■wsl2は通常状態ではdockerにアクセスできない。
→ Docker Desktopで、wsl2を使えるようにチェックを付ける

■wsl2からpsqlを使えるようにできるように、"sudo apt psql なんとか"で、psqlをインストールしておく
→ 要するに、wsl2からDBアクセスできなければ、お話にならない
こんなエラーで面倒な目にあった(なんか色々やっているうちに動くようになった)

psql: error: connection to server at "localhost" (::1), port 15432 failed: Connection refused (0x0000274D/10061)
Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections?
connection to server at "localhost" (127.0.0.1), port 15432 failed: Connection refused (0x0000274D/10061)
Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections?

とか、

psql: error: connection to server on socket "/var/run/postgresql/.s.PGSQL.5432" failed: No such file or directory

などが出てくるが、やっかいなことに、DBを3回くらい作り直すと、直っていたりするので、原因が特定できないことが多い。

T.B.D.

 

リセットボタンでWSL2のUbuntu-20.04 をリセットできる

https://development.relaxes.jp/windows11にwsl2＋ubuntu20-04をインストールする/

これまで、VMWareやら、VirtualBoxやら、(Dockerも、)仮想環境というのは基本的に面倒くさい思い出ばかりなの(特に通信I/F回り)で、Windows10/11をインストールする時も、意図してWSLは弾いてきたのですが ―― そのツケが回ってきました。

Golangは、Windowsで実行するより、WSL on Windows10/11の方が実行速度が速い 

という驚愕の情報をデータ付きで教えて頂き、現在、WSLの環境構築と、Golangのインストールを実行しています。

以外に簡単でしたし、通信I/F回りも今のところ、あまり問題になっていないようです。

---

さて、wslのインストールがコマンドプロンプトから、

>wsl -d Ubuntu-20.04

の環境を立ち上げて、

>sudo apt update
>sudo apt install golang-go

をしました。これでgolangは動くようになりました。

で、実際のプロウラムを動かしてみると、

# m/AgentSimulation
./db_util.go:280:24: undefined: sql.NullInt16
note: module requires Go 1.17

というエラーが出て止まります。

Go 1.17にモジュールが必要と言われているようですが、

$ go version
go version go1.13.8 linux/amd64

と出てきます。全然足りないようです。

ここからは、めんどくないGoのバージョンアップ を参考にして作業を進めました。

$sudo apt install golang-go

では、失敗するようです。

やっぱり

$sudo add-apt-repository ppa:longsleep/golang-backports

が重要なようでした。

定番の

$sudo apt autoremove

$sudo apt update

$sudo apt install

$sudo apt upgrade

$sudo apt install golang-go

$ go version
go version go1.20.2 linux/amd64

現在時刻を入れた、agoopデータ形式のcsvファイルをGolangで作る

// C:\Users\ebata\yamaguchi\src_try2\others\main9.csv

/*
	このデータ形式のcsvを作成する

	Dailyid,Year,Month,Day,Hour,Minute,Second,Latitude,Longitude
	14,2017,12,1,8,17,5,33.749583,132.709375
*/

package main

import (
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"time"
)

func main() {

	const STATIONS_PATH string = "test.csv"

	// csvファイル
	csvFile, err := os.Create(STATIONS_PATH)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer csvFile.Close()

	// CSVファイルの中身を読み込み
	w := csv.NewWriter(csvFile)

	//str := "Dailyid,Year,Day,Hour,Minute,Second,Latitude,Longitude"
	str := []string{"Dailyid", "Year", "Day", "Hour", "Minute", "Second", "Latitude", "Longitude"}
	fmt.Println(str)

	if err = w.Write(str); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	/////

	id := 1
	dt := time.Now()
	year := dt.Year()
	day := dt.Day()
	hour := dt.Hour()
	minute := dt.Minute()
	second := dt.Second()
	latitude := 33.749583
	longitude := 132.709375

	str = []string{fmt.Sprint(id), fmt.Sprint(year), fmt.Sprint(day), fmt.Sprint(hour), fmt.Sprint(minute), fmt.Sprint(second), fmt.Sprint(latitude), fmt.Sprint(longitude)}

	if err = w.Write(str); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	w.Flush() // バッファに残っているデータを書き込む

}

Introduction to AI Technologies-3rd(handout)_Mar_17_Ebata

 

 

 

Introduction to AI Technologies-2nd(handout)_Mar_10_Ebata

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Download → Introduction to AI Technologies-1st(handout)_Mar_3_Ebata

 

使う度に調べるので、メモしておきます。

1. 40歳から44歳の人の人数を数えろ
=COUNTIFS($B$1:$B$498, ">=45",$B$1:$B$498, "<50" )

2.55歳から59歳の人の不満値の平均値を求めよ
=AVERAGEIFS($J$1:$J$498, $B$1:$B$498, ">=55",$B$1:$B$498, "<60" )

Keywords: COUNTIF, COUNTIFS, AVERAGEIFS

 

This program is based on the following page
https://qiita.com/ufoo68/items/9e4ca04578ba0f5fa5ff

This program solves the XOR problem using MLP with one hidden layer.

