ラズパイに限界を感じてNVIDIA「Jetson Nano」を使いはじめた
Jetson Nanoという小型コンピューターにUbuntu 18.04を入れて、ROS Melodicを入れた。 Jetson NanoはNVIDIAが提供するパワフルな小型コンピューター。そこにUbuntuというOSを入れ、ロボット用のミドルウェアであるROSを入れたのだ。 ●Ubuntu 16.04を入れる手段が見当たらない…… Jetson Nanoを使い始めたのは、Raspberry Piを使うことに限界を感じたからだ。 ノートPC（Let’snote）にUbuntu 16.04とROS Kineticを入れてオリジナルのウェアラブルロボットを動かしていた。 しかし、ノートPCからケーブルが出ているロボットはウェアラブルな感じがしない。そこでSBC（シングルボードコンピュータ）で動かせるようにして、SBCもウェアラブルにしようと考えた。 SBCといえば、でまず使い始めたのがRas
TypeScriptを雰囲気で使っていたので勉強し直したら知らなかったこと
は同義である。JSでいうところのobjectを定義すると{ name: string }という型が暗黙的に定義されたことになる。 リテラル型 値を指定する型のこと。決まった値しか使わせたくない場合に使用する。
[0333]_WebCameraまでOK、モータ動かず | どきゅめんと
「GoPiGo」USBカメラ、Web、スマホで見る https://codezine.jp/article/detail/10068 参考 【１】準備 必要なROSパッケージのインストール (Indigoでなくてkineticだよ！) $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install ros-kinetic-rosbridge-suite ros-kinetic-roswww ros-kinetic-libuvc-camera ros-kinetic-web-video-server $ rospack profile USBデバイス一覧表示 （Logitech, Inc. Webcam C270の表示確認） $ lsusb yoshi3@yoshi3-raspberry:~$ lsusb Bus 001 Device 006: ID abcd:12
CloudFront FunctionsはLambda@Edgeより安い。それ本当？！ | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。先月GAされたCloudFront Functions(以後CF2とします)ですが、従来から利用できたLambda@Edge(以後L@Eとします)と比較して、高速かつ低コストというのがウリの1つになっています。最大実行時間や最大メモリといった制約はありますが、レスポンスヘッダを固定付与するようなライトな処理はCF2のユースケースとしてAWSの公式ドキュメントでも紹介されています。 Customizing at the edge with CloudFront Functions では今後はレスポンスヘッダの固定付与のような処理は全てCF2で実装すべきなのでしょうか？基本的にはCF2で良いと思いますが、使い方次第ではCF2よりもL@Eの方が低コストになることも考えられるので、なぜこのようなケースが起こり得るのかをご紹介します。 CF2とL@Eの料金体系比較 まず
NIC二枚挿しによるネットワーク分割はなぜ危ないのか：NIST SP800-82より考察
NECサイバーセキュリティ戦略本部セキュリティ技術センターの日下部です。 エンジニアの方にとって、システムのネットワーク構成を設計する機会は多々あるかと思います。 ネットワーク構成を検討する際、機器の役割や設置場所によって異なるネットワークアドレスを付与するネットワーク分割を実施することになります。ネットワーク分割の方法はファイアウォールやルータといった装置での分割の他に、サーバやPCに二枚のNIC（Network Interface Card）を使用してネットワークを分割するいわゆる”NIC二枚挿し”という方法もあります。しかし、この方法はセキュリティ上推奨しないという考え方があります。 本記事では、セキュアな産業制御システム（ICS : Industrial Control System）を構築するためのガイドであるNIST SP800-82を参考にNIC二枚挿しによるネットワーク分割
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
