/* GAでTSP問題を解くときの超定番である、「ルート表現から順序条件に変換するアルゴリズム」と「順序表現からルート表現に変換するアルゴリズム (前記の逆変換)」に加えて、「交叉：２つの遺伝子をランダムな位置で交叉させる」「変異：遺伝子の中でランダムに２点を交換する」「遺伝子を作る」をサブルーチンにしてみた件 */

2021年2月14日2021/02,江端さんの技術メモ

Golangのサブルーチン化って、結構面倒くさい

■mainの後に記載しないと、文句言われる(VSCodeから)

/* GAでTSP問題を解くときの超定番である、 
「ルート表現から順序条件に変換するアルゴリズム」と 
「順序表現からルート表現に変換するアルゴリズム (前記の逆変換)」に加えて、
「交叉：２つの遺伝子をランダムな位置で交叉させる」
「変異：遺伝子の中でランダムに２点を交換する」
「遺伝子を作る」をサブルーチンにしてみた件 */

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"time"
)

func main() {

	rand.Seed(time.Now().UnixNano()) //シード変更可

	var sliceZ = [100][]int{} // 100固体

	for i := 0; i < 100; i++ {
		sliceZ[i] = getInitDNA()
		fmt.Printf("sliceZ[%v]: %v\n", i, sliceZ[i])
	}

	var sliceX = []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
	var sliceY = []int{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}

	sliceX = mutatePath(sliceX)
	fmt.Printf("mutate sliceX: %v\n", sliceX)

	//var sliceZ = []int{} // 念のための初期化
	//var sliceW = []int{}

	fmt.Printf("old sliceX: %v\n", sliceX)
	fmt.Printf("old sliceX: %v\n", sliceY)

	sliceX, sliceY = crossPath(sliceX, sliceY)
	fmt.Printf("new sliceX: %v\n", sliceX)
	fmt.Printf("new sliceX: %v\n", sliceY)

	fmt.Printf("=======\n")

	// ルート表現から順序条件に変換するアルゴリズム

	var sliceA = []int{7, 8, 0, 4, 1, 6, 3, 9, 5, 2} // ルート表現
	//var sliceB = []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
	var sliceC = []int{} // 順序条件が入るところ

	fmt.Printf("sliceA: %v\n", sliceA)

	sliceC = encodePath(sliceA)

	fmt.Printf("sliceC: %v\n", sliceC)

	fmt.Printf("=======\n")

	sliceA = []int{} // sliceAのリセット
	sliceA = decodePath(sliceC)

	fmt.Printf("sliceA: %v\n", sliceA)
}

// 遺伝子を作る
func getInitDNA() []int {
	var sliceA = []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
	var sliceB = []int{}

	length := len(sliceA)

	// 参考: http://okwave.jp/qa/q7687312.html
	for i := 0; i < length; i++ {
		k := rand.Intn(len(sliceA))
		j := sliceA[k]
		sliceA = append(sliceA[:k], sliceA[k+1:]...) // k番目の要素を削除
		sliceB = append(sliceB, j)
	}

	return sliceB
}

// 変異：遺伝子の中でランダムに２点を交換する
func mutatePath(sliceA []int) []int {
	length := len(sliceA)

	pos1 := rand.Intn(length)
	pos2 := rand.Intn(length)

	tmp1 := sliceA[pos1]
	tmp2 := sliceA[pos2]

	sliceA[pos1] = tmp2
	sliceA[pos2] = tmp1

	return sliceA
}

// 交叉：２つの遺伝子をランダムな位置で交叉させる
func crossPath(sliceA []int, sliceB []int) ([]int, []int) {

	length := len(sliceA)

	pos := rand.Intn(length-1) + 1
	fmt.Printf("pos: %v\n", pos)

	sliceA1 := make([]int, length)
	copy(sliceA1, sliceA)
	sliceB1 := make([]int, length)
	copy(sliceB1, sliceB)
	var sliceC = append(sliceA1[:pos], sliceB1[pos:]...)

	sliceA2 := make([]int, length)
	copy(sliceA2, sliceA)
	sliceB2 := make([]int, length)
	copy(sliceB2, sliceB)
	var sliceD = append(sliceB2[:pos], sliceA2[pos:]...)

	return sliceC, sliceD
}

// パスを順序表現から戻す
func decodePath(sliceC []int) []int {

	var sliceB = []int{}

	// スライスBを作る 抜き出すための数値列 0,1,2,3,4,
	for i := 0; i < len(sliceC); i++ {
		sliceB = append(sliceB, i)
	}

	var sliceA = []int{} // 今からルート表現を入れるところ

	for i := 0; i < len(sliceC); i++ {
		k := sliceC[i]
		j := sliceB[k]

		sliceA = append(sliceA, j)
		sliceB = append(sliceB[:k], sliceB[k+1:]...) // k番目の要素を削除

	}

	return sliceA
}

// パスを順序表現に符号化する
func encodePath(sliceA []int) []int {
	var sliceB = []int{} // 抜き出すための数値列 0,1,2,3,4,
	var sliceC = []int{} // 順序条件が入るところ

	// スライスBを作る
	for i := 0; i < len(sliceA); i++ {
		sliceB = append(sliceB, i)
	}

	// ルート表現から順列表現に変換
	for i := 0; i < len(sliceA); i++ {
		for k := 0; k < len(sliceB); k++ {
			if sliceA[i] == sliceB[k] {

				sliceC = append(sliceC, k)
				sliceB = append(sliceB[:k], sliceB[k+1:]...) // k番目の要素を削除

				break
			}
		}

	}
	return sliceC
}

その他golangに関してVSCodeから文句を言われる項目としては、

■変数に"_"使うと怒られる

■記載方法にケチをつけられる

func subroutine()

{

...

