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はじめに Raspberry Pi 1 Model Bには、aptやnを使用した一般的なインストール方法でNode.jsをインストールすることはできません。 今回は、(いまさら感がありますが)Raspberry Pi 1にNode.jsをインストールする方法を説明します。 なぜaptやnではインストールできないのか? これはCPUに原因があります。 aptやnでRaspberry PiにインストールされるNode.jsはARMv7用にビルドされたバイナリファイルで配布されます。ですがRaspberry Pi 1シリーズはCPUがARMv6であるため、動作しません。 ※Raspberry Pi 2以降はARMv7,v8 どうしたらいいのか? ARMv6用にビルドされたNode.jsのファイルが公式サイトに公開されているので、 Raspberry Piから取得し、手動でインストールします。 イ
@p_panther さんが「スマホで撮った写真をディープラーニングで判定してみる (学習編)」で作ってくれたディープラーニングによる学習モデルを用いて、画像から何が写っているのか推論するアプリケーションとしてデプロイしてみます。 ディープラーニングによる推論をシステム化するための検討 ディープラーニングによる推論アルゴリズムをシステム化する上で、様々なユーザーの環境からでも使えるよう、Webブラウザで使えるWebアプリケーションにするのが最も良さそうです。WebアプリケーションならPCからでもスマートフォンからでも、タブレットからでも使えますので。 MATLABプログラムをMATLABのサーバー製品であるMATLAB Production Server(MPS)向けにコンパイルし、WebアプリケーションのバックエンドとしてRESTful APIで実行できるようにします。 日本だけではなく
(node:22215) DeprecationWarning: current URL string parser is deprecated, and will be removed in a future version. To use the new parser, pass option { useNewUrlParser: true } to MongoClient.connect. Google翻訳で翻訳 DeprecationWarning:現在のURL文字列パーサは廃止され、将来のバージョンで削除されます。 新しいパーサを使用するには、オプション{useNewUrlParser:true}をMongoClient.connectに渡します。 あとこちらの記事「MongoClient.connect()時にuseNewUrlParserオプションを与える」も参考にし、第二引
やること Node-REDをVagrant上で立ち上げて、ブラウザで確認する をRaspberryPi上に行います 筐体 Raspberry Pi 2 Model B RaspberryPiにrasbianを焼く Raspbianをダウンロード 公式サイトからダウンロード デスクトップはいらないので、RASPBIAN STRETCH LITE(2018-06-27-raspbian-stretch-lite.zip)の方を使用しました。 MicroSDにRasbianを焼く DD for Windows を使用して、データをMicroSDに書き込み。 Rasbianの初期設定 上記のMicsoSDをRaspberryPiにセットし、有線LANとUSBキーボードをセットして、起動します。 最初のログイン設定は、以下のよう。(パスワードは適宜変更して下さい) User pi Password
はじめに 結構前からDiscordBotを作りたいなぁと思っていてやっと一つ作れたので、できるまでの道のりを書いていく。 (※なお単語リストを別にする方法もありますが、今回は一つのファイルにまとめたいのでこの方法です。) 用意したもの MacBook Pro Discordのアカウント 自分が管理しているDiscordサーバー 集中力 1.下準備 1.2 node.jsのインストール とりあえずDiscordのBOTを作る前に何の言語で作るかを考えた結果JavaScriptが自分には良さそうだったのでDiscord.jsを使うことにした。 まずはnode.jsのインストールから。 以下のコマンドでnode.jsのインストールをする
GitHub PagesとHexoについて新しい記事を書きました、こちらの方がわかりやすくなっています。 コマンドラインでブログを運用する もう何番煎じだよって感じですが、気になっていたのでやってみました。 WordPressで公開しているブログも動的コンテンツは使ってないし、デザインも気にしていないので、もうこれでいいかなと思っています。 Github Pagesとは 静的Webページを公開できるホスティングサービス ApacheやNginxがやってくれるルーティングも含めてこのサービスがやってくれます。 GitHub PagesでWebページを公開する手順 ここ(公式)を参考に手順を進めるだけでWebページの公開が出来てしまいます。おしまい。 https://pages.github.com/ ・・・ここまでがあまりに簡単すぎたのでブログの様にしていく手順を追加したいと思います。 静的
