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https://github.com/pgRouting/osm2pgrouting

 

pgRouting/osm2pgroutingmapconfig.xml ファイルは、OSM(OpenStreetMap)データを pgRouting データベースにインポートする際に使用される設定ファイルです。これらのファイルの違いは、主にインポートするデータの内容やデータに付与する属性の違いによって、特定の交通手段(自転車、自動車、歩行者)に適したルーティングデータを作成することを目的としています。

以下、それぞれのファイルの主な特徴と違いを説明します。

1. mapconfig.xml

このファイルは、デフォルトの設定を提供し、特定の交通手段に偏らない一般的なマップ構成を示します。OSMデータからすべての主要な道路(自動車用、歩行者用、自転車用など)をインポートし、基本的な属性情報(長さ、速度制限、道路種別など)を含めたルーティングデータを作成します。

2. mapconfig_for_bicycles.xml

このファイルは、自転車での移動に最適化されたデータ構造をインポートするための設定です。以下のような特徴があります。

  • 自転車道(cycleway)のタグを含める。
  • 車両用道路の中でも、自転車の通行が認められている道路に注目。
  • bicycle=yescycleway=lane といったOSMタグに対応。
  • 自転車専用のレーンや、速度制限が自転車向けに低く設定されている道路を考慮。

3. mapconfig_for_cars.xml

このファイルは、自動車での移動に最適化された設定です。以下のような特徴があります。

  • 自動車専用道路や高速道路のインポート。
  • 自動車が通行可能な道路を重視し、motor_vehicle=yeshighway=motorway などのタグに対応。
  • 速度制限(maxspeed)や、交差点におけるターンレーン(turn restrictions)の情報を考慮。
  • 歩行者専用道路や自転車専用道路を除外。

4. mapconfig_for_pedestrian.xml

このファイルは、歩行者の移動に最適化された設定です。以下のような特徴があります。

  • 歩道(footway)や歩行者専用道路を重視。
  • foot=yeshighway=footway といったタグに対応し、歩行者がアクセス可能な道路を含む。
  • 自転車専用や自動車専用の道路を除外する。
  • 公園内の小道や、都市部の歩行者専用エリアを考慮。

まとめ

これらのファイルは、osm2pgrouting で OSM データをインポートするときに、特定の交通手段に適したルーティングデータを作成するための設定ファイルです。それぞれのファイルは、交通手段ごとの特徴を考慮し、OSMタグの選別や属性の付与を行います。

  1. mapconfig.xml: 全体的なデフォルト設定。
  2. mapconfig_for_bicycles.xml: 自転車用のデータ設定。
  3. mapconfig_for_cars.xml: 自動車用のデータ設定。
  4. mapconfig_for_pedestrian.xml: 歩行者用のデータ設定。

このように、これらの設定ファイルは、pgRoutingを使った経路探索の精度を高めるため、異なる移動手段に応じた最適なマップデータを生成するために使用されます。

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俳優の西田敏行さんの訃報を聞き、かなりショックを受けている自分に驚いています。

