TeraTermマクロサンプル－SSH自動ログイン(接続情報固定版) ｜ Tera Term(テラターム)の便利な使い方
Tera Term（テラターム）のマクロ機能＋SSHプロトコルを用いた自動ログインマクロで、もっとも基本的な形のマクロをご紹介させて頂きます。 通常サーバにSSH接続するには、接続先ホストのIPアドレス・接続ユーザ名・パスワードなどの接続情報が必要ですよね。 今回ご紹介するのは、サーバ接続に必要な情報をマクロ言語TTLファイルに直接記述したバージョンのテラターム自動ログインマクロになります。（セキュリティ的にマズイとかいうのは、いいっこ無しでお願いします！） このマクロを実行する事により、ユーザ名・パスワード等の情報を入力する事無く、サーバに自動ログインする事が可能となります。管理する対象機器が少ない場合だと、機器毎にマクロファイルを作っておくと便利かもしれませんね。 ＊TTLファイルとは Tera Termのマクロ言語TTL（Tera Term Language）で作成されたファイルで、
デンソーウェーブ、人と一緒に作業するロボット「COBOTTA」を初公開 | レスポンス（Response.jp）
デンソーのグループ会社で産業用ロボットの製造・販売を行うデンソーウェーブは11月26日、デンソーウェーブ本社（愛知県知多郡阿久比町）で、世界最小クラスの小型ロボットアーム「COBOTTA（コボッタ）」のプロトタイプを報道陣向けに初公開した。 【画像全5枚】 コボッタは、人とロボットが一緒に作業するコラボレーションロボット、というコンセプトで開発された産業用ロボットアーム。想定されているのは、人の隣で、あるいは対面で一緒に作業する、という使い方だ。 その大きさは机の片隅に置けるほどで、重量も3.8kgと軽く、簡単に持ち運びができる。通常は別体になり、設置の際に邪魔になるコントロールユニットも、台座部分（ベースユニット）に内蔵されている。 一般的な産業用ロボットアームより小ぶりで、丸みを帯びたデザインは、子供の腕のように愛らしい。これは、人のそばで作業するため、突起物を排除したことで生まれたも
FIR型とインパルス応答の畳み込み : ソフトウェアと音響のデジタル信号処理
ホールなどの実空間で測定したインパルス応答をFIRフィルタの係数として信号に畳み込めば シュレーダー方式のような擬似的なリバーブではなく、実際の室内で生じるリバーブと等価な リバーブを付加することが可能です。 リバーブの場合には、RT60の残響時間分のインパルス応答について畳み込み演算を行うことで、リアルな音場の残響特性をシミュレーションできることになります。 インパルス応答は、測定によって得られたものを利用する方法も、音響シミュレーションなどで得られる計算機による演算結果を利用する方法も可能です。 しかしながら、FIRフィルタの畳み込み演算では上図からも明らかなように1サンプルの出力を得るのにフィルタタップ数回の積和演算が必要となります。 オーディオや楽器などの高品位な音質では、高いサンプリング周波数が使われるため、残響でFIRフィルタを用いる場合には、かなりのタップ数となります。 実際
【Python】 大聖堂の響きを再現！！ : インパルス応答の畳み込み - 音楽プログラミングの超入門（仮）
導入：インパルス応答と残響 インパルス応答（英: Impulse response）とは、インパルスと呼ばれる非常に短い信号を入力したときのシステムの出力である。インパルス反応、重み関数 (weighting function) とも。インパルスとは、時間的幅が無限小で高さが無限大のパルスである。実際のシステムではこのような信号は生成できないが、理想化としては有益な概念である。 http://ja.wikipedia.org/wiki/インパルス応答 （^^;）< ちょっと何言ってるか分かんないです。 と感じた人も少なからずいるのではないでしょうか？ ですが、インパルス応答はイメージをつかんでしまえば、それほど難しいものではありません。ここで、簡単に説明しましょう。 インパルス応答 まず、下図みたいな信号を（単位）インパルスといいます。 時間 0 のところが 1 になっているだけの信号です
Pythonのnumpyで移動平均(convolveを使って) | rakkyooの備忘録
データの移動平均をとりたいときは，コンボリューション積分を使うと早いのですが，numpyでもあるのですね． 移動平均は，各点ごとにずらしながら平均を取っていく手法で， ●に対する3点での移動平均(★印)の場合はこんな感じかと． 移動平均 – Wikipedia とっても簡単なデジタルフィルタです． これをPythonのNumpyを使って計算する場合は，Convolveを使うととっても簡単でした． まずは，データを作ります． $ python >>> a = np.arange(100) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37
実は、ユニバーサルなユーザビリティの解説本：『デザイニングWebアクセシビリティ』
この本を読むと、「アクセシビリティは高齢者・障害者のためだけのもので、そういう人がターゲットでなければ関係ない」というのは誤解で、UXとアクセシビリティは一緒に考えていくものなのだということがよくわかります。 U-Site編集部 2015年11月25日 Webアクセシビリティが重要な理由 2015年7月に出版された『デザイニングWebアクセシビリティ』を読もうと思ったそもそものきっかけは、立ち読みした際に、第1章で「なぜアクセシビリティと向き合うのか」ということが書かれていたからでした。その中では、以下の7つの理由が挙げられています： アクセスできる人を増やすため さまざまなデバイスに対応するため SEOのため ユーザビリティの向上、改善のため ユーザー体験の向上、改善のため 規格への対応のため 取り組みをアピールするため 1.「アクセスできる人を増やすため」や6.「規格への対応のため」は
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