Realtek ameba の gcc開発環境を試す - Qiita
Realtek ameba (RTL8711AF, RTL8711AM, RTL8195AM)のgccの開発環境を試してみました。 バイナリが生成できること、生成したバイナリが実機で動作することを確認しました。 Realtek amebaの標準の開発環境はIAR EWARMです。 IAR EWARMは有償なので環境を用意するのが面倒だったりしますのでgccの開発環境を試してみました。 $ sudo add-apt-repository ppa:terry.guo/gcc-arm-embedded $ sudo apt-get update $ sudo apt-cache madison gcc-arm-none-eabi gcc-arm-none-eabi | 4.9.3.2015q3-1trusty1 | http://ppa.launchpad.net/terry.guo/gcc-a
androidの操作を自動化したときの覚書 - Qiita
androidで色々と自動化したくなったのでその覚書 端末の確認 adb devices adb -s 端末のIDで端末を指定して実行 タップとスワイプ タップ adb shell input touchscreen tap x y 例によって左上が(0, 0) スワイプ adb shell input swipe x1 y1 x2 y2 タッチイベントを拾う adb shell getevent /dev/input/event0 event0の部分はandroidのデバイスファイルのパス -iオプションを付けると人が見やすい形式で出力してくれる。 ファイルの転送 PCからandroidへ adb push PCのファイル 端末のファイル androidからPCへ adb pull 端末のファイル PCのファイル androidのシェルを起動 adb shell シェルの中ではタップなど
Androidの新しいGoogleサインインAPIについて - Qiita
はじめに GoogleがGoogle Play services 8.3をリリースした際に、その新機能の1つとして新しいGoogleサインインAPIを公開しました。 GoogleサインインをAndroidで実装するためには、以前は実装がとても面倒かつ分かりづらいものでしたが、これが簡単に実装できるようになったのが、新しいGoogleサインインAPIです。これにより、ユーザーエクスペリエンスも向上します。 この内容については以前、勉強会で発表したのですが、今回はQiita記事として書こうと思います。 基本的に以下のGoogle Play Developersの記事を参考に書いているので、より正確な情報を見たい場合にはそちらを参照してください。 Integrating Google Sign-In into Your Android App https://developers.google.
AccountManagerを利用する - Qiita
AccountManagerとは AccountManagerとは、Androidにおいて様々なWebサービスのアカウントを管理するための仕組みのことです。 アプリはAccountManagerを利用することで以下のような様々なことができるようになります。 アカウント情報の取得 アカウントの編集 アカウントのトークン取得 それぞれの操作は<uses-permission>による制限がかけられています。 呼び出す機能に応じてに応じて必要な<uses-permission>が変わってくるため、必要な機能を十分に検討し、適切な<uses-permission>を設定する必要があります。 また、どの機能を利用する場合でもそのサービスに対応したアカウント管理アプリがインストールされていなければAccountManagerを経由してアカウント情報を管理することはできません。 アカウント情報の取得 Ac
AndroidからOAuthトークンを利用してGMailを送る - Qiita
SMTPはパスワード認証がデフォらしく，パスワードを利用するサンプルはたくさんあるが，GmailはOAuthのトークンによる認証も出来るので，実際にやってみたサンプル．StackOverflowを参考に実装したが元スレ見つけられなくなってしまったので，手元で動いたコードを下にメモしておく．javamail-androidライブラリを利用している． 前提として， https://mail.google.comに対するトークンはすでに取得できているものとする． import android.os.AsyncTask; import com.sun.mail.smtp.SMTPTransport; import com.sun.mail.util.BASE64EncoderStream; import javax.activation.DataHandler; import javax.mail
【Android】RxJavaでコレクション操作、Http通信（非同期処理）を行うための知識 - Qiita
加筆修正しました。 私自身の理解が深まったことと、情報が増えたこと、割と見てもらってるのでなんとかしないとということで編集しました。 RxとAndroid 今ではすっかりRxjavaも言葉として定着しつつありますしプロダクトにも導入されているところが多いのではないでしょうか。 私もプロダクトに導入しつつ雰囲気で学んでしまったので整理しつつ皆さんに共有できればと思います。 RxJavaを用いる利点 今までのAndroid開発にはなかった考え方や操作だったので学習コストが高い、と言われて敬遠している人が多いかもしれませんが、今はそんなことありません。日本語資料も増えてきていますし、当たり前のように使われているのでサンプルも増えているので思い切ってチャレンジしてみるといいかもしれません。 では、そのRxjavaを用いる利点をリストアップして紹介します。 なんといっても非同期通信処理 RxJava
Google Gmail APIでメールを取得する - Qiita
