潔く銀のメモ的備忘録

プログラムなどのことについて書いていることが多いです

MacBook Pro 15-inch 2018midの最安値モデルのベンチマークを計測してみた。

こんにちは、潔く銀です。

 

少し前に自分が使用しているPCについて記事を書きました。CPUを調べている時に、CPUスコアも書いておこうと思いつつ記事に入れてみました。

そこで、思ったのが自分でも計測してみたいなということでタイトルの通りで、自分がメインに使用しているMacBook Pro 15-inch 2018midモデルを使って測ってみました。

 

今回、使用したソフトはCINEBENCH R20です。パソコン大好き人間なら誰でも知ってる超有名なソフトになります。OpenGL計測をするならCINEBENCH R15を使用しないといけませんが、簡単に見たかったのでR20で計測します。

 

App Storeから入手することができるので、早速インストールして計測しました。

 

一応、念のためにシステム構成を下に記述しておきますね。2018年のMacBook Pro 15インチモデルの中では最安値の構成になります。

 

MacBook Pro 15-inch 2018 Mid.

スペック

CPU : Core i7 8750H(CPU Score:12399)

GPU : Redeon Pro 555X 4GB

           Intel UHD Graphics 630

RAM : 16GB

ROM : SSD 256GB

OS : Mac OS X 10.15 Catalina

 

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CPUは、ハイエンドノートPC向けのCPUになります。6コア12スレッドになりますので、少し前のデスクトップCPUよりかはpassmarkの性能は出ています。果たしてどれくらいの数字が出るのか・・・

 

 

CINEBENCH R20による結果

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というわけで、計測してみた結果。2264ptsという数字が出てきました。また、シングルスレッドは397ptsという数字が出てきました。この数字がどういう指標なのか分からないので、Ranking欄に乗っているCPUと比較して判断することにします。

 

まずは、CPUスコアの欄を見てみます。

 

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CPUのスコアはデスクトップ向けCPUのCore i7-7700Kに肉薄するほどのスコアでした。やっぱり、あと数年は余裕で戦えるPCですね(笑)

写真のRAW現像書き出しは、GPUよりもCPU性能が大事なのでかなり重要だったりします。ゲームや動画編集、機械学習だったりするとGPUの性能が大事だったりしますけどね。

 

次にシングルスレッドで比較してみます。

 

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間違えて何度かシングルスレッドで計測してしまったため、見難い感じになっているのはご愛敬。2回同じ結果が出てきたので、スコアは397で間違い無いのではないでしょうか。

シングルスレッドだと、Core i7 6700HQと50ほどの差になりますが、この数字ってどれくらい変わるのでしょうか。これは2世代前のMacBook 15-inchのモデルに搭載されていたCPUになります。トータルで見たらコア数が違うので明らかに性能が変わりますが、シングルで見たらそこまでなのかもしれませんね。

私がこの2018年モデルを購入したのは、CPUが6コア12スレッドになったというのも大きな理由だったりします。

 

 

というわけで、簡単にですがCINEBENCH R20を利用してベンチマークを計測してみました。初めてこういうことしてみたのですが、ジャンクPCなどで遊ぶ人の気持ちがわかりました。次は、10年前のCore 2 DuoiMacで遊んでみようと思います。

 

それでは!

まーたDead by Daylightの動画を作った

こんにちは、潔く銀です。

 

前回に続き、またもやDbDのゲーム動画を2本作成しました。視聴回数がクッソ少ないのに作る必要があるかって?自己満足だから良いじゃないですか(笑)

 

というわけで、今回の2本の動画を下に貼っておきます。

 

 

今回紹介する1本目の動画は、野良サバイバー達による素晴らしい連携です。オンラインゲームの醍醐味といえば、一期一会かもしれない人と奇跡的な連携を取れることにあると思っています。今回はそんな連携が見て取れる素晴らしい動画です。

そして、この動画で感じたのはアドレナリンというパークはめちゃくちゃ強いですね。通電しないと腐ってしまうパークではありますが、通電してしまうとキラーに絶望を与えれますね。

 

 

 

2本目は、トラッパー相手だと最初にチェイスした方が良いよねという動画ですね。罠を仕掛ける前か、仕掛け終わったあとではチェイスのしやすさが違います。改めて、そんなことを思わされた動画になるのでまとめてみました。

ここでは、逆境魂というパークは強くて良いなと思いました。常に負傷状態で動かないといけないわけですが、罠の解除など全ての動作が早くなるのはかなり強いです。初心者向けのパークではないかもですけどね。

 

 

というわけで、軽くDbDの動画を2本作ってみました。20本目の動画は、いつもとは違うテイストで動画を作っています。そろそろ変なパーク構成で挑むDbDをしようかな(笑)

 

 

 

それでは!!!

