ひまつぶし雑記帖

ファイル同期のためのrsyncで使うオプション

2024/9/18 [23:46:22] (水) 天気

仕事で使っているchromebook2台でスクリプトファイル類を同期しておきたい。
そのためにメイン機から更新のあった(タイムスタンプが新しい)ものだけをコピーしたい。

てな時にlinuxだとrsyncが便利。
scpやsftpもあるけどscpもsftpもタイムスタンプを比較できないっぽいので、今回のような場合はrsync一択。
unix系ツールの例に漏れず、rsyncもオプションが豊富ですぐにわけわからなくなってるんで、自分の使う範囲のオプションをメモ。

rsync --include="*.pl" --include="*.pm" --exclude="*" -auv -e "ssh -p 10022" [ローカルディレクトリ] ユーザー名@192.168.0.NN:[リモートディレクトリ]


--incluce="*.pl"
--incluce="*.pm"
同期したい対象ファイルは拡張子が「pl」か「pm」
--exclude="*"
includeしたもの以外は同期対象外
↑これがわかりにくくて、includeとexcludeの順番がだいじ。
まず、対象を指定して、最後にそれ以外全部除外という命令になっている、らしい。

-a
以下全部をまとめて指定
・ディレクトリを再帰的に処理する
・シンボリックリンクをシンボリックリンクのままコピーする
・パーミッションを保持する
・タイムスタンプを保持する
・所有グループをそのまま保持する
・所有者をそのまま保持する(自分以外の所有者を保持するにはroot権限が必要)
・デバイスファイルや特殊ファイルを保持する(「--devices --specials」相当

-u
・更新のあったものだけをコピーする

-v
・転送状況を表示する

-e "ssh -p 10022"
・sshで接続する。ポート番号指定つき

わたしの場合は、以上で意図通りに同期される。実際にrsyncを走らせる前に
-n --dry-run
↑このふたつは、どちらもrsyncを走らせるけど、実際はコピーをしない。コマンドが意図したものになっているか確認するために使うオプション。

--delete
↑コピー元になくて、コピー先だけあるファイルを削除するオプション。deleteから始まるオプションはあぶないのでよっぽどのことがない限り使わない。

rsyncコマンドはコピー元、リモートのコピー先、両方に必要。
(リモートにインストールしてなくて、コマンドが見つかりませんとハマったのは内緒)

ローカルにあるディレクトリごと、USBメモリなんかに同期させるだけなら

from=/mnt/chromeos/removable/USBDrive/_works
to=/mnt/chromeos/removable/_TMP/_works
if [ -d $from ] && [ -d $to ]; then
   rsync -anu --delete --log-file=$to/rsync2usb-works.log $from/ $to/
fi


バックアップというより、持ち出して作業する一時的な扱いなので、こういうのは「--delete」をつけて、ローカルにないファイル・ディレクトリはUSBから削除してくれるので便利…でも、くれぐれも「delete」は要注意

[09/19 00:26:35]追記
ディレクトリ指定に注意が必要だった。
ローカルdir1/ リモートdir1
「/」がついてると、ローカルdir1に配置されているファイルがリモートdir1のファイルと同期される。
ローカルdir1 リモートdir1
「/」がついてないと、「リモートdir1/ローカルdir1」とローカルdir1がディレクトリごとリモートdir1の下にコピーされる。

»電子書籍制作代行についてはこちら

chromebookでssh

2024/9/16 [09:47:02] (月) 天気

chromebook同士でファイル共有する方法としてニアバイシェアというのがあるけど、なんか思ってたのと違う。なので、sshで繋いでファイルのやりとりを直接やってしまおう、のメモ。

chromebookを2台使っていて、メインとサブという役割分担。
メインで使っていて作業した内容をサブ機にsshで転送・バックアップしておきたい。

まずはchromebookの設定。メイン機のLinux環境からサブ機のLinux環境に繋ぐためにポート転送を設定する。道路を繋ぐための作業、みたいなもの。

サブ機側のポート転送を設定。
「ChromeOSについて→Linux開発環境→ポート転送」

ポート番号はすでに使われている番号以外ならなんでもOK
sudo less /etc/service
↑これで確認できる。とりあえず10001〜10080のあたりが空いてるので「10022」とした
image
ポート転送を設定することで
1)サブ機のローカルIPアドレス192.168.0.NNにSSHでポート番号を指定してアクセスする
2)サブ機側がポート転送してくれて、サブ機のLinux環境にログインできる

