DreamerDreamのブログ

夢想家の夢です。〜揚げたてのモヤっとしたものをラフレシアと共に〜

ドラム式洗濯機を買い換えた 

2011年に購入したパナソニック製のドラム式洗濯乾燥機が故障しました。

 

電源が突如入らなくなりました。

コードを挿し直してもうんともすんともいいません。基板を見てもどうやらメインのヒューズは切れていないようです。

しかし、電源周りをよく見ると熱で変性しているっぽい箇所を発見!

元々なのか?と保証期間内に一度熱交換器をユニットごと交換してもらったときの写真を照会。

これしか写真がなかったのでズーム。。わかりにくいですが、表面にシワがついているようには見えません。おそらくこれが原因でしょう。

 

他にも調子の悪いところもあり、基盤交換で直るかどうかも不明ですし14年も経っているので今回は素直に買い替えることにしました。

 

いろいろな機種がある中で

  • ヒートポンプ式
  • 乾燥7キロ以上
  • 低価格帯

という条件で探しましたら、東芝の一番下位モデル TW-127XM4L が期間限定大セール中だったのでこれに決定!

 

今まで使っていた14年も前の機種と比べると性能面はどんなものでも満足できると思います。

いろいろ調べましたが、さすがにドラム式洗濯乾燥機の欠点も繊維の奥から洗い出されていて、下位モデルでも充分な機能が搭載されています。

 

洗浄力の向上

マイクロバブル水や銀イオンなど、洗濯用水自体に洗浄能力を持たせるという機能が搭載されていて期待できます。

自動化の拡大

洗剤や柔軟剤の自動投入機能は下位モデルでもしっかり搭載されているようです。これは便利!

お手入れ、メンテナンスの省力化

洗濯乾燥機のお手入れは大変!古い洗濯機の乾燥機能を使っていると、フィルターを通り抜けたホコリが積もりフィンにガチガチに固まってフェルト状になってしまいます。

(↓古い洗濯機のフィンにこびり付いたホコリ)

この面倒な場所のホコリを自動で洗い流してくれる機能が搭載されています。

<こちらのサイトから>

充実のお手入れ機能 | 商品特長 | 洗濯機・洗濯乾燥機 | 東芝ライフスタイル株式会社

めちゃくちゃ便利じゃん!!

 

さらに上位モデルには

 

IoT化

スマホから遠隔で操作できる機能やお知らせ通知が届いたり便利に使えるようです。これは個人的には要らない機能。

洗浄能力のさらなる向上

洗濯水を温水にして洗濯できるようです。60℃の温水ということは、ノロウイルスの付着した衣服なんかもしっかり殺菌できるということですね!すごい!

魅せる家電化

操作パネルがタッチパネル化されていたり、洗濯槽内にライトが点いて洗濯槽の中が見えたり、魅せる家電としては素晴らしいですね。これも個人的には不要な機能。

 

結構な機能が搭載されています。僕の用途では下位モデルで充分です。

 

また、最近のドラム式洗濯乾燥機では多くの機種でお風呂のお湯取り機能は省かれているようです。

ということで、買い替えの備忘録としておきます。

ConohaのVPSのイメージ容量がどんどん増えていく理由と対処法 備忘録

ConohaのVPSでサーバーを立ち上げて数年が過ぎました。

dreamerdream.hateblo.jp

 

6年も前なのか・・・

 

毎回のバックアップごとに容量が増えていたのですが、まあユーザーが増えれば当然だと思っていたら、この前イメージのバックアップを試みるとイメージサイズが44GBにも達していて大慌て!

chatGPTさんに相談して肥大化したlogファイルなどを削除したりしました。

50GBまでは無償でイメージ保存できるんだけど、50GBを超える容量を保存する場合は上位の550GBプランに2000円弱で申し込まないといけません。1時間あたり2.6円でも利用可能なので、これまでは25GBを超えたあたりからバックアップ時だけ1時間以内で利用して無事にバックアップできたら古いイメージを消して50GBストレージに戻すという方法を取っていました。

 

そして今回、イメージ保存をするとついに52GBを超えていました!これはマズイ!!

どうやら実際の使用ディスク容量に関係なくイメージ容量が肥大化したままのようです。なんでっ!??