Gmail APIでメールを取得するまで色々苦労したのでメモ なんか知らないうちにOAuth2やら何やら色々しなくてはいけなくなったのね。。。 参考にしたサイト Gmail APIを使ってメール送信するVBAマクロ(2) Gmail の Google API を使ってみました Google Developpers Consoleとは？ Googleの開発者向けに色々設定やら何やらをする所 APIを使いたい場合も必要です Google Developpers Consoleでプロジェクトを作成する に行くとプロジェクトを作成ボタンがあるので押してプロジェクトを作成してください。 多分いくつでもプロジェクトは作れると思うので自分は適当にAPI Projectとつけました。 Google Developpers Consoleの【APIと認証 > API】でGmail APIをONにする Gma
世界の凄腕エンジニア達からのプログラミングに関するお言葉集は不思議にココロを打つのでした - Qiita
世界の凄腕エンジニア、科学者が講演や本で語ったプログラミングに関する言葉を集めた、「凄腕エンジニアのお言葉集」は不思議にココロを打つのでまとめた。 たった一言でもその言葉を発するまでに作ってきたすごい製品や打ち出したすごい理論の上にある、と思うとなにかずっしりとその言葉の重みを感じる。 シンプルな方がいいんだよ Simpler is usually better - Rich Hickey Rich HickeyはClojure作った人、そうそうシンプルがいいんですよ。分かってはいるんだけど、なんかいつの間にか複雑なコードになってしまってるのが悩み。 小利口な奴になるな。自分を賢くみせようとして複雑なコードを書かないこと。シンプル、明確、再利用可能なコードを書くこと。シンプルに明確に普遍的に考えること。 Don't be clever. Don't try to write complic
Unity トゥーンシェーディングを使った３Dアニメ表現 - Qiita
はじめに Unity5のトゥーンシェーディングを使った3Dアニメ表現（セルルック表現）の解説です。 左画像：変更前 右画像：変更後 Toon Shaderを使ってみる Assets > Import Package > Effects のアセットをインポートをします。 ToonShaderとImageEffectが使えるようになりますので、まずはToon/Lit Outlineを使いながらマテリアルの調整を行います。 ポイントは３つ。 ・影の付け方 ・テクスチャの単純化 ・色のバランス 影の設定 トゥーンシェーダーの設定を行う際に[ Toon Ramp ]の設定でシェーディングが大きく変わります。 こんな感じで変わります↓ 今回はセルアニメ風な雰囲気で作ろうと思いますので、左から2番目のタイプで調整していきます。 テクスチャの設定 シェーダーの変更だけでは まだセルアニメっぽくないのでテク
[vDSP][信号処理]オーディオ・音声分析への道1 - Qiita
オーディオ・音声分析への道 その1 XcodeとvDSPで行うオーディオ、音声分析について淡々と書いていきます。 言語はCでいきたいと思います。 vDSPはAppleが提供する信号処理ライブラリです。Accelerate.FrameworkとしてXcodeと共にインストールされています。Intel Macはもちろん、iPhoneやIPad用のアプリ開発にも使える便利な代物です。 さて、この「オーディオ・音声分析への道 」はとても単純な配列計算から、FFTを使用した信号処理法、音の性質の分析法、はたまたケプストラムなど専門的な所迄、目指してがんばりたいと思います。 まず、その1では、Xcodeのセットアップからやりたいと思います。 その１ Xcodeを起動する。 当方、Xcode 5.1.1を使用しております。 MacOSはMaverix です。 すると、下の様な画面が出てきますので、左メニ
![[vDSP][信号処理]オーディオ・音声分析への道1 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5896405630311e6bd432d9bb856200947ffca7b8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCdkRTUCU1RCU1QiVFNCVCRiVBMSVFNSU4RiVCNyVFNSU4NyVBNiVFNyU5MCU4NiU1RCVFMyU4MiVBQSVFMyU4MyVCQyVFMyU4MyU4NyVFMyU4MiVBMyVFMyU4MiVBQSVFMyU4MyVCQiVFOSU5RiVCMyVFNSVBMyVCMCVFNSU4OCU4NiVFNiU5RSU5MCVFMyU4MSVCOCVFMyU4MSVBRSVFOSU4MSU5MzEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTU2Y2VkZTJlNmIwNTg5ZjVmNTQ2YjE5MzRlZjIzYzBm%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwVGFsb2theSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZmVjNzdjMDA0MjVmN2M0ZGViNGIzY2M4NTAwMWIyYTg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D47ce913aff3b060491834f76aa582a14)
Slack経由で家の外からエアコンをon, offできる装置を、Raspberry Piで作ってみた。（しかも御坂美琴ちゃんが応答してくれる） - Qiita