サブ機のLinux環境でsshdサービスを立ち上げる
(サブ機をsshdサーバーにする)

sshdサービスがどうなってるのか確認。
sudo systemctl status sshd.service
この時点では「Active: inactive (dead)」という表示が出ている。ssdは立ち上がっていないので、sshdを立ち上げるために以下の作業。
(sudo、root権限で/etc/以下のファイルを編集することになるので、念のためバックアップを取っておくのが安心安全)

「/etc/ssh/sshd_not_to_be_run」というファイルがあるとsshdが立ち上がらないらしいので削除
sudo rm /etc/ssh/sshd_not_to_be_run

「/etc/ssh/sshd_config」というのがsshdの設定ファイル。

Port 10022
PubkeyAuthentication yes
PasswordAuthentication no
ChallengeResponseAuthentication no
PermitRootLogin no
UsePAM no
AcceptEnv LANG LC_*


chromebookのポート転送で指定したポート番号を記載。それ以外は呪文でOK(ルートでアクセス許可するかとか)で、上記以外はデフォルトのままでOK.

設定ファイルを編集したらsshdサービスを立ち上げる
sudo systemctl restart sshd.service
立ち上がってるか確認
sudo systemctl status sshd.service
「Active: active (running)」という表示が見えたら無事sshdのサービスは立ち上がっている。

サブ機のLinux環境のHOMEディレクトリに「.ssh」というディレクトリを作成。
chmod 700 .ssh
として、権限をオーナー限定にしておく。

メイン機でsshの秘密鍵と公開鍵を作る
ホームディレクトリで
ssh-keygen
途中パスフレーズ聞かれて、入力すると「id_rsa」(秘密鍵)「id_rsa.pub」(公開鍵)がHOMEディレクトリの「.ssh」ディレクトリに作られる。公開鍵以外の権限はオーナー限定(0600)

メイン機で作った公開鍵をサブ機のHOMEディレクトリの.sshディレクトリにコピー
scp -P 10022 id_rsa.pub ユーザー名@192.168.0.NN:~/.ssh/.
メイン機で作った公開鍵をサブ機にコピーしたら、サブ機で作業

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys


サブ機の.sshディレクトリの「authorized_keys」というファイルに公開鍵を登録(追記コピーしてるだけ)

以上でsshは繋がる。
ssh -p 10022 -i id_rsa.pub ユーザ名@192.168.0.NN
とか
ssh -p 10022 -l ユーザー名 192.168.0.NN
メイン機からサブ機にログインしてごそごそいじったり

scp -P 10022 -r work ユーザ名@192.168.0.NN:work
などとメイン機からサブ機にファイルコピーしたり

sftp ユーザー名@192.168.0.NN:DIR
とか、sftpでログインしてアップしたいディレクトリに移動してから
put -r DIR/
などとメイン機からサブ機にディレクトリごとアップしたり、

ファイル操作がらくちんになった。
とはいえ、コマンドラインなので、上書き事故には気をつけないといけない、よなあ。

ちなみに注意するところがあって。
linux開発環境も、ポート転送も手動。chromebookを立ち上げたり、再起動したら
・Linux開発環境を立ち上げる
・ポート転送をONにする
…というのもあって、どうせ確認するわけだし、IPアドレスも自動割り当てのままにした。