}

と記載すると怒られる。

func subroutine(){

...

}

としなければならない

GAでTSP問題を解くときの超定番である、「ルート表現から順序条件に変換するアルゴリズム」と「順序表現からルート表現に変換するアルゴリズム (前記の逆変換)」をGolangで試してみた件

2021年2月14日2021/02,江端さんの技術メモ

/*
GAでTSP問題を解くときの超定番である、
「ルート表現から順序条件に変換するアルゴリズム」と
「順序表現からルート表現に変換するアルゴリズム (前記の逆変換)」を
Golangで試してみた件
*/

package main

import "fmt"

func main() {

	// ルート表現から順序条件に変換するアルゴリズム

	var sliceA = []int{7, 8, 0, 4, 1, 6, 3, 9, 5, 2} // ルート表現
	var sliceB = []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
	// 1111 var sliceC = [10]int{} // 順序条件が入るところ
	var sliceC = []int{} // 順序条件が入るところ

	// ルート表現から順列表現に変換
	for i := 0; i < len(sliceA); i++ {
		fmt.Printf("i: %v\n", i)
		for k := 0; k < len(sliceB); k++ {
			fmt.Printf("k: %v\n", k)
			if sliceA[i] == sliceB[k] {

				fmt.Printf("before Slice_A: %v\n", sliceA)
				fmt.Printf("before Slice_B: %v\n", sliceB)
				fmt.Printf("before Slice_C: %v\n", sliceC)

				// 1111 sliceC[i] = k
				sliceC = append(sliceC, k)
				sliceB = append(sliceB[:k], sliceB[k+1:]...) // k番目の要素を削除

				fmt.Printf("after Slice_A: %v\n", sliceA)
				fmt.Printf("after Slice_B: %v\n", sliceB)
				fmt.Printf("after Slice_C: %v\n", sliceC)
				fmt.Printf("\n")
			}
		}
	}

	fmt.Printf("=======\n")

	// 順序表現からルート表現に変換するアルゴリズム (上記の逆変換)

	sliceA = []int{} // 今からルート表現を入れるところ
	sliceB = []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
	// sliceCには、すでに順序表現が入っている

	for i := 0; i < len(sliceC); i++ {
		fmt.Printf("i: %v\n", i)
		k := sliceC[i]
		fmt.Printf("k: %v\n", k)
		j := sliceB[k]
		fmt.Printf("j: %v\n", j)

		fmt.Printf("before Slice_C: %v\n", sliceC)
		fmt.Printf("before Slice_B: %v\n", sliceB)
		fmt.Printf("before Slice_A: %v\n", sliceA)

		sliceA = append(sliceA, j)
		sliceB = append(sliceB[:k], sliceB[k+1:]...) // k番目の要素を削除

		fmt.Printf("after Slice_C: %v\n", sliceC)
		fmt.Printf("after Slice_B: %v\n", sliceB)
		fmt.Printf("after Slice_A: %v\n", sliceA)
	}
	fmt.Printf("\n")
}

QGISでうっすらとしたOpenStreetMapの地図を表示する方法

2021年2月7日2021/02,江端さんの技術メモ

作って頂いたものをメモ(「パクる」とも言う)

Dockerの中にある、postgreSQLのpostGISのDBを、丸ごとコピーする方法

2021年2月1日2021/02,2021/02,江端さんの忘備録

1.前提

(1)"gintoyo_postgres_1 docker-entrypoint.sh Up 0.0.0.0:8910->5432/tcp" というDockerコンンポーネントが動作中であるとする。

(2)docker exec -it gintoyo_postgres_1 psql -U postgres -d ca_sim という方法で、"ca_sim"というDBに直接アクセスできるものとする。

(3)docker exec -it gintoyo_postgres_1 bash → psql -d ca_sim -p 8910 -U postgres という方法でも"ca_sim"というDBにアクセスできるものとする

2.目的

ca_sim というDBと全く同じものを、ca_sim9という名前で作る

3. 手順

(Step.1) Dockerで直接DBには入らないで、シェルでログインする
C:\Users\ebata\20210203\gintoyo>docker exec -it gintoyo_postgres_1 bash

(Step.2) シェルからDBを作成する(ここでは"ca_sim9")

root@8240d01caea2:/# createdb -U postgres ca_sim9

(Step.3) シェルからDBをコピーする(ここでは"ca_sim"→"ca_sim9") 。"-U postgres"を入れないと、"rootじゃない"等の文句を言われる

root@8240d01caea2:/# pg_dump -U postgres -Ft ca_sim | pg_restore -U postgres -d ca_sim9

