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
Pythonで整数計画問題・線形計画問題を解く（PuLP編） - Kazuhiro KOBAYASHI
実装方法その2 PuLPのDocumentを全面的に参考にして，集合分割問題（vehicle routing problemのための）の異なる実装方法を試してみた．こららの方が使いやすいことがあるかもしれない．定式化はその１とおなじなので，その１のところの記述を参考にしてください． (以前書いた実装方法その1へ飛ぶ) これから出てくるコードは，表示のために適宜改行しているので，コピーペーストすると動かないので，適宜改行を削除してください． まず，集合分割問題の定義は次のとおり 1: def DefMasterProblem(vehicles, vehicle_feasible_routes,cargos,route_cost, vartype): 2: feasible_routes={} 3: for v in vehicles: 4: feasible_routes+=vehicle_
Facebook: iOSアプリのアーキテクチャ - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=XhXC4SKOGfQ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 39分前 FacebookのiOSチーム、Adam ErnstとAri Grantによる@Sacle 2014での講演。データモデルとビューレイヤの改善の取組みについて紹介してくれてます。 1) データモデル 背景 2年前からHTML5からネイティブに切り替えて一旦大きく改善したが、その後機能を追加するたびにアプリのパフォーマンスが悪化。 ネイティブに移行後、オブジェクトのキャッシュレイヤとしてiOSのCore Dataを使ったのが失敗であった。 Core Dataの役割は「整合性を含むオブジェクトグラフ管理」 Facebook iOSアプリの場合、サーバ側を正のデータとするが、
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