Slack経由で家の外からエアコンをon, offできる装置を、Raspberry Piで作ってみた。（しかも御坂美琴ちゃんが応答してくれる）電子工作RaspberryPiSlack赤外線リモコン 背景 今年の冬は寒い。 最近新宿のボロアパート（立地だけで選んだ）に引っ越して以来、断熱性のカケラもないくそ寒い家に帰るのが嫌でしょうがなかった。 幸いにして（？）エアコンはあるので、家に入ってから暖房をつけるのだが、暖まるまではそこそこ時間がかかり、その間はコートも脱がず凍えるしかない。 そこで、かねてから欲しいと思っていたインターネット経由でエアコンをon, offできる装置を作ることにした。 電子工作は全くの初心者なので、使うのはとっかかりの簡単そうなRaspberry Piにした。 また、一人の家に帰る寂しさを紛らわせるために、最近エンジニアに人気のチャットツールslackを使った。 s
Raspberry Pi に FeliCa リーダー・ライター RC-S620/S を接続する - Qiita
はじめに FeliCaの読み取りを行う場合、一般向けに販売されているPaSoRi(RC-S380など)を使うのがよくあるパターンだと思います。 しかし、ここでお勧めしたいのが、業務用のRC-S620/S。お勧めの理由は飛距離です。 一般向けのPaSoRiは、FeliCaを密着させないと読み取れないのは使ったことのある方は分かると思います。 それが、RC-S620/Sなら1cmぐらい浮いていても読み取れるんです！！（スペック上は2cm） 例えば、PaSoRiだとSuicaをケースに入れているだけでも、密着できず、読み取れなかったりしますよね？ なにか実用的なモノを作るとしたら、ラフに当てても読み取れることは非常に重要になってきます。 ぜひ、RC-S620/S の採用を検討しましょう！ ハードウェア RC-S620/S を入手する スイッチサイエンスさんから購入するのが楽だと思います。また、ピ
TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました（コメント参照）、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
Arduino で全自動体重記録計を作る - Qiita
はじめに 世の中には、体重記録ダイエットなるものがあるようだ。 しかし、怠慢なプログラマ各位は体重の記録など当然自動化したくなるだろう。 既成品として、 WiFi 対応体重計というものがあり、これを購入すれば全自動で体重を記録できる。 しかし、値段も高く(10,000円 ~ 20,000円ほど)、機種によっては専用のWebサービスへの加入が必須だったり、そのサービスに月額料金がかかったり、データのエクスポート用APIがなかったりと課題も多い。 というわけで、今回は安価な全自動体重記録装置を自作することにする。 体重計 とはいうものの、人間の重量に耐えられるような測定器を自作するのは簡単ではない。1 一般的な体重計を改造して使うにも、以下の課題がある 分解して内部配線を通る信号を直接監視するのは大掛かり 一度分解したあと、体重測定の精度を保ったまま組み直せるかわからない そこで、本体無改造で
Unityちゃんをキー操作で走らせる - Qiita
はじめに 前回はUnityちゃんを単に表示しただけでした。 今回は、キー操作でUnityちゃんをモーション付きで動かしてみることにします。 Stepとしては以下のようになります。 床を置く Animatorを設定する 動きを制御するScriptを付ける 床を置く 今回は重力の設定とかはしないので、別に床が無くても良いんですが、雰囲気を出すために一応作っておきます。 メニューから GameObject -> Create Other -> Plane を選びます。 するとUnityちゃんの胴体を真っ二つにする位置に表示されるので、位置を変更しておきます。 position=(0,0,0) が良いでしょう。 こんな感じになります。 Animatorを設定する 次に、キャラクターとMotionを関連付けます。UnityちゃんのPackageには色々Motionが付属しているので簡単に使えるのです
UnityでVuforiaを使ってLive2DとARの可能性を感じる - Qiita
モチベーション 楽しいことをするために現存する技術に触れる ARのアプリ開発とかしてみたかった Live2Dとか今ある表現方法と技術を組み合わせる練習 技術自体に触ってハッピーになる 出来上がるもの こんな感じのものが出来上がる 開発環境 Unity 5.2.1f1 Vuforia (packageはvuforia-unity-5-0-10.unitypackage) Live2D Cubism SDK for Unity Version 2.1.00_1 流れ 準備 Live2Dの準備 Live2DのSDKをダウンロード link マーカーの準備 Vuforiaで使うマーカーの準備 Single Image用の画像(.jpgか.pngで一枚用意) Cuboid用のマーカー(立方体（正六面体）の何かの展開図とそれぞれの面の画像) Cuboidのテスト用のサンプル画像はgithubに置いてあ
【チュートリアル】機械学習を使って30分で固有表現抽出器を作る - Qiita
はじめに 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。固有表現抽出は、質問応答システム、対話システム、情報抽出といった自然言語処理を用いた応用アプリケーションの要素技術としても使われています。 今回は機械学習技術を使って固有表現抽出器を作ってみます。 ※注意事項 理論的な話は一切出てきません。理論を知りたい方は他を当たってください。 対象読者 固有表現抽出を少しは知っている方 固有表現抽出器を作ってみたい方 Pythonコードを読める方 固有表現抽出とは？ ここでは、固有表現抽出の概要と方法について説明します。 概要 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。具体例を見てみましょう。以下の文から固有表現を抽出してみます。 上記の文に含まれる固有表現を抽出すると人名と
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AngularJSでlocalStorageを使う - Qiita
TensorFlowをRaspberryPIにインストールする手順 - Qiita
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