 

df -h

で使用容量を見ると、実際のディスクは12GB程度しか利用していません・・・

 

なのにバックアップしたイメージは52GB??

 

なんでじゃ???

とchatGPTさんに聞いてもストレージ容量の整理方法しか教えてくれません。(悲

少し整理したら10MB分ぐらいはイメージが減った?けど意味無し!

 

Google検索をすると、そのものズバリな回答を書いておられる方を発見!!やっぱりすごいぞGoogle検索!!何でもかんでもAIに頼っては駄目ってことですね。

 

解決:ConoHa VPSで「イメージ保存容量」がどんどん増えていってしまう | あっちこっちにーち

この方はConohaに直接電話で問い合わせされたようです。

要するに、「ディスクに一度でも0以外のデータが書き込まれたら、書き込まれたブロックごとディスクイメージとして保存しちゃうから、ディスクの空きに0で埋めたファイルを一時的に作ってそのファイルを消したら無かったことになるよ!」ということらしいです。なるほどな仕様。

 

 

少しわかりやすく図示します↓

VPSの100GB分のディスクスペースは予め「0」埋めで用意(フォーマット)されている状態です。

(※以下イメージはあくまで便宜上の表現です。)

 

データが書き込まれると、0以外のデータがディスクに入力されることになり、そのデータがどこにあるかが記録されることになります。

(Aというデータがディスクの先頭に書き込まれた)

(Aに続いてB、Cというデータが順番にディスクに書き込まれた)

この状態でイメージを保存すると、0以外が入力されたブロックだけがディスクイメージとして保存されることになります。

(イメージはABCのデータのみ抽出される)

保存されるデータは必ず順番通りになるとは限りません。このように飛ばされたブロックがあった場合は

(データを書き込む順が飛んでEというデータが書き込まれた)

0以外のデータがディスクイメージとして保存されることになります。

(イメージにはABCEのデータが抽出される)

ここで問題になるのが、一度書き込んだデータを削除した場合、ディスクからは保存先情報だけが削除され、ディスク内部のデータは0以外のままになっています。

(BCのデータを削除した)

この状態でディスクイメージを生成すると、0以外のデータがそのままイメージとして保存されてしまいます。

これがデータが無いのにディスクイメージだけが肥大化している状態です。

(AEだけでなく、消したBCのデータも書き込まれる)

なので、肥大化対策として、ここに全て「0」で埋めたデータを書き込みます。

このとき、”0でないブロックだけ”を狙い撃ちすることは出来ないので、できるだけ大きな0ファイルを書き込む必要があります。

(BCのあった領域を上書きで使うように、中身「0」の大きなファイルを作成)

そのうえで書き込んだデータを削除します。

(0というデータ情報が消えるが、中身はそのまま0が残る)

そうすると、0のデータはディスクイメージとして保存されないので、イメージ容量が減るということですね。

(イメージはAEのデータのみ抽出される)

 

さて、原因が判明したので実際に作業を行います。

 

コマンドはddを使い、

dd if=/dev/zero of=/tmp/tmpzero.tmp bs=G count=「空き容量をGB単位で入力

で、0埋めファイルを生成するということです。

 

僕の場合は空き容量は83GBだけど、ddで全部埋めると怖いので試しに80GB分のファイルを生成しました。

dd if=/dev/zero of=/tmp/tmpzero.tmp bs=G count=80

完了までに30分ぐらいかかりました。

参考先の方は70GBぐらいが1分半ぐらいとのことでしたが、僕の環境の場合は1分で2GB分ぐらいしか書き込まれませんでした。

※別のターミナルから接続してdf -hコマンドで容量をちょくちょく確認しました。

 

これでディスクが98%使用されています。

 

そして、rmで作った80GBのファイルを消します。

rm /tmp/tmpzero.tmp

 

98%→13%へ!すごいダイエット。

 

イメージ保存をしましたら、52GBもあったイメージが16GBに戻りました。成功です!