色々な方が西田敏行さんの思い出を語っていますが、私はぶっちぎりで「椿山課長の七日間」推しです。

浅田次郎の楽しみ方

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さて選挙です。

私は選挙については、これまで同様に、真面目に考えています。

(8) 『信仰でコロナ感染を防ぐ』とか唄っていたアホな教祖の党の候補者は、論外

=====

先ずは、自民党から。

ふーん、20万円どころか、1000万円を越えても、納税しないでいいんだぁ~

今回の選挙で、いわゆる「裏金議員」と称呼されている方(敬称略)は、以下の通りです。

2024年10月27日投開票の衆院選の立候補予定者が対象。離党や辞職、不出馬表明した議員は除く。敬称略。

私が検索できるように、ここからコピペさせて頂きました。

下村博文

東京11

安倍

476万円

党員資格停止
1年間

登載せず

非公認

西村康稔

兵庫9

安倍

100万円

党員資格停止
1年間

登載せず

非公認

高木毅

福井2

安倍

1019万円

党員資格停止
6カ月

登載せず

非公認

三ツ林裕巳

埼玉13

安倍

2954万円

党の役職停止
1年間

登載せず

非公認

萩生田光一

東京24

安倍

2728万円

党の役職停止
1年間

登載せず

非公認

武田良太

福岡11

二階

1926万円

党の役職停止
1年間

登載せず

政倫審出席のため公認

平沢勝栄

東京17

二階

1817万円

党の役職停止
1年間

登載せず

非公認

松野博一

千葉3

安倍

1051万円

党の役職停止
1年間

登載せず

政倫審出席のため公認

中根一幸

埼玉6

安倍

1860万円

党の役職停止
6カ月

登載せず

非公認

簗和生

栃木3

安倍

1746万円

党の役職停止
6カ月

登載せず

公認

宗清皇一

大阪13

安倍

1408万円

党の役職停止
6カ月

登載せず

公認

小田原潔

東京21

安倍

1240万円

党の役職停止
6カ月

登載せず

非公認

衛藤征士郎

大分2

安倍

1070万円

党の役職停止
6カ月

登載せず

公認

大塚拓

埼玉9

安倍

994万円

戒告

登載せず

公認

和田義明

北海道5

安倍

990万円

戒告

登載せず

公認

中山泰秀

大阪4

安倍

908万円

戒告

登載せず

公認

柴山昌彦

埼玉8

安倍

896万円

戒告

登載せず

公認

関芳弘

兵庫3

安倍

836万円

戒告

登載せず

公認

丸川珠代

東京7

安倍

822万円

戒告

登載せず

公認

細田健一

新潟2

安倍

564万円

戒告

登載せず

非公認

西村明宏

宮城3

安倍

554万円

戒告

登載せず

公認

高鳥修一

新潟5

安倍

544万円

戒告

登載せず

公認

根本幸典

愛知15

安倍

420万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

義家弘介

神奈川16

安倍

369万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

若林健太

長野1

安倍

368万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

亀岡偉民

福島1

安倍

348万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

上杉謙太郎

福島3

安倍

309万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

非公認

鈴木英敬

三重4

安倍

280万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

木村次郎

青森3

安倍

236万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

青山周平

愛知12

安倍

230万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

稲田朋美

福井1

安倍

196万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

谷川とむ

大阪19

安倍

188万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

佐々木紀

石川2

安倍

184万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

井原巧

愛媛2

安倍

168万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

宮内秀樹

福岡4

二階

161万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

福田達夫

群馬4

安倍

98万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

山田美樹

東京1

安倍

76万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

小森卓郎

石川1

安倍

70万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

田畑裕明

富山1

安倍

68万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

鈴木淳司

愛知7

安倍

60万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

加納陽之助

大阪10

安倍

40万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

藤原崇

岩手3

安倍

14万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

宮下一郎

長野5

安倍

12万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

加藤竜祥

長崎2

安倍

10万円

不記載があったその他議員(幹事長注意)

登載せず

公認

私のざっくりとした基準は、44人中、非公認22人(50%)でした。

# もう12人足りん。

まあ、私の勝手な基準ですが、半分の人数を非公認とするなら、まあ、裏金の問題については、裁判の番組で有名なセリフ『証拠として採用しない』としようかと思っていました。

という訳で、今回の選挙では、『証拠として採用します』―― 即ち、今回の選挙においては、私は、自民党の党員の立候補者は「いないもの」として取り扱うことにします。

正直なところ、私は、裏金問題より、旧統一問題の方を私は重視しています。

「うん。そう思う。以前、ニュースで自民党・福田達夫総務会長が『(元・統一教会の)何が問題かわからない』との発言をしているのを見たけど、思わず、『あんた、これまで、一体何を学んできたんだ?』と、思わずテレビに向かって、説教してしまったよ」

旧称統一教会に関与した政治家・議員一覧(次の選挙の時のチェックリストとして残置)

