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『qiita.com』

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  • GrafanaでMySQLのデータを可視化する in Docker (in WSL2) - Qiita

    4 users

    qiita.com/iwatake2222

    About Grafana は、様々なデータを可視化してくれるダッシュボードツールです 本記事では、ローカル環境上ででサクッと試してみます GrafanaとMySQLのコンテナをDocker上で用意する MySQLで適当なデータベースを作る Grafanaでそのデータを表示する (Grafanaへのユーザ登録やログインは不要です) 環境 Windows 11 Home WSL2 (Ubuntu-20.04) Docker MySQLでデータベースを作る MySQLコンテナを作る 下記コマンドによってMySQLコンテナを作ります。簡易的にデータ永続化をするために、ここではローカルに db というディレクトリを作ってそれをマウントしています。これによって、コンテナを作り直してもデータベースが保持されます。また、アクセス権限を設定しないとrootで書き込まれてしまうため、userを指定しています

    • テクノロジー
    • 2022/10/02 18:06
    • Docker
    • MySQL
    • techfeed
    • GitHubでC++プロジェクトを開発する際にやっておきたい設定 - Qiita

      97 users

      qiita.com/iwatake2222

      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について 簡単な電卓アプリ開発を例に、以下を行います GitHub上でのIssueテンプレート、マイルストーン、Projects(カンバンボード)の設定 GitHub Flowを例にした簡単な開発の流れの説明 CMakeを用いた、C++プロジェクトの用意 GoogleTestを用いたUnit Testの導入 GitHub Actionsを用いた、CI/CDの導入 クロスプラットフォーム (Windows, Linux, MacOS, Linux(ARM)) GitHub Actionsを用いた、コードの静的解析 この記事では、開

      • テクノロジー
      • 2021/12/29 16:39
      • github
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      • qiita
      • Deep Learningアプリケーション開発 (8) TensorFlow.js - Qiita

        3 users

        qiita.com/iwatake2222

        この記事について 機械学習、Deep Learningの専門家ではない人が、Deep Learningを応用したアプリケーションを作れるようになるのが目的です。MNIST数字識別する簡単なアプリケーションを、色々な方法で作ってみます。特に、組み込み向けアプリケーション(Edge AI)を意識しています。 モデルそのものには言及しません。数学的な話も出てきません。Deep Learningモデルをどうやって使うか(エッジ推論)、ということに重点を置いています。 Kerasで簡単にMNIST数字識別モデルを作り、Pythonで確認 TensorFlowモデルに変換してPythonで使用してみる (Windows, Linux) TensorFlowモデルに変換してCで使用してみる (Windows, Linux) TensorFlow Liteモデルに変換してPythonで使用してみる (Wi

        • テクノロジー
        • 2020/06/24 15:11
        • 組み込みLinuxデバイスドライバの作り方 (11) - Qiita

          6 users

          qiita.com/iwatake2222

          11回目: デバイスツリーにI2Cデバイスを追加する 本連載について 組み込みLinuxのデバイスドライバをカーネルモジュールとして開発するためのHowTo記事です。本記事の内容は全てラズパイ(Raspberry Pi)上で動かせます。 1回目: ビルド環境準備と、簡単なカーネルモジュールの作成 2回目: システムコールハンドラとドライバの登録(静的な方法) 3回目: システムコールハンドラとドライバの登録(動的な方法) 4回目: read/writeの実装とメモリのお話 5回目: ラズパイ用のGPIOデバドラの実装 6回目: ioctlの実装 7回目: procfs用インタフェース 8回目: debugfs用インタフェース 9回目: 他のカーネルモジュールの関数を呼ぶ / GPIO制御関数を使う 10回目: I2Cを使ったデバイスドライバを作る 11回目: デバイスツリーにI2Cデバイス

          • テクノロジー
          • 2020/02/18 01:05
          • linux
          • Edge AIアクセラレータの速度性能に関して - Qiita

            3 users

            qiita.com/iwatake2222

            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について Edge AIではリアルタイム性が求められることが多いです。 高負荷なDeep Learning演算をエッジで行うため、最近は多くのEdge AIアクセラレータがリリースされています。 個人でも手に入る有名どころでは、Edge TPUやMovidius NCS、Jetson Nanoがあります。 今後もこの流れは続いていくと思います。 これらのデバイスメーカーや、個人のサイトでは速度性能のベンチマークを記載したり比較しています。 その際に、自分が見ている数字は何の速度なのか? 自分は何の速度を知りたいのか? をちゃんと