細々と続けている駅メモというゲーム

こんにちは、潔く銀です。

 

 

4年ほど前から駅メモというゲームを細々としています。駅メモって何?という方は下のリンクから見てください。

 

ekimemo.com

 

簡単に言えば、スマートフォンの位置情報を利用して、近くにある駅にアクセスをするゲームです。アクセスの記録などが残るので、どこに行ったことがあるかやどこの路線を全て行ったことがあるかなど、後で見ることができるのでメモ代わりに使用しています。

 

私の場合は、大学に通うので毎日100キロ以上電車に乗っているので、駅メモというゲームがしやすいと思いやり始めました。たまに課金する程度なので、ラフに遊んでいるという感じです。

今まででしてきたゲームの中では最長になるので、記録程度にこのブログに残そうと思い気分で書き始めました。

 

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というわけで、2019/12/6現在の総合ランキングとポイントになります。たまにログインしなかったり、アクセスしなかったりするため順位はめちゃくちゃ低いです。一時期は4桁まで来ていましたが今は全然ダメですね。ゲーム人口も増えたと言ったところでしょうか。

今までアクセスした駅数は986です。こんなにアクセスしたんだと思いつつも、こんなもんかという感じです。就職活動の時はかなり移動する機会が多かったので、駅メモも捗っていました。

ちなみに、無課金でも遊べますが少し課金してアクセス数を無限にした方が捗りますし、遊べますので課金することをオススメします。僕は、イベントの内容で課金するかを決めます。

 

このゲームの難しいところは、キャラクターをいかに集めるかということ。楽しむ要素として、キャラクターの持っているスキルを使ってコンボを決めるかというところがあります。で、キャラクターを集めるためにはイベントをこなして「ガチャチケット」を入手しないといけません。これをいかに課金せずに集めるか・・・というのをやりながら駅メモをしています。

 

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今まで集めたでんこの数は61体。レベルマックスはゼロ。レベル60を超えているのが4体、50以上が17体です。満遍なく育てていますが、どんどんキャラクターが増えていくため、なかなかグレードアップすることが出来ていなくてレベル60以上を作るのが難しいです。

簡単に貰える「ニャッシュ」は、レベル80までのグレードアップはすぐに完了するのですがステータスが弱すぎて育てる気にもなりませんよね(笑)

欲しいのは「もぼ」かな。アクセスした駅を守り続けるのは結構魅力的です。まぁ、気長に頑張ろうかなと・・・

 

あまりゲームはしてこなかったのですが、最近やたらとゲームをしています。移動時間の合間や暇つぶしで気楽にできるのがやっぱり良いです。
少し話は変わりますが、Dead by Daylightもついに今シーズンでランク6になったので、DbDネタもそのうち書きたいと思います。

 

 

それでは!

使用しているPC まとめ 2019/12/06

こんにちは、潔く銀です。

 

 

今日は、現在自分が使用しているPCについてメモを残しておこうと思います。私が現在使用しているPCは4台になります。

3台は私物、1台は研究室で支給されているものになります。なので、卒業する際には1台は失いますが、一応まとめておきます。

 

 

MacBook Pro 15-inch 2018 Mid.

スペック

CPU : Core i7 8750H(CPU Score:12399)

GPU : Redeon Pro 555X 4GB

           Intel UHD Graphics 630

RAM : 16GB

ROM : SSD 256GB

OS : Mac OS X 10.15 Catalina

 

PhotoshopやFinal Cut Pro Xなどのソフトを使用するために購入したPCになります。動作は非常に快適ですし、動画の書き出し速度は全く文句はないのですが容量が256GBだとかなり厳しいものがあります。最近、ゲーム動画を作成しているのですがキャッシュですぐにいっぱいになってしまいます。ストレージは最低1TBは欲しいなと思いました。3年後に 16インチのMacbook Proと置き換えかな・・・

 

 

MacBook Air 13-inch Mid-2013

スペック

CPU : Core i5 4250U(CPU Score:3373)

GPU : Intel HD Graphics 5000 1536MB

RAM : 8GB

ROM : HDD 128GB + SD 128GB

OS : Mac OS X 10.11 El Capitan

 