にも書いていますが、再掲します。

以下に記載の方(敬称略)には、私は投票しません ―― 国民の多くは忘れているかもしれませんが、私は忘れていません。

1 寺田稔(総務大臣) 2 加藤勝信(厚生労働大臣) 3 西村明宏(環境大臣) 4 山際大志郎(経済再生担当・スタートアップ担当大臣) 5 高市早苗(経済安全保障担当大臣) 6 松野博一(官房長官) 7 葉梨康弘(法務大臣)・永岡桂子(文部科学大臣) 8 林芳正(外務大臣) 9 鈴木俊一(財務大臣) 10 菅義偉(元首相) 11 麻生太郎(元首相) 12 萩生田光一(政調会長) 13 岸信夫(防衛大臣) 14 末松信介(文部科学大臣) 15 野田聖子(少子化担当大臣) 16 山口壮(環境大臣) 17 小林鷹之(経済安全保障担当大臣) 18 細田博之(現衆議院議長) 19 甘利明(元幹事長) 20 稲田朋美(元防衛大臣) 21 中谷元(元防衛大臣) 22 石破茂(元防衛大臣) 23 下村博文(元文部科学大臣) 24 武田良太(元総務大臣) 25 山下貴司(元法務大臣) 26 井上信治(元内閣府特命担当大臣) 27 古屋圭司(元国土強靭化担当大臣) 28 平井卓也(元デジタル大臣) 29 磯崎仁彦(現官房副長官) 30 柴山昌彦(元文科大臣) 31 衛藤晟一(元内閣府特命担当大臣) 32 田中和徳(元復興大臣) 33 山谷えり子(元国家公安委員会委員長) 34 逢沢一郎(元国対委員長) 35 井上義行 36 小鑓隆史 37 北村経夫 38 工藤彰三 39 中村裕之 40 伊東良孝 41 江島潔 42 山本朋広 43 島尻安伊子 44 国場幸之助・比嘉奈津美 45 猪口邦子 46 船田元 47 木原稔・西野太亮・馬場成志 48 高木毅 49 奥野信亮 50 土井亨 51 関芳弘・藤原崇 52 田畑裕明 53 神田憲二 54 池田佳隆 55 井原巧 56 小田原潔・大岡敏孝・高木啓・高鳥修一・奥野信亮・上野通子 57 杉田水脈 58 御法川信英 59 細野豪志(元環境大臣) 60 北村誠吾(元内閣府特命担当大臣) 61 山口壮 62 野上浩太郎 63 江崎鉄磨 64 衛藤征士郎 65 西村明宏 66 中根一幸 67 義家弘介 68 根本幸典 69 谷川とむ 70 鈴木英敬 71 石井拓 72 吉川有美 73 加田裕之 74 中川正春(元文部科学大臣) 75 篠原孝(現幹事長代行) 76 小宮山泰子 77 松木謙公 78 下条みつ 79 笠浩史・森田俊和 80 原口一博 81 馬場伸幸(共同代表) 82 藤田文武(幹事長) 83 足立康史(国会議員団政調会長) 84 高木佳保里(幹事長代理) 85 伊東信久 86 小野泰輔 87 中司宏 88 沢田良 89 高橋英明 90 吉田豊史 91 室井邦彦 92 柴田巧 93 青島健太 94 玉木雄一郎(現代表) 95 前原誠司(現代表代行 兼 選挙対策委員長) 96 安倍晋三(元首相・故人) 97 岸信介(元首相・故人) 98 福田赳夫(元首相・故人) 99 安倍晋太郎(元官房長官・故人) 100 鳩山由紀夫(元首相) 101 金丸信(元副総理・故人)、田原隆(元法務大臣・故人) 102 高村正彦(元法務大臣・引退)・中村正三郎(元法務大臣) 103 菅原一秀(経済産業大臣) 104 伊達忠一(前参議院議長・引退)・宮島喜文 105 保岡興治(元法務大臣・故人) 106 鴻池祥肇(元沖縄開発政務次官) 107 二之湯智(国家公安委員会委員長) 108 大村秀章(愛知県知事) 109 浜田省司(高知県知事) 110 古田肇(岐阜県知事) 111 馳浩(石川県知事) 112 新田八朗(富山県知事) 113 杉本達治(福井県知事) 114 岸田文雄(首相) 115 茂木敏充(幹事長) 116 福田達夫(総務会長)

(役職は、掲載当時のもの)

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今、自民党を批判している、(立憲)民主党についても ――

2009年の衆議院選挙で民主党が圧勝し、長年続いた自民党政権に代わって政権を担い、2012年には再び自民党が政権を奪還されるまでの、無様な国政運営を覚えています。