            • テクノロジー
            • 2019/11/05 09:38
            • edge
            • Google Cloud AutoML Visionによる物体検出モデルの開発(とCoral Dev Boardへのデプロイ) - Qiita

              5 users

              qiita.com/iwatake2222

              この記事について やること Google Cloud Platfrm (GCP) で提供されているAutoML Visionを使用して、物体検出モデルを作ります 各種類のビール(発泡酒)が、画像上のどの位置にあるかを検知します 作成したモデルを、Edge TPU用に変換し、Coral Dev Board上で動かそうとしました (⇒ 失敗?) 最終的に、カメラに写っている画像上でビールを検出したかったです 前提知識 基本的な流れは、前回の識別モデル作成 (https://qiita.com/iwatake2222/items/f41946cbfa9cdd998185 )と同じです。 先にこちらの記事を読んでおくとよろしいかと思います。 環境 モデル開発、ホストPC Windows 10 (ブラウザが使えれば何でもいいはず) Google Chrome (FireFoxだと、ブラウザ上で行うア

              • テクノロジー
              • 2019/10/06 18:16
              • qiita
              • あとで読む
              • OpenCVの画像処理をGPU(CUDA)で高速化する - Qiita

                11 users

                qiita.com/iwatake2222

                この記事について Jetson NanoにGPU(CUDA)が有効なOpenCVをインストール PythonでOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う C++でOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う 結論 (512x512 -> 300x300のリサイズの場合) 以下のように高速化できた CPU: 2.8 [msec] GPU: 約0.8 [msec] 注意 画像サイズと処理内容によっては、GPUの方が遅くなるので注意 環境 Jetson Nano (jetson-nano-sd-r32.2-2019-07-16.img) OpenCV 4.1.0 測定方法 処理時間測定の前には、以下コマンドを実施 ### 依存パッケージのインストール ### sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt -y insta

                • テクノロジー
                • 2019/09/01 18:36
                • CUDA
                • 画像処理
                • Jetson
                • OpenCV
                • techfeed
                • Python
                • あとで読む
                • OpenCVのカメラ読み込みを高速化し、遅延時間も短くする - Qiita

                  11 users

                  qiita.com/iwatake2222

                  この記事について Raspberry PiにUSBカメラを接続してOpenCVで読み込むと、速度(FPS)が非常に遅いことがあります。また、PiCameraを使っても、解像度が高いと速度が出ないことがあります。 これを高速化します。対策は、単に圧縮フォーマットを指定するだけです。 速度が必要な場合は、非圧縮フォーマットじゃなくて、H264フォーマットなどを指定しましょう cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('H', '2', '6', '4')); [追記(2020/7/15)] 最近のOpenCV or Raspbianだと、H264フォーマットが指定できなくなってるっぽい ?? H264非サポートなWebカメラの場合には、MJPGが使える可能性があります。だけど、MJPGだとCPUパワーを結構使います CAP_PROP

                  • テクノロジー
                  • 2019/08/20 08:09
                  • あとで読む
                  • Jetson Nanoにリモートデスクトップ(VNC)環境を用意する - Qiita

                    6 users

                    qiita.com/iwatake2222

                    この記事について nVIDIAのJetson NanoにVNCサーバをインストールして、開発用ホストPC(Windows等)から接続できるようにします。 Jetson Nanoの環境立ち上げも含めて説明します。 (Jetson Nanoに限らず、通常のLinuxでも同じ方法で大丈夫だと思います。) なぜ必要? Jetson NanoはUbuntuが起動して、パソコン同等の環境が動きます。 とはいえ、以下のような思いがあります。 実際のコーディングなどは使い慣れたホストPC(Windows/PC Linux等)でやりたい Jetson Nanoにキーボード、マウス、ディスプレイを接続するのが面倒、不可能 (お金的に、スペース的に) コマンド操作だけなら もしもやりたいことがコマンド操作だけなら、リモートデスクトップは不要です。 ホストPCでコーディングして、コンパイル・実行だけをJetson

                    • テクノロジー
                    • 2019/08/11 12:38
                    • ARMアセンブリ言語の実装色々とNEON命令のサンプル - Qiita

