今さら聞けないハンダ付けの仕方 - N.Kojima
電気関係でハンダ付けとは、融点の低い金属であるハンダ(半田)を使用し、部品の機構的な固定と電気的な接続をすることを言います。ハードウェア・エンジニアにとっては必修項目なのですが、最近はソフト化が進み電気メーカーの設計部に席を置いていてもハンダづけのできない人が増えています。このページではハンダづけ(主に手作業)のコツをご紹介しています。 ※2015-03-25にスマホ(レスポンシブ・デザイン)対応、HTML5に変更しました。 レスポンシブ・デザインとは、ウィンドウの横幅に合わせた最適なレイアウトで表示する技術です。ウィンドウの横幅を変えて表示が変わることを見ていただければ幸いです。 鉛フリーのハンダ付け ハンダ付けでホットな話題として「鉛フリー」があるのでそれを先に話しておこうと思います。 ハンダと言えば従来は鉛と錫の合金(Sn-Pb共晶はんだ)を使うのが常識でした。ところが最近は鉛は有毒
07 ハンダゴテの選び方
はじめに・・で、 「はんだ付けが上手にできないのは腕のせいだ」と思い込んでいないでしょうか？」 というタイトルが出てきましたが、実は、はんだ付けの出来栄えの良し悪しは ハンダゴテを選んだ時点で、ほとんど決まってしまいます。 私の元に寄せられる「はんだ付けが上手にできない！」という相談の大半は、 ハンダゴテ選び、コテ先選びが誤っていることが原因です。 （コテ先選びは後述します） ２０２１年現在、企業さんへ出張講習に行くと、現在でもコテ先温度をコントロールできない ニクロムヒーター式や、セラミックヒーターのハンダゴテを使用されている場面に 出くわします。 理由を尋ねると「予算が無かったから・・」「昔からこれを使っているから・・」 「ホームセンターにあったから・・」といったものが多いです。 はんだ付けの品質を直接左右するハンダゴテなのに、 予算を確保しないということは、ハンダゴテの重要性が まっ
電子工作のコツ/はんだ付け | 村田製作所 技術記事
その1: はんだ付けの基本 電子工作で一番大事なのがはんだ付けです。 はんだ付けが悪いと、せっかく作った工作物が動かなかったり調子が悪かったりして楽しめません。 ここではまず、はんだ付けの基本技を説明します。 紙や木をくっつける時は接着剤を塗って→押さえますね。 でも、はんだ付けは、はんだを溶かして部品をくっつけます。 なれないとどうしても力が入ってしまいますが、これから説明することを、力を入れずに練習してみましょう。 まず準備しよう ①はんだごて・こて台・はんだを準備する。 ②こて台のスポンジに水を含ませる。 (湿るぐらいでOK) ③はんだ付けする部品や基板、その他の工具も準備する。 ④全部そろったら、はんだごての電源を入れる。 (コードの向きに注意しましょう。) ⑤温まるまで2～3分待つ。 温まったら、こて先をよく見てみましょう。こて先は「銀色」? それとも「黒や茶色」? ○ 【銀色】
プッシュスイッチを使ってみよう : こた電 - こたつぁーの電子工作
ハンダ付けしなくても回路が作れるすぐれもの。 真ん中のみぞの両側は、それぞれ横一列の穴が電気的に繋がっている。 電源ライン（赤線と + が表示されているところ）とGNDライン（青線と - が表示されているところ）は、それぞれ赤線と青線にそった縦一列の穴が電気的に繋がっている。 初心者は電源ラインとGNDラインがあるものを使おう
スイッチについて知ろう : こた電 - こたつぁーの電子工作
いろんなスイッチを用意しよう スイッチにはいろんな種類、呼び方があるよ プッシュスイッチ トグルスイッチ スライドスイッチ DIP（ディップ）スイッチ ロータリースイッチ DIP（ディップ）ロータリースイッチ ロッカスイッチ
番外編：ランニング用フラッシュライトの自作
日記(56) EWARM(155) まとめトップ(31) STマイクロ(140) NXP(204) Renesas(167) Cypress(47) TOSHIBA(47) TI(Texas Instruments)(113) RTOS(57) Raspberry Pi(32) マイコン割込調査(6) その他(14) 電子部品/工作関係(25) 2017年03月(1) 2017年02月(2) 2017年01月(1) 2016年12月(34) 2016年11月(31) 2016年10月(32) 2016年09月(45) 2016年08月(35) 2016年07月(35) 2016年06月(42) 2016年05月(34) 2016年04月(31) 2016年03月(31) 2016年02月(30) 2016年01月(30) 2015年12月(41) 2015年11月(32) 2015年10月
Elasticsearch 2.1 + Kibana 4.3 + Marvel のMacへのセットアップ
