ぶなのもりのブログ

 NVIDIAの躍進が話題になっていますね。私の売買記録によれば、正確な日付は分からないのですが、2014年以前に800株を4.24ドルで購入しています。（2021年の4:1の株式分割前なので、その時点では200株を17ドルで、です。）この株は2016年秋に4倍になったので、17.75ドルで売却しました。その時100万円以上の利益が上がっています。その株が今700ドルになっているわけですから、もし800株をずっと持っていたら今56万ドルになっている訳です。 その後、2020年から21年にかけてまた少しづつ購入し、損益通算の為にクロス取引したりしたのですが、2022年の12月末に161.55ドルで（再）購入したものが、現在株価は4倍以上になっています。 GTCへのポスター投稿 さて、2014年以前（多分2013年）にNVIDIA株を購入した理由ですが、実際にNVIDIA製品を使用してみて、その素晴らしさに感動し、将来性を見出したからです。 研究の遂行上、大きな対称行列の逆行列を速く求める必要があったのですが、当時新発売だったGPGPUボード（以下GPUボード）を使用出来ないか、と考えました。GPUボード上のメモリ量が少ないのが問題だったのですが、二人の優秀な学生さんと一緒に研究して、1台のCPUサーバーに3枚のGPUボードを挿して、行列を16個に分割して、分割統治法を用いて逆行列を計算し、CPUと比べて倍精度演算で最大3.2倍の高速化が実現でき、当時日本で開かれたGTC（あるいは日本におけるGTC?）でポスター発表をすることが出来ました。 GPUは値段は高かったし、倍精度計算はそれほど得意でなかったのですが、単なるゲーム用ではなく、確実な将来性を感じました。CUDAにも非常に感心しました。なお、その後の発展は追っていません。機械学習に用いられる様になって、精度的には半精度が主流になってしまい、倍精度計算が速くなって欲しいという当時の希望とは逆になってしまった様ですが。。。 NVIDIAに関してはもう一つ思い出があります。やはり研究業務に関してですが、20年近く前、DELLのSEさんと一緒に仕事をしていました。仕事上の付き合いだけだったのですが、なぜか彼のFacebookをfollowする様になっていて、時折メッセージのやり取りをするのですが、暫く前に気づいたら...

お酒って楽しいですよね。 厚労省から 健康に配慮した飲酒に関するガイドライン が公表されました。ブログ記事にしようと思った理由は、暫く前に読んだ健康本に、以前の知識を覆す情報が書かれていたからです。 多少のお酒は健康に良い？ 皆さんも、お酒を飲む際に、自分への言い訳として、「多少のお酒は健康に良い」という研究結果を使っていませんでしたか？根拠として参照される論文は、例えば、2006年に発表された Alcohol Dosing and Total Mortality in Men and Women とかですかね。このページからは原論文は取れないのですが、右側のタブにFigures/Tablesというのがあってそれをクリックすると良く参照されている図が見られます。グラフからは明らかに1~2ドリンク/日は良い様に見えますよね。 ところが、2018年に発表された、新しい研究結果では、この凹みがありません。この 論文(Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990–2016) では、より多くの研究成果をコンパイルした結果、relative riskとstandard drink per dayとの相関はゼロ（あるいはスレッショルド）からの単調増加になっています。PDFで論文をダウンロードして頂くと、1125ページ（11ページ）のFigure 5だと思います。こちらも、図だけ見るなら右側のFiguresというタブから図が見られます。愛飲家に贔屓目な目で見ると、0-1ドリンクのあたりは平らになっていますので、1ドリンクは無害、という結論を引き出すことも可能の様です。 飲酒の記録をつけよう アルコール量平均20g/日と言われても、良くわかりませんよね。私が数年前から使用して、 使用する事によって飲酒量を抑えられている と思われるアプリを紹介します。その名の通り、 減酒にっき というアプリです。大塚製薬が出しているアプリで、本来はアルコール依存症の方々の為に作られたアプリですが、通常人が毎日の飲酒量を記録して減らそう、という目的にも十分適っています。私でも数年間続けて記録して、今週の記録を見て今日は禁酒にしよう、とかも出来ています。特に理由も無く夕食のお供に飲んでいるのを減らすだけで結構減酒出来ました。 ...

 Seleniumって知ってますか？これを使って、以前書いた ブログ記事 の自動化を試みました。証券会社や銀行のページにログインして、残高等の数値を読み出してGoogle spreadsheetに書き込む一連の動作をPythonのコードで記述しました。prism.jsを使って、コードの右上からcopyもできる様にしましたので、簡単に応用可能かと思います。 以前からWeb操作の自動化が出来る事は知っていましたし、プログラムからGoogle spreadsheetへの書き込みはやっていましたが、金融機関口座情報へのログインパスワードを平文でコード内に埋め込んだり、ファイルから読み取ったりするつもりもなく、かと言って自分で暗号化したりするのも面倒くさいので、読み出すのは手動で満足していました。 パスワード管理ソフト 1 passwordのCLI 私はパスワード管理ソフトとして、1 passwordというソフトウェアを20年近く使っています。1 passwordが出来たばっかりの頃に95ドルで買い切りのファミリーライセンスを購入して長い事使っていたのですが、これ以上新しいバージョンが使えないということで、数年前にサブスクに移行しました。非常に便利だし、5アカウントで年額$66ドルなので、満足して使っています。その 1 passwordが、いつの頃からか、CLIを準備したようです。これにPythonのラッパーが準備されていて、Pypiで取れるようになっています。 1passwordの日本語ホームページ です。 これを使えば、原理的には 1 passwordから読み出したパスワードはメモリ上にキープされるだけで、Pythonの変数をdelしてしまえば永続的には保存されない事になります。実際には、jupyterなどでやると、自動的にworkspaceが保存されたりしているのかも知れません。 準備の仕方は ここ に記述されています。その後、 op = OnePassword(account = "アカウントID") item = op.get_item("ID") とすれば、op.get_item()などの関数がすぐに使えます。IDは下のget_password関数に書かれているように、各項目(item)の名称を比較して、一致しているite...