npmの使い方

• npm = Node Package Manager
• npm install package: ローカルにインストール
• npm install –save package: package.jsonのdependencyに追記される
  • 開発する場合に必要な知識っぽい
• npm uninstall
  • 違いが分からないもの
  • npm remove
  • npm unlink
• sudo npm install -g package: グローバル領域にインストール
• sudo npm uninstall -g
• npm ls -g: グローバルにインストールされたパッケージのリスト
• npm ls -g package: 個別に確認
• npm search keyword: リポジトリ検索
• npm init: package.jsonの生成
  • 開発する場合に(ry
• 参考: フロントエンド開発の３ステップ（npmことはじめ） - Qiita

lilytermでショートカットに複数キーを割り当てる

lilytermは設定が簡単で、default.confを少しいじるだけで良くて気に入っている。デフォルトの例だとcopy_clipboard = Ctrl Deleteのような2キーによる設定しかないので3キー使うことが出来ないかと思いきやcopy_clipboard = Ctrl+Shift Cのようにすれば設定できる。

libnssを静的リンクできなかった

ubuntu15.10からantergosに移行したわけだが、先日書いたプログラムがlibboostの特定のバージョンに依存していたため動かなくなってしまった。今後は–staticにしたかったわけだが、最終的にはlibnssへの依存のためできなかった。とはいえ今後のためにメモ。

バイオイメージング動画

かなり綺麗な顕微鏡画像が見られる。

• 研究内容｜自治医科大学 分子病態研究部
• バイオイメージング静止画・動画集｜自治医科大学 分子病態研究部

テンプレートで任意の多次元の配列を出力する

任意の次元の配列をprintする関数が欲しくなったが、単純にベタ書きする方法だと次元が決まっている場合しか対応できないのでテンプレートの再帰を用いたプログラムを書いてみた。

boost::asioメモ

boost::asioを使ったhttps通信

• http://pragmaticjoe.blogspot.jp/2015/02/boostasio-https-client.html
• GitHub - alexandruc/SimpleHttpsClient: A simple HTTPS client based on Boost Asio.

pythonのクラス

メモ(podhmoさんのツイート)

pythonのクラス関係のこと知りたいならtypeobject.cを読むのおすすめです。
PyBaseObject_Typeがobject、PyType_Typeがtypeということがわかるとある程度普通に読めます。

— po (@podhmo) 2017年2月27日

Windows向けにクロスコンパイル

極めてつまらないプログラムを書いた。Windowsユーザの弟も利用すると考えたので少しだけ工夫をした。

• 参考
  • https://arrayfire.com/cross-compile-to-windows-from-linux/
  • C言語 マクロ コンパイル 判定 OS コンパイラ - 山口屋～活動日誌～
• mingw-w64があれば良い
  • g++の代わりに64bitだとx86_64-w64-mingw32-g++
• クリックして実行されるのが想定されるので、

# ifdef __MINGW32__
        cin.get();
# endif
        return 0;

• 実際にWindows10で実行したところ、libstdc++がないとエラーが出た
  • –staticを付けてコンパイル

C++での時間の取り扱い

C++で日時を取り扱うプログラムを書いている。Cスタイル、C++スタイルの両方が存在しているほか、相互に変換するための関数、計測精度ごとに複数の関数が存在するなど非常にややこしい。以下は簡単なまとめとして、具体的にインクルードすべきヘッダ、型に関する情報はレファレンスをその都度参照して確認する。

KLダイバージェンス、JSダイバージェンス

# Kallback-Leiblerダイバージェンス
def kld(p, q):
    p = np.array(p)
    q = np.array(q)
    return np.sum(p * np.log(p/q))

# Jensen-Shannonダイバージェンス
def jsd(p, q):
    p = np.array(p)
    q = np.array(q)
    m = 0.5 * (p + q)
    return 0.5 * (kld(p, m) + kld(q, m))

• 参考
  • エントロピーの1種?なのでscipy.stats.entropyで実装できるらしい
  • http://nzw.hatenablog.jp/entry/2015/09/28/010244