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先日LEMON Graph Libraryをhomebrewでインストールしようとしたけどうまく行かなかった(記事)．
そこで，Macでやるのを一旦あきらめて，Linuxで試してみた．使ったディストロはFedora 20．
簡単で，ソースコードを落としてきてコンパイルしてインストールすれば良い．cmakeが必要なので，インストールしていない人は
sudo yum install cmake
してから，
wget http://lemon.cs.elte.hu/pub/sources/lemon-1.3.tar.gz tar zxvf lemon-1.3.tar.gz cd lemon-1.3 mkdir build cd build cmake .. make sudo make install
でインストールできる．
次回は簡単なグラフの作成方法と読み書きについて書く予定．
Boost.GraphがわけわからんのでLEMON Graph Libraryを使ってみようとした．
まず，homebrewにOerations Researchの研究に使われるライブラリ群を入れることができるリポジトリを追加する．
ここにあるように，
brew tap dpo/coinor brew install lemon-graph
でインストールできる…はずがコンパイルが通らなくて断念．
今回は３人でノマド．
朝は遅刻したので午後から参加．今回の会場は大阪．
はじめにラーメンが食べたいということで，どうとんぼり神座へ．
神座のラーメン好きです．
腹ごしらえを終えて，ノマド開始．1軒目はキャプテンテリーコーヒースタジアム なんば千日前店．場所が場所なのでざわざわしてる．ピザが一押しの模様．
電源があって作業しやすい，ちゃんと分煙されている，等比較的ポイントは高め．
おやつはたこ焼き．やっぱりたこ焼き道楽わなか美味しい．
一番ベーシックなやつを食べた．
ノマド2件目はなんばウォーク内の英国屋．
混んでいたこともあり，退店願われた．
締めにSTANDARD BOOKSTORE
ここは本屋さん？購入前の本をカフェに持ち込んで読めるらしい．
新風館がカラフルになっていた．
新曲，いいくらしのリリース記念フリーライブ．
カップリングのこの曲やって欲しかったのにな…
チームしゃちほこの野菜生活体操
http://www.youtube.com/watch?v=DD30CJLyHIQ
ライブの様子はナタリーで詳しくレポートされている．
最近Androidアプリ版のkindleを使い始めた．
kindleではAmazonで買った本の他に，「send to kindle（日本語）」という機能を使って，自前のPDFもAmazonで買った本と同じように読むことができる．
send to kindleは，登録しておいたメールアドレス宛てにPDFを添付して送ると，そのPDFがkindleからダウンロードできるような形になる．
PDF以外にも
に対応しているらしい．
さらに，Chrome拡張のSend to Kindle for Google Chromeを使うと，Chromeで開いているWebページをKindleに送ることもできる．
Fedora 20上でOpenCVをコンパイルして使っている．
cv::SVMでサポートベクトル回帰(Support Vector Regression)を使って観ようとした時にうまく行かなかったのでメモ．
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(){
// 適当な入力データと適当なラベル
cv::Mat_<float> x(100,2,CV_32FC1);
cv::Mat_<float> l(100,1);
for(int i=50;i<100;i++) l(i,0)=1;
// SVRのパラメータ
CvSVMParams params;
CvTermCriteria criteria;
criteria=cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS,1000,FLT_EPSILON);
// ここで第1引数を CvSVM::EPS_SVR にすると SVMではなく SVR になる
params=CvSVMParams(CvSVM::EPS_SVR,CvSVM::RBF,10.0,8.0,1.0,10.0,0.5,0.1,NULL,criteria);
cv::SVM svm;
// 学習の実行
svm.train_auto(x,l,cv::Mat(),cv::Mat(),params);
return 0;
}
SVRはこういう感じで使える．
SVMの種類はC_SVRとNU_SVRがあるが，とりあえずC_SVRを使う．
パラメータの設定は結構重要だが，クロスバリデーションによって自動で良いパラメータを探索してくれる．
このtrain_autoを実行しようとした時，アサーションエラーで死ぬようになった．
問題の箇所は sv_count != 0 のアサート．
多分サポートベクトルの数が0ならダメっていうことなんだろう．
普通のtrainなら上手くいくし，学習サンプル変えたりしながら色々試したけど原因わからず…．
SVRの種類をNU_SVRに変えたら動いた…．
最近話題のthe_silver_searcherを使い始めた．
the_silver_searcherはagというコマンドで，ざっくり言うとgrepの強いやつ．
聞いた話だと
grep < ack < ag
grep代わりに使っている．
インストールはとても簡単で，Macなら
brew install ag
Linuxならここからgitで取ってきてコンパイルすればインストールできる．
基本的にgrepなので，
grep hoge foobar.txt
としていたところを
ag hoge foobar.txt
とすれば良い．
さらに，ディレクトリ下の複数ファイルにも対応していて，引数にディレクトリを指定すれば，その中のファイル内を検索してくれる．さらに表示はカラフル．
この時，該当するファイルや行が多いと１画面に収まらない．パイプでlessに渡すとせっかくのカラフルな表示がなくなる．
調べたところ，
agコマンドの結果をlessでカラー表示する
という記事を見つけた．
これによると，.alias等に
alias ag='ag --pager="less -R"'
しておくことで，画面に収まらない場合はlessで表示してくれるようになる．
こちらの記事では，zshやvimからagを使うようにする設定も書かれていて，これをやると非常に便利になる．
ackを捨てて、より高速なag(The Silver Searcher)に切り替えた
職場の歓送迎会．
今回はFUNATSURU Kyoto Kamogawa Resortで．
以前友人の結婚式で行った以来の２度め．
とても良い会場だ．
C++11では初期化子リスト(initializer_list)というのがあって，配列を初期化するのに使う．
例えば，
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
int main(){
std::vector<int> a={1,2,3};
std::for_each(a.begin(),a.end(),[](int x){std::cout << x << std::endl;});
return 0;
}
という形で，std::vector
この{1,2,3}の部分の型は，カッコ内の変数の型によって型が決まる．
この場合int型になるだろう．（全体は std::initializer_list
これを上記のように std::vector
std::vector<double> b={1,2,3};
の場合，右辺は本来int型だが，bの型がdoubleなので，double型のvectorになる．
しかし，次のように一旦autoの変数で受けてしまうと，この場合は {1,2,3} の中の型で変数の型が決定されてしまい，bbはstd::vector
auto bb={1,2,3};
std::vector<double> b=bb;
なので，上記のコードはstd::vector
一方で，違う型を指定したらどうなるか調べてみた．
std::vector<int> c={1.f, 2.f, 3.f};
この場合，右辺はfloat型に対して左辺はint型．
これでコンパイルをすると，
test2.cpp: In function 'int main()':
test2.cpp:11:30: warning: narrowing conversion of '1.0e+0f' from 'double' to 'int' inside { } [-Wnarrowing]
std::vector<int> f={1.f,2.f,3.f};
という感じで，精度が落ちる変換が行われてることがwarningで出た．
今日はTRACTION book cafeで．
ここはゆっくり本を読むブックカフェだが，PCを開いての作業もできる．
少々マニアックな場所にあるけど，かなり良さそう．
昼からお酒も飲める．
ただ、残念なことに分煙すらされてないので煙草を吸う人が来店してくると辛い。