  • 普天間基地移設問題:
    鳩山首相の県外移設公約が実現せず、内外から信頼を失い退陣。
  • 消費税増税議論:
    菅政権が消費税引き上げを検討するも党内外の反発で挫折。
  • 東日本大震災対応:
    原発事故対応の遅れや情報不透明で批判を受け、菅首相退陣。
  • 事業仕分け:
    無駄削減を目指すも実効性が薄く、パフォーマンス批判を受ける。
  • 子ども手当:
    大規模支給を計画するも財源不足で縮小実施にとどまる。
  • 官僚主導打破の試み:
    官僚との対立が政権運営の混乱を招く。
  • 外交の不安定化:
    米中関係やアジア外交で経験不足が露呈し信頼を損なう。
  • マニフェスト未達成:
    政権公約(マニフェスト)の多くが実現できず支持低下。
  • 鳩山退陣後の党内対立:
    党内での意見対立が激化し、政権の結束が揺らぐ。
  • 短命政権の連続:
    鳩山・菅・野田と3年で3人の首相が誕生し、安定感を欠く。

あれを、再度繰り返され、それに巻き込まれることは、非常に困るのです。

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共産党については、今だに警察からテロ団体として指定されていますしね。

私は、共産党が「悪い」とは思っていませんが、この年齢になって「革命」なんぞ面倒なことに巻き込まれるのはゴメンです。その可能性が1μmよりも小さいものだとしても、です。

これは「悪い」のではありません。「そういうもの」なのです。

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れいわ新選組の「消費税廃止」は面白いかもしれませんが、まず、財政シミュレーションの結果(またはシミュレーションプログラム)を私に見せて欲しい ―― と、これまで散々言ってきましたが、全然応じてくれません。

『「消費税廃止」は試してみる価値があると思う。だが、具体的な数値を使った机上シミュレーション or コンピュータシミュレーションの結果(コードも合わせて)も公開していないのは、何故だ?』ですね。

消費税の代替となる財源を、どこから持ってくるか、を示して貰うだけでもいいのですけどね(大企業の内部留保金額の総計とそれに対する新しい税金による課税、とかの仮説を持ち込んでもO.K.)

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日本維新の会: 今回の選挙については政策の具体性に欠ける気がします。地方と国政での方針の違いがごっちゃになっている感じがします。

公明党: 自民党との連立政権に依存しすぎており、はっきりいって「連立の意味ある?」と問いたくなります。また、この党の支持母体については、個人的な恨みがあります。

国民民主党: ガソリン税以外のビジョンが、私には届いていません。

参政党: よく知らないので、これから調べます

社会民主党: 正直「まだいたの?」という感じです。

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結論:

今回の選挙の投票はどうしたら良いのか、本当に分からない

以上

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明日の敵と今日の握手を【電子単行本】 1 (ヤングチャンピオン・コミックス) Kindle版
(2024/10/22 23:59 まで無料で読めます)

  • ミットル帝国: ドイツ帝国やナチス・ドイツをモデルにした、強大な軍事力を持つ帝国。
  • ルテニア帝国: ロシア帝国やウクライナを思わせる、東ヨーロッパに位置する国。
  • 神聖二重帝国: オーストリア=ハンガリー帝国をモデルにした、二重支配構造を持つ国。
  • ノストラム帝国: イタリアやスペインに似た、地中海沿岸の国。
  • ブリタニケ: イギリスをモデルにした、海軍が強い国。
  • ドラゴンフライ皇国: 日本を思わせる、文化的シンボル「トンボ」を持つ島国。
  • ガリア: フランスをモデルにした国で、歴史的に軍事と外交に強い影響を持つ。

皇帝同盟と協商について

  • 皇帝同盟: 実際の歴史においては、ドイツ帝国を中心とする中央同盟国(同盟国側)が該当します(ドイツ、オーストリア=ハンガリー、オスマン帝国など)。
  • 協商: これは、連合国(特に第一次世界大戦時の「協商国」)に相当し、主にイギリス、フランス、ロシア帝国などが含まれていました。

 

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1. iPhone上で直接削除する方法
写真アプリを開く: iPhoneの「写真」アプリを起動します。

「アルバム」タブに移動する: 下部の「アルバム」タブを選択し、「すべての写真」を開きます。

写真をまとめて選択する: 画面右上の「選択」をタップし、削除したい写真を手動で選択します。 すべての写真を削除する場合、指をスライドさせると多数の写真を一度に選択できます。

削除ボタンを押す: 右下にあるゴミ箱のアイコンをタップして削除を選択します。

「最近削除した項目」から完全に削除する: これだけでは完全に削除されていないので、「アルバム」→「最近削除した項目」に移動し、右上の「選択」→「すべて削除」をタップして完全に削除します。