 

これで無償イメージ容量のままで使えます。

 

 

 

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電子工作好きが本気で喜ぶ!2025年最新版ギフト【温度制御はんだごてからRaspberry Piまで】

人の趣味に合うプレゼントって難しいですよね。

つまらないものだと思われても嫌だし、気合い入りすぎても引かれるかもしれないし・・・

僕は他の趣味のことは分かりませんが、電子工作が趣味な方が喜ぶプレゼントならアドバイスができます。

そこで今回は、「ホントに嬉しい!」と言ってもらえるガジェットを厳選しました。

(既に持っているかどうかはご自身で調査が必要です。)

 

 

 

 

はんだごて

↑このニクロム線タイプのはんだごてを使っている人へはんだごてをプレゼントをする場合、「温度制御付きのはんだごて」が絶対喜ばれます。

 

ダイヤル式温度設定で扱いやすく、初心者から上級者まで愛される定番品

電子工作機器のブランドHAKKOが絶対良い!↓

 

既に温度制御はんだごてを所持している場合、半田ステーションをプレゼントされると「おい!!!まじ神かよっ!!!!」となります。

 

この手のはんだごてはニクロム線タイプのものより遥かに高速に温度が上がって安定するので、作業効率と仕上げがめちゃ良くなります。

 

 

ヒートガン

スマホの解体作業や収縮チューブの熱源ににドライヤーを駆使している場合、ヒートガンをプレゼントすると喜ばれます。

 

ドライヤーで時間をかけたらなんとかなる作業でも、やはり半田も溶かす熱量のヒートガンが一丁あると作業効率が段違いです。

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デジタルマルチメーター

一般的なテスターとは一線を画す、電圧・抵抗・静電容量・磁界検知まで何でもこなしてオシロスコープのように電圧表示までしてくれるスグレモノ!

電子工作好きな人は既に一般的な普通のテスターや検電器は持っている場合が多く、「魅力的だけど、使いたい機能は個々の機器で使えるし、わざわざオールインワンの機械を買うまでもないかなー」と見送っている可能性が高いです。

 

 

ラズベリーパイ

電子工作好きには知らない人がいないと思うぐらい有名なのが、マイコンボードであるArduinoとRaspberryPiです。

Arduinoはマイコンボードとしては安いですが、人によっては機能の割にサイズがデカくて嫌だという人もいます。RaspberryPiは「安価な学習用途向けマイコン」から「機能重視の高級機」へと進化を遂げているので1枚のお値段が高いのです。

電子工作界隈だと不慮の事故で壊してしまうことも多々ある消耗品扱いなので、「こんなんなんぼあってもいいですからね!!」本当に何枚あっても嬉しい代物です。


www.youtube.com

 

 

ということで、以上が電子工作好きな人へのオススメプレゼントです。

どれも電子工作好きのツボを押さえた実用ガジェットばかり。
ぜひ気になるアイテムをクリックして、あなたの感謝をカタチにしてみてください!
「喜ばれた!」というエピソードをあとで教えていただけると僕も嬉しいです😊

 

ちなみに、僕の欲しいものリストはこちらです。誰かプレゼントして!!↓

www.amazon.jp

Googleフォトから写真をダウンロードして保存日を元のデータに修正した話 備忘録

ある日、スマホの写真を見ようとしたら・・・「あれ?SDカードが読めない??なんで?」

「え!SDカードデータ消えてるやんっ!!!」ということがありました。

 

一応、Googleフォトでバックアップしているのでデータは復元できるのですが、Amazonフォトにアップロードしようと思っている写真が手元に無いのは困ります。

(個人的に、Googleフォトは何でもかんでもバックアップ&不要なものはガンガン消す。Amazonフォトは家族もFireTVで見れるので家族写真をメインで保存というスタンスで使っています。)

 

で、Googleフォトから試しにファイルをダウンロードしたわけですが・・・、

Googleフォトからファイルをダウンロードした場合、ファイルの作成日がダウンロードした日付になっちゃうんですよね。

 

このままアップロードしたら全てダウンロードした日付で登録されちゃいます。

 

かといって、pythonコードを書いてGoogleフォトで日付を確認しながら1つづつ手動で変更するなんてのは面倒くさすぎ!