以下のサイトを参考にさせていただきました(多謝
【Chromebook】SSHサーバの設定
ChromebookのLinuxコンテナにSSHでログインする

最近のネタ切れの時の弁当は2色、3色弁当。
image
なんかこういう手抜きの方が美味しかったりするから、ちょっと悔しい。

»電子書籍制作代行についてはこちら

colabで使うstablediffusionの小ネタ

2022/8/29 [15:43:21] (月) 天気

google colabでstablediffusionを試していて気になったところの小ネタ。
…というか python は初めて。

・画像サイズがデフォルトだと512x512のスクエア
 大昔ハッセルとかがスクエアフォーマットだった記憶もあり、これはこれで、好きなんだけど、たとえば、stablediffusionで電書の表紙なんかを作りたいとなった場合、スクエアだとよろしくない。縦長の画像が欲しい。

image = pipe(prompt, height=768, width=512)["sample"][0]


当てずっぽうでやってみたら、たまたま意図通りだった。イメージを作る呪文をパイプで渡すところに高さと横幅を指定してやればOK。ただ、512x1024でやってみたら OUT OF MEMORY でエラーになる。大きなサイズを扱いたければ有料のコースがあるよ、とお知らせ。無料で使わせてもらってるからしょうがない。

・画像ファイルを複数作りたい
 一発で期待通りの画像が取り出せることはなく、ひとつのプロンプトで何回も取り出して、その中から選択、となる。一回ずつコマンドを叩くのは効率が悪いので、一回叩いて2つ画像を取り出すようにした。

import time
for i in range(2):
  ut=int(time.time())
  fname = str(ut) + '.png'
  image = pipe(prompt, height=768, width=512)["sample"][0]
  image.save(fname)


書き出すファイルは、ファイル名をタイムスタンプにして上書きしないように、ちょっと工夫。
range(2)、2回と言わずもっと回数を増やしてもいいんだけど、とりあえず様子見で。

縦長画像

beautiful concept art of KAWAII,
a girl walks on the street.she is seventeen,
steampunk city,AKIHABARA,
rim light,wide angle,sharp focus,
pixiv rankin,highly detailed,arknights,4K


KAWAIIやpixiv、arknightというキーワードはキャラがそれっぽくイマドキになる呪文。
image
image
ポートレイトの呪文も試してみた。

beautiful concept art of KAWAII,
portrait of a girl,full body,glossy eyes, blonde,
high contrast,rim light,sharp focus,
pixiv rankin,arknights,highly detailed,4K


image
image
image 
blondeではなくblack hairも試したんだけど、噂通り、金髪の方が安定する。なんでや。

[2022/09/19 23:07:40] 追記。
今日時点、colabで使ってるコードをメモしておこう。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import random
import torch
from google.colab import drive
drive.mount('GoogleDriveのパス')


最初の2行はお約束。
import time
→ファイル名にタイムスタンプを使うのに必要
import random
→ランダムseed生成に必要
import touch
→seedをpipeに渡すために必要
import drive
→生成した画像をgoogle driveに保存するために必要
google driveのパスは「/content/gdrive」とか適当に。

上記、いろいろ必要なものをインポートしたら以下のコードが使える。

pmt_fname = str(int(time.time()))
with open('GoogleDriveのパス' + pmt_fname + '.txt', 'w') as f:
  f.write(prompt)
for i in range(4):
  seed=random.randrange(0,2147483647,1)
  #seed=1349413827
  gen=torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)
  #ut=int(time.time())
  #fname = str(ut) + '-' + str(seed) + '.png'
  fname = pmt_fname + '-' + str(seed) + '.png'
  image = pipe(prompt, height=768, width=512, generator=gen,num_inference_steps=200)["sample"][0]
  image.save('GoogleDriveのパス' + fname)


とりあえず、ひとつのプロンプトでタテ768pxヨコ512pxの画像を4枚作る。
ステップ数はデフォルトは50。多くするとそれだけ時間がかかるけど、細部まで作り込まれるということで200にしてみた。

