いますぐPICをやめてAVRに移行すべき10の理由 - やねうらおブログ(移転しました)
電子工作用のお手軽なワンチップマイコンと言えば、AVRとPICである。数年前、国内ではPICのほうが日本語での情報が多く、国内での入手性が良かったのでPICばかりが普及した。PIC本で有名な後閑さんの功績も大きいだろう。 だが、いまから始めるなら間違いなくPICではなくAVRにするべきだろう。値段的にもPICと大差ないし、国内でもAVRマイコンをある程度調達できるようになってきた。 では、いまPICをやっている人はAVRに移るべきか？ 迷っている人のために、「いますぐPICをやめてAVRに移行すべき10の理由」というのを書いてみる。 1) AVRなら、ほとんどのモデルでCで開発することができる。もちろん、フリーの環境。(AVRStudio + WinAVR) PICの上位モデル限定のくせに60日すぎたら最適化レベルが下がるどっかの体験版(?)のCとは大違い。 2) AVRのアセンブラはPI
Gauche(Scheme) でデバッグをする4つの方法 - higepon blog
Gauche でコードを書いているときにコードが意図どおりに動かないことがあります。そのような場合にデバッグする方法を4つ紹介します。 前提 まず Gauche はリリースされている最新版を使った方が良いでしょう。Linuxのディストリビューションによってはパッケージが古い場合あります。 またScheme は関数型言語なので、デバッグの単位は関数（手続き）ごとに行うことが多いです。一つ一つの手続きが意図どおり動いているのか？を調べながら進めるのが基本になります。 方法1 print デバッグ Gauche には今のところデバッガがありませんから基本的には print デバッグがメインとなります。単純な print デバッグから見ていきましょう。 以下のような sum という手続きで print デバッグしてみましょう。 (define (sum n) (if (= n 1) 1 (+ n
DO++ : 線形識別器チュートリアル
ワークショップ中の夕食で話したのですが、今のところ日本で（素性関数ベース＆線形識別器）機械学習のいろいろな手法をまとめて体系的に教えてる資料などがあまりないなぁという話をしていました。 で、探すと、このあたりの大部分をまとめて説明しているいいチュートリアル（英語）がありました。 夏の学校資料[pdf] その他のコードやリンク ちょっとだけ解説 現在自然言語処理の多くで使われている学習器は線形識別器です。 入力x（例：単語、文、文書）から出力y（例：品詞、品詞列、文書のトピック）を予測したいという場合は、(x,y)のペアからいろいろな値を取り出し（x,yのペアから値を取り出す関数を素性関数と呼ぶ）、その値を並べたベクトルを素性ベクトルと呼び、f(x,y)とかきます。そして、その素性ベクトルf(x,y)と同じ次元数を持つ重みベクトルwとの内積を測って、その値が正か負か、または大きいか小さいかを
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
