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Rust で Python の拡張ライブラリを書く なぜRustなのか この当たりを書いていると時間が無くなりそうなので、割愛したい。ただ、C++に馴染みのあるユーザーで高速に動作するコードを手っ取り早く書いていくにはRustが良さそうであるというのが自分なりの理解。特に、パッケージマネジャー当たりの優秀さはC++にはなくとても助かりそうである。メモリマネジメントもC++よりストレスレス。 PythonのAdventでRustなの? Pythonのヘビーユースしだすと、C/C++ Extention を書いたり、Cythonなどを使って高速化していくことは特別なことではなくなる。そのひとつの選択肢として、これからはRustが良さそうだということで、勉強を兼ねて今回の記事を書くことにした。私自身はRustの初心者なので、間違っているところ等があればぜひご指摘いただきたい。 Rustのインスト
2016年11月8日火曜日 Category - プログラミング, 電子工作 Tag - esp8266 Comments : 2 ESP-WROOM-02等で使用するesp8266/Arduinoでは、サンプロプログラムにNTPClienttが含まれていることもあり、現在の時刻を取得するRTC(Real Time Clock)は自分で作成するものだと思い込んでいた。 時刻を取得するたびにntpパケットを飛ばすのもどうかと思うので、ntpパケットは適当な間隔で飛ばして、millis()関数とのオフセットでも管理することになるのかな。ntpサーバ1つだけだと嫌だな、とか色々考えているうち、偶然 esp8266/Arduinoの中にtime.cというファイルを発見。configTime()関数で、サーバーやタイムゾーン等を設定してやれば、time()関数でUNIX時間を取得できそう。 中身は、
こんばんは、kat-kaiです。最近、ESP32でBluetooth HIDデバイスのデモコードが公開されましたので、その紹介をしたいと思います。 ちなみにデモコードは、こちらの下の方https://t.co/KbFsbbXizZ まだ詳しく内容見れてません — kat-kai (@katkai3) November 7, 2017 ESP32 (ESP-WROOM-32)とは Espressif Systems社によって開発されたWiFi, Bluetoothが搭載されたワイヤレスモジュールです。 1500~2000円程度で購入可能な開発ボードを使えば、PCとUSB接続するだけでESP32の開発ができます。 秋月電子 ESP32-DevKitC ESP-WROOM-32開発ボード スイッチサイエンス ESPr® Developer 32 ESP32モジュール単体だと、開発には別途USB-
NodeMCU は、Node.js のように非同期でイベントドリブンなコードを書く事が出来る、ネットワークを利用する ESP8266 とは相性が良い開発環境(ファームウェア)。Lua インタプリタが動くので、マイコン上でプログラムを動的に実行できる。また NodeMCU 用のハードウェアも売っているが、ESP8266 シリーズならどれでも動く(もちろんESP-WROOM-02もね!)。NodeMCU という名前がわかりにくいので、名前で損してる感ある…。 また40個以上のモジュールがすでに本家に入っていたり、SSLにも対応していたり、コードが綺麗だったりと、なにやら良さそうなプロジェクトな予感がする。 firmware を取得する 以前は firmware が github 上で公開されていたようだが、今は三つの方法で取得する。 クラウド上でのビルド https://nodemcu-bui
ESP-8266(ESP-WROOM-02)を使うと、お金をかけずにワイヤレスセンサーデバイスを作ることができます。Arduino IDEやMicroPythonで開発できるから、プログラミングも比較的易しい。でも、実際に動かしてみると気になるのが消費電力。通信時にかなり電気を食うので、電池だけでずっと動くように作ろうとすると工夫が必要です。 そんな工夫の数々を国野亘さんがわかりやすくまとめてくれました。温度センサを実際に作って動かす実験の結果、単4電池3本を使用して連続170日間の動作を確認。単3電池なら倍の340日かそれ以上の連続稼働時間と見積もっています。 ボクにもわかる電子工作 – 乾電池で連続340日間動作するESP8266搭載ワイヤレスセンサ ポイントはディープスリープによる間欠動作。通信回数を極力減らすことが重要そう。それから、待機電力の小さいレギュレーターと容量大きめのコン
この記事はMbed Advent Calendar 2017の4日目の記事です。 Mbedオンラインコンパイラでmicro:bitの開発をやってみます。 初めての開発なので、作るのは単純な温度計です。 micro:bitにはLEDアレイが搭載されていて、そこに文字を表示できるようになっています。 なので、温度をLEDアレイに表示するようにしてみました。 用意したもの micro:bit Grove Shield for BBC micro:bit Grove Temperature Sensor V1.2 micro:bit本体とベースボード、温度センサーです。これらを使って作成します。 Grove ShieldとTemperature SensorはP0/P14のポートに接続しました。 コード #include "MicroBit.h" MicroBit uBit; const int
