2019年10月9日のブックマーク (4件)

  • 息子向けポータブルモリビリティを改造してみた③ (速度可変+音声イルミ対応) - OGIMOテックノート ~家族のためのモノづくり~

    製作動機 元の製作動機自体は、以前の記事を参照頂ければ、と思います。 ogimotokin.hatenablog.com 歩けない息子の足の代わりの移動手段としての電動機器 その操作練習を早めに始めるための機体として購入した子供用電動移動機器「Mottoy」 操作コントローラの課題については、前回記事の通り対応してジョイスティック等の各種コントローラで操作できる様にしました。 しかし、それでも息子はずっと怖がっていてなかなか練習が進みませんでした。 よく観察してみたところ、原因の一つは、 「突然動き出す等、移動速度が速すぎて怖がってる」 という事でした。 普段のおもちゃでは激しいのが好きなのですが、自分が動くモノについてはまだ不慣れな事もあり、激しい動きに過敏に反応してしまい、そこから拒否反応に繋がっている様です。 その拒否反応を何とか取り除きたいと思い、 今回の開発目標は 「Mottoy

    息子向けポータブルモリビリティを改造してみた③ (速度可変+音声イルミ対応) - OGIMOテックノート ~家族のためのモノづくり~
    karaage
    karaage 2019/10/09
    電源ノイズは悩ましいですね。基本的に大電流系は元から分けないと厳しいです。ESP32の電流ならシリーズ電源1個追加でいけるかと
  • CBCテレビ「チャント!」に出演予定!チェキの使い方や魅力を紹介するロケを岡崎公園で行いました!

    数日前に連絡がありCBCテレビで放送されている「チャント!」という情報番組から出演のオファーが!チェキに関する特集が予定されていて…東海地方で実際にチェキを使用しているプロの方にチェキの良さや、オススメの撮り方などを取材したいとの事でした。 最近またチェキを使いまくって愛用しているので引き受けましたが…久しぶりのテレビ取材で思いっきり緊張しました(笑) 岡崎公園でチェキの魅力や使い方を紹介 自分が持っているチェキは最新機種ではありませんが…基的な使い方は同じなのでinstax mini 7Sを女子大生2人に使ってもらいました。自分は女子大生にチェキの使い方を説明する先生役です(笑) 詳しくは放送を見てもらうとして…チェキを初めて使ったという2人は当に撮影を楽しんでいました!まだまだチェキは伸びるカメラなんだな!って再確認しました。使っていてワクワクするカメラって少ないんですよね。 で、

    CBCテレビ「チャント!」に出演予定!チェキの使い方や魅力を紹介するロケを岡崎公園で行いました!
    karaage
    karaage 2019/10/09
    “久しぶりのテレビ取材” < ここの表現に「テレビとか良く出てるけどね」感が出てる!
  • iPhone 11 Pro MaxにiPhone 7 Plusから乗り換えました - karaage. [からあげ]

    iPhone 11 Proを買ったと思ったらiPhone 11 Pro Maxを買っていました 何を言ってるのかわからねーと思うが…(AA略) ということで、iPhone 11 Pro Maxを買いました。iPhone 7 Plusからの買い換えなので、久しぶりのニューiPhoneです。前回買った記事からすると2年半ぶりくらいですね。 買った決め手は特に無いのですが、バッテリがヘタって来たのと、ロンスタさんが買うから、とりあえず買っておくかというくらいの勢いで買ってしまいました。 というわけで、レビューはロンスタさんの以下ブログ記事とかを読んで下さい(いつもの丸投げ)。 実は、最初画面サイズのインチ数だけを見て「iPhone 7 Plusと同じ大きさはiPhone 11 Proなのね」と思って、Maxの無いiPhone 11 Proを買っていたのです。 その後、ルンルン気分でいたのですが、

    iPhone 11 Pro MaxにiPhone 7 Plusから乗り換えました - karaage. [からあげ]
    karaage
    karaage 2019/10/09
    iPhone久しぶりに買い換えました!
  • TensorFlow 2.0 の速度メモ 【vs PyTorch】 - HELLO CYBERNETICS

    はじめに TensorFlow 2.0 データ モジュール名 データセット モデル作成 モデルのインスタンス化と訓練準備 訓練関数 訓練 PyTorch import データ準備 モデル作成 モデルのインスタンス化と訓練準備 学習コード はじめに TF2.0が出たので速度をメモしておきます。 TensorFlow 2.0 データ とりあえずcifer の形式で適当にデータを作成。 import numpy as np import time train_data = np.random.randn(5000, 32, 32, 3).astype(np.float32) label_data = np.random.randint(0, 10, 5000).astype(np.int32) モジュール名 kerasを叩きまくることになるので省略名を付けておきます。 import tensor

    TensorFlow 2.0 の速度メモ 【vs PyTorch】 - HELLO CYBERNETICS
    karaage
    karaage 2019/10/09
    まだtf2.0での変貌ぶりに愕然としている最中です