async/awaitと同時実行制御
C# 5.0のasync/awaitを使うと、多くの場面ではシングル スレッド的な動作になるし、多くの場面ではlock不要（結果的に、デッドロックが起こりようなくなる）になったりします。 ただし、「多くの場面で」。「必ず」ではないのがはまりどころ。いくつかの場面では、同時実行制御が必要です（普通にマルチスレッドの平行実行になるので、同時に同じデータにアクセスされる可能性を考慮しないとバグります）。 前提知識 いくつか、C# 5.0世代の非同期処理についての前提知識は、以下のスライド（先月末の.NETラボでの発表）を参考にしてください。 5~12ページ: async/awaitの書き方 17~22ページ: スレッドとそのコスト 24~26ページ: スレッド プール 29~32ページ: I/O完了待ちと非同期API 36~40ページ: UIスレッドとディスパッチャー 41~45ページ: 同期コ
Raspberry Pi 2で温湿度・気圧センサのBME280をPythonから使う - Qiita
スイッチサイエンスから温湿度・気圧センサのBME280が発売されています。同じBosch製のBMP180に比べると湿度も計測できます。BME280一つあれば環境センサとして便利に使えそうです。残念なことにBoschからはCのBME280_driverしか公開されておらず、使い方のページや、The New Bosch BME280 (Temp, Humidity, BMP)のブログなどもArduinoのサンプルコードしか見つかりませんでした。Raspberry Pi用にPythonで書き換えるのは敷居が高くて困っていると、ありがたいことにスイッチサイエンスさんが速攻でPythonのライブラリを書いてくれました。 ブレッドボード配線 使い方にあるArduinoの回路図をみながら、Raspberry Pi 2に以下のように配線します。確認したところ3.3Vに配線するVcoreとVioは基板上でつ
【ラズパイ】Raspberry piと圧力センサーでなんか作ろう by python - "Diary" インターネットさんへの恩返し
秋月で買ってきた、圧力センサー FSR400 SHORT（大でよかったな）でRaspberry piのpythonから値取得をやってみます。 必要な道具は以下の通り， Raspberry Pi Type B 512MB MCP3002 ・・・ラズパイはデジタル入力しかないのでADコンバータが必要 無線LAN USBアダプタ GW-USNano2 ・・・もちろん有線LANで十分 圧力センサー（大） こっちのほうが良かったな→ 四角い圧力センサー（特大） Raspberry Pi Type B ケース (Clear 透明) •••• お好みで もちろんほかにブレッドボードや配線，SDカード(linuxインストール用)がありますが割愛します。 配線 配線は以下を参考に作りました。 Analog Inputs for Raspberry Pi Using the MCP3008 プログラム作成 ソ
AWS IoTとRaspberry Pi使って、プランターの野菜を救う！ - Qiita
菜園大好きエンジニアです！ 毎日パソコンに向かってコード書いてると肩こりますよね〜。トラブル起きて徹夜になったりすると心も病みますよね〜。そんな時は大地のエネルギーもらって心を癒すのが一番です！そうです、 みんなで野菜を育てましょう！ ん、「畑なんか無いよ」って、大丈夫、プランターがあれば畑が無くても、庭が無くても野菜は作れます。でも問題が一つあります。畑だと少しくらい水あげなくたって大地のエネルギーで野菜は元気です。でもプランターには大地のエネルギーが無いのでちゃんと 水やりしないと野菜が元気なくなっちゃいます。 プランター栽培の野菜にちゃんと水をやる方法 「野菜とITをデザインする」フューチャーアーキテクトのエンジニアとしては、やはりITで課題解決しないとですね！ こんな時は、最近はやりの「IoT」っしょ。農業とITも最近巷で盛り上がってますしね！。そんな農業で使えるIoT技術の基礎を
電子工作入門～ ブレッドボード を使ってみよう～
はじめに 現代の生活において、テレビやビデオデッキに限らず様々な電化製品があふれています。 もちろん、こうして皆さんがご覧になっているホームページもパソコンを使っている事と思いますが、そのパソコンも電子回路のカタマリです。 ここではその電子回路を自ら組み上げていく事を目的としています。最初は簡単な物から始め、徐々にステップアップしていきますので、そんなに力まずに取り組んでいただけるのではないでしょうか。 ◆ 最近では電子回路工作が趣味として徐々に拡がっているようです。初心者向け入門書籍が沢山発行されてますし、あちこちのホームページでも題材として取り上げられています。 また、かつて一世を風靡した「電子ブロック」の復刻版が発売され、根強い人気に支えられている事もその一端であろうかと考えられます。 一般的に、電子回路というと基板に様々な部品（抵抗やコンデンサ、トランジスタなど）を決められた順序で
Raspberry pi 2でTSL2561を使ってpythonで照度を取得する | いなばのメモ
サバフェス2016の課題をコリコリといじっております。いなばです。 会場でセンサーとしてTSL2561という照度センサーを頂いているので、これを使ったものを作りたいわけですが、ちょっとハマったところもあるので、メモがてらまとめておこうと思います。 TSL2561をラズパイ2につなぐ まずはこれ。 Fritzing のパーツ画像がないので後で時間のあるときにでも作ってみますが、文字ベースで言うなら、 ラズパイの1番からTSL2561の3voラズパイの3番からTSL2561のSDAラズパイの5番からTSL2561のSLCラズパイの6番からTSL2561のGND にそれぞれ配線してあげればいいみたいです。 I2C関係 TSL2561とラズパイ2はI2Cという方法で接続します。I2Cについては、Wikipediaの説明をざっと見てみましたが、要するに複数のセンサーを繋いだりするときに簡単にできるや