[Git] 自分の環境だけgitignoreする方法（2つ） - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 Gitを使って開発をしていると、時々自分だけgitignoreにしたいファイルができます（例えばエディタのメタファイルとか）。そのようなファイルを、自分の環境からバージョン管理から外す方法をブログに書きたいと思います。 特定のプロジェクトにある指定したファイルを、自分だけgitignoreしたい 掲題のような場合には、.git/info/excludeのファイルにバージョン管理外にしたいファイルを指定します。 # .git/info/exclude my-gitignore-target.txt すると、ファイルをGitレポジトリ上に追加しても、バージョン管理対象外になります。 # ファイルを追加する $ touch my-gitignore-target.txt # しかし、バージョン管理対象に入らない $ git status # On bran
![[Git] 自分の環境だけgitignoreする方法（2つ） - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/905b04391bc09f0a3d96187a1825c42be0abe94b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F422.jpg)
ISUCON 事前講習2021 座学 を開催しました（資料と動画と問題あり） : ISUCON公式Blog
ISUCONについての理解、問題の解き方について深く学ぶことができるオンラインイベント「ISUCON 事前講習 2021 座学」を開催しました。カジュアルに質問を受け付け、参加したことがないという方にも好評をいただきました、ぜひアーカイブをご視聴ください。 当日は、ISUCON9優勝の白金動物園のメンバーでありISUCON10の出題者でもある @rosylilly さんに講師をしていただきました。 スライド 動画 問題 ISUCON 事前講習2021 ハンズオンは「どこかしらの都市で何かしらの予約が出来る」という問題を新たに作成し開催いたしました。先ほどリポジトリを公開いたしましたのでご活用ください。参考実装はGoとRubyの2種類となります。(ドキュメントはこれから整備します) #ISUCONhttps://t.co/omcJnbY0e0 — ISUCON公式 (@isucon_offi
Binary search with modern processors
第16回 StringBeginners での発表資料
Electronで組み込み端末向けアプリケーションを開発し3年間運用してみて
組み込み端末のアプリケーションに Electron を採用し開発・運用を行っています。 継続的な機能追加やトラブルサポートを行いながら 3 年が経過したので、Electron を採用した経緯や結果を経験を交えながら共有したいと思います。 組み込み案件自体が初めてでしたのでその話も入っています。 約 700 台ほど導入されており、なかなか大きな案件での採用と思いますので参考になれば幸いです。 ※Electron の基本的な説明は割愛します。 システムについて 一般的に「受付精算機」などと呼ばれ、店頭に何台か並べて設置して自動で受付・精算を行うシステムです。 ホテルの受付端末のイメージです。ハード的にはセルフレジにも近いです。 筐体自体は他社が用意し、弊社はその上に載せる GUI アプリケーションのみを担当しました。 機能 主な機能として 来店受付・整理券発行 予約チェックイン チェックアウト
【Node.js/Next.js】Cloud Runで動作する軽量なDockerを構築してみた
概要 本記事では、Next.jsをコンテナをサーバーレスで実行するサービスであるCloud Runで動作する軽量のDocker環境構築について紹介します。 ネットにある様々な記事を見てきましたが、動作目的でDockerイメージが大きくなっており、パフォーマンスとセキュリティに課題がありました。そこでDockerの軽量化および最適化を試みました。 Docker環境 シングルステージビルド（slim） シングルステージビルドしたDockerイメージです。本番環境に必要無いデータを多く含んでいるため、イメージサイズも大きくなっています。構成はシンプルのため、理解しやすいですがパフォーマンス/セキュリティ面には課題があります。 FROM node:14.17.0-slim WORKDIR /app COPY package.json yarn.lock ./ RUN yarn --frozen-l
M5StickCでできること 〜Wi-Fi接続が1回おきに失敗する時の対処法 - MSR合同会社
