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GitHub - alduxvm/rpi-opencv: openCV + Python tests using raspberry pi, camera module and usb cameras
GitHub - webrecorder/pywb: Core Python Web Archiving Toolkit for replay and recording of web archives
The 2.x release included a major overhaul of pywb and introduces many new features, including the following: Dynamic multi-collection configuration system with no-restart updates. New recording capability to create new web archives from the live web or other archives. Componentized architecture with standalone Warcserver, Recorder and Rewriter components. Support for Memento API aggregation and fa
OpenCVとTightvncサーバー - 満腹居士 七転八倒の記
前回ラズパイのOSのバージョンアップをやって、無事USBカメラが映るようになったのだが、いまいち動きがおかしい。 で、ラズベリーパイのダウンロードサイトに行ってみてみると、NOOBSのバージョンも1.7.0になっている。 この際だから、これまでの設定をチャラにしてもう一度、最新のNOOBSでJessieのインストールのやり直しをしてみた。 microSDカードをフォーマットしてインストールを完了し、日本語フォントをインストールし、 tightvncserver, guvcview, libopencv-dev, python-opencv などをインストールしたところで、ディスクの使用量が３Gちょいとなった。 もちろん、tightVNC経由でguvcviewもちゃんとUSBカメラの画面が表示されている。 気を良くして、OpenCVのPythonのプログラムを拾ってきて走らせて見ると、なんか
データ分析環境の構築にDockerを利用しよう
📜 要約 コンテナー管理ソフトウェアのDockerを利用することで、データ分析の場面で利用頻度の高いRおよびPythonの分析環境として実行することが出来るRStudio Server、Jupyter、Beaker Notebookを容易に構築可能になる。Dockerを使うことの利点として、複数人でのデータ分析や将来の利用面においてデータ分析結果の再現性を高められると考えられる。 🍵 前置き〜データ分析者が直面する再現性への挑戦 データ分析の結果が、自分以外では再現できない、同じデータを使っているのにナンデ！？ということが時々あります。その原因として多いのが分析に関わる人間が利用する実行環境の違い、です。大きなものではOS、小さなものでは分析に利用するツール本体や拡張機能（パッケージやモジュール）のバージョンの違いがあります。 こうした再現性の問題は、複数人でデータ分析を行う時だけでな
Google Analyticsの本気。AIによる無料アドバイス機能『Analytics Assistant』の衝撃 | Ledge.ai
案の定です。想定通りです。そしてやっぱり完全無料です。 先日の『Google I/O 2016』で、Googleは本格的に「AI：人工知能使って色々やっていくよー！」と高らかに宣言したわけですが、やっぱり来ました。 GoogleアナリティクスへのAssistant機能提供です。 Google 純正AIが無料で診断＆アドバイスしてくれるAnalytics Appの新タブ『Assistant』 まずは手始めに。ということなのか、Android＆iOS版オンリーでの提供となりましたが、すでに提供が開始されています。 現状は英語版Googleアナリティクスアプリのみの提供ですが、日本国内からでもOSの設定言語を英語に変えればすぐに利用可能。 現状確認されているものとしては、どうやら以下のような感じでアドバイスをくれるっぽいですね。 先月と比較しての新規ユーザーこんくらい増えてるよこの画面、パフォー
Introducing outlier detection in Datadog
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
人がやるべきではない仕事。一人のエンジニアとして。
Medium開き。はてなで自分用のブログを持っているけど、urlとかidとかがおかしいし、直したいのに直せないので、こっちに移ることにした。 僕がやるべきではないと思った仕事まず断りを入れておくと、仕事と言っても、職場の話ではない。 GoとかReduxとかReactとか、NodeとかRailsとか、OSSで見ておかなきゃなーと思った公式リポジトリをフォローした時の話。 僕は割とOSSにバンバンコミットするぜ、みたいなことに憧れつつも、なかなか自分だけのソフトウェアを作ってしまう性格で、それを治したいと思っていた。 とりあえず手始めに、各リポジトリをフォローして、各言語やソフトウェアがどんな課題を感じているのか、調べることにしようと思った。 その時に問題が発生して、なんとスパムのようにNotifyメールが来る。どれくらい凄いかというと、特にReduxなんだけど、日本時間で深夜３時くらいに、３
Nianticの求人から推測する『Pokémon GO(ポケモンGO)』のサーバ構成 - Qiita
1ワールドで済ますというチャレンジ Nianticの求人を見ていて、凄く驚いたのは、「Software Engineer - Server Infrastructure」での次の項目。 all on a single, coherent world-wide instance shared by millions of users. 対訳 全ての(アクション)は、数百万のユーザーに共有された単一の一貫した(サーバ群で行われる) つまり、ポケモンGOは１ワールドで構成されている。MMOのサーバを作ったことがある人なら5それがどんなに大変かピンとくるだろう。特に、ポケモンGOの様に一日に数百万人とかが遊ぶゲームで、1ワールドでゲーム世界を構築するのは、結構大変だ。6 MMOで1ワールドがなぜ大変か(データストレージとの戦い) MMOの様なオンラインゲームで、1ワールドがなぜ大変かを図示する。
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Raspberry PiにOpenCVを導入してキャプチャするまでと、トラブルシューティング - Qiita
raspberry camera module cannot be opened with device ID
Raspberry Pi に X11VNC を入れて OpenCV カメラを起動 - HomeMadeGarbage
Raspberry Pi で OpenCV（リベンジ） - Qiita
PythonでもPythonじゃなくても使える汎用的なMicroservice実行環境 / nikkei microservice
Dockerホットデプロイ運用の話 / Operations for Zero Downtime Docker Deployment
GitHub - sysbooks/site-reliability-engineering: Reading the SRE book
GitHub - bakfoo/awesome-pysci