ファイルはgoogle driveに保存される。
タイムスタンプ.txtという名前でプロンプトのテキストファイルを保存
ex.)1663466109.txt
プロンプトのタイムスタンプ+ランダムseed.pngという画像ファイルを生成保存
ex.)
1663466109-1096018807.png
1663466109-1253973203.png

出来上がった絵をみて、惜しいなあ、ここもうちょっと色味が地味なのがよかった、とか思った時に元になったプロンプトが残るので修正変更試行錯誤も簡単になる。そして何より、

StableDiffusionは、同じプロンプト、同じseedを渡すと、同じ画像が生成される。

これがキモというミソだろう。
構図はいいのに、なんでこんな格好してるんだ、とか、ここは空に月が欲しかった、てな時はseedを同じにしてプロンプトを少しいじると同じような構図で違う絵が出てくる。欲しい絵に近づけることが可能になる、かな。

検索するとAIがらみ、技術的な話にたどり着いてしまうんだけど、わたしのような素人はこんぐらいの理解で蛮勇するのでちょうどいい。

以下3枚は同じseedで生成
image

High quality concept art,
landscape of steampunk city with a monk,
riverside street,river babbling,
sunlight pouring down,
forest of skyscrapers,
a monk walks on the path,
rim light,wide angle,
sharp focus,highly detailed,
digital art illustration,
art station trending,playstation5,4


image

High quality concept art,
landscape of cyberpunk city with a monk,
TOKYO AKIHABARA,
riverside street,river babbling,
sunlight pouring down,
forest of skyscrapers,
a monk walks on the path,
rim light,wide angle,
sharp focus,highly detailed,
digital art illustration,
art station trending,playstation5,4


image

High quality concept art,
landscape of deep forest with a monk,
riverside and golden pond,
river babbling,
sunlight pouring down,
sunlight filtering through trees
a monk walks on the path,
rim light,wide angle,
sharp focus,highly detailed,
digital art illustration,
art station trending,playstation5,4



1枚めを最初に生成。
2枚め。スチームパンクじゃなくてサイバーパンクの街に、TOKYO、AKIHABARAも追加。
3枚め。街ではなくて森の中にしようと思ってプロンプト文字列の変更が大きかったようで、Seedの魔力もあまり効かなかった。

もうひとつ。
ネットだと画像の解像度は72dpiでも足りるんだけど、紙印刷だとカラーは最低300dpi、モノクロは600dpi必要となる。google colabで使うStableDiffusionの解像度は72dpi。設定で可能になるかもしれないけど、わからないんで、あれこれ検索。
同じくAIの技術を使って画像をリファクタリングする?アップコンバージョンするReal-ESRGANというのがあった。

これのおかげで512x768 72dpi程度で出力される画像を高精細化して300dpi、紙印刷にも耐える画像として使えるようなった。

変換前image
変換後image
なんか違いのわかりにくいビミョーな例になってるけど、輪郭あたりをみてもらえると一目瞭然。StableDiffusionとReal-ESRGANの組み合わせでまた可能性が広がる。

StableDiffusionでステップ数をあえて低くして作った画像を、Real-ESRGANで高精細化して細部を作り込むというやり方もできる、かも。

Real-ESRGANの公式ページ
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
これもオススメ、ていうか必需品。

»電子書籍制作代行についてはこちら

StableDiffusionの呪文?

