fetchしたときCORSで弾かれるので、こいつで解決！
https://corsproxy.io/
意味あるんかな？！この謎スクレイパー。
2026年3月9日月曜日
2026年3月7日土曜日
国会図書館のOCRに乗り換える。
以前作ったシステムで、依存関係が重いと思っていた。
Opus 4.6で評価
NDLOCR-Lite（Python版） vs あなたの実装（EasyOCR）
1. アーキテクチャ比較
2. 技術的に重要な違い
依存関係の軽さが圧倒的に違う
NDLOCR-Liteのrequirements.txtを見ると：
PyTorch が一切不要です。EasyOCRはPyTorch + torchvision が必須で、これだけで2GB以上のインストールサイズになります。NDLOCR-Liteは ONNX Runtime のみで動作するため、環境構築が格段に簡単で軽量です。
モデルの世代が新しい
DEIMv2は「Real-Time Object Detection Meets DINOv3」がベースで、CRAFTより5年以上新しいモデルです。PARSeqも「Permuted Autoregressive Sequence Models」で、EasyOCRの内蔵モデルより世代が新しいです。
カスケード認識が賢い
NDLOCR-Liteのソースコードを読むと、単純に3モデルを使い分けるだけでなく、フォールバック機構が実装されています：
- PARSeq-30で認識 → 結果が25文字以上なら → PARSeq-50にフォールバック
- PARSeq-50で認識 → 結果が45文字以上なら → PARSeq-100にフォールバック
これにより、文字数予測が外れた場合でも精度が担保されます。
3. あなたの用途（残高数値読み取り）に対する評価
NDLOCR-Lite Python版: 適合度 ★★★☆☆
前回のWeb版（★★☆☆☆）より評価を上げた理由：
これにより：
- PyTorch依存を完全に排除（2GB+ → 50MB程度に軽量化）
- 推論速度が向上（ONNX Runtimeの方がCPU推論で高速）
- DEIMv2は使わない（テンプレートマッチングで十分）
- PARSeq-30のみ使用（短い数字列には十分）
parse_balance_value()の後処理はそのまま維持
総合評価
NDLOCR-Liteでの使われ方
NDLOCR-Liteでは、PARSeqを3つのサイズ違いで使い分けている：
入力幅が異なるだけで、アーキテクチャは同じ。短い行に大きなモデルを使うと無駄が出るので、効率化のためにカスケード方式を採用している。
| モデル | 年代 | 役割 |
|---|---|---|
| DEIMv2 | 2025年 (arXiv:2509.20787) | レイアウト検出（テキスト行の矩形を見つける） |
| PARSeq | 2022年 (arXiv:2207.06966) | テキスト認識（切り出した画像から文字を読む） |
まとめ
- 現在EasyOCRで問題なく動いているなら、無理に変える必要はない。
- 環境構築の簡便さ・軽量さを重視するなら、NDLOCR-LiteのPARSeqモジュールだけをONNX Runtimeで使う方式は検討の価値がある。
- NDLOCR-Liteは日本語文書OCRとしては非常に優秀だが、ゲーム画面の短い英数字読み取りという用途には設計思想が異なる。
- 特にN100等の低スペック環境では、PyTorchを排除できるメリットは大きい。
2026年3月4日水曜日
SOLをBNBに変換
BNBの残高が0で困ったので、SOLから変換する。
STEP1: paybisから$200で購入（住信SBIのデビット【新 dNEOBANK】）
STEP2: phantomに2.21427SOL着金($191)
STEP3: SOLが値上がり$193になる
STEP4: rangoでSOLからBNBにブリッジ＆スワップ 2SOL($174), 残り0.20913SOL
STEP5: TX込みでRangoの手数料は0.00514SOL($4.48)、 約2.57%
STEP6: 着金 0.272BNB($173.99)
購入した金額: $200
届いた金額: $173.99
余った金額: $18.28(0.20913SOL)
変換したら微妙に価値が増えたが・・・
変換後の価値: $192.27
ざっくり3.8%ぐらいかかる。
BNB側でのスワップ
Metamask Swap: 0.154BNB -> 100.1USDC
1Inch Swap: 0.154BNB -> 100.4USDC
$0.3ぐらいお得。
ちなみに1Inchでもブリッジできる、間違えてメインネットにUSDCスワップしてしまった。
2026年2月28日土曜日
webmack machineにないから、ここに書いておく。
www3.enix.co.jpみたいなドメインがwebmack machineにないから、ここに書いておく。
エニックスがスクエニになる前。
デジタルエンターテイメントアカデミー（DEA）が、まだエニックスゲームスクールだったころ。
スーパーストII：1994年6月（SFC）
スーパーストII X：1995年8月（SFC）
とかをジョルダン（乗換案内）で作っていたころ。
俺が19歳の時、ちょうど30年前。
