鍛造と疲労強度について 鍛造と疲労強度について (この技術資料のダウンロードはこちらから) 鍛造とは 鍛造は塑性加工の一種で、工具や金型を用いて金属素材を圧縮または打撃することで成形する技術です。主要な鍛造方法として自由鍛造… (この技術資料のダウンロードはこちらから) 鍛造とは 鍛造は塑性加工の一種で…
Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances Michael Ahn* Anthony Brohan* Noah Brown* Yevgen Chebotar* Omar Cortes* Byron David* Chelsea Finn* Chuyuan Fu* Keerthana Gopalakrishnan* Karol Hausman* Alex Herzog* Daniel Ho* Jasmine Hsu* Julian Ibarz* Brian Ichter* Alex Irpan* Eric Jang* Rosario Jauregui Ruano* Kyle Jeffrey* Sally Jesmonth* Nikhil Joshi* Ryan Julian* Dmitry Kala
ホーム After Effects, CGソフト, リファレンス, 参考資料After Effectsの全エフェクトを視覚的に解説してくれる「MOTION PERIODIC TABLE」がとてもわかり易くてナイス!! 2018.10.31After Effects, CGソフト, リファレンス, 参考資料After Effectsの全エフェクトを視覚的に解説してくれる「MOTION PERIODIC TABLE」がとてもわかり易くてナイス!! After Effectsの全エフェクトを視覚的に解説してくれる「MOTION PERIODIC TABLE」がとてもわかり易くてナイスだったので紹介させて頂きます!! After Effectsのエフェクトはたしかに参考書などでは静止画で解説されるのでこういう動的な解説があると非常に嬉しいですね!! 公開しているのはデザイナーとして国内で活躍されて
はじめに 今回はPID制御について書こうと思います。 PID制御は産業界で圧倒的なシェアを誇るコントローラーです。 制御工学を知らない人でもPIDくらいは名前を聞いたことがあるという人が多いのではないでしょうか。 PID制御はその構造の簡単さから直感的な応答性を持っているため、発電や化学プラントのプロセス制御から航空機の飛行制御、自動車の制御など分野を問わず幅広く利用されています。 PID制御を知る PIDとはP(Proportional:比例)、I(Integral:積分)、D(Differential:微分)の3要素から構成されるコントローラーです。 それぞれの働きを見てみます。 P制御 まずP制御は制御偏差$e=r-y$ ($r$:目標値、$y$:出力)に比例した入力を計算します。 制御偏差$e$に掛かるゲイン$K_p$を調整して制御の応答性を調整します。 P制御では$K_p$を大き
Unitree Go1 とは Unitree 社から、2700ドル(+税,送料)から手に入る四脚ロボ Unitree Go1 が発売されました! 段差を難なく進む走破性、Max 時速17km(4.7 m/sec)、障害物回避(ステレオ深度カメラや超音波センサ内蔵)、ラズパイ/Jetson Nano 複数構成 私は四脚ロボの普及に未来を感じます。ぜひユーザーの輪を広げましょうw (@devemin / Twitter にて、遊んでる様子をツイートしております。) Twitter検索「from:devemin Unitree Go1」 Twitter検索「from:devemin 犬ロボ」 引用:公式サイト はじめに この記事は、Unitree Go1 を実際に利用した情報をまとめていきたいと思います。 Go1 は、Air / Pro / Edu の3モデルあり、この記事は私の購入した Pro
MLOpsはSoftware2.0のためのDevOpsであり、顧客自身のデータから半自動で顧客体験を改善できるようにします。これまではMLOpsと既存のSoftware1.0のためのDevOpsは独立していましたが、組み合わせることでSoftware2.0の弱点である確率的な挙動を抑制しより安定したサービスを開発することが可能です。 DevOpsと並走するこれからのMLOpsを構築するための問題点と解決策を提示し、AWSがどのようにMLOpsの構築を支援できるのかをご説明します。
