MyEnigma

とある自律移動システムエンジニアのブログです。#Robotics #Programing #C++ #Python #MATLAB #Vim #Mathematics #Book #Movie #Traveling #Mac #iPhone

cmderで構築する快適Windowsターミナル生活

 

目次

  • 目次
  • はじめに
  • インストール
  • デフォルトのシェルをbashにする
  • Tabを上に表示する
  • Pathの設定
  • percolの代わりにpecoを使う
  • 最後に
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

最近、Windoes10のPCを使うことが多くなってきたので、

毎日、Windows, Mac, Ubuntuを行き来する生活をしています。

自分の場合は、基本的にChromeとターミナルをメインに使うのですが、

ターミナルの環境をうまく共通化できずに困っていました。

(有名なCygwinは古臭すぎて、MINGWは落ちまくっていました。。)

 

そんな時に、Twitterで

cmder(コマンダーと読むらしい)

というターミナルエミュレータが良いですよと言われ、

試してみたところ、

MacやUbuntuにかなり近い環境を作ることができたので、

設定方法をメモしておこうと思います。

cmder.net

github.com

https://qiita.com/alchemist/items/f2f54cfe545c84af9430qiita.com

nelog.jp

 

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外資系コンサルに学ぶプレゼン資料作成の極意

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 資料を作る前に、プレゼンの目的と対象の聴衆を確認する
  • スライドを作る前にそのスライドのメッセージ(二行以下)を決める
  • 文字の大きさは12p以上
  • 同じ言葉を複数回使わない
  • できるだけ情報量を減らす(インクを減らす)
  • グラフはメッセージを補足し強調するものにする
  • 絶対値より、変化率や差分に注目する
  • 各項目の名前が長い場合は、横向きの棒グラフを使う
  • 図や文字の後ろに透かし画像を効果的に入れる
  • 青色を基調としたデザインにする
  • プレゼンの最後には、必ず次の行動が明確になるようにする
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

 

はじめに

マッキンゼーやボストンコンサルティンググループなど、

一度は聞いたことがあるこれらの会社は、

外資系コンサル会社と呼ばれています。

 

彼らのメインの仕事の一つが、

ビジネスに関連するプレゼンテーションを実施し、

クライアントにビジネス的な決断をさせることです。

 

今回の記事では、

下記の資料を元に、外資系コンサルが利用している

プレゼン資料作成の極意をまとめてみます。

 

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移動ロボット(自動運転車?)のための機械学習のメモ

 

目次

  • 目次
  • はじめに
  • Twitter メモ
  • 記事内の動画リンク
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

先日、下記のような、

非常に力の入った記事を見つけたので、

ゆっくり読みながらTwitterでメモを取ったので、

そのまとめ記事です。

 

非常に素晴らしい記事なので、

ロボットのソフトウェアをやっている人は一読をおすすめします。

 

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Google の機械学習研究者による研究・エンジニアリングの進め方のメモ

目次

  • 目次
  • はじめに
  • メモ
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

Goolgleのベイズ統計、機械学習の研究者である

Dustin Tran氏が下記のような面白いブログ記事を上げていたので、

そのメモです。

dustintran.com

 

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凸最適化によるヒューマノイドロボット制御論文調査メモ

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  • 目次
  • はじめに
  • メモ
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

凸最適化によるヒューマノイドロボット制御論文調査メモです。

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打ち上げロケットの非線形モデル予測制御問題をJuliaで解いてみた

目次

  • 目次
  • はじめに
  • シンプルなロケット打ち上げモデル
  • Juliaによるサンプルコード
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

この記事は制御工学 Advent Calendar 2017 23日目の記事です。

qiita.com

 

以前の記事で、SpaceXの自動着陸ロケットは、

線形MPCを使っているようだという記事を書きましたが、

myenigma.hatenablog.com

 

今回は、下記の資料を元に、

非常にシンプルなロケットの打ち上げ制御シミュレーションを

Juliaを使って書いてみようと思います。

github.com

 

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Model Predictive Control:MPC (モデル予測制御)の技術分類

目次

  • 目次
  • はじめに
  • Linear Time Invariant MPC: LTI-MPC
  • Linear Time Varying MPC: LTV-MPC
  • Nonlinear MPC
  • Explicit MPC
  • Hybrid MPC
  • Distributed/Decentralized MPC
  • Robust MPC
  • Stochastic MPC
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

この記事は制御工学 Advent Calendar 2017 20日目の記事です。

qiita.com

 

以前、

Model Predictive Control:MPC(モデル予測制御)の概要と、

myenigma.hatenablog.com

その応用例を説明しましたが、

myenigma.hatenablog.com

今回は、MPCの細かい技術的分類について説明したいと思います。

 

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Juliaの構造体とPythonのif __name__ == '__main__':を模擬するTips

目次

  • 目次
  • はじめに
  • Pythonのif name == 'main': をJuliaで実現する
  • Juliaにおける構造体
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

この記事はJulia Advent Calendar 2017の20日目の記事です.

qiita.com

 

以前、プログラミング言語のJuliaを紹介しましたが、

myenigma.hatenablog.com

最近気がついたJuliaのTipsをまとめてみました。

 

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〇〇大 数学科の問題をJuliaの最適化ツールで解いてみた

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 割り当て問題
  • 集合場所問題
  • カックロ
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

この記事はJulia Advent Calendar 2017の18日目の記事です.

qiita.com

 

今回は下記の記事と同じことをJuliaでやってみました。

qiita.com

上記の記事はすべてPythonで書かれていますが、

今回はプログラミング言語としてJuliaを、

myenigma.hatenablog.com

最適化ライブラリとしては、JuMPを使いました。

myenigma.hatenablog.com

 

各問題の詳細については、前述の元の記事を参照ください。

 

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サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)を最適化ライブラリを使って実装してみた。

 

目次

  • 目次
  • はじめに
  • 線形サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)
  • JuliaとJuMPを使った線形SVMの実装
  • 非線形SVM
  • JuliaとJuMPを使った非線形SVMの実装
  • 参考資料
  • MyEnigma Supporters

はじめに

今回は以前紹介した

凸最適化技術の応用例の中で、

myenigma.hatenablog.com

最も有名なものの一つである

サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)の技術の概要と、

シンプルなSVMを実際に最適化ライブラリを使って

実装したコードを紹介したいと思います。

 

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