。工場内の経路を進んでいき大きな建屋の中に入った。中には大きなベルトコンベアが何台も動いており、そこにゴミを放り投げて廃棄は完了した。
また車ごと車重を測る。先程の捨てる前の車重と捨てた後の車重を比較してどれぐらい料金が掛かるかを計算する。ちなみにわたしの場合は80kg捨てて1600円かかった(10kg=200円らしい)
大江破砕工場でも重量系の金属ゴミは捨てられないので、代わりに紹介された朝日金属さんへ向かった。こちらは特に費用請求もされず無償で引き取ってもらえました。
おそらくゴミの自己搬入をやろうとする人は出来るだけゴミを捨てる費用を減らしたいのだと思うけど、今回かかった費用レンタカー代1万ちょっと+廃棄費用(1600円)+ガソリン代(600円ぐらい)で、それなりにかかりなおかつ手間もかかったのであまり割安感は感じなかった。あまりオススメはしない。 ゴミを運搬できる車を既に持っていて時間があって人手が足りている人なら多少安上がりになるだろうとは思うが、これに該当しない人は素直に廃棄物処理業者を呼んで処理してもらったほうが良いと思う。
この記事をTwitterに流したら、他の市はもっと手軽に捨てられる情報が流れてきた。お手軽で良さそう。
カリテコというサービスを契約した。なぜ数あるカーシェアサービスのうちでカリテコなのかというと、自宅近くに複数の駐車場があったからだ。それ以上の理由は特に無い。
申込みをしてしばらく経ったらICカードが送られてきた。
以下の公式サイトからインストーラをダウンロード
ユーザー登録が必要
NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
Pythonのバージョン管理はanacondaを利用する。
公式サイトから64ビット版インストーラをダウンロード
Download Anaconda Now! | Continuum
conda create -n tensorflow python=3.5
C:\Users\<user>>activate tensorflow (tensorflow) C:\Users\<user>>
(tensorflow) C:\Users\<user>>pip install matplotlib
(tensorflow) C:\Users\<user>>pip install jupyter
Jupyter Notebookの起動
(tensorflow) C:\Users\<user>>jupyter notebook
C:\Users\<user>>conda info -e # conda environments: # tensorflow C:\Users\<user>\Anaconda3\envs\tensorflow root * C:\Users\<user>\Anaconda3
今読んでいる。
買いましたわ〜 pic.twitter.com/zH2gcHDpNk
— マコー (@BPK_t) 2017年3月2日
最初の方の練習問題を少しやった。
stackで最新のHaskell環境を落としてきてやっているが、最新のghciは関数定義するときにletしなくてもよくなっているようで少しやりやすくなった。