Mac Yosemiteに次の環境構築する手順をまとめました！ 全文検索エンジンの『Elasticsearch 2.1』 Elasticsearchのデータ表示のツール『Kibana 4.3.1』 Elasticsearchの管理ツール『Marvel』 😎 ElasticsearchとはElasticSearchは、Apache Lucene上で稼働するオープンソースの全文検索システムのことです。 REST APIを使うことができ、jsonでやりとりを行うことができる。 🎂 ElasticsearchのインストールMacの場合は、まずはJavaのインストールです。 Java SE - Downloads | Oracle からファイルをダウンロードして、インストールします。 次に『Download Elasticsearch | Elastic』からファイルをダウンロードします。 br
テストがないJS環境にモダンなテスト環境を導入していく - Qiita
Qiita:Teamに投げた社内ドキュメントだったけど、特に問題ないのでQiitaにも投げる。 前提として browserify-rails とbabelify が導入されている状況を想定してる。 基本方針 新規コードはES2015で書く 本番はbrowserify(-rails)でコンパイルする。 単体テストは node 環境下で走らせる テスト環境下では jsdom で window, document をモックする 単体テストでは ブラウザ特有の挙動はテストしない 裏側の環境(browserifyやspec-helper)は難しくして良いが、利用者からみえる範囲は複雑にしない(npm install; npm testで走る) Universal JavaScript に寄せることでコードのポータビリティを上げる 事前準備 browserify-railsを導入する。 .babelr
Docker swarm のクラスタを手で構築してみる - Qiita
そろそろ docker swarm を使ってのマシンプール(クラスタリング)作成を試してみようかとチャレンジしてみました。 世間にある記事を見ると docker machine でクラスタ作成して swarm も machine 経由で利用する例が多いのですが、敢えて machine を使わず直接 swarm の構築を行いたいというのが今回の目的となります。既に docker engine が稼働済みの環境を数台用意していて、そこに swarm を仕込む事で 1つの docker pool にします。 docker swarm の使い方については下記の記事が良くまとまっていました。 「Docker Swarmでクラスタを構築する」 http://qiita.com/atsaki/items/16c50dfd579a9339c333 それでも自分で試してみたら躓いた所とか、consul を使
ansibleでユーザとssh鍵を一括登録する - Qiita
ansibleでユーザ登録からssh公開鍵登録をまとめて行おうとしたのでやり方をまとめました。 LDAPを使うっていうのはとりあえず無しで。 やりたかったこと グループ登録 ユーザ登録 ユーザの作成済みssh公開鍵をサーバへコピー 利用したもの groupモジュール userモジュール authorized_keyモジュール 作ったもの - name: Add group group: name="{{item.name}}" gid="{{item.gid}}" state="{{item.state}}" with_items: "{{group}}" - name: Add users user: name="{{item.name}}" uid={{item.uid}} comment="{{item.comment}}" group="{{item.group}}" state=
PackerとTerraformで始めるミニマムなAWS構成管理 - sometimes I laugh
前回の記事ではDockerとECSを使ったAWS上でのInfrastructure as codeについて言及しましたが、サーバリソースの構成管理についてはAWSのマネージメントコンソールから手動で行わないといけなかったり、コンテナを用いたアプリケーション構成を強制され、従来の単純なインスタンス構成ができないという問題点がありました。前回の記事はこちら。 後者については、今後コンテナを活用したインフラ構成が普通になっていくことで許容されていくかもしれませんが、普通にインスタンスを立ててインフラを構築している方にとってはInfrastructure as codeをやりたいためにコンテナを前提としたサーバ構成に変更しなくてはいけないなんて、正直気が進まないと思います。 そこで本記事では、今インフラ界隈で非常に強い影響力を持っているHashicorpのプロダクト、PackerとTerrafor
