2021-06-08

Salesforce開発の基礎編7

トリガの実行順序

developer.salesforce.com

レコードの作成/更新を実行すると、次の順で処理される。

変更元レコードがあればまず読み込まれる
メモリ上で更新後の値を作成する
この時標準UIからの更新であれば、UIに設定されてるバリデーション、項目自体に設定された桁数などのチェックが走る。
フロートリガが実行される。
フローについては Salesforce開発の基礎編4 - 技術をかじる猫この辺参照。
before トリガの実行。トリガの内容はこの辺参照 Salesforce開発の基礎編5 - 技術をかじる猫
null チェックや桁数チェックが再度起動。これは「before trigger」で値が設定されるためですね。
多分この辺で数式項目が処理されます。
重複ルールが実行される。重複ルールはオブジェクトマネージャから設定できる。
データベースに insert される。(transaction commit はまだ実行されてません)
after trigger が実行される。
割り当てルールが実行されます。
自動応答ルールが実行される。
ワークフロールールが実行
ワークフローの項目更新があればここで更新
- 更新が発生すると、before insert, after insert トリガが実行される。
プロセスビルダで指定したフローが実行される。実行順序は保証されない。
エスカレーションルールの実行
エンタイトルメントルールが実行
レコードの保存後に実行されるように設定されたレコードトリガフローを実行
レコードに積み上げ集計項目が含まれる場合、またはレコードがクロスオブジェクトワークフローの一部である場合、計算が実行
- 親オブジェクトのさらに親の積み上げ集計を実行(だからオブジェクトの親子関係は 3階層までしか持てない)
共有設定の処理（Summer 21 ではバグで、Process automated/System が所有者だとこの処理が走らない）
トランザクションコミット
メール送信など確定後処理

何か trail 進めようかと思ったけど、今日今時点でなぜか 503 なので、今日はここまで。

2021-06-05

夏に美味しいお茶シリーズ

日記

あんまりこういう事を書く機会はなかったのだだけど、僕はお茶が好きだ。
コロナでお茶が売れてきてる…という話は聞くのだけど、なればということでこの時期のおすすめ茶を Lupicia と自前の作成から紹介してみる。

主に、普段はあまりお茶や緑茶を飲まない…苦いだけじゃない？とか思ってる人にもかなり楽しめるお茶を紹介する。

基本的に、夏向けで、いずれも水出しでも十分美味しいものばかりだ。

季節限定茶

Lupicia には多くの季節限定茶がある。
これから暑くなるにあたり、この季節特有の夏に良さげな季節限定茶を挙げよう。

レモン風味のさっぱり感「ハツコイ」「ナツコイ」

www.lupicia.com

グリーンレモンやレモングラスをブレンドした緑茶＋紅茶。
安心してほしい酸っぱくはない。ただ風味がレモンの様にさっぱりしているというだけだ。

毎年夏が近づくと販売するお茶である。

柑橘系だがミントも入っててさわやか「ブリティッシュクーラー」

これも水出しがおいしい紅茶だ。

www.lupicia.com

まぁ見出しだけでも風味はなんとなく想像がつくのではなかろうか…

他のフレーバーティー

季節限定…というわけでもないが、これからの季節でおいしいお茶シリーズだ。

桃が香る烏龍茶「白桃烏龍極品」

桃の風味を冷やして味わう…しかも癖のない烏龍茶。
夏に飲むには最適だろうと思う。

www.lupicia.com

スーッとする緑茶「アラジン」

緑茶にミントを混ぜたフレーバーティ。
風呂上りに冷やして飲みたい逸品である。

www.lupicia.com

ラベンダーで夏らしさを感じようか「コロポックル」

店頭で買おうと思たら北海道に行かないと存在しない地域限定茶。
ハスカップとラベンダーが夏らしさを伝えてくれる逸品だ。

www.lupicia.com

夏だ！フルーツだ！

説明不要なフルーツ系（風味）烏龍茶！
冷やして飲めや！

www.lupicia.com www.lupicia.com

個人的なおすすめブレンド

ジャスミンティーにミントエッセンスやミントの葉を混ぜて飲むのもお勧め。

2021-06-02

RNN を考える

アルゴリズム勉強日記

RNN って何かというと Recurrent Neural Network 再起構造型ニューラルネットワークの意味。
再帰構造型の意味って何かというと、前回のニューロンの出力と現在の入力を引数にして「前回の状態を含めて判断する」ニューラルネットのこと。

