eGPUを安価に。あるいはPCIeカードをノートパソコンに。 ちなみにUSB接続のものはNVMeをUASPに変換する上位のレイヤーで動く存在なので使えない。ひょっとしたらUSBとThunderbolt両対応のものも調子が悪いかも。 今回使用したSSDケースはこちら。ヤフオクで中古品を入手したが、おそらくこちらの製品と思われる。 Wavlink Portable M.2 NVMe PCIe SSD Enclosure Intel Certified Thunderbolt™ 3 https://www.aliexpress.com/item/1005005943675467.html 変換に使うライザーケーブルはアリエクでm.2 pcie x4 riserとかで検索すれば出る。PCIeスロットとM.2カードが一体になったタイプはブラケットがケースのコネクタと干渉するのでケーブルがついたものを
本書では、Arm64 CPUアーキテクチャを前提としたハイパーバイザの仕組みをできるだけ分かりやすく解説し、実際にラズベリーパイ4やQEMUで動作するハイパーバイザ(Type1)を自作する方法を解説しています。 ⬛︎ 注意 本書はまだ作成中(現在4章を作成中)ですが、モチベーション維持のために公開している状態です(章立てなど今後変わる可能性ありです)。 内容は随時更新していますので、気になる方はウォッチやコメント等をお願いします。 ⬛︎ 学べること ・ハイパーバイザとその仕組みと原理 ・Arm64 (aarch64) アーキテクチャの仮想化支援機構の仕組み ・自作ハイパーバイザの作り方 ⬛︎ ソースコード https://github.com/HidenoriMatsubayashi/evisor ⬛︎ 価格 本書は無料にしていますが、役に立った!という方は「バッジを贈って応援」や「いいね
コロナの在宅勤務でモバイルモニターも使って3画面にしていたのですが、半年ほどで壊れてしまい、小さめのモニターと21インチのフルHDのモニターを買ってきました。パネルはなんとなくVAが良いと思っていたので、AcerのKA222Q Bbmiix(21インチモニター)にしました。 HDMIが2つとVGA入力があり、VGA端子はは全然使っていませんでしたが、PC-8001mkIIをつないでみると15kHzが入ったので、X68000も試してみました。結果かなりのモードで映るもののすべて全画面表示でしたので結局使わずじまいで・・・ そんな折、どむやまさんと言う方がいくつかのPCモニターのファームウェアを書き換えて、いろいろご対応されていました。えくしびさんやKAPPY.さんのポストを見てうちのも行けるかも?なんて思いました。 早速どむやまさんのページを見て試します。今回はRaspberryPi3で実施
Linuxが動作する格安シングルボードコンピュータ「LuckFox Pico」が入荷。価格は1,100円から 2024.07.29 19:00 更新 2024.07.29 取材 Rockchip製SoCやNPU、ISPなどが統合。映像解析にも使用可能 Linuxが動作するLuckFoxのシングルボードコンピュータ「LuckFox Pico」シリーズが千石電商 秋葉原本店に入荷している。価格は税込1,100円から。 スタンダードモデルはRaspberry Pi Picoとほぼ同サイズであり、開発の容易さなどが特徴というLinuxが動作する格安シングルボードコンピュータ。ARM Cortex-A7ベースのシングルコアCPUやRockchip製NPU、ISPなどが統合されており、顔認識のような映像解析などにも使用可能という。 Rockchip RV1103を搭載するスタンダードモデル「Luckf
Radxa X4 Radxa X4 公式サイト Radxa X4 with Intel N100, Dual 4K Output, 2.5Gbps Ethernet, PCIe 3.0 M.2 M Key, WiFi 5/6, High-Performance SBC 公式販売サイト 最安60ドル。 Radxa「X4」はクレカサイズでIntel N100+RP2040に2.5GbE搭載のSBC | がじぇっとりっぷ このサイトが詳しいのでお勧め Intel N100 を搭載した Raspberry Pi サイズの SBC 価格が安い メモリ 4GB + WiFi 5 で $59.90 メモリ 8GB + WiFi 6 で $79.90 メモリ 8GB + WiFi 6 + eMMC 64 GB で $89.00 https://arace.tech/products/radxa-x4?va
はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です! 先日、 OpenAIからGPT-4oがリリース されました。 いろいろGPT-4oに関して調べていると、スピードが速くなっていたり、音声も直接扱えてマルチモーダル化が進んでいたりするようなのですが、画像に関して GPT-4-turboに比べ、認識やOCRの精度が向上している ようです。 製造業という観点からすると、これは 設計図面などに活かせるようになるのでは? と思いました。 機械部品などの設計図面は以下のように、特定の方向から部品を2次元上に落とし込んだ形で書かれるのですが、部品本体を描いている図以外に、寸法や名称といった文字も含まれた画像になっています。 このような 図と文字の複合データにおいて、GPT-4oの進化は有効なのではないか と考えました。 ※画像元URL: http://cad.wp.xdoma
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