(400枚ほど変更する必要が・・・)

 

そこで、どうにかならないものかと調べるとGoogleのバックアップ機能を使えば年間の写真が写真用のデータと共に一気にダウンロードできるということが判明しました。

 

Googleフォトから、「Googleアカウントを管理」を選択します。

 

「データとプライバシー」を選択

 

下の方にある「データをダウンロード」を選択

 

ダウンロード対象のサービスを一度全て解除します。

 

 

目当てのGoogleフォトは下の方にあるので、チェックを入れ、「すべてのフォトアルバムが含まれます」の項目を選択

 

すると、バックアップ対象となる年が選べます。

 

チェックを入れたら、下の方で「次のステップ」へ

 

エクスポート方法などを選択します。この辺はお好みで。

圧縮ファイルの種類や分割サイズも選択出来ますが、たくさんのファイルをダウンロードするのにあまり小さいサイズを選択すると、後で出てくるjsonファイルと写真ファイルがバラバラにダウンロードされる可能性があるので(僕は2Gで失敗したので)4GBを選択しました。

 

エクスポートを作成を選択すると、必要なファイルが圧縮されてダウンロードできるようになります。

僕の場合はメールでのお知らせを選択したので、メール通知が届きました。

2つファイルがありますが、1つはメインの写真データ、もう一つは「アーカイブ概要」という何らかの説明ファイルでした(詳しく見ていません)。

 

 

 

残念ながらダウンロードしたファイルは、やはりGoogleフォトでダウンロードしたファイルと同じで作成日は今日の日付になってしまっています。同じファイル名で.jsonファイルが写真のいろいろなデータを保存したファイルです。

 

jsonファイルの中身

要するに、このjsonファイルに記録されている日時を利用してデータを保存し直したら良いんです。

 

ということで、pythonコードを作りました。というか、今回はChatGPT先生にサクッと作っていただきました。

コードを実行する前にpiexifをpipでインストールする必要があります。

pip install piexif

piexif は、Exif 情報を JPEG 画像に読み書きするための Python ライブラリだそうです。よくわかりませんが、GPT先生が使えということです。

 

### pythonファイル ####

import os

import json

import piexif

from datetime import datetime

 

def write_exif_datetime(image_path, datetime_str):

    try:

        exif_dict = piexif.load(image_path)

    except Exception:

        exif_dict = {"0th": {}, "Exif": {}, "GPS": {}, "1st": {}, "thumbnail": None}

 

    # 不正なExif値を削除(型が不正なものを除外)

    for ifd in exif_dict:

        if isinstance(exif_dict[ifd], dict):

            tags_to_remove = []

            for tag, value in exif_dict[ifd].items():

                try:

                    piexif._dump_value(tag, value, ifd)

                except Exception:

                    tags_to_remove.append(tag)

            for tag in tags_to_remove:

                del exif_dict[ifd][tag]

 

    dt_bytes = datetime_str.encode('utf-8')

    exif_dict["Exif"][piexif.ExifIFD.DateTimeOriginal] = dt_bytes

    exif_dict["Exif"][piexif.ExifIFD.DateTimeDigitized] = dt_bytes

    exif_dict["0th"][piexif.ImageIFD.DateTime] = dt_bytes

 

    exif_bytes = piexif.dump(exif_dict)

    piexif.insert(exif_bytes, image_path)

 

def update_file_timestamp(image_path, timestamp):

    os.utime(image_path, (timestamp, timestamp))

 

def process_folder_recursively(root_folder):

    processed = 0

    skipped = 0

 

    for current_dir, _, files in os.walk(root_folder):

        for file in files:

            if not file.endswith(".json"):

                continue

 

            json_path = os.path.join(current_dir, file)

 

            try:

                with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f:

                    data = json.load(f)

            except Exception as e:

                print(f"⚠️ JSON読込失敗: {file} - {e}")

                continue

 

            title = data.get("title")

            if not title:

                print(f"⏸️ titleフィールドがない: {file}")

                skipped += 1

                continue

 

            image_path = None

            for ext in ["", ".jpg", ".jpeg", ".JPG", ".JPEG"]:

                candidate = os.path.join(current_dir, title + ext)

                if os.path.exists(candidate):

                    image_path = candidate

                    break

 

            if not image_path:

                candidate = os.path.join(current_dir, title)

                if os.path.exists(candidate):

                    image_path = candidate

 

            if image_path:

                try:

                    timestamp = None

                    if "photoTakenTime" in data and "timestamp" in data["photoTakenTime"]:

                        timestamp = int(data["photoTakenTime"]["timestamp"])

                    elif "creationTime" in data and "timestamp" in data["creationTime"]:

                        timestamp = int(data["creationTime"]["timestamp"])

                    else:

                        print(f"⏸️ タイムスタンプが存在しません: {file}")

                        skipped += 1

                        continue

 

                    dt = datetime.fromtimestamp(timestamp)

                    formatted = dt.strftime("%Y:%m:%d %H:%M:%S")

 

                    write_exif_datetime(image_path, formatted)

                    update_file_timestamp(image_path, timestamp)

 

                    os.remove(json_path)

 

                    print(f"✅ {os.path.basename(image_path)} にExifとファイル日時を設定しJSON削除")

                    processed += 1

                except Exception as e:

                    print(f"⚠️ 書き込み失敗: {file} - {e}")

            else:

                print(f"⏸️ 画像が存在しません: {title}")

                skipped += 1

 

    print(" 📦 完了レポート")

    print(f"✅ Exifと日時反映&JSON削除: {processed} 件")

    print(f"📂 JSONのみ残した(画像なしまたはエラー): {skipped} 件")

 

if __name__ == "__main__":

    target_dir = "/Users/[YourDir]/Downloads/Takeout/"  # 処理対象のフォルダに変更

    process_folder_recursively(target_dir)

タイムスタンプの判別か2種類あるのは、保存されているデータに2種類の記録方式があったためです。

スマホを変えたからなのか、Googleの仕様かは不明です。

はい、これを実行します。

成功したファイルはjsonを削除し、読み込めないファイル(jpeg以外)はそのまま残されます。

今回の用途では動画はあまり必要ないのでOKです。

 

ということで、Googleフォトから写真データをダウンロードして、元の保存日時にサクッと戻すことができました。

すごいぞChatGPT!!

 

あとはAmazonフォトにアップロードして、本日の作業は完了です。

 

AmazonフォトはGoogleフォトと違い、元の写真のファイルのまま(googleでは写真は圧縮される)容量無制限で保存されます。

これだけでもプライム会員の値打ちありますね。

Amazon Photos

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  • Amazon.com
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自作LANケーブルの不良を確認するために工夫してみた 備忘録

先日、ちょっと距離のあるLANケーブルの工事を頼まれることになりました。

 

初めてのLANケーブル工事で購入したものがこちら、カシメ工具とLANコネクタが50個セットになって、LANケーブルのテスターと、よく切れるニッパーや皮むき器まで付属しているお買い得商品です。このニッパー、本当に切れ味がいいのでこれだけでも値打ちありです。

ちなみに、カシメ工具本体にケーブル剥きとケーブルカッターの機能が付属しているので、単純な作業だけならニッパーは不要です。

 

初回はよくわからないまま作業をしましたが、やはり何度か失敗して学ぶ必要があります。何度か作ってみるとコツが掴めてきますので、端子が最初から50個も入っているのは安心感が半端ないです。

LANケーブルの自作方法自体はいろんなサイトがあるので割愛します。

 

さて、LANケーブルの自作で判明した問題点がこちら。ぜひ一緒に考えてみてください。

 

まず、1本LANケーブルを完成させるとします。

LANケーブルのコネクタをカシメてうまく結線ができていれば、テスターの親機と子機で同じLEDランプが点灯します。

完成です。

これはOK!の例。

 

問題は、テスターで問題ありだった場合、

この場合、どちらのコネクタの異常なのか判別する手段がありません

両方NGの場合もありますし、片方だけNGの場合もありますよね?

失敗したコネクタは再度ケーブルを切ってカシメ直さないといけないのですが、もしOKな方のコネクタを切ったら・・・

当然テスターはNGのままですよね?

 

だったら反対側じゃん!ということでもう一方のケーブルを切ってカシメ直したら・・・

ええっ???NGなんですけどー?????

どっち?どっち???え・・・もしかして切る前にうっかり入れ替えちゃった??

もうワケワカランですよね?あなたならどちらを直しますか?

