理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ
リニア電動アクチュエータの制御 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
電気系コンポーネントと機械系コンポーネントは Simscape Electrical を使用してモデル化されています。制御システムは、DC モーターの駆動電流と角速度を制御する 2 つのカスケード フィードバック ループで構成されています。 図 1: 電流コントローラーと速度コントローラー。 内側のループ (電流) コントローラーは比例ゲインですが、外側のループ (速度) コントローラーには比例および積分動作があることに注意してください。両方のコントローラーの出力は +/- 5 に制限されます。 設計仕様オーバーシュートを最小限に抑えた状態で、2000 rpm 速度要求に約 0.1 秒で応じるためには、比例ゲインおよび積分ゲインを調整する必要があります。モデルの初期ゲイン設定は P=50 および PI(s)=0.2+0.1/s で、対応する応答は図 2 に示されています。この応答は非常に低
CircleCIが無料枠を大幅拡大。1カ月あたり6000分のビルド時間、ユーザー数無制限、最大30件までのジョブ同時実行など
CircleCIが無料枠を大幅拡大。1カ月あたり6000分のビルド時間、ユーザー数無制限、最大30件までのジョブ同時実行など CI/CD機能をクラウドサービスとして提供するCircleCIが、無料枠を大幅に拡大したことを発表しました。 At CircleCI our mission is to help teams deliver software faster and better. We’re so confident that you’ll be successful with CircleCI that we’ve added more features and more resource classes than ever before to our Free plan. https://t.co/oEuEREcTkv — CircleCI (@CircleCI) January
DirectShowで仮想カメラを自作しよう - Qiita
この仮想カメラ実装で使用しているDirectShowはかなり古いAPIです。Windows11からMediaFoundationという比較的新しいAPIでも仮想カメラが実装できるようになりました。このMediaFoundationによる仮想カメラについても以下の記事を書いているので、ぜひご覧ください。 MediaFoundationの仮想カメラで、キャプチャしたウィンドウを映してみた Windows10やより古いWindows向けに仮想カメラを実装する場合は、ここで紹介しているDirectShowを使用した実装が必要です。 N.Mです。 リモート会議や配信などが増えてきた昨今、Webカメラの代わりとなる仮想カメラを耳にすることが多くなってきました。 今回、Windows環境で自作する機会があり、そこで滅茶苦茶つまづいたので、まとめました。 今回作ったコードはGitHubでも公開しました。わ
今日から作成できる動画マニュアル作成ソフト「EduNote」
動画マニュアルを扱うメリット 指導員の負担が減少 育成用資料の作成や指導に時間を割く時間が少なくなる 指導員が自分の業務に集中して作業ができる時間の増加 教育の質を一定にすることができる 指導者のスキルや性格によって教育の質が左右されてしまう問題の解決 不慣れな指導担当者に対する対応 教育の体系化が可能 実際の業務に合わせて教育を行うため、指導したい内容の業務がなかなか発生しない場合があります。 動画マニュアルを用いることで順序立てて教育を行うことが可能になる 業務ノウハウの可視化 熟練作業員のカン・コツなど目に見えない細かな動きを可視化 新人がわからない初歩的な内容などを質問せずに自分で解決できる ネット環境と端末があれば、いつでもどこでも学習することが可能 反復学習が可能 EduNoteと他社製品との違い 一般的な編集方法 一般的な動画編集ではタイムラインと呼ばれる作業スペースからトラ
Raspberry Pi Compute Module 4がリリースされた | GASKET
10月19日 Raspberry Piの産業用途向け最新ソリューションとして、Raspberry Pi Compute Module 4（以下 CM４）の発売が発表された。基本的なアーキテクチャはRaspberry Pi4と同等。ただし、eMMC, RAMそれぞれの容量、無線デバイス有り無しの組み合わせにより、バリエーションは32種類にもなってしまった。（筆者はこのうちの4種類くらいだけが在庫がきちんとしていて、残りは事実上入手しにくいものになると予想しているが。） その結果価格も32種類になるわけで、最小構成で25ドル、最大構成で90ドル程度となる。スイッチサイエンス社のリリースでは、日本では、約6,000円～約10,000円の価格になるそうだ。当然、CM4には“手足”はないわけで、IOボードが必要となり、こちらも発表された。 RaspberryPiと同等の各種IO、外部ポートを装備。日
デジタルストレージオシロ ４ｃｈ１００ＭＨｚ ＡＣアダプター付 ＳＤＳ１１０４