2022/8/28 [13:46:53] (日) 天気

画像生成AIが面白くて、google colabでお試し中。
AIからどんな画像を取り出すのかは、AIに投げる言葉次第。呪文と言われるのもわかる。

↓こちらが丁寧で詳しいのでオススメ
魔術そして理解するお絵描きAI講座
https://note.com/fladdict/n/n0f0be20e3e23
ていうか、これは必読。

具体的な呪文の例はこちら
https://lexica.art/
検索窓にpixivとかplaystation5とか入れるとわかりやすい。


で、以下はド素人が多分に間違った知見を元に書いてるヨタ。

AIに投げる呪文はプロンプトと言われていてその構成は以下が最適

<全体のフォーマット><主題><主題の補足><作者><全体の補足><フレーバー>


「美術館のサイトなんかでどんなキャプションがついてそうか?」を考えて呪文を組み立てると良いらしい、AIに意図が伝わりやすいとのこと。

image
Buddha walk on the surface of the moon
呪文はこれだけ。前記した構成でいうと「仏陀が月の表面を歩く」主題だけ。これはこれでAIまかせで面白い。

ただ、ほかのひとの上げている画像と見比べてみて、画質というか描画が全然ダメだなあ、と。ほかのひとの呪文を覗いてあれこれつけ足してみたら安定した、かな。
image

High quality concept art,
Buddha walking on the surface of the moon,
high contrast,
sharp focus,
art station trending,
highly detailed,
digital painting,
digital art,
4k


「主題」は最初と同じ
Buddha walk on the surface of the moon
で、それ以外にいろいろ見様見真似、それこそ呪文状態で付け足した。

「全体のフォーマット」に High quality concept art を指定。
コンセプトアートはいい感じの絵ということ、でいいかな。ここは他に油絵とか水彩画とかを指定するといいらしい。

「主題の補足」にコントラストが強くてピントぴったりという補足説明。

「作者」は「art stationというゲーム紹介サイトのトレンドにありそうな」ということにした。ほかにpixiv rankinだと「ピクシブでランクインしてそうな」という使い方。ここにゴッホとかレンブラント、京都アニメーションやジブリなんかも。

「フレーバー」として細部まで細かい、デジタルで描かれている、画質4K。
このフレーバーに、カメラのレンズや開放値、シャッタースピードなんかを入れるのも効果的というのが、ネットで学習するAIならでは、というやつだろう。

美術などを学問的系統的に学ぶのではなくて、ECサイトのカメラ販売ページなんかにある作例を脈絡なく取り込んでるのでこちらの側からアクセスも面白いということになった、んだろなあ。
image
たぶん、以下からフレーバーに「playstation5」とか「unreal engine」とかつけた。ゲーム画面を指定したらそれっぽいものが出るようになった。安定した、かな。
image
月の上ばかりじゃなく、サイバーパンクの街にしてみたり
image
image
日本の寺にしてみたり
image
スチームパンクにしてみたり
image
坊主が歩いてばかりなので跪いてお祈りするようにしてみたり
image
image
坊主ばかりじゃなくて女の子にしてみたり
image
スチームパンクな街に秋葉原を指定してみたり
image

こりゃキリがなくて面白すぎる。
意図した絵を作るために呪文の精度を上げれば仕事に使えるし、意図しない絵が出てきたらそれを元にストーリーを作る・大喜利を始めるのも面白いし。

ちなみに、権利的には商利用も自由。本、同人誌の表紙や挿絵が欲しいけど、絵が描けないとか頼めるひとを探すのが難しいというような場合、この画像生成AIの出番。
ただし、実在の人物なんかを呪文のタネに仕込んだ場合、肖像権にブチ当たって弁護士と内容証明が飛んでくる可能性が十分あるので、そこだけ注意。

まだまだ遊べるなあ。

[2022/08/30 10:24:41]追記

今日時点で。呪文のテンプレは以下

High quality concept art,

「ここに具体的な描写内容を英語で記述」

rim light,
wide angle,

sharp focus,
high contrast,
highly detailed,
digital art illustration,
art station trending,
playstation5,
4K


なんとなく、だけど。StableDiffusionは縦長の構図は苦手かなあ。
image
あとは出てきた絵をネタにしたエントリを頑張る

»電子書籍制作代行についてはこちら

AIでテキストから画像を生成

2022/8/24 [16:06:23] (水) 天気

いま話題の画像生成AI「Stable diffusion」を使ってみた。

ローカルにダウロードしてPython環境、Anacondaとかを作ったりGitからStable Diffusionのソースコードを持ってくるのは大変なので、とりあえず、googleのcolabで使ってみた。
ほんとだったら、ローカルに構築するのがいいんだけど。

