EurekaMoments

This is my studying logs about Autonomous driving, Machine learning technologies and etc.

PlantUMLで学ぶソフトウェアテストのためのマインドマップの使い方

目次

  • 目次
  • 背景・目的
  • PlantUMLによるマインドマップの描き方
  • ソフトウェアテストって何?
  • マインドマップって何?
  • ソフトウェアテストでの使い方
  • テスト計画を立てる
  • テスト設計
  • テスト実装
  • テスト実行
  • テスト報告

背景・目的

ソフトウェアの品質を保つために、ソフトウェアテストによって
バグを見つけ出す事はとても重要です。ただし、ただ闇雲に大量の
テストをやろうとするだけだと、それらの準備や実行に時間が
掛かったり、テストケースがごちゃごちゃになって混乱したりと、
開発の効率を逆に落としてしまう事になってしまいます。
自分も最近になってソフトウェアのテストを自分で作るように
なったのですが、やはり何をどこまでテストすればいいのかを
決めるところで苦労しているのが現状です。
何かいい方法を探していたところ、下記の書籍を読んだことで、
テストを考える際に自分の頭の中を整理するマインドマップという
手法があるのを知りました。

[改訂新版]マインドマップから始めるソフトウェアテスト

[改訂新版]マインドマップから始めるソフトウェアテスト

今回の記事では、この書籍を読んで学んだ事のメモと、各章毎の
マインドマップを自分がPlantUMLで描いてみた例を紹介します。

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機械学習による異常検知と変化検知の基礎知識

目次

  • 目次
  • 背景・目的
  • 全体の感想
  • 各章におけるメモ
    • 第1章: 異常検知・変化検知の基本的な考え方
    • 第2章: ホテリングのT2法による異常検知
    • 第3章: 単純ベイズ法による異常検知
    • 第4章: 近傍法による異常検知
    • 第5章: 混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
    • 第6章: サポートベクトルデータ記述法による異常検知
    • 第7章: 方向データの異常検知
    • 第8章: ガウス過程回帰による異常検知
    • 第9章: 部分空間法による変化検知
    • 第10章: 疎構造学習による異常検知
    • 第11章: 密度比推定による異常検知
    • 第12章: 密度比推定による変化検知

背景・目的

自律移動システムにおいて、外界認識や位置計測でセンサ観測データの
外れ値を除去したり、内界センサより得られる情報から自身の異常を
検知するなど、異常検知・変化検知という技術はとても重要な技術です。
一番シンプルなやり方としては、各時刻にセンサから得られる瞬間的な値を、
事前に決めた閾値で逐次処理するというのが一般的ですが、センサのデータには
誤差によるばらつきがあるので、単純な閾値処理で正常と異常を判定するのは
難しい事が多いです。
そういった判定の精度を向上するために、機械学習により確率的に
異常検知・変化検知を行う技術がありますが、自分は今までそういった
技術に全然馴染みがなかったので、下記の書籍を読んで勉強する事にしました。

異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)


今回の記事では、この書籍を読んだ感想、学んだ事のメモ、別途参考にした
記事などをまとめておこうと思います。

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試合に勝つための「卓球戦術ノート」

目次

  • 目次
  • 背景・目的
  • 全体の感想
  • 章毎のメモ
    • 第1章: 最後の1点を自力で取る方法
    • 第2章: 動きと打法の戦術論
    • 第3章: 戦術とメンタル
    • 第4章: 指導者の役割
    • 第5章: 戦型別の攻略法
      • フォアハンド主戦型を攻略する
      • バックハンド主戦型を攻略する
      • 表ソフト速攻型を攻略する
      • カットマンを攻略する
      • 異質ラバーを攻略する
      • 対サウスポーの戦い方
    • 第6章: 新しい時代の戦術論

背景・目的

普段から趣味で卓球をやっていますが、
練習できる時間が週末くらいしかないので、
その分1回1回の練習の質を上げたいと思っていました。
そこで、今後の練習内容の参考とするために、
こちらの書籍を読んで、より実践に活きる練習を
考える事にしました。

敗者を勝者に変える卓球戦術ノート (卓球王国ブックス)

敗者を勝者に変える卓球戦術ノート (卓球王国ブックス)

いろいろ参考になる点があったので、
今回の記事では全体の感想と
大事だと思った点のメモをまとめて
おこうと思います。

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Reading log: Control Engineering by Python

Table of Contents

  • Table of Contents
  • Introduction
  • My thoughts
  • Memo
    • Modeling
    • Python Control System Library
    • Behavior of control target
    • Response of Frequency
    • Closed Loop System Design
    • Open Loop System Design
    • Output Feedback Control with Observer

Introduction

I read the following book to study a fundamental of control engineering.

Pythonによる制御工学入門

Pythonによる制御工学入門


In this article, I wrote my thoughts on this book and a memo about the contents.

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Reading log: Reinforcement Learning by Python

Table of Contents

  • Table of Contents
  • Introduction
  • My thoughts
  • Memo
    • Day 1
    • Day 2
    • Day 3
    • Day 4
    • Day 5
    • Day 6
    • Day 7

Introduction

I read the following book to study a fundamental of Reinforcement Learning.


This article is about my thoughts on this book and a memo about the contents.

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Reading log: Engineering Deep Learning from scratch

Table of Contents

  • Table of Contents
  • Introduction
  • My thoughts
  • Memo

Introduction

I read the following book to study a fundamental of Deep Learning.

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

This article is about my thoughts on this book and a memo about the contents.

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Momentum shift analysis of Table tennis game ~Winning Rate Simulation~

敗者を勝者に変える卓球戦術ノート (卓球王国ブックス)

敗者を勝者に変える卓球戦術ノート (卓球王国ブックス)

Table of Contents

  • Table of Contents
  • Introduction
  • Reference
  • Input data
  • Source code
  • Usage
  • Simulation algorithm
    • Overview
    • Calculating point rate
    • 1000 times random simulation
  • Simulation result
  • Next action
  • My GitHub

Introduction

I have started Table tennis game analysis wrote the following article before.
www.eureka-moments-blog.com
My goal of this analysis is visualizing a momentum shift of game and predicting come-from-ahead loss. In this article, I tried to create a winning rate simulation and introduce about it in detail.

Reference

I created the simulation by referring to the following articles.

ishigentech.hatenadiary.jp

datatennis.net

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