普通、ニューラルネットを扱うとき、活性関数を $f$ 学習データを $X$ とし、重み $W$ バイアス $B$ とするとニューロンの作りは

$U = XW + B \\ Y = f(U)$

ということになる。
ただしこれはその時点でのデータとしたときの問題で、前の状態が次の状態に影響するようなデータには正常に適用できない。

そこで、RNN ではデータ $X$ のある時点のデータを $X^{(t)}$ と仮定して

$U^{(t)} = X^{(t)}W + Y^{(t - 1)}V + B \\ Y^{(t)} = f(U^{(t)})$

こんな感じに前回のニューロン応答に追加の重み $V$ を加えて取り込む動作をする。

少し展開するとこんな感じ

$U^{(t)} = X^{(t)}W + Y^{(t - 1)}V + B \\ = \left(\begin{array}{xxxx} x^{(t)}_{11} & x^{(t)}_{12} & ... & x^{(t)}_{1m} \\ x^{(t)}_{21} & x^{(t)}_{22} & ... & x^{(t)}_{2m} \\ ... & ... & ... & ... \\ x^{(t)}_{h1} & x^{(t)}_{h2} & ... & x^{(t)}_{hm} \end{array}\right) \left(\begin{array}{xxxx} w_{11} & w_{12} & ... & w_{1m} \\ w_{21} & w_{22} & ... & w_{2m} \\ ... & ... & ... & ... \\ w_{n1} & w_{n2} & ... & w_{nm} \end{array}\right) + \left(\begin{array}{xxxx} y^{(t-1)}_{11} & y^{(t-1)}_{12} & ... & y^{(t-1)}_{1n} \\ y^{(t-1)}_{21} & y^{(t-1)}_{22} & ... & y^{(t-1)}_{2n} \\ ... & ... & ... & ... \\ y^{(t-1)}_{h1} & y^{(t-1)}_{h2} & ... & y^{(t-1)}_{hn} \end{array}\right) \left(\begin{array}{xxxx} v_{11} & v_{12} & ... & v_{1n} \\ v_{21} & v_{22} & ... & v_{2n} \\ ... & ... & ... & ... \\ v_{n1} & v_{n2} & ... & v_{nn} \end{array}\right) + \left(\begin{array}{xxxx} b_1 & b_2 & ... & b_n \\ b_1 & b_2 & ... & b_n \\ ... & ... & ... & ... \\ b_1 & b_2 & ... & b_n \\ \end{array}\right) \\ = \left(\begin{array}{xxxx} \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{1k} w_{k1} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{1k} v_{k1} +b_1 & \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{1k} w_{k2} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{1k} v_{k2} +b_2 & ... & \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{1k} w_{kn} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{1k} v_{kn} + b_n \\ \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{2k} w_{k1} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{2k} v_{k1} +b_1 & \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{2k} w_{k2} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{2k} v_{k2} +b_2 & ... & \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{2k} w_{kn} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{2k} v_{kn} + b_n \\ ... & ... & ... & ... \\ \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{hk} w_{k1} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{hk} v_{k1} +b_1 & \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{hk} w_{k2} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{hk} v_{k2} +b_2 & ... & \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{hk} w_{kn} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{hk} v_{kn} + b_n \\ \end{array}\right)$

RNN の活性関数には $tanh$ をよく使われてる。
これはこんな関数らしい

$y = f(u) = \frac{ exp(u) - exp(-u) }{ exp(u) + exp(-u) }$

もう少しシンプルな書き方で一般化して

$u^{(t)} = \sum^m_{k=1} x^{(t)}_{k} w_{k} + \sum^m_{k=1} y^{(t-1)}_{k} v_{k} + b \\ y^{(t)} = f(u^{(t)})$

2021-05-25

Salesforce開発の基礎編6

勉強資格試験 Salesforce

データベースと .NET の基本

trailhead.salesforce.com

.NET は忘れていい。というか引きずると超ハメられる。
決して .NET 程リッチなつくりではないのだから…。

SQL から SOQL への移行

SOQL はあくまで検索機能しかない (insert, update 等は DML であって SOQL ではない)
SOQL は標準的に SELECT * はできない（ことになっている）。
調べれば分かるが summer 21 アップデートで FIELDS が入るので、事実上の * はできるようになる。（制限として 200 行以下縛りがある）Salesforce Spring '21の新機能、SOQLのFIELDS()関数について - TerraSkyBase | テラスカイを支える人とテクノロジーの情報を発信する基地局
通常は必要なフィールドを全部列挙する。
クエリの作成はワークベンチを使うこともできる。てーかめんどくさくて普通の開発では使わないけど。
LIKE 等は普通に使える。ORDER BY や LIMIT 等も普通に使える。
JOIN はできない。CONTAIN も存在しないし、サブクエリも実質存在しない（SQL使いにしてみれば F〇CK YOU! と叫びたくなる）
has-a 関係やリレーション項目が存在していれば、そこを経由して検索することができる。
SELECT Name, (Select FirstName, LastName FROM Contacts) FROM Account

SOSL クエリの作成

全文検索クエリが使える。SOSL 基盤には Lucene が使われている。
ただしインデックスがどう使われるかは開発者が操作できない…

FIND {"grand*"} IN ALL FIELDS RETURNING Account(Name), Contact(LastName, FirstName, Email)