しかも、コネクタを直すのはLANケーブルが間違いなく不良品じゃなかった場合です。

最悪のケースはケーブル自体が途中で断線です。ケーブルの不良であればいくら直しても繋がりません。


ということで、ケーブル自体が問題ないのかコネクタをカシメる前に判断できる治具を作ることにしました。

 

 

【作り方】
片方にコネクタをカシメたLANケーブルを用意します。

※両方コネクタを作って問題なく通電確認できたものをぶった切ればOKです。

外皮を剥きます。ここまではコネクタの接続と一緒。

そして、電線も剥きます。

ここに、ラズパイ工作等でよく使われるデュポンコネクタを装着します。

装着!!

完成!です。(それだけ)

 

2セット作ればケーブル自体の断線をコネクタを付けなくても判別することが出来ますし、片方だけなら片方コネクタを付けた時点で通電テストをすることができるようになります。

片方装着した状態でテストている様子↓

僕は突貫工事でブレッドボードで通電のテストをしましたが、こういうものを1つ作ってテスターと一緒に置いておけば便利ですよ。

 

 

 

 

ワインディングマシンの修理 備忘録

高級な自動巻の時計をくるくる回転させて自動で巻いて時計の保全をしてくれるワインディングマシン。

 

今回、修理を依頼されたものがこちら。

台が回転しなくなったということで分解修理を試みようとしましたが、型番を探しても何も記載されておらず、どうやって開けるのかも謎の筐体。

 

「ワインディングマシン 修理」で画像検索すると裏から開けたり、内部から開けたりいろいろな方法があるようです。

今回のマシンは奥が開く構造のようです。単純にボンドで止まっているようですが、引っ張れば簡単に取れます。

 

構造は、単純にモーターとギアユニットが箱に固定されているだけのようです。

そして下に写っている基板で間欠的にモーターを動かす構造のようです。

 

この状態のまま電源を入れると、モーターが回っている音が聞こえます。ただ時計の台は回転していないので、ギアーの欠けやベルトの損傷が考えられます。

 

開けてみると、モーターとベルトで減速させた上でギアで台に動力を伝えるという単純な構造でした。

故障箇所ですが、単純にベルトが脱落していました。経年劣化で緩んだのかな?と思いながら付け直してみたところ、問題なさそうな感じで綺麗に動きました。

ベルトが脱落した原因は、衝撃を受けたか無理に台を回したのか経年劣化でベルトが伸びたかだと考えられますが、しばらく回してみて問題は無さそうなので、今回はこのまま閉じて修理完了とします。

僕は画像検索して開け方を調べたので、また誰かの参考になればとこちらに記録として残しておきます。

 

 

直付け型の照明器具を引っ掛けシーリングに変えてみた

自宅の脱衣所の電灯が点かなくなりました。

 

いや、正確には「点くんだけど2分ぐらいしたら消える」という謎の現象が起こるようになりました。

蛍光ランプが切れたわけではなさそうじゃない?と思い試しに他の電灯に外した蛍光ランプを付けてみたら元気に点灯します。

 

家にデフォルトで付いてきたもので、15年ぐらい?使っているので、器具の寿命のようです。

器具を外そうとしましたが、どうやらこの器具は引っ掛けシーリングではなく直付け型の器具のようで、交換には電気工事士の資格が必要なヤツです。

 

なんというタイミングでしょう!!

取っててヨカッタ!電気工事士!!!

dreamerdream.hateblo.jp

 

そして、実技試験のためだけに購入していた引っ掛けシーリングが役に立つ時がきました!

 

しっかり固定して、テスターで通電テストもします。

 

ついでに、ネジが天井の上で電線を破って接触していないかもしっかりテストしておきます。

問題ありません。

こんな簡単な工事でも電気屋さんに頼んだら数千円〜万円必要です。

今回は手持ちの器具が使えたのでなんと0円!

 

交換用の器具はAmazonで購入することにしました。

 

引掛シーリングに引っ掛けるだけ。

 

付属のスペーサーを付けて

 

設置! 秒で完成です。簡単

 

一応無名ブランドではなくアイリスオーヤマ製品だしまた長く使えるかなーと期待しています。

 

 

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