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JSON初心者のためのJSON Schema入門


Introduction to JavaScript Object Notation: A To-the-Point Guide to JSON (English Edition)

目次

  • 目次
  • はじめに
  • JSON Schemaとは?
  • JSONファイルからJSON Schemaを生成する
  • JSON SchemaでJSONをvalidateする
  • JSON Schemaからドキュメントを生成する
  • JSON SchemaからJSON解釈用コードを生成する
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

最近、

構造化されたデータや、

設定ファイルなどにJSONを使うことが多くなってきました。

myenigma.hatenablog.com

しかし、JSONは

あまりにもフレキシビリティが高いデータフォーマットなので、

意図しない構造のJSONファイルを受け取ってしまうことがあります。

そのようなときに、JSONの構造やデータの中身が意図したものになっているのか、

確認する手法が必要です。

 

そこで、JSONファイルの構造やデータの中身を定義したものを、

JSON Schemaと呼びます。

今回の記事では、JSON初心者のために、

JSON Schemaを利用するのに必要最低限の方法を紹介したいと思います。

 

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コードを日々きれいにする指針『Java言語で学ぶリファクタリング入門』


Java言語で学ぶリファクタリング入門

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 感想
  • 読書メモ
    • リファクタリングリスト
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

冒頭の『Java言語で学ぶリファクタリング入門』

を読んだらかなり良かったので、

感想と読書メモを残しておきます。

結城浩さんのリファクタリングの本、長い間、積ん読してたけど、名著の予感。。

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強化学習を手を動かして学ぶ『Pythonで学ぶ強化学習』


機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書)

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 感想
  • 読了メモ
    • Day1
    • Day2
    • Day3
    • Day4
    • Day5
      • 強化学習の問題点1
      • 強化学習の問題点2
      • 強化学習の問題点3
    • Day6
    • Day7
  • 『Pythonで学ぶ強化学習』におすすめの副読素材
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

下記の通り、先日『Pythonで学ぶ強化学習』の著者の方々から、

献本をいただきました。

再び献本を頂きました😲『Pythonで学ぶ強化学習』の関係者の方々、ありがとうございます。機械学習は正直あまり詳しくないので、これを読んでAIエンジニアになれるように頑張ります。全編カラーで、コードも沢山あっていい感じです。じっくり読んで書評させて頂きます😀 #python

 

献本を頂いてから、かなりの時間が経ってしまいましたが、

今年のGWを使って、一通り読んでみたので、

感想と読書メモ、

そして、同時並行で強化学習を勉強するのに良かった素材について

紹介したいと思います。

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イーロン・マスクが語る自動運転

目次

  • 目次
  • はじめに
  • MITの授業におけるインタビュー
  • Tesla Autonomy dayにおける発表
    • ハードウェア発表
    • NNによる画像認識
    • 自動運転を実現するソフトウェア
    • Elonのプレゼン
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

冒頭のMITの授業における

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と、

その後実施されたテスラの自動運転に関するプレゼンテーションが素晴らしかったので、

調べた事柄をメモとして残してきます。

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

目次

  • 目次
  • 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
  • MyEnigma Supporters

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

目次

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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
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

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

目次

  • 目次
  • 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
  • MyEnigma Supporters

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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  • 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
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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』

目次

  • 目次
  • 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。

 

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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

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
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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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