とりあえずアカウントが2つ必要。
・googleのアカウント
→gmailのアカウントで、ほとんどの人はすでに持ってるのでは?
・huggingfaceのアカウント
→これは持ってるひとが少ないと思うけど、簡単に作れる。
https://huggingface.co/settings/profile

わたしのようなド素人のヨタじゃなくて、以下のサイトがオススメ。
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4
https://note.com/npaka/n/ndd549d2ce556
[Stable Diffusion] AIでテキストから画像を生成する[Python]
https://www.12-technology.com/2022/08/stable-diffusion-aipython.html

とはいえ、自分メモ。

・huggingfaceでの作業
huggingfaceのアカウントを作ったらhuggingfaceのプロフィールページの左メニューからアクセストークン(ACCESS TOKEN)をクリックしてアクセストークンのページを開いてひとつ新規に生成して取得する。
 権限にreadとwriteがあるけど、readで大丈夫だった。

・google colabでの作業
https://colab.research.google.com/?hl=ja
↑ここにアクセスしたらまずは下準備
「ノートブックを新規作成」
image
素っ気ないページになる。これ、古のターミナルみたいだな。
てのはともかく、やることは以下の4ステップだけ。

1)
「編集」→「ノートブックの設定」→「ハードウェアアクセラレータ」を「GPU」に設定。
2)
次にこの▶のところに以下のコマンドを入力。
!pip install diffusers==0.2.4 transformers scipy ftfy
▶をクリックするとコマンドが実行される。
3)
インストールが済んだら、「+コード」をクリック。
次のコマンドを入力欄を追加してライブラリのインポート…これをしないと、次のフェーズで403エラーになって止まってしまった。
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import matplotlib.pyplot as plt

4)
そして以下で準備完了となる。
TOKEN="Huggingfaceで取得したトークンをコピペ"
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=TOKEN)
pipe.to("cuda")


準備が済んだらいよいよ画像を生成だ。
▶のところに
prompt = "Japanese Bobtail Cat on the Moon" #@param {type:"string"}
image = pipe(prompt)["sample"][0]
image.save("test01.png")

とやってできたのがこの画像
image

promptがキモ。ていうかAIにどんな画像を作らせるのかAIと話し合いになる。
今回は最初だし「Japanese Bobtail Cat on the Moon」とやってみたけど、そんなに面白い画像がすぐに出てくるわけでもなく、これにしても4回目ぐらい、だったかな。
デフォルト状態で1枚生成するのに20秒ほどだった。

「AIと話し合い」と書いたのはこのリクエストがすべてで、どんな画像を出せるかは話し合い次第。プロンプトをリクエストするひとの腕次第という意味もある。たぶんこの分野、こんな画像が欲しい、というのを翻案して噛み砕いてAIのわかる言葉で伝えるニーズがあるだろうな。

創造とか創作というのは人間や神様だけのものという聖域感がある。
だけど、神様については知らないけど、人間の創造もまったくゼロからというものではなく、いろんなもののインプットの坩堝があって初めてアウトプットが出てくる。
てことはこのAIもやってることは同じ、大量のデータをインプットされて学習したモデルから適当と思しきものを引っ張り出してそれらで合成して作り上げてアウトプットとする。

一部界隈が騒がしいのもわかる気がする。
ほんと、これはひととAIの棲み分け、区別というか、倫理の話にもなりそうだし、SFのネタが現実になりそう。

ちなみに生成した画像は権利関係的にはフリーなので(著作人格権とか肖像権にぶち当たることもありそうだけど)商用利用もOKとのこと。

とりあえずgoogleで使ってみたけど、いろんなパラメータをいじれるはずなのでローカルで構築してみたいとこだなあ…て、今うちで使ってるパソはグラフィックが弱いからパソコン買い替えになるだろうし、当分無理、か。ビンボはつらいぜ、ちくしょう。

