データシート→ソースコード作成ツールをつくって思った事

改めて実感したこと
データシートは、人を介してソースコードに置換したらケアレスミスは無くならない。

だからデータシートのフォーマットが固定なら自動でソースコードを生成するツールを作る方が楽。

データの解釈ルールは、真偽の条件式で１回実装すればいいだけだからね。

事実:
・データシートをソースコードに置換する作業は、ケアレスミスの温床。
例えばマイコンポートのAttribute settingする場合、使用するマイコンピン数×GPIO Attribute項目数となる。これを電気担当から出されたポートマップから設定値を人間が読み取っていたらケアレスミスは減ったとしても無くならない。
・コードレビューではたまたま見つかるだけ
ありがち対策
・人任せ
→複数でチェック
→レビュー前にチェックシートを通す
でも人が変われば毎回ミスは入り込む

解決:
・ケースによるがデータシート→ソースコード置換ツールを作ろう！
→一部はツールでできる部分があるはず。単純作業はしたくないから。

はい。今期の上期目標達成。今後の展開しやすさを考えてアーキテクチャを見直そう！
プロトタイプ開発ってやつだな。

代数、幾何 各第1-1章 完

イングリッシュパブで2パイント目を飲みながらとりあえず各1-1章を解いてみた。
色々と忘れてる。
第1章 正の数と負の数
・自然数に0が含まれないってことを忘れてた

第2章 平面図形
・垂直、平行の記号を忘れてた
・弧、弦という用語も出てこず

まぁ数学の勉強も楽しいね。
上半期で中、高数学の総復習を終わらせつつ公式をPythonでプログラミングする。
本章ではまだプログラミングするほどでもない。

今日から体系数学 数1 代数、幾何編を始める！

機械学習の仕組みを数学的に理解できるようにするため数学総復習を始める。
現在の数学知識が皆無なので数学1から問題を解いて勉強する。



理想は、Pythonで公式をプログラミングして図形化、グラフ化までしたい。

これまで数学とプログラミングを切り離してここまでこれたけどさ。
機械学習が現れた時点で、組み込みエンジニアもAIにいづれ淘汰されてしまうんだろうな。
ターミネーターで、プログラマーも生き残っていないようだし。
ターミネーターの時代でも新規のロボット兵器に組み込みFWを開発する仕事だけ残ってたりするのかな？

人工知能とSTAP 全く理解してないのに 煽られ感は同じ

「人工知能は人間を越えるか」を読み初めて冒頭一節で、頭に浮かんだこと。
またマスコミに煽られた。
よく理解せず話題にしてないか?
してる。妻と雑談してるはず。
そういえばSTAPもそうだった。後から検証サイトが立ち上がり、よく読むとSTAPは理解出来なくても事実がネジ曲げられたと言うことは分かった。
話題の人工知能もブーム→期待外れ→バッシング→忘却にならないのかな。
まぁ、外国の巨大企業が先行してるし、日本だけとじたSTAPと違って失敗→改善のプロセスを繰り返し進化してきたんだろうな。
なんでSTAPも、失敗→改善のプロセスで進んでいかず。再現できない→ざまぁ→市中引き回し→打ち首終了で終わったんだろう。日本だからだろう。
そういえば失敗学セミナーでもいってたな。
日本は責任追及→謝罪終了で株価下げて終わる。
海外は原因追求→改善、予防に繋げて株価上げる

20代の自分に言いたい

IT業界に入ったのだから
若いうちに
・分野を絞らない勉強(資格取得)
・業務で必要なITスキル勉強(資格取得)
をしてこれだっと思う分野に転職すればよかったかも。

Cの組み込みだけだとな〜。
現状に甘えてスキルを広げなかった自分に後悔。

今は、課内方針に沿って、スキルアップ(資格取得)をして上司から一定の評価(パパのような部下がいると上司の評価も上がるしね)を貰ってるけど。

将来的に不安感。