前回はBOTをサーバーに招待するまでをやったので、後編はBOTを完成させる。 前回の記事-Discord Policeができるまで【前編】 4.権限の追加 前回のままだとBOTがメッセージを消去できないのでメッセージ管理権限を与える。 役職を作る 1.Discordの左上のメニューよりサーバー設定をクリックする 2.左側のメニューの役職をクリックする 3.真ん中らへんにある@everyoneの右上にある+ボタンを押して、新しい役職を追加する 4.new roleをクリックし、役職名を好きなものにする(例えばBOTなど) 5.役職の設定の下の方にあるメッセージの管理をオンにする 6.下に出てきたセーブボタンを押して変更をセーブする BOTに役職を適用 1.先ほどの左側のメニューの下補の方にあるユーザー管理のメンバーをクリックする 2.招待したBOTの右側にある+ボタンから先ほど追加した役職を
2018/08/16 に Google Cloud Functions が Puppeteer をサポートしました Introducing headless Chrome support in Cloud Functions and App Engine Puppeteer が使えるようになったので、ヘッドレス Chrome を利用したスクレイピングが Cloud Functions でおこなえるようになりました。 Node v8 にも対応したので async/await も使えますよ! しかし Cloud Functions の単体利用は使い勝手がちょっと悪いです。 それを補うために Google Apps Script(GAS)と併用します。 GAS を利用することでスプレッドシートに書き込んでデータの保存場所としたり、メールを送ったりなどが簡単に行なえます。 この2つを使う最大のメリ
取引手法 裁定取引 裁定取引(アービトラージ)とは、同一の価値を持つ商品の一時的な価格差(歪み)が生じた際に、割高なほうを売り、割安なほうを買い、その後、両者の価格差が縮小した時点でそれぞれの反対売買を行うことで利益を獲得しようとする取引のこと。 出典:https://www.smbcnikko.co.jp/terms/japan/sa/J0288.html マニュアルで取引している時から取引所間での価格差が激しいなと感じており、これをシステム化すればよい結果が残せるのではないかと考えてこの手法を選択しました。テクニカルな手法による売買については時系列データが必要だったり状態管理が面倒だったこともあります。 取引手法の例 裁定取引(アービトラージ)だと以下のような事をプログラム的に瞬間的に実行します。 人間が介在できる時間はほぼ無く取引所での価格差の利益はほぼプログラムが得ていると考えられ
概要 2018年3月に発表され、TensorFlow.js!! TensorFlowとjavascriptが合わさったということで初めて知った時にはかなりのパワーワードでした 笑 面白がってデモを触ってコードをみていたところ、「あれ、これいけるんじゃね?」と思い立ち作ってみました! 作ったもの FasePass ブラウザでの画像認証を実装したWebアプリケーション 画像のアップと認証ができる。 使用技術 インフラ周り: heroku サーバー: Express フロント: React データベース: MongoDB Webカメラの取りこみおよび撮影は偉大なGoogle様から拝借いたしました。 https://js.tensorflow.org/tutorials/webcam-transfer-learning.html フローチャート 画像をDBにアップロード SignUp画面でパソコン
はじめに これはNature Remoのglobal APIを遅延実行したいが為に作成したlambda APIを AWSらしい形にリファクタリングしてみただけの内容なので、Nature Remoは全く関係ないです。。 リファクタリングした根拠 AWS lambdaがsetTimeoutをしている間は、Lambda自体も終わりに達しない為、要求されたDelay時間が長くなるほど CPU時間(要は金)も多くなると思われます。なので必要且つ最低限の時間だけ、AWSインフラを借りるために 遅延自体をAWS側に任せられないか。という地味な命題が根拠となってます。 あとは、AWSがサポートするnode.js 8.11だとasyncが使えたので ついでに、全面的に書き直してます。 構成図 (thanks for www.draw.io) 今回追加/変更したもの IFTTTのapplet AWS SQS
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