»電子書籍制作代行についてはこちら

WORDの小ネタ

2022/6/4 [09:05:45] (土) 天気

ワード(MS WORD 2010)についての小ネタ
毎度毎度検索して探すのも面倒なので、ここにメモ。

傍点(圏点)のついた箇所を検索

・「ホーム」→「検索」
・検索窓の右にある小さな▼をクリック
・「高度な検索」→「書式」→「フォント」
・「すべての文字列」の項目にある「傍点」を選択(ゴマ)して「OK」
・ひとつ戻ったところで検索窓を空欄にして「次を検索」

「書式」の先の「フォント」から設定する…て、気づかないだろ

ルビを検索

・「Alt+F9」を押して「ルビをフィールドコードで表示させる」
・検索窓の右にある小さな▼をクリック
・「高度な検索」→「オプション」
・「あいまい検索」のチェックを外す
・「特殊文字」→「フィールド」
・検索文字に「^dEQ」を入力(「^d」はデフォルトで入っている)
・「検索する場所」を「メイン文書」にする

ルビの数をかぞえるだけなら置換に適当な文字を入れて実行。置換された数が出るので確認できる。


↓以下のサイトを参考にさせていただきました。多謝!
小ネタ集 - 成城大学文芸部 萬屋夢幻堂
Word2010-2016: ルビの検索(一括書式変更など)  - 教えて!HELPDESK

image

オフィスソフトについて検索してるといろんなTipsが掲載されていて助かるんだけど。
んなTipsが必要とされるってだけでオフィスソフトはクソだ。

デフォルトがほんと余計なお世話だらけでかえって使い勝手を悪くしてるだろ。うんざり。
ワード、エクセルは滅んでくれろ。

»電子書籍制作代行についてはこちら

profile

profile

 
doncha.net
contact:
»運営者
@t2aki@tokoroten.doncha.net

ため池

[2025/02/19 17:58]
『トワイライト・ウォリアーズ』キャスト&監督の来日が決定!舞台挨拶付き上映会開催
https://news.yahoo.co.jp/articles/305ed729d998e97af0a996a67970b0adc5d3d518

えええええ!?行きたい!けど、もう間に合わないよなあああああ…orz
でも、でもでも、ユナイテッド・シネマとキネ ...

[2025/02/19 17:50]
成功体験て、麻薬みたいなもんだよなあ…

[2025/02/19 17:37]
歳くって、いろいろ転々としてきた実感でいうと、経営者というか組織のトップって、
失敗した体験をした生かすことはできても、成功体験の呪縛というのがけっこうガッチガチで、実情に沿わなくなってきても成功体験から逃げられなくて、組 ...