1996年に開催した、World Wide ENIX Internet Entertainment Contest（世界 エニックス インターネット エンターテインメント コンテスト）。
どこかに世界があった気がした。
エニックス第1回ゲーム・ホビープログラムコンテスト（1983年、受賞者 中村光一／ドアドア）から10年以上経過して2回目となるコンテスト。
俺は受賞して1万ドルもらってる。
スタインウェイのピアノまで見に行って10万ドルを狙ってたが、
1万ドルじゃ変えないので、飲み会で全部使った。
学校の全員の人におごった。
同じスクールであと1人もらってた奴もいた。
最優秀賞はチリ人、たぶん賞金10万ドル。
ネットで見つけたロシア人、賞金1万ドル
<K-D Lab>
<チーム名忘れた、タイトルも忘れた>
チームといっても5人中、俺だけが作ってたが・・・
内容。
javascriptでできることも少ない。
ENIX Internet Entertainment Contest 1996 入賞作品仕様
概要
- ジャンル：箱庭系RPG・非同期対人戦闘ゲーム
- プラットフォーム：Webブラウザ
- 受賞：ENIX Internet Entertainment Contest 1996 入賞（$10,000）
技術仕様
- サーバー：C++
- セッション管理：URLパラメータ
- データ保存：プレイヤーごとに1ファイル
- 通信：GET（ページ遷移・参照系）、POST（状態変更系）
- フォーム：サーバーサイドで動的生成
ゲームシステム
街パート
- フルリロード方式
- 宿屋・武器屋などの施設を移動（ソーサリアン的構造）
- キャラクター育成あり（レベル・HP・装備等、詳細不明）
戦闘パート
- 1日1回、プレイヤー同士の戦闘をサーバーが一括計算
- 全ターン分をHTML一括生成して返却
- テーブルレイアウト＋GIF画像でグラフィカルに表示
- ターンごとにスクロールして結果を閲覧
ランキング
- 対人戦結果によるランキング制
不明事項
- 敵の種類・配置
- キャラクター育成の詳細
- マップ構造の詳細
- ゲームタイトル
2026年2月24日火曜日
2026年2月22日日曜日
BMAXのノートPCにlinux mintを入れる
表にトランスフォーマーの顔があるノートパソコン。
DISPLAY: 15インチ
CPU: N4120
WiFi: intel AC系
SOUND: realtek audio
OS: linux mint 22.3
KEYBOARD: US 104
live usbを起動した結果。
・音は鳴る
・wifi使えない
intel系で使えないことは流石にないので、起動オプション変更してみるが・・・
状況確認。
# ドライバー状況確認
dmesg | grep -i iwl
# 結果
iwlwifi 0000:00:0c.0: enabling device (0000 -> 0002)
iwlwifi 0000:00:0c.0: probe with driver iwlwifi failed with error -110
ファームウェアのロード以前にPCIデバイスの初期化自体でタイムアウトっぽい。
Live USBなら起動時のGRUBメニューで e キー押して quiet splash の後に追加。
# grubの起動オプションに追加してテスト
pci=noaer
# または
pcie_aspm=off
ctrl + xでオプション付き起動。
pci=noaerで試したら、wifi認識した。
# ホームディレクトリを日本語から英語に（デスクトップ、ピクチャなど）
LANG=C xdg-user-dirs-update --force
# alt + [チルダ／バックスペース]キーの押下制御
システム設定 → キーボード → ショートカット → 「一般」 カテゴリ → 「同じアプリケーションのウィンドウを循環」
とその逆を削除
これでバックスラッシュを犠牲にして入力切替が動く。
shift押せば~（チルダ）は入力できる。
バックスラッシュは頻度が低いので捨てる。
2026年2月17日火曜日
GLM-5のベータ版
ちょっと前から、verdentならGLM-5がもう使える。
こちらのリンクから40%オフでご利用いただけます：
または、サブスクリプション登録前にダッシュボードから私の紹介コードを入力してください：
紹介コード：FNEN7K
⏰ 登録＆ログイン後7日間有効です。
ちなみにtraeでもz.aiのAPIプランならGLM-5を使える。
z.aiをコーディングプランにしてしまうと、APIプランが使えない。
ちなみにAPIプランからコーディングプランにするとチャージしたAPIのポイントが紛失する。
運営に問い合わせても、よくわからん答えが返ってくる。
Z.aiからのメールで2026/02/13からGLM Coding Plan MAXでGLM-5が使えるとなってる。
verdentはOpenAI互換のAPIキー設定できないので、GLM coding planが使えない。
TRAE側ならGLM Coding Plan対応しているが、GLM-4.7までしか対応してないので、クソめんどい。
違うハーネス使いたくないんだわ。
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