※在庫数欄の表記が『おひとり様○○点まで』となっている商品は、現時点で、おひとり様（1団体様）あたりのご提供数量を表記の数量へ制限させていただいている商品です。 ※記載する数量のご提供を保証する物ではございません。 ※ご提供数量の制限は、お取り寄せの場合にも適用されます。 ※売場欄に『お取り寄せ商品』と表示される場合、実店舗では保管していない商品です。詳細は店員にご確認くださいます様お願い申し上げます。 ※売場欄に『バックヤード』と表示される場合、店頭に陳列していない商品です。詳細は店員にご確認くださいます様お願い申し上げます。 ※表示在庫は流動的な物です。ご来店時の購入をお約束する物ではございません。 ※表示在庫に関わらず、商品により購入数量を制限している場合がございます。詳細は店頭にてご確認くださいます様お願い申し上げます。 4ch入力、帯域幅100MHz、サンプルレート1GS/sの超
M5StickCでスマホから操作できる家電リモコンを作る by isakon | elchika
書き込み終えたらシリアルモニタを表示し、右下のボーレートを115200bpsに合わせます。 IRユニットに向かってリモコンのボタンを押して赤外線信号を飛ばしてみましょう。 正しく接続されていれば次のような出力がされます。 HisenseのTVリモコンの電源ボタンを押したときの出力 IRrecvDumpV2 is now running and waiting for IR input on Pin 33 Timestamp : 000044.428 Library : v2.7.0 Protocol : NEC Code : 0xFDB04F (32 Bits) uint16_t rawData[67] = {9008, 4420, 614, 528, 588, 526, 588, 526, 590, 528, 588, 526, 590, 526, 588, 526, 588, 526,
Raspberry Pi で HDMI キャプチャして RTMP で放送する
適当な RTMP サーバ YouTube Live など、RTMP に対応したライブ配信サーバを用意する。 自前で構築するなら、Nginx の RTMP モジュールや、SRS (Simple Realtime Server) の使用が候補に挙がる。 構築手順 まず Raspberry Pi に OS をインストールする。今回は Raspbian 10 (32bit) を使用する。 $ head -1 /etc/os-release PRETTY_NAME="Raspbian GNU/Linux 10 (buster)" $ getconf LONG_BIT 32 ffmpeg をインストールする。apt でインストールしたものがうまく動かなければ、下記のようにして ffmpeg-build-script を使わせてもらうと良い。 $ git clone https://github.com
欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日本テラデータ
欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日本テラデータ 2021.04.28 Updated by Naohisa Iwamoto on April 28, 2021, 10:30 am JST 「インダストリー4.0を実現するには、1社だけでは限界がある。サプライチェーンやバリューチェーンを包含した改善が必要で、独BMWはそうした社外を含めたデータ連携の仕組み作りに着手した。米テラデータも、米マイクロソフトとともに、BMWのアライアンスに参画した」。日本テラデータは2021年4月、スマートファクトリーや製造IoTのデータ活用の現状についてメディア向け説明会を開催し、世界で先行するデータ活用の状況を説明した。 冒頭の説明は、日本テラデータ ビジネスコンサルティング事業部 マネージャー・ビジネス・コンサルタントの矢野寛祥氏のもの。テラデータは、BMWグループとマイクロソフトが共
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ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会
OpenCV Python Tutorial #8 - Face and Eye Detection
https://support.getfove.com/hc/en-us/articles/900003532526-%E8%A6%96%E7%B7%9A%E6%83%85%E5%A0%B1%E5%87%BA%E5%8A%9B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%A0%85%E7%9B%AE%E3%81%AE%E8%A9%B3%E7%B4%B0%E8%AA%AC%E6%98%8E
OnlineLiveでも使えるIoTサイリウム by kou | elchika
Windows 10 Enterprise搭載の10.1型タブレットが9,980円! 「dynabook tab S80/B」のCランク品がセール
【Raspberry Pi Pico】超音波センサーで取得した距離をOLEDディスプレイに表示する | メタエレ実験室
体型分類法システム Heath-Carter 法 株式会社 トーヨーフィジカル
https://www.noraxon.com/noraxon-download/myoresearch-product-overview/
[pdf]IEEE Exact Discrete-Time Implementation of the Mackey–Glass Delayed Model
[pdf] 物理リザバー・コンピューティングによる機械学習