                      4 users

                      qiita.com/iwatake2222

                      ARMアセンブリ言語の実装色々とNEON命令のサンプル Raspberry Pi 2 (Raspbian stretch) + gccで動作確認 ARMアセンブリ言語 どうでもいいことですが アセンブリ (Assembly): 部品 中間成果物などのコンポーネント的な意味合いが強いので、言語を示すときにはあまり使わないらしい アセンブリ言語 (Assembly language): プログラミング言語 アセンブリコード (Assembly code): アセンブリ言語で書かれたコード アセンブラ (Assembler): アセンブリ言語をマシン語に変換するプログラム アセンブル (Assemble): 動詞 例: アセンブリコード(*.s)をアセンブラ(as)でアセンブルする。 独立したアセンブリコードファイルを使う

                      • テクノロジー
                      • 2019/07/09 21:58
                      • Edge TPU USB Acceleratorの解析 - Operationとモデル構造 - Qiita

                        9 users

                        qiita.com/iwatake2222

                        結果の素データは上記の通りです。 Model Size Model Sizeのtfliteは、Edge TPU用にコンパイル前のモデルサイズ。edgetpuは、Edge TPU用にコンパイル後のモデルサイズです。 どちらも、レイヤ数に比例して増加します。 On-chip memory availableは、Edge TPU Compile時に出力される「On-chip memory available for caching model parameters」です。8MByte SRAMの内、パラメータキャッシュ用に使用可能な容量だと思われます。 On-chip memory usedは、Edge TPU Compile時に出力される「On-chip memory used for caching model parameters」です。実際にパラメータキャッシュ用に割り当てられる容量だと

                        • テクノロジー
                        • 2019/06/24 01:25
                        • TPU
                        • computer
                        • 機械学習
                        • Edge TPU USB Acceleratorの解析 - 入出力データの転送 - Qiita

                          3 users

                          qiita.com/iwatake2222

                          この記事について Google Coral Edge TPU USB Acceleratorの動作を解析します。 まずは、入出力サイズと速度の関係、データ転送時に何が起きているかを解析します。 元々は、Edge TPU内部の8MByte SRAMの使われ方を調べたり、どういうモデルを書けばEdge TPUの性能を引き出せるかを調べようと思っていました。 が、色々なOpのモデルを試したけど何か挙動が変だ -> 入出力のデータ転送周りか? -> Reshapeなど簡単なOpのモデルで試してみよう(Vengineerさんアドバイスm(_ _ )m) -> それでもなんか変だ -> 入出力に分けて解析する必要がありそう。 という流れで、まずは入出力Tensorのサイズがパフォーマンスに与える影響を調査することにしました。これをはっきりさせておけば、後々の解析で、余計な要因に悩まされないで済むはずで

                          • テクノロジー
                          • 2019/06/16 23:17
                          • 組み込みLinuxデバイスドライバの作り方 (1) - Qiita

                            19 users

                            qiita.com/iwatake2222

                            1回目: ビルド環境準備と、簡単なカーネルモジュールの作成 本連載について 組み込みLinuxのデバイスドライバをカーネルモジュールとして開発するためのHowTo記事です。本記事の内容は全てラズパイ(Raspberry Pi)上で動かせます。 Linuxデバドラ開発は最初の一歩が難しいと思います。資料も少なく、たいていの人はオライリー本に手を出して挫折すると思います。(僕がそうでした。。。) この記事では、「Linuxデバイスドライバプログラミング (平田 豊) 」の内容に沿って進めていこうと思います。この本は非常に分かりやすく良書だと思います。ただ、2008年発行と古いので、現在(2017年12月)の環境でも動くように、実際にRaspberry Piで動かしながら確認していこうと思います。(途中から、本の内容とは離れます) また、出来るだけ簡単にしたかったので、クロス開発環境は整えず、ラ

                            • テクノロジー
                            • 2019/06/01 22:06
                            • linux
                            • 組み込み
                            • 開発
                            • ZYBO (Zynq) 初心者ガイド (1) 開発環境の準備 - Qiita

                              6 users

                              qiita.com/iwatake2222

                              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1回目: 開発環境の準備 <--- 今回の内容 2回目: Hello Worldプロジェクト 3回目: PSのGPIOでLチカ 4回目: PLのAXI GPIOでPSからLチカ 5回目: PLだけでLチカ 6回目: 自作IPでLチカ 7回目: ブートイメージを作る 8回目: Linux起動する 9回目: Linuxカーネルを少しカスタマイズする 10回目: LinuxのRootFSをカスタマイズする / PythonでHello World 11回目: LinuxユーザアプリケーションでLチカ 12回目: Linuxカーネルモジュールで

                              • テクノロジー
                              • 2019/05/12 17:29
                              • FPGA
                              • qiita
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