Chainer Advent Calendar 2017 2日目です。 まえがき 画像認識や音声認識で深層ニューラルネットワークの威力が目立ち始めた頃、何故か(結構親和性が高そうな)音楽情報処理(MIR)の分野ではそっち方面での動きは鈍く、応用してみた論文も言うほど目覚ましい成果は無かった印象でした。そんなMIR界もようやくDeepLearningブームが来ているようで、Deepな論文がどっかんどっかん投稿され、ビッグなデータセットが公開され、MIREX(音楽情報処理アルゴリズムのコンテスト的なやつ)でも勝ちはじめ、ISMIR(音楽情報処理の国際学会)の冒頭演説でネタにされる位には流行るようになりました。 というわけで今年のISMIRの深層学習関連発表から比較的わかりやすそうなものを選んで、Advent Calendarのネタにさせて頂くことにしました。本稿では音楽の歌声分離タスクをやって
Update (2018/04/20): Chainer v4に合わせ内容を更新しました。 注意: 今回はニューラルネットワーク自体が何なのかといった説明は省きます。 この記事はJupyter notebookを使って書かれていますので、コードは上から順番に実行できるようにチェックされています。元のJupyter notebookファイルはGoogle Colabを使ってブラウザから実行することができます。Google Colab上ではGPUを使った学習を実際に実行することができますので、「ドライブにコピー」ボタンをクリックしてご自分のドライブにコピーしてから、ぜひ実行してみてください。:Chainer Beginner's Hands-on.ipynb Qiitaだとページ内リンクつきの目次が勝手に作成されるので、全体概要はそちらを眺めて把握してください。 インストール Chainerの
Speee Advent Calendar 2017の5日目の記事です。 4日は僕からGoとポモドーロなGomodoroを一ヶ月運用してみてでした! はじめに 今回はプライベートで参加しているRed Data ToolsというRuby用のデータ処理ツールを提供するためのプロジェクトで作っているRed Chainerというgemの実行速度をコードを変更せずに約2倍くらい早くするネタ。 Red Chainerとは? 一言で言うとRubyで書かれた深層学習フレームワークです! github.com PythonにはChainerと呼ばれる日本製の深層学習フレームワークがあるのですが、これをRubyへポーティングしたものがこのRed Chainerです。 ※ ポーティングは気合で手でやってます Rubyで1から書いていて一部でPythonを外部実行してるみたいなことはしていないです。 ファーストリ
概要 ディープラーニングフレームワーク Chainer を使って3Dモデルを描画するコードを書きました。 たとえば、コンピュータグラフィックスでよく用いられる teapot.obj を読み込むと、以下のような画像を生成できます。 ソースコードは GitHub で公開しています。どうぞご利用ください。 これは Chainer Advent Calendar の6日目の記事です。 動機 ディープラーニング、流行ってますよね。特に画像認識には強くて、いろいろ面白いことができると話題になっていますよね。 ところで本当は世界って3次元で、我々はそれを2次元に投影したもの(=画像)を見ているわけですよね。この3次元世界を2次元画像へと投影するプロセスもディープラーニングに一気に放り込んでみたいと思いませんか? そして「3次元世界を2次元画像へと投影するプロセス」に該当するコンピュータ上での処理が3Dモ
皆さんこんにちは。 お元気ですか。師走の12月らしく締め切りに追われています。 この記事は「Deep Learning フレームワークざっくり紹介 Advent Calendar 2017」第7日目です。 qiita.com DeepLearningフレームワークの1つ、WebDNNのご紹介をします。 このフレームワークを調べたきっかけとして、「MakeGirls.moe」があります。 MakeGirls.moeは萌画像生成のWebサービスで、WebDNNを使用して提供しているようです。 make.girls.moe WebDNN WebDNNは東京大学 原田・牛久研究室が作成した深層学習モデル(DNN)を ウェブブラウザ上で高速実行するためのオープンソースフレームワークです。 次のサイトのアワードに掲載されるほど、良いソフトウェアでもあります。 Open source software
Chainer Advent Calendar 2017の7日目です。 はじめに みなさん、Deep Learningしてますか?正直Deep Learningって疲れますよね。パラメータチューニングの毎日、下がらないLoss、過学習するモデル、スタープラチナに殴られたようなGANで生成された大量の顔。 そんな鬱憤を晴らすべく、今日はChainerでDeep Learningをしない、という記事を書きます。 Computer Visionの多くの問題は、何らかの最小化問題として定式化されます。最小化する際は、殆どの場合は式を立て、微分し、最適なパラメータを求めます。そこには大きな問題があります。 微分めんどい 微分が複雑・・・式が複雑だと計算間違える・・・手法を変更するたびに微分しなくてはいけない。そんな問題を解決する凄いライブラリがあるのです。そう、Chainerです。Chainerでは
ページ上でずっと動いているsetTimeout、setInterval、requestAnimationFrameを見つけてパフォーマンス改善する 複雑なウェブアプリケーションになってくると、1つのページで複数のTimerなどを回すことがあります。 例えば、Twitterのようなアプリならば、ポーリングで更新するためにsetInvervalのようなタイマーを回します。 また、ゲームなどCanvasで描画を行うアプリケーションならば、メインループをrequestAnimationFrameで回します。 このように色々なタイマー系がありますが、アプリが多機能になっていくと色々なタイマーが同時に動くようになっていきます。 特に問題がなりやすいのが表示中だけタイマーを回すコンポーネントです。 よくあるのが次のようなmount時にtimerを開始して、unmount時にtimerを停止するコンポーネ
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