ふりかえりで Lean Coffee やってみた
ふりかえりで Lean Coffee やってみた ふりかえりといえば KPT がメジャーですがスクラムマスターによると「難しい手法だと感じている」とのことで、せっかくなので他の手法をいろいろトライしてみています。今日は Lean Coffee をやってみました。 http://leancoffee.org/ 今回のやり方 話し合うトピックを明らかにする。 5分間で各自付箋紙に話し合いたいトピックを書く。ふりかえりだけれど内容はプロセスにかぎらずプロダクトの事でも良いとする。 順番に付箋紙を出して話し合いたいことを簡単に説明する(ここでは議論まで入らないようにする)。 同じトピックを書いた人がいればまとめる。 付箋紙を眺め、話し合いたいと思ったトピックを各自2つ選び、それぞれしれっとその付箋紙にドットを書く。 付箋紙をドットの多い順に並べる。 話し合う。 ドットの多いものから順に1つ取りで7
eshiho's Blog — ARMアセンブラでHelloWorld
アセンブラでHelloWorld、やらないと気持ち悪いですよね? 私も気持ち悪くなってきたのでARMのアセンブラの学習のついでにやることにしました。 ARMには0xCD即ちint命令はありません。というかeaxもespもxmmもありません。いろいろと違います。 なのでとりあえず公式日本語(!!)ドキュメントを読みましょう-> http://infocenter.arm.com/help/index.jsp?topic=/com.arm.doc.dui0204ij/Cihidabi.html 基本が何とかなったところでまずはシステムコールの呼び出し方から システムコールはx86だとeax=システムコール番号, ebx, ecx, edxにそれぞれパラメータを入れた上でint 0x80をします。ARMでは呼び出しがSuperVisorCallの略でSVCという命令で行います。よくわからないので
初心者が迷ったReactivePropertyを使用したView Modelの設計 - tmori3y2のブログ
ReactivePropertyは、 データソースのデータ型(DTO: Data Transfer Object) それに毛(INortifyPropertyChanged)が生えた程度のPOCO (Plain Old CLR Object) との相性が抜群な上、 Rxで処理を記述出来る ので、複雑でない場合はView Modelでの実装が中心になります。 使用方法の詳細は、かずき大先生のこちらの記事が詳しいです。 通常のView Modelを実装する場合との比較もあるので、メリットが良く分かると思います。 blog.okazuki.jp さて、ReactivePropertyの大きな特長は、 通常、ModelやView Modelのクラス本体に実装されているINortifyPropertyChangedの実装パターンがプロパティクラスにカプセル化されていること 通常、View Model
代表的な機械学習手法一覧 - Qiita
概要 本ページは、代表的な機械学習の手法の特性について独自に簡単にまとめたページです。 （ご意見、ご指摘等あったらご連絡ください。） 世の中のスタンダードなものとして下記もあるので、それを踏まえてご参照いただければと思います。 - ScikitLearn Choosing the right estimator - Microsoft Azure Machine Learning Studio の機械学習アルゴリズム チート シート - 朱鷺の杜Wiki 機械学習 教師データあり 回帰 (一般化)線形回帰 ロジスティック回帰 サポートベクターマシーン(SVM) 木 決定木（CART) 回帰木 ランダムフォレスト 勾配ブースティング木 ニューラルネットワーク(NN) パーセプトロン 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 再起型ニューラルネットワーク(RNN) 残差ネットワーク(ResNe
「歩くと良いアイデアが浮かぶ」ことの科学的理由と「歩けないとき」の対処法
「歩いているときに良いアイデアが浮かびやすい」というのは、多くの人に共通した体験だと思います。では、これが科学的に説明できることをご存じでしょうか。 今回は、歩くことによって脳が活性化する仕組みと、実際にどのような良い影響があるのかを、脳科学を専門とする近畿大学医学部講師 生塩 研一（おしお けんいち）先生に聞いてみました。 歩くと脳はどうなる？ 私たちが歩いているとき、脳には何が起こっているのでしょうか。 「歩くのには、全身のたくさんの筋肉が複雑に関わっています。脳は、歩いているとき、筋肉の活動や関節の角度などの情報を常にモニターし、リアルタイムに情報を処理して取り入れながら、微調整を行っています」（生塩先生） 生塩先生は、歩いているときの脳は「感覚情報も処理している」と説明します。 「すれ違う人に対応したり、道を選んだり、音を耳にしたり、匂いにつられてお昼のお店を変えたりといった、視覚
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
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