@t2aki@tokoroten.doncha.net

検索
<<2025/2>>
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
232425262728

リンク

WINDOWS版サウンドノベル
おかえりください PC WINDOWS版サウンドノベル
『おかえりください』体験版

[2 Page] »
1 2

TOTAL:3013

2025 (6)
1 (5)
2 (1)
2024 (30)
1 (2)
2 (2)
3 (1)
5 (1)
7 (2)
8 (2)
9 (3)
10 (4)
11 (8)
12 (5)
2023 (53)
1 (1)
2 (5)
3 (1)
4 (1)
5 (3)
6 (9)
7 (9)
8 (6)
9 (5)
10 (3)
11 (2)
12 (8)
2022 (16)
1 (1)
3 (2)
6 (2)
7 (1)
8 (4)
9 (2)
10 (1)
11 (2)
12 (1)
2021 (12)
1 (3)
2 (1)
6 (1)
8 (2)
9 (1)
10 (1)
11 (2)
12 (1)
2020 (18)
1 (2)
2 (6)
4 (1)
6 (1)
7 (2)
8 (2)
12 (4)
2019 (17)
1 (3)
2 (4)
3 (2)
4 (2)
5 (1)
6 (1)
8 (1)
10 (1)
12 (2)
2018 (21)
1 (3)
2 (2)
3 (2)
4 (1)
5 (1)
6 (6)
8 (1)
9 (1)
10 (2)
12 (2)
2017 (32)
1 (2)
2 (1)
4 (2)
5 (1)
6 (6)
7 (3)
8 (5)
9 (3)
10 (2)
11 (2)
12 (5)
2016 (41)
1 (5)
2 (5)
3 (2)
4 (3)
5 (4)
6 (6)
7 (2)
8 (2)
9 (3)
10 (1)
11 (4)
12 (4)
2015 (99)
1 (11)
2 (12)
3 (9)
4 (6)
5 (8)
6 (8)
7 (3)
8 (5)
9 (16)
10 (6)
11 (1)
12 (14)
2014 (112)
1 (16)
2 (5)
3 (6)
4 (12)
5 (16)
6 (19)
7 (9)
8 (6)
9 (4)
10 (8)
11 (6)
12 (5)
2013 (145)
1 (24)
2 (15)
3 (18)
4 (23)
5 (14)
6 (11)
7 (7)
8 (11)
9 (5)
10 (4)
11 (6)
12 (7)
2012 (103)
1 (1)
2 (1)
3 (4)
4 (3)
5 (7)
6 (26)
7 (17)
8 (5)
9 (8)
10 (10)
11 (11)
12 (10)
2011 (54)
1 (4)
3 (7)
4 (4)
5 (14)
6 (6)
7 (3)
8 (3)
9 (1)
10 (4)
11 (2)
12 (6)
2010 (70)
1 (12)
2 (7)
3 (6)
4 (6)
5 (3)
6 (10)
7 (6)
8 (4)
9 (3)
10 (4)
11 (3)
12 (6)
2009 (144)
1 (15)
2 (12)
3 (12)
4 (6)
5 (15)
6 (6)
7 (10)
8 (9)
9 (17)
10 (12)
11 (14)
12 (16)
2008 (148)
1 (10)
2 (6)
3 (10)
4 (11)
5 (13)
6 (10)
7 (13)
8 (19)
9 (18)
10 (12)
11 (13)
12 (13)
2007 (106)
1 (7)
2 (5)
3 (3)
4 (7)
5 (5)
6 (9)
7 (8)
8 (13)
9 (18)
10 (11)
11 (8)
12 (12)
2006 (158)
1 (28)
2 (28)
3 (25)
4 (7)
5 (9)
6 (7)
7 (12)
8 (13)
9 (10)
10 (7)
11 (6)
12 (6)
2005 (350)
1 (31)
2 (26)
3 (26)
4 (27)
5 (29)
6 (30)
7 (32)
8 (30)
9 (30)
10 (32)
11 (29)
12 (28)
2004 (292)
1 (24)
2 (24)
3 (29)
4 (27)
5 (28)
6 (25)
7 (26)
8 (24)
9 (12)
10 (19)
11 (26)
12 (28)
2003 (318)
1 (22)
2 (25)
3 (21)
4 (28)
5 (28)
6 (28)
7 (28)
8 (29)
9 (26)
10 (29)
11 (28)
12 (26)
2002 (317)
1 (29)
2 (26)
3 (26)
4 (25)
5 (28)
6 (30)
7 (27)
8 (21)
9 (25)
10 (27)
11 (28)
12 (25)
2001 (277)
1 (17)
2 (21)
3 (23)
4 (20)
5 (31)
6 (18)
7 (26)
8 (25)
9 (29)
10 (19)
11 (24)
12 (24)
2000 (53)
6 (9)
7 (4)
8 (2)
9 (3)
10 (1)
11 (15)
12 (19)
1999 (3)
7 (1)
10 (2)
1998 (18)
9 (9)
10 (7)
11 (2)