目次
- 目次
- はじめに
- rem と modを理解するのに参考になるツイート
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
10年ほど、プログラミングをしているのに、
剰余のremとmodを理解していなかったので、
Twitterでいろいろ教えてもらった内容をメモしておきます。
続きを読むプログラミング言語におけるremとmod
初めて制御工学の基礎を学ぶのにおすすめの本『はじめての制御工学 改訂第2版』
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- はじめに
- 書評
- 読書メモ
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
今回の記事は、
制御工学 Advent Calendar 2018, 13日目の記事です。
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。
献本いただきました😀。著者の方々ありがとうございます。全ページカラーで、グラフとかすごく見やすくていい感じです。熟読して書評させていただきます。
続きを読む
Windows10でcコードからdllを作り、Julia1.0から呼び出す方法
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- 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。
続きを読むユニットテストカバレッジ可視化入門
目次
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- 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。
CIを実現する上で、
オンプレミスでは、Jenkins
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。
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。
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Graph based SLAMの概要とPythonサンプルコード
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- 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、
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。
続きを読むUbuntu初期設定まとめ
目次
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- 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。
続きを読む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
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- 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。
続きを読む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
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- 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
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。
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。
続きを読む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
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- 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。
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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』
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- 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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