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、
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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すぐ忘れるのでメモしておきます。
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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。
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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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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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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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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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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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。
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個人的なUbuntu設定メモです。
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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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