~~■ シェルからpsqlアクセスしようとすると失敗する~~

~~root@8240d01caea2:/# psql -d ca_sim -p 8910 -U postgres~~

~~psql: error: could not connect to server: No such file or directory~~

~~Is the server running locally and accepting~~

~~connections on Unix domain socket "/var/run/postgresql/.s.PGSQL.8910"?~~

これは、既にコンテナ(8240d01caea2)の中に居るので、
# psql -d ca_sim -U postgres
もしくは
# psql -d ca_sim -p 5432 -U postgres
であればアクセスできると思います（5432番：postgresのデフォルトのポート番号）。

(懇意にして頂いているKさんからアドバイスを頂きました)

(Step.4) シェルから出る

root@8240d01caea2:/# exit

exit

(Step.5) Docker exec でアクセスする

C:\Users\ebata\20210203\gintoyo>docker exec -it gintoyo_postgres_1 psql -U postgres

psql (13.1 (Debian 13.1-1.pgdg100+1))

Type "help" for help.

(Step.6) "ca_sim9"が存在するか調べる

postgres=# \l

List of databases

-----------+----------+----------+-------------+-------------+-----------------------

(5 rows)

(Step.7) "ca_sim9"の中身を調べる

postgres=# \c ca_sim9

You are now connected to database "ca_sim9" as user "postgres".

ca_sim9=# \dt

List of relations

Schema | Name | Type | Owner

--------+------------------------+-------+----------

public | aggregate_result | table | postgres

public | area_definition | table | postgres

(中略)

public | ways | table | postgres

public | ways_vertices_pgr | table | postgres

(21 rows)

ca_sim9=# \dv

List of relations

Schema | Name | Type | Owner

--------+--------------------+------+----------

public | bus_position_view | view | postgres

(中略)

public | user_position_view | view | postgres

(5 rows)

ca_sim9=#

======= ここまで =========

この方法なら、アクセス中のDBでも、作成中のDBでも、強制的に(その時点でのDB)をコピーしてくれるようです。

以上

geometryで記述された点が、geometryで記述された円の中に属するかどうかを反転するselect文は、どっかにあるはず

2021年1月30日2021/01,江端さんの技術メモ

ca_sim=# select user_id, position_before, position_after from request_log_view;
user_id | position_before | position_after
---------+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------
307 | 0101000020E61000003ACC9717607961407CB779E3A4D44140 | 0101000020E61000003EAE0D1563796140B56D1805C1D34140
491 | 0101000020E61000009E5DBEF56179614063EFC517EDD34140 | 0101000020E6100000F7AE415F7A7961406684B70721D44140
57 | 0101000020E61000001A8A3BDE6479614020D1048A58D44140 | 0101000020E610000079909E2287796140FD8348861CD34140
320 | 0101000020E6100000266F80996F79614041F50F2219D44140 | 0101000020E6100000740CC85E6F796140F58079C894D34140
208 | 0101000020E6100000D07B630880796140E84B6F7F2ED44140 | 0101000020E6100000199293895B7961405F5E807D74D44140
60 | 0101000020E6100000751E15FF7779614023A298BC01D44140 | 0101000020E6100000EF75525F96796140EFCA2E185CD34140

見易く、st_astextを使うと、

ca_sim=# select user_id, st_astext(position_before), st_astext(position_after) from request_log_view;
user_id | st_astext | st_astext
---------+-----------------------------+-----------------------------
307 | POINT(139.79298 35.661282) | POINT(139.793345 35.654328)
491 | POINT(139.793208 35.655673) | POINT(139.796188 35.657258)
57 | POINT(139.793563 35.658952) | POINT(139.797746 35.649308)
320 | POINT(139.794873 35.657017) | POINT(139.794845 35.652978)
208 | POINT(139.796879 35.657669) | POINT(139.792424 35.659805)
60 | POINT(139.795898 35.656303) | POINT(139.799606 35.651248)

となる。さて、上記の点が、ある円に属するかどうかを、判定したいんだが・・・まだ見つかっていない。

# 絶対にあるはずだ ―― と信じて、今日は寝よう。

起きた。活動開始。

https://myonyomu.hatenablog.com/

PostGIS（地理情報システムを実現するための拡張モジュール）

に、

gisdb=# CREATE INDEX ON t1 USING gist (p1);
CREATE INDEX

gisdb=# SELECT id, ST_AsText(p1) FROM t1 WHERE
  p1 &&
  Box2D(ST_GeomFromText('LINESTRING(139.5 36.5, 139.6 36.6)', 4326));
 id
-----
  11
 323
 503
 663
 669
 683
 804
(7 rows)

を見つけた。

矩形(四角形)に関しては、これでなんとかなりそう。

では、試してみよう。

の、user_idを取り出せるか？

ca_sim=# select user_id, ST_AsText(position_before) from request_log_view WHERE position_before && Box2D(ST_GeomFromText('LINESTRING(139.791326 36.663475, 139.795424 35.661496)', 4326));

user_id | st_astext

---------+-----------------------------

149 | POINT(139.792855 35.662321)

