2023年、特に感動した・気に入った フリーソフト
本日は、2023 年中に紹介したフリーソフト の中から 特に感動した・気に入った というものを、22 個 ピックアップして紹介しようと思います。 2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2021年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2020年、特に感動した・気に入った フリーソフト / ウェブサービス パスワード管理 動画キャプチャー、OCR RSS リーダー 動画 音楽 画像 5 ちゃんねる リモートコントロール 絵文字入力 翻訳 アプリ管理 マウス操作視覚化 ファイル共有 生成 AI パスワード管理 KeePassXC KeePassXC クロスプラットフォームに対応した高機能パスワードマネージャーです。 ウェブサイトのユーザー ID / パスワード / メモ をはじめ、重要な個人情報等を暗号化されたデータベースに保管しておけるようにしてくれます。 定番のパスワードマ
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
LovyanGFXからM5Unifiedに置き換えた - Qiita
#if defined(ARDUINO_M5Stick_C) M5.begin(true, true, true); #elif defined(ARDUINO_M5Stack_ATOM) M5.begin(true, true, false); #elif defined(ARDUINO_M5STACK_FIRE) M5.begin(true, true, true, true); #elif defined(ARDUINO_M5STACK_Core2) M5.begin(true, true, true, true); #elif defined(ARDUINO_ESP32C3_DEV) Serial.begin(115200); #elif defined(ARDUINO_ESP32C3U_DEV) Serial.begin(115200); #elif defined(ARDUIN
M5Stackに手持ちのセンサー全種を接続してAzure IoT Hubに測定値を送信してみた。
M5Stackに手持ちのセンサー全種を接続してAzure IoT Hubに測定値を送信してみた。BME280 / SGP30 / SCD30 / ENV3 unit / SCD41をM5Stackにつないだ。 手持ちセンサー全部盛りの欲張りセットで測定値をAzure IoTに送信しようと思う。 そこで CO2センサー(SCD30)を接続したM5Stackで測定値を記録して毎週の変化をグラフで見てみる。 のときに書いたソフトウェアを BME280 / SGP30 / SCD30 / ENV.III unit / SCD41に対応するようにほぼ全部書き換えた。 用意するものM5Stack Core2 for AWSを用意できればそれを使えばいいと思うよ。 あのとき売り切れだったからM5Stack Core2とM5GO Bottom2を組み合わせただけなので。 M5Stack Core2 IoT
Proxmox VEを使った仮想環境をMINISFORUM NAB6に構築しESXiからVMを移行 - zaki work log
2023-08-11: RHEL系VMの起動エラーの対応について追記 新しく購入したMINISFORUM NAB6に自宅検証マシンとして仮想化プラットフォームのProxmox VEをセットアップしたのでその記録。 上に乗せてるのはサイズ比較用キーボードのキートップストラップ。 🤡 Proxmox Virtual Environment インストール ログイン apt設定 NAS設定(NFS) 内蔵ストレージ追加 VM作成おためし (RHEL9) ESXiからVMをインポート NetworkManager (Fedora) interfaces (Debian) netplan (Ubuntu) ドキュメント サイズ感(おまけ) 🤡 先日ふと見つけた小型PCが良さそうと思ったら、意外と周りでみんな購入してたみたいなので便乗して購入。 デバイスそのものはレビュー記事があるのでそちら参照。
Python(Flet)でリアクティブなUIを作る方法を考える - Qiita
前置き 前回この記事を書いた者です。意外と需要があったようで正直驚きました。 現在は本格的にFletを使った業務アプリの開発に取り組んでいるのですが、今回はそこで得た技術的知見を共有したいと思います。 したがって、前回の記事の10倍位は中身に踏み込んだ話になります。 基本的な資料は他の方がQiita等に記事を上げていますのでそちらをご参考に。 Fletが如何ほどの物なのか知りたい方は是非最後までご覧ください。 経緯 詳細は先ほどの記事に書いておりますが、 事の発端は、業務効率化の一環で「業務の自動実行」ができるアプリを開発しようと考えたところから始まります。 自動化できる部分はPythonで自動化し、出来なかった部分はアプリ上(GUI上)で業務支援ができるようにしたかったのです。 GUI部分をC#(WPF)やJavaScript(Electron)を使用して実装する事も考えましたが、チーム
