私のウェブサイトへようこそ

ここは私が自分の物語を共有し、個人的な作品を販売する場所です。 私はアニメ音楽が好きなので、2012年にピアノを再び弾き始め、 Bilibiliやその他の主要な動画サイトに自分のピアノ作品を投稿し始めました。 それから数年経った今、私は交通渋滞を優先するという現在の流行に従うのをやめ、代わりに自分のペースでピアノの練習と楽曲の編曲を続け、技術を磨き、精神面を向上させることに専念している。 これまで100本以上のピアノ演奏動画をアップロードしてきましたが、今でも多くの方から評価をいただいており、とても嬉しいです。

個人ウェブサイトを作成する機会

ご記憶の方もいらっしゃるかもしれませんが、私の大学での専攻は物理学でした。しかし、卒業前の最後の学期には、総合的な物理実験の授業の一環として、物理モデリングのプロジェクトに取り組む必要がありました。 私がプログラミングに触れたのはPythonを通してでした。Pythonは非常に初心者向けの言語です。 私の絶え間ない好奇心と、すでにPythonの学習を始めたのだから、コースが終わった後もそれを無駄にするのはもったいないという考えから、 プロジェクトに取り組むことで、情報技術に関する知識を深めたいと思っています。 様々な情報源から学んだ結果、非常に示唆に富む発言を見つけました。

「すべてのプログラマーは自分のブログを持つべきだ。」— 魯迅

数ヶ月の学習を経て、私はこの個人ウェブサイトを構築しました。これが、私が過去1年間作品をアップロードしていない理由の一つです。

将来に向けたいくつかの準備

ウェブサイトの主要構造はほぼ完成し、あとは簡単なメンテナンスのみで済むようになりました。そのため、ピアノ演奏と作品の編曲を再開します。 現時点では、このウェブサイトをブログ、個人ショップ、履歴書として同時に利用する予定です。 私はこのウェブサイトを長期的に運営し、ソフトウェア開発の学習経験や作曲・編曲のテクニックを随時アップロードし、徐々に自分の音楽作品もここに掲載していく予定です。 私の楽譜をご購入いただくか、ページ下部にある「コーヒーをご馳走してください」ボタンからコーヒーをご馳走していただくことで、私を応援していただけると嬉しいです。

ウェブサイト更新計画

WeChat H5決済の統合

現在、このウェブサイトはWeChatのQRコードスキャンによるモバイル決済のみに対応しています。

2021/9/9：成功支持移动端微信支付

AlipayのQRコード決済とH5決済の統合

WeChatが登場した今、Alipayは当然ながら欠かせない存在となった。

2021/9/17：成功支持支付宝网页端和移动端支付

PayPal決済の統合

現在のデータに基づくと、 YouTubeは楽譜の主な収益源であるため、国際決済に対応した決済ゲートウェイが少なくとも1つ必要となる。

2021/9/22：成功支持PayPal支付

新しいブログと新しい楽譜プッシュ機能を追加しました

アカウントページに購読オプションを追加しました

広州ナンバープレート抽選アシスタントプロジェクトの統合
プロジェクトの動機

広州市のナンバープレート抽選アシスタントは、Pythonのウェブスクレイピングを学習中に作成した練習プロジェクトです。他の都市の制度についてはあまり詳しくありませんが、広州市のナンバープレート抽選は非常に時間がかかり、申請間隔も長いのが特徴です。 抽選の延長を申請するには、3ヶ月ごとにウェブサイトにログインする必要があります。うっかり忘れて時間を無駄にしてしまう可能性がありますのでご注意ください。

プロジェクト機能

このプロジェクトの機能は、拡張機能の申請を自動化し、当選するまで毎月の宝くじの結果をメールで定期的に通知することです。

プロジェクトコード

このプロジェクトを整理してコードを公開しました。動作はしますが、非常に粗削りです。 そもそも、これは私がPythonを学び始めた頃に作った練習プロジェクトだったんです。純粋な関数型プログラミングで、サポートするアカウントは1つだけでした。 次のステップは、複数のタスクを同時にインスタンス化できるようにclassことです。 どなたでもフィードバックをお寄せください。コードはこちらです。

統合型CAPTCHA認識デモプロジェクト
プロジェクトの動機

このプロジェクトは、私が広州ナンバープレート抽選アシスタントプロジェクトに取り組んでいた際に、ウェブクローラーのログインに認証コードが必要になったという状況に遭遇したことから、必要に迫られて生まれました。 実は最初はBaidu OCRのAPIを使ってみたのですが、専用モデルがないと認識率がひどく悪く、10回ログインを試みて1回しか成功しないような状態でした。

プロジェクト成果

その後、私は機械学習を学び、TensorFlowを使って自分でモデルを訓練し、98%という高い認識成功率を達成しました。 これは、ナンバープレート抽選プロジェクトの生産環境の実現可能性の基礎を築いた。