目次
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- はじめに
- メモ
- 参考資料
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はじめに
Googleが公開している、
良い組織を作る方法が素晴らしかったので、
読みながら、Twitterでメモしたものをまとめておきます。
続きを読むGoogleが公開している、
良い組織を作る方法が素晴らしかったので、
読みながら、Twitterでメモしたものをまとめておきます。
続きを読む先日、データのシリアライズフォーマットである
Protocol buffersを紹介しましたが、
このProtocol buffersでシリアライズされたデータは、
以前の記事のようにバイナリのファイルとして保存することもできますが、
gRPCと言われる通信方法で、
複数のプロセス間を通信させることが多いようです。
今回の記事では、このgRPCの概要と簡単なサンプルコードを
紹介したいと思います。
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Practical gRPC (English Edition)
ロボットをやっていると、
複数の言語で作られた、
複数のサービス間でデータをやりとりしたくなります。
ROSが使える場合は、ROSのTopicを使えば良いですが、
どうしてもROSが使えない場合は、JSON+HTTPなどの他の方法を使う必要があります。
今回の記事では、JSONと似たデータフォーマットの一種である、
Protocol buffersの概要と簡単な使い方を紹介したいと思います。
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Introduction to JavaScript Object Notation: A To-the-Point Guide to JSON (English Edition)
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。
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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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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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)
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。
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。
続きを読むこんなに心震えるインタヴューはあっただろうか。Elon Musk: Tesla Autopilot | Artificial Intelligence (AI) Podcast https://t.co/ycopNbNKlt @YouTubeより
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2019年4月14日
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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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。
続きを読むすぐ忘れるのでメモしておきます。
続きを読む最近、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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