Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
家電を自由に操作するiOSアプリがつくれる『IRKit』 - その後のその後
カヤック時代の恩師 maaash 氏 *1 が、IRKitという新デバイスを個人で開発（！）して、本日よりAmazonで販売を開始しました。 IRKitposted with amazlet at 14.01.14maaash.jp Amazon.co.jpで詳細を見る このIRKitをつかうと、家電を操作するiOSアプリを好きなようにつくることができます。つまり、自分好みのリモコンアプリをつくれます。 対応している家電は・・・という制約はとくになくて、普通のリモコン（赤外線リモコン）で操作できるものなら何でもOKです。 しくみ IRKit（デバイス）が赤外線信号を送る機能を持っていて、IRKit SDK（を組み込んだアプリ）から「どういう信号を送るか」を制御する、という感じです。ざっくり。 学習リモコンやPlutoやiRemoconとどう違うの？ 学習リモコンは、もともとあるリモコンの赤
Gorilla - シリアル通信のための PHP 拡張ライブラリ
Gorilla はシリアルポート、 arduino とのインタフェースを備えた PHP 拡張です。 arduino インタフェースは Ruby arduino により 提供される aruduino スケッチと互換なものとして実装する予定です。 現在は Linux などの POSIX システムのための実装を一通り終えて、 Windows のための実装にとりかかるところです。 (テストは書けていませんごめんなさい。 Windows で動いてるっぽいなという状況になったあたりでテスト書こうと思っています。) API リファレンスといくつかのサンプルスクリプトがあります。 これらスクリプトを実際に動かし中身を覗くことで Gorilla API を理解出来るはずです。 サンプルスクリプトの一つ、file-transfer はその他のスクリプトに比べ実際に動かすことが難儀になっています。 このスクリプ
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