Cygames Tech Fes フォローアップ: Unity開発現場を支えるJenkins
みなさん、初めまして！ Cygamesエンジニアの古閑です。 本記事は先月に開催された”Cygames Tech Fes”で発表させていただいた、 「Unity開発現場を支えるJenkins」のフォローアップ記事となります。 発表の際の資料はこちら 当日はアンケートにご協力頂きまして、貴重なご意見ありがとうございました！ その中のいくつかのご質問を元にし、本記事でフォローさせていただければと思います。 いつ静的解析をかけるのか 現在の主なフックポイントは2点です。 I. ビルド時 意図は「全体的な品質の指標の確認」です。 ビルド時というスナップショットに解析をかける事で、 プロジェクト全体の品質を知ることができます。 II. Pull-request時 意図は「自分の書いたコードの品質の確認」です。 仮にビルド時まで静的解析の結果が確認できないと、 警告を修正したつもりが直っていない 新規
Rundeckのインストールと簡易設定 - Qiita
Rundeckを利用してバッチ管理してみる 環境情報 CentOS 6.6 Rundeck 2.6.2 Java 8 (1.8.0_51) Rundeckとは Rundeck http://rundeck.org/index.html オープンソースのJob管理ツール Rundeckは、オープンソースのJob管理ツール。 SCMとの連携もできるようになっているため、Jenkinsのように CIツールとして利用することもできるようですが、 プラグインの数がJenkinsの方が圧倒的に多いらしく、CIツール としては、さほど利用されていないらしい。 Cronのようにシェルスクリプトなどを定時実行することができるだけでなく、 結果に応じて、通知や別スクリプトを実行するなどCronだけでは実施が難しい フロー制御が可能。 商用だと、SystemWalker、千手、JP1のようなJob実行基盤がある
WikipediaのデータからElasticsearch用類義語辞書をつくる - Qiita
Elasticsearchには類義語によるクエリ拡張機能があります。これを適用すると まどマギ と検索したときに まどかマギカ と書かれた文書もヒットするようになります。 (LuceneやSolrにもありますがここではElasticsearchの話だけします) この類義語辞書は、人手で作ること (e.g., FRILの商品検索をnGramから形態素解析にした話 - mosowave) もできますが、今回はなるべく手間をかけたくないのでWikipediaのリダイレクトデータから自動で類義語辞書を作る方法を紹介します。 (自動といってもノイズも含まれてるので実用的に使うにはある程度人手でフィルタリングする必要があります。それでも一から人手で作るよりは手間が少ないと思います) (ElasticsearchではWordNetでの類義語検索に対応しているようですが、これを書いてる2015年12月時点
Zedboardで、最小構成のPSでubuntuを動かす - kernel, device tree, u-bootのビルドからHello worldまで - Qiita
Zedboardで、最小構成のPSでubuntuを動かす - kernel, device tree, u-bootのビルドからHello worldまでUbuntuFPGAzynq Zed boardのプリセット設定のPSのみをインプリメントしたZynq上でubuntuを動かします。 勉強のために、リファレンスデザインの改造などでなく、一からハードウェアの設計（PSをzed boardプリセット設定にするだけですが笑）、Linuxカーネル、デバイスツリー、u-bootのビルドをやってみました。 映像出力用のIPなど、PS以外のあらゆるハードウェアは含めないので、キーボードやディスプレイは使用できません。シリアルコンソールで操作します。 ディスプレイ、キーボードを使用できるリファレンスデザインについては http://qiita.com/yuichiroTCY/items/3b792fee
レーシングゲームにおける逆走判定 - 趣味プログラマによるOSS開発日誌
ほとんどのレーシングゲームでは、逆走した時に逆走したことを示すメッセージが表示される。 逆走したことのメッセージが存在しないと、 プレイヤーが逆走に気がつかないまま逆走を続けてしまう可能性があり、非常に不親切である。 現在作成しているアプリでも同じ機能をつける必要があり、 逆走判定を行う必要が出てきたため、逆走判定のアルゴリズムをまとめてみた。 候補となるアルゴリズムは、以下の3つである。 1. 進行方向を示すマップを作成し、現在地の進行方向と自身の進行方向を比較 [アルゴリズム] 2Dまたは、3Dで高さ成分をあまり考慮する必要がない場合は、 2次元配列等を利用して、各場所における進行方向を持つマップを作成すればよい。 3Dで高さが大きく変更される場合（フライトレーシング等）は、 3次元配列を用いて3D空間上を表現すればよい。 [利点] それぞれの場所で進むべき進行方向の判定が行えるため、
