【おうちハック】自宅をIoT化しすぎて不便になったこと - bohemia日記
こんにちは。おうちハッカーのぼへみあです。 CESではIoTデバイスが盛り上がり、特にAmazon Alexa無双だったということです。Alexaは日本上陸していないので、使うことができず、取り残されているようで残念ですが。 このように、IoTブームが続いており、多くのIoTデバイスが発表されて盛り上がりを見せているのですが、それは本当に生活を変えうるものでしょうか？ 私はこれまでIoTデバイスを買いまくり、自宅に取り入れることで身をもって経験してきました。 bohemia.hatenablog.com そうした経験から、IoTが生活を不便にしてしまった実例をお伝えしたいと思います。これからおうちハックをしたい人、IoTハードウェア開発者などの糧になると嬉しいです。 以前にも、失敗談と称して記事を書いていますので、こちらもご参考ください。 おうちハックの失敗から学んだこと - bohemi
【ポケモンGO】個体値厳選のやり方 〜レベル確認用分度器作成のススメ〜 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 ポケモンGOがすごく流行ってますね。自分もガッツリやっています。 初代ポケモンしか出てこないということで、やはりカイリューが強いのだろうと思って育成しようとしたのですが、かなりレアなミニリュウを大量に捕まえなければいけないそうです。 そんなに簡単にミニリュウを集められるかよ！ と思っていたのですが、ネットの情報で 「世田谷公園にミニリュウの巣がある」 との情報を掴んだので実際に行ってみると、大量の人とともに、ミニリュウがいました。 何かのお祭りかと思うくらいです。 世田谷公園内では、複数の場所にミニリュウが出現し、ぐるぐる回っているだけでミニリュウをゲットできました。 カイリューの進化には、ミニリュウ32匹分が必要ですが、進化したカイリューを強化するに余分にゲットする必要があります。 ですので、追加で15匹、合計47体のミニリュウを捕獲してきました。 じゃあこれ
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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