112 | POINT(139.79406 35.662354)

159 | POINT(139.793198 35.662567)

12 | POINT(139.792911 35.662442)

355 | POINT(139.792903 35.662375)

131 | POINT(139.793011 35.662165)

490 | POINT(139.793132 35.662414)

350 | POINT(139.792722 35.662398)

301 | POINT(139.792798 35.662261)

(9 rows)

ca_sim=#

おお、できた、できた！！

じゃあ今度は、出発地点を"赤"の枠で、到着地点が"青"の枠内のものを探してみよう。

では、

まず、赤の部分と青の部分を指定して・・・

ca_sim=# select user_id, ST_AsText(position_before),ST_AsText(position_after) from request_log_view WHERE (position_before && Box2D(ST_GeomFromText('LINESTRING(139.791326 36.663475, 139.795424 35.661496)', 4326))) && (position_after && Box2D(ST_GeomFromText('LINESTRING(139.780310 35.643812,139.783851 35.641214)', 4326)));
ERROR: operator does not exist: boolean && boolean
LINE 1: ...791326 36.663475, 139.795424 35.661496)', 4326))) && (positi...
^
HINT: No operator matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts.

え、なんで、こうなるの？これで普通いけるよね ..... (ググりながら2～3時間経過)

まさか、&& と AND が違うなんてことないよね ―― と思って、試しにやってみたら、

ca_sim=# select user_id, ST_AsText(position_before),ST_AsText(position_after) from request_log_view WHERE (position_before && Box2D(ST_GeomFromText('LINESTRING(139.791326 36.663475, 139.795424 35.661496)', 4326))) AND (position_after && Box2D(ST_GeomFromText('LINESTRING(139.780310 35.643812,139.783851 35.641214)', 4326)));
user_id | st_astext | st_astext
---------+-----------------------------+-----------------------------
149 | POINT(139.792855 35.662321) | POINT(139.782598 35.642426)
(1 row)

―― 通った。

まだ、円形ではないけど、とりあえず当初の目的(に近いとろまで)に達成。

ーーーーー

では、この#149さんの動きを見てみよう。

ca_sim=# select * from user_position_view where id = 149;
date_index | tm | id | x | y | position
------------+---------------------+-----+-----------+-----------+----------------------------------------------------
1 | 2021-01-01 07:57:45 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:58:00 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:58:15 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:58:30 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:58:45 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:59:00 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:59:15 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:59:30 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 07:59:45 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 08:00:00 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 08:00:15 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 08:00:30 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
1 | 2021-01-01 08:00:45 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
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1 | 2021-01-01 08:01:15 | 149 | 139.79286 | 35.66232 | 0101000020E61000000BEF72115F7961401D3A3DEFC6D44140
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1 | 2021-01-01 08:23:30 | 149 | 139.78497 | 35.643425 | 0101000020E61000000E2E1D731E796140E3361AC05BD24140
1 | 2021-01-01 08:23:45 | 149 | 139.78485 | 35.64336 | 0101000020E610000044A33B881D7961402B4B749659D24140
1 | 2021-01-01 08:24:00 | 149 | 139.78474 | 35.643295 | 0101000020E61000007A185A9D1C79614044DB317557D24140
1 | 2021-01-01 08:24:15 | 149 | 139.78464 | 35.64323 | 0101000020E6100000B08D78B21B7961405D6BEF5355D24140
1 | 2021-01-01 08:24:30 | 149 | 139.78453 | 35.643158 | 0101000020E61000009F3C2CD41A796140C498F4F752D24140
1 | 2021-01-01 08:24:45 | 149 | 139.78442 | 35.64308 | 0101000020E61000005E6743FE19796140E9D66B7A50D24140
1 | 2021-01-01 08:25:00 | 149 | 139.78432 | 35.643013 | 0101000020E61000007079AC1919796140616F62484ED24140
1 | 2021-01-01 08:25:15 | 149 | 139.78418 | 35.64297 | 0101000020E610000059DE550F1879614062A3ACDF4CD24140
1 | 2021-01-01 08:25:30 | 149 | 139.78406 | 35.642925 | 0101000020E61000004E64E60217796140925B936E4BD24140
1 | 2021-01-01 08:25:45 | 149 | 139.78394 | 35.642883 | 0101000020E610000036C98FF815796140C2137AFD49D24140
1 | 2021-01-01 08:26:00 | 149 | 139.7838 | 35.64284 | 0101000020E61000001F2E39EE14796140C347C49448D24140
1 | 2021-01-01 08:26:15 | 149 | 139.78368 | 35.642796 | 0101000020E61000000893E2E313796140F3FFAA2347D24140
1 | 2021-01-01 08:26:30 | 149 | 139.78355 | 35.642754 | 0101000020E6100000FC1873D712796140F433F5BA45D24140
1 | 2021-01-01 08:26:45 | 149 | 139.78342 | 35.642708 | 0101000020E6100000E57D1CCD1179614025ECDB4944D24140
1 | 2021-01-01 08:27:00 | 149 | 139.7833 | 35.642666 | 0101000020E6100000CEE2C5C21079614055A4C2D842D24140
1 | 2021-01-01 08:27:15 | 149 | 139.78317 | 35.642624 | 0101000020E6100000B6476FB80F79614056D80C7041D24140
1 | 2021-01-01 08:27:30 | 149 | 139.78304 | 35.64258 | 0101000020E6100000ABCDFFAB0E7961408690F3FE3FD24140
1 | 2021-01-01 08:27:45 | 149 | 139.78291 | 35.642532 | 0101000020E61000009432A9A10D796140B648DA8D3ED24140
1 | 2021-01-01 08:28:00 | 149 | 139.78279 | 35.64249 | 0101000020E61000007D9752970C796140B77C24253DD24140
1 | 2021-01-01 08:28:15 | 149 | 139.78265 | 35.64245 | 0101000020E610000065FCFB8C0B796140E7340BB43BD24140
(112 rows)