学部時代の時に使用していたメインのPCになります。プログラミング環境からLightroom5などの写真編集ソフトが入っています。今は、プログラミングをするためにしか使用していませんが、卒業論文を書くためにも使用するので来年の3月まではフル稼働予定です。

何気に機械学習とかでも使用したりして、今までかなり過酷に使用してきました。ファンがフル稼働することもしばしばあったので、どこまで耐えてくれるかな・・・

 

 

iMac 21.5-inch Late2009

スペック

CPU : Core 2 Duo E7600(CPU Score:1959)

GPU : NVIDIA GeForce 9400 256MB

RAM : 12GB

ROM : HDD 512GB

OS : Mac OS X 10.13 High Sierra

 

研究室で廃棄になる予定だったものを頂きました。長い間眠っていたものなので、Apple IDなどが分からず初期化するのにかなり苦労しました。2年ほど前の年末に広い、新年早々Appleに電話をかけて、使えるようにした思い出があります。で、個人使用できるPCに変えて使用しています。

デスクトップPCだから、CPUとか所有しているMacbook Airより良いだろうと無知の僕は思っていたのですが、調べてみるとScoreはAirより低く処理はめちゃくちゃ遅いです。正直、使い道がないというのが現状です。新しいMac OSも入れることができないので違う遊びをしてみようかなと思います。

 

 

研究室で使用しているPC

スペック

CPU : Core i7 6700K(CPU Score:11110)

GPU : NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

           Intel HD Graphics 530

RAM : 32GB

ROM : HDD 2TB

OS : Windows 10 Pro 64bit

        Ubuntu 18.04 LTS

 

研究室では、最近になって機械学習がめちゃくちゃ盛んになって新しいPCが大量に導入されたのですが、僕が配属された頃は少し前の世代のPCを渡されたのでそのまま使用しています。普段はこのPCを使って研究を行っています。

夜は、このPCを使用してDead by Daylightをしたりしています。これだけのスペックだと余裕で動作してくれます。ウルトラ画質でも安定した動作をしてくれています。

ちなみに、機械学習をしている時なら同時にゲームを動かすこともできますが、使用メモリ状況次第ではコマ抜けが起きたりします。まぁ、そもそもそんな使い方するなという話なんですけどね(笑)

 

 

他にも研究で色々なノートPCを使用しますが、いちいち書いていたらキリがないので触れません。個人的にThinkpadの古いのが欲しいと思っていたり・・・でも、そんな余裕ないかな(笑)

 

 

最後にDbDの動画を載せておきます。良かったら見てください。教授に隠れながら続けているゲームです。一気に上手になったような気がします(笑)

 

 

 

 

それでは!

Dead by Daylightのゲーム動画2本立て

こんにちは、潔く銀です。

 

 

最近、研究室に行くたびにDead by Daylightを数試合しているのですが、なかなか動画の編集をすることができませんでした。で、12月に入りアルバイトが忙しくなったので、少しだけ研究室に顔を出さない日が続いたので、動画の編集をしてYoutubeにアップロードしました。学校にいかなければ、移動時間などで編集できるのでしてしまいます(笑)

 

ゲーム実況者の方のようにガチでやっているわけではないので、良かった試合を保存して残しているという感じです。私のDbD動画はアーカイブ感覚なので、興味のある方に見てもらえると嬉しいですね(笑)

 

 

 

 

 

 

昨シーズンはランク8までなんとかいきました。今月で3シーズン目になります。

少しずつパークが揃ってきており、Dead by Daylightが面白くなってきました。色々なパークやアイテムを使って、キラーを翻弄するのはすごく楽しいです。今回の2本の動画も、そういうパーク構成などで挑んでいます。

 

最初の頃に比べるとかなり上手くなったのではないかなと思います。今シーズン中にランクを赤帯まであげたいなと思っているのですが、どこまでいけるかな・・・現在、昨シーズンと同様8までは来ていますが、DbDをやっている暇がなかったり(笑)

 

動画は、かなり撮り溜めているのでチマチマとあげていこうと思ってます。もし。このブログから知った方は見てもらえると嬉しかったり嬉しくなかったり・・・

 

 

それでは!

