※結論だけ知りたい人は「結論・あなたはどのサーボを使うべきか」を読んでください。 電子工作はじめる時って、よーしIoTやっちゃうぞーみたいな感じでRaspberry PiなりArduinoなりESP-WROOM-02なりとセンサ組み合わせて、部屋の明るさとか温度とかを自動でTweetしたりするじゃないですか。作った時は「うおースゲー」と思って満足感高いんですけど、１週間くらい経って改めて見てみると「…で、何？」って感じになるんですよね。出先からTwitterで、へーいま俺の部屋18度かーって確認してみて、「…で、何？」っていう。 そんな時におすすめしたいのが、サーボモーター（以下、サーボ）です。サーボを使えば部屋の温度をTweetするのと同レベルの電子工作に、少しの生活雑貨を組み合わせるだけで しょうゆをかけすぎたり、 メガネに指紋をつけたり、 メガネを発射したりできます。 まあ、それはそ

私は4歳の頃、愛知県の犬山市に引っ越してきた。当時の記憶も薄っすら残っていて、母親が乗っている自転車が倒れて荷台から放り出されたり、帽子の中に隠していた小銭をトイレに落として怒られたり、幼稚園の先生の胸を触ったり、そんな他愛もない記憶だ。 小学校は犬山城のふもとにある学校に通った。4年生までは下を向いて歩く根暗な少年だったが、5年生でスポーツ少年団のサッカーを始めてから活発になった。テクニックは大したことなかったが、足が一番速かったのでキャプテンになり、生徒会長にもなった。 そのまま地元の中学に上がり、同じくサッカー部でキャプテンになり、学級委員長も務めた。ただ、すべてが順風満帆だったわけではない。部活ではヤンキーの先輩に空気椅子をやらされたり、泳げないのが嫌で水泳大会をずる休みするなど、苦い記憶も幾つかある。 成績は中の上で、高校は地元の学校に入った。部活はサッカーを続けたが、足が速いだ

ドイツのロボットメーカー「フェスト」は、これまでも地球上に存在する生物を模した自律型ロボットを数々と世に送り出してきたが、新たに開発したという「オクトパス・グリッパー」はタコがモチーフだという。 見た目もタコの触手そっくりで吸盤もついており、柔らかいモノはやさしく、重いモノはしっかりつかむことができるのだそうだ。

深圳在外研究メモ No.2 ニコ技深圳観察会 （2017年4月）そもそもなぜ「非チャイナスペシャリスト」がツアーを企画でき、なぜそれが大事なのか編 チームラボの高須さんが企画している「ニコ技深圳観察会」。私も深圳に到着して間もない時期でしたが、フルで参加させていただきました。4月4－6日の三日間はフルに朝8時15分から夜9時くらいまで活動で、前後1日は任意での関連スポットを訪問という日程でした。 前回の観察会には、前日までの活動に参加できたのですが、むしろ本日程には参加できずとても残念でしたが、今回はフルに参加できました。他の回に参加していないので比較できないのですが、ともかく日程をフルに活用し、訪問先も、そして参加者も濃いメンバーだったので、ものすごいシナジーが生まれていました。 内容に先立って、深圳観察会の基本情報というか、ルールをおさらいしておきます。 １）現地集合、現地解散、自腹、

Amazonプライムに加入したタイミングでインフルエンザにかかって動けないけど脳が暇なので何か情報が摂取したいけどあんまり難しいのはしんどいので無理という絶好の地獄に陥ったのでせっかくなのでのぶ代じゃない方のドラえもん映画をAmazonプライムで無料で見れるぶん全部観た。なので俺の主観的な面白かったランキング作る。これ書いてるやつのドラえもんについての前提は大体こんな感じ。 ・31歳男。子供の頃は普通にドラえもん観てた。てんとう虫コミックスも読んでたし、コロコロも買ってた。 ・声優交代したのはたぶん高校生くらいの時？その当時はもうドラえもんを観るような年齢でもなかったので観てなかったが声優交代してすぐは何回か冷やかしで観た。もちろん当時は「こんなの俺の知ってるドラえもんじゃないー、変なのー」みたいなことは思ったと思う。 ・大学入って以降はテレビ自体から離れたし社会人になってテレビに戻っても

自動車業界MBDエンジニアのためのSimulink入門-4週間で学ぶSimulink実践トレーニング- (MBD Lab Series)posted with カエレバ久保孝行 TechShare 2012-11-19 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 関数(APIs) reshape isdiag vstack hstack kron block_diag 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに PythonのNumpyやScipy、 またはMATLABなどを使って、 プロトタイプを作成し、 そのシステムをC++に移植しようとすると、 C++の行列演算ライブラリEigenの関数(API)の少なさに 悲しくなることがあります。(NumpyやMATLABがすごいだけなのですが...) Eigen そこで、NumpyやSci

twitterに流れてきた興味をそそられる画像 道の駅にあったパン屋さんが想像をはるかに超えてハイテクで、画像認識でお会計だった pic.twitter.com/WFI6SnV591 — いもす (@imos) 2017年4月8日 レジの写真に ”BRAIN” とデカデカアピールされているのでググってみたら 「世界初！カメラで会計　Bakery Scan」という製品らしい このウェブページの新着更新は2013年から始まっているので、つい最近のものというわけでもないみたい。全然知らなかった… bakeryscan.com 実際、識別のアルゴリズムどうなっているのだろう。地味に不思議。 深層学習使えばきっとできるんだろうけど、パンの新作出るたびに学習し直す手間かけるはずないだろうし。 そうするともっと単純な物体認識でやっているのだろうけどじゃあどうやって？ そんなことをつぶやくとフォロワーの方