JavascriptでPDFを作成するライブラリをまとめてそれらを用途や使用方法を比較しながら紹介していきます。また、近年のフロントエンドで扱いやすい？Nodeとブラウザーで動く？型はあるか？日本語フォントは使えるのか？という観点でも比較しています。 PDFの作成サービスを作成して(このサイトです！)毎日数万ページのPDFを作成しており、JavascriptでのPDFの作成にそれなりに詳しくなってきたのでこの記事を作成しました。笑 Javascriptで扱えるPDFのライブラリーはいくつかあります。しかし、実際どれを使えばいいのかわかりにくいので、それらを比較しながら紹介していきます。 UMDモジュールとして提供されていて、近年のフロントエンド(TypeScript/Webpack/React/etc.)で扱いやすい？Nodeとブラウザーで動く？型はあるか？日本語フォントは使えるのか？とい

JavaScriptで「データを可視化」何を使う？　10種類のライブラリを比較：提供ツールや付加機能、短所、導入／使用方法を解説 CoderPadはJavaScriptでよく使われる10種類のデータ可視化ライブラリを紹介した。ApexCharやChart.js、D3.jsなどを扱う。 コーディング面接に使われるWebサービスなどを手掛けるCoderPadは2022年8月23日（米国時間）、「JavaScript」でよく使われる10種類のデータ可視化ライブラリを紹介した。 データをビジュアルでグラフィカルなフォーマットに合わせて表示するデータ可視化は、データを分かりやすく、効率的に伝える上で効果的だ。 紹介されている10種類のライブラリは次の通り。 ・ApexChart ・Chart.js ・D3.js ・Techan.js ・AnyChart ・Taucharts ・Zoomcharts

名古屋支社所属。新しい技術・怪しいデバイス・GISが好き。名古屋から影響力のある開発チームを作って発信していくのを目標としている 【IIJ 2021 TECHアドベントカレンダー 12/17（金）の記事です】 はじめに またまた名古屋からこんにちは。今年もアドベントカレンダーへエントリーしてみました。 やっと2021年も本気出していこうと思っていたところ、もう終わりなんですね。残念、来年から本気出します。 まあ終わり良ければ総て良しと言うことで、最後はこれで締めたいと思います。最後までよろしくお願いします。 テーマを決める とりあえず勢いでエントリーしてみたものの、何をテーマにしようかなーと考えていたところ、コロナ感染者マップが目に入ってきました。 “地図楽しそうだなー。地図かぁ・・・そうだ！！オープンデータを可視化しよう！” うん、ビビッと来たわけです。 でもコロナ関係は巷にあふれている

この記事について この記事ではフロントエンドのJavaScriptでSVGをPNGに変換する方法について紹介します。関連リソースを下記に示します。 ソースコード デモ English version / 英語版 動画版 おおまかな流れ おおまかな流れを下記に示します。 コーディングの準備 コーディング 動作確認 コーディングの準備 ターミナルで下記のコマンドを実行してコーディングの準備をします。

d3.jsで作ったsvgをpngに変換して保存する方法。 1.svgをcanvasに描画。 GitHub - canvg/canvg: Javascript SVG parser and renderer on Canvas canvg("canvas", "<svg>...</svg>" ); 2.canvasをtoDataURL()で、Base64エンコードした文字列に変換。 toDataURL() メソッド - Canvasリファレンス - HTML5.JP var png = document.getElementById("canvas").toDataURL(); 3.pngとして保存。 いろいろ方法があるみたい。 chrome, firefoxではa要素にdownload属性をつけるとうまく1clickで保存できるので、無理やりリンクを生成してclickイベントを発生させてい

これが基本形です。makeSVG.jsがconsole.log()で出力した内容を、>（リダイレクト）でファイルoutput.svgに出力しています。 jsdomの書き方が過去のものとは少し変わりました。 その他変更点など 過去の記事ではd3.queueとd3.jsonで国土地理院のベクトルタイルを読み込みましたが、今回ローカルのファイルを読み込むに当たってd3.jsonが使えなかったので、代わりにfs.readFileを使用します。 const fs = require('fs'); // 上記の基本形は省略 const q = d3.queue() .defer(fs.readFile, './data/j1results.json') .defer(fs.readFile, './data/j2results.json') .defer(fs.readFile, './data/j3