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
//num of units
#define NUM_INPUT 2
//#define NUM_HIDDEN 20
#define NUM_HIDDEN 2

double sigmoid(double x) {
    return 1/(1+exp(-x));
}

//derivative of sigmoid function
double d_sigmoid(double x) {
    double a = 0.1;
    return a*x*(1-x);
}

int main(void) {
    srand((unsigned)time(NULL));
//train data
    double train_x[4][NUM_INPUT+1] = {{0, 0, -1},{0, 1, -1},{1, 0, -1},{1, 1, -1}};
    double d[4] = {0, 1, 1, 0};
//net
    double w[NUM_HIDDEN+1][NUM_INPUT+1];
    double v[NUM_HIDDEN+1];
    double y[4][NUM_HIDDEN+1];
    double z[4];
    double eta = 0.1;
    int epoch = 1000000;
//other
    int i, j, k, l;
    double tmp = 0;

//update weights using rand()
    for(l=0; l<NUM_HIDDEN+1; l++) {
        for(i=0; i<NUM_INPUT+1; i++) {
            w[l][i] = ((double)rand() / ((double)RAND_MAX + 1));
        }
    }
    for(i=0; i<NUM_HIDDEN+1; i++) {
        v[i] = ((double)rand() / ((double)RAND_MAX + 1));
    }

//tain
    for(k=0; k<epoch; k++) {
        //feedforward
        for(j=0; j<4; j++) {
            //hidden
            for(l=0; l<NUM_HIDDEN; l++) {
                for(i=0; i<NUM_INPUT+1; i++) {
                    tmp += train_x[j][i] * w[l][i];
                }
                y[j][l] = sigmoid(tmp);
                tmp = 0;
            }
            y[j][NUM_HIDDEN] = -1;
            //output
            for(i=0; i<NUM_HIDDEN+1; i++) {
                tmp += y[j][i] * v[i];
            }
            z[j] = sigmoid(tmp);
            tmp = 0;

        //backward
            //output
            for(i=0; i<NUM_HIDDEN+1; i++) {
                v[i] = v[i] - eta * y[j][i] * d_sigmoid(z[j]) * (z[j] - d[j]);
            }

            //hidden
            for(l=0; l<NUM_INPUT+1; l++) {
                for(i=0; i<NUM_HIDDEN+1; i++) {
                    w[i][l] = w[i][l] - eta * train_x[j][l] * d_sigmoid(y[j][i]) * d_sigmoid(z[j]) * (z[j] - d[j]) * v[i];
                }
            }
        }

		/*
        //print detail
        printf("z=");
        for(i=0; i<4; i++) {
            printf("%f ", z[i]);
        }
        printf("epoch:%d\n",k);
		*/
    }

//predict
    for(j=0; j<4; j++) {
        //hidden
        for(l=0; l<NUM_HIDDEN; l++) {
            for(i=0; i<NUM_INPUT+1; i++) {
                tmp += train_x[j][i] * w[l][i];
            }
            y[j][l] = sigmoid(tmp);
            tmp = 0;
        }
        y[j][NUM_HIDDEN] = -1;
        //output
        for(i=0; i<NUM_HIDDEN+1; i++) {
            tmp += y[j][i] * v[i];
        }
        z[j] = sigmoid(tmp);
        tmp = 0;
    }

//print result
    printf("z=");
    for(i=0; i<4; i++) {
        printf("%f ", z[i]);
    }
    printf("epoch:%d\n",k);


    for(i=0; i<NUM_INPUT+1; i++) {
        for(l=0; l<NUM_HIDDEN+1; l++) {
		  printf("w[%d][%d]:%f\n", i, l, w[i][l]);
        }
    }

    for(i=0; i<NUM_HIDDEN+1; i++) {
	  printf("v[%d]:%f\n",i, v[i]);
    }


    return 0;
}

Save this program as a name "mlp.c", compile ">gcc mlp.c" and execute ">./a.exe"

Golang 文字列を数値に変換する方法で、文字列→実数なら、これが一番てっとり早そう

dest_lat, err := strconv.ParseFloat(row[2], 64)

strconv.ParseIntとstrconv.ParseUnitは、文字列を解析して整数型を返す関数
それぞれ符号付き整数型と符号なし整数型に対応している。