まぁ割と見たまま過ぎて突っ込むこともないよね。

効率的なクエリの作成

クエリ自体はバックエンドが Oracle なんでオプティマイズはその辺任せ。
デフォルトでは以下の項目にインデックスができる。
インデックスは DB が高速に検索するための設定

Id
Name
OwnerId
CreatedDate, SystemModStamp
RecordType
主従項目、参照項目
unique 制約を入れた項目
外部ID項目

クエリプランは開発者コンソールから

f:id:white-azalea:20210525200819p:plain

f:id:white-azalea:20210525201006p:plain

で出てくる

DML を使用したレコードの変更

開発者コンソールからガンガン行ける。

f:id:white-azalea:20210525201153p:plain

もしくは insert などのDML句を使おう。Database クラスからでも操作できる。

// Add Account
Account acct = new Account(
    Name='Test Account',
    Phone='(225)555-8989',
    NumberOfEmployees=10,
    BillingCity='Baton Rouge');
Database.SaveResult[] results = Database.insert(acct, false);

2021-05-24

Salesforce開発の基礎編5

勉強資格試験 Salesforce

trailhead.salesforce.com

Apex の基礎とデータベース

Apex の使用開始

まぁJava書いてたら特に問題なくやれる。言語仕様は体感 Java1.42 位の印象（1.4 よりはマシ？だが5の様なGenericsなどは存在しない）。
ローカルコンパイルできず、Salesforce 組織上でしかコンパイル/実行できない。
Apex の特徴的な機能として

クラウド開発 (Apex はクラウドで保管、コンパイル、および実行されるため)
トリガ (データベースシステムのトリガと類似)
直接データベースコールが可能なデータベースステートメントと、データのクエリと検索を行うためのクエリ言語
トランザクションとロールバック
global アクセス修飾子 (public 修飾子よりも権限が高く、名前空間とアプリケーションの全体でアクセスが可能)
カスタムコードのバージョン管理

サンプルのコードは非常にうれしい作りではあるのでここでも転記。
Java だとメールサーバに接続して…なんて色々やるけど、そういった内容はすべて Salesforce にビルトイン。
こういう所は楽っちゃ楽

public class EmailManager {
    public void sendMail(String address, String subject, String body) {
        Messaging.SingleEmailMessage mail = new Messaging.SingleEmailMessage();
        String[] toAddresses = new String[] {address};
        mail.setToAddresses(toAddresses);
        mail.setSubject(subject);
        mail.setPlainTextBody(body);
        Messaging.SendEmailResult[] results = Messaging.sendEmail(
                                 new Messaging.SingleEmailMessage[] { mail });
        inspectResults(results);
    }
    
    private static Boolean inspectResults(Messaging.SendEmailResult[] results) {
        Boolean sendResult = true;
        for (Messaging.SendEmailResult res : results) {
            if (res.isSuccess()) {
                System.debug('Email sent successfully');
            }
            else {
                sendResult = false;
                System.debug('The following errors occurred: ' + res.getErrors());                 
            }
        }
        return sendResult;
    }
}

基本はこっから起動して
f:id:white-azalea:20210524200351p:plain

クラスを追加
f:id:white-azalea:20210524200533p:plain

クラス名は StringArrayTest
f:id:white-azalea:20210524200615p:plain

答えを書いても仕方ないのでテスト内容の翻訳

StringArrayTest というクラスで public で作ります
public static なメソッド generateStringArray を作成します
generateStringArray の仕様は
- Integer 型の引数
- List<String> 型の返値型
- 引数の値によって Test 0, Test 1 ... の様な値を返します。

sObject の使用

Salesforce のデータベースはすべてオブジェクト、Apex 的には sObject 型です。
全てのオブジェクトには Id フィールドがあり、プライマリキーです。型も ID 型で、18文字 String 値が入ってます。

sObject は Salesforce開発の基礎編2 - 技術をかじる猫このデータモデリング参照。
クエリもソース内でこんな風に書ける

List<Account> values = [SELECT Id, Name FROM Account WHERE Name LIKE 'Test%'];

DML を使用したレコードの操作

DML ってのは、要するにレコード操作 insert, delete, update, upsert, undelete, merge でデータを色々いじれる。

Account acct = new Account(Name='Acme', Phone='(415)555-1212', NumberOfEmployees=100);
insert acct;

insert や upsert した直後に Id フィールドにだけ値が設定される。
数式項目は insert が完了したときに埋められる…のだけど、insert に使ったオブジェクトには入らないので、select しなおさないといけない。

upsert は insert としても update としても使えるコマンドで、merge は最大 3 レコードを 1 レコードに自動マージして既存レコードを削除して保存される。
一応データベース操作はメソッドでもできる。

