和歌山ライド(和歌山〜串本)

夏休みに入った僕「高専2年の夏休みに近畿一周ツーリングしたの懐かしいな〜潮岬めちゃくちゃ綺麗だったしもう一度行きたさあるな」

夏休みに入った僕(2)「バイクパッキング最近流行ってるしやりたさあるな」 

 

というわけで実家に帰った際にバイクパッキングで和歌山ライドをしてきました.

和歌山駅出発で本州最南端の串本町潮岬まで行き,夕日を見て温泉に入ってテント張って寝て朝日を見る最高のライドの始まりです.

 

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6:30 和歌山駅出発

 

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 42号線をひたすら走る.

 

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8月27日のうろこ雲.

残暑が厳しいけど確実に秋が近づいてることを感じる.

 

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広川町の濱口梧陵の稲むらの火の看板.

和歌山県民で知らない人はいない(と思う)地震の際の避難と人命救助の重要さの物語の舞台.小学校の時に学校で習ったのが思い出した.

 

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42号沿いに和歌山高専があるのでちょっと寄り道.

アピデュラのサドルバッグにテントや着替え,輪行袋を詰め込んだので横に揺らすとそこそこ持っていかれる感が凄い.でも慣れるとそこまで気にならなくなってきて,ロードが一瞬にしてツーリングバイクと化すバイクパッキング凄い.

 

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夏休みなのにやけに人が多いなと思ったらオープンキャンパスだった.

 

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基本的に海岸沿いなので海を右手に走ることになる.

 

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普段は田舎田舎ってネタにしてるけど綺麗な自然は素直に誇りに思う.

 

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後輩「和歌山めちゃくちゃ綺麗ですね」

僕「その言葉が聞きたかった」

 

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ファミレスでお昼ごはん.

 

 

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串本まで残り54km.

アップダウンが続く道をひぃひぃ言いながら走り最後の力を振り絞る.

 

 

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太陽が傾き始め周囲がオレンジに染まり始める.

 

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潮岬への入り口の交差点.

何故かは分からないけど,潮岬並に印象に残っている交差点で,案内標識を見ると以前来た時にも感じた感慨深さが湧き出てきた.

 

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途中夕日を眺めながら潮岬へ.

 

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本州最南端到着!

 

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見渡す限り水平線の太平洋.

 

当初の計画:おいしいごはんを食べて温泉にゆっくり入って星空を眺める

実際:疲れがヤバく速攻で温泉入るテント張る爆睡ぽやしみ〜👋

 

 

翌日.

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朝日見えないじゃん・・・.4時くらいだったので再びテントへ.

 

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二度寝して起きたら8時でワロタ.

 

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串本駅から輪行で帰宅.

久しぶりに和歌山を堪能出来たライドでした.

自然が綺麗でのどかで走りやすく,県政でも「サイクリング王国わかやま」を推し進めているようなので自転車乗りの方はぜひ和歌山へ(宣伝).

 

 

江ノ島ライド

三連休最終日,どこに走りに行くかな〜と思いながらGoogleMapを眺めていると,「江ノ島」の文字が目に飛び込んで来ました.

調べると往復100kmくらいで景色も良さそうなので決定.

R246を走り,境川サイクリングロードで南下するルートで行くことに. 

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田園都市線江田駅前.

R246は交通量も多く,お世辞にも走りやすいとは言えない道でしたが,車に気をつけながら黙々とペダルを回す.

 

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大和橋を渡ると境川サイクリングロードがスタート.

「藤沢大和自転車道線」が正式名称っぽい.

ひたすら南下すると江ノ島の数キロ手前までストレスフリーで行けるのですが,今回はちょっと寄り道することに.

 

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飯田牧場!

境川サイクリングロードを走るサイクリストのお馴染みのお店とのことなので,お邪魔してみた.

裏の牧場で搾られた原乳を利用したジェラートを頂いてみる.

搾りたての牛乳の濃厚な味わいで,火照った体には最高👍という感じ(語彙なし太郎).

ろんぐらいだぁすにも登場したことがあるようで,関連グッズも販売されていました.

 

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🐮🐮🐮🐮

 

飯田牧場を後にして,江ノ島へ.

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海!

心地がよくさわやかな空と海の青.

しばらく見とれながら自然っていいなぁと何度も頭の中で繰り返す.

和歌山の海が懐かしくなってきた.

その後は自転車を押しながら周辺をふらふらと.

 

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凄い人.

気の置けない友達同士,初々しいカップル,家族連れ,みんな楽しそう.

 

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オタクなのですぐこういうのに目が行く. 

 

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江ノ電.色々あって扱いは普通鉄道らしい.

 

出発が遅かったので滞在時間は1時間程.

今度はゆっくり美味しい物でも食べたいなぁと思いながら帰宅.

東京に来て3ヶ月経ちました

東京に来て3ヶ月が経ちました. 色々思うことがあるので書き留めておこうかなと思います.

東京

東京に憧れを抱いていた田舎出身の僕ですが,いざ住んでみると辛いなと思うことがあります.

1時間ほどかけて通学をしていますが,都心に向かう路線のため常に満員電車です. 既に乗っている乗客を体で押し込まないとドアが閉まらないという,映像でしか見たことのない体験をまさか自分がすることになるとは. まさに"社畜輸送BOX"という感じ. 本当に人権がありません. 車社会の田舎出身かつ初めての電車通学ということもあり,毎日精神をゴリゴリと削られています.

満員電車と似通った部分がありますが,人の多さにもうんざりさせられます. さすが都市圏人口世界一の東京,いつどこに行っても人がいます. 公共の場での人との距離が近く,特に僕のような自意識過剰な人間にとっては精神の休まる暇がありません. 労働生産性向上のためにヒト・モノを高集積し,高効率化した街は非常に住み辛いです.

