ジョリビー・フーズが19年に日本進出へ
フィリピンにいるときに何回か行ったなぁ
小腹がすいたときに屋台で買うチキンもいいけど、こういうジャンクフードって無性に食べたくなる時があるんだよね。でもマクドナルドは高いし、、、。ということで選ばれるのがこれ、jollibee。なんといってもマスコットがロナルドに負けず憎たらしい顔をしている。
名前はMr.Jollibeeとそのまんま
味?味はまぁ値段相応ですよ。現地で食べるご飯はやっぱりクセがあるので、こういうジャンクフードを食べるとなんか落ち着く。
何もなくなった「ゼロ・ダーク・サーティ」
よく言えば何も得られない映画
ゼロ・ダーク・サーティ
これは米軍のコールサインを指し、午前12時30分(00:30)を表している。自衛隊なら「マルマルサンマル」といったところだろうか。なんてかっこいいコールサイン。最後の特殊部隊による制圧シーンは男の子を興奮させる。ここでも言及されているとおり、四ツ目の暗視ゴーグルが特にかっこいい。さらに事実とはいえ、途中でヘリが一機(無駄に)墜落する。ブラックホークダウンが思い出されるシーンもあり、戦場のシーンはさすがキャスリンビグローといえる。
オサマビンラディン殺害
話は9.11の首謀者とされるオサマビンラディン殺害をめぐるCIAの奮闘を描く。9.11以降姿を隠した氏を、時には拷問を、時にはスパイさながら(いってみればスパイだけど)の盗聴をしながら捜索する。
情報があれこれと錯綜する中、主人公である分析官が(というよりもお手柄なのは部下だったきもするが)情報を選り分けて氏の隠れ家を見つけ出すことに成功する。ただ、物理的に壁に阻まれ、上空からの衛星の映像にも巧妙に映らず100%それが氏だとは言い切れない。
CIAは情報が確実ではないと作戦の実行に踏み切れない。ジャイアンのように見られるアメリカだが、ミスによって無関係な市民を攻撃することはできないと葛藤がみられる。その葛藤は100日以上にも及び、関係者のイライラはつのるばかり。しかし、「ビンラディン氏だった場合のリスクは?」というなんとも納得していいのかいけないのかわからない言葉によって作戦は決行される。
結果は世界中が知るところになる。
そして誰もいなくなった
ネタバレもクソもないが、結果としてCIAは氏の殺害に成功する。
物語途中の拷問シーンでCIAのエージェントが「お前らのジハードは終わった」と相手に告げる。だが氏の殺害の後、何か終わったのだろうか?今もなお各地でテロが行われている。
最後のシーンで主人公は任務を終えて帰路につく。それも軍用輸送機を一人で使えるというVIP待遇で。パイロットは「どこへ行くんだ?」と訪ねる。しかし主人公は答えられない。その空虚な何かがこの映画の全てを表しているのだと思う。
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PyCharmはPROを使ったほうがいい
そりゃお金払わない人には制限かけますよね
Thread Concurrency Visualizationが見たかった
この記事
これがやりたくてPyCharmを引っ張りだしてきたが、どうもコマンドが無い。ということで調べたら
PyCharm 2017.1 Help :: Thread Concurrency Visualization
This feature is supported in the Professional edition only.
だってさ
ほかにも
大まかな違いについては公式に書いてあります。細かいところは調べないとないのかと。
買いませんけどね
災いの書「アラビアの夜の種族」
きっと僕も夜の種族になってしまったのだと思う。
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カイロ陥落前夜
舞台はナポレオンによるエジプト陥落前夜となる。ナポレオンによってカイロが占領される事を予見したエジプトのベイ(知事)はなんとかそれを回避しようと自らのマムルーク(奴隷)に策を求める。出された案は読むものを破滅に追い込むと呼ばれる「災いの書」の献上。本の虫で知られるナポレオンに献上することで自滅の道を歩み、カイロは救われるであろうと。これは「災いの書」をめぐる夜の種族による物語であり、本の虫たちの物語。
予習は必要ない
「アラビアの夜の種族」はスゴ本 【徹夜保証】: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる
この通り、予習はしないほうがいい。ただ、アラブ文化圏になじみがない場合に世界観が知りたいというのであれば、やっぱりアラジンかなぁ。
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時代は全然違うけど、アラビアのロレンスも悪くない。
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夜の種族
物語は災いの書を語るという形式で進んでいく。その語り部は夜の種族と呼ばれる者で毎夜毎晩、物語を語っていく。まさに千夜一夜物語。アラビアンナイトが夜の種族によって紡がれている。
ハリーポッターに代表される西洋的なファンタジーも魅力的だが、アラブ文化圏におけるファンタジーもまた魅力だった。3冊ある文庫で早く読み終えたいという感情と、読み終わりたくないという感情が入る物語は久しぶりだった。僕はこの本を貪るように夜に読んでいて、幾晩も過ごした。きっと僕自身も夜の種族になってしまったのだと思う。
RMeCabFreqをPythonでやりたい
MeCabはRから入ったので、pythonでも同じように処理をしたいなと。ということでタイトルの通り
RMeCabFreqって何
pythonでMeCabを扱っていて、こういうオブジェクトが欲しかった。
Term | Info1 | Info2 | Freq |
---|---|---|---|
アメリカ | 名詞 | 固有名詞 | 36 |
皆さん | 名詞 | 一般 | 19 |
国 | 名詞 | 一般 | 18 |
国民 | 名詞 | 一般 | 12 |
人 | 名詞 | 一般 | 10 |
RのRMeCabというライブラリなら一撃でできるけど、pythonならば1から作らないとということになった。せっかくならばpythonだしpandas形式になってたらいいなということでできたのがコチラとなるが、なんか遅い。どこに原因があるのかなぁ、、、
トランプ大統領演説を分析する
で、サンプルとしてやったのが、トランプ大統領の就任演説の日本語版から。
結果はpandasなので、こんな感じで抜き出せる。
mdf[(mdf.Info1 == '名詞') & (mdf.Info2.isin(['一般','固有名詞'])) & (mdf.Freq >= 10)].sort_values(by=['Freq'], ascending=False)
この結果が、最初に出した表で、最頻出した名詞はやはりアメリカだったという結果が得られる。大統領就任演説だけあって、自分の国と国民について語るというのは当然といえば当然。