2009年4月アーカイブ

コレの件。

自分で作ったコンパイラで，やっとプロンプトにHello Worldを出力できた。

まだHello Worldに必要な部分しか実装していないので，GW中に残りのコードジェネレータを完成させたい。

がんがるお！

4/26(日)，掛川を走ってきました。

お茶畑を眺めながら走るアップダウンの激しいコースで，大変でした。

タイムは手元の時計で4時間58分。

レースでは初フルなので，まぁこんなもんだと思います。

それにしてもtoyoshiさんに負けたのが悔しいorz

第11回名古屋アジャイル勉強会で脱メタボしてきた。

アジャイルと聞くとソフトウェア開発を思い浮かべるんだけど，，

ソフトウェア屋さんじゃなくても参加できるのがこの勉強会の良いところ。

ようは考え方が重要なのですよ。ライフハックとかそんな感じ。

さて，テーマは「アジャイルダイエット」という謎ワードでした。

仕事に限らず日常のムリ・ムダ・ムラを無くして効率化しようぜ！みたいな。

今回は全員参加型な感じで，グループ討論(というか雑談)をして物事を決めていく流れで，これがまた新鮮！

最終的にうちのグループはリーディングダイエット(積読対策)というものを発表したんだけど，断じてレコーディングダイエットのパクリではありません。

まぁ結局，Amazonは使うなと。。この商品を買った人はこんなry的な意味で。

あとエロい心は重要だと思った。

↓その他今日勉強したこと。

• イテレーション：短い繰り返しが重要。そういう意味でデイリーなフォローも悪くは無いのか？
• 朝会：他人が何やってるか把握しておくのも重要だよね。
• バーンダウンチャート：見える化の一種。理想線が精神論にならないように。
• ニコニコカレンダー：ふせんやシール等のアナログなアイテムは重要。意識付けになる。

LPC2388基板の件。

NXPサンプルコードがいい感じ！

ココのSample Code Bundle for LPC23xx/LPC24xx Peripherals using Keil's μVision, V1.60 (Mar 10, 2009)です。

意外に最近更新されてる？

特に便利なのがレジスタ周りのヘッダファイル(LPC23xx.h)で，正直これが無いとやってらんないと思う。

まだ詳しく見てないんだけど，UARTやUSB辺りのは今後お世話になりそうです。

(※追記)
↓参考までに，LPC23xx.hを使用した場合のLEDチカチカです。(HTML実体参照変換はココを使わせてもらいました。)

#include <intrinsics.h>
#include <LPC23xx.h>
 
/*LED点灯*/
void LED_ON(){
  FIO1PIN = 0x00000000;
}
 
/*LED消灯*/
void LED_OFF(){
  FIO1PIN = 0x00040000;
}
 
/*LED状態*/
volatile int led_status = 0;
 
/*LED点滅処理*/
void toggle_LED(){
  if(led_status == 0){
    led_status = 1;
    LED_ON ();
  }
  else{
    led_status = 0;
    LED_OFF();
  }
}
 
/*IRQ割込み処理*/
__irq __arm void IRQ_Handler(){
  if((T0IR & 1) == 1){
    toggle_LED();
    T0IR = 1;
  }
}
 
int main(void){
  SCS = SCS | 1;  /*FGPIO選択*/
  
  FIO1DIR = 0x00040000;/*P1[18]を出力端子にする*/
  FIO1MASK = 0x00000000;/*P1にはマスクを使用しない*/
  
  /*LED初期状態*/
  LED_OFF();
  
  /*割込み種類選択(全ての割込みをIRQにする)*/
  VICIntSelect = 0;
  
  /*Timer0設定*/
  T0TCR = 0x00000000;/*プリスケールなし*/
  T0MR0 = 500000;/*0.5秒*/
  T0MCR = 0x00000003;/*Match時にTCクリア＆割込み*/
  
  /*VICに割込み許可を指示する*/
  VICIntEnable = (1 << 4);
  
  /*CPUに割込み許可を指示する*/
  __enable_interrupt();
  
  /*タイマ開始*/
  T0TCR = 1;
  
  /*無限ループ*/
  while(1){}
}

4/17（金）にサイエンスカフェなるイベントに行ってきた。

テーマは「コンピュータはどれだけ賢いか？」

チューリングテスト，フレーム問題，数独，ハノイの塔，二人零和有限確定完全情報ゲーム，コンピュータチェス/将棋・・・などなどざっくりながらも人工知能の基礎に関するいろんな話題を聞けて面白かった。

情報科学なんて学んだことが無い自分でも，どうにかこうにか話に着いていけたしね。

ちなみに数独は全人類の人口と同じくらいの問題パターンがあるらしい。(本当か？)

若干アカデミックな雰囲気もあり，いわゆるIT勉強会コミュニティの類とはちょっと違う感じで，アウェーな感じだったw

さて，講師である名古屋市立大学の先生ですが，専門が機械学習らしく，後半はその話がメインでした。

機械学習ってのは，，機械(コンピュータ)が自らの経験から将来使えそうな知識を発見獲得すること。

古典的な機械学習手法として下記のような手法があるそうです。
(いちお，Wikipediaのリンク貼っておきます。)

• 決定木学習
• ニューラルネットワーク
• 遺伝的アルゴリズム
• 強化学習
• 人口免疫システム
• データマイニング

で，最近の手法としてSVM(サポートベクタマシン)ってのもあるらしい。

SVMの話は本当にサラっと流されてしまったので，個人的にググッて調べたんだけど，ココとかが分かり易いのかな？

ようはパターン認識する際の全サンプルデータから，いい感じの値をどうやって決めるか？ってことでいいの？

サンプルデータの全組み合わせを計算するのが大変そうな感じです。