D3.jsやflowchart.jsなど、SVGで出力された画像を保存したくなるときが多々あります。 そんなときに使うjavascript。Chromeのデバッガーツールのconsoleから入力するだけでOK。 出力処理 var svg = document.querySelector("svg"); var svgData = new XMLSerializer().serializeToString(svg); var canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = svg.width.baseVal.value; canvas.height = svg.height.baseVal.value; var ctx = canvas.getContext("2d"); var image = new Image; ima

今日、出勤したものの、上司と2人でラーメン屋に行く約束が嫌すぎて、冷や汗が止まらず気分が悪くなり即退勤した。人数が少ない部署なので、同僚の人には悪いと思ったけど、あまりにも嫌すぎて、自分がこんなに嫌だと思ってることに驚きつつも休んでしまった。明日はちゃんと行こうと思っている、し、もしも明日ラーメン食べに行こうってなっても行けると思う。今日たまたま体調とかメンタルの調子が良くなかったんだ。 上司は55〜59歳で、自分の部署の一番上の人。5人しかいない部署で、狭い部屋で一緒に仕事をしている。上司と自分は4月に同時に異動してきた。仕事上、頼りになる人だし、自分も特に仕事面で心配なことはない。残業も少なくて、先輩も聞けば教えてくれる理想的な環境。 上司は職場でパワハラセクハラで有名だ。前の部署では2人ほど長期の休みに追い込んで、1人辞めさせている。それでも上司が干されないのは、仕事をこなせるからと

IngaSakimori/人工知能戦争2035 @IngaSakimori 録画の方式は標準のraspividコマンドの出力をffmpegへパイプしてリアルタイムエンコードしています。このため、途中でコマンド終了してもmp4ファイルが正しく作られます。 標準のraspividコマンドが生成するのはh264ファイルで、これが著しく扱いにくいので、mp4へリアルタイムエンコードしました pic.twitter.com/37cFQCCsmm 2018-10-14 15:33:32

実際にRaspberry Pi Zeroで撮影した動画がこちら。音声は録音しておらず、映像のみです。 ファイルサイズを抑えるためにビットレートを低めに設定していますが、これでも車間が狭くなれば前を走行している車のナンバープレートは十分捉えられるので、煽り運転をしてくるような輩には役立つのではないでしょうか。画質を優先してビットレートを上げれば、もっと鮮明な動画を撮影することも可能です。 とは言っても、わざわざラズパイでドラレコを自作するメリットがあるのか疑問に思われる方もいるかもしれません。 既製品を購入するよりも安価で作れる Amazonだと、いわゆる【令和最新版】のような無名の中華製ドライブレコーダーが5,000円程度で手に入ったりしますが、それなりに名の通ったメーカーの製品なら最低でも1万円程度はします。後方も撮影可能なリアカメラ搭載機となるとさらに価格が上がるでしょう。 その点、ラ

PythonでFlaskを使用しAPIを作成しJSONで応答を返してみます。 今回はFlaskを用います。このライブラリは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールしておく必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Flaskを使用しREST APIを構築するでは、Flaskを使用しAPIを作成しJSONで応答を返すスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom flask import Flask,jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/') def test_j(): test_j = { 'name':'tanaka', 'hometown':'osaka', 'sex':'male' } retu

概要 2022年現在、Pythonで実装されたWebアプリケーションのフレームワークのOSSは多数あります。それらを様々な角度から比較してみましょう。 候補 2022年5月時点で、メジャーと思われるものは以下の通りです。対象はGitHubでソースコードを管理しているもので、Star数が1,000を超えているものに限定しています。READMEの最初などからOSSを最も端的に表している1文を抽出して、翻訳しています。 OSS名 ロゴ マーク 概要 フルスタック

子どもが興味関心を失う大きな原因に「先回り」があるらしい。 自分が子どもの頃、大好きだった図鑑があって、「これ、お父さんが大好きでよく読んでいたんだ」というと、一つも読もうとしなかった。 ところが知人がくれた図鑑は擦り切れるほどに何度も読んで、私にその知識を披露してくれた。 私の勧めた図鑑を手にとろうとしなかったのは、私がその図鑑の内容について詳しいからだろう。ということは、その図鑑から知識を仕入れて親に披露しても、親は「ああ、知ってる知ってる」という反応しかしないだろう、それどころか追加の知識も披露して自慢するだろう、と嫌気がさしたのかも。 「名探偵コナン」が大好きな息子。そこにたびたび三国志エピソードが挟まるのに興味をもち、「三国志読んでみたい」と言い出した。三国志好きな私はそれで嬉しくなってしまい、熱く語ってしまった。そこから息子はマンガ三国志を読まなくなってしまった。私が詳しいこと