ふむ、移動時間は、約30分というところか。

ゆりかもめを使うとこんな感じ

バスだと、こんな感じ

#149の人をトラッキングしてみました。

QGIS3 → postGISから「新しいpostGIS接続を作成する」

(その前に、docker psで、DBのポート番号を抑えておくこと 0ba7ddf90bf2 pamtrak06/postgis-pgrouting-osm:latest "docker-entrypoint.s…" 4 hours ago Up 4 hours 0.0.0.0:8911->5432/tcp toyosu_postgres_1)

で、接続に成功したら、メニューの「データベース」から「DBマネージャ」を選択して、以下の順番に入力をしていく。

すると、こんな感じのものが出てくる。

waysを合わせてみるとこんな感じ

さらに、ways_vertices_pgrを重ねると、こんな感じ

#149さんの連続ルートはこれで見える。

select moving_route_log from request_log_view where user_id = 149;

■スマホを見て、走っているのバスに”飛び乗っている”(サービス稼動中の乗車の例)
①待ち時間が０の乗客を抽出する。（到着時刻－出発時刻－所要時間≒0）
到着時刻　request_log_view.time_after
出発時刻　request_log_view.time_before
所要時間　request_log_view.distance_on_foot [meter] と、 request_log_view.distance_by_bus [meter]、バスの速さ 30 km/h、人の速さ 3 km/h から計算する。
②ユーザのidから、移動履歴を取得する。

まず軽く実験 (time_after - time_before < '10 mins'を取り出す)

ca_sim=# select time_after, time_before from request_log_view where time_after - time_before < '10 mins';
time_after | time_before
------------+-------------
10:37:15 | 10:28:00
11:49:30 | 11:41:15
20:36:30 | 20:26:45
22:19:15 | 22:09:45
00:00:00 | 23:48:45
00:00:00 | 23:47:30
00:00:00 | 11:25:45
00:00:00 | 23:48:00
00:00:00 | 23:24:15
00:00:00 | 23:59:15
00:00:00 | 23:39:15
00:00:00 | 23:10:30

時刻と時間を表示させてみる後半の2つは秒数になっている

ca_sim=# select time_after, time_before, distance_on_foot/0.8333, distance_by_bus/8.333 from request_log_view ;
time_after | time_before | ?column? | ?column?
------------+-------------+--------------------+--------------------
03:37:45 | 03:26:15 | 511.5950243478489 | 84.87666166802921
03:43:30 | 03:22:00 | 494.1959763351471 | 252.84164686899976
03:46:45 | 03:32:00 | 593.0148094595659 | 0
03:52:15 | 03:42:00 | 614.8145339876095 | 0
03:58:45 | 00:27:15 | 1931.1687506562762 | 402.76739975849034

さて、HH:MM:SSを"秒"の表記にする方法は、こうするらしい

ca_sim=# select time_after, time_before, time_after - time_before, (extract(epoch from (time_after - time_before)::time))::numeric from request_log_view;
time_after | time_before | ?column? | date_part
------------+-------------+-----------+-----------
00:28:00 | 00:16:15 | 00:11:45 | 705
00:32:00 | 00:12:15 | 00:19:45 | 1185
00:40:15 | 00:18:45 | 00:21:30 | 1290
00:41:45 | 00:11:45 | 00:30:00 | 1800
00:43:30 | 00:20:45 | 00:22:45 | 1365

