年末に家族が相次いで風邪で倒れたりとか、出張が忙しかったとか、寒いとか、朝の日の出が遅くて出社前に畑仕事ができないとか、様々な理由でほうれん草と小松菜が植えっぱなしになっていた、家庭菜園に数カ月ぶりに行った。

小松菜でかくなりすぎ。んで菜の花になってた。

雑草多すぎ。抜いても抜いても取り切れん。明日早起きして草取りしようと心に誓った。

今年はもう少し計画的にいろいろ植えたい。

大山

ワシャワシャと噛む系。スープもすき焼きのタレっぽいというかジャンクな味わい。卵もサービス。

もやしでお腹いっぱいになった。

島崎酒店で。

長野の新井近くの中野で醸されている酒。

やさしいめ。ぬる燗で美味くなる感じ。

新井のほうもARAI MOUNTAIN & SPAが営業停止になってからいってないなぁ。っていうか今シーズンも滑らずに終わりそう。

5章まで。6章はアクターで難しい（急激にスピードが落ちた）

Scalaプログラミング入門
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名前渡し(p.36)

変数名と型の間に =>を記述 def delayed (t: => long) {とか

これは結局クロージャみたいなもんを渡してるのかな？

scala> val x = () => "test"
x: () => java.lang.String = <function>
scala> x
res0: () => java.lang.String = <function>
scala> x()
res1: java.lang.String = test

scala> def y() = { "tttt" }
y: ()java.lang.String    
scala> y
res2: java.lang.String = tttt

いまいちわからん。

部分適用と関数(p.104)

Haskellでは(Int, Int) => StringとInt => Int => => Stringは同じですが、Scalaでは違います。

これってHaskellも違うんでは。uncurry,curryとかあるし。

強化学習

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• Sarsa Algorithm
• Q-Learning Algorithm

Q学習

いくつかの問題点も指摘されている。例えば Q学習による理論的保証は値の収束性のみであり収束途中の値には具体的な合理性が認められないため学習途中の結果を近似解として用いにくい、パラメータの変化に敏感でありその調整に多くの手間が必要であるなどがある。

SarsaとQ-Learningの違い

明日から

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ほとんど化合物情報をTokyo Cabinetで管理してみると同じノリで出し入れできそう。

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#!/usr/bin/env python
# -*- encoding:utf-8 -*-

import pybel
import couchdb

sdffile = "pc_sample.sdf"
couch = couchdb.Server()
db = couch.create('pubchem')

mols = pybel.readfile("mol",sdffile)

for mol in mols:
    title = mol.OBMol.GetTitle()
    molstring = mol.write("mol")
    db[title] = {"mol":molstring}

化合物情報みたいな、RDBで管理しやすいようなデータよりは、in vivoの薬理試験とか動態試験みたいな、プロトコル間で比較があまりなくて、かつ所見とかの文章データが重要なもののほうが向いているのかもしれんなぁと思った。PKデータなんてIDで探して、時点と個体のデータがJSONで引っ張ってこれるようにしとけばナイスすぎる！

javascriptからRの関数呼べんかな？そうすればJSONでデータ受け取ってPKfitとか使えんのにな。それかbrewとか

書籍もいくつか出てるけど、日本語ないなぁ。そのうち出るんかな？

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Beginning CouchDB
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Couchdb in Action
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• CouchDB: The Definitive Guide
• CouchDB: the Definitive Guide 日本語訳

遺伝アルゴリズム

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Four Peaks Problemってのがあるらしい。目的関数が

• 最初のビットからの連続した1の長さか最後のビットから連続した０の長さの大きいほう
• 但し、両端の1,0の連続した数が10以上の場合は100ポイント獲得する。

目的関数はこんな感じ。

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding:utf-8 -*-

from itertools import takewhile

def o(bits):
   return len(list(takewhile(lambda x: x == 1,bits)))

def z(bits):
       return len(list(takewhile(lambda x: x == 0,reversed(bits))))

def f(bits):
   reward = 100 if o(bits) > 10 and z(bits) > 10 else 0
   return max(o(bits),z(bits)) + reward


if __name__ == "__main__":
    bits1 = [1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
    bits2 = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

    for bits in [bits1,bits2]:
        print "score: %d %s" % (f(bits),bits)

#score: 20  [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
#score: 114 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

要するに素直に探索していくとローカルミニマムに落ちるようになっていて、ピークの数が4つあるのでFour Peaks Problem

連続した1,0の長さでcontour plotを描いた。

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding:utf-8 -*-

def sim_score():
    for x in range(100):
        for y in range(100):
            if x + y > 100:
                yield 0
            else:
                score = four_peak(x,y)
                yield score

def four_peak(x,y):
    reward = 100 if (x > 10 and y > 10) else 0
    score = max(x,y) + reward
    return score

if __name__ == "__main__":
    from pylab import *

    delta = 1
    x = arange(0, 100, delta)
    y = arange(0, 100, delta)
    X, Y = meshgrid(x, y)
    Z = array([z for z in sim_score()])
    Z.shape = 100,100

    im = imshow(Z,origin='lower' ,alpha=.9)
    colorbar(im)

    cset = contour(X,Y,Z)   
    clabel(cset,inline=1,fmt='%1.1f',fontsize=10)

    hot()
    savefig('4peaks.png')

二年近く積んであったが、最近javaで書いてるので読んでみたら想像以上に面白かった。厚さの割にスラスラ読めたので、二日程度で読み終わった。

良書

Java言語で学ぶリファクタリング入門
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• enumでシンボリック定数を表現
• 名前重要
• 双方向リンクは避ける
• タイプコードを表す新しいクラスを作る
• リスコフの置換原則
• @override

後半は、パターンが解決したかった「もの」が多かったので、デザインパターンを知っていないと理解しにくいかもしない。逆に知っていればさらっと入ってくる。

増補改訂版Java言語で学ぶデザインパターン入門
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macbookのHDDを交換したのでSoftware Design 総集編のpdfを入れてみた。

Spotlightで検索できるようになって便利。

Software Design 総集編 【2000~2009】(DVD付)

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