意思決定できる人は進める手順の型みたいなものを持っているように見える。逆に意思決定が遅かったりできなかったりする人は、進めるときに型のうちの何かが欠けているのかもしれない。 体系化された話は書籍で語られつくされているとは思うが、思考整理のために雑にまとめてみる。 最後は決めるだけだという考えを持つ 目的や満たしたいことを明確にする 最終的な決め方や期日を明確にする 選択肢を広げて考える 今は意思決定しない、という意思決定も選択肢に入れる 意思決定の軸を明確にする 軸をもとに定量/定性データを集める 軸をもとに選択肢を評価する 自分はこうしたいという"推し"を決めてたたき台にする ここまでの話をドキュメントにしている ここまでのプロセスに時間をかけない 意見を聞く人を見定めてフィードバックをもらう 最初に明確にした決め方で意思決定する 意思決定できない場合は決め方と期日と意思決定軸を再定義す

ウェザーニューズとオムロンは7月5日、7つの気象要素を1分ごとに観測でき、日本国内で発生しうるほぼすべての気象現象をカバーする観測幅を持つ新型気象IoTセンサを開発し、「ソラテナPro」としてウェザーニューズより同日から発売を開始した。 ウェザーニューズとオムロンが共同で開発した気象IoTセンサ「ソラテナPro」。 “気象のプロ”と“センサのプロ”が新製品開発へ再協力 近年は気象災害リスクの低減に向けた方策として、企業個別での気象観測データ収集に対するニーズが高まっている。顧客からもこうした要望が多く寄せられるというウェザーニューズは、気象観測についての知見やノウハウから、気象観測機の設置が最適解だと考えているという。 しかし従来の気象観測機は、コストが高いことに加え、広い設置面積を必要とする点、通信環境やデータ整理に関する準備にかかる負担が大きい点などから、個社での導入に踏み切りにくい状

Pythonは、オブジェクト指向プログラミング言語の1つです。オブジェクト指向とは、値やそれを扱うためのソースコードをまとめて「オブジェクト（物）」として扱う考え方です。 オブジェクトを表現するために重要な機能が、「クラス」です。クラスは、オブジェクトを生成するときのひな型のようなものです。今回は、クラスについて理解を深めましょう。 クラスの定義 クラスを定義するための基本的な構文は以下の通りです。 class ClassName: def __init__(self, 引数2……): pass 小文字の「class」の後に、好きなクラス名を指定します。関数は「def」というキーワードで定義しましたが、クラスは「class」で定義します。 クラスの内部に、「__init__」という関数が定義されています。これは「コンストラクタ」という、クラスの中でも重要な機能です。 コンストラクタ、メンバ

Physical Computing Labは、TechShareのPhsycial Computing関連製品を販売するWeb Storeです。Raspberry Pi, BeagleBone, Tinker Boared,ArduinoなどのマイコンボードやDOBOTのロボットアームなど含むPhysical Computing製品の総合サイトです。

RaspberryPiでの超音波距離センサモジュールHC-SR04の使い方を説明します。 超音波距離センサを使うと、センサから対象物までの距離を簡単に測ることができます。 このモジュールはAmazonでも500円以下で売られており、簡単に手に入れることができます。 超音波距離センサについて このセンサは、センサから超音波を出し、その反射を受信して対象物までの距離を測る測距センサです。測定可能距離 2cm-450cmとなります。 この超音波距離センサは、以下の手順で制御を行います。 TRIG端子を10us以上Highにします。 このセンサモジュールが40kHzのパルスを8回送信して受信します。 受信すると、ECHO端子がHighになります。 超音波を送信してから受信するまで、ECHO端子はHighになります。 ECHO端子がHighになっている時間の半分を音速で割った数値が距離になります。

やってみよう それでは実際に電子回路を作って動かしてみましょう！ 電子回路の作成 以下の通り電子回路を作成します。必要なパーツは ・ラズベリーパイ　x 1 ・HC-SR04　x 1（下の模式図では裏面がラズパイの方を向いています） ・1kΩ抵抗　x 2 ・ミニブレッドボード　x 1 ・メス・オスジャンパーコード　x 4 ・オス・オスジャンパーコード　x 1 プログラムの作成 プログラムは以下を使用できます。 ultrasonic-sensor.py import RPi.GPIO as GPIO import time import sys trig_pin = 15 # GPIO 15 echo_pin = 14 # GPIO 14 speed_of_sound = 34370 # 20℃での音速(cm/s) GPIO.setmode(GPIO.BCM) # GPIOをBCMモードで使用