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私がこれまで行ってきたChatGPTに対する質問の内容から導かれる、私のパーソナリティを客観的に記述して下さい

あなたがこれまで検索・質問してきた内容や興味を持っているトピックから、以下のようなパーソナリティが客観的に導かれます。

1. 技術的な問題解決能力と探求心
- あなたは高度な技術問題に対処しており、特にプログラミング、ネットワーク設定、エージェントシミュレーション、仮想化、ストリーム処理など、幅広い技術分野に関心を持っています。また、RTSPストリーミング、マルチエージェントシミュレーションなどの先進的な技術を実装する際、具体的かつ実践的な解決策を求めています。
- あなたはGo言語やC言語のプログラミング、ネットワークストリーミングなど、専門的な技術分野に深く関わっているため、問題解決に対して非常にロジカルなアプローチを取っていると推測されます。また、実際の動作やパフォーマンス確認を重視していることから、実務的な結果を求めて行動する傾向があります。

2. 論理的思考と効率性重視
- あなたは複雑な問題をシンプルに解決しようとする傾向があり、プログラムの修正や最適化、また文章の簡潔さを常に重視しています。また、情報の過剰な繰り返しを避け、余計な表現を省略することを好んでいることから、効率的な思考を持っていることがわかります。簡潔で無駄のない情報整理が重要であり、客観的かつ正確な表現を好む姿勢が明らかです。

3. デジタルとアナログの融合への関心
- 「アナログ心理とデジタルロジックの融合」という表現を用いるなど、技術面と人間的な側面を統合することにも強い関心を持っています。このことは、技術の実用性を重視しつつも、人間の感情や心理的な要素を取り入れたアプローチを求めていることを示しています。また、公共交通の価値に関する研究においても、主観的幸福感(SWB)や社会関係資本(SC)のような、人間にとっての生活価値に焦点を当てる点から、単なる技術的効率性だけではなく、より包括的な視点を持っていると考えられます。

4. 研究志向と実証的アプローチ
- あなたは研究計画や学会発表、論文投稿を目指しており、定量的な分析や検証を伴うプロジェクトに強い興味を持っています。特に、住民の生活に対する交通インフラの影響や、エージェントシミュレーションを用いた都市設計に関するテーマに取り組んでいます。これから導かれるのは、あなたが理論に基づいた実証的なアプローチを重視し、長期的な研究の成果を追求する姿勢です。

5. 社会問題や倫理への敏感さ
- 杉原千畝や福島原発の処理水放出問題など、歴史的・社会的なテーマに対する関心も持っていることが見受けられます。これらの質問から、社会的な正義や人道的な問題にも関心を寄せていることが伺えます。また、特定の政治的問題や倫理的な側面にも感受性を示していることから、現実世界の問題に対しても深く思慮しているパーソナリティが浮かび上がります。

6. クリエイティブな思考
- あなたは新しい表現や概念を積極的に取り入れる傾向があり、例えば「共移動」「共滞在」「共時空間」など、交通や都市生活に関する独自の視点を導入しています。このようなクリエイティブな概念は、物事を新しい角度から捉える力を示しており、思考の柔軟性を持っていることがわかります。

総合的なパーソナリティ
あなたは技術的な問題解決に優れ、論理的かつ効率的な思考を持ちつつも、人間心理や社会的な価値を考慮に入れたバランスの取れたアプローチを好むパーソナリティです。研究やプロジェクトに対して実証的でありながら、社会問題や人間性にも敏感で、デジタルとアナログの融合を目指す、深い洞察力を持った人物像が描かれます。

私に対するネガティブな評価を客観的に記載して下さい

あなたの質問や行動から、以下のようなネガティブな評価が客観的に導かれる可能性があります。

1. 厳密さや効率性の追求による柔軟性の欠如
- あなたは非常に効率性を重視し、冗長な表現や繰り返しを避けようとします。このため、他者とのコミュニケーションにおいても、詳細や背景の説明が少なく、相手が十分に理解できない場合があるかもしれません。特に、他者の説明が冗長だと感じた際には、すぐにそれを改善しようとする傾向があり、その結果として、他者との意見の食い違いや摩擦が生じやすい可能性があります。