しかし,やはり日本の首都であり,活動的な人々が集まり新しいものを生み出す場所であるという魅力は他のどの県をも上回ると思います. 「コンテンツを生み出す側のオタクになりてぇ」という思いがあったりするんですが,東京は他の県と比べてそれを実現できる環境がより整っていると思います.

地元に対する愛みたいなものが強くなりました. 和歌山はいいところ本当に. 奈良もね.

東工大

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友達とか

東工大情報工学科に編入しました. 情報工学科の同期の編入生は僕を含め4人ですが,みんな優秀で凄いです. コンテストで全国1位になってたり,息をするように数学の議論をしたり,サマーインターンで圧倒的成長予定だったりと活動的な人ばかりで圧倒されています. 内部生も基本的に皆頭が良くて,自分の平凡さ・非力さを痛感させられると共に,もっと積極的に行動し更に努力しないとと思えるいい友人関係を築けています. 勉強は高専よりもレベルが高く,スピードも早いので結構大変です.

東工大は"理工系"総合大学なので,雰囲気は高専と似てる気がします. いわゆるウェイとかキャピキャピ女子大生みたいな人たちはあんまり居ません. なのでオタクの僕にとっては居心地がいいです.

編入生会

29年度の東工大編生会の幹事になりました. 親睦を深めるために月1くらいで飲み会を開いたり,10月に開催される工大祭に出店するための準備をしたりしてます. 編入生は本当にいい人たちで,仲良くしてもらっています. 僕はお酒が苦手であまり飲めないのですが,飲み会でワイワイ楽しそうに話してるのを見て飲み会開いてよかったな〜と毎回思ってたりします. 夏にはバーベキューとかキャンプをしたいと思ってるので,どれだけの人がここを見てくれているのかわかりませんが,ぜひご参加ください.

部活

サイクリング部の競技部門であるレーサー班に所属しました. が,あまり練習にも参加しておらず,既に幽霊部員と化しています. 中学・高専時代も最初はやる気を出して部活に所属して,結局どちらも人間関係に気を使うのが嫌で行かなくなったという思い出したくない過去があるのですが.その二の舞いになりそうです. 上下関係が嫌いで1人でフラフラしてたい自分にとっては部活やってる人たちは本当凄いな〜と思います.

調布にある和歌山県の県人寮に住んでいます. 和歌山県出身の学生のための寮で,様々な大学の学生が所属しています. 電通大まで徒歩15分くらいのところにあるので,電通大生が多く,次いで東大生って感じです. 官僚を目指している人や,地元で教師になろうとしている人など,理工系以外の進路を進んでいる人の話が聞けるのは新鮮で面白いです. 高専時代の寮と違い,点呼・門限はなく,指導等もありません. 各々の自主性に任されている感じです.

日曜祝日を除いて朝晩食事が出るので,まともに食事を作れない僕にとっては本当にありがたいです(これが寮に入った大きな理由の1つ). 部屋は9畳と広く,家賃は月約5万(食事代等含む)です. 数年後を目処に都心に移転し,現在の男子寮に加えて女子寮も設置するそうなので,和歌山県出身で東京の大学を希望している人はぜひおすすめします.

寮の宣伝みたいになってるの笑う.

年に1回だけ行われる寮の裏の桜のライトアップが綺麗でした.

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自転車

相変わらず自転車に乗ってます. 近くを流れる多摩川沿いにサイクリングロードがあり,基本的にはそこを走って,ちょっと足を伸ばして羽田空港に行ったり奥多摩に行ったりという感じです. 頭を空っぽにして風を切るのはやっぱり最高に楽しくて,一生自転車辞められないな〜とか思います.

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遊びとか

高尾山に登りました. 東京にも自然がありました.

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以上思ったことをつらつらと書きました. 日本語を書く能力の低下が凄まじい. あとストレスで肌荒れがヤバい.

ゼロから作るDeep Learning 4章「ニューラルネットワークの学習」

ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を進めていく. まとめに流れをまとめたので,まず全体像を把握するにはそっちへ.

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ゼロから作るDeep Learning 3章「ニューラルネットワーク」

 

前:ゼロから作るDeep Learning 2章「パーセプトロン」

ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を進めていく.第3回は3章「ニューラルネットワーク

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ゼロから作るDeep Learning 2章「パーセプトロン」

前:ゼロから作るDeep Learning 1章「Python入門」

前回に続いて,ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装の2章「パーセプトロン」を進めていく.

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ゼロから作るDeep Learning 1章「Python入門」

脳の情報処理に興味があり,汎用人工知能の実現を目指したいとか言いながらかずー氏のブログとかサックスの本を読んだりしかしていない自分がそろそろ嫌になってきた.

情報系(というかエンジニア)はブログやQiitaでアウトプットしまくってる印象があり,強くなるにはそれをやっていくべきだと感じたので(発信しないことにはやってないのと同じ)技術ブログ(笑)をスタートさせることにした.

 

汎用人工知能の実現を目指す上で,現在脳の情報処理がどこまでコンピュータで再現されているかを理解しておくことが重要であると考えた.

ニューラルネットワークという脳の神経回路のモデルがあることを本や授業を通して知っていたので,それを勉強していこうと思った.

理論は分かっているか実装に関してはサッパリということにはなりたくないので,両者を解説している参考書を探したところ,ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装というのを見つけた.

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

評価も高く,かなり売れているようなので新宿の紀伊國屋本店で購入.

この本に沿って勉強を進めて行き,その過程を記事にしていきたいと思う.

今回は,その1章の「Python入門」から.

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