Database.insert()
Database.update()
Database.upsert()
Database.delete()
Database.undelete()
Database.merge()

問題はこんな内容

AccountHandler クラスを作成します public でね
以下の仕様を満たす public static な insertNewAccount メソッドを作ります
- 引数に String を受け取り、Account オブジェクトを作成、 Account.Name に設定します。
- 作ったら Account を insert し、return する。
- 引数では空文字も受付け、保存に失敗したら null を返します。

SOQL クエリの作成

ソース中にクエリが書ける仕様の演習課題。

public class ContactSearch を作成してください
public static なメソッド searchForContacts を定義します。
- 二つの String パラメータを受け取ります
- Contact を検索します。第一引数は LastName とマッチさせ、第二引数は MailingPostalCode と一致検索します。
- 最終的に List<Contact> を return します。SELECT 内容は Id, Name です。

2021-05-23

ニューロンと過学習の割合を観察する

日記学習メモ

検証内容

アルゴリズムと過学習の関係をざっくり記載する。
設定は以下の感じ

img_size   = 8
n_mid      = 32
n_out      = 10
eta        = 0.001
epochs     = 301
batch_size = 32
interval   = 10

因みにCNNの特徴抽出はせず、あくまでニューロンでの判定のみで行う。

中間層ニューロンを 32 個、バッチサイズ 32 で、エポック 301 回。
単純にニューロン食わして処理するとこんな感じ。

f:id:white-azalea:20210523220708p:plain

時間経過で誤差が広がる（過学習）が起きてるというよりは、単純にこのアルゴリズムでは精度が上がらないという事かもしれない。
AdaGrad アルゴリズムを適用するとこんな感じ

f:id:white-azalea:20210523220913p:plain

学習係数に圧がかかってくるので、学習自体が遅くなる。
それによって学習が収束するのがかなり遅くなり、300 回程度では良い結果にならなかった。
ドロップ層を追加したのかこんな感じ

f:id:white-azalea:20210523222406p:plain

ニューロンの学習が確立的になるので、学習が微妙にガクガクする。
AdaGrad を使うべきかどうかは状況によるのかもしれない。

両方適用するなら、学習回数を更に増やす必要がありそう。

f:id:white-azalea:20210523222234p:plain

2021-05-21

ストレスに関する対策の論文とかを調べてみた

メモ読書

日常でできるストレス対策。

緑茶: 含まれるテアニンには向精神作用があります。　https://www.taiyokagaku.com/lab/column/07/
http://www.jsbmg.jp/products/pdf/BG35-4/35-4_9-15.pdf
背筋を伸ばす: 幸福感を発生させます（コロンビア大学とハーバード大学の共同研究
https://www.lifehacker.jp/2017/08/170805_straighten-your-back-to-be-happy.html
音楽を聴く: 不安レベルの低下が確認されています（論文
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/49406/1/16_89.pdf
笑う: ストレス反応が大幅に下がります（論文
https://www.jstage.jst.go.jp/article/warai/10/0/10_KJ00000803466/_article/-char/ja/
パートナーとのハグ: オキシトシン(通称愛情ホルモン)。ソロは(TT) 論文
https://ci.nii.ac.jp/naid/130004857151
ペットをハグ: 上記と同じ効果（ペット飼いたいな…）(論文
https://www.jstage.jst.go.jp/article/janip/advpub/0/advpub_67.1.1/_pdf
スポーツ（ないしは筋トレ）: 体を動かすのはストレス解消になる
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jspeconf/41A/0/41A_25/_article/-char/ja/

因みに以前「読書」とは言われてたのだけど、論文を見つけることができなかった。
イギリスの方のニュースで広まったらしく

www.comvita.com

でもサセックス大学で研究があるとしか言ってない（要するに論文ではなかった）。
まぁ読書自体は良い事なので特に否定する気も起きないのですが…

因みに、ストレスが増えるとカリウムが不足するらしい。
ただしこれも論文見つけれなかった

トリガの実行順序

季節限定茶

レモン風味のさっぱり感 「ハツコイ」「ナツコイ」

柑橘系だがミントも入っててさわやか「ブリティッシュクーラー」

他のフレーバーティー

桃が香る烏龍茶「白桃烏龍 極品」

スーッとする緑茶「アラジン」

ラベンダーで夏らしさを感じようか「コロポックル」

夏だ！フルーツだ！

個人的なおすすめブレンド

データベースと .NET の基本

SQL から SOQL への移行

SOSL クエリの作成

効率的なクエリの作成

DML を使用したレコードの変更

Apex の基礎とデータベース

Apex の使用開始

sObject の使用

DML を使用したレコードの操作

SOQL クエリの作成

検証内容

レモン風味のさっぱり感「ハツコイ」「ナツコイ」

桃が香る烏龍茶「白桃烏龍極品」