2. 技術への強いこだわりによるバランスの偏り
- 高度な技術的問題解決に集中するあまり、物事の全体像やより広い文脈を見逃す可能性があります。特定の技術的な問題に深く没入することが、時として、他の重要な要素や視点を軽視する傾向につながり、プロジェクト全体のバランスやスケジュールに悪影響を及ぼすリスクがあります。

3. 完璧主義的傾向
- あなたは論理的に整合性のある解決策を追求する姿勢を持っており、それ自体は強みですが、時に完璧主義的になりすぎる可能性があります。これにより、プロジェクトが遅延したり、細部にこだわるあまり、結果として本来の目的を見失うことがあるかもしれません。また、自己や他者に対して高い基準を求めすぎることも、ストレスやフラストレーションの原因となり得ます。

4. 感情面の軽視
- あなたは「アナログ心理とデジタルロジックの融合」に関心を示している一方で、技術的な問題にフォーカスしすぎて、時に他者の感情や心理的側面に対する配慮が不足する場合があるかもしれません。特に、技術的な議論においては、感情的な要素を無視して事実や効率性を優先することが多いと推測され、これが人間関係において冷淡に映る可能性があります。

5. 多様な視点の取り入れが難しい
- あなたは自身の考え方や論理に強い自信を持っているように見えますが、その結果、異なる視点やアプローチを受け入れる柔軟性が制限されることがあるかもしれません。特に、他者からのフィードバックや異なる考え方に対して、即座に受け入れることが難しい場面がある可能性があります。これが、協働作業やチームでの仕事において摩擦を引き起こすことも考えられます。

6. 社会的問題に対する感情的反応
- あなたは社会的な問題や倫理的なテーマに敏感である一方で、時にそれに対して強い感情的な反応を示すことがあるようです。特に、特定のテーマ(例えば「カルト」や「政治家の税金逃れ」)に対して過剰に反応する傾向があり、これが場合によっては冷静さを欠く結果に繋がりかねません。そのため、これらのテーマについて議論する際には、感情が前面に出過ぎて、他者との建設的な対話が難しくなるリスクがあります。

総合的なネガティブ評価
あなたは非常に論理的で効率的な思考を持ち、技術的な解決策を探求する能力に長けていますが、その一方で、完璧主義や効率性の追求が過剰になり、柔軟性や感情的な配慮が不足する場合があるかもしれません。また、異なる視点や意見を受け入れる際に難しさを感じたり、特定の社会問題に対して強い感情的反応を示すことが、他者との協調やコミュニケーションに影響を与える可能性があります。

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■博多駅は何もない。あそこは遊ぶ場所ではない。イメージとしては新横浜駅

■ショッピング等なら天神。

■食事なら中州

"amenity" = 'restaurant' OR "amenity" = 'fast_food' OR "amenity" = 'cafe' OR "amenity" = 'food_court'

■博多駅から中州・天神の移動は地下鉄。バスは使ったことがない。

■中州・天神の移動は、基本的には歩きではないか、と

■滞在時間は1~5時間まで色々。ただし昼間。夜の移動は、高校生だったから分からん。

■嫁さんの母は、中州・天神でデパートに週数回行っていた

■中州・天神・博多に車でいくかなぁ? あんなに便利なのに? (実際に駐車場から繁華街までの距離が遠い)。地下鉄と西鉄とJRで十分だと思う
駐車場の分布↓

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■中州・天神・博多の移動のバスは、特定の路線を抑えとけばいいのかな。このエリアをタクシーを使って動く人がいるかどうかは分からん。

 

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英単語を翻訳しました。以下がそれぞれの日本語訳です:

1. osm_id - OSM ID
2. osm_way_id - OSM ウェイID
3. name - 名前
4. type - 種類
5. aeroway - 航空施設
6. amenity - 施設 (駐車場、 映画館、美術館、病院など、色々なものが沢山入っているので、ここで纒めるのは不味いかも)
7. admin_level - 管理レベル
8. barrier - 障害物
9. boundary - 境界
10. building - 建物
11. craft - 工芸品/職人
12. geological - 地質
13. historic - 歴史的 (歴史的な公園 観光の対象になるのか?)
14. land_area - 土地面積
15. landuse - 土地利用
16. leisure - レジャー (これはレジャー一般で纒められるかな? しかし種類が多様なので、なんとも)
17. man_made - 人工物
18. military - 軍事
19. natural - 自然  (川などが指定される)
20. office - 事務所 (職場で同義でいいかな? 博多駅周辺には全くない。天神には2箇所ほどある)
21. place - 場所 (あまり意味ない)
22. shop - 店舗 (天神には複数の塊があるが、博多駅周辺には2箇所くらいしかない。どうも博多駅の周辺のサポートが弱い)
23. sport - スポーツ (天神駅周辺にも博多駅周辺にもない。ちょっと遠い所には多い)
24. tourism - 観光(観光名所、と見て良いだろう ホテル)
25. other_tags - その他のタグ