では、本命 (到着時間ー出発時間ー歩行時間ー乗車時間 < 60(秒)以内)の乗客をピックアップしろ。

ca_sim=# select user_id,time_after, time_before, time_after - time_before, distance_on_foot, distance_by_bus from request_log_view where extract(epoch from (time_after - time_before)::time)::numeric - distance_on_foot/0.8333 - distance_by_bus/8.333 < 60;
user_id | time_after | time_before | ?column? | distance_on_foot | distance_by_bus
---------+------------+-------------+-----------+------------------+-----------------
234 | 00:28:00 | 00:16:15 | 00:11:45 | 563.23376 | 0
275 | 01:23:30 | 01:12:00 | 00:11:30 | 536.52704 | 0
324 | 03:23:15 | 03:07:45 | 00:15:30 | 731.304 | 0
118 | 03:52:15 | 03:42:00 | 00:10:15 | 512.32495 | 0
57 | 04:16:00 | 03:48:00 | 00:28:00 | 1388.9436 | 0
157 | 07:59:45 | 07:47:15 | 00:12:30 | 618.9883 | 0
458 | 07:59:45 | 07:41:45 | 00:18:00 | 898.75244 | 0
397 | 08:37:00 | 08:09:15 | 00:27:45 | 1363.375 | 0
410 | 08:52:00 | 08:27:30 | 00:24:30 | 1221.9526 | 0
395 | 09:52:15 | 09:41:45 | 00:10:30 | 516.0718 | 0
92 | 09:57:00 | 09:36:30 | 00:20:30 | 1023.69165 | 0
310 | 10:02:15 | 09:50:15 | 00:12:00 | 564.49817 | 0
90 | 10:02:45 | 09:50:45 | 00:12:00 | 596.32117 | 0
155 | 10:28:00 | 10:14:15 | 00:13:45 | 671.9812 | 0
178 | 11:49:30 | 11:41:15 | 00:08:15 | 372.38193 | 0
315 | 12:09:15 | 11:56:15 | 00:13:00 | 643.7695 | 0
481 | 12:11:00 | 11:55:45 | 00:15:15 | 685.71277 | 348.4668
399 | 12:11:45 | 11:49:00 | 00:22:45 | 1123.1423 | 0
127 | 15:00:15 | 14:41:30 | 00:18:45 | 913.04913 | 0
404 | 12:13:30 | 11:41:15 | 00:32:15 | 1562.6414 | 0
198 | 12:15:30 | 11:55:30 | 00:20:00 | 959.8891 | 0
32 | 12:48:15 | 12:27:30 | 00:20:45 | 1014.6684 | 0
116 | 13:06:15 | 12:48:00 | 00:18:15 | 911.0616 | 0
130 | 13:25:00 | 13:05:30 | 00:19:30 | 971.8267 | 0
411 | 15:42:00 | 15:26:00 | 00:16:00 | 788.83246 | 0
229 | 14:07:15 | 13:50:30 | 00:16:45 | 835.96875 | 0
61 | 14:15:45 | 14:01:15 | 00:14:30 | 684.7999 | 0
79 | 14:32:15 | 14:21:45 | 00:10:30 | 494.44864 | 0
317 | 22:20:00 | 22:05:00 | 00:15:00 | 730.14026 | 0
133 | 17:00:30 | 16:31:15 | 00:29:15 | 1454.8848 | 0
97 | 17:18:00 | 17:03:30 | 00:14:30 | 682.81305 | 0
193 | 18:29:30 | 18:05:30 | 00:24:00 | 1199.9945 | 0
80 | 18:55:00 | 18:44:15 | 00:10:45 | 497.08746 | 0
271 | 19:48:45 | 19:36:00 | 00:12:45 | 622.33954 | 0
298 | 19:50:15 | 19:36:00 | 00:14:15 | 694.23785 | 0
13 | 19:55:30 | 19:36:00 | 00:19:30 | 961.26294 | 0
496 | 22:19:15 | 22:09:45 | 00:09:30 | 447.28525 | 0
305 | 21:10:30 | 20:44:45 | 00:25:45 | 1262.3821 | 0
283 | 21:14:00 | 21:00:00 | 00:14:00 | 652.0706 | 0
67 | 21:29:00 | 21:05:45 | 00:23:15 | 1158.776 | 0
124 | 22:43:15 | 22:17:00 | 00:26:15 | 1281.6383 | 0
309 | 23:05:00 | 22:46:15 | 00:18:45 | 921.8486 | 0
338 | 00:00:00 | 23:59:15 | -23:59:15 | 0 | 0
(43 rows)

よし。ラストだ

■歩いて5分のコンビニからの帰宅にも使われている(近距離利用の例)
①出発座標と到着座標の距離が近い、かつ、バスに乗っている　ユーザIDを取得する。
出発、到着：　request_log_view.position_before、request_log_view.position_after
バスに乗っている： request_log_view.distance_by_bus > 0
②ユーザのidから、移動履歴を取得する。

5分以内は１人もいなかったけど、10分以内に１人だけいた

ca_sim=# select user_id,time_after, time_before, time_after - time_before, distance_on_foot, distance_by_bus from request_log_view where (extract(epoch from (time_after - time_before)::time)::numeric < 600) AND distance_
by_bus/8.333 > 0;
user_id | time_after | time_before | ?column? | distance_on_foot | distance_by_bus
---------+------------+-------------+----------+------------------+-----------------
14 | 10:37:15 | 10:28:00 | 00:09:15 | 92.753555 | 982.5703
(1 row)

