Windowsのデバイスドライバは署名がないとインストールされないのはよく知られていると思います。 Windows XPや7の頃はカーネルモードの署名を施せばインストールすることができましたが、いつからかEV証明書というのが必要になり(証明書の値段が2倍近くになった)、2016年ごろのWindows 10 Anniversal UpdateからEV証明書でもダメになって、マイクロソフトに署名してもらうことが必須になりました。 2020年のこの記事や、2017年のこの記事でも書いたとおり、自分で作ったドライバをマイクロソフトの署名なしに動かすには、 ① Windows10がAnniversary Update以前のものからアップデートされている ② PCでセキュアブートを無効にしている ③ 証明書が2015年7月29日以前に発行されている ④ ドライバがOS起動時にロードされる(一時的な措置
CoreInkで作った、天気予報グラフのようなものを M5paperで作ろうと思います。 今回も本体を90度回転して使用します 下にグラフ、上に現在の天気など その他のスペースにいろいろ機能追加する予定。 今回は画面遷移なしで一つの情報のみをまず作ります デザイン X軸のラベルを置くの大変だった。 当初、draw.ioで書いてイメージしてから始めようとしてたけど、配置しながら微調整してたので、あまり意味がなかった。 グラフは1時間ごと2日分のグラフを作成表示。 3時間ごと5日分のグラフをタッチ操作で切り替えるようにする予定。 右上のウィンドウはM5paperの環境センサから取得した室温を表示。 週間予報を入れる予定。 日時の取得とバッテリー残量の取得◆日時は高度なブロックのNTPでネットから現在時刻を取得します ◆バッテリー残量はハードウェアのBatteryから取得できます ◆ブロックを繋
はてブ 「アプリを開発したいけど何から始めればいいか分からない」 僕がプログラミングを始めたばかりの頃は、よくそう思っていました。 プログラミング言語?Java、Swiftって何?iPhone持ってないけど開発できるの?どうすればアプリを作れるようになるの?知識がない人にとってはすべてが分からないことだらけです。 僕は今でこそWebサイトやスマホアプリを作るエンジニアをやっていますが、高校生ぐらいまではITやパソコンには無縁でした。 地元は大阪の端の方にあるど田舎、実家の1階は電波が届くけど2階はインターネット圏外、友達にメールするときはわざわざ1階に降りてメールを送る、そんな環境で過ごしていました。 ですがそんな僕も学生時代にプログラミングに出会い、かれこれ5年以上アプリ開発を経験してきて、それなりにアプリ開発の全体像というのが見えてきました。 今では公開されているアプリを見て「このアプ
当社は、1982年1月に技術情報誌"The TRC News"を創刊し、以来一貫して、皆様の研究開発、生産トラブルの解決、品質管理等のお役に立つ分析技術の最新情報発信に努めてまいりました。今後、さらにお役に立つ技術情報を発信することを目指し、2021年1月から当社技術者からの分析技術情報を有料化させていただくことになりました。なお、招待講演の先生の記事はこれまで通り無料で配布しております。 2024年2月号 記事No. 202401-01 ICP発光分光分析法による工業材料中のほう素定量分析 ICP発光分光分析法により各種材料中の無機元素を定量する際の分析値の確からしさは、溶液化方法の妥当性ならびにその出来不出来に依存する。本稿では、ほう素(B)の定量を実施する場合に特に注意すべき点を紹介する。 著者 無機分析化学研究部 北村 智子 営業部門 村田 大輔 PDF FILE (PDF:415
最終更新日:2023.11.27 ※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。 近年、第三次AI(人工知能)ブームの到来をきっかけにAIの活用シーンは急速な広まりを見せています。AIとビッグデータが産業構造にもたらした変化は、「インターネット革命に匹敵する」という指摘もあるほどです。このようなテクノロジーの変化の波は、国内GDPの約2割を占める製造業にも年々及んでいます。 では一体、製造業でAIが活用されるメリットとは何なのでしょうか。今回は、AI活用方法の代表例の一つでもある「需要予測」をテーマに、その概要やメリットに触れていきます。 製造業で導入が進むAI 現在、製造業の現場にAIの導入が進んでいる要因は、主に次の3つと言われています。 1.低下傾向にある製造業の国際競争力 日本の製造業は長らく、世界をリードする立場にありました。
輸送問題と呼ばれる問題があります. この問題は,普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます. この記事では,この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム(エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム)を紹介します. 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか? 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です. 件の工場と 件の店舗からなる,ある商品の流通圏があるとする. 各工場には 個の在庫がある.. 各店舗では 個の需要がある. 在庫の総和と需要の総和は等しいとする (すなわち ). 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる. 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて,各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ. 輸送問題は最適化
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く