MyEnigma

とあるエンジニアのブログです。#Robotics #Programing #C++ #Python #MATLAB #Vim #Mathematics #Book #Movie #Traveling #Mac #iPhone

Windows10でcコードからdllを作り、Julia1.0から呼び出す方法

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 基本的なやりかた
  • 1. mingwの64bit版とgccの64bit版をインストールする。
  • 2. 環境変数の設定
  • 3. コードのコンパイル&Juliaから実行する
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

Juliaでは、ccallという関数を使うと、

簡単にc言語のコードから生成された

共有ライブラリの関数を利用することができますが、

Windows10+Julia1.0で実施しようと思ったところ、

色々ハマったので、やり方をメモとして残しておきます。

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ユニットテストカバレッジ可視化入門

目次

  • 目次
  • はじめに
  • PythonプロジェクトをTravis CI上でテストして、Coverallsでカバレッジを可視化する
  • JuliaのプロジェクトをTravis CI上でテストして、Coverallsでカバレッジを可視化する
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

近年、プログラミングをする上で、

テストを書き、そのテストを継続的に実行する

継続的インテグレーション(CI)を利用することは当たり前になってきました。

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

 

CIを実現する上で、

オンプレミスでは、Jenkins

myenigma.hatenablog.com

クラウドで、OSがLinux, Mac OSの場合は、Travis-CIや

Travis CI - Test and Deploy Your Code with Confidence

Circle-CI、

Continuous Integration and Delivery - CircleCI

Windowsの場合は、AppVeyorがあります。

myenigma.hatenablog.com

 

最近は、ユニットテストを実行するだけでなく、

ユニットテストがカバーしているコードの割合を表示するのも

よく実施されます。

今回は、Coverallsというテストカバレッジ可視化サービスを使う方法をまとめておきます。

coveralls.io

 

Coverallsを使うと、下記の画像のように、

テストカバレッジの結果を

GitHubのREADMEなどに表示することができます。

f:id:meison_amsl:20181111205140p:plain

 

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Graph based SLAMの概要とPythonサンプルコード

https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics/raw/master/SLAM/GraphBasedSLAM/animation.gif

目次

  • 目次
  • はじめに
  • Graph based SLAM
  • Pythonサンプルコード
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

以前、SLAMの技術として、

EKF SLAMやFast SLAMなどを紹介しましたが、

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

これらのSLAMのアルゴリズムは、

オンラインSLAMと呼ばれるSLAMのアルゴリズムです。

このようなオンラインSLAMのアルゴリズムは、

地図の情報を使って、今の位置や姿勢を補正することができますが、

過去の位置や姿勢は補正することができません。

 

そこで今回は、過去の位置や姿勢も含めて補正することができる

Full SLAMと呼ばれるアルゴリズム群の中で、

有名なアルゴリズムであるGraph based SLAMの概要と

Pythonサンプルコードを紹介したいと思います。

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Ubuntu初期設定まとめ

目次

  • 目次
  • はじめに
  • Chromeのインストール
  • トラックパットのスクロールの方向をMacと合わせる
  • フォルダを英語名にする
  • Caps LockをCtrlにする
  • ターミナル系の設定
  • vimの設定
  • bashの設定
  • juliaのインストール
  • その他のOSの設定
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

個人的なUbuntu設定メモです。

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スタンフォード大学の学生が学ぶ制約付き非線形最小二乗法とその応用

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 制約付き非線形最小二乗法
  • 制約付き非線形最小二乗法の解法1: ペナルティ法
  • 制約付き非線形最小二乗法の解法2: 拡張ラグランジュ法
  • 制約付き非線形最小二乗法の応用例1: 自動車の非線形制御
  • 制約付き非線形最小二乗法の応用例2: 後処理軌跡推定
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

スタンフォード大学には

機械学習を学ぶ上での第一歩として、

Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。

 

今回の記事では、

この授業の教科書である

Introduction to Applied Linear Algebraを

読んだ際の技術メモです。

 

この教科書は下記のリンクのページから

pdfをダウンロードすることができます。

 

本記事では、

上記の教科書の非線形最小二乗法の部分のみのメモです。

他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

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Windows OS上で自動ビルド&テストを実行できるクラウドCIサービスAppVeyor入門

目次

  • 目次
  • はじめに
  • クラウドのWindows OS上のCIサービス: AppVeyor
  • AppVeyorの設定でハマったところ
    • 1. "The build phase is set to "MSBuild" mode (default), but no Visual Studio project or solution files were found"というエラー
    • 2. WarningでCIが失敗してしまう。
    • 3. JuliaでCIの設定をしたいときは
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

