目次
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- はじめに
- 空港からマンハッタンへの移動はLyftとUberが安くて便利
- 地下鉄のメトロカードを使うと電車代がちょっと安くなる
- ベタな観光名所に行く場合はCityPassとC3チケットがお得
- 飛行機の移動を快適にしておく
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
先日、
ニューヨークに約一週間旅行してきたのですが、
ニューヨークについて事前に知っておくと
便利だと思ったことをメモしておきたいと思います。
続きを読む先日、
ニューヨークに約一週間旅行してきたのですが、
ニューヨークについて事前に知っておくと
便利だと思ったことをメモしておきたいと思います。
続きを読む以前、有名な最適化問題として
線形計画法や
二次計画法
ポートフォリオ最適化
ナップサック問題
などの説明と簡単なサンプルコードを紹介しましたが、
今回の記事では、Lasso正則化, Ridge正則化と呼ばれる
統計学や機械学習でよく使用される最適化問題の概要と、
このLasso正則化, Ridge正則化を解くサンプルコードについて紹介したいと思います。
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Pythonに詳しい方が、
下記のPythonヒッチハイクガイドという
Webの資料を紹介していたので、
一通り目を通してみて
知らなかったことをメモようにまとめておきたいと思います。
英語版
日本語版
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以前、凸最適化技術の基礎として、
線形計画法や、二次計画法の概要を説明し、
凸最適化の有名な応用例である
ナップザック問題を解くシミュレーションを紹介しました。
今回は同じく、凸最適化の応用例として有名な
ポートフォリオ最適化問題の概要と、
ポートフォリオフォリオ最適化問題を解く、
Juliaサンプルコードを紹介したいと思います。
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以前、
MATLABのコードの高速化手法や
Pythonコードの高速化の手法を紹介しましたが、
今回は、下記の公式記事を元に、
Juliaのコードを高速化する方法をまとめたいと思います。
Juliaは普通に使用しても十分高速ですが、
下記のTipsを利用することで、
より高速化することができます。
Juliaという言語そのものに関しては、
下記の記事を参照ください。
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下記のScipy Lecture Noteという、
オンライン上の数値演算・解析系のPythonチュートリアルが
素晴らしかったので、
読んで心に残ったことをメモしておきたいと思います。
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ロボットの自律移動技術の中で、
重要なものの一つに、
経路追従(Path following)技術があります。
(その他の自律移動技術に関しては下記を参照ください
今回の記事では、
ロボットの経路計画問題における代表的な技術の概要と
サンプルコードの記事のリンクをまとめておきます。
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これまで、様々な言語における
おすすめVim設定とVImプラグインを紹介してきましたが、
最近、Juliaという比較的新しい言語を勉強しているため、
JuliaのコードをVimで書くためのおすすめ設定と、
プラグインを紹介したいと思います。
自分のすべての言語に共通したVimの設定ファイルは
下記のリポジトリで公開しています。
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以前、最適制御の手法として有名な
線形二次レギュレータ(LQR)の概要を説明しましたが、
先日、中国の検索エンジン会社バイドゥが公開した
自動運転ソフトウェアApolloにおいて、
このLQRをステアリング制御に使用していました。
Baidu自動運転ソフトApolloを軽く読んでみたけど、今のところローカリはRTKGPS+IMU、制御は進行方向はPID、ステアリングは逐次LQRだった:An open autonomous driving platform https://t.co/1EB7VSxrsQ
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2017年7月5日
そこで今回、このLQRを使ったステアリング型ロボットの
経路追従の技術概要と
簡単なPythonサンプルコードを紹介したいと思います。
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最近Amazon Musicで音楽を聞くことが多いのですが、
Chromecastを繋いだテレビからは流せないので、
すこしイライラしていました。
そこで自分の家にはAppleの商品が転がっており、
Amazon MusicはAirplayには対応しているので、
以前購入したRaspberry PiにAirplayサーバを立てて、
家のどこからでもApple製品から、
Raspberry Piに繋がったスピーカーに、
音を流せるようにしました。
今回はその方法について説明したいと思います。
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