Karabinerの v10.15.0のアップデートで Key Repeat がおかしくなったと思ったら - @Konboi memo
はじめに 自分も含めて困っている人が何人かいたのでブログっておく karabinerアップデートしたらkeyrepeatおかしいけど https://t.co/GhFYJdqH3K ここに前のバージョンの設定方法が書いてあった ε-(´∀｀*)ﾎｯ— こんぼい。 (@Konboi) 2016, 1月 4 @songmu いっその事ダウングレードしようかと思ったら書いてあった感じですね— こんぼい。 (@Konboi) 2016, 1月 4 Karabiner の keyrepeat 変になったけど、Konboi 氏がツイートしてたの思い出してなんとかなりそうでよかった— tkuchiki (@tkuchiki) 2016, 1月 6 アップデート前までKey Repeat を最小(？) にしていた人は Version 10.15.0 (2015/12/21) の アップデートした事でおかし
OpenCVのDeep Learningモジュールの紹介 – Rest Term
opencv_contrib レポジトリに dnn という名前のディレクトリがひそかに出来ており、中を覗いてみると cv::dnn モジュールにDeep Learning関連の実装が含まれていたので軽く試してみました。Google Summer of Code (GSoC) 2015で発表され、GitHubにて実装が公開されたという経緯のようです。 It would be cool if OpenCV could load and run deep networks trained with popular DNN packages like Caffe, Theano or Torch. – Ideas Page for OpenCV Google Summer of Code 2015 (GSoC 2015) * 2015/12/22 追記 12/21にOpenCV3.1がリリースされ
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
深層学習でアニメ顔を分類する with Chainer - Qiita
Kerasによる続編はこちら． はじめに 初めての投稿です．暑い日が続いておりますが，アニメ顔画像データを深層学習を使って分類しようと思います．あんまりアニメ詳しくないです．初音ミクとかならわかります．一体誰が誰なんだ． データセット データセットはanimeface-character-datasetから入手することができます． 参考:DenoisingAutoEncoderでアニメ顔の特徴を抽出してみた コード 今回はChainerをつかって畳み込みニューラルネットワークを実装します．まずモデルを定義します． Convolution → Max Pooling → Convolution → Max Pooling → Full-Connected → Softmaxみたいな感じです． コードが汚いのはご容赦ください． 参考:https://github.com/mitmul/chai
KVMのなかみ(KVM internals) - るくすの日記 ~ Out_Of_Range ~
VMMの高速化について学ぶ過程でKVMのコードを読んだので、 メモ代わりに内部構造の解説記事を書きました。 KVMはqemuと連携して動作するため、以前私が書いたQEMU internals( http://rkx1209.hatenablog.com/entry/2015/11/15/214404 ) も合わせてご参照ください。また本記事はある程度システムプログラムに慣れており、 VT-xや仮想化の基本アーキテクチャは知っている物として進めます。 1.qemu-kvm,kvmの初期化 では早速見て行きましょう。まずはKVMの初期化の入り口となるqemu-kvmサイドから見ていきます。(ちなみに現在qemu-kvmはqemu本家に統合されておりconfigを変えることでkvmを有効化する仕様になっています) qemuは/dev/kvmを通してKVMとやり取りを行います。全体的なアーキテクチ
パワフルではない言語が必要 – 表現力と合理性のトレードオフについて、Pythonを例に考える | POSTD
