たこくん

Computer Vision/ML Engineer, Botter, Market Maker, PhD. in Engineering 学習モチベアップのために有料化している記事もあります。 応援していただけますとありがたいです。

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High-frequency trading in a limit order bookの (2.3)式を導出してみる

https://people.orie.cornell.edu/sfs33/LimitOrderBook.pdf zennに書いていた記事をこちらに引っ越し。 掲題の論文の(2.3)式が謎で、なんとか解いてみたという内容。 まず、株価の中値が次の式で表される。 $$ dS_u=\sigma dW_u \tag{2.1} $$ ここで $${S_u}$$は株価の中値で、その初期値が$${s}$$。$${W_u}$$は1次の標準ブラウン運動であり、$${\sigma}$

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    • vncserverを使ってmacからリモートのUbuntuヘリモートデスクトップ接続

      startlxdeを用いる vncserverはインストールしたはず Ubuntu側 sudo apt install lxde vi ~/.vnc/xstartup 以下のように編集 #!/bin/shunset SESSION_MANAGERunset DBUS_SESSION_BUS_ADDRESSexec startlxde chmod +x ~/.vnc/xstartup vncserver -kill :2vncserver :2 Mac側 ss

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      • AWS Client VPNを使ってmacをEC2に接続する

        クライアントからAWS内にセキュアに接続したい。 サーバーおよびクライアント証明書とキーの生成まずはローカルで以下の証明書と鍵を生成する。 ここで使うOpenVPN。 クローンして、 git clone https://github.com/OpenVPN/easy-rsa.git 移動して、 cd easy-rsa/easyrsa3 新しいPKI環境を初期化 ./easyrsa init-pki 次のコマンドを実施。 ./easyrsa build-ca

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        • AWS EC2上のUbuntuにCVATをデプロイして、yoloでsemi-auto annotationする

          AWS EC2 instanceに ubuntu20.04をデプロイしていることを前提とする。 AMIは「Deep Learning AMI GPU PyTorch 1.13.1 (Ubuntu 20.04) 20230315」を使用。 CVATのインストール以下の本家documentを元にインストールする。 youtubeも充実。 dockerは入っているので割愛。cvatを持ってくる。 git clone https://github.com/opencv/cva

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          Ubuntu 18.04を使った自動起動設定

          以下を参考。 自分の場合は /lib/systemd/system/autostart.service を作成した。簡単。 一時的に止めたい時には以下で止める。 systemctl stop autostart.service

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          Flutter appをiPhone実機を用いてdebugする

          備忘録。 所望のアプリをgit clone git clone <repozitory_name> 本家 https://docs.flutter.dev/get-started/install/macos フォルダ内に移動し、flutter解凍 cd ~/developmentunzip ~/Downloads/flutter_macos_3.7.10-stable.zip パスを通す export PATH="$PATH:`pwd`/flutter/bin"

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          Pulumiを使ったプロヴィジョニング

          こちらを元に実行。AWSへプロビジョニングをまとめる。自分用備忘録。 mkdir <foldername> cd <foldername> pulumi new aws-typescript yarn install { "name": "xxxxxx", "version": "0.1.0", "main": "index.js", "dependencies": { "@pulumi/aws": "^5.0.0",

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          YOLO & Triton Inference ServerをAWS EC2にデプロイする

          前提ハマったので備忘録。 これまでローカルPC（Ubuntu 18.04）にTriton inference serverをデプロイしていたが、実運用を鑑み、AWS EC2にデプロイすることとする。Auto Scaling も考えられるが、それは今後行う。 目的YOLOを使った物体検出を行う。データセットは自分で用意して、学習済み。ここではそのデプロイについて記載する。画像処理などのアプリケーションをデプロイするためにはGPUが必要となり、できるだけ安く高性能にデプロイした

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          UbuntuでNVIDIA triton inference serverを動かすまで

          Computer VisionやAIの開発を行なっていると、GPUの必要性に駆られる。ここでは、Ubuntu PCを使用して、NVIDIA triton inference serverを動かすまでを記録する。自分用の備忘録。 まず、条件は以下の通り。 Ubuntuのバージョンは18.04.4 LTS NVIDIA driver、未インストール状態 Video Card はNVIDIA製 RTX 3060Tiが取り付けられた状態 そもそもなぜUbuntu PCが必要だ

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          EXPOを使ってみる

          Webアプリ開発を行う上でシミュレータ、テスターとして使用できるEXPOを使用してみる。環境はmacOS Big Sur。 EAS(Expo Application Service)これだけではよくわからないのでガイドに沿って実装をしてみる。 Get startedInstallation まずはExpo CLIをインストールする。手順は以下を打ち込むだけ。 npx expo -hnpx expo whoaminpx expo registernpx expo log

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          EXPOを使ってみる

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          ローカルへのaws cliインストール方法

          条件 mac os 参考 以下よりGUIインストール。 https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg その後、シンボリックリンクを関連づける。 sudo ln -s /folder/installed/aws-cli/aws /usr/local/bin/awssudo ln -s /folder/installed/aws-cli/aws_completer /usr/local/bin/aws_completer 確認

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          よく使うコマンド備忘録(メモ)

          よく使うコマンドを自分用にまとめた github, docker, jupyter notebookあたりを使う あくまで自分用。説明はありません。 必要に応じて加筆予定。 git gitの状態を確認する git status コミットするファイルを加える 全て加える場合はfilenameを . にすれば良い git add <file_name> コミットしないファイルを選択する git restore <file_name> コミットする -mオプシ

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