読書メモ: Effective Python

Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目

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はじめ

Pythonコードのより良い書き方を学ぶための技術書として有名なEffective Pythonを友人から借りることが出来たので読んでみました。
今回の記事は、この書籍を読んで参考になった事のメモになります。

Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目

自動運転技術を手掛ける企業の技術動向: RADAR編

背景・目的

先日リリースされた下記の記事を読んだことで、車の自動運転というものは様々な技術が組み合わさる事で実現される、また各カテゴリにおいて、その技術を手掛ける様々なスタートアップ企業が存在する、ということを改めて実感しました。

www.nikkei.com

ここで紹介されている各スタートアップ企業の取り組みにどういう特徴があるのか詳しく知りたくなってきたので、今回から複数回に分けて各企業の特徴を調査してメモしていこうと思います。今回はRADAR編となります。

PythonからC言語の関数を呼び出してユニットテストする環境を作る: Cython編

Cython ―Cとの融合によるPythonの高速化

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はじめに

自分は普段の仕事でC言語のプログラムを実装するのがメインです。しかしながら、今の職場にて自分が実装したC言語のソフトをデバッグするためには、実際のコントローラに書き込んでからベンチシミュレータで動かす、くらいしか方法がありません。
いちいちコントローラに書き込んだりするのが面倒だし、コントローラ内部でステップ実行なんて事もできないので、開発用PCの中である程度のデバッグを行う方法はないか、と考えていたところで思いついたのが、PythonからC言語のプログラムを呼び出してデバッグするというものでした。
今回は、数あるやり方の一つであるCythonを使ったやり方を試してみたので、その流れや注意点について書こうと思います。

機械学習に必要な数学の基本についての勉強メモ: 行列編

行列プログラマー ―Pythonプログラムで学ぶ線形代数

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はじめに

以前、機械学習に必要な数学について学んでいくにあたり、下記の記事を書きました。

www.eureka-moments-blog.com

今回はその続きとして、行列についての基本を勉強したので、そのメモを記事にします。

Visual Studio Codeによるソフトウェア開発環境構築のメモ

はじめてのVisual Studio Code (I・O BOOKS)

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はじめ

自宅のPCでも職場のPCでも、ソフトウェア開発環境としてVisual Studio Code(以下VS Code)を導入しているのですが、どちらも同じ設定で統一したかったり、何かのタイミングでPC交換となり環境構築をし直したくなった際は、出来るだけ効率的に作業を完了させたくなります。
今回の記事は、VS Codeの環境構築の作業手順とTipsのメモです。

機械学習に必要な数学の基本についての勉強メモ: ベクトルと微分編

Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書

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はじめに

機械学習、深層学習を学ぶ上で、数学の知識は絶対に必要だと思います。自分も最近になって機械学習、深層学習について本格的に勉強を開始しましたが、まず最初に感じたのは数学の基本をいろいろと忘れているな、という事です。そんな時に上記の技術書を見つけたので、これを利用してPythonでのプログラミングを交えながら数学の基本について学び直し、その中から重要だと思った部分やサンプルコードをこの記事にメモしていこうと思います。

Google翻訳のAPIで４ヶ国語対応の翻訳アプリを作ってみた

背景・目的

プログラミングもしながら語学も学ぶ方法はないかと考えた結果、最初に思いついたのは翻訳アプリを自作してみる事でした。といっても翻訳自体はGoogle翻訳のAPIを利用しているので結構簡単にできました。ただ、作る中でいくつかハマった事があったので、その辺の対処方法にも触れながら今回作った翻訳アプリを紹介しようと思います。

AI時代の翻訳に役立つGoogle活用テクニック