 

$ grep "amenity" hakata_train.osm | sort | uniq  (同じものは2回でてこない)
<tag k="amenity" v="Wisteria_trellis"/>
<tag k="amenity" v="animal_shelter"/>
<tag k="amenity" v="arts_centre"/>
<tag k="amenity" v="atm"/>
<tag k="amenity" v="bal"/>
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<tag k="disused:amenity" v="restaurant"/>
<tag k="note" v="Tentative `amenity=clinic`"/>
<tag k="was:amenity" v="hospital"/>

"amenity" IS NOT NULL

======

tomoi@DESKTOP-1QS7OI7 MSYS /g/home/ebata/hakata/hakata_db
$ grep "leisure" hakata_train.osm | sort | uniq
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<tag k="leisure" v="water_park"/>

"leisure" IS NOT NULL

==============

$ grep "shop" hakata_train.osm | sort | uniq
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<tag k="shop" v="musical_instrument"/>
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<tag k="shop" v="shoe_repair"/>
<tag k="shop" v="shoes"/>
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"shop" IS NOT NULL

=====

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<tag k="office" v="diplomatic"/>
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"office" IS NOT NULL

=======

<tag k="shop" v="sports"/>
<tag k="sport" v="10pin"/>
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<tag k="sport" v="kickboxing"/>
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"sport" IS NOT NULL

=====

<tag k="tourism" v="apartment"/>
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<tag k="tourism" v="artwork"/>
<tag k="tourism" v="attraction"/>
<tag k="tourism" v="camp_site"/>
<tag k="tourism" v="gallery"/>
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<tag k="tourism" v="viewpoint"/>
<tag k="tourism" v="zoo"/>

"tourism" IS NOT NULL

 

 

 

"shop" IS NOT NULL

以下のようにすると、<tag k="shop"..... の対象全部が選ばれる

 

未分類

基本は、この本の内容の再度の実施。
JOSMで地図を改ざんして道路と鉄道を交えた最⼩コスト経路探索をやってみよう-完全版

自分の為にだけでも、本にして纒めておくものである、と実感しています。
このメモの内容が分からない人は、上記の本を入手して内容を補完して下さい。

目的は、この本の内容と同じ、「地図を改竄して道路と鉄道を交えた最小コスト経路」を作り出すことだけど、今回は、JOSMを使わないでやってみる。

まずは、各駅のnode(もしドンピシャのノードがなければ、もっとも近いノードを抽出する)

station.csv

西戸崎駅,33.650366,130.358161
海ノ中道駅,33.663892,130.361410
雁ノ巣駅,33.683859,130.403325
奈多駅,33.686735,130.412492
和白駅,33.689151,130.429679
香椎駅,33.659523,130.444108

などを作っておき、


// G:\home\ebata\hakata\src\others\main22

import (
	"database/sql"
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"strconv"
	"strings"

	_ "github.com/lib/pq"
)

func main() {
	// データベース接続設定
	connStr := "user=postgres password=password host=127.0.0.1 port=15432 dbname=hakata_db sslmode=disable"
	db, err := sql.Open("postgres", connStr)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer db.Close()

	// CSVファイルを開く
	file, err := os.Open("stations.csv")
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer file.Close()

	// CSVリーダーの作成
	reader := csv.NewReader(file)
	records, err := reader.ReadAll()
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 出力用CSVファイルの作成
	outFile, err := os.Create("stations_with_osm_id.csv")
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer outFile.Close()

	writer := csv.NewWriter(outFile)
	defer writer.Flush()

	// 各レコードについて最も近いosm_idを取得し、新しいCSVに書き込む
	for _, record := range records {
		// コメント行をスキップ
		if len(record) == 0 || strings.HasPrefix(record[0], "#") {
			continue
		}