Amazonのブラックフライデーで最安値だったワイヤレスイヤホン買ってみた

こんにちは、潔く銀です。

 

最近、ワイヤレスのイヤホンがいいなぁと思いAirPodsを調べ始めたのですが、値段が高い。iPhoneに付属しているコード付きのイヤホンに嫌気がさして、純正品を取り敢えず調べてみたのですが、やっぱりApple価格は高い。いい商品である事はわかるのですが・・・

 

AirPods Proは、社会人になったら購入するとしてすぐに使う分が欲しいということで、ワイヤレスイヤホンを調べていると少し前に実施されたAmazonブラックフライデーで、2000円代でワイヤレスイヤホンが出ていました。その商品がこちら。

 

 

Air-TWS-C5という製品です。

今の価格は、4000円ほどですがセールの時は2000円台まで安くなっていました。レビューを見ていると二極化しており、これは当たり外れがありそうな商品。
コンタクトレンズを買うのもあり、送料を無料をするついでに試しで買ってみました。

 

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装着感は悪くなく、音質も思っているより良くて2000円台のワイヤレスイヤホン恐るべしという感じでした。

ただ、レビューにある通りバッテリーの持ちはあまり長くなく、バッテリー残量が少なくなると警告音がやかましいです。また、自宅で使用する時は断線が少ないのですが、駅などの人が多いところで使用すると確かに断線が多かったです。

電車に乗っている時は問題なかったので、人が多い街中で歩かない限りは大丈夫かなと思います。

かなりたくさんレビューがあるので、非常に参考になりました。やっぱりレビューは大事ですね。特に悪いレビューは参考になります。

 

で、レビューにはなかったのですが、電池残量が半分以下の時はMacbookで使用した際は左右のイヤホンが同期せずに、音が二重に聞こえてくるという現象が起きました。iPhoneに接続している時はそんなことなかったんですけどね。

そして、電話をする時はあまり音質は良くないので期待はしないほうがいいですね。試してみたのですが、こもったような音になり聞こえづらいらしいです。

 

ただ、自宅で使用する際は悪くなくコードレスって偉大だなと感じました。性能をバリバリ気にする方でなければ、かなり気軽で使いやすいです。値段が4000円だと+2000円するとそこそこ有名なブランド品があるので微妙な価格設定ですがセールだった場合はお買い得かなと思います。

 

久しぶりにAmazonで買って良かったなという感じです。たまにはセール品買うのも良いですね(笑)

PythonとOpenCVを用いて複数の静止画から動画に変換する

こんにちは、潔く銀です。

 

前回は、動画から静止画にするプログラムを作りました。今回は、その逆である静止画から動画にするプログラムを作成しました。こちらは、需要があるかわかりませんが作ってみたので良かったら見てください。

今回のコードは、天体写真のタイムラプス動画を作成するために自作しました。自分で作成した方が使いやすいですからね(笑)

ソースコードはコピペしてもらえると使えるようになります。使う際は、ファイルパスなどは確認してください。

  

動作環境

 

ソースコード

import cv2
import glob
import os
import shutil
import time

"""
parameta
"""
frame_size = -1  #FHD=0, 4K=1
frame_rate = 30.0  #FPS

"""
end
"""

""" size set"""
if frame_size == 0:
    #FHD Timelaps動画用
    width = 1920
    height = 1080
elif frame_size ==1:
    #4K Timelasp動画用
    width = 3840
    height = 2160
else:
    #小さめに作る
    width = 640
    height = 360

""" """


def timelaps(images):
    
    
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m','p','4','v')
    video = cv2.VideoWriter('timelaps.mp4', fourcc, frame_rate, (width, height))
    
    
    print("動画変換中...")
    
    for i in range(len(images)):
        img = cv2.imread(images[i])
        img = cv2.resize(img,(width,height))
        video.write(img) 
        
    
    video.release()
    print("動画変換完了")
    




if __name__ == '__main__':
    
    start = time.time()
    
    images = sorted(glob.glob('images/*.jpg'))
    print("画像の総枚数{0}".format(len(images)))
    timelaps(images)

    elapsed_time = time.time() - start
    print ("処理にかかった時間は:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

 

動画サイズは、パラメータを触ってもらうといくらでも変更可能です。
今回のプログラムは、天体撮影を行った際に撮れた連続写真を動画に変換するために作成したコードになりますので、FHDや4Kのサイズ設定を最初に用意しています。使用用途はそれくらいしかないのかなと少し思います・・・

 

使用環境によっては、sorted関数が作用せずに順番通りに読み込まれない場合があります。その際は、natsortedを使用するば順番通りに読み込まれると思います。

 

 

天体撮影かつプログラミングしている方は遊んでみてください(^^)