多くのシステムは“パワフル”であることを売りにしています。パワフルであることを悪いことだと指摘するのは困難に思えますし、この言葉を使う人々はほとんど全て、良いことと想定して使っているようです。 この記事では、 パワフルではない 言語やシステムが必要なケースも多いということを論じたいと思います。 まずその前に、この記事を書くにあたって、私自身のオリジナルの知見はほんのわずかしかない、ということを述べておきます。ここに述べた一連の考えの背景には、Hofstadterの著作 『Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid』 （訳注：日本語版があります。 『ゲーデル、エッシャー、バッハ – あるいは不思議の環』 ）を読んだことがあります。この本を読んだことで、私自身の経験から得てきた原則について、考えがまとまりました。Philip Wadlerの投稿、
お前らもさっさとハマって泣くべきCentOS7の落とし穴4つ - Qiita
CentOSの6から7への移行時、何度かつまづいた箇所があったので紹介します。 前提知識 6と7のミドルウェアの違いやSystemdの基本的な使い方はこのあたりを参考にしてください。 CentOS6とCentOS7の比較表 保存版 CentOS7とCentOS6との違いまとめ 落とし穴1: 消える/tmp CentOS7にtmpwatchは入っていません。 だからといって何も考えずに/tmp下にキャッシュ等の一時ファイルを吐き出していると、 いつの間にか消去されていて泣くハメになります。 CentOS7にはtmpwatchはありませんが、その代わり systemdの systemd-tmpfiles-clean.timer がその役割を担っています。 このサービスはtmpwatchと同じように、/tmp下に使われていないファイルを一定期間経つと削除します。 消されたくないファイルがあるのな
メール運用がロストテクノロジーになっていく話
クラウドワークス Advent Calendar 17日目担当のSMTPおじさんの記事です。 時間の無い人のために3行でまとめますと以下のコンテンツでお送りします。 大規模なメール配送を安全に行うには特別なノウハウがあり罠も多い SendGrid便利です 当たり前になった技術は空気のように見えなくなってインフラ化する。それがある日突然失われたときの被害は甚大。インフラ技術をキャッチアップして備えよう メール配送今昔 さて、メール配送といえば古くはSendmailを使っていました。多くのUnixディストリビューションに標準でインストールされており、使うのが当たり前で選択肢も少なかった時代です。 Sendmailは開発が重ねられることで複雑化しセキュリティホールが頻発しました。また設定ファイルのsendmail.cfはチューリング完全であるほど高機能で複雑でまた長くなりがちでもあり今でも書きた
ZabbixWeb監視で2回以上のレスポンス異常で発火するトリガーを作る。 - Qiita
{Zabbix server:web.test.rspcode[シナリオ名].count(#2,200,"ne")}=2 意味：2回のデータ計測中、レスポンスが200じゃない回数が2回の時に発火 結論 countは単純なトリガー計測値を数えることだけでなく、 集計した値の比較も行える。 また、集計したい計測期間(#無しだと秒、#有りだと計測回数)を設定してトリガーを設定することもできる。 countは便利。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
デザインパターンを読み解く
ポリモーフィズム（サブクラスによる切り替え、抽象化） ここに分類されるのは、オブジェクト指向の第３原則、ポリモーフィズムを使用したパターンです。ポリモーフィズムを使用すると、動的に使用するクラスを切り替えることができます。＜参照＞ 他に分類されているものでも、ポリモーフィズムが重要な位置を占めているものもありますが、ここではそれしか使われていないものを扱います。 ただデザインパターン全体を通して強調されているのは、インターフェースでプログラミングするということです。実装への依存をなくし、そうすることによって設計の骨組みを明らかにするのです。 Template 次のようなメソッドがあった場合に、処理Bのところを条件によって変えたい場合があるとします。 class Hogehoge { void doit() { ... 処理A ... ... 処理B ... ... 処理C ... } }
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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C++標準ライブラリをdebug modeで使う - Qiita