近年、プログラミングをする上で、

テストを書き、そのテストを継続的に実行する

継続的インテグレーション(CI)を利用することは当たり前になってきました。

 

CIを実現する上で、

オンプレミスでは、Jenkins

myenigma.hatenablog.com

クラウドで、OSがLinux, Mac OSの場合は、Travis-CIや

Travis CI - Test and Deploy Your Code with Confidence

Circle-CIがあります。

Continuous Integration and Delivery - CircleCI

 

今回は、クラウド上でWindows OS上のCIサービスである

AppVeyorを紹介したいと思います。

 

最近、自分のOSSプロジェクトでも

Travis-ciに加えて、AppVeyorでのCIも追加しました。

github.com

 

今回はAppVeyorの概要と、自分がハマったところを紹介しておきます。

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スタンフォード大学の学生が学ぶ非線形最小二乗法とその応用2:レーベンバーグ・マーカート法編

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 非線形最小二乗法の解法2: レーベンバーグ・マーカート法
    • レーベンバーグ・マーカート法の概要
    • Juliaによるレーベンバーグ・マーカート法による非線形最小二乗法
  • 応用例1: 非線形最小二乗法による等距離地点探索
  • 応用例2: 非線形フィッティング
  • GitHubリポジトリ
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

 

はじめに

スタンフォード大学には

機械学習を学ぶ上での第一歩として、

Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。

 

今回の記事では、

この授業の教科書である

Introduction to Applied Linear Algebraを

読んだ際の技術メモです。

 

この教科書は下記のリンクのページから

pdfをダウンロードすることができます。

 

本記事では、

上記の教科書の非線形最小二乗法の部分のみのメモです。

他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

 

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ROS利用への道の第一歩を支える本『実用ロボット開発のためのROSプログラミング』

目次

  • 目次
  • はじめに
  • ROS利用への道の第一歩を支える本
  • メモ
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

幸いなことに、

冒頭の書籍を、著者の方から献本して頂いたので、

簡単に書評させていただきます。

初めて献本頂きました😀。著書の皆様ありがとうございます。これから読んで書評させてきただきます。

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スタンフォード大学の学生が学ぶ、非線形最小二乗法とその応用1:ガウス・ニュートン法編

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 非線形最小二乗法
  • 非線形最小二乗法の解法1: ガウス・ニュートン法
  • Juliaによるガウス・ニュートン法のサンプルコード
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

 

はじめに

スタンフォード大学には

機械学習を学ぶ上での第一歩として、

Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。

 

今回の記事では、

この授業の教科書である

Introduction to Applied Linear Algebraを

読んだ際の技術メモです。

 

この教科書は下記のリンクのページから

pdfをダウンロードすることができます。

 

本記事は、

上記の教科書の非線形最小二乗法の一部分のみのメモです。

他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

myenigma.hatenablog.com

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ロボットエンジニアのためのOSSライセンス入門

目次

  • 目次
  • はじめに
  • OSSのライセンスを学ぶ上で、まず読むべき資料
  • OSSのライセンスで初めに心に止めておくべきこと
  • 各OSSライセンスの比較表
  • 代表的なOSSのライセンスで共通していること
    • 商用利用可能
    • 個人利用可能
    • 作者にOSSに関する責任を追わせること
  • ロボット関連でよく使われそうなOSS
    • 一覧表
    • ROS
    • Eigen
    • tensorflow
  • OSSに関する素朴な疑問
    • Q1: OSSを配布し、中のスクリプトなどで他のOSSをネットから直接インストールしてもらう場合もライセンスを気にする必要はあるのか?
    • Q2: 自分のOSSにライセンスを正しく設定するにはどうすればいいのか?
    • Q.3 他のOSSを利用する時の、ライセンスと著作権の表示はどうすればいいのか?
    • Q.4. MPLは特許に関して、どのような規定をしているのか?
  • Q.5 GPLで公開すべきこものはなにか?
  • 最後に
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

現代において、

ソフトウェア開発にOSSは欠かせません。

 

OSSを正しく利用するためには、

自ずと、OSSのライセンスに関する知識も重要になります。

今回、冒頭の本を読んだことを皮切りに、

OSSのライセンスについて、

ロボットへ応用することを念頭において色々調べてみたので、

共有したいと思います。

 

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