M5StickCを使って、いろいろな調査を行っていますが、しばらく前から、M5StickCからWi-Fiルータへの接続が不安定な状況が続いていました。 問題なくWi-Fiにつながっている状態から、スケッチを少しだけ変更して書き込んだだけでつながらなくなったり、再起動すると今度はつながったりと、なんだか良くわからない状態です。 しばらくは騙し騙し使っていたのですが、一度きちんと状況を確認しようと思い、調査したところ、M5StickCからWi-Fiルータへの接続が1回おきに失敗することがわかりました。 Wi-Fiにつながっている状態で、再起動したりスケッチを書き込んだりすると、Wi-Fiにつながりません。逆に、Wi-Fiにつながっていない状態で、再起動したりスケッチを書き込んだりすると、問題なくWi-Fiにつながります。 例えば、以下の簡単なスケッチを書き込んでみます。 #include <M
二分探索よりお得なオンライン価格戦略 - 麻辣坊主
オンライン価格設定で面白いと思った結果を紹介します． 「適正価格を二分探索するとそこそこ良い方法になるが， 二分探索に少し手を加えるとさらに良い方法になる」という話です． 出典は R. Kleinberg and T. Leighton (FOCS 2003) の Theorem 2.1 です． この記事自体は Haifeng Xu 先生の講義スライド の第 1 回をかなり参考にしてます． ゲーム理論と機械学習の様々な興味深いトピックが網羅されていておすすめです． 問題設定 戦略の評価尺度：リグレット 自明な $\mathrm{O}(N)$ リグレット戦略 二分探索による $\mathrm{O}(\log N)$ リグレット戦略 二分探索を改良した $\mathrm{O}(\log\log N)$ リグレット戦略 まとめ 問題設定 あなたは A さんに $N$ 個のリンゴ を，$1$ 日
ネットワークの勉強方法を聞いてみた。 - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、テクニカルトレーナー/マネージャーの西村 (@kuwablo) です。 AWS トレーニングのトレーナーを担当しつつ、お客様の AWS 学習を支援する記事を公式ブログや builders.flash に投稿し、チームメンバーのマネジメント業務も合わせて行っています。 突然ですが、皆さんは普段の仕事でネットワーク機器の設計や保守などは担当していますか ?「ルーターはマシンルームで見たことはあるけど触ったことはない。」「アプセトネデブ (OSI 参照モデルの 7 つの階層の暗記術) とか昔ちょっと勉強したけど忘れちゃったな。」という方から「俺はネットワーク生まれデータセンター育ち」という方までいらっしゃると思います。 私がトレーニングを実施する際に「自分のチームのメンバーにネットワークを勉強してもらいたいんだけど、何か良い方法ありますか ?」「アプリ開発者ですがインフラを体系的に勉
標高から気圧を計算
天気図に記載される気圧の値は、標高 0ｍに校正された気圧です。 対流圏（約11km）より高い場所では、気温の減率値が異なるので適用できません。 海面気圧への校正はを以下の測高公式で計算しています。
強化学習 - 2020論文までの道のり(Q学習中心～R2D3, Agent57) - Qiita
強化学習の基礎から最近の論文までの道のりを繫ぎたいというモチベーションで，最初は強化学習の基礎の基礎の解説から，Q学習についてR2D3, Agent57あたりまで読んだ論文についてまとめてみました．Actor-Criticについては，Q学習との比較用にA3Cあたりを少しだけ書いています．あと，最後に軽くマルチエージェント強化学習(MARL)とオフライン強化学習(Offline RL)にも触れて紹介しています． 基礎の基礎 強化学習とは？ 教師あり学習，教師無し学習に並ぶ，機械学習の一分野． 端的に言うと，エージェントと呼ばれる行動主体が，ある環境のなかで得られる報酬を最大化する最適化問題． ただし，報酬を得るためにどうしたらよいかというのは非自明な場合が多く，また，報酬のみではスパースで扱いにくいので，途中の過程ででてくる状態や，エージェントの行動に価値を付与し，その価値を最大化する問題に
ブラウザだけでOS自作入門しよう
TL; DR mikanos-docker と mikanos-devcontainer をちょっといじって VNC に対応させた コーディングと動作確認がブラウザだけでできる！iPad だけで OS 自作しよう！ 更新履歴 2021/05/26: GitHub Codespaces のバグが修正されたため, 一部手順・文章を修正 概要 こんにちは. 皆さん, "ゼロからのOS自作入門", 捗っていますか？ 私はやっと8章が終わりそうです. マウスが動いて楽しい！ 先日, Docker ではじめる "ゼロからのOS自作入門" という記事を公開しました. Docker イメージが 1,400 プル以上されており, 想像以上に利用して頂けているようです. ありがとうございます！ さて, 上述の記事では, Ansible を用いたしんどい環境構築を, Docker イメージに閉じ込めた構築済みの
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