超バイオ系

バイオウェット系がバイオバイオしていないブログ。 基本自分用のまとめ。

【Julia】Julia-1.0.0のProjectを試す【仮想環境?】

Julia1.0.0が遂にリリースされました。

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仮想環境っぽいものを作って環境の切り替えができるようなので、試してみます。

Projectの作成

Anaconda Pythonではconda createコマンドで仮想環境を作れました。

Julia1.0.0ではProjectと呼ぶようです。

Anacondaでは

conda create -n envname

とする必要がありましたが、Juliaではプロジェクトのディレクトリに入って

activate .

とするようです。

その後、

julia>]
(projectname)pkg> add hogehoge

で、プロジェクトローカルな環境にhogehogeパッケージが入ります。

その後バックスペースでpkg環境を抜けて同フォルダで作業すれば良いっぽい。


ただ、Julia1.0.0がリリースされたのが記事作成時点で昨日の今日なので、対応が追い付いているパッケージを探すのが結構大変です(2018/08/10現在)。

私は情弱なのでおとなしく修正を待つことにします。

(ちなみに現状遊ぶなら0.6が無難)

文献検索、管理、メモを1つの画面で完結させる

文献管理ソフトの紹介です。

以前にPaperpileが凄いって紹介をしました。 hotoke-x.hatenablog.com

個人的には好きなんですが、wordとの相性が悪い...

もっと良いのはないかと思ってたらReadcubeがありました。

数か月使ったので良い部分を簡単に紹介していきます。

※例示しているのはオープンアクセスな論文です。

Readcubeの凄いところ

  1. 複数の検索エンジンで同時検索
  2. 検索結果が自動保存される(そして簡単に消せる)
  3. 毎年の引用数がわかる
  4. 引用されている文献へ容易に飛べる
  5. どんな風に引用されているのか見れる
  6. Recommendationsが強力

こんな感じで全体的に便利すぎ。
全部1つの画面で完結します。
関連論文が次から次へ見つかって大変(嬉しい)。

使い方

ユーザー登録は済んでいるものとします。
また、ウェブ版での説明です(デスクトップ版もあります)。

基本画面(青い四角は身バレ防止です。)

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画面にNatureやらScienceやらGoogle Scholarやらが表示されてますが、こっから同時検索してくれます。 なんかもうこれだけで凄い...。


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検索してみた結果。 アブストが表示される。 オープンアクセスだったり、学校などジャーナルを購読している機関からアクセスするとFigureまで表示してくれます。


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検索結果の図をクリックすると拡大表示。この段階ではまだ文献をダウンロードしたりしていません。 あくまでも検索結果です。

「Add to Library」をクリックするとインポートしてくれます。
(supplementがあればそれも同時にインポートする。すごい...)


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そして、画面左側には検索結果が自動保存されます。便利! 青い部分には自分でタグ付けした文献が入っています。 一つの文献に複数のタグをもたせることもできます。


ここからが特にお気に入りの機能。

f:id:hotoke-X:20180623040308p:plain ライブラリで文献をクリックすると、情報が表示されます。 アブストがここでざっと確認出来ます。

で、上のグラフのマークをクリックすると引用情報が見れます。 f:id:hotoke-X:20180623040530p:plain

毎年どれくらい引用されているのか、どの論文に引用されているのかを見ることができます。

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どんなふうに引用されているかも見ることができる。凄すぎて拍手。

その他

デスクトップ版ではwordへのcitation追加機能も付いてきます。
もちろん文献を読みながらハイライトしたり、ノートをとることも可能です。
デスクトップアプリが重いことが唯一残念。

Recommendationsをクリックすると、ライブラリの文献を元にお勧め論文を検索して表示してくれます。
しかもタグごとのお勧めも表示可能。
関連論文がめっちゃ見つかります。

JuliaでPRML:ベイズ曲線フィッティング

やってみた。

コードは

qiita.com

をかなり参考にさせてもらっています。 計画行列が自力ではうまく使えないので若干コードに不安ありです。

JuliaでPRML:多項式曲線フィッティング

Juliaの勉強も兼ねてPRML多項式フィッティングを実装してみた。

誤差関数書いたけど、今回は解析的にパラメータが出てくるので結局使っていない。
GAとかMCMCとかでパラメータ推定して性能見てみるのもいいかも。
計画行列をうまく使えるようになりたい。