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

イーロン・マスクが語る自動運転

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  • はじめに
  • メモ
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はじめに

冒頭のテスラのイーロン・マスクの自動運転に関する

インタビューが素晴らしかったので、

内容のメモを残してきます。

かなり意訳しているので、下記の内容は参考程度にしてください。

 

イーロン・マスクは、本当に技術に対する考えが一貫していて、

それが世界最高のエンジニア集団を魅了しているのだなと感じました。

 

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技術で自分と家族の健康情報を管理する仕組みづくり

先日の @WithingsJP ‬ペアスマートウォッチプレゼント企画🎁に当選して、夫婦でSteel HR Sportを頂きました🎉。Withingsの技術を使って夫婦共々健康を保ちたいと思います。 ありがとうございました🤗#Withings

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  • はじめに
  • 体重管理
  • 睡眠時間、歩数、日々の運動管理
  • 体温管理
  • ジムでの運動管理
  • 幼児の健康管理
  • 幼児の予防接種管理
  • 今後の課題
  • 参考資料
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はじめに

数年前に、フランスのWithings社のスマート体重計を買ってから、

myenigma.hatenablog.com

自分や家族の健康情報を

技術で自動取得&管理する仕組み作りにハマっています。

 

今回の記事では、

これまでいろいろ試してきて、

便利だった仕組みについてまとめておきたいと思います。

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Juliaにおけるパッケージ管理逆引きメモ

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  • はじめに
  • インストールされているパッケージを表示する
  • 指定したパッケージをインストールする
  • 指定したバージョンのパッケージをインストールする
  • すべてのパッケージをアップデートする
  • 指定したパッケージを削除する
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はじめに

すぐ忘れるのでメモしておきます。

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Python製ハイパーパラメータ学習ライブラリoptunaを使って様々な言語のコードを最適化する方法

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  • はじめに
  • ハイパーパラメータ学習ライブラリoptuna
  • Pythonのコードをoptunaでパラメータ最適化してみる。
  • C++のコードをoptunaでパラメータ最適化してみる
  • Juliaのコードをoptunaでパラメータ最適化してみる
  • 今後optunaに期待すること
    • create_studyとstudyの関数の統合
    • 他の言語との統合方法のexampleの拡充
  • GitHubリポジトリ
  • 参考資料
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はじめに

最近、最適化技術の勉強の一貫として、

ベイズ統計・最適化を勉強しようと思っています。

そこで、以前PFNが公開した

ベイズ最適化による、ハイパーパラメータ自動最適化ツールである

optunaを使ってみました。

github.com

 

今回の記事では、簡単なoptunaの紹介と、

optunaは、Python製のツールですが、

標準入出力を使えば、任意のプログラミング言語のシステムでも

簡単にパラメータ学習できたので、その方法を紹介したいと思います。

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プログラミング言語におけるremとmod

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  • 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
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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。

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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
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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。

 

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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
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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

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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
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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

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

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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
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はじめに

個人的なUbuntu設定メモです。

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