結局、知り合いの方から教えて貰ったの方法で実現できたみたい (35.65457592, 139.79652749 を中心に300メートル)

ca_sim=# select user_id, ST_AsText(position_before) from request_log_view where st_dwithin(position_before, st_geomfromtext('POINT(139.79652749 35.65457592)', 4326), 0.03233394 / 3600 * 300);
user_id | st_astext
---------+-----------------------------
368 | POINT(139.797258 35.65431)
298 | POINT(139.795197 35.656211)
396 | POINT(139.795056 35.656002)
212 | POINT(139.794265 35.655042)

では、これでファイナル。

ca_sim=# select user_id, ST_AsText(position_before), ST_AsText(position_after) from request_log_view where st_dwithin(position_before, st_geomfromtext('POINT(1
39.79652749 35.65457592)', 4326), 0.03233394 / 3600 * 300) AND st_dwithin(position_after, st_geomfromtext('POINT(139.78482207 35.64501561)', 4326), 0.03233394 / 3600 * 300);
user_id | st_astext | st_astext
---------+-----------------------------+-----------------------------
388 | POINT(139.796825 35.653691) | POINT(139.783568 35.645798)
159 | POINT(139.794932 35.65632) | POINT(139.783022 35.645729)
316 | POINT(139.796816 35.656201) | POINT(139.787289 35.644699)
454 | POINT(139.795517 35.655392) | POINT(139.784164 35.646674)
428 | POINT(139.795264 35.655453) | POINT(139.785816 35.64436)
318 | POINT(139.79846 35.653964) | POINT(139.782998 35.643485)
349 | POINT(139.798028 35.654032) | POINT(139.785334 35.643373)
115 | POINT(139.795711 35.6562) | POINT(139.786663 35.645087)
72 | POINT(139.797807 35.656475) | POINT(139.785665 35.643757)
(9 rows)

忘れない内に、メモを色々残しておこう。

ca_sim=# SELECT home FROM user_param where st_dwithin("home", st_geomfromtext('POINT(139.79652749 35.65457592)', 4326), 0.03233394 / 3600 * 300);
home
----------------------------------------------------
0101000020E6100000B058C3456E796140FB1F60ADDAD34140
0101000020E610000040A6B5696C796140E19524CFF5D34140
0101000020E610000021904B1C79796140A2258FA7E5D34140
0101000020E610000081CCCEA277796140390B7BDAE1D34140

以上

WordPressで「このファイルタイプはセキュリティの上の理由から、許可されていません」と言われた時の対応

2021年1月28日2021/01,江端さんの技術メモ

"dummy.py"というファイルを投稿画面に添付しようとしたらこんな画面が出てきました。

で、昔なんかやったことがあるな、と思い出しながら、「WP Add Mime Types」というプラグインをインストールしたのを思い出しました。

以下のように設定したら、これで上手くいくようです。

以上

Source code of CNN (cpp) CNNのソースコード(CPP)

2021年1月28日2021/01,江端さんの技術メモ

官能の人工知能～深層学習を最も分かりやすく説明するパラダイムOver the AI ―― AIの向こう側に（22）

"Artificial Intelligence in Sensuality -- The paradigm that most clearly explains deep learning

Over the AI -- Beyond AI (22)

で使ったソースコード(cpp)が見つからなかったので、添付しておきます。
I could not find the source code (cpp) used in the following, so I am attaching it.

simple-cnn8x8

simple-cnn 8x8

simple-cnn_8x8-2

ついでに、破壊実験の方も
Code for destructive experiments

口に出せない介護問題の真実～「働き方改革」の問題点とは何なのか
The Truth About Unspoken Nursing Care Issues - What is the Problem with "Workplace Reform"?

destructive_simple-cnn_8x8

destructive_simple-cnn_8x8-2

PandocでMarkdownをHTML形式やらWord形式に変換する

2021年1月26日2021/01,江端さんの技術メモ

Makrdown → html の場合
```
pandoc -s sample.md -o sample.html
```
markdown → docx の場合
pandoc -s sample.md -o sample.docx
html → markdownの場合
pandoc -s sample.html -o sample.md
docx → markdownの場合
pandoc -s sample.docx -o sample.md

go.modが原因とは思いませんでした(本当に)

2021年1月19日2021/01,未分類,江端さんの技術メモ

この問題、

Step 4/7 : WORKDIR /go/hitachi_ride_hailing_go
---> Using cache
---> 62e20b49fae8
Step 5/7 : COPY . .
ERROR: Service 'app' failed to build: Error processing tar file(exit status 1):write /go/xxxxx_ride_hailing_go/static/fonts/Noto Sans Regular/12800-13055.pbf : no space left on device

は、

ディスクスペースを開けるのに"docker system prune"は便利だが、濫用しないこと。docker-compose buildが再び上手く動くという保障はないぞ

で潰した。

しかし、

go: finding github.com/xeipuuv/gojsonpointer v0.0.0-20180127040702-4e3ac2762d5f
go: finding github.com/tidwall/match v1.0.1
go: error loading module requirements
ERROR: Service 'app' failed to build: The command '/bin/sh -c apk add --no-cache git g++ curl ? && go mod download ? && GOOS=linux GOARCH=amd64 go build cmd/server/main.go ? && curl -L https://github.com/golang-migrate/migrate/releases/download/v4.13.0/migrate.linux-amd64.tar.gz | tar xvz ? && mv migrate.linux-amd64 /usr/local/bin/migrate' returned a non-zero code: 1