BNO055をESP32やTeensyで使う - Qiita
今回は出荷時の設定そのままで使用できます。 BXM055に比べてジャンパがさらに小さいです。 目視だとJP4,JP5がオープンのように見えますが、ジャンパの間に凸があり、しっかりショートしてます。（写真の左下にジャンパがあるのが見えるでしょうか。必要に応じてここをはんだでブリッジします。） 動作確認 下記のサイトが参考になります。まずはプロセシングでうさぎを回しましょう。 ホームメードガービッジ：モーションセンサ BNO055 モジュールの動作確認 上記の補足としまして、現在はAdafruit_BNO055ライブラリは、ArduinoIDEのライブラリ管理より「BNO055」を検索してインストールすることができます。 動かない時！ 接触不良が多いにあり得ます。接点に対してなかなかセンシティブなようです。 ブレッドボードにしっかり刺さっていても内部的に接触不良を起こしている場合や、ジャンパワ
2022年度版Python環境構築徹底解説 - Qiita
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
Penpot: The Design Tool for Design & Code Collaboration
Penpot is the web-based open-source design tool that bridges the gap between designers and developers.
時系列予測を一次元畳み込みを使って解く with Keras - Qiita
こんにちはみなさん。 本記事はKerasアドベントカレンダーの6日目となります。 他の方と比べてしょうもない記事ですが、がんばります。 時系列予測とか時系列解析をするのに、機械学習界隈で一般的な手法はRNN ( リカレントニューラルネットワーク ) だと思うのですが、これの理論て結構難しくて、特にLSTMなんて、私は未だによくわからないし、コードを見てもちんぷんかんぷんです。 そんなの知らなくてもとりあえず動けば問題ないっちゃ問題ないんですが、やっぱりある程度自分が動きを理解できているもののほうが、安心して使えるというものです。 というわけで、一次元畳み込みを使って時系列解析をするという話が出てきているので、kerasを使ってその使い心地を調べてみました。 畳み込み( Convolution ) を使ったニューラルネットワーク ( CNN ) は、今や機械学習の代名詞のようなものですが、C
【深層学習】時系列データに対する１次元畳み込み層の出力を可視化 - 株式会社カブク
機械学習エンジニアインターン生の杉崎です。 今回は時系列データ予測に一次元畳み込み層を使用した際の出力の可視化の方法について書きたいと思います。 本記事の目的 深層学習における畳込み層は多くは画像等の２次元データに使われることが多いです。そして、ブラックボックスであるモデルに対して理由を明らかにするため、中間層の重みや出力を取り出し可視化する様々な手法が提案されています。(下図) 画像引用元 しかし、そんな中で一次元畳込み層(Conv1D)を用いたモデルでは可視化の事例があまり多くありません。そこで今回はConv1D層の出力の可視化の一例についてご紹介します。 目次 本記事の目的 画像などの２次元データに対する可視化手法は数多く提案されている。 しかし、１次元データに対する中間層の可視化は事例が少ない。 そこで、１次元データを入力とする１次元畳み込み層(Conv1D)を使用したモデルを用い
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Project | QingStation, Ultrasonic Anemometer/Weather Station | Hackaday.io
Sonic Anemometer
GitHub - Amr-MKamal/Arduino_Ultrasonic_Anemometer: Advanced Weather Station based on RPI4 ,Arduino & Ultrasonic Anemometer, it posts it's weather analytics directly on FarmOS and can also work with Firebase with up 5 Hz measurement frequency
VPSを使って「マインクラフト」などの自宅ゲームサーバーを安全に公開する方法【イニシャルB】
ラズパイ×2+NASでライブマイグレーション可能な自宅Proxmox VEクラスタを構築する【イニシャルB】
RayLab – Optical System Design and Analysis
RayOptics Documentation — ray-optics 0.8.6.post1.dev3+g9ee2b7f documentation
KerasのFunctional API で多入力・多出力モデル
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