オブジェクト指向の最大の特徴は、モジュールと型を一体に扱ったことです。 メイヤーの本では次のような「オブジェクト指向の基準」があげられています。 クラスが唯一のモジュールでなければならない すべての型はクラスに基づいていなければならない つまり、クラスはモジュールであり型であるということです。 ここで、モジュールにとって必要な、クラスで実現できる機能は、モジュール間で異なる部分だけをそのモジュールで実装するという差分プログラミングです。 型に求められるのは、データの分類です。 ということは、オブジェクト指向は差分プログラミングとデータの分類を同時に扱おうとしていたということになります。 けれども、データの分類と差分プログラミングを同時に行うのは大変です。 「できらぁ!データの分類と同時に差分プログラミングして、いいソフトウェアができるっていったんだよ!!」 というのがオブジェクト指向だった
教育界では「自主性を重んじる」というフレーズをよく聞く。ただ、具体的にどうすることなのか私にはよくわからない。自主性を大切に考えるだけで自主性は促されるかと言うと、どうもそうでもないように思われる場面に出くわすことがある。そこのところを少し考えてみたい。 とある企業が若者を採用し、好きに事業を立ち上げろと任せた。予算もつけてやると言われ。何を始めても構わないものすごい自由度。 しかしその若者は何を始めたらわからず、不眠に陥り、精神の平衡を失い、統合失調症に陥ってしまった。自主性を重んじられてつぶれてしまった。 「選択の科学」という本に、面白い実験が紹介されている。何十種類ものジャムを取り揃えたお店と、数種類に厳選して陳列したお店で売上を比較した。お客さんが自主的に選べる自由度の高い前者のお店の方が売れるかと思いきや、後者のお店の方が売れ行きがよいという。自主的に選ぶのって面倒だから。 何も
CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して
2022/02/28 に MoneyForward で発表した A Philosophy of Software Design の話です。
latest update: 2022.06.12 2022.06.12 冗長な部分をカット \[ %%% 黒板太字 %%% \newcommand{\R}{\mathbb{R}} \newcommand{\C}{\mathbb{C}} \newcommand{\Q}{\mathbb{Q}} \newcommand{\Z}{\mathbb{Z}} \newcommand{\F}{\mathbb{F}} \newcommand{\N}{\mathbb{N}} %%% カリグラフィー %%% \newcommand{\calf}{\mathcal{F} } \newcommand{\calg}{\mathcal{G} } %%% 引数を取るもの %%% \newcommand{\f}[2]{ \frac{#1}{#2} } \newcommand{\im}{\operatorname{im}
Attention!! この記事は,制御工学AdC2019で投稿したこちらの記事の続きです。 事前に前回記事をご覧いただくと,より読みやすいと思います。 はじめに 前回の記事では,データ駆動型制御器設計法の概要とVirtual Reference Feedback Tuning (VRFT) について説明しました。 今回はもう一つの有名な手法であるFictios Reference Iterative Tuning (FRIT)について,できる限りユーザーの立場に立ってコード中心に説明したいと思います。 前回のおさらい データ駆動型制御は制御対象から得られたデータをそのまま使って直接制御器を設計する手法でした。 これによって,制御対象の数理モデルを作るためのシステム同定の手順をスキップすることができ, 設計する際の手間を減らすことができました。 例えば,前回紹介したVRFTでは,望みの閉ル
はじめに フィードバック制御は家電から産業機器までさまざまなものを「制御」するために用いられてきました。 この制御を行うものを制御器と呼び,この設計法はいろいろ考えられてきました。 今回は,その中でも比較的新しい「データ駆動型制御器設計法」というアプローチについて紹介したいと思います。 なお,理論的な部分は論文に譲ることにして,利用することを中心に書こうと思います。 ですので,MATLABとPythonのコードを交えながら説明したいと思います。 データ駆動型制御に至るまで 制御器の設計にはざっくり言えば以下の3つのアプローチがあります。 手動でパラメータ調整(限界感度法など) モデルベース制御器設計(最適レギュレータなど) それ以外($H_{\infty}$制御やデータ駆動型制御など) 1は手動ですから,試行錯誤していかなければならず,設計が大変なのは想像に難くありません。 そこで,2のよ
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