が、どうしても取れない。(全部のコマンドをバラバラにして実行する、までした)

何時間も格闘しているうちに、同じディレクトリにある、go.modの記載内容ではないか、と疑い始めたが、

module codes.xxxxx.co.jp/xxxxx/xxxxxx_ride_hailing_go

go 1.12

require (

github.com/dgrijalva/jwt-go v3.2.0+incompatible

github.com/go-chi/chi v4.0.2+incompatible

github.com/go-chi/jwtauth v4.0.2+incompatible

github.com/gomodule/redigo v2.0.0+incompatible

github.com/gorilla/websocket v1.4.0

github.com/jmoiron/sqlx v1.2.0

github.com/kawasin73/htask v0.4.1

github.com/lib/pq v1.1.1

github.com/rs/xid v1.2.1

github.com/tidwall/boxtree v0.0.0-20180928224827-327de8d774d7 // indirect

github.com/tidwall/geojson v1.1.3

github.com/tidwall/gjson v1.2.1

github.com/tidwall/match v1.0.1 // indirect

github.com/tidwall/pretty v0.0.0-20190325153808-1166b9ac2b65 // indirect

github.com/tidwall/sjson v1.0.4 // indirect

github.com/twpayne/go-geom v1.0.4

github.com/xeipuuv/gojsonpointer v0.0.0-20180127040702-4e3ac2762d5f // indirect

github.com/xeipuuv/gojsonreference v0.0.0-20180127040603-bd5ef7bd5415 // indirect

github.com/xeipuuv/gojsonschema v1.1.0

github.com/xeonx/geodesic v0.0.0-20150531212225-499ffb552e21

github.com/xeonx/geographic v0.0.0-20150531172044-7bc7968bc5f9

golang.org/x/crypto v0.0.0-20190513172903-22d7a77e9e5f

gopkg.in/guregu/null.v3 v3.4.0

)

の中のどれが原因か(それも1つとは限らない)をどうやって見つければいいのか、分からない。

で、さっき、なんだか分からない内に、以下の操作をしてしまったのだけど

ubuntu@ip-57:~/codes/hailing_go/docker/app$ go mod init m
go: creating new go.mod: module m

を見ているうちに、同じディレクトリにm.modというファイルができていることに気がついた。

その中身はこんな風になっていた。

go 1.13

require (

github.com/dgrijalva/jwt-go v3.2.0+incompatible // indirect

github.com/go-chi/jwtauth v4.0.4+incompatible // indirect

)

先程のリストと比較してみたら、

github.com/go-chi/jwtauth v4.0.2+incompatible

github.com/go-chi/jwtauth v4.0.4+incompatible // indirect

が違っていたので、この部分だけを変更して、再度 docker-compose buildを実行してみた。

go: finding github.com/twpayne/go-polyline v1.0.0

go: finding golang.org/x/crypto v0.0.0-20190308221718-c2843e01d9a2

go: finding golang.org/x/sys v0.0.0-20190215142949-d0b11bdaac8a

go: finding golang.org/x/text v0.3.0

go: finding gopkg.in/DATA-DOG/go-sqlmock.v1 v1.3.0

% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current

Dload Upload Total Spent Left Speed

100 652 100 652 0 0 2069 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- ?2063

0 16.1M 0 0 0 0 0 0 --:--:-- ?0:00:01 --:--:-- ? ? 0./migrate.linux-amd64

100 16.1M 100 16.1M 0 0 3974k 0 0:00:04 0:00:04 --:--:-- 5426k

Removing intermediate container 35c328df0ab6

---> e8cf5804a190

Successfully built e8cf5804a190

Successfully tagged xxxxxx_ride_hailing_go_app:latest

やっと通ったー、長かったー

ほとんどラッキーだけでdocker-compose buildに成功したー

Go moduleは、勝手にバージョン上げるんじゃねーーー

以上

ディスクスペースを開けるのに"docker system prune"は便利だが、濫用しないこと。docker-compose buildが再び上手く動くという保障はないぞ

2021年1月19日2021/01,江端さんの技術メモ

"docker system prune"は濫用しないこと。docker-compose buildが再びビルドできるという保障はないぞ！

怖い思いをしたので、戒めの為に記載。

---> Using cache
---> 62e20b49fae8
Step 5/7 : COPY . .
ERROR: Service 'app' failed to build: Error processing tar file(exit status 1): write /go/XXXXX_ride_hailing_go/static/fonts/Noto Sans Bold/64256-64511.pbf: no space left on device

てなものがでてきて、ディスクが足りないと言われました。

「そんなはずがない」と思いました。

動いているシステムと比較して、その倍の容量のEC2を選んだから。

で、調べてみると、どうもDockerの残骸たちが悪さをしているようでした。

"df" で調べてみると、ルートが93%ほどの使用率となっていたのですが、

docker system df と docker system prune を使ってみた