ブラウザ上で可愛いフィルターを実現！TensorFlow.jsを使ったリアルタイム顔認識 7月9日公開岩間 日菜♥ 18
スマートフォンはセンサーの塊！ たった数行のHTML5とJSで扱えるセンサーまとめ(デモ・動画あり) – ICS MEDIA
ブラウザ上で可愛いフィルターを実現！TensorFlow.jsを使ったリアルタイム顔認識 7月9日公開岩間 日菜♥ 18
MacOSXでRasberry PiにRaspbianをインストールする - Qiita
Raspbianイメージの書き込み ダウンロードしたRaspbianイメージをSDカードに書き込みます。 SDカードの準備 SDカードを指す前に次のコマンドを実行してディスクの状態を見ておきます。 $ diskutil list /dev/disk0 #: TYPE NAME SIZE IDENTIFIER 0: GUID_partition_scheme *500.3 GB disk0 1: EFI EFI 209.7 MB disk0s1 2: Apple_HFS Macintosh HD 499.4 GB disk0s2 3: Apple_Boot Recovery HD 650.0 MB disk0s3 /dev/disk1 #: TYPE NAME SIZE IDENTIFIER 0: Apple_partition_scheme *16.8 MB disk1 1: Apple_
Raspberry Pi の I2C を有効化する方法 (2015年版) - ymyzk’s blog
Raspberry Pi が扱える低レベル周辺機器の一つに I2C があります. I2C バスに温度センサなどを接続すると比較的簡単にデータを取得できます. しかし, 標準の Raspbian では I2C が無効化されているため, これを有効化するためにいくつかの手順が必要になります. 2015 年にリリースされた Linux 3.18.x のカーネルから Device Tree という仕組みがデフォルトで導入され, 以前紹介した記事の内容では I2C を有効化できなくなってしまいました. Raspbian とファームウェアのアップデート Raspbian と Raspberry Pi のファームウェアを最新版にアップデートし, ファームウェアの更新を適用するため再起動しておきます. sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-ge
Raspberry Pi 2にWindows 10 IoTを入れてみた | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。今日は先日の「Build 2015」という開発者イベントで待ち望んでいた発表がありましたので実験してみました。 今度のWindowsはデバイスを選ばない もうすぐリリースになると言われているWindows10ですが、今まで「Technical Preview」と銘打っていたプレビュー名が「Insider Preview」と変わり、最新ビルド「Build 10074」が公開になりました。 今回のWindowsの目玉としてはAppleであればOS XとiOS、GoogleであればChrome OSとAndroidと、PCとモバイルデバイスでOSが分かれていたところを全て同じWindows 10が走る、というところにあります。また、かねてより話題になっていたLinuxやMac OSへの.Netの解放、そしてIoTデバイスへのWindows搭載がどうなるのか、エンジニアは期
Pidora
This course will take approximately three weeks to complete, with two hours of classes per week. There will be theoretical discussions about modern robotics and the impact it has on society. In this course, you will have the chance to control the robot buggy, which you will build, with the use of Raspberry Pi technology. You can expect that at the beginning of the course, you will learn the basics
Raspberry PiからFluentdでBigQueryにデータを送るウェザーステーションの作り方 - Qiita
最近なんだか個人的に電子工作ブームで、ついAmazonでRaspberry Piをポチってしまった。とりあえずウェザーステーション（気温・湿度・気圧を測るやつ）を作ってみた。 びろーんと伸びてるのは温度・湿度センサーDHT22で、基板上で青く光っているのが気圧センサーLPS331。丸くて黒いやつはなんとなくつけてみた圧電スピーカーで今回は使ってない。 そして、これらのセンサーデータを10秒おきにFluentd経由でGoogle BigQueryに送る簡単なPythonコードを書いた。Google SpreadsheetからBigQueryのクエリを実行して描いた俺の部屋のお天気環境グラフがこんな感じ。 単に1台分のグラフを書くだけならBigQueryにデータを入れる必要はなくてSpreadsheetに直接送れば済むのだけど、RasPi+Fluentd+BQの連携をいちど試してみたかったのだ
1
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
処理を実行中です
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
