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2024年5月22日: ヤシコンプラナー50/1.4を買った

4月からGWを除いて週2出社を続けていたが、今日は宅配もあるし、なんとなく在宅に。ランチに行けないのは惜しいが、朝の時間に余裕があってのんびりできる。


標準レンズの帝王、ヤシコンプラナーことCONTAX Planar T* 50mm F1.4 AEを買ってみた。MMでもよかったが、せっかくなのでクセのありそうな初期型AEの方で。

美品ではないものの、比較的状態のよさそうな中古をキタムラのネットショップで (マップカメラは全然在庫がなかった) 購入。届いてみると外観は特に目立つ傷や汚れもなくいい感じだ。サイズの割にずっしり重く、AFや電磁絞りがない代わりにいろいろ詰まっているということだろうか。

マウントアダプターはAmazonでK&F Conceptのものを購入。特殊な機能はないが、まあ必要十分ではある。

家の中で試し撮り。せっかくなので絞り開放で、周辺減光はあるが全体的にはいい写りだ。そもそもF1.4というのが初めてだが、かなりピント面が薄く気を使う (2枚目だとコリンクの瞳にピントがあるが、スライムの方はもうボケている!)。

EXIFはexiftoolを使って手動で、レンズ名、焦点距離 (フルサイズで撮っているので同じだが、実数値と35mm換算) と絞り値の4項目を入力している。焦点距離は固定なのでいいが、絞り値を忘れない工夫が必要だなあ。入力もコマンドを毎回打っていてミスしそうなので、何か簡単なスクリプトを組んでおきたいところ。

Tokyo, Japan

α7 IIIα7SFE 90mm F2.8 Macro G OSSCONTAX Planar T* 50mm F1.4 AE

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2024年5月23日

同じ日付の日記

2023年5月22日: 特徴量選択としての因果探索

業務の時間に余裕があったので、個人目標の関連で因果探索のキャッチアップを進めた。以前に触っていたLiNGAMを軽く復習して、ベイジアンネットワークも試してみる。 今回は特徴量選択の文脈で因果探索を用いており、その点で単純なLightGBMとの精度の比較なども行っている。精度を求めるなら普通にすべての特徴量を入れて学習すればいいのではと思ったが (特に木系のモデルは不要な特徴量に強いので)、説明性を重視するためにある程度の精度を保ちつつ、因果探索で特徴量を減らすというモチベーションだと理解した。特徴量選択後の予測タスクで多少複雑なモデルを作ったとしても、因果探索で得られた因果を担保とすることである程度の説明ができるということだろう。 夜はお好み焼きを作る。G7で広島「風」が話題になっていたが、麺がなかったので大阪のものを作る。個人的には広島の方が好みではあるが。 --- ゼルダの続き、火山地帯や地底ばかり探索しているので素材が枯渇してきた。