ラムダ式を再帰させたい、そんな場面は少なからずあるだろう。
もちろんC++的にはループで処理したり、STLコンテナにブチ込んで
for_each させたほうが性能は出るのかもしれないが、再帰処理によるコンパクトなコードは魅力である。
管理すべき変数が減るのも頭に優しい。
そういう意味で使い捨ての関数にも名前を付けたくない、ならばラムダだ。
しかし、はて、ラムダには名前がない。
呼ぶべき自分の名前が分からない。
いや、ラムダ式なので名前というよりかは自分の姿か。
よく使うコード断片を集めた記事。
個人的な備忘録の側面が強い。
実用性の高いコード例を重視しているため、純粋なコードスニペットではなく余分な処理が大量に混ざっている点に注意して欲しい。
しかしこちらの方が実際の使用状況を思い浮かべやすいと思う。
まあ、エラー処理はバッサリ省略してるんだけどな。
MS Word じゃないと文書を受け取らない遺物のような先方のために文書を書き直す破目になった同志へ送る。
最低限の労力でそれっぽい見た目を得ることが目的。
気になった論文を自分のために適当に和訳して載せるクソコーナー。
内容把握が優先で、重要じゃないところはガンガン省略するので注意されたし。
論旨優先で式や変数の説明部分をバッサリカットする都合、原文の引用がキモかったり、そもそも訳文としてクソ以下の代物なので、これを何かの参考にすると痛い目を見る。
必ず原文のPDFを横において読むこと。
今回の論文は、
“Johann Borenstein, Member, IEEE, and Yoram Koren, Senior Member, IEEE”, “The Vector Field Histogram – Fast Obstacle Avoidance for Mobile Robots”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 7, No. 3, June 1991, pp.278 – 288.
オリジナルのPDFはここ。
ベクトル場ヒストグラム法という、ロボットの経路計画アルゴリズムで、Wikipediaの記事も存在する有名なものらしい。Google Scalarで調べたこの記事の執筆時点での被引用数は2598。すごい（小並感）。
同じ著者によるVFH+なる発展形のアルゴリズムも存在するらしいが、ひとまずは基礎となった論文を読んでいく。
何事もチュートリアルをしっかりとこなすことが大事である。
あれこれ悩んだ後になって、チュートリアルのページにでかでかと該当箇所が書いてあったなんてこと、俺はもう経験したくない。
しかし悲しいかな、TensorFlow C++ のチュートリアルは、ほとんど無いのだ。
どこをさらっても Python の記事しか出てこないからもう自分で書くことにした
前提として俺は宗教上の理由で Python を使わない。
普通は素直に Python で書いたほうが百万倍楽なはずである。
あまり長い記事ではないが、ネット上にあまりにも日本語記事が少ないので少しでも他の人の助けになればと思って。
なんかズル臭いが、仕方ないといえば仕方ない。
コンセプトがいつまで経っても標準化されないものだから、本来至極まっとうなSFINAEという型推論機構を利用して、今可能な範囲でテンプレートの型制限を行おうとした結果が、このそびえ立つクソのようなテンプレートメタプログラミングの姿なのだ。
タイトルの通り。
イディオムと呼ぶのか怪しい物やイディオムですらないものも含む。
たまーにある「これもっと早く知っとけばなぁ」系統のコマンド
手抜きではあるのだが、シンプル故にどこでも使えるというのが気に入っている。