		// 緯度と経度をパース(空白をトリム)
		latStr := strings.TrimSpace(record[1])
		lonStr := strings.TrimSpace(record[2])

		lat, err := strconv.ParseFloat(latStr, 64)
		if err != nil {
			log.Fatalf("Error parsing latitude: %v", err)
		}

		lon, err := strconv.ParseFloat(lonStr, 64)
		if err != nil {
			log.Fatalf("Error parsing longitude: %v", err)
		}

		// 最も近いosm_idを検索
		var osmID int64
		query := `
            SELECT osm_id FROM ways_vertices_pgr
            ORDER BY the_geom <-> ST_SetSRID(ST_MakePoint($1, $2), 4326)
            LIMIT 1;
        `
		err = db.QueryRow(query, lon, lat).Scan(&osmID)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		// osm_idをCSVに追加
		newRecord := append(record, strconv.FormatInt(osmID, 10))
		if err := writer.Write(newRecord); err != nil {
			log.Fatal("Error writing record to CSV:", err)
		}
	}

	fmt.Println("CSVファイルに最も近いosm_idを追加しました。")
}

のプログラムで、

stations_with_osm_id.csv

西戸崎駅,33.6794,130.3947,58565
海ノ中道駅,33.6794,130.3816,38065
雁ノ巣駅,33.6747,130.3651,25953
奈多駅,33.6710,130.3533,46806
和白駅,33.6663,130.3514,25944
香椎駅,33.6616,130.4405,29380
香椎神宮駅,33.6615,130.4568,42178

のように、ノード番号を取得します。

で、つぎにhakata.osmに、以下を追加

<!-- Way: Dummy Railway Line -->
  <way id="123456789" version="1" timestamp="2024-08-22T06:13:26Z" changeset="99999999" uid="999999" user="kobore.net">
    <nd ref="1818760266" /> <!-- 古賀駅 -->
    <nd ref="1846875572" /> <!-- ししぶ駅 -->
    <nd ref="1971252636" /> <!-- 福工大前駅 -->
    <nd ref="440118260" />  <!-- 九産大前駅 -->
    <nd ref="1808374554" /> <!-- 香椎駅 -->
    <nd ref="1864205708" /> <!-- 千早駅 -->
    <nd ref="1252519465" /> <!-- 箱崎駅 -->
    <nd ref="1239476659" /> <!-- 吉塚駅 -->
    <nd ref="1882462094" /> <!-- 博多駅 -->
    <nd ref="1814285264" /> <!-- 竹下駅 -->
    <nd ref="6569627454" /> <!-- 笹原駅 -->
    <nd ref="1831604260" /> <!-- 南福岡駅 -->
    <nd ref="815318744" />  <!-- 春日駅 -->
    <nd ref="765561820" />  <!-- 大野城駅 -->
    <nd ref="767176221" />  <!-- 水城駅 -->
    <tag k="railway" v="dummyrail" />
    <tag k="name" v="Dummy Railway Line" />
  </way>
</osm>

で、

<way id="123456789" version="1" timestamp="2024-08-22T06:13:26Z" changeset="99999999" uid="999999" user="kobore.net">

の意味ですが、私はローカルで地図の変更をしているだけで、この情報をアップロードする予定がありません(地図を壊す気はない)。

ローカル環境で地図の変更を行い、OSMのデータをアップロードしない場合、`changeset` や `uid` は特に必要ありませんが、OSMファイルの形式として保持する必要がある場合、以下のように適当に値を設定して問題ないそうです。

ただし、way id="123456789" は、衝突しない値にすることに留意します.

これが設定できているかを、JOSMとQGISの両方で確認します。

ん。JOSMについては確認できました。

でもJOSMに表示できても、GIS-DBには落せないことは、以前に多々ありました。で、その時はQGISにも表示されない。逆に考えればQGISに表示されれば、GIS-DBには落せるかもしれない、とは言えます。

とりあえず、OSMをQGISにドラッグして、全部表示させます。

見にくので、lineだけの表示にします。

表示できました。

さらにを路線拡張。ここまでは予定通り(地図を見ながら、駅順番や位置情報を補正(これが結構なテマ)

GISを作っていると、その場所に対しての知見が増えて、都市開発している気持ちになってきます  ――

『もう、福岡に遷都でよくね?』という感じになります。